SERAPH算法与Rainbow架构：无线传感器网络与网络物理系统的解决方案

### SERAPH算法与Rainbow架构：无线传感器网络与网络物理系统的解决方案 #### SERAPH算法实验评估 SERAPH在分配节点时会考虑QoS参数。随着应用程序数量的增加，发送的消息数量、数据包丢失和延迟也会增加，因此分配算法考虑QoS参数变得更为重要。 ##### 满足QoS要求的实验 为了评估SERAPH满足应用程序QoS要求的能力，进行了一系列实验，通过改变不同无线传感器网络（WSNs）中同时运行的应用程序数量，验证SERAPH在延迟和数据包丢失方面是否能满足应用程序的要求。 - **数据包丢失实验**： - 随着不同WSNs中同时运行的应用程序数量增加，数据包丢失也会增加。 - FRG受数据包丢失的影响最小，它是一种贪心算法，将任务分配给一个组而不是单个传感器，所以在失去一个传感器执行任务时，有备用传感器可用，但会导致高能耗。 - Naive Approach和SACHSEN的结果最差，因为它们在分配节点时都不考虑QoS。 - SERAPH的数据包丢失率最佳，它根据QoS要求选择节点分配任务，会定期收集最新的传感器节点信息。若传感器节点信息在传输到汇聚节点的过程中丢失，这些节点会自动从合格节点集中移除，直到信息再次可用，从而在一定程度上降低了数据包丢失的影响，其性能与FRG相近（相差1%，置信区间为2%），但系统寿命几乎是FRG最差情况下的2.3倍。 - **延迟实验**： - 随着不同WSNs中同时运行的应用程序数量增加，数据流量和数据包丢失率也会增加，导致消息重传或服务失败，进而增加延迟。 - SERAPH在延迟方面表现更好，多个应用程序共享节点和服务，减少了WSNs上的数据流量，从而降低了延迟。例如，当应用程序数量增加时，SERAPH的延迟从48 ms（2个应用程序）增加到122 ms，而Naive Approach从56 ms（2个应用程序）增加到157 ms（10个应用程序）。 - FRG的结果最差，从64 ms（2个应用程序）增加到183 ms（10个应用程序），因为它是贪心算法，搜索所有可用节点，不仅牺牲了网络寿命，还增加了延迟。 - SACHSEN的延迟值与SERAPH接近，因为两者都根据自己的标准选择最佳节点，但SERAPH的标准中包含延迟因素，所以延迟结果更好。 在有10个应用程序的场景中，考虑平均数据包丢失率和延迟的结果，SERAPH能够满足92%的应用程序指定的QoS要求，而Naive Approach、FRG和SACHSEN分别只能满足54%、81%和84%的应用程序要求。这表明SERAPH能够在延迟和数据包丢失方面很好地满足应用程序的要求。 |算法|满足QoS要求的应用程序比例（10个应用程序场景）| | ---- | ---- | |SERAPH|92%| |Naive Approach|54%| |FRG|81%| |SAC