董海蘭 張 可 朱 琳
(電子科技大學(xué) 成都 611731)
無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks)在安檢、戰(zhàn)場、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用,WMSN監(jiān)測有效性主要取決于網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,覆蓋率越高,監(jiān)測就越全面。傳統(tǒng)WSN主要通過優(yōu)化節(jié)點部署提升覆蓋率,文獻[1~3]利用粒子群算法PSO尋求最優(yōu)部署增強WSN覆蓋率。文獻[4]、[5]針對移動傳感器網(wǎng)絡(luò),利用PSO優(yōu)化可移動節(jié)點優(yōu)化部署,增強網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。文獻[6]利用改進的PSO對WSN中傳感器節(jié)點位置進行優(yōu)化,達到最優(yōu)覆蓋。不同于傳統(tǒng)WSN,多媒體傳感器節(jié)點帶有方向性,方向角對網(wǎng)絡(luò)覆蓋率有很大影響。文獻[7]、[8]借助虛擬力方法在節(jié)點不移動二維模型下提高覆蓋率,文獻[9]使用粒子群算法PSO提高方向傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,且比文獻[7]、[8]更優(yōu),文獻[10]對[9]進行了擴展,在節(jié)點位置和方向均可改變情況下利用PSO提高覆蓋率。文獻[11]提出三維感知模型,并基于此模型結(jié)合虛擬力和模擬退火(SA)算法優(yōu)化方向角,提高區(qū)域覆蓋率。文獻[12]則引用人工魚群(AF)智能優(yōu)化算法通過全局優(yōu)化方向角解決位置固定的二維覆蓋增強問題。
以上文獻對覆蓋增強問題研究大都是集中在二維網(wǎng)絡(luò)覆蓋率問題,較少涉及三維網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,而三維網(wǎng)絡(luò)覆蓋率能夠更加真實反映網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)測環(huán)境的覆蓋情況,因而,本文對文獻[11]三維方向傳感器感知模型進行了簡化,并利用人工魚群優(yōu)化算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳感器方向角度值,通過減少重疊覆蓋以提升無線多媒體傳感器三維網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。
方向傳感器感知模型圖見圖1。
基于圖1(a)模型,計算視角為θ、感知半徑為R的方向傳感器監(jiān)測到的三維空間大小為(1-cosθ)(2πR3)/3。與傳統(tǒng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)不同,WMSN中傳感器具有方向性,圖1(b)是方向傳感器被放置于監(jiān)測環(huán)境中的傳感器方向角度示意圖,若在區(qū)域體積為Ω的空間放置N個節(jié)點,則此N個傳感器節(jié)點理論覆蓋率為:
由式(1)可以看出網(wǎng)絡(luò)覆蓋率與傳感器節(jié)點視角、感知半徑及節(jié)點個數(shù)成正比。據(jù)式(1)得到理論覆蓋率的前提是網(wǎng)絡(luò)中每個方向傳感器角度值α足夠理想,使得網(wǎng)絡(luò)中各個傳感器節(jié)點之間沒有重疊覆蓋。本文所提算法將會對傳感器方向角α進行優(yōu)化,減少網(wǎng)絡(luò)中重疊覆蓋,從而提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。
由于方向傳感器三維感知模型體積計算過于繁瑣,為簡化覆蓋問題計算復(fù)雜度,將被監(jiān)測區(qū)域劃分成均勻分布的點p(xp,yp,zp),若p在感知范圍內(nèi),則該點能夠被覆蓋。
假設(shè)點p與傳感器節(jié)點n之間的距離為d(n,p),交點 q(xq,yq,zq)與 n 之間的距離為 d(n,q),點p與節(jié)點n方向向量為,q與n方向向量為,兩向量夾角為β,若點p滿足下式:
則點p在傳感器節(jié)點n的覆蓋范圍內(nèi)。每個節(jié)點所能覆蓋區(qū)域點如圖2所示。
圖2 節(jié)點覆蓋區(qū)域
假設(shè)被監(jiān)測區(qū)域點總數(shù)為M,被傳感器節(jié)點覆蓋到的點數(shù)累計為S,則WMSN覆蓋率計算公式簡化為:
人工魚群算法(AF)是一種簡單高效尋優(yōu)算法[6],人工魚作為該算法的行為個體,有三種行為方式,即覓食行為、聚群行為和追尾行為。覓食和聚群具有搜索局部極值的效用,覓食行為帶有隨機性,從而能跳出局部極值,實現(xiàn)對目標值逐步尋優(yōu)達到全局搜索的效果。在覆蓋增強問題中,人工魚群算法的變量和食物濃度分別對應(yīng)覆蓋增強問題中傳感器方向角度值和網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,如表1所示。
表1 覆蓋問題中人工魚群變量對應(yīng)
方向傳感器撒布后,將自身地理位置和方向角度值傳回匯聚節(jié)點,在匯聚節(jié)點處執(zhí)行人工魚群算法對方向角進行迭代尋優(yōu)。試探不同方向角,減少節(jié)點之間覆蓋重疊,從而增強覆蓋率,若試探方向角度值使得覆蓋率比當前覆蓋率大,則朝嘗試后的方向角度值改變,依次逐步迭代,最后將優(yōu)化后的方向角返回給各傳感器節(jié)點,各節(jié)點轉(zhuǎn)動到優(yōu)化后的方向角度值,完成網(wǎng)絡(luò)覆蓋率增強的工作。
假設(shè)有Nfish條人工魚進行網(wǎng)絡(luò)覆蓋率尋優(yōu),共迭代K次,每條人工魚攜帶網(wǎng)絡(luò)中所有傳感器方向角度值,若第n條魚有鄰居(即其他人工魚攜帶的方向角度值與第n條魚的方向角度值最大相對距離小于人工魚視距),且鄰居覆蓋率大于自身,則改變方向角度值,向鄰居靠近;否則,計算鄰居中心位置,若中心點處覆蓋率大于自身,則改變方向角度值向鄰居中心靠近;否則,隨機改變方向角度值,試探找出能夠使覆蓋率更高的方向角度值,每次迭代后公告最大覆蓋率。算法流程如圖3所示。
圖3 算法流程
基于MATLAB平臺進行仿真實驗,節(jié)點位置及方向角服從均勻隨機分布,設(shè)置人工魚及傳感器仿真參數(shù)如表2和表3。
表2 人工魚參數(shù)
表3 傳感器參數(shù)
無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)與具體應(yīng)用緊密相關(guān),網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大小由被監(jiān)測環(huán)境直接決定,為方便分析,對100×100×20m3三維空間(與田徑運動場大小相當)進行監(jiān)測,將100個方向傳感器節(jié)點以隨機方式撒布在被監(jiān)測區(qū)域。初始覆蓋如圖4所示,青色為需要監(jiān)測的區(qū)域,洋紅色為能夠被傳感器覆蓋到的區(qū)域,覆蓋率為72.9%,使用人工魚群算法對節(jié)點感知方向角α進行迭代優(yōu)化20次,得到覆蓋圖5,覆蓋率為82%。通過圖4與圖5對比可以看出,優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)測區(qū)域覆蓋更全面更均勻。
圖4 初始覆蓋率72.9%
圖5 優(yōu)化后覆蓋率82%
圖6顯示隨著迭代次數(shù)增加,覆蓋率呈上升趨勢,迭代20次后覆蓋率提升9.1%。
圖6 覆蓋率提升9.1%
取參數(shù)N=100,θ=45°,對100×100×20m3三維空間進行監(jiān)測,隨著傳感器感知半徑R增大,網(wǎng)絡(luò)覆蓋率增強,如圖7所示。當R<10m時,各傳感器感知區(qū)域重疊部分較少,所以通過人工魚群算法優(yōu)化方向角α?xí)r并未有效提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率;當R>10m時,通過人工魚群算法優(yōu)化,可減少隨機部署所帶來的重疊覆蓋,相比初始覆蓋率可以提升5% ~8%。
圖7 感知半徑對覆蓋率影響
取參數(shù)N=100,R=20m,隨著θ增大,網(wǎng)絡(luò)覆蓋率相應(yīng)增大。當θ<20°時,利用人工魚群算法優(yōu)化各節(jié)點方向角α對覆蓋率提升效果并不明顯;當20°<θ<60°時,人工魚群優(yōu)化可降低覆蓋重復(fù)率,覆蓋率提升大約在4% ~7%之間;當θ>60°方向傳感器節(jié)點接近全向傳感器,所以優(yōu)化方向角與否已經(jīng)對覆蓋率影響不大。特殊的,當θ=90°,傳感器感知模型為半球狀,改變α對覆蓋率提升已經(jīng)沒有意義,初始和優(yōu)化后的覆蓋率相等,如圖8所示。
取參數(shù)R=20m,θ=45°傳感器個數(shù)在1~100之間逐漸遞增,由圖9仿真結(jié)果可知,隨節(jié)點個數(shù)增多,網(wǎng)絡(luò)覆蓋率整體都呈上升趨勢,采用人工魚群算法后覆蓋率相比初始有5%左右的提升。
圖9 節(jié)點個數(shù)對覆蓋率影響
圖7、8、9理論覆蓋率值根據(jù)公式(1)計算得到,分別分析了隨著感知半徑R、視角θ、傳感器個數(shù)N改變對算法的影響。結(jié)合人工魚群算法優(yōu)化能夠提高覆蓋率,雖與理論覆蓋值仍有一定差距,但比初始覆蓋率更接近理論值。由于節(jié)點隨機撒布,方向傳感器間重疊覆蓋不可避免,因而很難達到理論覆蓋值。
本文基于節(jié)點三維感知模型對三維監(jiān)測區(qū)域的覆蓋增強問題進行研究,利用人工魚群算法迭代優(yōu)化傳感器方向角度值,降低冗余覆蓋,增強網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。經(jīng)過仿真證明此法可以有效提高三維區(qū)域覆蓋率,并就傳感器參數(shù)對三維區(qū)域覆蓋的影響進行了分析,得出在迭代次數(shù)相同情況下,隨參數(shù)改變?nèi)斯~群算法對網(wǎng)絡(luò)覆蓋增強效果不盡相同,但相比初始覆蓋能更加接近理論覆蓋值。
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