無線傳感網(wǎng)絡(luò)基于事件響應(yīng)型的算法

李為為

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無線傳感網(wǎng)絡(luò)基于事件響應(yīng)型的算法

李為為

（阜陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 安徽 阜陽 236000）

針對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)用于大規(guī)模養(yǎng)殖業(yè)對(duì)突發(fā)事件監(jiān)測(cè)的情形，提出一種事件響應(yīng)型的分簇算法。與已有的主動(dòng)型算法不同的是，本文提出的算法只有節(jié)點(diǎn)感知突發(fā)事件的發(fā)生，才會(huì)傳遞信息到匯聚節(jié)點(diǎn)，通過仿真實(shí)驗(yàn)表明，采用這樣的方式，可以監(jiān)測(cè)一些突發(fā)事件，減少網(wǎng)絡(luò)通信量，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

傳感器網(wǎng)絡(luò)；響應(yīng)型分簇算法；大規(guī)模養(yǎng)殖業(yè)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（wireless sensor networks，WSN）是一種多跳分布式的自組織網(wǎng)絡(luò)。它通過網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)協(xié)作的感知，將節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并通過無線的方式把信息發(fā)送到用戶終端。WSN節(jié)點(diǎn)對(duì)成本和功耗要求低的特點(diǎn)給信息世界帶來了新的亮點(diǎn)，這項(xiàng)技術(shù)的影響力很多人認(rèn)為能夠與因特網(wǎng)相比。相比因特網(wǎng)能夠訪問任何區(qū)域的信息，傳感網(wǎng)將能進(jìn)一步擴(kuò)展人類與現(xiàn)實(shí)世界的聯(lián)系[1,2]。WSN節(jié)點(diǎn)體積小，能量有限，網(wǎng)絡(luò)中部署的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)量大，而且部署的節(jié)點(diǎn)有的環(huán)境比較復(fù)雜，很難人為更換電池，因此目前對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)主要是如何做到減少能耗，延長(zhǎng)使用時(shí)間。由于網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)主要是通信偵聽并消耗傳輸能量，因此設(shè)計(jì)能量高效的路由協(xié)議成為研究的一個(gè)趨勢(shì)。

路由協(xié)議是解決數(shù)據(jù)傳輸路徑問題，它完成將數(shù)據(jù)分組從源節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)到目的節(jié)點(diǎn)的功能，是無線傳感網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。與傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)不同，無線傳感網(wǎng)中沒有基礎(chǔ)設(shè)施和全網(wǎng)統(tǒng)一的控制中心，是一種分布式的自組織網(wǎng)絡(luò)，必須采取分布式的方式獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔3]。由于無線傳感網(wǎng)是由大量的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的低成本、能量受限、通信能力受限、存儲(chǔ)和處理能力受限的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化。所以，傳統(tǒng)的自組織網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議不能直接使用，必須針對(duì)傳感網(wǎng)的特點(diǎn)和應(yīng)用設(shè)計(jì)出高能效的傳感網(wǎng)路由協(xié)議。這里提出的主動(dòng)型網(wǎng)絡(luò)主要用來監(jiān)測(cè)某個(gè)特定事件發(fā)生，傳感器節(jié)點(diǎn)只有在節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到相應(yīng)事件時(shí)才會(huì)向匯聚節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息，諸如對(duì)養(yǎng)殖場(chǎng)周圍安全的監(jiān)測(cè)。只有養(yǎng)殖場(chǎng)周圍有事件響應(yīng)，例如有偷盜等行為，傳感器節(jié)點(diǎn)采集到特定的事件發(fā)生，才會(huì)給匯聚節(jié)點(diǎn)傳送信息，這樣節(jié)點(diǎn)傳輸信息的能耗可以得到節(jié)約，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)能量消耗的均衡性。

目前，比較有代表性的路由算法有平面的洪泛法、閑聊法、SPIN法；基于分簇的LEACH協(xié)議、PEGASIA協(xié)議、TEEN協(xié)議；基于查詢的謠傳路由、定向擴(kuò)散路由協(xié)議；基于QOS的SPEED協(xié)議、SAR協(xié)議、ReInForM協(xié)議；基于地理位置的GAF路由協(xié)議、GEAR路由協(xié)議、GEM路由協(xié)議。

上述基于事件響應(yīng)的路由算法可以用于大規(guī)模養(yǎng)殖業(yè)突發(fā)事件可能發(fā)生的情況。在養(yǎng)殖區(qū)域，當(dāng)沒有事件發(fā)生時(shí)，節(jié)點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域的監(jiān)測(cè)，只有監(jiān)測(cè)到突發(fā)事件發(fā)生時(shí)節(jié)點(diǎn)才向匯聚節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)。所以在LEACH[4]算法的基礎(chǔ)上，可以設(shè)計(jì)出無線傳感網(wǎng)絡(luò)基于事件響應(yīng)的協(xié)議，同時(shí)考慮節(jié)點(diǎn)根據(jù)與匯聚節(jié)點(diǎn)的距離遠(yuǎn)近來決定是否接受簇頭信息。提到的LEACH算法的中心思想是，每一輪通過一定概率循環(huán)選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，通過網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)輪換作為簇頭，從而平衡整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗。

1 事件響應(yīng)型算法模型

本文提出的算法主要用于大規(guī)模養(yǎng)殖業(yè)突發(fā)情況發(fā)生的場(chǎng)合[5]。針對(duì)養(yǎng)殖業(yè)這樣的場(chǎng)景建立如下圖1所示的基于事件響應(yīng)的模型。

圖1 基于養(yǎng)殖業(yè)的傳感器網(wǎng)絡(luò)算法模型

在圖1中，簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)將信息傳遞給匯聚節(jié)點(diǎn)，一輪完成后節(jié)點(diǎn)將信息傳遞給匯聚節(jié)點(diǎn)。采用了LEACH算法中的分簇機(jī)制，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)采用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，減少了節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息的數(shù)據(jù)量；采用LEACH算法中隨機(jī)等概函數(shù)來選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，防止出現(xiàn)簇頭節(jié)點(diǎn)能量消耗過快的情況。

所提出的算法的核心思想如下：沒有監(jiān)測(cè)到突發(fā)事件時(shí)，節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在養(yǎng)殖場(chǎng)區(qū)域，采用改進(jìn)的LEACH算法進(jìn)行區(qū)域的監(jiān)測(cè)，確保對(duì)區(qū)域的完全覆蓋。當(dāng)節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到有突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，簇頭節(jié)點(diǎn)才會(huì)向匯聚節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息，因此減少了不必要的能量消耗。當(dāng)監(jiān)測(cè)區(qū)域不再有突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，節(jié)點(diǎn)重新采用改進(jìn)的LEACH算法進(jìn)行區(qū)域監(jiān)測(cè)。該算法把簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送和接受節(jié)點(diǎn)的能耗、節(jié)點(diǎn)加入簇以及向簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息的能耗都進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)置。

2 基于事件響應(yīng)的調(diào)度算法

2.1基本假設(shè)

對(duì)于分簇的算法，簇頭節(jié)點(diǎn)和非簇頭的成員節(jié)點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)中的兩大類節(jié)點(diǎn)。簇頭節(jié)點(diǎn)的選擇，可依據(jù)一定的協(xié)議算法，簇頭節(jié)點(diǎn)可以控制或者管理簇內(nèi)的其它節(jié)點(diǎn)，可以把簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的信息進(jìn)行收集和融合，簇頭節(jié)點(diǎn)能夠相互傳遞信息。本文提出如下假設(shè)：每個(gè)節(jié)點(diǎn)部署后，初次根據(jù)LEACH算法選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)通過判定自身到匯聚節(jié)點(diǎn)與到簇頭節(jié)點(diǎn)的距離來決定是否加入簇；為方便接收信息，匯聚節(jié)點(diǎn)設(shè)置在網(wǎng)絡(luò)中心；初始時(shí)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)能量相同，匯聚節(jié)點(diǎn)有足夠的能量來接收簇頭發(fā)送的信息[6]；每一輪通信結(jié)束后，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)能量消耗，下一輪重新選擇簇頭節(jié)點(diǎn)。

2.2 相關(guān)說明

算法和仿真中用到的符號(hào)描述如下。

節(jié)點(diǎn)數(shù)：N；

簇頭所占百分比：p；

數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度：packetLength；

控制包長(zhǎng)度：ctrPacketLength；

傳輸放大器類型：Efs，Emp；

數(shù)據(jù)聚合能量：EDA；

初始能量：Eo；

2.3 算法步驟

描述提出的算法如下：

a) 建立簇。網(wǎng)絡(luò)初始部署后隨機(jī)產(chǎn)生0-1的隨機(jī)數(shù)，將這個(gè)值與概率值T(n)如果比這個(gè)值小，節(jié)點(diǎn)廣播通知網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)自己成為簇頭的消息。網(wǎng)絡(luò)中把當(dāng)選過簇頭的節(jié)點(diǎn)T(n)的值設(shè)為0，這樣已經(jīng)當(dāng)選過簇頭的節(jié)點(diǎn)在下一輪選擇中不再參與競(jìng)爭(zhēng)簇頭，下一輪的循環(huán)從沒有當(dāng)選過簇頭的節(jié)點(diǎn)中選擇簇頭。為了減少發(fā)送信息的能量消耗，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)通過比較自身到匯聚節(jié)點(diǎn)和簇頭節(jié)點(diǎn)的距離來判定是否加入簇，并給簇頭相應(yīng)回復(fù)。

b)傳輸數(shù)據(jù)階段。簇頭節(jié)點(diǎn)在得到網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)加入簇的回復(fù)信息后，簇頭就會(huì)為簇頭中的節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)時(shí)隙，時(shí)隙的分配通過創(chuàng)建TDMA表來分配。分配完成后，簇頭節(jié)點(diǎn)廣播告訴簇內(nèi)成員這張表的信息。為了降低不同簇頭節(jié)點(diǎn)的相互干擾，不同的簇采用不同的TDMA方式來通信

c) 再次成簇。簇頭節(jié)點(diǎn)接收到簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)的信息后，簇頭節(jié)點(diǎn)采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)將融合后的信息傳遞給匯聚節(jié)點(diǎn)。經(jīng)過幾輪后，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)重新回到建立簇的階段，開始循環(huán)選擇簇頭過程。

3 仿真結(jié)果與分析

計(jì)算簇頭和普通節(jié)點(diǎn)能量消耗，我們仿照文獻(xiàn)[4]的能量模型，并且設(shè)置能量閥值[7]。如果接收能量值低于這個(gè)閥值，則證明沒有突發(fā)事件，簇頭節(jié)點(diǎn)將不會(huì)向匯聚節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息；否則，簇頭節(jié)點(diǎn)向匯聚節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息。

為了驗(yàn)證所提出算法的優(yōu)越性，我們比較LEACH算法與改進(jìn)后的算法進(jìn)行對(duì)照，并仿真對(duì)比這兩種算法中節(jié)點(diǎn)剩余平均能量和存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目。網(wǎng)絡(luò)的部署區(qū)域假設(shè)是100m×100m的正方形區(qū)域，網(wǎng)絡(luò)中部署的節(jié)點(diǎn)數(shù)目為300。網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)的初始能量設(shè)置為0.5J，匯聚節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中心(50,50)的位置。為了得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果，仿真中取100次運(yùn)行程序結(jié)果的平均。

仿真場(chǎng)景1：

比較節(jié)點(diǎn)剩余平均能量

300個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻分布在正方形區(qū)域，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行1300輪。節(jié)點(diǎn)剩余平均能量如圖2所示，其中藍(lán)線為L(zhǎng)EACH算法，紅線為提出的事件響應(yīng)算法。

圖2 節(jié)點(diǎn)剩余平均能量對(duì)比

圖2顯示了當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為300時(shí)，兩種算法對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)平均剩余能量。圖2可以看出，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行在1000輪次以內(nèi)時(shí)，提出的算法節(jié)點(diǎn)的剩余能量大于LEACH算法。

圖3 存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)比

仿真場(chǎng)景2：

存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)照，參數(shù)設(shè)置如下：

傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)：300個(gè)；

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行論數(shù)：800-1600；

圖3顯示了兩種算法對(duì)應(yīng)的存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目結(jié)果。圖3可以看出，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行從800到1100輪次時(shí)，提出的算法的存活節(jié)點(diǎn)數(shù)遠(yuǎn)大于LEACH算法。但由于提出算法也具有不足之處，在1100到1200輪次存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目小于LEACH算法。

本文提出了一種傳感器網(wǎng)絡(luò)事件響應(yīng)型的調(diào)度算法。節(jié)點(diǎn)只有在有特定事件發(fā)生后才會(huì)向匯聚節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息，從而減少更多發(fā)送信息的能量消耗，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期。

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2015-10-31

安徽省質(zhì)量工程項(xiàng)目“Asp.net網(wǎng)絡(luò)編程設(shè)計(jì)”（2013gxk120）。

李為為（1984-），女，河南周口人，阜陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院助教，碩士。主要研究方向：傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂啤?/p>

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1672-4437（2016）01-0071-03