摘 要：网格和无线传感器网络的结合可以弥补无线传感器网络数据处理能力的不足，提高传感数据利用率，增加数据价值。但网格和无线传感器网络结合面临着连接、扩展性、任务调度等一系列问题。本文提出一个结合框架来实现无线传感器网络和网格的结合，并分析了在构建结合框架过程中面临的问题和解决思路。
The Key Issues on Integration of Wireless Sensor Networks and Grid Feng Xiufang，Liu Baodong
Abstract:The integration of wireless sensor networks （WSN） and grid can complete the lack of WSN’s data processing capacities, and improve the sensor data utilization ratio and value. But there are several issues such as connection, scalability and task scheduling problems when grid communicating with WSN directly. An integration framework is presented to integrate the WSN and grid. The key issues when construct the integration framework are presented and the resolving methods also mentioned.
Keywords: Wireless Sensor Networks （WSN）; Grid; Integration Framework
1. 概述
微电子学、嵌入式系统等技术的进步推动着无线传感器网络技术的快速发展。无线传感器网络现在已应用于环境和生物监测、工业监控、军事安全监测等多个领域。通过监测区域中布置的大量传感器节点，可以精密测量物理世界，提高应用所需真实世界数据的数量和质量，降低监控成本。无线传感器网络已经成为一个新的计算平台，可以无缝衔接数字世界和物理世界;它由一系列的传感器节点构成，每个节点都具有环境感知、数据处理和无线通信能力。传感器节点具有电池供电、计算存储能力有限、通信带宽低的特点，这使其在处理和利用所得数据时受到了限制[1]。
现在，具有高速计算能力、巨量存储能力和高速通信带宽特点的网格技术已经成为在动态虚拟社区中解决大规模分布式、异构资源共享的一个标准方式。
将无线传感器网络和网格结合起来可以有效弥补无线传感器网络的不足，并且有以下一些优势：
（1） 无线传感器网络感知到的大量数据可以利用网格处理。
网格拥有的计算资源和存储资源可以对无线传感器网络收集到的大量数据进行处理、分析和存储。
（2） 一个无线传感器网络所得的数据可以同时被多个网格应用使用。
同一个无线传感器网络所得数据可以通过网格平台同时被多个应用程序使用，传感数据使用更加方便，数据使用率同时提高。
（3） 利用网格可以得到无线传感器网络数据的新知识。
在网格中可以利用数据挖掘、数据融合、分布式数据库等技术对其数据进行处理，获得传感数据的新知识。
2. 相关工作
HourGlass[2]是一个网格和无线传感器网络的结合方案。HourGlass主要由三个部分构成：数据收集网络（DCN），传感器接入点（SEP），应用程序接入点（AEP）。DCN由一个互联网互联的系统构成，它能够发现、过滤、查询多个无线传感器网络。SEP能够将应用程序的数据需求映射成底层的无线传感器网络上的操作，或者把无线传感器网络上的数据路由到数据收集网络（DCN）。 AEP是应用程序连接到DCN的连接系统,它将应用程序的请求映射到基于DCN的服务上来处理。
SensorGrid[3][4]是将无线传感器网络和网格结合在一起构成的复合系统。 SensorGrid采用分布式网络结构，由传感节点、中间层和决策制定层构成。系统主要考虑了分布式数据融合、分布式处理、网络协同等问题，可以进行数据融合、事务监测和分类、分布式决策制定等工作。
3. 无线传感器网络和网格结合关键问题
无线传感器网络和网格是两个差异性很大的网络，两者在物理层、通信协议、应用协议等各方面都不同。无线传感器网络和网格在结合过程中遇到的网络连接、扩展性、任务调度等问题需要利用本文提出的结合框架来解决。
（1） 不同网络连接问题
无线传感器网络中传感器节点之间的互联是通过低带宽、高延迟和不可靠的无线网络，传感器节点之间的无线连接会由于环境噪音和信号衰减的影响造成无线通信中断;网格中各种设备的互联是通过快速和可靠的有线网络。在结合框架中，需要解决传感器节点无线通信中不可预期的网络中断和通信延迟问题。
（2） 无线传感器网络和网格的协议映射
网格通信中使用的是标准的Internet协议，比如TCP/IP、HTTP等。无线传感器网络通信通常使用私有协议，尤其MAC协议和无线路由协议大多都是私有协议。由于传感器节点的计算和存储能力有限，没有能力使用Internet协议，在结合框架中就需要将网格中使用的网络通信协议有效地映射到无线传感器网络的节点中。
另外，网格的OGSA标准是基于Web Service的，它使用了XML、SOAP和WSDL等技术。让传感器节点将传感数据打包成XML格式并发布为网格服务是不现实的，需要结合框架将传感数据映射为网格服务。
（3） 可扩展性
结合框架需要在不改变整体结构的前提下将无线传感器网络动态加入到网格中。它要能够同时连接多个无线传感器网络，并可以容易地和网格的计算、存储资源进行集成，这样才可以使用户透明地使用多个无线传感器网络。
（4） 能量管理
传感器节点使用电池供电并且通常电量不可补充，能量管理是无线传感器网络中一个非常重要问题。从结合框架角度来看，传感器节点的可用性不仅取决于它们当前的负载状态，同样也取决于它们的能量剩余。结合框架应该能够提供适应性的能量管理服务，这样可以使使用无线传感器网络的应用程序在传感器节点操作和电量使用上找到平衡点。
（5） 任务调度
无线传感器网络中传感器节点的任务调度要考虑能量消耗和可用传感器资源。同时，无线传感器网络是以数据为中心的网络，在进行任务调度时，有效地利用传感器收集到的传感数据也是非常重要的一项工作。在结合框架中同时存在多个无线传感器网络时，要求调度过程能够充分利用多种类型的数据。
（6） 系统安全
无线传感器网络所感知到的数据往往都是非常重要而且要求保密的，不允许任何数据的窃取和恶意修改。网格资源也要求经过认证的个人和服务提供者才能够访问。在网格中，通过认证和授权机制来确保访问者的合法身份，实现网格资源的安全访问。无线传感器网络通过使用节点认证、传感数据加密、安全MAC协议等方式来保证节电和传感数据的有效安全。结合框架为了同时保证网格和无线传感器网络的安全，需要将网格安全技术和无线传感器网络安全技术有机结合起来，确保整个系统的安全。
（7） 健壮性
传感器节点使用电池供电、使用不可靠的无线通信网络通信，很有可能会造成运行在传感器节点上的传感任务失败。为了防止传感器节点上的传感任务失败，结合框架应该支持任务的复制和迁移。这样，如果部分传感器节点失效，传感任务也可以很快由失效传感节点迁移到正常节点。如果有足够的传感资源，传感任务也可以复制。这样，部分节点的失效不会影响到整个传感任务的执行。最后，如果传感任务被打断，在系统恢复后，传感任务应该能够从打断的地方重新开始。
（8） 服务质量
服务质量可以决定系统是否能够提供有效的传感资源和服务。通过QoS参数可以规定网格传感任务所使用的传感器节点、存储空间、通信带宽、消耗电量等指标。通过这些指标的使用，可以增加传感任务的健壮性，避免节点失效和通信中断的影响。结合框架要满足不同QoS的需求，将从高层规定的QoS需求映射为底层的QoS参数。在传感任务需要多个不同的传感器资源时，为了达到要求的QoS，需要对传感资源进行预留。
4. 无线传感器网络和网格结合框架
无线传感器网络和网格结合框架可以使多个无线传感器网络接入网格，提供统一的网格服务。该框架主要有三层构成：无线传感器网络接入层、任务管理层和服务管理层。
（1） 无线传感器网络接入层：该层的主要作用是多个无线传感器网络的无缝接入，对无线传感器网络进行抽象，使上层看到一致的数据层。该层主要完成网络协议转换、网格API映射、多无线传感器网络接入、安全保证和任务健壮性等任务。
（2） 任务管理层：该层的主要作用是多数据融合任务的合理调度。该层主要完成数据处理任务的合理分配和多传感任务的合理调度等任务。
（3） 服务管理层：该层的主要作用是无线传感器网络的管理和无线传感器网络服务的形成和管理。该层主要完成无线传感器网络能量管理和服务质量控制等任务。
5. 结论
无线传感器网络和网格结合可以有效地弥补传感器节电数据处理能力不足的问题。本文提出了一个结合框架来实现无线传感器网络和网格结合，并论述了结合过程中需要解决的关键问题。利用结合框架，可以有效解决网络互联、任务调度等问题，使无线传感器网络和网格无缝集成，增加传感数据的处理能力。但是，现在的结合框架存在一些不足，比如没有考虑对移动传感器节点的特殊处理，无法改进对传感节点的调度方法等，这也是以后需要改进的地方。
参考文献
[1] 李连,朱爱红. 无线传感器网络中的定位技术研究[J].微计算机信息,2005, 21（9-1）:133-135
[2] Mark Gaynor, Steve Moulton. Integrating Wireless Sensor Networks with the Grid [J]. IEEE INTERNET COMPUTING, 2004,7:32-39.
[3] Chen- Khong Tham, Rajkumar Buyya. SensorGrid: Integrating Sensor Networks and Grid Computing [J]. CSI Communications, 2005,7（29）: 24-29.
[4] Hock Beng Lim, Yong Meng Teo, Protik Mukherjee etal. Sensor Grid: Integration of Wireless Sensor Networks and the Grid [J], Local Computer Networks, 2005, 91- 99.
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