Highly-Resilient, Energy-Effificient Multipath Routing in Wireless Sensor Networks阅读报告

Ganesan D, Govindan R, Shenker S, et al. Highly-resilient, energy-efficient multipath routing in wireless sensor networks[J]. ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review, 2001, 5(4): 11-25.
文章题目可以翻译为：无线传感器网络中高弹性、节能的多径路径

在多径中一般希望找到的多条路径之间都是互斥的，这样可以避免拥塞，也能提升抗毁性，但是本文找到的每条路径都和主路径几乎只有一两个节点的差异，这样有效地保证了备用路径的长度不会远超主路，而且在单节点毁坏的情况下有更高的抗毁性（也就是本文提到的弹性）。本文还提出了一种本地的算法来递归的找到从汇点到源点的（非理想化）多径，这种方案巧妙地利用了回溯发送强化消息的想法。

不过本文只提出了路径寻找的方案，并未给出多条路径之间包分配的方案，似乎备用路径并不会同时和主路径启动，只有主路径毁坏后才会在备用路径中选择新路进行传输，所以是个假的多径

第一次接触相关内容，所以进行了比较详细的翻译，详细的文章内容可以看下面

abstract

以前提出的传感器网络中数据的传播方案需要周期性的低速率的数据洪泛来实现失败的恢复。考虑建设两种多径来实现当源和目的之间链路失败时能低能耗的恢复。不相交的多径在以前已经研究过，我们提出一种新颖的编织（braided）多径方案，将会获得一些局部不相交的多径。发现这种方案在单点失效和局部失效中都是一种节能的恢复方案。

1. introduction

传感器网络被认为是小型网络传感器节点如Rene组成的大规模网络。这样的节点可能会有一个或者多个传感器并且在被感知的环境中会被密集的部署来最大化生存时间，并同时处理动态和失效。

大规模传感器网络部署的三个法则是：可扩展性（网络可能包含成千节点）、节能（尤其是无线通信引发比计算更严重的能耗）以及鲁棒性（对环境的影响以及节点的失效抵抗性较强）

这些网络可能需要新奇的路由策略来可扩展、鲁棒的数据传输，如直接扩散。更引人注意的是路径强化的概念：网络中一个节点可能会做出本地决定（可能基于感知到的流量特点）来从一个或多个邻居而不是从其他邻居优先提取数据，我们交这种路径设置技术为本地化算法。

本文提出一种多路径路由可以提升节点失效的弹性。我们探索了两种不同的构造两节点之间多径的本地算法。一种是基于以前工作的传统的节点不相交多径方案，这里备用路径不会影响原始路径。另一种方案放弃了不相交路径的需求，而是建立了编织路径。在编织路径下，几乎没有完全不相交的路径，但又很多局部不相交的备用路径。

使用两个重要的度量方案来判断这些方法的性能：弹性和保持的开销，且二者之间有一个内在的权衡。更好的弹性一般都会消耗更高的能源。本文将调查提出的两个路由算法的权衡。

多径路由的文献很多，我们不打算综合总结相关工作。据我们所知，我们的算法是第一个在无线传感的多径路由中尝试评估能源/弹性的权衡的。我们的一些设计选择受到分三路有和ad-hoc网络的多径的影响。

2. 不相交和编织路径

传统多径的提出是两个原因：负载均衡和鲁棒性。负载均衡的基础就是需要消耗能源，因此这不是本文在传感器网络中的重点，我们更像使用多径路由快速找到备用路径。我们的基本原理是：假定从应用的角度，期望的目标是通过主路径的也就是最好的路径传递数据。但是，为了可扩展的从失效的主路径恢复（而不需要通过泛洪重新寻找路径），我们构造并保持一小部分备用路径。但保持这部分路径需要发送低速率的数据包来保证路径的活性且不能妨碍路径出现问题。

我们考虑两种设计：
2.1的不相交设计和2.2的编织设计。这两种方案的能源-弹性权衡将会通过仿真来探索。

2.1 不相交多径

构造备用路径，他们与主路径以及彼此之间都是节点不相交的。因此这些路径不会被主路径的失效影响，但可能不如主路径的效果（如时延）好。

理想化的k节点不相交多径的定义是：对第i条节点不相交的路径，选择与当前路径节点不相交的最好的路径，这将会得到理想的k不相交节点多径

有一种本地算法来构造不相交路径。假定某个时间一些低速样本初始化泛洪到这个网络，汇点根据经验将知道哪个邻居能提供最高质量的数据（低丢包或者低时延），它将会向这个邻居发送一个主路径（primary-path）强化，然后根据一开始扩散的方案，该邻居也将决定它面向源点的最优质的邻居发送消息。

不久，汇点向次优邻居发送一个备用路径强化。由于每个节点只能接受一次强化，备用路径可以保证不相交。收到多个强化的节点会拒绝第一个以外的强化。这个方案基本上可以获取k个不相交路径

这叫做本地不相交多径。这可能受限于本地知识产生比理想抓概况更长的备用路径，然后导致两条路径之间有性能的差异。

2.2 编织多径

尽管不相交路径的弹性很大，但因为一些路径可能比主路径长，因此对能源消耗是不友好的。编织多径放宽了节点不相交的需求。一个编织中的备用路径只与主路径有局部不同，而不是所有节点都不同。

如图1，编织多径的结构性定义为：对主路径中的每个节点，找到从源节点到目的节点中不包含该节点的最优路径。这个备用路径不需要与主路径完全不同。我们将这个路径集合称为理想编织多径。如名字所示，组成编织的链路要么在主路径上，要么离主链路很近。直觉上，备用路径组成的编织耗费的能源与主路径相当。

接下来提出一个生成编织的本地方案。汇点向最优质的邻居发送一个主路径强化，同时向次优邻居发送备用路径强化。主路径上的其他节点递归地产生一个备用路径强化到它的下一个最优邻居。这样每个节点都会尝试在主路径最接近的邻居附近路由。当非主路径上的节点收到备用路径强化，它会传播到最优邻居那里。而主路径上的节点收到备用路径强化时，就不需要传递这个强化了。

图2是使用本地算法得到的编织。n(k+1)发出的备用路径在加入主路径的n(k-2)以前向n(k)附近的a(i)和a(i-1)发送了备用路径强化。实际应用中，本方案并不能保证备用路径在主路径周围迂回。它的效果与节点密度以及其他的因素密切相关

3. 评估方案

本章节精确定义评估多径性能的两个度量值：保持开销和弹性。我们还描述了我们评估多路径机制弹性的失效模型。最后讨论了实验方案并列出了影响多径的参数

3.1 保持开销

保持开销说的是为了保持一个备用路径需要阶段性的发送keepalive包所带来的能源耗费。假定源节点在一段时间T内会向主路径传播r个事件。假定εr个时间是通过备用路径发送的，每个备用路径要收到等比例多的keep-alive流。维持备用路径需要的能源与备用路径的长度（也就是跳数）是成比例的。因此保持开销为 ( L a − L p ) / L p (L_a-L_p)/L_p (La−Lp)/Lp, 其中 L a L_a La是备用路径的平均长度， L p L_p Lp是主路径的平均长度。

3.2 失效

给出两种不同的失效模型：单节点失效以及地理位置相关失效

单点失效（isolated failure）：在一个时间段T内，每个节点有 p i p_i pi的概率失效。定义单点失效的弹性为：假定主路径上至少有一个节点失效时，在时间段T内至少有一个备用路径有效的概率。

局部失效（patterned failure）：局部失效为在一个半径为 R p R_p Rp的圆内所有节点都失效。圆位置的选取是随意的但希望能模型化一个理想的物理情形的波传播。这个模型的粗略解释是，在一个地理区域内持续的活动或环境影响(如降雨消失)可以导致这种相关的失败。
假定圆中心是随机分布的。由于缺乏实际模型，假定在T时间内局部失效是泊松分布的，参数为λ_p。
对每个多径方案，对局部失效的保持开销可以定义为：时间T，源汇之间至少有一条备用路径的概率，假定至少有一个节点在局部失效的范围内。

3.3 方案细节

在ns-2使用类似于802.11的MAC仿真。最优邻居设定为第一个传递到消息的邻居。实验中传感器节点均匀分布在一个400平方米的平面上，传播半径为40m。

为计算单点失效的弹性，重复下面的步骤:
1. 每个节点失效的概率为 p i p_i pi
2. 当主路径节点失效时，如果集合中有可替代路径那么分配数字1，否则分配0
单点失效的弹性设置为值的平均值。调整实验的运行次数和每次运行中的集合数，以获得可接受的95%置信区间。

局部失效的弹性计算重复下面的步骤：
1. 在参数为λ_p的泊松分布中选取一个整数n
2. 随机向平面上放置n个点
3. 将半径 R p R_p Rp内所有节点都失效
4. 如果主路径失效，当有替代路径可用设为1，否则设为0
局部失效的弹性设置为值的平均值。调整实验的运行次数和每次运行中的集合数，以获得可接受的95%置信区间。

3.4 定性比较

使用图3中的理想化模型来进行直观上的理解分析。

备用不相交路径的耗费取决于网络的密度。低密度情况下备用路径远长于且耗费高于主路径。高密度下找到不相交且路径较短的备用路径的几率上升。但编织中的备用路径的能源耗费与主路径相当，和密度关系不大，因此在低密度情况下保持开销的差距很大

不相交路径中路径是完全独立的，但单节点的失效将会导致整个路径的失效。编织路径中备用路径并不是独立的，主路径上的故障组合可能切断所有备用路径。但替代路径的数量明显比路径上的节点数多，这带来了很大的弹性。

局部失效对不相交路径和编织路径的影响不同。主路径的局部失效会影响主路径附近替代路径的失效，较远的替代路径则不会被影响。由于编织路径鼓励就近备用，因此不相交路径可能弹性更高一些。

4. 仿真结果

仿真的目标是对比不同多径方案的能源/弹性权衡、对网络密度的依赖性，以及对理想化模型的验证。图4是能源/弹性权衡的一个示例。可以看到对单点失效，2-不相交理想多径相较于理想编织多径弹性很差，且开销更高。对局部失效，两者弹性几乎相同，但不相交多径的保持开销更高。在本地算法中有着相同的表现

显然，图4没有展示所有的结果，我们做了很多验证看各参数的改变对度量值的变化，并总结了最突出的结果。

保持开销：总体上，理想化方案中，编织多径需要的开销要低于2-不相交多径，在低密度时差距尤其明显。本地算法中，低密度区的编织方案并未和理想化模型中展示相同的特点，但在高密度时仍接近。在保持开销上，高密度区的2-不相交多径几乎是一个数量级的高于编织方案。也就是说，构造低开销的编织方案比不相交路径方案可能更简单

单点失效时的弹性：总体而言，理想方案中编织方案比不相交方案更有弹性，在高密度区差距更加明显。本地方案比理想化方案弹性稍差，因为它们的本地方案都会找到比理想方案更长的路径

区域失效时的弹性：理想方案中，相较于2-不相交和3-不相交方案，编织方案的弹性更强。在本地方案中，编制方案的弹性随密度变化强度比理想方案更距离。随着失效频率的增加或者失效半径的增加，弹性降低，其中失效半径的影响更明显。增加不相交路径的数量只会给出适度的弹性收益，但消耗极大。

5. 结论

我们证明多径路由可以在无线传感网络中用来高能源有效的路径恢复。我们探索并仿真了一种新颖的编织方案设计，方案有很大的前景

编织多径与不相交多径在局部失效中恢复能力相当，而在单点失效中比不相交多径高50%，而维护开销仅有三分之一。

我们相信设计一种本地的低能耗的方案来生成不相交替代路径更加困难，因为本地算法缺乏足够的信息来找到低时延的替代路径。

最后，增加不相交路径的确会提升弹性，但是也会带来更高的能源耗费。少量的能量消耗并不能显著地提高不相交路径的弹性。