突破自组织传感网大规模应用壁垒信息工程(2)

通过一年多以来的观察和对系统收集的大量传感网数据的分析，我们对当前无线传感网突破大规模应用壁垒面临的根本挑战有了一点认识。我们总结为3个主要方面。

首先，无线传感网传输和感知两大功能不匹配。主要表现为两种形式：一方面，图像、声音、视频等数据可以利用对应的图像和声音传感器直接获取，但这类数据量大，且经常要求实时传输，要通过带宽非常有限的无线多跳网络传送，难度很高。另一方面，不同应用需要各种各样的传感器数据，比如在林业应用中，二氧化碳含量和光谱数据具有广泛用途，地震波强度数据在防灾减灾中意义重大。这类数据量小，较易于传输，但现实的难题是，可以提供这些数据且适用于大规模部署的低成本传感器尚未成熟。直白地说：就是易感不易传、易传不易感。这个根本矛盾，直接导致无线传感网无法满足真实应用领域的感知需求。要解决这个矛盾，有若干关键问题亟待研究，包括设计高性能低功耗传感器以突破网络传输带宽瓶颈、设计与优化路由协议以提升可靠性和网络吞吐率，以及多模态数据融合和非确定性数据处理、异构传感网的体系结构和数据管理等等。我们把这个壁垒，称作“传感失谐”。

其次，是网络管理方面的困难。与传统企业网络和因特网的节点多数在室内的环境相比，无线传感器节点经常在恶劣环境当中，风吹日晒、雪打雨淋。同时传感器节点的通信和计算资源极端有限，传统网络上类似SNMP类型的Agent汇报机制无法有效支持。更为严峻的是，传统网络即使断了，也比较容易判断是物理上断了，还是物理上仍然连接而是软件或者系统出了故障；而在传感网这里，断了就是断了，很难找到问题根源，给修复带来巨大困扰。我们把这个困难称为“诊判失据”。

第三，大多数现有研究工作都基于理想化的模型假设，比如UDG或者quasi-UDG模型，忽略了无线传感网运行过程中伴随的各种不确定物理因素和可能的环境动态性。例如，定位算法大多基于规则的信号强度到物理距离的映射模型，覆盖算法设计很多是采用各向同性的确定性的感知模型，拓扑控制对传输半径及其可控性做了很多假设，但实际上连拓扑边的存在与否都要依赖于对link评估方式的定义。由此产生的研究成果，当系统规模小的时候还不明显，一旦规模大了，立刻显现出巨大的反差，无法直接应用于指导和仿真实用系统。我们称为“模型失用”。

面临这些困难，我们当然有足够的理由怀疑传感网的实际应用到底还有多远。但是，不要紧，我们拍拍脑门想一想，如果把时间轴稍微拉得宽一点，很容易想到在不太远的未来，大多数日常物体都被连在网络上了，物理的Instrumented、互联的Interconnected、智能的Intellectual，应该就是这样的吧，有什么可以怀疑的呢？这样说来，我们今天做的探索，无论离正确还有多远，都在朝着未来走去。

1970年，我爷爷60岁，早晨出门碰上大队书记，听见他口袋里竟然有人唱戏，惊讶而好奇，莫名其妙地跟了一路，忘了自己是捡粪来的；1990年，我20岁，拿到人生第一个可以录放的随身听，在没有暖气的初冬攒缩在学生宿舍被窝里手舞足蹈，任凭音乐响到凌晨断电，捂着吵得半聋的耳朵奔去食堂；2010年，我女儿5岁，在家里画画，顺手拿过桌上的iTouch, 在Internet上搜到No Body But You，唱着画着，怡然自得。