無線傳感器網(wǎng)絡(luò)流量重分配擁塞控制算法

溫懷玉，霍偉東

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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)流量重分配擁塞控制算法

溫懷玉1,2，霍偉東2

(1. 成都大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 成都 610106; 2. 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息工程學(xué)院 成都 610074)

基于流量分配與重分配的算法，提出了一種改進(jìn)的擁塞流量分配(ECOTA)和有效的擁塞檢測(cè)和緩解(ECODEM)算法。在衡量了所有路徑的能耗與傳輸延遲之后，選出若干條能耗低、延時(shí)短的路徑，增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β?。通過設(shè)定閾值與預(yù)測(cè)的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的擁塞區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，一旦擁塞發(fā)生，采用合理重分配流量的方式，使節(jié)點(diǎn)能夠更快地從擁塞狀況中恢復(fù)出來，并保證擁塞區(qū)域的數(shù)據(jù)能盡快被轉(zhuǎn)移到非擁塞區(qū)域。仿真結(jié)果表明，與其他算法相比，該算法能夠提高分組成功遞交率，降低端到端延時(shí)，提升網(wǎng)絡(luò)的整體性能。

擁塞控制; 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移; 量重分配; 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)不僅可應(yīng)用于軍事、環(huán)境、生態(tài)監(jiān)測(cè)、地震和火災(zāi)等突發(fā)災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)控，而且可以應(yīng)用于醫(yī)療系統(tǒng)、交通和監(jiān)控等場(chǎng)景[1]。傳感器節(jié)點(diǎn)分布密集、范圍廣泛、鏈路質(zhì)量受環(huán)境影響很大，節(jié)點(diǎn)位置的變化或應(yīng)用數(shù)據(jù)的異常都可能造成擁塞。擁塞會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量，增加端到端的延時(shí)，造成數(shù)據(jù)丟失或服務(wù)響應(yīng)時(shí)間過長(zhǎng)，同時(shí)嚴(yán)重地浪費(fèi)網(wǎng)絡(luò)的帶寬。由于傳感器節(jié)點(diǎn)會(huì)不間斷地進(jìn)入到休眠狀態(tài)，因此網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)不斷地變化，同時(shí)節(jié)點(diǎn)由于體積小，其存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力及能量都是非常有限的，擁塞會(huì)極度地消耗這些有限的資源。所以使用擁塞檢測(cè)技術(shù)可盡早發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中潛在的擁塞現(xiàn)象，提高網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)，設(shè)計(jì)擁塞檢測(cè)和避免的策略使網(wǎng)絡(luò)盡快恢復(fù)到正常的工作狀態(tài)，成為了當(dāng)今的研究熱點(diǎn)[2-3]。

1 相關(guān)工作介紹

無線傳感器的擁塞分為節(jié)點(diǎn)級(jí)的擁塞和鏈路級(jí)的擁塞。其中節(jié)點(diǎn)級(jí)擁塞是指節(jié)點(diǎn)需要發(fā)送的數(shù)據(jù)包超過了自己的緩存能力，因此新到的分組會(huì)被丟棄，而且排隊(duì)分組的響應(yīng)時(shí)間明顯加長(zhǎng)。鏈路級(jí)擁塞主要指信道共享，多個(gè)相鄰的節(jié)點(diǎn)同時(shí)使用同一條無線信道發(fā)送數(shù)據(jù)，此時(shí)會(huì)發(fā)生鏈路級(jí)擁塞，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)丟失，降低網(wǎng)絡(luò)整體的吞吐量，同時(shí)鏈路的使用率也會(huì)下降。

在擁塞檢測(cè)方面，文獻(xiàn)[4-7]采用判斷節(jié)點(diǎn)內(nèi)部數(shù)據(jù)隊(duì)列長(zhǎng)度來判斷網(wǎng)絡(luò)的擁塞狀況，設(shè)定一個(gè)上限閾值，如果分組的緩存長(zhǎng)度超過這個(gè)值那么就判定發(fā)生了擁塞，但是這類方法的缺點(diǎn)是閾值的大小不好把握，過大的閾值將會(huì)導(dǎo)致?lián)砣F(xiàn)象難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi)。同時(shí)也有基于信道的采樣檢測(cè)方式，擁塞發(fā)生的時(shí)候，擁塞區(qū)域內(nèi)的無線信道由于不同節(jié)點(diǎn)的競(jìng)爭(zhēng)使用會(huì)呈現(xiàn)擁塞狀態(tài)。文獻(xiàn)[8]專門針對(duì)分簇的網(wǎng)絡(luò)來檢測(cè)擁塞，簇頭節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)檢測(cè)簇內(nèi)的流量情況，并計(jì)算出簇里的節(jié)點(diǎn)緩存溢出的概率從而可計(jì)算出一個(gè)簇是否發(fā)生了擁塞，但是該方法需要底層通信協(xié)議的支持，以及增加節(jié)點(diǎn)能量的消耗。文獻(xiàn)[4]使用sink節(jié)點(diǎn)接受傳感器節(jié)點(diǎn)分組的速率來判斷網(wǎng)絡(luò)擁塞情況，但缺點(diǎn)是應(yīng)用的場(chǎng)景比較局限，只適用于周期性數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，且檢測(cè)周期較長(zhǎng)。

在擁塞避免方面，常用的方法是控制節(jié)點(diǎn)的發(fā)送速率，通過速率分配或者緩存通告來實(shí)現(xiàn)速率的控制。速率分配機(jī)制應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生速率和發(fā)送速率都是嚴(yán)格分配計(jì)算的，使得網(wǎng)絡(luò)任何節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生速率和子節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)發(fā)送速率小于給節(jié)點(diǎn)分配的發(fā)送速率，從而網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)局部區(qū)域內(nèi)的吞吐量高于其網(wǎng)絡(luò)流量。文獻(xiàn)[9]提出的擁塞避免機(jī)制使用了輕量級(jí)緩存管理，發(fā)送節(jié)點(diǎn)接收目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的緩存信息，只有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)有足夠的緩存來容納要接收的數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)送節(jié)點(diǎn)才會(huì)主動(dòng)去發(fā)送數(shù)據(jù)，這樣防止路徑中間的節(jié)點(diǎn)因?yàn)榫彺娌粔蚨斐蓳砣?。文獻(xiàn)[10]在文獻(xiàn)[9]的基礎(chǔ)上增加了節(jié)點(diǎn)節(jié)能的功能。IPD[11]通過隊(duì)列的長(zhǎng)度來檢測(cè)，當(dāng)分組的內(nèi)部排隊(duì)時(shí)間大于分組的內(nèi)部處理時(shí)間，隊(duì)列就會(huì)增加，通過隊(duì)列長(zhǎng)度來計(jì)算緩存的占用率。當(dāng)檢測(cè)到擁塞發(fā)生時(shí)，IPD先計(jì)算分組的優(yōu)先級(jí)，根據(jù)優(yōu)先級(jí)丟棄一定的分組來達(dá)到分析和控制擁塞的目的。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是事件驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)，由于擁塞會(huì)影響可靠性和負(fù)載均衡，擁塞控制經(jīng)常會(huì)結(jié)合到路由算法中[12-14]。然而這些算法大都是基于緩存因子來進(jìn)行擁塞判斷與避免，而在傳感器網(wǎng)絡(luò)中需要考慮延時(shí)、節(jié)點(diǎn)能量等眾多因素，而且算法采用丟棄分組的辦法來控制擁塞會(huì)減少源數(shù)據(jù)采集量從而犧牲了數(shù)據(jù)的精度。

在擁塞解除方面，速率控制是最常見手段，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)出擁塞發(fā)生時(shí)，中間節(jié)點(diǎn)降低數(shù)據(jù)發(fā)送速率，抑制了擁塞向下游擴(kuò)散，并向上游節(jié)點(diǎn)發(fā)送擁塞發(fā)生的情況，上游節(jié)點(diǎn)可根據(jù)自己的狀態(tài)調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)發(fā)送速率或者去進(jìn)一步轉(zhuǎn)發(fā)通告消息。TADR[15]采用了空閑或者空載的節(jié)點(diǎn)來緩解擁塞，通過在擁塞區(qū)域周圍的空閑節(jié)點(diǎn)的路由路徑來傳播分組，算法設(shè)計(jì)通過深度和隊(duì)列長(zhǎng)度構(gòu)造一個(gè)混合虛擬的勢(shì)場(chǎng)來繞開擁塞造成的網(wǎng)絡(luò)擁堵最終到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。COTA[16]采用了基于路徑的啟發(fā)式信息分配流量，避免給熱點(diǎn)區(qū)域增加負(fù)荷。但是其建立的路徑中存在節(jié)點(diǎn)重復(fù)使用的情況，而且沒有涉及到網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)延遲的現(xiàn)象，同時(shí)也沒有考慮在分配過程中可能引起的分配流量的波動(dòng)情況。

針對(duì)目前算法存在的不足，本文提出了一種改進(jìn)的擁塞流量分配算法(ECOTA)，在分配中避免了路徑中由于網(wǎng)絡(luò)擁塞造成的延遲波動(dòng)；還提出了一種有效的擁塞檢測(cè)和緩解算法(ECODEM)，在網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)擁塞情況下能夠?qū)砣麉^(qū)域的流量分配到非擁塞區(qū)域，同時(shí)保證網(wǎng)絡(luò)中的傳輸延遲最小，合理的利用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量。

2 擁塞流量分配算法

本文提出的改進(jìn)型流量分配算法ECOTA，在對(duì)路徑進(jìn)行流量分配的基礎(chǔ)上，減少了網(wǎng)絡(luò)中的延遲。ECOTA創(chuàng)建的路徑除了源節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)外，其余的節(jié)點(diǎn)均不相同。在傳輸路徑中，多條路徑的重合節(jié)點(diǎn)最有可能因?yàn)樽陨淼木彺嬉绯鲈斐陕窂街械臄?shù)據(jù)包丟棄而引起網(wǎng)絡(luò)擁塞，而ECOTA采用無重復(fù)多路徑的方法可避免因?yàn)閹讉€(gè)節(jié)點(diǎn)造成的網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象。

由于無線網(wǎng)絡(luò)自身的因素，導(dǎo)致在數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中會(huì)出現(xiàn)信道失敗的情況。針對(duì)這種情況，普遍的解決方法是采用建立多條路徑的方式來傳輸數(shù)據(jù)以增加數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴＜僭O(shè)信道失敗率為，從源到目標(biāo)的平均跳數(shù)為，為達(dá)到期望的可靠性，至少要建立的路徑數(shù)目為：

當(dāng)路徑的數(shù)目小于時(shí)，其中的一些路徑就要分擔(dān)更多的任務(wù)，重復(fù)傳輸數(shù)據(jù)。但如果路徑的數(shù)目大于，則采用后續(xù)文章中的算法，從這些路徑中挑選條路徑來進(jìn)行傳輸，在傳輸?shù)倪^程中避免了擁塞的發(fā)生以及合理控制網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的剩余能量，解決在傳輸過程中的延遲問題。

在路徑建立的初期，先采用RTT(round time of trip)來計(jì)算路徑的往返時(shí)間，用RTT作為唯一的外部指示，從而實(shí)現(xiàn)總流量在條路徑上的動(dòng)態(tài)分配功能。為了防止RTT的波動(dòng)而引起流量分配的震蕩，所以采用下式對(duì)RTT進(jìn)行調(diào)整：

計(jì)算得出每一條路徑中的分配權(quán)重。最后路徑上的分配速率為：

則該條路徑上分配的流量為：

式中，是數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)發(fā)送率；一共構(gòu)建的路徑數(shù)量為；算法復(fù)雜度為()。

ECOTA算法

Begin

End For

If≥

End If

End

3 擁塞檢測(cè)與緩解算法

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中是否出現(xiàn)擁塞狀況最普遍的方法是判斷緩沖區(qū)的占用率(buffer occupancy, BO)是否超過某一個(gè)閾值，如果節(jié)點(diǎn)的占用率超過了閾值則說明在網(wǎng)絡(luò)中可能出現(xiàn)了擁塞狀況。但采用閾值作為網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)擁塞的依據(jù)并不一定能夠真實(shí)地反映出網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)狀況。另一種普遍的方式是計(jì)算節(jié)點(diǎn)的報(bào)文發(fā)送率與接收率之間的比值，此方法可以用來檢測(cè)當(dāng)時(shí)節(jié)點(diǎn)緩沖區(qū)的狀況，但如果出現(xiàn)高擁塞的情況。緩沖區(qū)剩余的空間很小，造成大量的丟包情況，則有可能出現(xiàn)報(bào)文的接收率與發(fā)送率(congestion level, CL)的比值變得很小。本文結(jié)合了類似CODEM(cogestion detection and mitigation, ECODEM)的方法，利用以上的兩種技術(shù)來判斷網(wǎng)絡(luò)中是否出現(xiàn)擁塞狀況，提出了一種ECODEM的方法。由于CODEM在檢測(cè)擁塞過程中采用的是靜態(tài)判定方法，僅僅依靠幾個(gè)固定閾值來判定網(wǎng)絡(luò)中擁塞是否發(fā)生。ECODEM采用梯度的方式來對(duì)擁塞的發(fā)生進(jìn)行檢測(cè)。

通過節(jié)點(diǎn)緩沖區(qū)的變化幅度(buffer change, BC)可以直接預(yù)測(cè)出節(jié)點(diǎn)在下一時(shí)刻的狀況，并為BO設(shè)定閾值和，檢測(cè)的規(guī)則如下：如果預(yù)測(cè)到在下一時(shí)刻有可能會(huì)發(fā)生擁塞或擁塞解除，則控制節(jié)點(diǎn)的發(fā)送率為。

如果在網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)了擁塞狀況，則應(yīng)該對(duì)路徑中的流量重新分配，盡可能多地使用那些未使用的路徑，同時(shí)減少路徑中的流量傳輸。由于ECOTA建立了無重復(fù)節(jié)點(diǎn)的狀況，因此在ECODEM中就可以不用考慮因路徑交叉而造成的流量重分配問題。ECODEM的主要思想是在采用無交叉的路徑的前提下，把網(wǎng)絡(luò)中擁塞區(qū)域的流量轉(zhuǎn)移到其他非擁塞區(qū)域。在判斷網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)擁塞區(qū)域的位置時(shí)采用CODEM中擁塞深度(congestion depth, CD)的方法。而在最終重新分配時(shí)仍然會(huì)考慮到ECOTA中使用的節(jié)點(diǎn)的能量、延遲兩個(gè)方面的因素，算法復(fù)雜度為()。

ECODEM算法

Begin

End For

If 未使用的路徑數(shù)大于或等于擁塞路徑數(shù)，則將流量轉(zhuǎn)移到未使用路徑上

End If

If 未使用的路徑數(shù)小于擁塞路徑數(shù)

對(duì)于已擁塞的路徑

重新分配的流量為：

End If

End

算法中，為常量

4 仿真結(jié)果

為了驗(yàn)證本文算法的性能，對(duì)算法使用NS2仿真器進(jìn)行仿真。在仿真中，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)一共有50個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在1個(gè)1 000′1 000的空間內(nèi)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳輸半徑為250，數(shù)據(jù)傳輸率為1 Mb/s，節(jié)點(diǎn)初始能量為1 000 J，節(jié)點(diǎn)在發(fā)送數(shù)據(jù)和接收數(shù)據(jù)時(shí)都有能量消耗。仿真使用了分組遞交率和平均端到端延時(shí)兩種指標(biāo)來判斷算法的性能，每個(gè)設(shè)置均進(jìn)行了多次試驗(yàn)來避免誤差。仿真中假設(shè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲忻總€(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的路由路徑都是已知的。

本文使用了兩個(gè)性能指標(biāo)來對(duì)比ECOTA、ECODEM和傳統(tǒng)的COTA、CODEM算法的性能。

2) 端到端延時(shí)。該指標(biāo)表示分組從源節(jié)點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間。包括路由發(fā)現(xiàn)、接口排隊(duì)、重傳和傳播時(shí)延。其中表示路由發(fā)現(xiàn)時(shí)間，表示接口排隊(duì)時(shí)間，表示重傳時(shí)延，表示傳播時(shí)延。在仿真試驗(yàn)中，對(duì)兩種算法進(jìn)行了對(duì)比，其中網(wǎng)絡(luò)的連接數(shù)為5。源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)選擇。網(wǎng)絡(luò)中的路由使用標(biāo)準(zhǔn)的路由算法，仿真中路由指標(biāo)為源節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)發(fā)送率的函數(shù)。根據(jù)結(jié)果可以看出當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸率為5 包/s的時(shí)候，兩種算法的協(xié)議的性能類似。當(dāng)數(shù)據(jù)率低的時(shí)候，網(wǎng)絡(luò)不擁塞基本沒有發(fā)生包丟失的情況。

圖1 分組遞交率對(duì)比

當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)送率低的時(shí)候兩種協(xié)議基本的性能基本相同，當(dāng)數(shù)據(jù)包發(fā)送速率增加為15 包/s的時(shí)候COTA+CODEM的性能開始急劇下降，而本文提出的ECOTA+ECODEM算法的分組遞交率只有緩慢的下降，可以看到擁塞對(duì)于發(fā)送數(shù)據(jù)的遞交率影響較小，能夠達(dá)到較大的可靠性。

圖2 端到端延時(shí)對(duì)比

從圖2中可以看出，隨著網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的增加，端到端的延時(shí)不斷增加，在數(shù)據(jù)傳輸率為20 包/s的時(shí)候，兩張算法的分組遞交率差不多，接著ECOTA+ ECODEM的優(yōu)勢(shì)開始顯示，算法的端到端延時(shí)降低10%左右，網(wǎng)絡(luò)中報(bào)文排隊(duì)的時(shí)間明顯減少，用戶體驗(yàn)提升。

5 結(jié) 束 語

本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的擁塞現(xiàn)象，提出了一種ECOTA+ECODEM算法，可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的擁塞避免、檢測(cè)和緩解的策略。在衡量了路徑的能耗與延遲的前提下，合理地分配了路徑流量，使得節(jié)點(diǎn)能夠更快地從擁塞狀況中恢復(fù)出來。另外，還提出了對(duì)于擁塞的預(yù)測(cè)方法，能夠更準(zhǔn)確地分析出網(wǎng)絡(luò)中是否出現(xiàn)擁塞狀況。仿真結(jié)果表明，本文提出的算法比COTA+CODEM性能提高10%左右，能夠有效地提高分組成功遞交率和降低端到端延時(shí)，從而提高網(wǎng)絡(luò)的整體性能。

[1] AKYILDIZ I F, SU W, SANKARASUBRAMANIAM Y, et al. Wireless sensor networks: a survey[J]. Computer Networks, 2002, 38(4): 393-422.

[2] KAFI M A, DJENOURI D, BEN-OTHMAN J, et al. Congestion control protocols in wireless sensor networks: a survey[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2014, 16(3): 1369-1390.

[3] SERGIOU C, ANTONIOU P, VASSILIOU V. A comprehensive survey of congestion control protocols in wireless sensor networks[J]. IEEE Communication Surveys & Tutorials, 2014, 16(4): 1839-1859.

[4] SANKARASUBRAMANIAM Y, AKAN O B, AKYIDIZ I F. ESRT: Event to sink reliable transport in wireless sensor networks[C]//Proc of the 4th ACM Int’ l Symp on Mobile Ad Hoc Networking and Computing. New York: ACM, 2003: 177-188.

[5] WAN C Y, EISENMAN S B, CAMPBELL A T. CODA: Congestion detection and avoidance in sensor networks[C]// Proc of the 1st ACM Conf on Embedded Networked Sensor Systems. New York: ACM, 2003: 266-279.

[6] HU Yue-ming, XUE Yue-ju, LI Bo, et al. SenTCP: a hop-by-hop congestion control protocol for wireless sensor networks[C]//IEEE INFOCOM 2005. Miami, USA: [s.n.], 2005.

[7] DRESSL F. Locality driven congestion control in self-organizing wireless sensor networks[C]//The Int’ l Workshop on Software Architectures for Self-Organization, and Software Techniques for Embedded and Pervasive Systems. Munich, Germany: [s.n.], 2005.

[8] KARENOS K, KALOGERAKI V, KRISHNAMURTHY S V. Cluster-based congestion control for supporting multiple classes of traffic in sensor networks[C]//The 2nd IEEE Workshop on Embedded Networked Sensors. Sydney: [s.n.], 2005.

[9] CHEN Shi-gang, YANG Na. Congestion avoidance based on lightweight buffer management in sensor networks[J]. IEEE Trans on Parallel and Distributed Systems, 2006, 17(9): 934- 946.

[10] WAN C Y, EISENMAN S B, CAMPBELL A T. Energy- efficient congestion detection and avoidance in sensor networks[J]. ACM Transactions on Sensor Networks, 2011, 7(4): 289-307.

[11] CHAKRAVARTHI R, GOMATHY C. IPD: Intelligent packet dropping algorithm for congestion control in wireless sensor network[C]//T Trendz in Information Sciences & Computing(TISC2010). Chennai: IEEE, 2010: 222-225.

[12] LI Shan-cang, ZHAO Shan-shan. Adaptive and secure load-balancing routing protocol for service-oriented wireless sensor networks[J]. IEEE Systems Journal, 2014, 8(3): 858-867.

[13] QIAN Peng, DONG En-qing. Multipath routing protocol based on congestion control mechanism implemented by cross-lay design concept for WSN[C]//IEEE 17th International Conference on Computational Science and Engineering. [S.l.]: IEEE, 2014, 378-384.

[14] SUN Guan-nan, QI Jian-dong, ZANG Zhe , et al. A reliable multipath routing algorithm with related congestion control scheme in wireless multimedia sensor networks[C]//2011 3rd International Conference on Computer Research and Development. Shanghai: [s.n.], 2011, 4: 229-233.

[15] REN Feng-yuan, HE Tao, DAS S, et al. Traffic-aware dynamic routing to alleviate congestion in wireless sensor networks[J]. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2011, 22(9): 1585-1599.

[16] 李?yuàn)檴? 廖湘科, 朱培棟, 等. 傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種擁塞避免、檢測(cè)與緩解策略[J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2007, 44(8): 1348-1356.

LI Shan-shan, LIAO Xiang-ke, ZHU Pei-dong, et al. Congestion avoidance, detection and mitigation in wireless sensor networks[J]. Journal of Computer Research and Development, 2007, 44(8): 1348-1356.

編 輯 蔣 曉

Wireless Sensor Network Traffic Reallocation Congestion Control Algorithm

WEN Huai-yu1, 2and HUO Wei-dong2

(1. College of Information Sciences and Engineering, Chengdu University Chengdu 610106; 2. College of Economic Information Engineering, Southwestern University of Finance and Economics Chengdu 610074)

An enhanced congestion traffic allocation (ECOTA) and an efficient congestion detection and mitigation (ECODEM) algorithm are proposed in this paper, based on the traffic allocation and reallocation algorithm. After measuring the energy consumption and transmission delay of all paths, some low energy consumption and short delay paths are selected to increase the success rate of data transmission. The congested area is detected by methods of setting the threshold and prediction. Once the congestion occurs, nodes can quickly recover from congested situations by using reasonable traffic reallocation. And traffic in the congested area can be transferred to the non-congested area as soon as possible. Simulation results show that compared with other algorithms, the proposed algorithm can improve the success rate of packet delivery, reduce the end to end delay and improve the overall performance of the network.

congestion control; data transfer; traffic reallocation; wireless sensor networks

TP393

A

10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.015

2015-05-16；

2016-12-16

四川省科技支撐計(jì)劃(2015GZ 0283, 2015GZ0284)；四川省教育廳科技計(jì)劃-四川省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地-四川省農(nóng)村發(fā)展研究中心資助(CR1627)

溫懷玉(1977-)，男，博士，教授級(jí)高級(jí)工程師，主要從事智慧城市、網(wǎng)絡(luò)通信及軟件技術(shù)方面的研究.