伍昕宇，李才對(duì)，李亞秀，楊春曦

昆明理工大學(xué)化學(xué)工程學(xué)院，昆明 650500

分布式融合算法在WSANs中的性能分析

伍昕宇，李才對(duì)，李亞秀，楊春曦

昆明理工大學(xué)化學(xué)工程學(xué)院，昆明 650500

在無(wú)線傳感器執(zhí)行器中，執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)接收傳感器節(jié)點(diǎn)傳來(lái)的信息并執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。為了滿足執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)及時(shí)地采取行動(dòng)，無(wú)線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)延有嚴(yán)格的限制。構(gòu)建了一種一般性的分布式融合算法并與集中式融合算法比較。通過(guò)從網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延、節(jié)點(diǎn)能量消耗、網(wǎng)絡(luò)壽命、有效傳輸次數(shù)等方面分析了這種算法在無(wú)線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中的特性。在三種典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下的仿真實(shí)驗(yàn)表明，在相同條件下，分布式融合算法比集中式融合算法具有更小的網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延，更長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)壽命，同時(shí)節(jié)點(diǎn)的能量消耗更加均勻。

無(wú)線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)；分布式融合；集中式融合

1 引言

無(wú)線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)[1]（Wireless Sensor and Actor Networks，WSANs）是由大量能量較少、計(jì)算能力有限的傳感器節(jié)點(diǎn)和少量能量較多、計(jì)算能力較強(qiáng)的執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)組成的一個(gè)多跳自組織異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)不同的是，無(wú)線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)具有分布式檢測(cè)、數(shù)據(jù)多跳傳輸和控制的功能，所以其研究的問(wèn)題不僅是節(jié)能[2-3]、網(wǎng)絡(luò)覆蓋[4-5]、數(shù)據(jù)完整性[6]等，而且必須考慮數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)延限制[7-9]。為了有效減小網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延，通常采用分簇[10-12]的方法：以能量較多的執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)固定充當(dāng)簇頭，其他無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)圍繞簇頭進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與傳輸。

圖1是一個(gè)無(wú)線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。在監(jiān)控區(qū)域中，圓點(diǎn)代表能量有限、計(jì)算能力有限和通信范圍有限的傳感器節(jié)點(diǎn)，三角形代表能量較多、計(jì)算能力較強(qiáng)和通信范圍較大的執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)。傳感器節(jié)點(diǎn)與執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)自組織成為包含多條鏈路結(jié)構(gòu)的簇狀網(wǎng)絡(luò)，并由能量多、計(jì)算能力強(qiáng)和通信范圍大的執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)充當(dāng)簇頭。

無(wú)線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)工作時(shí)，大量分布在監(jiān)控區(qū)域的傳感器節(jié)點(diǎn)檢測(cè)環(huán)境數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)沿鏈路傳遞直至執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)（即Sink節(jié)點(diǎn)）。執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到的數(shù)據(jù)并及時(shí)作出反應(yīng)，從而達(dá)到控制的目的。

圖1 WSANs網(wǎng)絡(luò)模型

來(lái)自不同無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中被疊加了大量干擾，甚至同一時(shí)刻采樣的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綀?zhí)行器節(jié)點(diǎn)不完整。數(shù)據(jù)融合的目的在于刪除冗余、無(wú)效、可信度差的數(shù)據(jù)，減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量，從而減少節(jié)點(diǎn)能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。融合按照結(jié)構(gòu)的不同，分為集中式融合和分布式融合。集中式融合是將所有信息進(jìn)行一次融合計(jì)算完成，其優(yōu)點(diǎn)是能夠選擇合適的融合算法進(jìn)行最優(yōu)融合。缺點(diǎn)是采集的數(shù)據(jù)受干擾影響較大，融合所需的計(jì)算能力較強(qiáng)，能量消耗較大，所需時(shí)間較長(zhǎng)[13]；分布式融合把信息分散到傳感器各自的處理器進(jìn)行多次融合完成，其優(yōu)點(diǎn)是各節(jié)點(diǎn)能量消耗較均勻，采集的數(shù)據(jù)就近融合，受干擾較少。缺點(diǎn)是節(jié)點(diǎn)能量和計(jì)算能力有限，不能采用較復(fù)雜的融合算法，同時(shí)因?yàn)椴扇【植咳诤系姆椒?，?dǎo)致不容易得到全局最優(yōu)值。近年來(lái)，在數(shù)據(jù)融合策略方面已有大量研究[14-16]，但這些研究均未考慮到在WSANs中的應(yīng)用特點(diǎn)。

為定量比較分布式融合算法與集中式融合算法在WSANs中的動(dòng)態(tài)特性，本文采用MATLAB構(gòu)建了一般性的分布式融合算法和集中式融合算法各一種，以三種典型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為對(duì)象，從網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延、節(jié)點(diǎn)能量消耗、緩存位數(shù)、網(wǎng)絡(luò)壽命和傳輸過(guò)程中的失敗概率五個(gè)方面分析了兩種融合算法在網(wǎng)絡(luò)中的差異，為后續(xù)的WSANs融合算法研究奠定了基礎(chǔ)。

2 理論基礎(chǔ)

2.1 定義

（1）有效傳輸：所有節(jié)點(diǎn)同一個(gè)周期內(nèi)采集的數(shù)據(jù)都成功發(fā)送至執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)，稱(chēng)為一次有效傳輸。

（2）有效時(shí)延：各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)在同一個(gè)周期Tm采集的所有數(shù)據(jù)，最后一包數(shù)據(jù)發(fā)送至執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)的周期為T(mén)n，則時(shí)間間隔(Tn-Tm)稱(chēng)為有效時(shí)延。

（3）平均時(shí)延：在一段采樣時(shí)間內(nèi)，所有有效時(shí)延之和除以有效傳輸次數(shù)稱(chēng)為平均時(shí)延。

（4）網(wǎng)絡(luò)壽命：網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)能量消耗完畢時(shí)的網(wǎng)絡(luò)所經(jīng)歷的周期數(shù)為網(wǎng)絡(luò)壽命。

（5）失敗概率：由于不確定因素的影響，導(dǎo)致兩個(gè)節(jié)點(diǎn)不能正常通信的隨機(jī)概率（這里隨機(jī)概率服從均勻分布）。

2.2 算法分析

（1）分布式融合

①每個(gè)采樣周期T可以發(fā)送p輪數(shù)據(jù)（這里取p= 3），記為T(mén)i1、Ti2和Ti3，其中周期數(shù)i=1，2，3，4…。

②周期Ti開(kāi)始，Ti1時(shí)刻，各節(jié)點(diǎn)同時(shí)采集當(dāng)前數(shù)據(jù)并放入緩存的第一位，上游節(jié)點(diǎn)首先發(fā)送第一位緩存中的數(shù)據(jù)至相鄰的節(jié)點(diǎn)，與相鄰節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)融合后再發(fā)送至下游節(jié)點(diǎn)，依次進(jìn)行至執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)，若其中某個(gè)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)沒(méi)有發(fā)送成功，則放入當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的緩存。

③Ti2時(shí)刻，節(jié)點(diǎn)首先發(fā)送緩存中的數(shù)據(jù)至相鄰的節(jié)點(diǎn)，發(fā)送和融合過(guò)程如Ti1時(shí)刻。若此節(jié)點(diǎn)緩存的第一位不為空，則發(fā)送第一位緩存中的數(shù)據(jù)，若此節(jié)點(diǎn)緩存的第一位為空，則發(fā)送下一位緩存中的數(shù)據(jù)，依次類(lèi)推，若此節(jié)點(diǎn)緩存都為空，則不發(fā)送數(shù)據(jù)，若其中某個(gè)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)沒(méi)有發(fā)送成功，則放入當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的緩存。

④Ti3時(shí)刻，重復(fù)Ti2時(shí)刻的過(guò)程，完畢后，周期Ti結(jié)束。

⑤周期Ti+1開(kāi)始，循環(huán)上述過(guò)程至所有周期結(jié)束。

（2）集中式融合

①每個(gè)采樣周期T可以發(fā)送z輪數(shù)據(jù)（這里取z= 3），記為T(mén)i1、Ti2和Ti3，其中周期數(shù)i=1，2，3，4…。

②周期Ti開(kāi)始，Ti1時(shí)刻，各節(jié)點(diǎn)同時(shí)采集當(dāng)前數(shù)據(jù)并放入緩存的第一位，數(shù)據(jù)通過(guò)相鄰節(jié)點(diǎn)依次發(fā)送第一位緩存中的數(shù)據(jù)至執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)，若其中某個(gè)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)沒(méi)有發(fā)送成功，則放入當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的緩存。

③Ti2時(shí)刻，數(shù)據(jù)通過(guò)相鄰節(jié)點(diǎn)依次發(fā)送緩存中的數(shù)據(jù)至執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)，發(fā)送過(guò)程如Ti1時(shí)刻。若此節(jié)點(diǎn)緩存的第一位不為空，則發(fā)送第一位緩存中的數(shù)據(jù)，若緩存的第一位為空，則發(fā)送下一位緩存中的數(shù)據(jù)，依次類(lèi)推，若此節(jié)點(diǎn)緩存都為空，則不發(fā)送數(shù)據(jù)，若其中某個(gè)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)沒(méi)有發(fā)送成功，則放入當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的緩存。

④Ti3時(shí)刻，重復(fù)Ti2時(shí)刻的過(guò)程，所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)都成功發(fā)送至執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)時(shí)進(jìn)行集中式融合，周期Ti結(jié)束。

⑤周期Ti+1開(kāi)始，循環(huán)上述過(guò)程至所有周期結(jié)束。

3 仿真比較

3.1 條件假設(shè)

（1）所有節(jié)點(diǎn)的初始狀態(tài)相同，初始能量為E（執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)也不例外），傳感器節(jié)點(diǎn)具有簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)融合功能，所有節(jié)點(diǎn)均不發(fā)生移動(dòng)。

（2）若節(jié)點(diǎn)上游沒(méi)有其他節(jié)點(diǎn)，則此節(jié)點(diǎn)只發(fā)送不接收數(shù)據(jù)，執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)只接收不發(fā)送數(shù)據(jù)。

（3）每個(gè)節(jié)點(diǎn)只與相鄰節(jié)點(diǎn)通信，數(shù)據(jù)通過(guò)相鄰節(jié)點(diǎn)發(fā)送至執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)擁有較強(qiáng)的計(jì)算能力和較大的存儲(chǔ)空間。

（4）每一位緩存的容量正好存放一次傳感器采集的數(shù)據(jù)，緩存采用后進(jìn)先出的堆棧方式存取數(shù)據(jù)。

（5）為便于計(jì)算，忽略節(jié)點(diǎn)的喚醒和睡眠的時(shí)間延遲和能量消耗。

（6）為研究方便，取相鄰節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)傳輸失敗概率相同，均服從均勻分布。

3.2 網(wǎng)絡(luò)模型

本節(jié)以7個(gè)節(jié)點(diǎn)所組成的三種不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)作為網(wǎng)絡(luò)模型，即：一字拓?fù)淠Ｐ汀?fù)合拓?fù)淠Ｐ秃蜆?shù)形拓?fù)淠Ｐ?。?shù)據(jù)按照箭頭指向從左至右依次傳遞，如圖2所示。

圖2 三種拓?fù)淠Ｐ褪疽鈭D

3.3 能耗模型

一個(gè)典型的傳感器節(jié)點(diǎn)由數(shù)據(jù)處理單元、微型傳感器、電源和無(wú)線電通信單元組成。本文使用W.B. Heinzelman論文中的能耗模型[17]，如圖3所示。

圖3 能耗模型

傳輸l比特信息到距離d的節(jié)點(diǎn)，發(fā)送端消耗的能量為：

接收端消耗的能量為：

其中，電路消耗能量Eelec與數(shù)字編碼、調(diào)制、濾波和信號(hào)傳播情況有關(guān)。放大器消耗能量εfsd2或εmpd4取決于與接收器的距離和誤碼率。d0為臨界距離。數(shù)據(jù)融合所需要的能量為EDA。

3.4 仿真參數(shù)

仿真各主要參數(shù)如表1所示。

表1 仿真參數(shù)表

3.5 仿真結(jié)果

本文采用MATLAB軟件進(jìn)行仿真，通過(guò)平均時(shí)延、節(jié)點(diǎn)能量消耗、網(wǎng)絡(luò)壽命、有效傳輸次數(shù)等方面定量比較分布式融合算法和集中式融合算法在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸效果。

圖4表示三種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在節(jié)點(diǎn)發(fā)送5 000次數(shù)據(jù)且節(jié)點(diǎn)間具有相同失敗概率0.4的條件下，緩存位數(shù)對(duì)分布式融合和集中式融合有效傳輸次數(shù)的影響。對(duì)于分布式融合，緩存位數(shù)較少時(shí)，一字拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的有效傳輸次數(shù)最小。但隨著緩存位數(shù)的增大，三種拓?fù)淠Ｐ偷挠行鬏敹稼呌?00%。對(duì)于集中式融合，樹(shù)形拓?fù)淠Ｐ秃蛷?fù)合拓?fù)淠Ｐ偷挠行鬏敶螖?shù)有較大差異，這主要是因?yàn)闃?shù)形拓?fù)淠Ｐ偷姆种Ч?jié)點(diǎn)較多，在節(jié)點(diǎn)5處造成數(shù)據(jù)的丟失，從而降低了有效傳輸次數(shù)。隨著緩存位數(shù)的增加，三種拓?fù)淠Ｐ偷挠行鬏斱呄蛑狄灿休^大差異?？梢?jiàn)集中式融合的有效傳輸次數(shù)不僅與拓?fù)淠Ｐ偷逆溌烽L(zhǎng)度有關(guān)，還受分支節(jié)點(diǎn)多少影響。

圖4 有效傳輸次數(shù)隨緩存位數(shù)變化比較圖

圖5表示三種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在節(jié)點(diǎn)發(fā)送5 000次數(shù)據(jù)且節(jié)點(diǎn)緩存為10位的條件下，失敗概率對(duì)于網(wǎng)絡(luò)平均時(shí)延的影響。對(duì)于分布式融合，由于一字拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的鏈路長(zhǎng)度的不同，故其平均時(shí)延遠(yuǎn)大于其他兩種拓?fù)淠Ｐ偷钠骄鶗r(shí)延。對(duì)于集中式融合，一字拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的鏈路長(zhǎng)度依然最大，故其平均時(shí)延最大；同時(shí)，受分支節(jié)點(diǎn)數(shù)的影響，樹(shù)形拓?fù)淠Ｐ蛯?dǎo)致的平均時(shí)延大于復(fù)合拓?fù)淠Ｐ汀?/p>

圖5 平均時(shí)延隨失敗概率變化比較圖

圖6表示三種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在節(jié)點(diǎn)發(fā)送5 000次數(shù)據(jù)、節(jié)點(diǎn)緩存為4位且節(jié)點(diǎn)間的失敗概率都為0.3的條件下，各節(jié)點(diǎn)剩余能量分布的情況。對(duì)于分布式融合，一字拓?fù)淠Ｐ偷拿總€(gè)節(jié)點(diǎn)只需與其相鄰的前一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，故節(jié)點(diǎn)2到節(jié)點(diǎn)6間的節(jié)點(diǎn)剩余能量分布非常均衡；樹(shù)形拓?fù)淠Ｐ偷墓?jié)點(diǎn)5需與節(jié)點(diǎn)1到節(jié)點(diǎn)4的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，能量消耗最嚴(yán)重；對(duì)于復(fù)合拓?fù)淠Ｐ?，?jié)點(diǎn)5和節(jié)點(diǎn)6都需要與兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)融合，能量消耗相近，節(jié)點(diǎn)4只需與節(jié)點(diǎn)3中數(shù)據(jù)融合，能量消耗少。對(duì)于集中式融合，無(wú)論是哪種拓?fù)淠Ｐ停?dāng)節(jié)點(diǎn)需要轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)越多，該節(jié)點(diǎn)消耗的能量也越多。

圖6 節(jié)點(diǎn)能量分布圖

圖7表示三種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在節(jié)點(diǎn)發(fā)送5 000次數(shù)據(jù)且節(jié)點(diǎn)的緩存都為2位的條件下，失敗概率對(duì)分布式融合和集中式融合有效傳輸次數(shù)的影響。對(duì)于分布式融合，隨著失敗概率在區(qū)間0.3～0.7內(nèi)增長(zhǎng)，三種拓?fù)淠Ｐ偷挠行鬏敶螖?shù)均大幅度減少。對(duì)于集中式融合，隨著失敗概率在區(qū)間0.2～0.5內(nèi)增長(zhǎng)，三種拓?fù)淠Ｐ偷挠行鬏敶螖?shù)也大幅度減少。這表明，在惡劣的環(huán)境下，分布式融合算法比集中式融合算法有更好的魯棒性。

圖7 有效傳輸次數(shù)隨失敗概率變化比較圖

圖8表示緩存位數(shù)和失敗概率對(duì)網(wǎng)絡(luò)壽命的影響，其中下面的曲面代表集中式融合算法的網(wǎng)絡(luò)壽命，上面的曲面代表分布式融合算法的網(wǎng)絡(luò)壽命。表面上看，對(duì)于集中式融合，隨著失敗概率的增加，網(wǎng)絡(luò)的壽命也隨之增加，但這是由于失敗概率太大導(dǎo)致數(shù)據(jù)大量丟失使得節(jié)點(diǎn)能量消耗降低，實(shí)際意義不大。對(duì)于分布式融合，隨著失敗概率的增加，網(wǎng)絡(luò)壽命大體上隨之降低。在失敗概率大于0.8時(shí)，曲面出現(xiàn)“翹尾”現(xiàn)象，其原因也是由于失敗概率太大導(dǎo)致數(shù)據(jù)大量丟失使得節(jié)點(diǎn)消耗降低。在緩存為1、失敗概率為0.8附近時(shí)，曲面出現(xiàn)“卷邊”現(xiàn)象，這是因?yàn)樵跀?shù)據(jù)大量丟失的情況下，節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)無(wú)法發(fā)送至相鄰節(jié)點(diǎn)，相鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)在沒(méi)有融合時(shí)無(wú)法發(fā)送，后續(xù)節(jié)點(diǎn)也無(wú)法發(fā)送，網(wǎng)絡(luò)壽命獲得了“暫時(shí)性”提高，需要指出的是，這種網(wǎng)絡(luò)壽命的提高是以數(shù)據(jù)的大量丟失為代價(jià)的。

圖8 網(wǎng)絡(luò)壽命比較圖

4 結(jié)束語(yǔ)

為了比較分布式融合算法和集中式融合算法在無(wú)線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)的傳輸效果，本文構(gòu)建了一種一般性的分布式融合算法，其核心思想是把采集的數(shù)據(jù)分散到各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行融合，從而減少了網(wǎng)絡(luò)的傳輸量，降低了節(jié)點(diǎn)能量消耗，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命。通過(guò)對(duì)分布式融合算法和集中式融合算法在三種不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ拖逻M(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，得出如下結(jié)論：

（1）同等條件下，分布式融合算法的有效傳輸次數(shù)明顯高于集中式融合的有效傳輸。

（2）分布式融合算法使節(jié)點(diǎn)能量消耗更加平均，從而延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命。

（3）在失敗概率較大的情況下，分布式融合算法的平均時(shí)延遠(yuǎn)小于集中式融合的平均時(shí)延。

（4）同等條件下，分布式融合算法的有效傳輸次數(shù)和平均時(shí)延主要受到鏈路長(zhǎng)度的影響，而集中式融合算法的有效傳輸次數(shù)和平均時(shí)延與鏈路長(zhǎng)度和分支節(jié)點(diǎn)數(shù)兩個(gè)因素相關(guān)。

（5）在分布式融合算法下，節(jié)點(diǎn)能量消耗的差異是由于融合數(shù)據(jù)包數(shù)量的不同，而在集中式融合算法下，節(jié)點(diǎn)能量消耗的差異是由于轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的不同。

（6）在實(shí)際應(yīng)用中，每個(gè)簇單元應(yīng)盡量減少終端節(jié)點(diǎn)到執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)間鏈路過(guò)長(zhǎng)和分支節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多的情況出現(xiàn)。

總體上看，分布式融合算法比集中式融合算法具有更小的網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延，更長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)壽命，同時(shí)節(jié)點(diǎn)的能量消耗更加均勻。綜合以上幾點(diǎn)，分布式融合算法更加適用于WSANs。

[1]Akyildiz I F，Kasimoglu I H.W ireless sensor and actor networks：research challenges[J].Ad Hoc Netw orks，2004，2（4）：351-367.

[2]李方敏，徐文君，劉新華，等.無(wú)限傳感器/執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中能量有效的實(shí)時(shí)分簇路由協(xié)議[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2008，45（1）：26-33.

[3]Sankarasubramaniam Y，Akyildiz I F，M cLaughlin S W. Energy efficiency based packet size optimization in wireless sensor networks[C]//2003 IEEE International Workshop on Sensor Network Protocols and Applications，2003：1-8.

[4]任彥，張思東，張宏科.無(wú)限傳感器網(wǎng)絡(luò)中覆蓋控制理論與算法[J].軟件學(xué)報(bào)，2006，17（3）：422-433.

[5]蔣杰，方力，張鶴穎，等.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最小連通覆蓋問(wèn)題求解算法[J].軟件學(xué)報(bào)，2006，17（2）：175-184.

[6]曹遠(yuǎn)福，孫星明，王保衛(wèi)，等.基于關(guān)聯(lián)數(shù)字水印的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)完整性保護(hù)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2009，46 （Suppl）：71-79.

[7]楊春曦，關(guān)治洪，黃劍，等.時(shí)延加權(quán)融合技術(shù)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)控制[J].控制理論與應(yīng)用，2011，28（2）：157-165.

[8]楊春曦，黃劍，張金龍.具有馬爾科夫時(shí)變時(shí)延的REM擁塞算法局部穩(wěn)定性[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，38（6）：19-22.

[9]Gungor V C.Real-time and reliable communication in wireless sensor and actor networks[D].Georgia：School of Electrical and Computing Engineering，2007.

[10]戴志誠(chéng)，冉啟月，汪秉文.帶執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2007，43（10）：145-147.

[11]陳聞杰，陳迅，高麗強(qiáng)，等.無(wú)線傳感網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)成簇算法研究[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2008，29（2）：219-225.

[12]沈波，張世永，鐘亦平.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議[J].軟件學(xué)報(bào)，2006，17（7）：1588-1600.

[13]葉寧，王汝傳.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合模型研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2006，33（6）：58-60.

[14]尹慧琳，王磊，馮占軍.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布式信息融合算法研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2007，43（17）：18-20.

[15]黃旗明，劉笑.基于博弈理論的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)融合路由研究[J].傳感器學(xué)報(bào)，2008，21（11）：1905-1908.

[16]王天荊，楊震，胡海峰.基于遺傳算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合路由算法[J].電子與信息學(xué)報(bào)，2007，29 （9）：2244-2247.

[17]Heinzelman W B，Chandrakasan A P，Balakrishnan H. An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks[J].IEEE Trans on Wireless Communications，2002，1（4）：660-670.

WU Xinyu,LI Caidui,LI Yaxiu,YANG Chunxi

Faculty of Chemical Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China

Wireless Sensor and Actor Networks（WSANs）employ actor nodes that can collect data from sensors and perform application specific actions.To meet the demand of taking actions promptly,minimizing the time of gathering data is desirable.A general distributed fusion algorithm is proposed to com pare with a general centralized fusion algorithm. This paper analyzes its features in transmission delay,node energy consumption,network lifetime and the probability of transmission failure.The simulation results on three different typical topological structures indicate that the distributed fusion algorithm can achieve less transmission delay,longer network lifetime and distribute energy dissipation more evenly throughout the sensors than the centralized fusion algorithm under the same conditions.

wireless sensor and actor networks;distributed fusion;centralized fusion

A

TP393

10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0484

WU Xinyu,LI Caidui,LI Yaxiu,et al.Performance analysis of distributed fusion algorithm in W SANs.Computer Engineering and Applications,2014,50（16）：118-122.

國(guó)家自然科學(xué)基金（No.610040330）；云南省自然科學(xué)基金（No.2010ZC035）。

伍昕宇（1989—），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)；楊春曦（1976—），通訊作者，男，博士，副教授，主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，魯棒控制，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。E-mail：ycx@kmust.edu.cn

2012-09-05

2012-10-26

1002-8331（2014）16-0118-05

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版：2012-11-21，http://www.cnki.net/kcm s/detail/11.2127.TP.20121121.1103.043.htm l