大规模服务传感器网格中基于QoS的能效资源调度技术研究

With the development and integration of wireless sensor network and grid computing, sensor grid has become hot research area at home and abroad. Sensor grid has a wide range of application areas, such as defense, medical system, industry ,agriculture, environmental observation, disaster prediction，etc. How to efficiently schedule sensor resource to improve the sensor grid resource management performance is an urgent research issue to be solved in sensor grid. This project aims at providing a new approach to solve QoS based energy efficient resource management and scheduling in service oriented sensor grid. The energy utility function of sensor grid is defined to reflect the relation between QoS satisfaction of sensor grid user and energy consumption. QoS satisfaction and energy consumption balanced sensor grid resource scheduling algorithm is studied by using energy utility function. The strategy of load balancing based and QoS aware sensor grid resource node selection is studied. Resource node selection algorithm is designed by using performance prediction model. QoS guaranteed energy efficient resource scheduling optimization in sensor grid is studied by using price mechanism and utility fairness. Low-power sensor grid resource scheduling is proposed by using resource reliability and task classification. The algorithm of utility optimization based QoS guaranteed energy efficient sensor grid resource scheduling is studied to maximize global system utility and achieve fairness of sensor grid users. The simulator of sensor grid and sensor grid experiment bed environment are developed.

随着无线传感器网络和网格计算的发展及融合,传感器网格已成为国内外研究热点。传感器网格具有广泛的应用领域，如国防，医疗，工农业，环境观测，灾害预报等。如何高效调度传感器资源进而提高传感器网格资源管理性能，是亟待解决的重要研究课题。本项目旨在为服务传感器网格中基于QoS的能效资源管理与调度提供新的方法。定义传感器网格能量效益函数，以反映网格用户QoS满意度及能耗之间的关系。运用能量效益函数研究QoS满意度和能耗平衡的传感器网格资源调度算法。研究基于负载均衡及QoS感知的传感器网格资源节点选择策略，设计基于性能预测模型的资源节点选择算法。研究传感器网格中基于价格机制和效用公平性的QoS约束能效资源调度优化，建议基于资源可靠性及任务分类的能效传感器资源调度策略。设计基于效用优化的QoS能效传感器网格资源调度算法，最大化系统效用，实现传感器网格用户公平性。研制适合传感器网格的模拟器平台及实验床环境。

传感器网格是无线传感器网络和网格集成在一起构成的分布式系统，实现了无线传感器网络和网格优势互补。目前一些传统的资源调度算法能较好地解决资源管理的问题，但随着近年来无线传感器网络的快速发展和传感器节点作为一种网格资源在网格计算中的应用，在网格资源调度的过程中，需要同时考虑任务的QoS要求与资源提供服务的差异及传感器节点的能量消耗等问题。.本项目拟解决传感器网格基于QoS 的能效资源调度问题，研究了以下两个方面的内容，为促进我国的传感器网格基础研究及应用打下一定基础。.（1）传统的网格资源调度算法一般针对单一类型的网格资源，且很少考虑调度过程中的能量优化、多维QoS约束及两者结合的问题。另外与传统网格中资源调度相比，无线传感器网格中的资源调度更加复杂，能量消耗、无线传感器网络和网格QoS机制结合等问题都给资源管理和调度带来影响。本项目研究了多维QoS约束下传感器资源调度的特点，提出一种基于QoS约束和能量优化的传感器资源调度算法。该算法首先按QoS约束对资源调度的影响程度对QoS约束分级：硬性级QoS、软性级QoS、尽力级QoS，根据QoS约束级别建立合理的优先级调度方案，然后在满足任务QoS约束的基础上，考虑资源调度过程中传感器节点的能量优化和能量消耗均衡问题，从而最大化传感器节点的使用时间。.（2）在传感器网格数据融合过程中，如何选择最优的融合路由是一个关键性问题，且目前的数据融合算法很少同时考虑时间和能量问题。本项目针对无线传感器网络的能量有限性特点，提出一种基于网格和自适应遗传算法的数据融合算法。此算法首先在无线传感器网络中找到网络中的最优融合路由，然后移动代理节点沿最优路由对数据进行初步融合，最后各个汇聚节点把初步融合数据传给网格，网格中的网格融合层通过自适应融合算法对数据进一步融合，得到最终融合结果。该算法的目标是以最小的能量消耗得到最优的融合结果，延长网络的生命时间。

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