許知博， 段 新

(1. 西安電子科技大學(xué) 電子信息學(xué)院， 西安 710126； 2. 陜西省地方電力(集團(tuán))有限公司 信息化工作部， 西安 710075； 3. 陜西省地方電力物資有限公司， 西安 710038)

異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜合了多種高新技術(shù)，包括信息分布式處理、無(wú)線通信及現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)嵌入式及傳感器技術(shù)等，其利用集成化的各類(lèi)傳感器實(shí)時(shí)、協(xié)作性的采集、感知、監(jiān)測(cè)各種對(duì)象的信息或環(huán)境，通過(guò)自組織多跳方式將其傳送到用戶終端，實(shí)現(xiàn)了人類(lèi)社會(huì)、計(jì)算機(jī)世界和物理世界的三元連接.對(duì)于異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)聚類(lèi)路由算法能夠減輕其帶寬消耗，提升網(wǎng)絡(luò)的生命周期與可擴(kuò)展性，因此聚類(lèi)路由算法對(duì)于異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)而言是一種重要的路由協(xié)議.

楊佳等[1]依據(jù)雙簇頭相關(guān)的研究，提出一種新的異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法，通過(guò)洪泛算法實(shí)現(xiàn)異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由的搭建；董發(fā)志等[2]根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整三個(gè)因子的權(quán)重，將輪詢機(jī)制引入簇內(nèi)通信，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期；賴曉翰等[3]考慮網(wǎng)絡(luò)端到端延遲時(shí)間，利用指數(shù)加權(quán)平均算法加強(qiáng)路由選擇的穩(wěn)定性，在節(jié)點(diǎn)通信距離變化時(shí)具有較好的性能穩(wěn)定性.上述研究過(guò)程中，在異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3～5層時(shí)，存在網(wǎng)絡(luò)吞吐量較低的問(wèn)題，因此本文將狼群算法應(yīng)用于異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法的設(shè)計(jì)中，提出一種基于狼群算法的異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法.

1 基于狼群算法的聚類(lèi)路由算法

1.1 能耗模型構(gòu)建

為了構(gòu)建異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗模型，以無(wú)線電一階模型為依據(jù)[4-5]分析模型的能耗，模型具體構(gòu)成如圖1所示.

圖1 能耗模型的構(gòu)成Fig.1 Composition of energy consumption model

當(dāng)無(wú)線電信號(hào)經(jīng)過(guò)距離d比臨界值d0小時(shí)，需要利用自由空間模型，此時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行傳輸所消耗的能量和d的平方存在正比關(guān)系；當(dāng)d比臨界值d0大時(shí)，需要利用多路徑衰落模型，數(shù)據(jù)信號(hào)傳輸所消耗的能量和d的四次方存在正比關(guān)系[6].臨界值d0的計(jì)算表達(dá)式為

(1)

式中：hf為無(wú)線電信號(hào)被天線接收的最大距離；ht為天線高度；λ為無(wú)線電信號(hào)的實(shí)際波長(zhǎng)；L為發(fā)送能量消耗.

模型中節(jié)點(diǎn)對(duì)kbit數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)消耗能量的表達(dá)式為

ET(k，d)=ETE(k)+ETA(k，d)=

(2)

式中：ETA(k，d)為kbit數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)無(wú)線電信號(hào)經(jīng)過(guò)距離d的能量消耗；ETE(k)為傳輸電路對(duì)kbit數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)能量的消耗；Eelec為異構(gòu)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)接收或轉(zhuǎn)發(fā)單位比特?cái)?shù)據(jù)消耗的能量；Efs為自由空間模型對(duì)應(yīng)的放大器傳輸能耗參數(shù)[7]；Emp為多路徑衰落模型對(duì)應(yīng)的放大器傳輸能耗參數(shù)[8].

模型中接收電路對(duì)kbit數(shù)據(jù)進(jìn)行接收時(shí)消耗能量的計(jì)算表達(dá)式[9-10]為

ER(k)=kEelec

(3)

1.2 簇群建立

在構(gòu)建異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法簇群的過(guò)程中，隨機(jī)選取簇頭節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)需要滿足：在一個(gè)回合中，當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)作為集群的簇頭時(shí)，該節(jié)點(diǎn)以后不能再作為簇頭，但需要排除所有節(jié)點(diǎn)都已經(jīng)作為簇群簇頭的情況[11-12]，這樣就可以保證監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有平等的機(jī)會(huì)進(jìn)行簇頭競(jìng)選.另外，簇頭節(jié)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)目也非常重要，構(gòu)建異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法簇群的具體流程如圖2所示.

1.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)

當(dāng)集群請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)接收到集群頭的碼分多址(CDMA)碼和時(shí)分多址(TDMA)時(shí)隙時(shí)，開(kāi)始轉(zhuǎn)發(fā)傳輸數(shù)據(jù)[13].節(jié)點(diǎn)將實(shí)時(shí)采集監(jiān)控區(qū)域的數(shù)據(jù)信息，并轉(zhuǎn)發(fā)到集群頭.轉(zhuǎn)發(fā)需要在TDMA插槽的指定時(shí)間內(nèi)完成.發(fā)送后，節(jié)點(diǎn)進(jìn)入休眠狀態(tài)，以節(jié)省能量[14]，集群頭需要處理數(shù)據(jù)信息并發(fā)送到基站，轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的具體流程如圖3所示.當(dāng)基站完成數(shù)據(jù)信息收集后，異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)將進(jìn)行下一輪數(shù)據(jù)信息的收集.

1.4 網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法

基于狼群算法建立路由路徑，并制訂路徑選擇策略，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法[15-17].異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法主要分為3個(gè)步驟：

圖2 構(gòu)建聚類(lèi)路由算法簇群的流程Fig.2 Flow chart of cluster construction for clustering routing algorithm

圖3 轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)流程Fig.3 Flow chart of data forwarding

1) 通過(guò)簇首對(duì)前驅(qū)節(jié)點(diǎn)的信息進(jìn)行收集，包括該節(jié)點(diǎn)目前剩余能量Epre-cur等.根據(jù)節(jié)點(diǎn)ID序號(hào)對(duì)全部路徑的前驅(qū)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排列，獲取全部前驅(qū)節(jié)點(diǎn)目前剩余能量之和EALL.

2) 對(duì)各前驅(qū)節(jié)點(diǎn)的目前備選概率進(jìn)行計(jì)算，即

(4)

式中，Ecur_i為前驅(qū)節(jié)點(diǎn)的目前能量.

3) 根據(jù)節(jié)點(diǎn)ID序號(hào)實(shí)施概率相加.在開(kāi)始選擇各輪路徑之前，通過(guò)簇首節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)q，該隨機(jī)數(shù)位于0到1之間.當(dāng)該隨機(jī)數(shù)滿足Pcur_i+Pcur_i+1+…+Pcur_w-1

2 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證設(shè)計(jì)的異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法的應(yīng)用性能，對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.通過(guò)軟件MATLAB R2012a對(duì)算法的運(yùn)行進(jìn)行模擬.在監(jiān)測(cè)環(huán)境內(nèi)對(duì)異構(gòu)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)散布，構(gòu)成實(shí)驗(yàn)異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，并分析吞吐量(單位時(shí)間內(nèi)實(shí)際傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量)，傳輸數(shù)據(jù)量越大，其所需能耗越多.將從某多跳分層異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中獲取的3～5層網(wǎng)絡(luò)吞吐量數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[18].仿真環(huán)境的實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1所示，主要數(shù)據(jù)參數(shù)如表2所示.

表1 仿真環(huán)境實(shí)驗(yàn)參數(shù)Tab.1 Experimental parameters of simulation environment

表2 主要數(shù)據(jù)參數(shù)Tab.2 Main data parameters

實(shí)驗(yàn)分別模擬3～5層異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的效果，能耗模擬結(jié)果如圖4所示.

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

在異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3～5層時(shí)，將基于狼群算法的異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法與文獻(xiàn)[2]、[3]算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)吞吐量數(shù)據(jù)對(duì)比，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果如表3所示.

圖4 異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗模擬Fig.4 Energy consumption simulation for heterogeneous wireless sensor networks

根據(jù)表3的網(wǎng)絡(luò)吞吐量數(shù)據(jù)對(duì)比可知，當(dāng)異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3～5時(shí)，本文算法的網(wǎng)絡(luò)吞吐量高于文獻(xiàn)[2]、[3]算法，這是因?yàn)楸疚囊肜侨核惴ń⒙酚陕窂剑⒏鶕?jù)制訂的路徑選擇策略，在沒(méi)有幀丟失的情況下，擴(kuò)大設(shè)備能夠接收的最大速率，擴(kuò)大吞吐量.

3 結(jié) 論

本文提出了基于狼群算法的異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)路由算法，分析了異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量消耗的一階無(wú)線模型.當(dāng)集群路由算法的集群請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)接收到簇頭的碼分多址碼和時(shí)分多址時(shí)隙時(shí)，開(kāi)始轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù).引入狼群算法建立路由路徑，并根據(jù)所建立的路徑選擇策略，對(duì)異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇路由算法進(jìn)行優(yōu)化.在3～5層網(wǎng)絡(luò)層數(shù)中實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)吞吐量的提升，為異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期與可擴(kuò)展性的提升提供理論參考.

表3 網(wǎng)絡(luò)吞吐量數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果Tab.3 Comparison results of network throughput