基于服务拓扑切分机制的无线传感网虚拟映射算法_乔琪.pdf

第 卷 第 期 年 月传 感 技 术 学 报 .项目来源：国家自然科学基金项目（）；淮安市自然科学研究计划项目（）；江苏省产学研合作项目（）；河北省高层次人才资助项目（）；河北省高等学校科学技术研究优秀青年项目（）；江苏高校“青蓝工程”资助项目收稿日期：修改日期：，（，；，；，；，）：，：；：基于服务拓扑切分机制的无线传感网虚拟映射算法乔 琪，赵 辉，（江苏电子信息职业学院计算机与通信学院，江苏 淮安；玛拉工艺大学计算机与数学科学学院，马来西亚 莎阿南；凯迪雷拉大学信息技术与计算机科学学院，菲律宾 碧瑶市；河北工程大学信息与电气工程学院，河北 邯郸）摘 要：为解决无线传感网部署过程中存在资源调度困难、映射成功率较低及传输性能不佳等问题，提出了一种基于服务拓扑切分机制的无线传感网虚拟映射算法。首先，基于图论思想，构建了物理网络与虚拟网络的映射关系，将网络按能耗、带宽、时延等指标进行切分，再构建多约束评估机制，达到整合优化评估网络映射的效果。随后，将业务请求拆分为若干个拓扑服务片，对传输链路进行逐项映射，并结合时延最小化原则对链路匹配排序，将业务进行精准匹配并优化传输质量。依据节点能耗及节点剩余能量最优匹配原则，选取服务能力最佳的节点。最后，构建多参数评估机制，将带宽较高且时延较低的链路置于较高优先级别并进行匹配带宽映射，进而提高网络传输及服务承载性能。仿真实验表明，与常用的网络虚拟映射算法相比，所提算法具有更高的节点链路映射成功率和网络传输带宽，以及更低的节点能耗。关键词：无线传感网；虚拟映射；服务拓扑切分；链路映射成功率；节点能耗中图分类号：；文献标识码：文章编号：（）传 感 技 术 学 报第 卷 无线传感网（，）技术作为“中国制造”关键性环节之一，正在智能化工业制造、物联网、星际通信等领域起到举足轻重的支撑作用。为满足国民经济的需求并发挥无线传感技术的优势，业界正积极考虑引入虚拟网络技术，力图在现有无线传感网架构基础上进一步适应节点及数据交互海量化的趋势，从而实现对底层物理资源均衡化改造，降低网络运维成本，提高网络对各种复杂环境的适应能力。国内外学者在无线传感网虚拟化过程中，主要针对无线传感网易受限的特性，采取节能映射等方法来提高网络性能，从而改善网络在节点及数据交互海量化过程中存在的性能下降现象。但是，当前虚拟网络映射算法主要采取资源约束方式对底层网络资源与服务请求予以匹配，但在匹配过程中难以综合考虑能耗、带宽、时延因素，存在切分度不够的问题。资源调度过程中链路、节点易因调度而出现互斥现象，从而导致网络性能出现严重下降。针对当前研究中存在的不足，本文基于虚拟映射机制，提出了一种新的无线传感网虚拟映射算法。首先，基于图论思想，并按能耗、带宽、时延等指标切分网络，根据周期机制对业务拆分拓扑，降低因业务拥塞而导致服务能力下降的现象。其次，基于节点和链路服务能力，并结合能耗及剩余能量最优匹配原则来精准映射传输节点，有效缓解节点过载时出现的受限情形。随后，优先选取带宽较高且时延较低的物理链路，进一步提升传输链路与虚拟链路匹配效果，改善网络服务承载质量。本文主要贡献如下：采取多维度切分方式，综合考虑能耗、带宽、时延等性能对业务请求进行多参数匹配，可显著提高服务性能，降低业务拥塞。服务拓扑片具有多层优势，可以按拓扑结构迅速将业务进行精准匹配并优化传输质量。底层资源优选带宽和时延因素，规避服务请求较高时出现的匹配不及时现象，达成虚拟链路与传输链路的精确映射。相关工作目前，针对无线传感网虚拟化领域，研究者多基于链路、节点等单因素模式进行映射。如 等基于链路映射机制提出了一种无线传感网虚拟映射算法，引入链路虚拟化模型缩减传输周期内工作节点所占比例，结合轮询调度机制优化网络访问请求，降低节点能量消耗并提升网络传输性能，可适应大规模及高密度部署场景。但是，该算法在链路虚拟映射过程中也存在调度性能较差的不足，发生请求互斥情况下极易出现死锁现象，难以解决高流量条件下的网络映射率较低的难题。等鉴于传统机制难以同时实现节点数量最小化及链路能耗最低化的问题，提出了一种基于启发式映射机制的无线传感网传输优化方案。该方案主要针对无线传感网的混构特性，将节点、链路进行对等化均衡处理，可在兼顾节点数量最小化的同时，尽量降低网络能耗水平，映射失败现象也可得到较高幅度的缓解。然而，该算法将全部网络底层物理资源等同视作虚拟节点，实际应用过程中限制性因素较多，存在部署场景较窄的不足。等引入考核机制，提出了一种可同时感知能量消耗及链路占用比例的无线传感网虚拟映射算法，采取闭环模型并结合用户 约束条件对底层物理资源进行整合，将不同区域内资源划分调度，按资源使用率进行周期性链路匹配，能够较好地达到网络节能效果。然而，该算法需要周期性对网络架构、节点、链路进行多维度分割，存在网络节点使用强度过高的问题，导致网络传输性能较差。等提出了新的实时单阶段启发式映射算法，该算法在节点和链路映射过程中利用混合整数线性规划方法将每个 嵌入到一个映射阶段，具有效率较高的特点。但是，该算法也存在拓扑服务片较为破碎的特点，节点和链路请求难以纳入同一拓扑服务片进行统一管控。等提出了一种基于服务类型划分机制的虚拟网络映射算法，该方法按照服务与映射类型分割网络资源，并引入优化评估模型对服务进行评估，具有服务满足度较高的特点。不过，该算法对网络实时性要求较高，服务切分过程中存在节点能量消耗较高的特点，映射过程中易出现能量受限现象，导致算法的链路映射成功率较低。综上所述，当前针对无线传感网虚拟化的研究与实际部署中存在一定的不足，特别是在解决节点和链路的映射问题上难以充分满足网络服务要求。因此，本文提出了一种新的无线传感网虚拟映射算法，可显著提高节点链路映射成功率和网络传输带宽，并有效降低节点能耗。网络模型及能耗模型概述为优化无线传感网在部署过程中存在能量受限及传输能力较差等问题，本文提出了一种基于服务拓扑切分机制的无线传感网虚拟映射算法。基于服务请求周期轮询机制，将业务请求拆分为若干拓扑第 期乔 琪，赵 辉：基于服务拓扑切分机制的无线传感网虚拟映射算法 服务片，并将拓扑服务片映射至可满足需求的节点上。在映射过程中，虚拟节点与服务容量（，）将进行匹配映射，确保虚拟链路的服务能力可满足带宽、时延需求。而底层节点与带宽冗余及能量剩余直接关联，物理链路与虚拟链路在服务能力上将保持一一映射关系。网络模型无线传感网底层物理拓扑架构规定为如下形式的带权值无向图（）：（）（），（），（，），（，）（）式中：表示边集合，（）表示节点集合，（）表示链路集合，（，）表示点与边之间的约束关系，（，）表示链路与边之间的约束关系，见图。图 物理拓扑架构带权值无向图对任意节点（）而言，其约束条件主要由该节点的剩余能量（），（）决定，其中（）表示的初始能量值。物理链路（）与时延（，（）及带宽容量（，（）相关。针对虚拟链路而言，本文按模型（）对虚拟网络拓扑结构规定为如下的带权值无向图（）：（）（），（），（，），（，）（）式中：表示虚拟边集合，（）表示虚拟节点集合，（）表示虚拟链路集合，（，）表示虚拟点与虚拟边之间的约束关系，（，）表示虚拟链路与虚拟边之间的约束关系，见图。图 虚拟拓扑架构带权值无向图 能量消耗模型网络运行过程中需要频繁进行请求调度，使其难以抑制节点能量消耗过快增长。在网络调度时，首先需要针对活动状态的节点进行激活，激活过程需要消耗移动的能量。此外，由于处于活动状态的节点将进行数据传输，因此调度过程需要对当前节点进行激活处理，同时预估下一跳节点能耗，以便降低下一跳节点出现能量受限的概率。为此，本文对调度耗能 做如下的规定：（）（）式中：表示活动状态的节点数量，表示节点进入活动状态所需要的能量，表示下一跳节点激活所需能耗，表示节点当前能量剩余，表示第 个下一跳节点。考虑到虚拟映射过程亦需要进行节点及资源调度，在该过程中，首先应针对链路中处于活动状态的节点进行激活，由于可能出现双向链路的情形，激活节点和链路除了需要考虑链路两端的节点，还应根据距离的远近动态调整节点之间传输能耗，可考虑引入距离调节因子，以便能够在链路映射过程中保持较低的能量消耗水平，从而提高链路映射的质量。因此，本文对网络虚拟映射过程中的能耗 做如下的规定：（，）（）式中：表示链路平均功耗，表示距离调节因子，（，）表示节点 和节点 之间的距离。网络映射过程中能耗由模型（）（）共同决定，由模型（）（）可知，为提高能耗的均衡性，在链路及节点映射过程中除考虑激活节点及下一跳节点的能量受限状况之外，将距离因素纳入限制性条件，从而降低超长距离无线传输所导致节点能量消耗过载的现象。此外，能量优化过程中尚需要考虑节点映射失败的情形，并进一步考虑链路映射过程中导致的链路容量缩小现象，以便规避因网络拥塞而导致一部分节点频繁出现数据重传输现象。因此，本文能量优化目标 将满足如下模型：（）（）对于模型（）而言，须满足如下限制性条件：（），（，）（，）（，）（）（），（，）（，）（）（）（），（）（）（）（），（），（，）（，（）（，（）（）（），（，）（，）（）（），（），（，）（，）（）式中：，（，）表示无向图（）与无向图（）中链路 与链路 之间的映射关系，当且仅当该数值为 时，说明成功进行链路虚拟映射；（，）表示传 感 技 术 学 报第 卷物理节点与虚拟节点间的一一对应关系，当且仅当该数值为 时，说明成功进行节点虚拟映射。此外，模型（）（）反映的是节点间的约束关系。其中，模型（）说明任意节点会有一定概率映射失败，模型（）说明进行映射后节点将有一定概率出现拥塞现象，模型（）说明无向图（）与无向图（）必须满足一一映射关系。而模型（）体现的是链路映射过程中虚拟链路容量将会有一定概率出现缩小现象。从上述分析过程可知，网络映射过程同时也是资源调度过程，无论是激活节点还是调度链路均需要考虑能量情况，以规避因能量受限而出现映射失败的问题。单纯考虑节点能耗和链路能耗均可能出现因能量水平较低而导致的调度失败现象。由于无线传感网进行数据传输时，首先需要将数据传输至簇头节点，并由簇头节点通过中继方式传输至 节点。采取模型（）的调度耗能可充分考虑中继过程中簇头节点的使用性能，优先选取具有较高能量水平的中继节点，充分考虑了传输路径上节点的服务能力，避免筛选的节点因能量不均衡消耗而导致的服务失效现象，从而规避因部分簇头长期处于较高负载所导致的失效现象，降低因簇头节点能量受限所导致的链路抖动，提高各簇头节点的能量均衡性能。此外，簇头节点之间的中继传输可能出现多跳现象，采用模型（）所示的链路能耗可通过距离调节因子优先选取距离较近的簇头节点作为中继节点，从而优选跳数最短的链路进行映射，而在映射过程中可根据能耗最小原则对网络服务进行匹配，避免因拓扑距离较长而导致的服务能力不匹配的现象，降低链路映射失败概率，增强映射过程的链路抗抖性能，从而规避数据频繁重传输现象，有效优化能量均衡性能。本文无线传感网虚拟映射算法设计由上文分析可知，网络映射过程需要同时满足模型（）所示的优化目标，特别是需要充分考虑到节点及链路映射失败的情况。此外，由于虚拟映射过程均遵循事态驱动模式，即当且仅当服务请求抵达某节点或链路时方启动映射过程，需要将服务与网络拓扑进行映射。鉴于此，本文算法由基于周期机制的拓扑服务片分割、基于服务能力匹配的候选节点映射、基于能耗最优的链路映射三部分构成，详情如下：基于服务请求周期轮询机制的拓扑服务片分割考虑到无线传感网运行过程中需要实时响应服务请求，因此网络映射过程中应充分考虑传输链路可能出现的延迟服务问题，否则将会出现链路映射失败现象，使得模型（）中参数，（，）被置为。由于无线传感网数据传输报文同时具有相似特性，且传输过程亦将按照节点链路所构成的拓扑进行数据传输。据此，本文按照周期原则对节点链路所构成的拓扑进行分割处理，将周期内的服务请求看成是拓扑服务片，节点在接收到数据后，将根据业务数据类型进行拓扑拆分，见图。图 拓扑服务片分割示意图图 拓扑服务片分割流程图（）中的链路时延因子 时，表示业务数据具有时延敏感性，图（）中的链路带宽因子表示业务数据具有带宽敏感性，其中节点 已在图（）中经过虚拟映射，因此，图（）中将不再进行虚拟映射。详细分割流程如下所示：按模型（）和模型（）获取（）和（）。第 期乔 琪，赵 辉：基于服务拓扑切分机制的无线传感网虚拟映射算法 ：针对（）中的业务类型，按业务类型进行枚举，并得到业务类型聚类（）如下：（），（）：针对模型（）中业务类型，从第一项业务 起，按模型（）所示的链路映射，（，）关系逐条对（）中链路进行映射，当且仅当全部链路被成功映射后，转第二项业务进行下一轮映射。整个拓扑服务片分割过程结束。基于服务能力匹配的候选节点映射完成拓扑服务片分割过程后，网络请求即被分割为可调度的片状拓扑结构，可直接按周期进行服务匹配。但是，由于无线传感网具有一定的自组织特性，单一拓扑服务片可能存在多种不同类型的服务节点，因此虚拟映射过程中应根据相应的服务负载将节点分配到具有较高服务能力的物理节点上，从而优化节点数据传输。据此，本文基于服务能力，依据节点能耗最低及节点剩余能量最优匹配原则，对节点服务能力（）做如下的模型定义：（）（，），（）（，）（），（）（）式中：（，）表示节点 当前剩余能量，（）表示节点 与下一跳节点间的链路。考虑到下一跳节点可能存在多个，因此链路和节点在映射过程中一般不存在唯一性，因此根据模型（）将难以获取到最优服务节点，须将可映射节点枚举后形成集合（），该集合的形成模型如下所示：（）（，）（，）（，）（），（）（）式中：（，）表示物理网络中的候选节点剩余能量，（，）表示虚拟节点剩余能量，（，）表示虚拟节点与候选节点间距离，（），（）表示当前图（）和图（）节点之间的最大距离。节点映射时，首先按照能耗最小原则与候选节点进行匹配，同时在候选节点中选取最能满足当前服务需求的物理节点，以便提高节点利用率。如图 所示，拓扑服务片在进行映射过程中，优选当前能耗最低的节点 作为备选节点，随后再选取具有最佳服务能力的节点（即剩余能量最高的节点）作为映射节点。整个候选节点映射的过程见图，具体如下：按模型（）和模型（）获取（）和（）。图 节点映射示意图图 基于服务能力匹配的候选节点映射：针对当前拓扑服务片，遍历其节点并获取虚拟节点集合（）。：将虚拟节点集合按资源需求进行降序排列，并按模型（）所示将可映射节点枚举形成集合（）。：针 对 降 序 排 列 后 的 虚 拟 节 点 集 合（），逐个节点进行匹配，优选能耗最低的物理节点作为第一个节点的映射节点，其余节点均按能耗最低原则进行映射。传 感 技 术 学 报第 卷 基于能耗最优的链路映射由节 可知，候选节点可能不止一个，因此下一跳链路也有较高概率存在多种情况。此外，链路在承载服务的同时亦需要考虑带宽及时延因素，因此需要综合能耗、带宽、时延等参数，优选出一条较优承载质量的链路，从而提高网络传输及服务承载性能。如图 所示，（，）表示剩余带宽、时延、敏感度三个参量组成的集合。拓扑服务片在完成节点映射后，首先根据带宽对可用链路进行优选，针对虚拟链路优选跳数最短的链路进行映射，然后根据敏感度进行过滤，若链路敏感度为 则优选时延最佳的链路作为映射链路，若链路敏感度为 时则优选剩余带宽最大的链路作为映射链路。图 链路映射示意图链路映射的详细过程如下：按模型（）和模型（）获取（）和（）。：对全部链路进行映射，获取各链路的剩余带宽、时延、敏感度参量集合（，）。其中 表示链路的剩余带宽，表示链路的时延，表示链路对时延不敏感，表示链路对时延敏感，见图。：优先选取时延最小的链路作为映射链路后，更新链路参量集合（，）。直到全部时延敏感链路被映射完毕，转 。：针对链路敏感度为 的链路，匹配更新后的参量集合（，）逐次进行链路映射。图 基于能耗最优的链路映射 仿真实验为便于对比本文算法性能，设置 仿真实验环境（，）。传感区域采用矩形结构，大小为 ；节点采取固定部署模式，位置不变。其余仿真参数见表。表 仿真参数表参数数值网络部署区域 节点布撒模型固定部署节点通信方式节点通信距离（最大）信道环境高斯 莱斯平稳噪声信道节点个数不低于 百平方米数据报文抵达模型泊松分布，参数为 节点传输率不低于 节点初始能量 网络运行时间不低于 为突出所提算法的优势，将当前无线传感网领域内常用的基于协作属性机制的单击虚拟网络映射算法（，算法）和基于最优子网的虚拟网络映射算法（，算法）、基于能耗和可用性 的 虚 拟 网 络 映 射 算 法（，算法）作为对照组。测试指标选取映射成功率、网络节点使用数量、网络传输带宽、节点平均能量消耗。第 期乔 琪，赵 辉：基于服务拓扑切分机制的无线传感网虚拟映射算法 图 映射成功率测试 映射成功率测试图（）和图（）分别为本文算法与 算法、算法、算法节点映射成功率和链路映射成功率的仿真测试结果。其中，本文所提算法在网络运行时间为 时节点映射成功率即达，链路映射成功率亦达，且随着网络运行时间的增长均以较快的速率抵达 左右的映射成功率，显示了较为优越的映射质量。这是由于本文算法基于服务请求，按拓扑分割成片状服务结构，节点及链路映射效率较高，可实时达成精确映射。此外，本文算法在节点映射过程中通过节点服务能力精确匹配物理节点，在链路映射过程中利用时延、剩余带宽等性能对传输链路进行二次优化，因此算法具有较高的节点映射成功率及链路映射成功率。算法优先采用协作机制，在网络映射阶段将节点和链路嵌入到传输周期内进行统一映射，可同时匹配节点资源评价最高的物理节点与节点需求评价最高的虚拟节点。不过，该算法没有切分节点和链路映射过程，匹配过程中需要在同一周期内同时匹配节点和链路质量，特别是该算法对网络服务未进行切割，匹配过程精准性不够，因此节点映射性能亦要低于本文算法，因此该算法的节点映射成功率与链路映射成功率均要低于本文算法。算法主要通过优化重边的虚拟节点，针对网络资源调度过程中可能出现的拥塞现象进行匹配调度，可在一定程度上改善节点映射质量。但是，该算法对链路抖动未进行相应调整，易因链路调度失效进而导致节点映射失效，因此该算法的节点映射成功率与链路映射成功率均要低于本文算法。算法从能量消耗和服务可用性两个层次对映射过程进行控制，采取贪婪随机方案对能量较高的节点进行映射，使其在映射过程中因能量受限而导致链路映射失败的概率较低。但是，由于该算法需要针对网络服务请求进行灵敏度分析，在网络映射强度较高时需要频繁对网络服务请求进行比对，易引发服务不及时现象，导致网络出现一定的拥塞，链路抖动难以得到抑制，使得该算法的链路映射成功率要低于所提算法。图 网络节点使用数量测试 网络节点使用数量测试图 分别为本文算法与 算法、算法、算法在两种信道环境下的网络节点使用数量测试结果。由图可知，本文算法在两种测试环境下的网络节点使用数量始终要显著低于 算法、算法和 算法，说明本文算法能有效降低网络节点使用强度，改善无线传感网节点易过载的问题。这是由于本文算法在划分拓扑服务片的基础之上，进一步按照当前节点服务能力精准匹配拓扑服务片所提需求，并引入剩余带宽、时延等指标对节点间链路进行二次优化，使其具有较好的资源匹配效果，可显著降低网络节点的工作强度，因而具有较传 感 技 术 学 报第 卷低水平的网络节点使用数量。算法在映射过程中单纯依据当前资源进行匹配映射，未按照服务性能将节点及链路分别进行服务匹配，存在服务请求分割颗粒度较高的不足，导致节点工作强度要显著高于本文算法，使得该算法难以降低网络节点使用数量。算法虽然重点采取拥塞调度模式优化节点映射率，使得节点具有较高的服务匹配能力，然而由于该算法未考虑到链路映射问题，网络虚拟映射的粒度较粗，易因链路映射失效而导致网络节点负载较高，使其网络节点使用数量亦要高于本文算法。算法优选映射可用性较高的节点，需要筛选较多数量的节点以确保映射成功率。此外，该算法基于服务灵敏度对网络服务请求进行匹配，匹配过程中需针对链路进行实时映射，使得网络链路和节点均需保持较高程度的服务强度，以规避出现服务瘫痪现象，从而使得网络节点使用数量要高于所提算法。网络传输带宽测试图 分别为本文算法与 算法、算法、算法在两种节点密度条件下的网络传输带宽仿真测试结果。由图可知，本文算法始终保持较高的网络传输带宽水平，显示了优越的网络传输能力。这是由于本文算法针对节点和链路两个传输层次，通过服务能力及剩余带宽等多参数评估体系提升链路与节点映射效率，降低了节点和链路抖动概率。此外，本文算法将网络服务请求进行拓扑分割，可最大限度降低因匹配失效而带来的传输能力下降现象，因而本文算法具有较高的网络传输带宽。算法仅依据当前服务质量进行统一匹配映射，导致节点及链路映射成功率难以同时达到最优状态，且该算法未通过分割服务的方式进一步提升节点和链路的匹配效果，导致节点抖动和链路抖动现象发生较为频繁，故网络传输能力较低，使得该算法的网络传输带宽要低于本文算法。算法虽通过匹配方式优化节点拥塞性能，映射效果较好，然而其采用的映射粒度较粗，未针对链路进行匹配映射，因而链路抖动情况较为严重，降低了该算法的网络传输性能，使得该算法具有较低的网络传输带宽。算法采取贪婪随机方案对全网节点与全网可调度资源的进行搜索，所映射的节点具有能量水平较高的特点，因而网络传输性能也要高于 算法、算法。但是，该算法与所提算法相比，由于采用了服务灵敏度方案对网络服务请求进行匹配，使其网络链路节点使用强度较高，处于激活状态的节点数量始终保持较高水平，增大了数据传输量，使得网络传输过程中易出现拥塞现象，导致该算法的网络传输带宽要低于所提算法。图 网络传输带宽测试 节点平均能量消耗测试图 为本文算法与 算法、算法、算法在两种信道环境下的节点平均能量消耗测试结果。不失一般性，测试过程中根据数据传输周期逐轮统计节点平均能量消耗，即：节点总体能量消耗与节点总数的比值。由图可知，所提算法的节点平均能量消耗始终较低，且随着数据传输周期的增加并未出现显著的上升幅度。这是由于本文算法分别从节点和链路两个传输层次提升网络映射效率，根据剩余带宽和服务能力将网络请求分割为拓扑片，使其可以有效降低节点的使用强度，从而有效降低节点平均能量消耗。算法与所提算法相比，服务分割程度不够，在网络节点使用强度较高时极易发生拥塞现象，从而导致重传输频次较高，增加了节点能量消耗水平。算法考虑到了网络拥塞所导致的能量消耗增加现象，采取颗粒度匹配来提高其映射精度，但是，该算法未对链路进行匹配映射，使得链路性能要低于所提算法，节点在链路发生抖动时将频繁发生重传输现象，增大了节点能量消耗水平。算法在进行网络映射时，首先采取贪婪随机方案对全网节点进行统一映射，并采取遍历方式对节点服务的敏感度进行实时评估，因而映射过程的实时性较高，第 期乔 琪，赵 辉：基于服务拓扑切分机制的无线传感网虚拟映射算法 需要节点保持较高的映射强度来实时匹配网络服务，使得节点调度强度较高，进而导致节点平均能量消耗水平亦要高于所提算法。图 节点平均能量消耗测试 结束语考虑到无线传感网部署过程中存在的问题，本文提出了一种新的基于服务拓扑切分机制的无线传感网虚拟映射算法。该算法主要由基于周期机制的拓扑服务片分割、基于服务能力匹配的候选节点映射、基于能耗最优的链路映射三部分构成。首先，结合能耗最低及剩余能量最优匹配原则对物理节点进行精准映射，选取具有较好服务能力的节点用以传输数据，可提升网络的传输性能。随后，将网络服务进一步在链路层和节点层进行精准映射，显著降低网络抖动现象，因而具有较高的网络传输能力。最后，通过仿真实验证明了本文算法的性能。下一步，将针对本文算法对移动部署环境适应性不足的问题，拟通过无线传感网移动拓扑映射调整方案改善算法的拓扑映射性能，提升本文算法在 场合下的适用效果。参考文献：，（）：，（）：，：，（）：，（），（）：，（）：，（）：，：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，传 感 技 术 学 报第 卷 ，（）：，（）：，（）：朱国晖，康潇轩，雷兰洁 基于最优子网的虚拟网络映射算法 计算机工程，（）：，（）：乔琪（），男，汉族，江苏淮安人，硕士，博士在读，副教授 高级工程师，通信作者，主要研究领域为无线传感技术、可见光通信、云计算。近五年，主持省级以上科研项目 项，发表论文 余篇，实用新型专利 项，；赵 辉（），女，汉族，河北邯郸人，于 年在菲律宾凯迪雷拉大学攻读博士学位，目前为河北工程大学信息与电气工程学院讲师，主要研究领域为传感器技术、网络通信、计算机应用研究。近年来，主持多项省级课题和发表多篇 论文。