基于P2P的水声传感器网络中数据高效传输技术的研究

Data transmission is a fundamental way for users to distribute control information and to acquire sense data in underwater acoustic sensor networks (UWASNs). Characteristics of high mobility, sparse distribution and long acoustic communication delay, UWASNs have been involved in the problems of network partition, transmission interruption and long propagation delay in large scale and complex ocean environment, which lead to low data transmission efficiency. This research aims at supporting data storage and routing utilizing P2P techniques to ensure efficient data transmission. The content includes the following two aspects: 1) distributed storage in P2P networks for multi-dimensional and multi-attribute data of UWASNs, and optimal selection of cluster sizes using methods of evolutionary game theory for enhancing routing efficiency; 2) kinematic models with time-varying coefficients of the nodes in UWASNs under oceanic conditions of different scenes, and also proposing a heuristic routing protocol based on scene prediction for impoving data transmission efficiency in order to adapt to large scale and complex ocean environment. This research provides novel ideas and methods for solving the key scientific problems in the development process of UWASNs, and also owns important theoretical significance and practical value for improving data transmission efficiency of UWASNs.

水声传感器网络中的数据传输是用户发布控制信息和获取感知数据的根本途径。由于水声传感器网络具有移动性强、部署稀疏以及水声通信长延迟等特点，因此在大范围复杂海洋环境下，会出现网络易分割、数据传输易中断以及传输延迟长的问题，导致数据传输效率低下。本课题旨在利用P2P技术来支持水声传感器网络中数据的存储和路由，确保数据高效传输。研究内容包括以下两个方面：1）研究水声传感器网络中多维多属性数据在P2P网络中的分布式存储，并用进化博弈理论的方法进行簇大小的优化选择，提高路由效率；2）研究水声传感器网络节点在不同场景海况因素作用下具有时变系数的运动学模型，并提出一种基于场景预测的启发式路由协议来提高数据传输的效率，以适应大范围复杂海洋环境的应用需求。本课题的研究为解决水声传感器网络发展过程中的关键科学问题提供了新的思路和方法，对提高水声传感器网络的数据传输效率具有重要的理论意义和应用价值。

水声传感器网络是水声通信技术与传感器网络技术相结合所产生的一个新的研究领域。在水声传感器网络的各类应用中，数据传输是用户发布控制信息和获取感知数据的根本途径。针对水声传感器网络移动性强、部署稀疏以及水声通信长延迟等特点，本课题提出了基于P2P的水声传感器网络体系结构，研究了水声传感器网络数据传输过程中数据存储和路由等关键科学问题，并从水声传感器网络通信协议栈出发，通过各类协议的优化设计提高水声传感器网络的数据传输效率。在这三年中，我们集中研究了：1）基于P2P的水声传感器网络体系结构，包括多源异质数据流的突发检测；2）水声传感器网络中多维多属性数据的分布式存储；3）水声传感器网络的通信协议，包括网络层的路由协议、数据链路层的介质访问控制协议以及提供重要支撑的时间同步协议；4）水声传感器网络相关软件的开发与应用。本课题取得的重要结果包括：1）提出一个基于P2P的水声传感器网络系统及其数据传输方法；2）提出了一种簇状结构化P2P网络SkipCluster*来支持水声传感器网络中多维多属性数据的分布式存储；3）针对水声传感器网络不同体系结构和不同应用环境，提出了若干不同种类的路由协议，包括：容错路由协议、基于地理位置的路由协议和基于数据相关性的路由协议；4）从簇间同步和簇内同步两个过程出发，提出了基于簇的安全时间同步协议，并在簇内和簇间节点之间实现轻量级的认证和密钥管理；5）针对水声传感器网络低带宽、高延迟特性造成的空时不确定性，从节点能量和链路质量等多个角度出发，提出了若干不同类型的MAC协议；6）开发了相关软件系统5套，包括“基于P2P的水声传感器网络协作平台”软件、“基于SkipCluster的结构化对等网络建模软件”、“水声传感器网络节点仿真平台软件”、“三维水声传感器网络路由仿真平台软件”、“水声传感器监测网络的协同信息处理仿真软件”。本课题的研究为解决水声传感器网络发展过程中的关键科学问题提供了新的思路和方法，对提高水声传感器网络的数据传输效率具有重要的理论意义和应用价值。

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