無線傳感器網絡綜述：無線傳感器網絡怎樣 無線傳感器網絡及應用綜述【介紹】
微電子技術、計算機技術、無線通信和傳感器技術的飛速發展和日益成熟，推動了低成本、低功耗無線傳感器網絡WSN(Wireless Sensor Network)的發展。無線傳感器網絡研究具有很廣泛的應用前景：軍事偵察、環境科學、醫療衛生、工業自動化、商業應用等。傳感器網絡的研究是很有必要的。這里主要介紹無線傳感器網絡的概念、結構、特點，及在一些領域的應用情況，并對無線傳感器網絡未來的發展情況進行了展望。
1 無線傳感器網絡
無線傳感器網絡是一組傳感器以Ad hoc方式組成的有線或者無線網絡，其目的是協作地感知、收集和處理傳感器網絡所覆蓋地理區域中感知對象的信息，并傳遞給觀察者。這種傳感器網絡集中了傳感器技術、嵌入式計算機技術和無線通信技術，能協作地感知、監測和收集各種環境下所感知對象的信息，通過對這些信息的協作式信息處理，獲得感知對象的準確信息，然后通過Ad hoc方式傳送給需要這些信息的用戶。
2 WSN的主要特點
作為一種新型網絡，相比傳統的無線網絡，無線傳感器網絡具有如下特點：
1)大面積的空間分布 比如在軍事應用方面，可以將無線傳感器網絡部署在戰場上跟蹤敵人的軍事行動，智能化的終端可以被大量裝在宣傳品、子彈或炮彈殼中，在目標地點撤落下去，形成大面積的監視網絡。
2)能源受限制 網絡中每個節點的電源是有限的，網絡大多工作在無人區或者對人體有傷害的惡劣環境中，幾乎不可能更換電源，這要求網絡功耗小，以延長網絡的壽命。而且要盡最可能節省電源消耗。
3)網絡自動配置，自動識別節點 包括自動組網、對入網的終端進行身份驗證泐止非法用戶入侵。相對于那些布置在預先指定地點的傳感器網絡而言，無線傳感器網絡可以借鑒Ad hoc方式來配置，當然前提是要有一套合適的通信協議保證網絡在無人干預的情況下自動運行。
4)網絡的自動管理和高度協作性 在無線傳感器網絡中，數據處理由節點自身完成，以數據為中心的特性是無線傳感器網絡的又一特點。每個節點僅知道自己鄰近節點的位置和標識，傳感器網絡通過相鄰節點之間的相互協作來進行信號處理和通信，具有很強的協作性。
5)傳感器網絡的拓撲結構變化快 傳感器網絡自身的特點使得傳感器網絡的拓撲結構變化很快，這對網絡各種算法的有效性提出了挑戰。此外，如果節點具備移動能力，也有可能帶來網絡的拓撲變化。
3 WSN節點的結構
傳感器節點一般由傳感、數據處理、無線通信和供電等4個模塊組成，如圖l所示。
傳感模塊包括傳感器和模數轉換模塊，負責檢測區域內信息的采集和數據轉換;數據處理模塊由嵌入式系統構成，包括CPU、存儲器、嵌入式操作系統等，負責控制整個傳感器節點的操作，存儲和處理本身采集的數據以及其他節點發來的數據：無線通信模塊由網絡、MAC、收發器等組成，負責與其他傳感器節點進行無線通信、交換控制信息和收發采集數據：供電模塊為傳感器節點提供運行所需的能量，通常采用微型電池。
4 WSN的應用領域
1)軍事應用 WSN具有可快速部署、可自組織、隱蔽性強和高容錯性的特點，因此非常適合在軍事上應用。利用WSN能夠實現對敵軍兵力和裝備的監控、戰場的實時監視、目標定位、戰場評估、核攻擊和生物化學攻擊的監測和搜索等功能。通過飛機或炮彈直接將傳感器節點播撒到敵方陣地，就能夠非常隱蔽且準確地收集戰場信息。
2)農業及環境應用 無線傳感器網絡的農業及環境應用包括：對影響農作物的環境條件的監控(精細農業監控)，對鳥類、昆蟲等小動物運動進行追蹤，海洋、土壤、大氣成分的探測，森林防火監測，污染監控。降雨量監測，河水水位監測，洪水監測等。
3)醫療護理 隨著室內網絡普遍化，無線傳感器網絡在醫療研究、護理領域也大展身手。主要的應用包括遠程健康管理、重癥病人或老齡人看護、生活支持設備、病理數據實時采集與管理、緊急救護等。
4)智能家居 智能家居系統的設計目標是將住宅中各種家居設備聯系起來，使它們能夠自動運行，相互協作，為居住者提供盡可能多的便利和舒適。在家電和家具中嵌入傳感器節點，通過無線網絡與Intemet連接在一起，將為人們提供更加舒適、方便和更具人性化的智能家居環境。利用遠程監控系統，可完成對家電的遠程遙控。
5)智能交通應用 智能交通監測系統采用聲音、圖像、視頻、溫度、濕度等傳感器，節點部署于十字路口周圍，部署于車輛上的節點還包括GPS全球定位設備。匯聚節點可以安裝在路邊立柱、橫杠等交通設施上，網關節點可以集成在交叉路口的交通信號控制器內，專用傳感器終端節點可以填埋在路面下或者安裝在路邊，道路上的運動車輛也可以安裝傳感器節點動態加入傳感器網絡。通過信號控制器的專有網絡，將所采集到的數據發送到交管中心作進一步處理。
5 結束語
無線傳感器網絡發展非常迅速，在世界許多國家的軍事、工業和學術領域引起廣泛關注，已成為國際上無線網絡研究的熱點之一。從國外的研究現狀來看，大部分無線傳感器網絡的研究仍處于理論研究和小規模試驗階段，距離實際應用尚存在一定距離。我國的無線傳感器網絡的研究仍處于起步階段。不論在理論研究還是商用領域，無線傳感器網絡的研究、開發均存在巨大的空間，具有巨大的研究和應用前景。
無線傳感器網絡綜述：無線傳感器網絡綜述.doc
無線傳感器網絡綜述
摘要：作為世界信息產業的第三次浪潮，無線傳感器網絡將物理基礎設施和IT基礎設施整合為統一的基礎設施，這使得它可以運行在人無法接近的惡劣環境中，承擔救災、搶險和遠程控制等重要工作。但由于目前網絡定位、算法、地圖匹配等方面的技術并不成熟，各種工作都無法高效進行。本文在介紹了無線傳感器網絡的概念、工作原理和體系結構的基礎上，著重比較了幾種較實用的算法，并展示了一些有價值的應用領域。
關鍵詞：無線傳感器網絡；定位算法的比較；應用前景
隨機分布的集成有傳感器、數據處理單元和通信模塊的微小節點，通過自組織的方式構成網絡，借助與節點中內置的形式多樣的傳感器，測量所在周邊環境中的熱、紅外、聲納、雷達和地震波信號，從而探測包括溫度、適度、噪聲、光強度、壓力、土壤成分、及移動物體的大小、速度和方向等眾多我們感興趣的物質現象。在通信方式上，雖然可以采用有線、無線、紅外和光等多種形式，但一般認為短距離的無線低功率通信技術最適合傳感器網絡使用，為明確起見，一般稱作無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，WSN）。
1.無線傳感器網絡的原理
無線傳感器網絡的工作原理是利用各種類型的敏感元件構成的傳感器，分布于需要覆蓋的領域內，組成傳感器節點，用于收集數據，并且將數據路由送至信息收集節點“Sink”，信息收集節點與信息處理節點通過廣域網（如Internet網絡或衛星網絡）將數據送至地面監控中心進行統計分析和處理，并對監測結果進行綜合評估。傳感器、感知對象和觀察者[2]。
在無線傳感器網絡的工作過程中，大量傳感器節點隨機部署在監測區域內部或附近，能夠通過自組織的方式構成網絡。傳感器節點監測的數據沿著其他傳感器節點逐跳的進行傳輸，在傳輸過程中監測數據可能被多個節點處理，經過多跳后路由到匯聚節點，最后通過互聯網或衛星到達管理節點。用戶通過管理節點對傳感器網絡進行配置和管理，發布監測任務以及收集監測數據。
2.2傳感器節點的結構
傳感器節點由傳感器模塊、處理器模塊、無線通信模塊和能量供應模塊四部分組成，如圖1-2所示。
傳感器模塊負責監測區域內信息的采集和數據轉換；處理器模塊負責控制整個傳感器節點的操作，存儲和處理本身采集的數據以及其他節點發來的數據；無線通信模塊負責與其他傳感器節點進行無線通信，交換控制信息和收發采集數據；能量供應模塊為傳感器節點提供運行所需的能量，通常采用微型電池。
由于傳感器節點采用電池供電，一旦電能耗盡，節點就失去了工作能力。為了最大限度的節約電能，在硬件設計方面邀盡量的采用低功耗器件，在沒有通信任務的時候，切斷射頻部分電源；在軟件設計方面，各通信協議都應該以節能為中心，必要時可以犧牲一些其他的一些網絡性能指標，以獲得更高的電源效率。
3.無線傳感器網絡定位算法的比較
傳感器節點的自身定位是傳感器網絡應用的基礎。例如目標監測與跟蹤、基于位置信息的路由、智能交通、物流管理等許多應用都要求網絡節點預先知道自身的位置，并在通信和協作過程中利用位置信息完成應用要求。若沒有位置信息，傳感器節點所采集的數據幾乎是沒有應用價值的。所以，在無線傳感器網絡的應用中，節點的定位成為關鍵的問題。(1) 較小的能耗
傳感器節點所攜帶能源有限和不易更換的特點要求定位算法應該是低能耗的。
(2) 較高的定位精度
這是衡量定位算法的一個重要指標，一般以誤差與無線射程的比值來計算，20％表示定位誤差相當于節點無線射程的20％。
(3) 計算方式是分布式的
分布式的定位算法，即計算節點位置的工作在節點本地完成，分布式算法可以應用于大規模的傳感器網絡。
(4) 較低的錨節點密度
錨節點定位通常依賴人工部署或GPS實現。大量的人工部署不適合Ad-hoc網絡，而且錨節點的成本比普通節點要高兩個數量級。
(5) 較短的覆蓋時間。
根據算法本身的優化性以及仿真實驗的分析結果，這里介紹幾種較為實用的定位算法：
A：節點密度；r：通信半徑（即節點無線射程）；E：相對定位誤差；D：定位比例；
算法 定位精度 節點密度 錨節點密度 定位比例 應用 優點 不足 Bounding Cube【1】 當A>20%，30m=
無線傳感器網絡綜述：無線傳感器網絡綜述
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無線傳感器網絡綜述：軟件定義無線傳感器網絡研究綜述
在無線傳感器網絡(wireless sensor networks, 簡稱WSN)的發展歷史中, 面向應用精確設計可以很好地滿足用戶需求, 而分布式部署與運行則可以更好地適應傳感監測環境, 這兩點是WSN獲得快速發展和廣泛應用的關鍵[1, 2].最近, 具有廣闊前景的物聯網(Internet of things, 簡稱IoT)、信息物理系統(cyber-physical systems, 簡稱CPS)等蓬勃發展[3], WSN作為其中感知物理世界的關鍵支撐技術, 在迎來快速發展機遇的同時, 也面臨著前所未有的挑戰.
(1) 互連共享
當前, 分布式WSN已經獨立發展出如ZigBee[4], 6LoWPAN[5], WirelessHART[6]等多種遵循IEEE 802.15.4[7]規范的無線通信技術, 但相互之間均無法直接連通[8], 難以實現傳感數據的快速共享, 而這已經逐漸成為阻礙WSN在IoT, CPS中獲得進一步發展的關鍵.
(2) 高效管理
在當前分布式WSN中, 傳感節點不僅需要處理傳感任務, 還需要參與路由維護等網絡管理任務, 因此節點設計日趨臃腫, 而這本質上與WSN能量受限的特性相沖突, 同時使網絡管理變得更為繁雜, 而這將成為IoT, CPS等網絡管理中不可忽視的負載, 嚴重制約了WSN的應用潛力.
(3) 動態感知
面向具體應用設計的分布式WSN較為僵硬, 資源管理模式固化, 從而無法根據上層應用需求快速進行柔性改變.因此, 當前分布式WSN無法滿足IoT和CPS對感知物理世界的動態按需傳感需求[9], 這也在一定程度上限制了WSN的快速發展.
軟件定義網絡(software-defined networking, 簡稱SDN)是一種全新的網絡體系框架, 已被視為未來網絡的重要樣式之一[10].網絡抽象將控制面從數據面中解耦出來, 數據面僅負責路由轉發, 控制面則實現路由決策, 而應用面為用戶提供網絡可編程服務, 從而極大增強了網絡的靈活性.OpenFlow是SDN網絡體系框架中的南向接口協議, 負責提供一系列規范, 以實現網絡數據流的通用轉發和高效操縱[11].目前, OpenFlow是應用SDN技術的主流, 在一定程度上推動了SDN的發展.清華大學張朝昆等人對SDN體系結構以及數據面、控制面的關鍵技術進行了詳細闡述[12].左青云等人則具體對OpenFlow南向接口協議以及SDN各關鍵組件進行了深入研究[13].
隨著面臨的上述3點挑戰日益嚴重, 分布式WSN迫切需要進行變革以更好地滿足實際應用需求[14].SDN采用基于流的數據轉發方式, 關注重點是數據的交換和轉發[15], 而WSN受具體部署傳感器類型的制約, 本質上是面向數據的[16], 因此, SDN的快速轉發與WSN的高效感知正好互補.另外, SDN通用、靈活和高效管理的特性也恰好可以有效地解決上述挑戰[17].于是, 在這樣的應用背景和現實需求下, SDN被引入WSN, 成為下一代WSN技術探索的主流, 本文將這種網絡稱為軟件定義無線傳感器網絡(software-defined wireless sensor networks, 簡稱SDWSN).
2012年, Mahmud[18]和Luo[19]幾乎同時探討了SDN與WSN的融合(兩者均認為自己最先進行這項研究), 為SDWSN的誕生做出了重要貢獻.其中, Mahmud設計的基于OpenFlow的傳感器flow-sensor使傳統硬件變為可編程硬件, 嵌入式操作系統則由網絡操作系統取代, 而設備制造商也轉變為設備所有方, 將原本由硬件定義的WSN變為由軟件定義的WSN, 共同構成一個支持可編程和定制化的SDWSN[18].Luo則在OpenFlow的基礎上結合WSN應用需求改進提出了Sensor OpenFlow, 旨在對SDWSN南向接口協議進行標準化, 另外還考慮了與分布式WSN的兼容問題[19].值得一提的是, 盡管SDN能夠極大地促進WSN的發展, 但Choi等人仍然認為當前SDN本身還不夠成熟, 其與WSN的結合也還需要進行充分評估后方能得出結論[20]; 同時, 通過整合SDN和WSN可以有效優化能量消耗的觀點也還值得商榷[21].然而, Hunkeler等人則不以為然, 通過詳細的實驗論證, 發現集中式管理相比于分布式管理具有更大的優勢, 體現在傳感節點功能簡化、網絡高效管理和診斷、網絡參數配置更合理等方面, 因此認為集中式管理可以更好地適應未來WSN的需求[22].目前, 這種觀點得到了學術界的廣泛認同[23-30].相比于分布式WSN, SDWSN具有如下明顯優勢.
(1) 軟件定義支持異構互連
面向異構無線傳感器網絡, 通過基于流的轉發方式實現軟件定義的數據包路由, 而無需傳感節點理解復雜的路由協議, 在物理層和MAC層, 則借助軟件定義無線電和軟件定義MAC來定制數據收發行為, 從而實現異構網絡之間的互連共享.
(2) 集中控制增強網絡管理
基于控制轉發分離策略, SDWSN采取集中控制原則, 網絡管理員可以充分利用控制面維護的網絡全局視圖來更好地制定管理策略, 從而支持遠程動態的配置和改變網絡狀態及傳感節點行為, 極大地提高資源管理效率, 簡化網絡管理復雜度.
(3) 架構解耦助力網絡創新
通過標準化接口協議來解耦架構各層面之間的依賴性, 使相關技術能夠獨立且快速地發展, 同時, 結合網絡可編程服務構建傳感網絡實驗床, 從而極大地方便用戶部署及測試新協議或算法, 網絡創新速度和效率得到明顯提升.
本文第1節在對比分析相關SDWSN架構的基礎上, 總結提出SDWSN通用架構并進行討論.第2節重點對當前SDWSN存在的挑戰及關鍵技術進行詳細闡述.第3節則以消防聯動應用案例來具體闡明SDWSN的應用優勢與前景.最后一節總結全文, 并對SDWSN未來可能的研究方向進行展望.
1 軟件定義無線傳感器網絡架構
源于SDWSN采取集中控制原則, 控制面成為架構設計的關鍵, 因此, 本文從控制面中控制器部署方式來分類目前學術界在網絡架構方面的研究成果.此外, 其他分類標準還包括網絡部署方式、南向接口協議、網絡編程方式、網絡可容納節點數量等.其中, 按網絡部署方式可分為全新部署架構和混合部署架構:全新部署架構無法與分布式WSN兼容, 所有傳感節點均需要重新部署, 適合于新建樓宇、新開發景區等未部署WSN的場合; 而混合部署架構則支持分布式WSN和SDWSN共存, 更適合于改造現有分布式WSN部署的區域.
當前, SDWSN中控制器部署方式有3種, 分別為單控制器部署、水平多控制器部署和層次化多控制器部署, 如圖 1所示.其中, 水平多控制器部署和層次化多控制器部署的主要區別在于集中控制的方式:前者多個控制器是以分布式的方式實現邏輯集中, 而后者則是從物理上實現集中控制.相對而言, 物理集中控制性能較好, 但通信代價較大; 而邏輯集中控制容錯性較高, 難點在于保持控制器之間的同步.
圖 1
Fig. 1
Fig. 1 SDWSN controller deployment including single controller, parallel multi-controller, and hierarchical multi-controller
圖 1 包含單控制器、水平多控制器和層次化多控制器的SDWSN控制器部署方式
在單控制器部署方式中, Zeng等人結合云計算提出了一個支持“傳感即服務”[31]的軟件定義傳感網絡(software-defined sensor networks, 簡稱SDSN)架構[32].在該架構中, 針對不同傳感任務, 控制器通過無線重編程技術[33]對傳感節點進行動態重編程, Elon系統[34]也通過可替換組件的方式實現了動態修改傳感節點代碼的功能.隨后, 作者所屬團隊進一步在SDSN上實現了傳感節點角色動態重定義功能[35], 可有效延長網絡壽命[36].另外, Gante等人提出了在WSN基站上實現控制器的通用架構, 以增強網絡的智能化管理[37].Jayashree和Princy則將簇頭定義為有線網中的交換機, 唯一控制器部署于WSN基站, 旨在節約傳感節點能量[38].
在水平多控制器部署方式中, 基于TinyOS[39]的TinySDN框架[40]由支持SDN的傳感節點和SDN控制節點組成, 其中, SDN控制節點可以有多個.SDN-WISE架構[41]則通過設計拓撲管理層來使多個控制器運行在本地或遠程節點上, 其是目前唯一開源的架構, 下載地址: 其他相關架構[42, 43]也均采用了水平多控制器部署方式.
在層次化多控制器部署方式中, Han等人通過在各網絡域中設立域中心控制器, 并由主控制器采取信息分發策略對轉發節點行為進行控制, 首次實現了層次化多控制器結構[44].軟件定義分簇傳感網絡(software-defined clustered sensor networks, 簡稱SDCSN)架構[45]通過在將簇頭設定為控制器的同時負責管理各簇, 并最終受部署在基站上的中心控制器管理.進一步, 為每個傳感節點配置一個受中心控制器統一調度的本地控制器, 則可以實現更為扁平的層次化多控制器部署[46].
表 1為目前針對SDWSN提出的架構及其主要特點, 在此基礎上, 總結提出軟件定義無線傳感器網絡通用架構如圖 2所示.
表 1(Table 1)
Table 1 Classify multiple SDWSN architectures with controller deployment
表 1 以控制器部署方式分類SDWSN架構
控制器部署方式
網絡架構
主要特點
單控制器
SDSN[32]
支持“傳感即服務”和動態重編程
SDWSN[35]
設計了角色生成與遞送機制以支持角色動態重定義
Gante等人[37]
控制器部署于基站, 支持網絡智能化管理
Jayashree等人[38]
將簇頭定義為交換機, 節約傳感節點能量
水平多控制器
TinySDN[40]
基于TinyOS設計, 采取帶內控制方式支持多控制器, 減少控制時延
SDN-WISE[41]
采用有限狀態機實現了有狀態的流表規則, 支持網絡切片共享, 架構源碼公開, 可同時支持仿真實驗與實物實驗, 支持能量有效
SDIoT[42]
簡化IoT管理, 數據的轉發、存儲及安全均支持軟件定義化
Li等人[43]
支持不同層次的應用共享設備、數據和軟件等資源
層次化多控制器
Han等人[44]
通過混合路由機制支持服務質量保證的信息分發, 同時優化主控制器的部署位置
SDCSN[45]
基于分簇傳感網絡設計, 將簇頭定義為控制器并負責簇內安全管理, 以支持“安全網格”概念[47]
Jacobsson等人[46]
每個傳感節點均配置有一個受中心控制器統一控制的本地控制器, 負責啟動、重配置和監控可重配置的軟件部分, 支持能量有效
Table 1 Classify multiple SDWSN architectures with controller deployment
表 1 以控制器部署方式分類SDWSN架構
圖 2
Fig. 2
Fig. 2
圖 2 軟件定義無線傳感器網絡通用架構
與有線網中SDN架構類似, 架構總體上分為應用面、控制面和數據面.其中,
●應用面由用戶編程實現的各應用(如傳感應用)構成;
●控制面包括邏輯集中的各控制器(可以采取不同的部署方式), 通常, 這些控制器具有不同功能, 如安全控制器、流量控制器等;
●數據面由各傳感節點組成, 節點在獲取傳感數據后, 依據控制器下發的轉發規則進行數據轉發, 本身不參與路由決策.
與有線網不同的是:傳感節點本身并不是交換機設備, 而且可能存在部分傳感節點不具備路由功能, 因此, 數據面管控難度較大.控制面是實現網絡抽象的關鍵, 通過南向接口與數據面進行交互, 獲取傳感節點狀態和控制傳感節點行為, 并通過北向接口向應用面提供網絡抽象視圖, 方便用戶編程實現所需的網絡服務.
需要說明的是:該通用架構主要側重于原則性和指導性, 具有清晰的邏輯層次結構; 同時, 獨立多控制器設計可以有效增強控制面的可靠性, 并兼容上述3種控制器部署方式.因此, 參考該通用架構設計具體應用架構時, 可以有效繼承上述優點.而難點是需要對各層面、各組件進行詳細設計, 如控制器、傳感節點、北向編程接口等.其中, 控制器設計最為關鍵, 其優劣直接影響整個網絡性能, 如TinySDN[40]采取模塊化方法對控制器進行了重點研究, 以期通過設計控制器服務模塊來高效執行SDN控制器任務.同時, 傳感節點設計也不容忽視, 其性能直接影響傳感效率和節點壽命.在需求可尋址傳感網絡項目(解釋并響應用戶抽象傳感需求的廣域傳感網絡)的支持下, SDSN[32]采取基于現場可編程門陣列(field programmable gate array, 簡稱FPGA)設計了軟件定義的傳感節點原型, 從而支持感知周圍環境和用戶需求, 并結合無線重編程技術動態改變自身角色進行快速適應.該項目最大技術挑戰在于使分布式傳感節點支持包括物理層和MAC層的整個通信協議棧的軟件定義化, 從而使節點的快速完全重構成為可能.然而, SDN-WISE[41]則直接基于TIMAC協議棧(遵循IEEE 802.15.4規范)進行流轉發、控制器發現等功能設計, 即, 簡化實現了不完全軟件定義的傳感節點.
因此, 對抽象通用架構進行具體實現時, 需要充分考慮具體應用場景及網絡部署實際情況, 然后針對性選用或開發各層面和組件的實現技術, 從而造就了豐富多彩的網絡架構.以建設適用于智慧城市的SDWSN為例, 應用場景需求包括復雜傳感應用、高效網絡控制、異構傳感節點、簡潔編程接口等.因此, 在通用架構的指導下, SDWSN控制面需要部署層次化多控制器, 且需充分考慮傳感應用的復雜性和傳感節點的異構性, 合理高效分配傳感任務, 提升傳感服務的智慧程度; 數據面則有必要支持分域管理模式, 以優化網絡資源消耗; 應用面則需考慮同時接入本地用戶和云端用戶, 并提供無差別服務.此外, 控制器間的東西向接口需要重點考慮網絡視圖同步的效率, 而各層面之間的南北向接口在注重編程簡潔性的同時, 還需重點評估可能存在的安全風險.
在SDWSN中, 傳感節點數據轉發采用基于流的方式.其中, 流是指一系列具有某些相同性質的數據包, 同時, 這些相同性質也是控制器制定流轉發規則的基礎.通常, 流轉發規則包括匹配規則、動作和計數器等, 傳感節點上安裝的所有流轉發規則共同構成了傳感節點的流表(功能上等價于路由表).
在南向接口設計上, 大部分架構都采取SDN中的OpenFlow, 該協議是面向有線網絡的, 未充分考慮節點的移動性, 通常需要進行合理的改進, 以使其可以更好地適應WSN應用環境.因此, Nguyen等人從整合傳感節點配置協議的角度提出了SFlow南向接口協議[48], 但只進行了概念設計.SDN-WISE[41]則通過擴展規則匹配域至數據包任意位置, 設計并實現了全新的匹配流表.
目前, 有線網中的SDN北向接口仍然沒有標準化, 但隨著市場對具有統一接口、無狀態、自描述等特征的REST的認可, 因而在北向接口設計中, REST占有重要地位.文獻[49]對北向接口API中應用元數據實現自動化編程的相關內容進行了綜述.另外, 在SDN誕生之前, Mottola和Picco在可編程WSN中提出了簡潔靈活的SPIDEY語言[50], 以實現對邏輯社區進行快速編程, 該語言對SDWSN中北向接口設計具有一定的參考價值.
2 挑戰及關鍵技術
目前, 學術界針對SDN與WSN的結合研究仍然處于起步階段, 重在探索SDN應用于WSN的可行性以及引入的優勢, 具體的實用化研究并不多見.文獻[1]以SDWSN架構為核心, 綜述分析了該架構設計中面臨的快速更新、一致性等主要挑戰, 并從軟件定義功能角度出發對技術方案進行了分類, 側重于孤立的SDWSN.而源于WSN是IoT, CPS中感知物理世界的核心技術, 因此本文從IoT, CPS等現實應用背景出發, 針對互連共享、高效管理和動態感知等基本需求, 在SDWSN通用架構的指導下, 結合WSN數據傳感和傳輸等關鍵特征, 分別從異構互連、資源管理、可靠控制和網絡安全等4個方面來分析SDWSN研究中存在的挑戰以及相應關鍵技術, 并匯總研究成果如圖 3所示.其中, 網絡異構互連是下一代網絡的基本要求, 資源管理的高效是SDN的優勢所在, 可靠控制是集中控制性能的必要保證, 網絡安全是SDWSN廣泛應用的前提條件.因此, 上述4個方面可以基本囊括SDWSN兩大核心功能——動態高效傳感和安全可靠傳輸, 具有較好的代表性.
圖 3
Fig. 3
Fig. 3 Research summary of software-defined wireless sensor networks
圖 3 軟件定義無線傳感器網絡研究成果匯總
2.1 異構互連
為滿足萬物互連共享的需求, 面向應用精確設計的分布式WSN開始向支持異構互連轉變, 而這正是SDN引入WSN的根本原因之一.目前, WSN的主流實現技術有ZigBee, 6LoWPAN, WirelessHART等.ZigBee是當前最為流行的實現技術, 低功耗、低成本是其主要優勢, 應用于樓宇自動化、智能能源等領域; 6LoWPAN通過在LR-WPAN中引入IPv6來支持海量傳感設備的接入, 應用領域與ZigBee類似; WirelessHART是一種主要應用于工業領域以實現實時、可靠控制的無線通信標準.這些具體實現技術的底層協議均采用IEEE 802.15.4規范, 但相互之間卻只能通過復雜的橋接設備實現互連, 部署靈活性較差, 而且運行、維護成本較高.
由于網絡可編程是SDN的特征之一, 因而SDWSN與可編程無線網絡具有一定的功能重疊, 體現在可編程MAC和可編程路由等方面.本小節首先介紹通過基于軟件定義無線電和軟件定義MAC實現軟件定制化的網絡數據包收發行為, 然后分析通過基于流的方式實現軟件定義路由, 而無需傳感節點理解相應路由協議, 從而實現WSN異構設備之間的互連共享.
(1) 軟件定義無線電和軟件定義MAC
軟件定義無線電(software-defined radio, 簡稱SDR)指以軟件方式實現物理層射頻通信中的大部分基礎構件, 軟件定義MAC則指采用軟件定義方式實現通用的MAC層協議, 兩者極大地促進了可編程無線設備的發展.為實現軟件定制化的網絡數據包收發行為, SDR與軟件定義MAC通常同時應用, 在同一射頻資源上隔離、定制和管理多個無線協議是未來無線網絡發展的重要趨勢[51].
OpenRadio[52]是一個可編程的無線數據面.通過將無線協議從硬件中解耦并將其劃分為處理面(操作面)和決定面(邏輯面), OpenRadio進一步定義了清晰的模塊化編程接口來支持多種異構無線協議, 如WiFi, ZigBee等.其中, 解耦屏蔽了底層復雜性, 編程接口則使程序員可以快捷地進行協議實現或優化.這種設計方式與SDN的思想具有一定的相似性, 但SDN注重網絡層的數據路由, 而OpenRadio則更關注物理層和MAC層的編程.
CLAWS[53]是一種自適應無線系統, 旨在簡化當前新協議或算法驗證時所需進行的大量協議?？鐚有薷? 加速技術創新.在CLAWS中, 主要創新點在于作者搭建了一種徹底實現SDR的傳感節點, 該節點通過在單個FPGA之上運行物理層SDR工具和操作系統來實現.基于FPGA的方式保證了其獨立于硬件平臺, 實現了軟件定義IEEE 802.15.4規范, 具有較好的通用性.
針對當前SDR缺乏高效的編程工具, 一種SDR編程環境Ziria[54]被提出, 主要由Ziria無線物理層編程語言和優化編譯器組成.Ziria語言是一種面向用戶的物理層描述語言, 優化編譯器負責將用戶編寫的代碼編譯成高效的SDR代碼.
在軟件定義MAC的早期研究中, 文獻[55-57]發揮了重要作用.在此基礎上, 抽象的無線MAC處理器(wireless MAC processor)[58]通過將通用的MAC層動作、事件等組建成指令集, 并以API形式供用戶調用, 從而實現定制化的MAC協議.snapMac[59]則支持通過簡單命令序列來對射頻行為進行編程.
(2) 軟件定義路由
分布式WSN中, 路由協議都是經過精確設計后安裝到傳感節點上, 其后通常不再進行改變.顯然, 這種路由協議靈活性較差, 且難以根據用戶需求進行快速調整, 而軟件定義路由正好可以較好地解決這些問題.
在提升路由靈活性的探索上, OpenSig[60]通過分離控制面與數據面, 并設計開放接口來保持兩個面之間的通信, 缺點在于定義接口的靜態性.Click可編程路由[61]通過將路由邏輯功能視為模塊化的元素, 從而支持路由原型的快速實現與部署, 但仍不具備動態改變路由的能力.而將可編程路由與FPGA等可編程硬件相結合, 在一定程度上可增加路由轉發面的彈性、擴展性和性能[62].
軟件定義路由的難點在于網絡動態可編程, 在傳統網絡架構中, 編程靈活性和路由效率通常難以折衷. SDWSN舍棄基于數據包的轉發模式, 轉而采用基于流的轉發模式, 從而可以更好地支持網絡的動態可編程. Shanmugapriya等人在應用上下文感知路由模型支持動態路由路徑規劃的基礎上, 采用基于策略路由的方式使SDN控制器可對WSN的路由進行高效控制[63].軟件定義多流路由方案[64]基于低干擾信道分配機制提出, 通過在邏輯上分離數據面中的控制信道和數據信道, 并開發了內置軟件模塊來增加處理速度, 顯著地增強了網絡路由性能.
在SDWSN南向接口協議方面, Sensor OpenFlow[19]基于OpenFlow V1.3.0設計, 同時, 考慮到WSN的面向數據以及包長度受限, 分別針對采用緊湊型網絡地址和連結型屬性值對標識地址的WSN設計了不同的流規則匹配格式, 可以較好地適應不同WSN的軟件定義路由需求.此外, SDN-WISE[41]通過有限狀態機實現了有狀態的數據轉發平面.其中, WISE數據包采用長度為10字節的固定包頭, WISE流表仍然由匹配、動作和計數器等部分組成, 每條流表規則的匹配域最多支持3條匹配規則.因此, 基于南向接口協議, 用戶通過編程, 并由控制器對傳感節點下發相應流表規則, 即可對傳感節點路由行為進行精確控制, 實現徹底的軟件定義路由.
通常, 無線通信技術均遵循一定的協議規范, 但由于這些協議規范制定的獨立性和應用領域的針對性, 不同WSN技術之間難以直接連通, 而SDWSN的首要目標即是打破異構技術之間的通信壁壘.協議棧是協議規范的核心, 因此就協議棧而言, 軟件定義無線電旨在按需調制物理層無線信號, 軟件定義MAC側重靈活定制MAC層協議, 軟件定義路由則更關注高效控制網絡層數據路由, 三者依次為物理層、MAC層和網絡層的軟件定義化.因此, 如何發展和融合軟件定義無線電、軟件定義MAC和軟件定義路由, 實現可以動態滿足多種WSN協議規范的軟件定義協議棧, 支持完全以軟件方式實現傳感節點的快速重構, 從而有效保證異構SDWSN之間的互連共享, 是一個有待深入研究和解決的問題.
2.2 資源管理
在WSN中, 傳感節點通常由電池驅動, 能量極為有限, 如何以盡可能少的能量消耗來完成盡可能多的任務, 是一個具有挑戰性的問題.動態感知一切的需求使WSN承受極大的資源負載, 而WSN本身具有的資源則受到客觀因素的極大制約, 因此, 高效的資源管理對WSN而言十分重要, 是推動其快速發展的重要力量.本小節從資源共享和能量有效兩個方面對SDWSN的資源管理進行論述.
(1) 資源共享
資源共享是解決分布式WSN面向應用精確設計弊端的主要方法.網絡虛擬化是資源共享的一種主要方式, 指在同一物理網絡上運行多個虛擬網絡, 相互之間進行邏輯隔離.
在早期的資源共享探索中, 虛擬傳感網絡(virtual sensor networks, 簡稱VSN)[65]是針對分布式WSN無法支持傳感節點等物理資源的高效共享而提出, 由與某一具體應用有關的傳感節點構成, 并為構造、使用和維護這些傳感節點提供協議支持, 從而動態地滿足應用需求, 提高資源利用率.
其后, Islam等人對WSN中的虛擬化研究成果進行了綜述, 并指出, 虛擬傳感網絡可分為傳感基礎設施提供層和傳感虛擬網絡服務提供層[66].SenShare[67]為實現支持多應用并發運行的傳感基礎設施平臺, 在將底層設施與用戶應用解耦的基礎上建立了覆蓋網絡的概念, 每個應用在一個包含節點硬件抽象層和專用覆蓋網絡的獨立環境中操作運行, 并提出了應用標識地址(類似于路由層的IP地址)來實現數據流的有效隔離; 同時, 通過設計類似于有線網絡中FlowVisor的WISE-Visor, 也能夠實現SDWSN中的網絡切片共享功能[41].
另外, 針對傳感基礎設施提供層, UMADE[68]是一種多應用分配和部署環境, 以實際環境中多個傳感節點監控某一環境因素存在較大相關性為基礎, 有效解決了基于應用監控質量需求動態分配傳感節點的問題.在傳感虛擬網絡服務提供方面, 網絡虛擬化可以帶來巨大優勢, 支持在不同WSN中建立和共享傳感流, 顯著增強了網絡可達性[69].Yi等人針對IoT中大范圍接入請求背景下的虛擬數據中心分布式接入問題進行了研究, 通過采取服務遷移策略, 當接入請求數量超過閾值時則自動劃分為兩個子請求團體, 可明顯提高負載平衡能力和資源利用率[70].
(2) 能量有效
WSN的特性之一即為能量嚴重受限, 實現能量有效, 是延長網絡壽命的根本方法.考慮到無線數據收發為主要能量消耗來源, 充分利用現有技術, 如網內數據融合、低占空比支持等, 減少傳感節點控制流和數據流的收發, 是減少能量消耗的可行方法.
SDN可以有效解決WSN中的根本問題, 如能量有效、數據融合等[38].本質上, 數據融合的目的就是減少通信成本, 保證能量有效.Kabadayi等人構建了虛擬傳感器概念[71], 本質上是運行在指定傳感節點上的網內數據融合器, 通過融合大量傳感數據來間接感知環境中難以直接測量的抽象對象, 同時提供清晰的融合規范來簡化用戶編程, 優勢在于可以融合不同類型的異質數據, 節約網絡能量消耗.同時, 通過在WSN中引入MapReduce方法實現網內數據融合功能, 也可以明顯減少網絡通信開銷[72].在該方法中, 首先由控制器依據網絡全局視圖規劃出一部分子節點運行Reducer, 同時, 所有節點運行Mapper, 然后, 通過鍵值對關聯的方式將Mapper的傳感數據發送至相應的Reducer, 并由該Reducer融合后發送至匯聚節點.Huang等人通過采用強化學習機制來過濾周期性的冗余數據, 相比傳統WSN, 采用SDN思想可以減少數據融合過程中傳感節點能量消耗的20%~35%[73].
在低占空比支持方面, SDN-ECCKN[74]是一種SDWSN中的傳感節點睡眠調度機制, 以能量平穩消耗的K重鄰居連接算法EC-CKN為基礎, 實現了更高效的能量管理, 可在相同任務量下提高網絡剩余能量水平約30%, 同時有效減少網絡孤立節點數量.Tomovic和Radusinovic則認為, 未來相當一段時間內, SDWSN將與分布式WSN共存, 因此針對部分部署SDWSN的目標覆蓋問題, 設計了能量有效的傳感節點激活規劃算法[75], 可有效平衡網絡能量消耗, 防止傳感節點過快死亡.
此外, Zeng等人[28]針對SDWSN運行多任務時的能量最小化, 從傳感節點是否需要被激活、分配何種傳感任務以及目標傳感采樣率等3個方面進行了深入研究, 以期在滿足傳感質量需求的前提下, 實現全局最優的網絡能量消耗.該方法的缺陷在于其假設一個傳感節點在給定時刻僅能執行一個傳感任務, 而通常, 傳感節點上的不同傳感器連接于芯片的不同IO引腳, 因此可以同時運行.比如在ZigBee節點(CC2530芯片)上, 即可同時運行紅外傳感器和溫度傳感器.東南大學沈連豐教授團隊針對SDWSN提出了網絡重配置算法[76], 在滿足網絡需求的基礎上, 通過優化節點感知半徑、網絡拓撲結構以及路由算法等實現網絡能量的均衡消耗.其后, 該團隊還針對定位服務設計了中心化的錨節點激活規劃方案[77], 可減少每輪定位中錨節點所需消耗能量的50%左右, 顯著延長了網絡壽命.此外, Zhu等人也設計了一種能量有效的定位節點選擇算法[78], 可以有效增強網絡定位性能.
資源管理是網絡管理的重要任務, 而在資源嚴重受限的WSN中, 提高資源管理效率可有效節省網絡運營成本, 且在一定程度上等價于延長網絡壽命.而資源共享和能量有效則正是優化資源管理的兩個相輔相成的方面:資源共享是提高資源利用率的重要手段, 通過虛擬化方式實現以一虛多, 達到“開源”的效果, 可顯著提升負載平衡等網絡服務能力; 能量有效則是傳感應用的重要性能指標, 通過優化能量消耗實現“節流”, 對傳感節點生存時間具有較大的影響.但源于高效率與低能耗的對立性, SDWSN的資源管理面臨著兩難困境:一方面, 高效資源管理是SDN的重要優勢; 另一方面, 節點能量有限是WSN的基本特征.因此, 如何權衡SDN引入的能量開銷和WSN獲得的高效資源管理優勢, 是一個值得研究的問題.
2.3 可靠控制
可靠控制是SDN集中控制性能的必要保證, 也是有效緩解網絡管理難度的重要途徑.在WSN中, 難以保證服務質量的無線通信使傳感節點從發出請求到收到相應響應所經歷的時間即控制時延變化較大, 進而增加了可靠控制的難度.從整個控制過程上可以將可靠控制任務劃分為控制邏輯和控制通道兩部分, 前者負責依據控制策略產生控制流, 后者則負責控制流的可靠轉發.
(1) 控制邏輯
集中控制的優勢在于形成網絡全局視圖, 其中網絡拓撲是關鍵.由物理上分布或集中部署的多個控制器構成的控制面需在邏輯上進行集中, 即形成一致的網絡全局視圖.控制器基于網絡全局視圖可對網絡中控制事件通過下發相應控制規則進行快速響應, 如移動管理、擁塞避免、干擾控制、流表更新等.
在移動管理中, UbiFlow[79]是一個針對大量異構無線網絡中泛在流控制和移動管理的軟件定義IoT系統, 通過劃分為不同SDN域, 部署相應的域控制器, 同時采取分布式哈希方式維持各域控制器之間的一致性. UbiFlow的移動管理思路為:將與節點綁定的超級控制器作為中介來輔助移交, 其中, 超級控制器負責維護所有節點與當前連接控制器和前續連接控制器之間的對應關系, 極大地提升了異構無線網絡中的移動管理性能.
而擁塞與干擾控制方面, Gebremariam等人針對軟件定義移動射頻網絡的干擾控制問題, 提出了高效的資源管理方案[80], 在分配非重疊射頻信道的基礎上, 通過調整編碼方案和傳輸功率, 有效減緩了網絡干擾.Thubert等人則認為, 合理的資源規劃是搭建6TiSCH等確定性網絡的唯一途徑[81].其中, 6TiSCH架構由能量充足的骨干網和大量低功耗的無線網絡組成, 通過對任意相鄰節點之間的通信進行預先規劃, 理論上可以實現網絡零干擾和零擁塞包丟失, 已廣泛應用于工業傳感器網絡.此外, 在將網絡擁塞的原因歸結為傳播時延和外部干擾(從單個設備角度而言, 外部干擾等價于增大傳播時延)的基礎上, 一個魯棒控制模型[82]被提出, 通過將所有充分性條件形式化為線性矩陣不等式進行規劃, 可顯著縮短網絡服務總時間, 增大網絡產出.而Wang等人則考慮到認知無線電傳感網絡中不可避免的頻譜感知錯誤, 制定了一個雙贏的安全傳輸策略[83], 核心思想為:在允許傳感節點具有一個較寬松的頻譜感知錯誤概率的前提下, 利用物理層手段干擾竊聽者來保護目標信道的安全通信.
另外, 在流表規則一致性更新方面, 有線網絡中提出了大量有價值的更新方案, 但由于WSN存儲、計算和通信等資源有限, 通常難以直接應用, 如存儲空間需求較大的兩階段更新機制[84]、增量一致更新方案[85]等.因此, 綜合考慮WSN應用的具體環境和任務特征, 結合傳感數據流具有一定的方向性, 重點針對網絡局部范圍進行一致性更新研究, 具有較大的實用價值.
(2) 控制通道
可靠的控制通道是實現控制流可靠轉發的基礎.SDWSN控制方式包括帶內控制和帶外控制, 由于帶外控制需要構建獨立的控制網絡, 所需成本較大, 而帶內控制方式盡管是以犧牲控制可靠性為代價, 仍然受到重點關注.控制通道的一個關鍵指標即為控制時延, 因此可分別從降低控制時延和增強時延容忍兩個角度考慮, 提升控制面的集中控制性能.
在降低控制時延方面, 當控制流與數據流的傳輸共用同一無線信道時, 控制流便成為了網絡的一種負載.因此, Dely等人基于IEEE 802.11規范中MAC層的SSIDs創建了無線Mesh網中邏輯上獨立的控制通道[86].由于IEEE 802.15.4規范不支持SSIDs, 因此該方法無法直接應用于WSN.同時, 從縮短控制路徑的角度入手, 在采用帶內控制的基礎上, TinySDN[40]通過部署多個控制器來構建更靈巧的控制通道, 大幅減少網絡平均控制時延.其他支持多控制器部署的SDWSN架構(具體見表 1)均能在一定程度上提升網絡控制的可靠性.
在增強時延容忍方面, Jagadeesan等人認為:在無線信道時變的情況下, 控制流的產生和傳輸必然會引入控制時延, 使控制策略執行時可能與當前網絡狀態不匹配[87], 進而提出可將由自身即可決定的事件的控制權限下放到傳感節點, 而涉及網絡范圍內的控制則由控制器進行集中處理.這種不完全的集中控制在一定程度上提升了網絡對控制時延的容忍度, 但本質上違背了SDN的集中控制原則.此外, 改進傳感節點上數據流失配時即請求控制器下發流表規則的Packet-in機制是一條可行的思路.
在控制通道的可靠路由方面, 學者也進行了一定的探索.源于分布式路由缺乏網絡全局視圖而無法提供最優路由傳輸服務, 而集中式路由則可能存在控制器單點失效, 因此, 綜合兩者優勢的混合路由思想逐漸誕生. Detti提出利用基于OpenFlow的集中式路由協議來轉發數據流, 而控制流以及控制失效時的數據流轉發均交由OLSR等分布式路由協議[88].而Yuan等人則認為, 控制流的分布式路由不利于網絡全局視圖的構建, 因而提出僅將分布式路由協議作為集中式路由控制失效時的替代協議, 提高了網絡控制的可靠性[89].
邏輯集中控制面性能依賴于控制器對數據面的可靠控制, 其中, 控制邏輯是核心, 控制通道是基礎.在控制策略的指導下, 針對不同網絡控制事件, 控制邏輯表現為不同的控制規則, 傳感節點則依據這些規則執行相應的響應行為, 從而使控制邏輯在網絡中得到有效支持.控制通道則是實現網絡控制消息轉發的路徑, 源于控制消息的極端重要性, 可靠性是控制通道不可或缺的指標.此外, 轉發時延對網絡控制事件的響應時效性也具有較大的影響, 降低控制時延和增強時延容忍是改善控制通道性能的重要手段.盡管目前主要采取控制通道與數據通道混用的帶內控制方式, 但通過使部分傳感節點專司路由控制消息來實現獨立的控制通道, 可能在擁塞避免、干擾控制等方面具有更突出的表現.
2.4 網絡安全
網絡安全是SDWSN實用化的前提條件.WSN分布式控制下, 安全威脅即攻擊面較大, 安全呈現易攻難守的局面, 如零日攻擊、Sybil攻擊、蠕蟲攻擊等.而在SDWSN的集中控制下, 安全威脅也更多地集中于控制器, 攻守雙方的安全博弈游戲將更加透明, 同時, 控制器對網絡流量的完全操縱進一步增加了安全性, 總體而言于防守方更為有利.目前, 關注SDWSN安全方面的研究較少, 考慮到網絡架構的繼承性, 部分SDN中的安全成果具有一定的借鑒價值.
(1) 控制器安全
SDN集中控制原則必然引入控制器單點失效問題.基于此, 針對控制器的安全研究主要從攻擊防御和故障恢復兩個方面著手, 前者研究如何防御控制面飽和攻擊、DDoS攻擊等可能導致控制器失效的安全威脅, 后者則研究控制器出現故障后如何快速恢復的問題.
在攻擊防御方面, 王蒙蒙等人在對SDN中的安全模型及機制進行綜述的基礎上指出, 目前較為完善的控制器安全防護策略還沒有被提出[90].Shin從控制面與數據面之間的固有通信瓶頸出發, 針對控制面飽和攻擊, 提出了數據面安全擴展AVANT-GUARD[91], 通過設計連接遷移模塊來動態減少控制面與數據面的交互操作; 同時, 基于數據面的統計信息引入了啟動觸發模塊, 及時將數據面網絡狀態和負載信息等更新到控制面, 從而有效抵御攻擊.LineSwitch[92]則認為, AVANT-GUARD的連接遷移模塊在維護狀態時會導致新的緩存溢出DoS攻擊.因此采取基于IP地址識別攻擊流的思想, 聯合SYN代理和網絡流概率黑名單技術, 進一步抑制了控制面飽和攻擊.文獻[93]針對重配置無線網絡指出:利用SDN的流量分析能力可顯著提升網絡安全性能, 如可以高效地檢測DDoS攻擊等; 另外, 針對新的網絡攻擊樣式也可以通過軟件方式實時更新安全防御策略.Flauzac則從網絡接入控制角度來防御網絡攻擊, 首次提出了基于SDN的IoT安全增強架構[94].其中, 借鑒安全網格的思想, 通過加強域控制器之間安全策略及參數的同步, 實現了細粒度的網絡接入控制, 有效降低了安全威脅.
在故障恢復方面, TCF-M[95]是一種多域SDN中控制器失效快速恢復方法, 該方法首先采用自適應時間閾值形式來檢測控制器失效; 然后, 在綜合考慮控制器負載、控制距離等因素的基礎上, 對失去控制的交換機進行重新分配到正?？刂破飨? 從而快速解決控制器的失效問題.Huang等人則面向多域農業SDWSN, 針對控制器失效時的數據流轉發, 提出采取反向轉發的思路, 保證網絡不丟包; 而針對控制器恢復后的網絡信息更新問題, 則采取鏈路層發現協議來更新網絡拓撲, 然后由控制器下發相應流表規則重新接管傳感節點控制權[96].此外, Scott等人的研究側重點為控制軟件自身的故障修復, 針對性提出通過自動識別觸發故障的最小輸入序列來快速發現并消除故障[97].
(2) 其他安全
除控制器安全研究以外, 針對SDWSN中數據面、網絡應用以及控制通道等方面的安全也有少量研究, 旨在提升網絡安全性能.
在數據面安全研究中, 將動態目標防御(moving target defense, 簡稱MTD)思想應用于SDN, 可以顯著提高攻擊者的攻擊代價[98, 99].Jafarian通過在隱藏數據面中主機真實IP地址的同時頻繁更換虛擬IP地址, 并由網關節點維護兩者的對應關系, 進而為相關數據流提供地址翻譯服務, 有效增大了網絡攻擊面[98].通過STRIDE方法進行安全性分析表明, 這種方式可以減緩大部分安全威脅[100].而Kampanakis則通過引入隨機化技術來模糊攻擊面[99].此外, DrawBridge[101]通過采取流量工程的方法來防御針對數據面終端主機的DDoS攻擊.
應用安全方面, Ahmad等人認為, 無線網絡中的安全控制與管理遠比有線網絡來得復雜和重要; 同時還指出:在結合云服務的基礎上, SDN具備潛力支持按需安全服務[102].Lpsdn[103]可對匯聚節點位置隱私進行保護, 出發點為提升WSN匯聚節點中的數據安全性, 具體操作方式為:通過軟件定義方式動態更換數據緩存轉發節點, 從而主動改變網絡流量分布規律, 使攻擊者分析網絡流量時處于被動跟蹤狀態.因此, 當對網絡流量操縱進行精心設計時, 方案可有效抵抗探測匯聚節點位置的流量分析攻擊.
針對控制通道安全, Benton等人對OpenFlow協議進行了詳細的安全脆弱性評估, 并在此基礎上指出, 采用TLS安全協議的OpenFlow安全控制通道存在中間人攻擊、網關身份認證、流表安全驗證、拒絕服務攻擊等威脅[104].此外, Kreutz等人也將控制通道的脆弱性列為SDN的重要安全威脅之一, 同時指出, 可通過多樣化技術、動態設備接入、控制器與設備的可信認證等手段來增強安全性[105].
SDWSN的安全研究至關重要, 互聯網的發展經驗指出, 忽視安全問題必將為此付出沉重代價.現有的安全研究中, 源于集中控制原則, 針對控制面的安全增強研究是重中之重.目前, 學術界主要從攻擊防御和故障恢復等方面著手.值得注意的是, 安全增強需建立在性能損失可接受的范圍內方具有實用價值.同時, 也應該重視應用面和數據面的安全問題.一方面, 控制面與應用面、控制面與數據面之間的可信認證是控制面安全的重要屏障; 另一方面, 應用面安全和數據面安全也是SDWSN安全的重要支撐.此外, 安全性能評估是驗證安全增強研究價值的重要尺度, 是安全研究的重要組成部分, 因此, 設計SDWSN中安全性能評估方案具有較大的研究價值.
3 應用案例
針對當前SDWSN研究仍處于發展初期的實際情況, 設計消防聯動應用案例, 并通過對比分析分布式WSN和SDWSN的事故處理流程及效率, 突出SDN應用于WSN的優勢及前景, 為SDWSN的研究提供一定參考.
3.1 背景介紹
消防聯動應用案例如圖 4所示, 居民小區部署了基于ZigBee技術的智能小區安防監測系統, 小區周邊公共道路上則部署了采用6LOWPAN技術的公共安全監測系統, 這兩套安全系統均通過互聯網連接至政府消防部門, 以便發現火警后及時請求救援.消防部門監控中心配備有監控終端和監控服務器, 消防車輛配置有智能終端和傳感控制節點, 前者通過電信基站接入互聯網, 后者可與公共安全監測系統連通.因此, 居民小區、消防部門與消防車輛之間有4條基本的信息傳輸路徑, 即路徑A到路徑D, 具體見表 2, 其中, ZigBee表示智能小區安防監測系統, 6LOWPAN代表公共安全監測系統.
圖 4
Fig. 4
Fig. 4 Application case of software-defined wireless sensor networks
圖 4 軟件定義無線傳感器網絡應用案例
表 2(Table 2)
Table 2 Information transmission path
表 2 信息傳輸路徑
路徑標號
通信雙方
支撐基礎設施
距離
A
居民小區-消防部門
ZigBee、互聯網
長
B
消防部門-消防車輛
電信網、互聯網
長
C
消防部門-消防車輛
6LOWPAN、互聯網
長
D
居民小區-消防車輛
ZigBee, 6LOWPAN
短
Table 2 Information transmission path
表 2 信息傳輸路徑
表 2中, 各傳輸路徑的基礎設施網絡均不相同, 信息調制編碼速率等也快慢不一, 但考慮到本文為定性分析, 因此假設信息傳輸時間正比于通信雙方的信息傳輸距離, 即:在信息傳輸時間上, 路徑A、路徑B和路徑C相等, 且遠遠大于路徑D.現假設居民小區失火, 請求消防部門出警救援.
3.2 流程對比
案例中, 針對居民小區的火災救援, 分布式WSN和SDWSN的處理流程分別如圖 5(a)和圖 5(b)所示, 其中, 有向實線為數據流, 有向虛線為控制流, 相應字母為路徑標號.
圖 5
Fig. 5
Fig. 5 Comparison of case process
圖 5 案例處理流程對比
(1) 分布式WSN處理流程
步驟1:居民小區失火處傳感節點監測到火情后, 通過路徑A向消防部門報警;
步驟2:消防部門通過路徑B向消防車輛下達救援任務;
步驟3:居民小區失火處傳感節點將實時火情狀態數據通過路徑A發送至消防部門;
步驟4:消防部門將火情狀態數據通過路徑B發送至消防車輛;
步驟5:重復步驟3和步驟4, 直至火災救援任務結束.
(2) SDWSN處理流程
步驟1:居民小區失火處傳感節點監測到火情后, 通過路徑A向消防部門報警;
步驟2:消防部門通過路徑B向消防車輛下達救援任務;
步驟3:消防部門通過路徑A和路徑C分別向居民小區和公共道路中相關傳感節點下發互連配置命令;
步驟4:居民小區失火處傳感節點將實時火情狀態數據通過路徑D發送至消防車輛;
步驟5:消防車輛傳感控制節點通過路徑D向居民小區相關傳感節點發送配置命令, 以更好地獲取火情狀態數據;
步驟6:按需執行步驟5, 重復執行步驟4, 直至火災救援任務結束.
3.3 結果分析
依據上述火災救援任務處理流程, 總結分布式WSN和SDWSN的消防聯動案例結果對比見表 3.
表 3(Table 3)
Table 3 Comparison of case results
表 3 案例結果對比
異構快速互連
靈活高效傳感
動態可靠路由
分布式WSN
不支持
不支持
不支持
SDWSN
支持
支持
支持
Table 3 Comparison of case results
表 3 案例結果對比
SDWSN在異構快速互連、靈活高效傳感以及動態可靠路由等方面相對分布式WSN具有更好地表現.其中, 異構快速互連得益于SDWSN采取軟件定義方式(SDWSN處理流程步驟3), 充分體現了互連共享的優勢, 而靈活高效傳感和動態可靠路由則源于集中控制方式, 有效增強了網絡管理能力(SDWSN處理流程步驟5), 進一步展示了高效管理和動態感知等優異性能.
(1) 異構快速互連
異構快速互連是SDN與WSN結合的初衷和根本原因, 也是案例優勢體現的關鍵, 對靈活高效傳感和動態可靠路由具有基礎支撐作用:
在部署分布式WSN的情況下, 智能小區安防監測系統和公共安全監測系統均按照自身分布式原則進行管理, 無法通過消防部門或消防車輛的配置管理實現兩者的直接連通, 因此, 居民小區的火情狀態數據僅能通過消防部門轉遞到消防車輛上.
而在部署SDWSN時, 控制面可直接對數據面中傳感節點進行快速有效的配置管理.消防部門從監控服務器中獲取智能小區安防監測系統和公共安全監測系統的基本信息后, 依據相關策略(可由應用面提供)規劃出兩者互連的最優配置, 包括待配置傳感節點集合和配置參數集合, 最后以控制命令方式下發, 從而快速實現兩套不同的安全系統之間的互連.
(2) 靈活高效傳感
火情狀態的靈活高效傳感是有效提高現場消防人員救援效率的重要基礎, 也是面向應用提供按需傳感服務的重要體現, 包括監測范圍和傳感精度兩個方面.
●在監測范圍上, SDWSN可以由消防車輛上的傳感控制節點進行配置和控制, 從而及時將著火區域的傳感節點納入監測范圍, 甚至可擴展至公共安全監測系統中相關傳感節點, 一方面, 通過擴大傳感范圍來支持對著火區域的實時跟蹤; 另一方面, 通過調整傳感角度或節點位置來快速消除傳感覆蓋空洞, 防止著火區域內部未被傳感的情況出現;
●傳感精度主要與傳感節點覆蓋重數和傳感頻率有關, 覆蓋重數和傳感頻率越高, 傳感精度就越高.因此, 消防車輛中的傳感控制節點可對著火區域傳感節點進行傳感角度和頻率的調整, 實現對關鍵部位的重點監控, 比如小區幼兒園、配電室、臥室等, 為救援人員提供更為精確的輔助信息.
(3) 動態可靠路由
火情狀態的動態可靠路由指傳感節點監測到火情狀態數據后實時更新至消防車輛的過程, 是提高火災救援效率的重要支撐, 路由傳輸的時效性和可靠性是關鍵.
通過兩套安全系統之間的快速互連, 火情狀態數據直接通過傳輸時間最短的路徑D發送, 相比其他更新方式, 極大地節省了傳輸時間, 同時, 也有效節約了傳感節點的能量, 可為救援人員提供更快速、更持久的信息支持.
考慮到火災對傳感節點的破壞, 部分火情狀態路由路徑可能中斷, 因此通過動態配置傳感節點流表, 設計“一主多備”的數據傳輸路徑, 并盡量使火情狀態數據繞開火災中心區域, 減少路由路徑中斷概率, 在必要時, 可實時下發新的流表規則來重置流轉發, 從而實現更為可靠的火情狀態遞送.
綜上, 由消防聯動應用案例可以發現, SDWSN相對分布式WSN具有更強的靈活性和適應性.在快速地連通異構無線傳感器網絡的基礎上, 通過靈活高效傳感和動態可靠路由實現對火情狀態采集和傳輸的全過程高效可靠處理, 極大地提升了消防救援效率.因此, SDWSN可以更好地滿足實際需求, 應用前景更為廣闊.
4 總結與展望
目前, IoT, CPS等的發展與應用日趨火熱, WSN與SDN的結合使感知物理世界的需求可以更好地被滿足, 針對SDWSN的研究也正在如火如荼的進行.因此, 本文首先綜述了目前學術界誕生的大量SDWSN架構, 同時, 依據控制器部署方式將其分為單控制器部署、水平多控制器部署和層次化多控制器部署這3類.在此基礎上提出了SDWSN通用架構, 并分別對應用面、控制面和數據面進行了闡述.然后, 結合實際應用背景和SDN主要特性, 針對動態高效傳感、安全可靠傳輸等SDWSN兩大核心功能, 從異構互連、資源管理、可靠控制、網絡安全這4個方面對學者的研究成果進行了梳理, 并給出了研究成果匯總圖.最后, 以消防聯動案例詳細對比分析了SDWSN的優勢和前景所在.相信在不久的將來, SDWSN將取代分布式WSN, 迎來快速發展的春天.
目前, 有線網絡中的SDN技術發展仍不甚成熟, 將SDN應用于WSN中所引入的挑戰同樣也不容忽視, 未來SDWSN的研究中以下幾個方面可能值得關注.
(1) SDWSN標準制定
眾所周知, 標準制定會極大地促進行業發展.SDN技術標準已經得到世界各大標準化組織的關注, 如ONF, IETF, ITU, ETSI等[106].SDWSN作為SDN應用于WSN的實例, SDWSN標準首先應該遵循SDN標準的基本原則, 其次也應充分考慮WSN自身的本質特性, 最后還需要盡量滿足未來發展需求.
(2) 共存過渡方案設計
縱觀SDWSN的發展及應用, 分布式WSN將與SDWSN在相當一段時間內共存[107].從市場應用角度考慮, 為使SDWSN可以更好地融入市場, 降低產業界轉型的成本, 要求SDWSN發展初期與分布式WSN兼容.因此, 研究由分布式WSN向SDWSN的共存過渡方案具有較高的實用價值.
(3) 集中控制程度權衡
WSN中無線鏈路所引入的通信時延與SDN中時延敏感的可靠控制存在著天然的矛盾[40, 87], 因此在SDWSN中, 過度的集中控制并不一定能帶來網絡性能的提升.隨著傳感節點處理能力的提升, 適當將時延敏感且可以下放的控制功能交由傳感節點負責, 合理權衡控制面的集中控制程度, 是一個值得深入探討的問題.
(4) 網絡合作覆蓋探索
網絡覆蓋是網絡傳感服務質量的重要保證[28, 76].源于支持異構網絡互連共享, SDWSN在通過異構網絡合作提升網絡覆蓋性能方面具有較大的潛力.基于此, 重點研究如采用ZigBee, 6LOWPAN等技術的異構網絡之間的合作覆蓋策略, 關注用戶感興趣的區域, 可面向應用提供針對性更強的高質量傳感服務.
(5) 網絡能量供應優化
能量供應是從根本上解決WSN能量受限的重要方法, 包括無線充電技術[26, 108]、環境能量收集技術[109, 110]等.然而, 受限于應用環境和部署成本, 目前傳感節點無線充電或太陽能、風能收集等均存在效率較低的缺陷.因此, 借助控制面全局視圖, SDWSN可以綜合考慮能量消耗與能量供應, 并可通過環境能量預測、能量消耗及供應規劃等方法來實現全網能量收集和傳輸的最優化, 因而值得進一步深入研究.
(6) 網絡安全增強研究
當前, 互聯網安全威脅頻現的主要原因在于發展初期對安全問題考慮較少[111].因此, SDWSN需要盡可能早地開展網絡安全增強技術研究, 將安全作為發展甚至是未來標準化的重要因素.目前, 在具體安全技術上, 異構網絡互連共享下的傳感節點接入控制、網絡隱私保護以及控制策略沖突檢測等方面有待進一步研究.
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文章標簽：傳感器網絡節點 , 無線傳感器網絡路由
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