面向DTN无线传感网移动节点的动态资源调度模型的研究.pdf

第38卷第10A期计算机科学Vol.38No.10A
2011年10月ComputerScienceOct2011
面向DTN无线传感网移动节点的动态资源调度模型的研究

卓翠敏李鲁群
(上海师范大学信息与机电工程学院上海200234)

摘要资源调度是无线传感网络中移动节点的核心和富有挑战性的问题。如何提高移动节点资源使用率并取得最
大利润是服务商的最终目标。通过非强占优先权排队G/G/1模型,满足不同等级数据QoS,利用线性分段函数使系
统成本最小。进而基于成本函数和收益函数模型,求出不同级别信号动态分配比例,从而得出用户与服务商都满意的
结果。结果表明,动态资源调度系统,不仅能够保证不同级别数据的QoS要求,也可使服务提供商的利润最大化。
关键词资源调度,移动节点,非抢占优先权,利润
中图法分类号TN929.5文献标识码A

DynamicJobSchedulingModelofMobileSensorSinkinWirelessSensor
ZHUOCu-iminLILu-qun
(CollegeofInformation,MechanicalandElectricalEngineering,ShanghaiNormalUniversity,Shanghai200234,China)

AbstractJobschedulingsystemisthecoreofdatamuleandchallengingprobleminwirelesssensornetwork.Howto
improvetheefficiencyofresourceandthemaximumprofitaretheultimategoalofserviceproviders.Inatfirst,byes-
tablishingthepreemptivepriorityqueuingmodleofG/G/1,tomeettheQoSofthetransmitdataatdifferentlevels,the
linearpiecewisefunctionsareusedtomakethesystemcostminimum.Furthermore,basedonthecostfunctionandpro-
fitfunctionofqueuingsystem,togetdynamicallocationrate,andtogetthecorrespondingvaluewhichserviceusersand
serviceprovidersaresatisfiedwith.Theresultsshowthat,thedynamicresourceschedulingsystem,notonlycanensure
thedifferentdatasQoSrequirements,butalsocanprovidethemaximizeprofitsforthewirelesssensornetworkservice
providers.
KeywordsJobschedulingsystem,Datamule,Preemptivepriority,Profit

服务效益最大化的调度算法,以使DataMule的资源达到更
1引言
大的利用率。
近年,在传感技术、嵌入式技术以及电子技术等各项技术
2国内外现状
进步的基础之上,微型、短距离无线传输的传感器在低功耗、
低能量、多功能方面得到快速发展。一定数量的传感器节点无线传感网络中传感节点能量有限,为延长网络生命周
构成的自组织分布式网络的无线传感器网络也逐渐浸入人们期,学者研究集中在以下3个方面。
的生活,以对周边环境信息进行采集和管理,并将感知到的数(1)优化移动因子(DataMule)运动轨迹[4-6]。通过预测,
据发送到基站进行进一步处理[1]。但传统传感节点按照一定预见移动因子的移动性,从而完成数据采集与信息传输。这
密度部署在需要监测的地区进行数据收集,假设传感器节点种方法适用于稀疏网络,但在节点密集的网络中,节点缓存有
在部署之后,整个网络是连通的,即任意网络节点都能在网络限,待传数据溢出缓存,数据丢失,且所有随机移动的情况中,
拓扑中找到一条通往数据汇聚点(sinknode)的路径[2],一旦最坏的情况是数据传输延迟情况不同,没有界限,无限延迟可
无线传感网络中某个节点出现故障,整个网络即崩溃,因此这能会导致过多数据溢出移动节点缓存。因此,数据在传递到
种数据收集的方式不能很好地维持正常通信。在DTMSN目的节点的过程中可能丢失,不能保证传输层的可靠性。
(thetolerantdelaymobilesensornetwork)网络中存在一些移(