SDWSN架構(gòu)研究綜述

曾慶杰

摘要：針對傳統(tǒng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）更新和管理代價較大等問題，借助軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）架構(gòu)的優(yōu)勢，將SDN技術(shù)引入WSN中，構(gòu)建軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（SDWSN）架構(gòu)，能很好地解決上述問題。首先分析了SDWSN架構(gòu)的研究進展，總結(jié)了幾種SDWSN架構(gòu)，給出了通用架構(gòu)。然后重點介紹了軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的研究趨勢，并分析了幾種應(yīng)用案例。最后對SDWSN架構(gòu)進行了展望和總結(jié)。

關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò);軟件定義網(wǎng)絡(luò);軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò);分布式控制架構(gòu);層次化多控制器部署方式

中圖分類號：TP311? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A? ? ? ? 文章編號：1009-3044（2018）34-0041-04

1 引言

近年來，隨著傳感器技術(shù)的提高，以及物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的蓬勃發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）的應(yīng)用越來越廣泛。面向具體運用的分布式WSN更改策略困難，無法根據(jù)上層不斷的業(yè)務(wù)變化需求而快速進行柔性改變，造成資源利用率低。此外，分布式WSN 中，傳感節(jié)點不僅需要處理傳感任務(wù)，還需要參與路由維護等網(wǎng)絡(luò)管理任務(wù)，而這本質(zhì)上與WSN 能量受限的特性相沖突，同時使網(wǎng)絡(luò)管理變得更為繁雜，嚴(yán)重制約了WSN 的應(yīng)用潛力。而軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software defined Network，SDN）技術(shù)的興起可以很好地解決現(xiàn)有的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展瓶頸。

SDN是一種全新的網(wǎng)絡(luò)體系框架，已被視為未來網(wǎng)絡(luò)的重要發(fā)展方向[1]。SDN解耦控制層與數(shù)據(jù)層，使數(shù)據(jù)層僅負責(zé)路由轉(zhuǎn)發(fā)，控制層則實現(xiàn)路由決策，而應(yīng)用層為用戶提供網(wǎng)絡(luò)可編程服務(wù)，從而極大增強了網(wǎng)絡(luò)的靈活性。將SDN與WSN相結(jié)合，構(gòu)建了軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Software defined wireless Sensor Network，SDWSN）架構(gòu)。該架構(gòu)通過利用SDN集中控制功能，易于從網(wǎng)絡(luò)全局視圖配置網(wǎng)絡(luò)資源，提高資源的利用效率，使無線傳感器網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一管理，優(yōu)化資源配置;通過利用SDN的控制層與數(shù)據(jù)層分離，抽象數(shù)據(jù)平面，簡化了數(shù)據(jù)層硬件結(jié)構(gòu)，降低傳感節(jié)點能耗和部署成本。由于底層基礎(chǔ)設(shè)施被抽象為簡單的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，因此便于異構(gòu)互連，協(xié)同工作。

本文是基于軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的研究，第2節(jié)介紹了SDWSN的研究進展，得出了SDWSN的通用架構(gòu)，以及各層的工作原理，根據(jù)控制器的部署方式對SDWSN進行了分類。第3節(jié)介紹了SDWSN架構(gòu)的研究趨勢，闡述了層次化多控制器部署的方式的分布式架構(gòu)的優(yōu)勢以及其對一致性要求的理論支撐。第4節(jié)對SDWSN架構(gòu)的應(yīng)用場景的分析，最后對SDWSN研究進行了展望。

2 SDWSN研究進展

2012 年，Mahmud[2]和Luo[3]幾乎同時提出了SDWSN架構(gòu)模型，為SDWSN 的誕生做出了重要貢獻。其中，Mahmud 提出的基于OpenFlow 的傳感器flow sensor，使傳統(tǒng)硬件變?yōu)榭删幊逃布?Luo[3] 則在OpenFlow 的基礎(chǔ)上結(jié)合WSN 應(yīng)用需求，提出了以Sensor OpenFlow（SOF）作為兩個平面之間的標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議，使數(shù)據(jù)平面執(zhí)行基于流的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，控制層能夠通過自定義的 OpenFlow協(xié)議對傳感器節(jié)點進行靈活的配置。2013年，Zeng[4]等人提出了“感知即服務(wù)”（Sensing as a Service）的軟件定義傳感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。在該架構(gòu)中，控制器通過空中編程（Over The Air Programming）技術(shù)根據(jù)任務(wù)的不同而對傳感器網(wǎng)絡(luò)中部分節(jié)點進行動態(tài)重編程。2014年，Gante[5]等人提出了一種新型的基于SDN的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基站架構(gòu)。在該架構(gòu)中，傳感器節(jié)點不必做出路由決策，網(wǎng)絡(luò)管理員可以通過基站的控制器提供的全局網(wǎng)絡(luò)視圖做出最佳的路由決策，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)配置。

與有線網(wǎng)絡(luò)中SDN 架構(gòu)類似，董瑋[6]等人提出了軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通用架構(gòu)，如圖1所示。架構(gòu)最上層為應(yīng)用層，應(yīng)用層由特定的傳感應(yīng)用軟件構(gòu)成;中間層為邏輯控制面，主要根據(jù)類OpenFlow協(xié)議與下層節(jié)點通信、分發(fā)指令;下層由各傳感節(jié)點組成，節(jié)點在獲取傳感數(shù)據(jù)后依據(jù)控制器下發(fā)的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，本身不參與路由決策?？刂茖邮菍崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)抽象的關(guān)鍵，通過南向接口與數(shù)據(jù)層進行交互，獲取傳感節(jié)點狀態(tài)和控制傳感節(jié)點行為，并通過北向接口向應(yīng)用層提供網(wǎng)絡(luò)抽象視圖，方便用戶按需進行應(yīng)用軟件編程。

源于SDWSN 采取集中控制原則，控制器結(jié)構(gòu)成為架構(gòu)設(shè)計的關(guān)鍵。對于SDN控制器可分為集中式控制器和分布式控制器兩種結(jié)構(gòu)。分布式控制器結(jié)構(gòu)采用水平多控制器和層次化多控制器控制方式進行擴展。黃美根[7]等人根據(jù)SDWSN控制器的部署方式將SDWSN分為三種：單控制器部署、水平多控制器部署和層次化多控制器部署。其中，水平多控制器部署和層次化多控制器部署的主要區(qū)別在于集中控制的方式，前者多個控制器是以分布式的方式實現(xiàn)邏輯集中，而后者則是從物理上實現(xiàn)集中控制。

針對規(guī)模較小的網(wǎng)絡(luò)，單一的集中式控制可以較為理想地管理網(wǎng)絡(luò)資源和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。Gante[5]等人提出了在WSN 基站上實現(xiàn)控制器的通用架構(gòu)，唯一控制器部署于WSN 基站，這樣既節(jié)約傳感節(jié)點能量，又優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理。李媚[8]提出了一種基于軟件定義的異構(gòu)WSN模型。該架構(gòu)模型由多個普通節(jié)點與新型軟件定義傳感（SDSN）節(jié)點構(gòu)建，由一個管控中心集中控制，每次只選擇部分SDSN節(jié)點成為接入節(jié)點與管控中心建立連接。

隨著近年來網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴大，若采用單一控制器的集中式控制，控制器與跨域的交換機之間的通信將會產(chǎn)生較大的時延，從而影響控制器的性能和擴展性。因此分布式控制研究成為SDWSN的熱點。在水平多控制器部署方式中，Xu[9]等人提出了在WSN 基站上實現(xiàn)多控制器部署的通用架構(gòu)，而Khandakar[10]等人提出了將多個控制器分布在傳感器網(wǎng)絡(luò)中的架構(gòu)。在層次化多控制器部署方式中，F(xiàn)lauzac[11]等人提出了一種基于SDN的WSN簇類架構(gòu)。每個簇內(nèi)由SDN簇頭（SDNCH）、網(wǎng)關(guān)節(jié)點及普通節(jié)點組成，每個簇稱為SDN域。在每個SDN域中，SDNCH是控制器，負責(zé)管理傳感器節(jié)點的操作，并最終受部署在基站上的中心控制器管理。

3 SDWSN發(fā)展趨勢

如今，大規(guī)模的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)無處不在，感知信息需要通過長距離多跳的方式傳遞給匯聚節(jié)點。集中式的任務(wù)分配在大規(guī)模的傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在通信開銷和時延較大的缺點。此外，依靠單一匯聚節(jié)點的集中式的任務(wù)分配方法還存在可靠性和可擴展性較差的問題。因此，分布式控制架構(gòu)將成為SDWSN發(fā)展趨勢。針對分布式SDWSN控制器兩種部署方式，Kobo[12]等人對其進行了仿真，驗證其可行性和效率。通過實驗數(shù)據(jù)對比，以層次化部署方式比水平多控制器部署在性能上更有優(yōu)勢。因此層次化部署方式的分布式SDWSN架構(gòu)將是未來研究的重點方向，該架構(gòu)如圖2所示。

3.1 架構(gòu)優(yōu)勢

在層次化部署方式的分布式SDWSN架構(gòu)內(nèi)，主控制器[12]可以監(jiān)督整個網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，優(yōu)化全局網(wǎng)絡(luò)的資源配置，維護網(wǎng)絡(luò)中控制器的邏輯視圖以及不同版本的網(wǎng)絡(luò)配置之間的一致性。本地控制器負責(zé)本地局域網(wǎng)絡(luò)的管理，這樣使控制邏輯更接近基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備，傳感節(jié)點和控制器之間的距離減小節(jié)省了大量數(shù)據(jù)傳輸功率，還降低了其低數(shù)據(jù)傳輸容量的壓力，從而提高了吞吐量。此外，控制器靠近傳感器節(jié)點，提高網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)能力，降低了延遲。與水平多控制器部署相比，該部署方式通過本地控制器收集局部網(wǎng)絡(luò)信息，從而更新主控制器的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，避免了水平多控制器部署中的所有控制器都要更新全局信息，降低更新的開銷成本。傳感節(jié)點根據(jù)主控制器形成的全局網(wǎng)絡(luò)視圖生成的最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則進行轉(zhuǎn)發(fā)，避免了網(wǎng)絡(luò)的擁塞，提高了網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率，又節(jié)省了傳感節(jié)點能量。

在該架構(gòu)中，主控制器位于WSN基站中，一方面通過全局網(wǎng)絡(luò)視圖來維護整個網(wǎng)絡(luò)的基本信息，智能化管理整個網(wǎng)絡(luò)，另一方面通過Internet網(wǎng)絡(luò)與管理節(jié)點相連，網(wǎng)絡(luò)管理員可以遠距離為主控制器下發(fā)不同的業(yè)務(wù)，靈活更改網(wǎng)絡(luò)配置。本地控制器均勻放置在傳感節(jié)點中，每個本地控制器管理局部網(wǎng)絡(luò)。該控制器能將傳感節(jié)點的拓撲信息及時、快速地發(fā)送給主控制器，并能及時、快速地接收主控制器發(fā)送的控制消息和配置的路由策略，然后將其發(fā)送給傳感節(jié)點。

本地控制器與主控制器以及本地控制器互相之間通過安全信道使信息相通，很容易使兩個不同簇的網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)互連。如果主控制器發(fā)生故障，則網(wǎng)絡(luò)可選擇其中某個本地控制器充當(dāng)主控制器的作用，如果某一本地控制器出現(xiàn)故障，則可由距離該控制器最近的其他本地控制器或者主控制器來代替。

3.2 網(wǎng)絡(luò)工作流程

在該架構(gòu)中，傳感節(jié)點首先進行拓撲發(fā)現(xiàn)，主要目的是發(fā)現(xiàn)鄰居并填充鄰居表。拓撲發(fā)現(xiàn)的主要目的是主控制器獲得網(wǎng)絡(luò)互連圖（以鄰居矩陣表示）和其他信息（鏈路質(zhì)量，剩余能量和鄰居節(jié)點之間的最小發(fā)射功率等）;基于這些信息，主控制器可以形成全局網(wǎng)絡(luò)視圖，靈活地生成轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則。各個本地控制器共享主控制器的全局網(wǎng)絡(luò)視圖，能同時接收主控制器發(fā)送的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則。

一旦源節(jié)點向控制器發(fā)送過鄰居表之后，其他傳感節(jié)點將會進入到拓撲維護狀態(tài)。在維護階段，主要任務(wù)是主控制器根據(jù)網(wǎng)絡(luò)變化調(diào)整轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則。傳感節(jié)點中，拓撲維護的主要目的是檢測鄰居關(guān)系的變化。傳感器節(jié)點將定期廣播hello-request數(shù)據(jù)包以收集鄰居信息，并且周期長度可調(diào)。在下一次播出hello-request之前，傳感器節(jié)點比較最近兩個hello-request周期內(nèi)收集到的鄰居信息，并檢測剩余能量。如果檢測到有任何差異或剩余能量達到閾值，則傳感節(jié)點將信息分組更改為topo-repair數(shù)據(jù)包并將其發(fā)送給控制器。在控制器中，拓撲維護過程相對簡單。在拓撲發(fā)現(xiàn)之后，主控制器繼續(xù)等待，直到收到topo-repair數(shù)據(jù)包或新的topo-response數(shù)據(jù)包。然后，主控制器根據(jù)改變的拓撲結(jié)構(gòu)修改拓撲信息中的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則，更新全局視圖，重新制定轉(zhuǎn)發(fā)策略，再通知到各個本地控制器，將新的轉(zhuǎn)發(fā)策略發(fā)送到各個傳感節(jié)點。

3.3 一致性問題

對于層次化多控制器部署的分布式SDWSN架構(gòu)，各個控制器要求始終具有相同的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，每個控制器都有全局網(wǎng)絡(luò)視圖，為了使不同的控制節(jié)點能夠協(xié)同工作，保持這些控制節(jié)點的一致性至關(guān)重要。HyperFlow[13]是一個基于OpenFlow 的分布式事件驅(qū)動的控制SDN控制器。當(dāng)某個控制節(jié)點狀態(tài)改變時，會發(fā)布一個狀態(tài)改變的事件，其他的控制節(jié)點收到事件后，通過重現(xiàn)事件來更新狀態(tài)，達到邏輯視圖的一致。除此外，ONOS[14]采用高可用、可擴展的扁平式多控制器架構(gòu)。ONOS集群內(nèi)的多控制器互相分享網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和管理網(wǎng)絡(luò)拓撲，共同維持一個全網(wǎng)拓撲視圖。各個控制器會獨立實現(xiàn)各自網(wǎng)絡(luò)的控制，期間會實時更新，保持與全局網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的一致性。ONOS允許集群內(nèi)某個控制器出現(xiàn)故障時，允許將工作分配給其他正常工作的控制器，從而不影響整個系統(tǒng)的運行。該控制器結(jié)構(gòu)也能很好地滿足分布式架構(gòu)對一致性的要求。為了建立當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的邏輯視圖，我們可以采用SDN-WISE[15]方案，該方案中提出的拓撲管理層首先收集每個傳感節(jié)點的狀態(tài)信息，例如，拓撲相關(guān)信息、節(jié)點剩余能量等，然后把信息發(fā)送給控制節(jié)點，形成整個網(wǎng)絡(luò)的邏輯視圖。

除了硬件條件滿足一致性的要求，在軟件方面，如Best effort算法[16]、Anti-entropy 算法[17]等為該架構(gòu)的一致性提供了重要的支撐。Best effort算法是基于事件的，事件的發(fā)生觸發(fā)了對其他節(jié)點的更新。若某個局部控制節(jié)點在接收到事件發(fā)生時，該節(jié)點將該事件廣播到集群中的所有其他控制節(jié)點，確保每個新事件或更新立即發(fā)送到所有其他節(jié)點。事件可以是任何更新的發(fā)生，例如新的傳感節(jié)點的加入，傳感節(jié)點故障等。Anti-entropy 算法是周期性的，只有在每個設(shè)定的時間段之后發(fā)生同步。在該算法中，控制節(jié)點定期從對等的控制節(jié)點列表中選擇隨機伙伴并開始交換狀態(tài)信息。該算法使用Pull-Push方法，使某個控制節(jié)點將其狀態(tài)發(fā)送到對等節(jié)點，對等節(jié)點檢查接收狀態(tài)的新近度，如果是最近的，則相應(yīng)地更新其狀態(tài)。收到回復(fù)后，原始發(fā)送節(jié)點（現(xiàn)在是接收者）首先檢查新近度，然后更新條目。如果接收節(jié)點缺少某個條目，則會請求添加該條目。

4 SDWSN應(yīng)用案例

分布式軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將會在未來智慧城市管理、工業(yè)安全生產(chǎn)等方面有著廣泛的應(yīng)用。針對傳統(tǒng)煤礦無線傳感網(wǎng)絡(luò)因采用固定路由協(xié)議、不能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況改變路由而無法保證突發(fā)事故情況下通信可靠性的問題，陳婀娜[18]在原有的煤礦簇模型的基礎(chǔ)上，將SDWSN架構(gòu)應(yīng)用于煤礦監(jiān)控系統(tǒng)。在每個簇內(nèi)增加一個網(wǎng)關(guān)節(jié)點，每一簇形成SDN的域，每個中繼節(jié)點即為所在域的簇頭，簇頭再由煤礦數(shù)據(jù)應(yīng)用中心管理。在巷道軟件定義簇形WSN中，可通過簇頭在域內(nèi)配置參數(shù)和匯聚采集數(shù)據(jù)。通過使用軟件定義簇型架構(gòu)，靈活改變路由策略，有助于解決傳統(tǒng)WSN采用單一協(xié)議，提高了煤礦安全監(jiān)測性能。黃美根[11]等人將分布式SDWSN架構(gòu)應(yīng)用于城市消防聯(lián)動，當(dāng)某個居民小區(qū)的監(jiān)測安防系統(tǒng)將火情發(fā)送給消防指揮部門時，消防部門可以快速地對移動的消防車輛上的智能終端與小區(qū)的監(jiān)控終端下發(fā)互連配置命令，使消防車輛可以及時掌握小區(qū)火情，避免了傳統(tǒng)小區(qū)火情傳給消防部門，再由消防部門調(diào)度消防車輛的信息通信延時，更好地獲取火情狀態(tài)數(shù)據(jù)，提高了救援效率。在大氣污染監(jiān)測中，對某一區(qū)域傳感網(wǎng)絡(luò)，有時為了抽樣采集數(shù)據(jù)，當(dāng)只需要局部傳感網(wǎng)絡(luò)進行監(jiān)測，我們通過對各個簇的控制節(jié)點下達指令，每次選擇部分簇的傳感節(jié)點采集數(shù)據(jù)，這樣提高了傳感器節(jié)點的合理使用率。

5 SDWSN未來研究展望

目前有線網(wǎng)絡(luò)中的SDN技術(shù)仍不成熟，將SDN技術(shù)引入WSN也將面臨一系列挑戰(zhàn)。首先，要制定SDWSN的標(biāo)準(zhǔn)，標(biāo)準(zhǔn)的制定可以促進行業(yè)的快速發(fā)展。然后考慮到SDWSN的發(fā)展進程，為了使SDWSN更好地融入市場，帶來應(yīng)用價值，初步要制定分布式WSN與SDWSN互相兼容的過渡方案。最后要在網(wǎng)絡(luò)能量優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)安全等性能上進一步優(yōu)化提升。

6 結(jié)束語

目前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)因其固有特性已越來越不能滿足萬物互連的需求，將SDN技術(shù)與WSN結(jié)合可以更好地滿足感知物理世界的需求，如今SDWSN已經(jīng)受到越來越多科研人員的關(guān)注。本文首先綜述了SDWSN研究進展，闡述了SDWSN通用架構(gòu)的應(yīng)用層、控制層、數(shù)據(jù)層的工作原理，根據(jù)控制器部署方式對SDWSN已經(jīng)存在的架構(gòu)進行了總結(jié)。針對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)，提出了以層次化多控制器部署的分布式SDWSN架構(gòu)將是SDWSN的研究趨勢。通過對應(yīng)用案例的分析，展示了SDWSN架構(gòu)的應(yīng)用前景和優(yōu)勢。相信在不久的將來，SDWSN架構(gòu)將會完全取代WSN。

參考文獻：

[1] McKeown N. Software-Defined networking. In： Proc. of the INFOCOM Key Note. IEEE， 2009.http：//infocom2009.ieee-infocom.org/technicalProgram.htm.

[2] Mahmud A， Rahmani R. Exploitation of OpenFow in wireless sensor networks. In： International Conference on Computer Science and Network Technology. IEEE， 2012：594-600.

[3] Luo T， Tan H P， Quek T Q. Sensor OpenFlow： Enabling Software-Defined Wireless Sensor Networks. IEEE Communications Letters， 2012， 16（11）： 1896-1899.

[4] Zeng D， Miyazaki T， Guo S， Tsukahara T， Kitamichi J and Hayashi T. Evolution of software-defined sensor networks//Proceedings of the IEEE 9th International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Networks （MSN）. Dalian， China， 2013： 410-413.

[5] Gante A， Aslan M and Matrawy A. Smart wireless sensor network management based on software-defined networking//Proceedings of the 27th Biennial Symposium on Communications （QBSC）. Kingston， Canada， 2014： 71-75.

[6] 董瑋，陳共龍，曹晨紅，羅路遙，高藝.面向軟件定義架構(gòu)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[J].計算機學(xué)報，2017，40（8）：1779-1797.

[7] 黃美根， 黃一才， 郁 濱， 周偉偉.軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J/OL].軟件學(xué)報：http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2560.TP.20180607.1453.007.html.

[8] 李媚.基于SDN的異構(gòu)WSN路由協(xié)議的設(shè)計與實現(xiàn)[D].南京：東南大學(xué)，2016.

[9] Qiao zhi Xu，Jie Zhao.A WSN Architecture Based on SDN.Advances in Computer Science Research， volume 64 4th International Conference on Information Systems and Computing Technology （ISCT 2016）.

[10] Khandakar Ahmed， Nazmus S. Nafi， Waleed Ejaz， Mark A. Gregory， Asad M. Khattak. A Novel Framework for Software Defined Wireless Sensor Networks.2017 IEEE.

[11] FLAUZAC Olivier， GONZALEZ Carlos， NOLOT Florent. SDN Based Architecture for Clustered WSN. Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing （IMIS）， 2015 9th International Conference on. IEEE，2015： 342-347.

[12] Hlabishi I. Kobo， Adnan M. Abu-Mahfouz and Gerhard P. Hancke. Fragmentation-based Distributed Control System for Software Defined Wireless Sensor Networks.IEEE Transactions on Industrial Informatics ，2018：https：//www.researchgate.net/publication/324174689.

[13] Tootoonchian A， Ganjali Y. HyperFlow： A distributed control plane for OpenFlow//Proceedings of the 2010 internet network management conference on Research on enterprise networking （INM/WREN）. Berkeley， USA， 2010.

[14] Berde P， Gerola M， Hart J， Higuchi Y， Kobayashi M， Koide T， Lantz B， OConnor B， Radoslavov P， Snow W， Parulkar G. ONOS：Towards an open， distributed SDN OS. In： Proc. of the 3rd Workshop on Hot Topics in Software Defined Networking （HotSDN）. Chicago： ACM Press， 2014： 1-6.

[15] Marrón P J， Gauger M， Lachenmann A， Minder D， Saukh O and Rothermel K. FlexCup： A flexible and efficient code update mechanism for sensor networks//Proceedings of the 3rd European conference on Wireless Sensor Networks. Zurich， Switzerland， 2006： 212-227.

[16] A. Demers， D. Greene， C. Hauser， W. Irish， J. Larson， S. Shenker， H. Sturgis， D. Swinehart， and D. Terry， “Epidemic algorithms for replicated database maintenance，” in Proceedings of the sixth annual ACM Symposium on Principles of distributed computing， 1987： 1–12.

[17] R. van Renesse， D. Dumitriu， V. Gough， and C. Thomas， “Efficient reconciliation and flow control for anti-entropy protocols，” Proc. 2nd Work. Large-Scale Distrib. Syst. Middlew， 2008： 1-6.

[18] 陳婀娜.礦用軟件定義簇形無線傳感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[J].工礦自動化.2018，44（5）：81-84.

【通聯(lián)編輯：代影】