可扩展传感器网络模拟器SensorSSF及性能预测

摘要

仿真模型越来越复杂,受单机计算能力和存储容量的限制,模拟需要花费的时间也越来越长.PDES(Parallel Discrete Event Simulation)策略能够加快仿真程序的执行,因此一度成为研究热点.但是,并行仿真最终并没有在工业界得到广泛应用,其原因在于:并行仿真建模理论缺乏,并行仿真性能具有不可预测性,以及并行程序行为的不可预测性.本文在讨论模拟器并行化的一般方法基础上,给出了一个基于SSF的传感器网络并行仿真环境SensorSSF.SensorSSF设计遵循:可扩展性和简洁性.可扩展性保证CPU执行时间随求解问题的规模和仿真模型的复杂度线性增长;简洁性使得仿真应用人员无需了解太多并行程序设计知识,就可以编写出高效的仿真程序.实验结果表明,SensorSSF具有良好的可扩展性,同NS2相比具有较好的时间特性.