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      基于業(yè)務(wù)質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)資源分配方法

      2018-03-01 10:24:40朱紅韋磊李秋生邵明馳藺鵬
      網(wǎng)絡(luò)空間安全 2018年10期
      關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)資源分配生命周期

      朱紅 韋磊 李秋生 邵明馳 藺鵬

      摘 要:為了高效利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)能源資源,論文提出了一種基于業(yè)務(wù)質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)資源分配方法(SQNR)。該算法基于業(yè)務(wù)質(zhì)量需求分析,以節(jié)約傳輸能耗為優(yōu)化目標(biāo),為不同優(yōu)先級的業(yè)務(wù)分配不同的傳輸路徑,從而節(jié)約傳輸能耗、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源效用。仿真結(jié)果表明,論文提出的方法能夠在保證業(yè)務(wù)質(zhì)量要求的條件下,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行,并延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

      關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò);資源分配;業(yè)務(wù)質(zhì)量;生命周期

      中圖分類號:TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

      1 引言

      無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是由部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)大量的微型傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的多跳自組織網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)利用傳感器節(jié)點(diǎn)采用無線通信方式協(xié)作地實(shí)時監(jiān)測、感知和采集各種對象信息,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理[1]。WSN已在電力系統(tǒng)中的電量檢測、配電網(wǎng)繼電保護(hù)、故障定位、設(shè)備狀態(tài)檢測、應(yīng)對自然災(zāi)害等方面都有廣泛應(yīng)用。同時,結(jié)合能源互聯(lián)網(wǎng)中大量有源與無源的無線傳感器,WSN還可應(yīng)用于高塔監(jiān)測、發(fā)/用電信息實(shí)時采集、高空視頻協(xié)作傳輸?shù)取H欢?,在電力通信網(wǎng)中不同業(yè)務(wù)的傳輸質(zhì)量要求具有較大差異性[2]。因此,研究能在保證多種業(yè)務(wù)不同質(zhì)量要求的前提下,節(jié)約能耗并延長資源分配網(wǎng)絡(luò)生命周期的方法具有重要意義。

      針對資源分配問題已有較多研究成果。Salehpour等人提出了一種用于大規(guī)模聚類的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)資源分配算法。該算法令簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)直接發(fā)送至簇頭節(jié)點(diǎn),簇頭節(jié)點(diǎn)使用蟻群優(yōu)化算法規(guī)劃通往基站的最佳路徑。算法通過使用蟻群優(yōu)化算法和分簇來最小化算法的延遲,最終達(dá)到降低功耗,平衡負(fù)載的目的[3]。

      Xiao等人提出了一種基于簡單人工魚群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類資源分配算法。與以往基于蟻群的路由算法不同,該算法使簇頭節(jié)點(diǎn)的選擇要考慮備選節(jié)點(diǎn)的位置和所需簇頭節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。該算法進(jìn)一步優(yōu)化了數(shù)據(jù)傳輸過程的能耗并提升了整個網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載平衡性[4]。

      Yao等人提出了一種基于低能量自適應(yīng)聚類分層集中算法的聚類資源分配協(xié)議。該算法是對LEACH-C算法的改進(jìn),在簇間路由方面執(zhí)行一種單跳與多跳相結(jié)合的算法,所有數(shù)據(jù)在距離匯聚節(jié)點(diǎn)小于一定閾值后,數(shù)據(jù)通過單跳傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)。該算法降低了匯聚節(jié)點(diǎn)附近簇頭節(jié)點(diǎn)的通信負(fù)載,提升了整個通信網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡程度[5]。

      從Heinzelman等人提出了LEACH分層資源分配協(xié)議開始,許多學(xué)者開始研究并擴(kuò)展優(yōu)化該協(xié)議[6,7]。然而,過去的簇間資源分配算法都沒有考慮到對分配業(yè)務(wù)進(jìn)行區(qū)分,從而降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)撵`活性。

      為解決以上問題,本文提出了一種基于業(yè)務(wù)質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)資源分配方法(Service Quality based Network Resource allocation method,,SQNR)。該方法通過對到達(dá)簇頭節(jié)點(diǎn)的不同業(yè)務(wù),根據(jù)其優(yōu)先級分配不同的傳輸路徑實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。通過本文設(shè)計(jì)的算法,可以在各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)滿足其時延要求的情況下,低級別的業(yè)務(wù)通過“繞遠(yuǎn)”傳輸至目的節(jié)點(diǎn),防止網(wǎng)絡(luò)擁堵,避免節(jié)點(diǎn)負(fù)載不均衡,從而減少失效節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,以延長達(dá)網(wǎng)絡(luò)生命周期。

      2 系統(tǒng)模型

      假設(shè)整個網(wǎng)絡(luò)中有N個傳感器節(jié)點(diǎn),每個傳感器節(jié)點(diǎn)位置都固定并具有一定的記錄能力。每個節(jié)點(diǎn)具有位置和剩余能量兩種屬性。節(jié)點(diǎn)的位置用二維坐標(biāo)表示為P(x, y), 剩余能量用Elast表示。假設(shè)所有節(jié)點(diǎn)的業(yè)務(wù)信息最終都匯聚至匯聚節(jié)點(diǎn),并且匯聚節(jié)點(diǎn)的被配置太陽能電板以及蓄電池,該節(jié)點(diǎn)能量不受限制。

      算法為時延要求比較低的業(yè)務(wù)分配路徑時,由于時延需求比較低,可以在滿足時延約束的條件下通過犧牲時延來達(dá)到負(fù)載均衡,例如圖1中從黑色路徑轉(zhuǎn)為白色路徑,從而提高的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的利用率并延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

      2.1 能耗模型

      發(fā)送節(jié)點(diǎn)發(fā)送n-bits數(shù)據(jù)所需要的能耗是[8]:

      (1)

      接收節(jié)點(diǎn)接收n-bits數(shù)據(jù)所需要的能耗是:

      (2)

      Eelec為發(fā)射電路損耗的能量,其值取決于節(jié)點(diǎn)本身的物理屬性。因此整個網(wǎng)絡(luò)的總能耗為:

      (3)

      為節(jié)點(diǎn)i與它的下一跳j的歐式距離:

      (4)

      Index是距離指數(shù),隨通信距離的變化而變化:

      (5)

      dthreshold是d的閾值:

      (6)

      為多路徑衰減信道模型的功率放大系數(shù),為自由能量衰減模型功率放大系數(shù)。

      為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量:

      (7)

      2.2 業(yè)務(wù)質(zhì)量約束

      在本文中,業(yè)務(wù)質(zhì)量即為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延。假設(shè)整個網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)有M種,分別記為{S1, S2, …SM},它們的時延限制分別為并且他們的關(guān)系為。

      不同的業(yè)務(wù)真實(shí)的端到端一定要小于等于時延限制。所以時延的約束條件應(yīng)該是:

      (8)

      假設(shè)同種業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)包的排隊(duì)時延和處理時延近似相等,而由于數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x相比于速度可以忽略不計(jì),即Lave=Lqueue+Lprocess+Ltransmission是一個定值,Lqueue, Lprocess, Ltransmission分別為同種業(yè)務(wù)的排隊(duì)時延,處理時延和傳播時延,因此可以將時延約束轉(zhuǎn)化為跳數(shù)約束:

      (9)

      2.3 基于時延的業(yè)務(wù)優(yōu)先級劃分

      首先,在業(yè)務(wù)達(dá)到之前,根據(jù)業(yè)務(wù)的時延要求為業(yè)務(wù)制定初始優(yōu)先級x。然后,在調(diào)度時,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時擁塞狀況,考察各優(yōu)先級類的平均排隊(duì)時延,對當(dāng)前優(yōu)先級X進(jìn)行實(shí)時計(jì)算,即對某些積壓嚴(yán)重的優(yōu)先級數(shù)據(jù)包暫時提高其優(yōu)先級等級。

      假設(shè)數(shù)據(jù)包的初始優(yōu)先級為x,且該數(shù)據(jù)包滿足時延要求滿足,則該數(shù)據(jù)包當(dāng)前優(yōu)先級 的計(jì)算方法為:

      (10)

      其中,Lqueue是該數(shù)據(jù)包在某一調(diào)度時刻的排隊(duì)時延。v是用于提升業(yè)務(wù)優(yōu)先級的具體量化值。假設(shè),當(dāng)前業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包的時延要求不滿足時,對該數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級提升v,使其滿足時延要求。Ls為該業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)包時延L要求的標(biāo)準(zhǔn)值。p為對業(yè)務(wù)時延的評估值,其計(jì)算方式如下:

      (11)

      2.4 負(fù)載均衡約束

      本文采用傳感器節(jié)點(diǎn)剩余能量的標(biāo)準(zhǔn)差來衡量整個網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡程度,即。本文假設(shè),所有剩余能量不為0的節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)差越小,整個網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載越均衡。簇頭節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行資源分配時,總能在滿足相應(yīng)業(yè)務(wù)質(zhì)量要求的情況下,盡可能的分配使整個網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的路徑。

      當(dāng)整個傳感器網(wǎng)絡(luò)完成一次數(shù)據(jù)傳輸過程(單位:跳),每個節(jié)點(diǎn)的剩余能量進(jìn)行如下更新:

      (12)

      整個傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量的標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)該低于執(zhí)行本次數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)后所有節(jié)點(diǎn)能量的標(biāo)準(zhǔn)差,即在執(zhí)行本次數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)后,標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)滿足如下條件:

      (13)

      3 算法設(shè)計(jì)

      3.1 算法分析

      Dijkstra算法思想:設(shè)G=(V,E)是一個帶權(quán)有向圖,分頂點(diǎn)集合V為兩組,已求出最短路徑的頂點(diǎn)集合為第一組(用S表示,初始時S中只有一個源點(diǎn),以后每求得一條最短路徑 , 就將其頂點(diǎn)加入到集合S中,直到全部頂點(diǎn)都加入到S中,算法就結(jié)束了),其余未確定最短路徑的頂點(diǎn)集合為第二組(用U表示),按最短路徑長度的遞增次序依次把第二組的頂點(diǎn)加入S中。

      在加入的過程中,總保持從源點(diǎn)v到S中各頂點(diǎn)的最短路徑長度不大于從源點(diǎn)v到U中任何頂點(diǎn)的最短路徑長度。此外,每個頂點(diǎn)對應(yīng)一個距離,S中的頂點(diǎn)的距離就是從v到此頂點(diǎn)的最短路徑長度,U中的頂點(diǎn)的距離,是從v到此頂點(diǎn)只包括S中的頂點(diǎn)為中間頂點(diǎn)的當(dāng)前最短路徑長度。

      本文采用改進(jìn)型的Dijkstra算法。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)有兩種業(yè)務(wù):1業(yè)務(wù)和2業(yè)務(wù),業(yè)務(wù)1的時延需求高于2。仍然設(shè)置一個帶權(quán)有向圖G=(V,E),那么將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)集合V分為三組,V=(V1,V2,U)。已經(jīng)求出來的最短路徑的節(jié)點(diǎn)集合為第一組(用V1表示);在求第一組的最短路徑集合時,同時記錄并排序其他路徑的集合,該集合為第二組(用V2表示);其余未確定最短路徑的集合為第三組(用U表示)。在選擇當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的下一跳時,1業(yè)務(wù)選擇V1集合中的頂點(diǎn),2業(yè)務(wù)也優(yōu)先選擇V1集合中的節(jié)點(diǎn)(恰好2業(yè)務(wù)選擇的節(jié)點(diǎn)沒有被1業(yè)務(wù)使用),同時判斷是否滿足負(fù)載均衡約束,如果滿足,則繼續(xù)進(jìn)行下一跳,如果不滿足,則從V2集合中選擇最短的路徑下一跳,同樣判斷是否滿足負(fù)載均衡約束,滿足選擇下一跳,若不滿足則從集合V2選擇次短路徑的下一跳,一直循環(huán)直到滿足負(fù)載均衡條件。

      簇頭節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)時,根據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級劃分后的最高優(yōu)先級業(yè)務(wù)選擇最短路徑進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),對于較低優(yōu)先級業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)發(fā)需要考慮負(fù)載均衡約束條件,如果選擇的較短路徑不滿足負(fù)載均衡約束,則選擇更長的路徑,這樣可以均衡網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的剩余能量,進(jìn)而延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

      3.2 算法步驟

      本文的算法將由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的管理中心執(zhí)行并將收集到的已排序好的路由表發(fā)送給各個簇頭節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)管理中心已知所有節(jié)點(diǎn)的位置,剩余能量,點(diǎn)與點(diǎn)之間的權(quán)重(距離)等信息,并執(zhí)行改進(jìn)型的最短路徑算法將所有路徑放入V1, V2中。

      改進(jìn)型的最短路徑算法流程如下:

      Algorithm 1: Improved shortest path algorithm;

      Input: Weight of each side w, G=(V,E), V=(V1,V2,U), source node s;

      Output: V1, V2;

      Initialization: V1=V2{s}; U={other vertices}; if u is not a neighbor of s, w=∞;

      1: select a vertex x with the shortest distance to s from U, add x to V1; add other adjacent vertices to V2 set;

      2: sort V2={VI, VII, VIII} according to their w;

      3: select new vertex y with x as middle node;

      4: if the distance from x to y is shorter than the distance from s to y;

      5: w=w+w

      6: go to line 8;

      7: else;

      8: The vertices sorted in V2 set are taken as intermediate nodes and same operation is performed;

      9: go to line 11;

      10: end if;

      11: if all vertices are included in V1 and V2;

      12: end of the process;

      13: else;

      14: go to line 1;

      15: end if。

      在簇頭節(jié)點(diǎn)接收到路由表以后,每個簇頭節(jié)點(diǎn)先對該時刻內(nèi)到達(dá)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包進(jìn)行時延分析并排序它們的業(yè)務(wù)優(yōu)先級。在該時刻中,簇頭節(jié)點(diǎn)優(yōu)先考慮較高業(yè)務(wù)優(yōu)先級的數(shù)據(jù)包,在為一個數(shù)據(jù)包規(guī)劃路徑時,先根據(jù)數(shù)據(jù)包的時延限制及排隊(duì)情況更新其優(yōu)先級,如果該數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級提升至最高,則按最短路徑進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā),如果不是,則簇頭節(jié)點(diǎn)從排序好的V2中依次選擇較短路徑,并將所選路徑上傳至網(wǎng)絡(luò)管理中心。網(wǎng)絡(luò)管理中心分析該路徑是否滿足負(fù)載均衡約束,如果滿足則該業(yè)務(wù)按所選路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),否則簇頭節(jié)點(diǎn)從V2中依次選擇較長路徑并執(zhí)行上述過程直至所選路徑滿足負(fù)載均衡約束。

      基于業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的網(wǎng)絡(luò)資源分配方法流程如下:

      Algorithm 2: Service Quality based Network Resource allocation method (SQNR)

      Input: Packet hop limit H, packet priority x, cluster-head node set C, V1, V2, Esend, Ereceive;

      Output: packet priority X, Elast , ;

      Initialization: initial energy of nodes Einit;

      1: for each cluster-head node in set C;

      2: analyze service quality requirements of arrived data packets and get packet priority x and delay limit in each of them;

      3: sort arrived data packets according to their packets priority;

      4: select a new data package;

      5: update its packet priority X according to formula (10);

      6: if it is the highest-priority service;

      7: select the next hop from V1;

      8: if the package reach sink node;

      9: go to line 4;

      10: else;

      11: go to line 5;

      12: end if;

      13: else;

      14: select the next hop from V2 that can make decrease;

      15: if the package reach sink node

      16: go to line 4;

      17: else;

      18: go to line 5;

      19: end if;

      20: end if;

      21: end for。

      4 仿真實(shí)驗(yàn)

      4.1 仿真參數(shù)設(shè)置

      本文使用MATLAB模擬面向輸電線路在線監(jiān)測的WSN場景進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真參數(shù)如表1所示,仿真結(jié)果均為多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的均值。

      4.2 仿真結(jié)果

      仿真實(shí)驗(yàn)中,假設(shè)匯聚節(jié)點(diǎn)位于最右端,每個傳感器節(jié)點(diǎn)都可以自發(fā)地產(chǎn)生數(shù)據(jù)包和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包,所有的資源分配算法基于靜態(tài)均勻分簇算法。對蟻群算法和SQNR算法的資源分配方式分別進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果如圖2和圖3所示。

      從圖2和圖3中可以看出,對于蟻群算法,該算法在進(jìn)行資源分配時,不考慮業(yè)務(wù)質(zhì)量需求。它先嘗試搜尋路徑并在搜尋路徑時留下信息素,最終根據(jù)留下信息素的多少判斷傳輸方式的優(yōu)劣。該算法會對所有需要轉(zhuǎn)發(fā)的信息都采用最優(yōu)的資源分配方式進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。而SQNR算法中,該算法對不同業(yè)務(wù)的優(yōu)先級進(jìn)行排序。對于低質(zhì)量要求業(yè)務(wù)(時延要求低),該算法會在滿足業(yè)務(wù)質(zhì)量要求的前提下,選擇節(jié)約能耗并使整個網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的方式分配資源,最終使業(yè)務(wù)質(zhì)量要求比較高的業(yè)務(wù)選擇的較短路徑,而業(yè)務(wù)質(zhì)量要求比較低的業(yè)務(wù)選擇“繞遠(yuǎn)”路徑。

      在仿真時,記錄下兩種算法每一輪的節(jié)點(diǎn)死亡情況,比較兩種算法死亡第一個節(jié)點(diǎn)和30%,60%及90%節(jié)點(diǎn)死亡的輪數(shù),結(jié)果如圖4所示。

      由于SQNR算法對于低時延要求的數(shù)據(jù)采用使整個網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的路由規(guī)劃方式,所以整個網(wǎng)絡(luò)的能耗較為均衡,節(jié)點(diǎn)死亡較慢。由圖4可以看出,SQNR算法的節(jié)點(diǎn)死亡時間晚于蟻群算法,因此有更好的能量效率。

      圖5為兩種算法每五輪的所有生存節(jié)點(diǎn)剩余能量標(biāo)準(zhǔn)差。從圖4中可以更加直觀的看出,SQNR算法的每輪所有生存節(jié)點(diǎn)剩余能量標(biāo)準(zhǔn)差明顯小于蟻群算法。

      5 結(jié)束語

      傳感器網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用在生活中的各個領(lǐng)域。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是傳感器網(wǎng)絡(luò)中較為復(fù)雜的一個分支。本文提出了一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)場景下的網(wǎng)絡(luò)資源分配方法,即基于業(yè)務(wù)質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)資源分配方法(Service Quality based Network Resource allocation method, SQNR)。該算法是一種適用于簇間的資源分配方式。與基于蟻群算法的資源分配方式相比,SQNR算法通過轉(zhuǎn)發(fā)不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包給不同的路徑,節(jié)約了低延時要求業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)傳輸能耗并提升了整個網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡程度。仿真結(jié)果顯示,該算法可以在保證業(yè)務(wù)質(zhì)量要求的前提下,有效平衡資源分配網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點(diǎn)的能耗,最終延長整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

      基金項(xiàng)目:

      1. 國網(wǎng)江蘇省電力公司科技項(xiàng)目(項(xiàng)目編號:J2017072);

      2. 國家科技重大專項(xiàng)(項(xiàng)目編號:2017ZX03001013)。

      參考文獻(xiàn)

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