多媒体传感器网络服务质量(QoS)需求初探

随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器开始在世界范围内出现，且引起了人们的极大关注。传感器网络将逻辑上的信息世界与真实的物理世界融合在一起，深刻地改变了人与自然的交互方式；可广泛地应用于军事、工农业控制、生物医疗、环境监测等诸多领域。然而，随着监测环境的日趋复杂多变，由这些传统传感器网络所获取的简单数据愈加不能满足人们对环境监测的全面需求，迫切需要将信息量丰富的图像、音频、视频等媒体引入到以传感器网络为基础的环境监测活动中来，实现细粒度、精准信息的环境监测。由此，多媒体传感器网络（MSNs, Multimedia Sensor Networks）应运而生。近年来，MSNs技术的研究已引起了学术界和工业界的密切关注，国际国内一些学者开展了MSNs方面的探索性研究。

由于MSNs具有更丰富的感知能力，因此，能够提供的服务种类也就更加丰富。相对传统无线传感器网络，MSNs独有的需要传送语音、图像等实时业务（如即时语音通信、战地环境图像、临时视频会议等）对延时、延时抖动等QoS 参数均较敏感，这就更加需要MSNs提供业务的QoS 保证。所以，MSNs中QoS 的研究具有重要的实际应用价值。目前关于MSNs服务质量的研究刚刚起步，并没有成熟的体系化的QoS框架和相应的方法出现，不能够满足现实应用的迫切需求。因此，MSNs中QoS保障问题具有广阔的研究空间。

衡量MSNs的QoS需求主要有如下几个因素：

1) 系统寿命
系统寿命定义为从系统部署到系统不能满足用户QoS需求的时间。系统寿命受整个系统能耗的影响，主要体现为：

? 存储介质（如存储节点或汇聚节点的存储单元）上进行数据存储和更新所消耗的能量； ? 维护源节点和目的节点间路由的能耗； ? 维护网络拓扑连通性的能耗； ? 保障网络覆盖性能的能耗； ? 提供定位及保证数据同步的能耗； ? 网内数据处理（如模式匹配，识别等）的能耗。

2) 带宽
大数据量多媒体信息在网络中传输对网络带宽提出了更高的要求。首先，对音视频传感器节点来说，其帧速、分辨率及压缩格式等设置的不同，都会影响传输所需的带宽资源。其次，确定在无线传输网上采用的带宽策略及QoS机制。这是因为没有带宽策略及QoS机制将引起多个应用无序地争夺带宽，进而导致数据包冲突，带宽利用率明显降低。最后，根据MSNs中各类服务特点，合理分配带宽，在保证流数据的带宽需求的同时最大化其他类型数据的吞吐量。

3) 时延
多媒体信息所包含的信息与时间密切相关，具有时间连续性和实时性的特点，要求极低的通信时延。在MSNs中，事件驱动的数据流对时延需求最高。周期性的音视频流同样也受时延限制，要求很短的端到端时延。端到端时延主要由以下几个方面决定：

? 处理时延，包括模数变化、压缩编码等复杂计算以及中间节点的融合汇聚； ? 发送时延； ? 排队时延； ? 汇聚节点的恢复和校验时延等。

4) 响应时间
针对MSNs中基于查询的应用，响应时间指从用户查询到从网络中收到响应的时间。用户总是希望网络在最短的时间内建立对查询的响应。比如，在战场上，士兵需要在极短的时间内获得敌人战车位置及数量信息。显然，响应时间是发送时间和处理、排队时间之和，因此响应时间依赖于：

? 发送查询命令和查找数据的时间； ? 根据用户需求进行数据预处理的时间； ? 数据从传感器节点传送回汇聚节点的时间。

5) 抖动
抖动（jitter）是评价实时业务质量的主要指标之一，在MSNs中时延抖动对于音视频流来说是至关重要的。业务时延抖动指标主要受以下因素的影响：

? 并发服务用户数； ? 网络数据传送能力； ? 中间转发节点的缓存能力。

6) 数据准确度
数据准确度指的是在接收端汇聚节点恢复数据的精确性。数据准确度主要由以下五个因素决定：

? 感知数据本身的准确性； ? 与数据密切相关的位置和时间信息的准确性； ? 采集数据预处理的精确性； ? 数据丢包率； ? 数据的差错率； ? 数据恢复的正确性。

7) 数据新鲜度
数据新鲜度指的是从传感器节点采集到数据并发送到中间存储节点（查询应用）或者汇聚节点（连续流媒体应用和事件驱动的应用）的时延。数据新鲜度主要由发送时延和处理时延来度量。因此，该QoS参数由以下两部分组成：

? 传感器节点发送数据到中间存储节点或者汇聚节点的时间； ? 数据预处理（融合，识别等处理）的时间。

8) 数据分辨率
数据分辨率指的是数据恢复的时空粒度。由于在MSNs中对媒体数据的处理大多包括时空汇聚，因此数据分辨率受检测环境的数据数量的影响。