基于无线传感器网络的智能交通系统( 四 ) _智能交通系统

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图 4 显示了四种转发策略下的首次失效时间。模拟的结果是通过对每个 N 值（即网络中的节点数）运行 50 次不同的模拟，并记录第一个消耗完所有的初始能量的节点的时间得到的。可以看出，随着网络规模的增大，简单地理路由胜过了负载均衡技术。
对于所评估的最大网络，延迟感知转发比地理信息转发的平均首次失效时间要小 10%，而能量感知转发比地理信息转发小 20% 。另一方面，对于规模最小的网络，三种策略的性能几乎相同。泛洪策略在所有情况下的表现都是最差的，正如预期的那样，为了向 MS 发送响应而引入的大量消息迅速耗尽 SN 的能量，这导致网络的生存周期减短。

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图 4 首次失效的平均时间
图 5、图 6 描述了泛洪转发方案和地理转发方案的数据包总数和引入的相应开销,这是通过计算网络中与某个消息的传递相关的所有数据包的数量来计算的。根据首次失效时间的结果(图 4)，可以观察到泛洪方案产生的数据包总数要多得多。反之，由于为了建立到 MS 的优化路由而交换的控制数据包，地理转发的开销要大得多。但是这样的开销是值得的，因为数据包的总数比泛洪情况下要少。

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图 5 数据包总数随节点数变化

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图 6 开销随节点数变化
图 7 绘制了同一组模拟的数据包延迟情况。可以看出，地理转发和能量感知转发的性能相似，但延迟感知转发在任何规模的网络中都显著降低了数据包延迟。实际上，这种策略根据能量消耗自适应地减少或增加占空比，因此，在模拟开始时，压力较小的节点可以以更低的延迟转发数据包。

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图 7 数据包的平均延迟
图 8 显示了一个数据包从查询注入到应答接收之间经过的跳数随节点数的变化。可以很容易看出，三种策略的跳数大致相同，且都随着网络的大小而增加。这反映了 QUERY 和 REPLY 包所使用的路由并不依赖于（至少在长度方面）节点间的能量消耗水平。

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图 8
我们现在感兴趣的是在改变 MS 的移动条件时，评估这三种转发策略的性能。具体来说，我们将网络规模固定在 N=924，将 Vmin 设置为 5m/s，Vmax 设置为 20m/s，转向的概率从 0.125 到 1 。在这组模拟中，我们仍然测量首次失效时间、数据包延迟和数据包跳数。
图 9 显示了增加 MS 转向概率时的首次失效时间情况。首先，我们观察到能量感知转发的性能总是优于地理转发，而延迟感知转发在小网络中首次失效时间较短，在大网络中出现首次失效时间较长。

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图 9 首次失效时间随转向概率变化

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图 10 平均延迟随转向概率变化

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图 11 跳数随转向概率变化
6. 结论本文提出了一种系统架构和一套路由协议，以实现让移动节点从静态无线传感器网络中查询数据的智能交通系统的应用。这个应用程序场景非常适合汽车在一个热门的停车场附近移动寻找车位的情况，用来检测车位空闲或被占用的传感器自行组织为一个无线传感器网络。MS 可能会周期性地与 WSN 断开连接，这取决于节点在其移动的道路上的部署情况。为了有效地应对 MS 难以预测的移动模式，我们描述了一种能够通过移动预测策略克服漏洞的地理路由策略。
我们介绍了一种基于三种类型节点的系统架构：移动 Sink 节点（MS），即查询 WSN 的移动节点，Vice Sink 节点（VS），即负责与 MS 通信的节点，传感器节点（SN），即执行查询和响应转发，但只能通过 VS 到达 MS 的简单节点。我们介绍了两种简单的负载均衡技术，它们在进行路由决策时分别考虑了能量和延迟。这些策略已经经过测试，并在多种设定（网络大小和 MS 移动模式）上与简单的地理转发协议进行了对比。我们提出的方案已在一个简单的泛洪算法上进行了测试，评估了其效率和由于控制数据包的传输造成的开销。