无线网络传感器中移动代理的应用Word文件下载.docx
《无线网络传感器中移动代理的应用Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《无线网络传感器中移动代理的应用Word文件下载.docx（9页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
图1a显示了基于客户-服务器模式传统的数据传播方法，在某些事件的发生引发周围的源节点收集和发送数据到接收器。
在客户—服务器模式下，数据流的数量一般等于源节点的数量，导致高带宽和能源消耗。
此外，这种做法可能导致不平衡能源消耗，由于这样的事实，节点应该尽量的接近接收端以传送更多的数据。
在基于移动代理的方法如图1b所示。
发送端节点发送一个目标区域到移动代理来逐个访问源节点。
移动代理减少和简化遥感数据，然后再发送回接收端，产生一个单通道流量，而不是多个。
使用移动代理的无线传感器网络中的动机已在第五章被广泛研究。
然而，在某些特定情况下，使用移动代理也有缺点，如代码缓存，和安全问题。
在这篇文章中，我们做了一个关于移动代理在无线传感器网络中的主要应用以及在它们的发展过程中一些研究问题的调查。
我们描述了在无线传感器网络中基于移动代理的数据传播的应用和架构，以及移动代理的流程规划方法。
我们讨论了的移动代理中间件系统的设计和相应的移动代理合作。
移动代理的应用：
应用无线传感器网络中的移动代理系统的好处主要有两个。
首先，他们可以通过移动数据处理单元到遥感数据的位置，潜在地减少带宽消耗，否则将引起很大的节点能源消耗.尤其是需要收集大量的数据并发送给接收端时，这种方法就更加的具有吸引力了。
此外，与其他方法相比，移动代理系统使WSN的重新分配任务有了更高的灵活性，并促进协同信息处理。
在这些方面，我们描述了两个典型的WSN应用。
在这些应用中，移动代理技术的使用被证明是一个有效的解决方案。
在实践中，其他几个WSN的问题，如路由和数据融合，用移动代理系统就可以得到有效的解决。
视觉传感器网络：
硬件小型化的最新进展，使得支持专门用于图像应用的附加模块的传感器设备得以应用。
例如，独眼巨人的图像捕捉和处理模块可以被连接到流行的WSN设备，例如用于图像传感的克尔斯博科技有限公司的MICA2andMICAz。
这种重量轻，价格低廉的成像硬件的可用性，促进了视觉传感器网络的发展，使从传感器节点检索视频流和静止图像成为可能。
其实，移动代理已被发现在视觉传感器网络大有用途。
由于图像传感器产生的数据量是非常大，传输完整图片不仅消耗大量的带宽和能源，如果接收端只需必须评估图片的某些区域（感兴趣的区域）的特点信息时，就没有必要传输图片的所有信息了。
图2说明了移动代理在视觉传感器网络中的应用。
在这里，移动代理将分割的图像代码分配到目标区域，逐个访问图像传感器，从他们相应的感兴趣的区域收集图像数据。
因此，每个在目标区域的传感器节点的图像数据被缩减到很小。
当感觉到周围环境有实质性的改变时，新的移动代理会将不同的图像分割算法派遣到功能特定的图像传感器，以保持图像处理代码有效的工作。
目标跟踪：
通过执行一个简单的三边测量的算法，移动代理被用来追踪目标的位置并周期性的将其报告给位置服务器。
这种方法的原理是，一个节点通过自身以及相邻两个节点的位置测量信息来确定目标的位置，如图3a
（1）所示。
这里的三个圈表明了通过三个移动代理测得的可能的目标位置。
一个是母代理，其他两个是子代理，三个辅助配合来完成目标定位。
图3A
（1）中，在节点A的母代理通过分派子代理到节点B和C来帮助找到目标。
当目标远离移动节点B，在B接收到的信号水平将降低，当信号电平低于阈值时，在B的子代理被撤销，一
个新的子代理被分派到D，如图3A
（2）当目标通过节点C，母代理本身将失去跟踪，在这种情况下，它会迁移到C。
撤销所有旧的子代理，母代理将派遣新的子代理到节点D和E，如图所示3A（3）。
图3a显示了母代理和子代理的合作，可以通过配置更多的子代理来增加目标定位的准确性。
通过比较，徐等提出了移动代理在目标跟踪方面的不同的应用。
正如图所示3B，检测到一个新的目标后，一个移动代理会被派去跟踪目标的漫游路径。
当代理迁移到一个传感器节点，它收集数据，以逐步提高对目标认识的准确性。
所取得的精度超过某一阈值，并满足目标识别的要求，移动代理终止跟踪过程并将收集到的结果返回到接收端节点。
这样一来，避免了不必要的数据收集和代理迁移带来的开销。
无线传感器网络中基于移动代理的数据传播的架构：
根据无线传感器网络的结构，我们将移动代理分为两类：
分层次的无线传感网络和平面的无线传感网络。
前者的每一个节点所扮演的角色或功能都是不同的，而后者的每一个节点功能都是一样的。
分层的传感器网络的架构：
在一个分层的WSN（例如，一个群集，WSN），移动代理的操作被简化了。
两种混合的基于移动代理的方法在集群无线传感器网络被提出。
在群集内的方法，每个簇头调度移动代理访问所有的集群成员之一，收集和汇总数据。
当一个移动代理返回到其相应的簇头，它发送汇总数据到处理中心（即接收端节点）。
相比之下，跨集群的方法不涉及集群内的移动代理业务，而是移动代理在簇头和处理中心之间的迁移。
采用群集内的方法有利于集群内的节点数量大的情况，但簇头数小。
相比之下，集群间的做法是更有效的，集群内的节点数量相对比较小。
在WSN中建立并维持在一个分层的特殊结构，可能需要大量的控制开销。
平坦的WSN结构可以解决这种限制，适合于范围很广的传感器应用。
以下部分介绍了在平面的无线传感器网络中移动代理的架构。
平面传感器网络的架构：
一个基于移动代理的分布式传感器网络（MADSN）是第一个提出被提出的基于移动代理的传感器网络模式，可以适用于分层和平面的无线传感器网络。
正如图4A所示的平面传感器网络。
接收端（即处理中心）派遣具体数目的移动代理，直接收集目标区域的数据。
图5中，源节点被认为是在靠近接收端。
在源节点远离接收端的情况下，在访问的第一个源节点之前，每个代理携带的移动代码可以长距离迁移。
每一次从接收端发送移动代码的消耗是不必要的，而且它也削弱了移动代理的优点。
因此，我们提出了一个新的架构称为基于移动代理的WSN。
为了更好地说明分布式传感器网络中的代理操作，我们给下面的比喻。
正如图4B所示，只有一个移动代理，简称为母代理，被从接收端分派到目标区域。
母代理类似于航空母舰。
最初，母代理传输移动代码到目标区域的一个节点，并在那里停留，类似于航母在作战战区锚固。
然后，母代理启动目标区域内许多子代理去执行传感器节点中的具体任务，类似于飞机飞向具体的目标，逐个的给源节点分配数据收集和聚合的任务，并将收集到的数据传送给母代理或直接给接收端。
要启动新一轮的数据收集，由母代理根据所需的数据报告率周期性地推出新的子代理。
为了减少延迟，也可以由母代理同时推出执行并行任务的多个子代理。
在分布式传感器网络中，移动代理从三个层次来减少信息冗余。
如下：
•节点级别：
原始数据，由单个源节点产生，再被子代理进行局部处理。
然后，将相关的信息被转发到接收端。
•子代理级别：
已经表明，当节点在地理位置上比较接近，他们的测量结果就会显示高度的相关性。
因此，数据聚合是为了减少当子代理逐个的访问周边附近的节点时产生的感官数据的冗余信息。
•母代理级别：
多个子代理返回到母代理，母亲代理可以进一步降低收集到的数据中由各子代理产生的冗余。
流程规划：
我们把流程定义为移动代理在迁移过程中所遵循的路线。
行程规划包括以下两个可以被接收端或移动代理自动解决的问题：
•选择要被移动代理访问的源节点集
•以节能的方式访问源节点的序列
移动代理访问源节点的顺序会对能源消耗产生重大影响。
找到一个最佳的访问源序列是一个非确定性多项式时间的完整的问题。
序列可以是固定的，动态的，或者是一组基于邻居的信息和之前被移动代理访问过的节点和的信息的组合。
流程规划可归纳为：
•静态规划，代理行程在代理被分配之前完全由接收端节点确定。
•动态规划，移动代理根据当前的网络状态自主确定要被访问的源节点和迁徙路线，。
•混合规划，接收端决定要访问的源节点集，移动代理则动态的决定访问源序列。
静态规划：
静态规划——使当前的全球网络信息的设备在被分配器发送之前成为有效的代理路径。
两种方法已被提出，局部最接近的第一（LCF）和全程最接近的第一（GCF）。
假设两种算法在距离分配器最近的相同节点处开始启动，LCF搜索与当前节点距离最短的下一个节点，而GCF搜索与分配器最接近的下一个节点。
当源节点打算组成与接收端距离相同的多个集群时，GCF会由于这些集群之间的行程波动而引起路由曲折。
LCF可以解决这种限制，这可能适合于大范围的场景。
在第七部分，流程规划中移动代理的遗传算法在WSNs被提出。
它假定每个节点不能被重复访问以便减小搜索空间。
虽然遗传算法可以实现全局优化，它不是一个轻量级的解决方案;
利用源和接收端节点来确定全程网络状态的方法仍然是一个挑战。
动态规划——当代理迁徙时，会引起网络的变化，接收端收集到的全程信息或许会不准确，所以在动态的无线传感器网络中，静态规化不是最优选择。
相反，动态规划可以使移动代理决定在迁徙途中的每一站要访问的下一个节点。
一个动态代理路由的延伸必须考虑迁移的成本和迁移的准确性优点之间的取舍。
在第三部分，以最小资源费用实现逐步融合的准确性的动态规划被提出了。
动态规划要求传感器节点：
•具有最大可用剩余能量
•需要最少的能源消耗来进行代理的迁移
•提供最大的信息增益
如前所述，移动代理总是应该尽量迁移到一个传感器节点以逐步提高精度。
这样会使移动代理为了识别目标而必须访问的节点数量得到减少。
混合规划——-在混合规划，选择访问源集是静态的，而决定访问源序列是动态的。
在第一部分，混合规划方案即被称为基于移动代理的直接融合（MADD）被提及。
在MADD的，如果源在目标区域检测感兴趣的事件，它们独自发送这些探索包到接收端。
基于这些探索包，接收端会静态的选择哪些会被移动代理访问的源。
因此，在MADD目标传感器中，移动代理遵循了一个节约成本的路径。
中间件层设计：
移动代理往往作为中间件实现。
中间件广泛用于计算系统中用来弥补操作系统和高层次的组件之间的差距，并促进应用的发展和部署。
资源丰富的有线网络设计部署移动代理中间件可以很容易地提供足够的功能来执行各种各样的任务。
然而，严重的硬件和能源的限制，在设计一个实用的无线传感器网络移动代理中间件系统（WMS）时，会导致许多技术挑战。
一个中间件系统提供了一个平台，以支持移动代理执行应用程序特定的任务，同时支持无线传感器网络中的快速应用开发。
权衡产生的要求，由于资源的限制，大幅简化设计，同时保持功能的程度，足以保证其在无线传感器网络的应用。
传感器ware[8]和Agilla[9]作为中间件系统设计的先驱框架，将在这一部分一起进行介绍。
简化一个中间件系统同时保持重新分配灵活实现目标的方法之一是增强中间件系统的语言结构，特别是使代理人的任务的控制部分更具表现力。
这种做法不仅有助于减少代理代码的大小，而且还简化了代码解释器本身的设计，同时促进本地函数库的使用。
因此，实施WSN应用的程序员可能依赖预先存在的节点功能，减轻低层次的琐事并减少代理代码。
然而，先前的推理并不总是适用。
例如，可能会严重制约中间件系统节点的资源，从而限制本地的库函数。
在这些情况下，使用低级语言的构造，由代理商控制实现具体任务的微调，变得更有吸引力，代价是更复杂的代码解释。
一个中间件系统任务控制能力，应该满足应用的预期要求。
我们可以将中间件系统的设计归类为粗精度，它采用了高层次的抽象代码来进行任务控制，或高精度，是一个低级别的代码抽象。
例如，一个高层次的语言结构就类似工具命令语言工具包（TCL/TK的）被用在在SensorWare[8]中，一个单一的代码表达式可以包括一些较低级别的任务。
相比之下，Agilla[9]用的大多是低层次的代码指令，类似将汇编代码用于微处理器。
根据中间件系统节点的资源约束，调整任务控制时期适用于分布式任务的协调，或局部的数据处理，如图5A所总结。
高精度任务的控制，导致了程序执行更高的灵活性，但也潜在的增加了程序的长度，尤其是在中间件系统的设计与解释代码的脚本一起工作的情况下。
显然，这将导致一个更复杂的中间件系统架构，从而最终影响源节点。
相反，粗精度模型的程序（或移动代码）比较简单，指示节点必须做什么，同时使节点在使用本地库功能的时候执行速度更快。
因此，中间件系统的复杂性和移动代理的大小，可以潜在的得到降低，当然代价是降低了任务控制和重新分配的灵活性。
正如图5B，设计合适的中间件系统时应该根据传感器节点的能力，尝试满足特定应用延迟和重新分配的要求，同时尽可能的节省能源消耗。
前面的参数表明，在WSN很大程度上依赖于的协作信息处理时，中间件系统是最适合的应用，如图[5]所示。
很明显一个中间件系统设计必须充分考虑WSN的资源约束，同时保留尽可能多的功能，以促进编程的灵活性。
SensorWare和Agilla在实现这一目标上取得了长足的进步，使用移动脚本部署代理之间的合作，以及按照无线传感器网络用户的要求重新分配。
然而，这些都是用于不同的硬件平台：
Agilla使用汇编语言结构来进行高精度的任务控制，但受到严重的资源限制。
SensorWare，改进的粗精度的任务处理能力，增加无线传感器网络节点的硬件资源。
为了发展一个更强大的无线传感器网络的代理处理平台，我们提出了无线传感器移动代理（怀斯曼），旨在支持在SensorWare中的粗精度的任务协调能力，同样还需要在源节点受限制时正常工作的能力，就像Agilla一样工作。
这通过一种新的方法实现了，使用了一种针对移动代码的语言结构，其中包括一个高层次的传播策略和协作技术。
因此，粗精度的方法是将WSN的任务控制作为一个总数，而有限的高精度控制则定义了阈值，代理则是根据此阈值作出某些决定（例如，已经达到了一定的条件时，或当一个任务已经完成时）。
因此，代理代码是进一步压缩，并保存任务控制的灵活性。
怀斯曼是一个进展中的工作，为了评估而正在建立实验方法。
多代理合作：
移动代理工作，无论是作为单个处理单元，或作为一个分布式的组件，都可以协同工作以实现一个给定的任务。
要求提供代理合作的手段是在WMS设计的重要考虑因素，因为这种通信机制可以减少能源消耗的功能已经在WSN[2，8，9]得以体现。
此外，多代理的合作有利于代理代码与无线传感器网络相关的任务的实现，如路由。
其实，早先关于这一问题的研究表明，可测量的改善被归因于网络映射系统的解耦代理协调机制。
从本质上讲，信息共享，使代理了解其他代理已经了解到的东西，实现更快的完成任务，潜在的节省了带宽，节约能源，WSNs都可以从中受惠。
因此，通过代理之间共享信息，多代理合作可以使无线传感器网络更快更有效的完成任务。
代理之间交换的信息类型可能会从简单的布尔值，到复杂的前处理数据。
这些数据可以由其他代理进行再处理后，直到得到预期的结果，可以作为决策当前的分布式任务演变的参考。
代理系统采用的一种流行的通信机制是一元组空间，其中的典型的信息存储在节点中，用来让其他代理以时间解耦的方式作参考或修改。
例如，代理可以存储一个三变量组代表某些值，其语义上的含义已经被预定义，其他代理知道如何访问。
由于数据被一个代理留在一个节点，其他代理可能无法访问。
直到以后，这种解耦信息在是不限制严格时序的应用中是非常有用的。
和被监视事件的时间颗粒度相比，数据值的重要性也在随着时间的推移而慢慢退化。
然而，元组空间的使用，明显地给移动代理中间件系统引入了内存和数据处理开销。
这就要求在系统消耗与性能上的优势之间进行权衡分析。
另一方面，代理之间的直接通信可能非常需要，尤其是在具有严格的时序约束（如实时应用的要求）的应用中，或当不这样做会导致大量使用资源，如内存或带宽。
例如，负责图像评价的WSN，如前面所述，可能部署紧密的代理，用来寻找以图象方式被记录的某一特定事件的证据。
在这种情况下，代理之间可能直接用一个简单的真/假值，以表明他们在当前节点的寻求是否成功或者作为彼此搜索时间可能需要延长的指示信号。
在一般情况下，移动代理中间件系统可能依靠一些代理合作机制来完成的无线传感器网络中的一些应用。
结论：
在一般情况下，代理系统可以有效地克服一些，在其他类型的无线传感器网络中被发现的待解决的问题，带宽和功耗是主要问题。
在这篇文章中，我们研究了的在无线传感器网络中关系到移动代理系统的部署的主要因素，其中包括应用，架构，交通，流程规划，中间件系统，和多个代理合作。
在图6A中，我们总结了关于几个移动代理系统组件的核心的设计问题。
在图6B中，我们针对核心设计组件的现有工作进行了分类。
至于应用，可以获得很客观的节约带宽，无论是大量的数据被代理代码引导进行局部处理，还是可编程方法的配置以获得任务的自主权都是需要的。
为了达到这个效果，就需要核心部件的有效设计来支持这个方案。
同样，处理特定类型的问题时，基于代理的应用程序也是必须的。
同样，无线传感器网络的应用对用来移动代理系统的通信机制有着直接的影响。
然而，它们的适用性主要不仅由它们所引进的整体的节约能源所保证，而且还因为它们在处理一些频繁的或者是意想不到的遥感数据方面的问题时所表现的灵活性，而这些都是其他方法不能有效解决的。
升级会员 