王霓虹，劉曉錫

林區(qū)生態(tài)環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的搭建對(duì)獲取被監(jiān)測(cè)區(qū)域相關(guān)參數(shù)的動(dòng)態(tài)信息具有非常重要的意義。鑒于在基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) (wsn)的監(jiān)測(cè)平臺(tái)的系統(tǒng)體系中，節(jié)點(diǎn)的能量消耗的低數(shù)量級(jí)是目前需要解決的首要問(wèn)題。在復(fù)雜的林區(qū)生態(tài)監(jiān)測(cè)環(huán)境中，通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的傳感節(jié)點(diǎn)周期性的采集數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)融合和聚合的方式處理后，只把有效的數(shù)據(jù)傳輸給匯聚節(jié)點(diǎn) (sink節(jié)點(diǎn))，從而能夠減少傳輸數(shù)據(jù)量，節(jié)省傳感節(jié)點(diǎn)有限的能量消耗，延長(zhǎng)監(jiān)測(cè)區(qū)域傳感器網(wǎng)絡(luò)的續(xù)航能力［1］。

1 低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議

1.1 低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議概述

低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議 (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是在運(yùn)行過(guò)程中不斷的循環(huán)執(zhí)行簇的重構(gòu)過(guò)程，把整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的能量負(fù)載均勻的分派到網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)中能量的額外消耗、從而提高網(wǎng)絡(luò)的續(xù)航能力，我們選用的能耗模形是first順序無(wú)線電參考模形［2］，如圖1所示，其中簇的每次構(gòu)建過(guò)程我們都是采用回合制來(lái)闡述，可以將每一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)的回合分成兩個(gè)階段:簇頭的選擇與建立階段、傳輸數(shù)據(jù)的穩(wěn)定階段。為了降低簇頭建立過(guò)程中和傳輸過(guò)程中能量的消耗，數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸?shù)臅r(shí)間分配要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)簇頭節(jié)點(diǎn)選定過(guò)程的時(shí)間。各個(gè)簇的形成過(guò)程可以定義為一下幾個(gè)階段:簇頭節(jié)點(diǎn)的選擇、簇頭節(jié)點(diǎn)的廣播、簇頭節(jié)點(diǎn)的建立和調(diào)度機(jī)制的生成［3］。

簇頭節(jié)點(diǎn)的選擇階段:跟據(jù)所鋪設(shè)網(wǎng)絡(luò)中蔟首節(jié)點(diǎn)總數(shù)和到目前為止其中各個(gè)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)成為簇頭節(jié)點(diǎn)地輪數(shù)，從而來(lái)做出決定。其中具體的判定方法如下:每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)采用random的方式，從0～1范圍內(nèi)選取任意值。假設(shè)隨機(jī)分配的值不大于某一個(gè)閾值，則這個(gè)節(jié)點(diǎn)將被定義為臨時(shí)的粗頭節(jié)點(diǎn)。

簇頭節(jié)點(diǎn)的廣播階段:通過(guò)發(fā)布廣播來(lái)號(hào)召整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的傳感節(jié)點(diǎn)，具體屬于網(wǎng)絡(luò)中的那個(gè)簇由其接收到的信號(hào)的強(qiáng)度來(lái)判定，通過(guò)廣播信號(hào)的強(qiáng)度來(lái)通知相應(yīng)的簇頭節(jié)點(diǎn)，從而來(lái)完成這個(gè)簇的建立。最終，簇頭節(jié)點(diǎn)將通過(guò)TDMA的編碼形式向簇中每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)分配器相應(yīng)的工作時(shí)間段來(lái)傳遞采集的數(shù)據(jù)。

每次單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送n為有效信息至dm以外的距離消耗的能量為:

匯聚節(jié)點(diǎn) (sink節(jié)點(diǎn))接收n位有效數(shù)據(jù)耗費(fèi)的能量為:

nEelec:發(fā)送電路和接收電路每處理n位有效數(shù)據(jù)的能量消耗，在這里假設(shè)兩者耗能相同;數(shù)量級(jí)N:與選定的無(wú)限信道有關(guān)的常量;εamp:信號(hào)放大器的參數(shù)決定 (放大倍數(shù))，所選信道的模型決定其取值。

圖1 第一順序無(wú)線電模型Fig.1 The first order radio model

1.2 低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議算法設(shè)計(jì)思想

Leach協(xié)議跨越幾個(gè)層次實(shí)現(xiàn)的協(xié)議，Leach應(yīng)用在最高層application。他是自適應(yīng)分簇拓?fù)渌惴āＶ芷趫?zhí)行，每輪循環(huán)簇建立階段 (setup phase)和穩(wěn)定運(yùn)行階段 (ready phase)［5-6］。簇建立階段和穩(wěn)定運(yùn)行階段所持續(xù)的時(shí)間總和為一輪(round)。為減少協(xié)議開(kāi)銷，穩(wěn)定運(yùn)行階段的持續(xù)時(shí)間要長(zhǎng)于簇建立階段。為了節(jié)省資源開(kāi)銷，穩(wěn)定階段的持續(xù)時(shí)間要大于建立階段的持續(xù)時(shí)間。蔟的建立過(guò)程可分成4個(gè)階段:蔟首節(jié)點(diǎn)的選擇、蔟首節(jié)點(diǎn)的廣播、蔟首節(jié)點(diǎn)的建立和調(diào)度機(jī)制的生成。

(1)簇頭建立階段 (setup phase):初始階段，每個(gè)階段從0和1中隨機(jī)的產(chǎn)生一個(gè)數(shù)，如果這個(gè)數(shù)小于閾值T(n)，該節(jié)點(diǎn)就成為當(dāng)前的簇頭節(jié)點(diǎn)。

這林區(qū)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，方程 (1)可以寫(xiě)成如下的形式:式中:P為期望的簇頭數(shù)在所有傳感器節(jié)點(diǎn)的百分比的占有率，r為競(jìng)爭(zhēng)選舉的回合數(shù)， (r×mod)表示在當(dāng)前回合中以被選為粗頭的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，G為這一輪循環(huán)中未當(dāng)選過(guò)簇頭節(jié)點(diǎn)的集合。

(2)數(shù)據(jù)傳輸階段:一個(gè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸會(huì)影響相鄰的簇。為了減少干擾信號(hào)的相互作用，簇相互之間采用不同的CDMA編碼。簇頭可以決定本簇的所使用的編碼方式。

當(dāng)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)接受到這個(gè)消息后，它們會(huì)在各自的時(shí)間槽內(nèi)發(fā)送數(shù)據(jù)。每個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)收到所有的數(shù)據(jù)后，執(zhí)行信號(hào)處理函數(shù)壓縮數(shù)據(jù)為一個(gè)信號(hào)，并將這個(gè)合成的信號(hào)發(fā)給接收節(jié)點(diǎn)［7-8］。

2 優(yōu)化算法模型的提出

本算法將數(shù)據(jù)的融合和冗余數(shù)據(jù)的剔除提前到簇頭節(jié)點(diǎn)，即同類多傳感器平均值法［4］

第一步:負(fù)責(zé)信息采集的傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)沒(méi)有顯著差異的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行第一步的篩選和剔除;

第二步:對(duì)簇內(nèi)的各個(gè)成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采用品均值法處理后統(tǒng)一發(fā)送給管理節(jié)點(diǎn);

第三步:管理節(jié)點(diǎn)將最后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)以備以后數(shù)據(jù)的對(duì)比。

2.1 前端融合算法的提出

網(wǎng)絡(luò)前端簇頭成員的融合算法，都主要通過(guò)以下兩個(gè)公式:

其中函數(shù)式A(t)主要用于判定傳感器采集到的當(dāng)前數(shù)據(jù)信息曾經(jīng)是否已經(jīng)出現(xiàn)并記錄過(guò)，比較當(dāng)前采集到的信息與臨近時(shí)間段采集的參數(shù)信息是否滿足其差的模值大于某一規(guī)定的閾值時(shí)才會(huì)定義為有效的數(shù)據(jù)而不進(jìn)行剔除［9-10］。

函數(shù)式s(t)的主要作用判定當(dāng)前的簇頭節(jié)點(diǎn)是否接收到簇成員節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)男畔?，若?dāng)前采集到的信息與臨近時(shí)間段采集的參數(shù)信息是相似或基本沒(méi)有什么變化時(shí)，就只傳送一個(gè)state關(guān)鍵字。

2.2 算法的性能分析

算法的描述與分析是基于對(duì)發(fā)送的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行不同的編碼或不同的信道發(fā)送，數(shù)據(jù)經(jīng)多跳傳輸?shù)絪ink節(jié)點(diǎn)過(guò)程中消耗掉的能量。

以下的分析我們做出兩個(gè)理想化的假設(shè):

第一，理想化的假定林區(qū)監(jiān)測(cè)環(huán)境的傳感器網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集的節(jié)點(diǎn)都單位時(shí)間內(nèi)都平均采集M位的原始數(shù)據(jù)，然后將“毛數(shù)據(jù)” (初始數(shù)據(jù))壓縮處理后發(fā)送到鄰近的sink節(jié)點(diǎn);數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)自適應(yīng)處理后的結(jié)果放在一個(gè)壓縮包內(nèi)傳送給通信距離內(nèi)的sink節(jié)點(diǎn)，假設(shè)規(guī)定本數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)位為n。

第二，基于監(jiān)測(cè)環(huán)境中傳感器網(wǎng)絡(luò)各個(gè)之間的距離為定值d;對(duì)采集的數(shù)據(jù)的發(fā)送是基于低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議算法的基礎(chǔ)上提出的，對(duì)于擁有i個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)的簇來(lái)講，其數(shù)據(jù)的分組通過(guò)本簇的簇頭發(fā)送到鄰近的sink節(jié)點(diǎn)需要被轉(zhuǎn)發(fā)j次;

第三，傳感采集節(jié)點(diǎn)或簇頭傳送單位的數(shù)據(jù)能耗為:Etx(n，d);簇頭節(jié)點(diǎn)或sink節(jié)點(diǎn)每接收單位的數(shù)據(jù)信息的能耗為:Erx(n);對(duì)于通過(guò)不同編碼或不通信道向sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送的簇成員節(jié)點(diǎn)的耗能這樣統(tǒng)一計(jì)算，通信總的能耗為:P(注:其中不包括sink節(jié)點(diǎn)的耗能)以及簇頭接收發(fā)送時(shí)的能耗PC。

(1)毛數(shù)據(jù) (原始數(shù)據(jù))的直接傳送。

(2)計(jì)算均值后傳輸數(shù)據(jù)。

若簇中的各個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)待傳送的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)對(duì)比存在很大的出入時(shí)，應(yīng)將所有采集到的“毛數(shù)據(jù)”發(fā)向該簇頭節(jié)點(diǎn)，此時(shí)通信數(shù)據(jù)量最大，耗能最多［7］。因此，我們不難得出，數(shù)據(jù)融合后通信量必定會(huì)減少，其能量消耗也必然有所改善。對(duì)于林區(qū)這樣的高數(shù)據(jù)量并復(fù)雜環(huán)境的監(jiān)測(cè)有很大的適用性［11-14］。

2.3 網(wǎng)絡(luò)前端簇頭節(jié)點(diǎn)的融合算法改進(jìn)

本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自實(shí)驗(yàn)林區(qū)的數(shù)據(jù)采集，通過(guò)MATLAB7.0測(cè)試融合前后的能耗是否有所優(yōu)化。比較未經(jīng)處理的“毛數(shù)據(jù)”的直接傳送與采用average法模型的耗能最大值時(shí)進(jìn)行分析。主要分析的有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):每個(gè)回合中各個(gè)簇的總的能耗以及每個(gè)回合中死亡的簇成員數(shù)。

基于林區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的復(fù)雜性，本實(shí)驗(yàn)的環(huán)境林場(chǎng)建立在實(shí)驗(yàn)林場(chǎng)內(nèi)模擬的網(wǎng)絡(luò)范圍為:0.3 km ×0.2 km，其中布設(shè)的傳感器密度為:10個(gè)/m2。sink節(jié)點(diǎn)布設(shè)在實(shí)驗(yàn)林場(chǎng)的中央處。通過(guò)所得到的數(shù)據(jù)如圖2和圖3所示。

通過(guò)圖2可以看出算法的提出，優(yōu)化了節(jié)點(diǎn)的耗能率，前端數(shù)據(jù)融合算法的提出，使簇成員節(jié)點(diǎn)的成活率得到了保證，改善了監(jiān)測(cè)區(qū)域中網(wǎng)絡(luò)的續(xù)航能力。

圖3反應(yīng)出了通過(guò)簇頭地?cái)?shù)據(jù)融合優(yōu)化了能量的管理，進(jìn)而減少了能量的消耗，同樣提高了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的續(xù)航能力，改善的監(jiān)測(cè)區(qū)域中無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能

圖2 時(shí)間—存活節(jié)點(diǎn)數(shù)示意圖Fig.2 Diagram of time-surviving nodes

圖3 能量消耗—時(shí)間示意圖Fig.3 Energy consumption-time

3 結(jié)論

由于林區(qū)監(jiān)測(cè)環(huán)境的復(fù)雜性，毛數(shù)據(jù)的高冗余度，并且需要周期性的對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并傳輸。本篇文章提出了將數(shù)據(jù)融合提前并采用average算法，基于低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議之上，通過(guò)實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證表明理論和性能的分析，很明顯的該算法具有很好的數(shù)據(jù)聚合效率，降低了數(shù)據(jù)的冗余度，對(duì)周期性回饋的林區(qū)環(huán)境參數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)特別適用。

［1］顧先問(wèn).無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中低能耗分簇路由協(xié)議的研究［D］.合肥:合肥工業(yè)大學(xué)，2009.

［2］柯 煒.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)及其研究難點(diǎn)［J］.電信科學(xué)，2005(6):9-12.

［3］鄧璐娟，馮巧玲，李淑君，等.智能溫室環(huán)境控制的研究現(xiàn)狀與發(fā)展方向［J］.鄭州輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2003，18(4):76-81.

［4］李戰(zhàn)明，陳若珠，張保梅.同類多傳感器平均值法估計(jì)的數(shù)據(jù)級(jí)融合算法研究［J］.蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，8(32):64-67.

［5］戴逸松.微弱信號(hào)檢測(cè)方法及儀器［M］.北京:國(guó)防工業(yè)出版社，1994.

［6］翟翌立.基于總均方誤差最小條件下的多傳感器最優(yōu)數(shù)據(jù)融合算法［J］.吉林工學(xué)院學(xué)報(bào)，1996，7(17):82-84.

［7］章燕申.最優(yōu)估計(jì)與工程應(yīng)用［M］.北京:宇航出版社，1991.

［8］陶 陶，張輝宜，江 波，等.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在車輪熱處理爐溫度測(cè)量中的應(yīng)用［J］，中國(guó)儀表，2008(1):59-61.

［9］吳曉嘉.多傳感器數(shù)據(jù)融合在溫室智能控制中的應(yīng)用［D］.太原:太原理工大學(xué)，2005.

［10］孫利民，葉 池，廖 勇.傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由機(jī)制［J］.計(jì)算機(jī)科學(xué)，2004(6):24-31.

［11］王 杰，沈佳杰.基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的溫濕度監(jiān)控系統(tǒng)［J］.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2009(7):7-8.

［12］邢劭謙，宋哲存.ZigBee無(wú)線任感與衛(wèi)星定位技術(shù)在森林火災(zāi)預(yù)警中的應(yīng)用［J］.森林工程，27(6):36-39.

［13］高連波.ZigBee無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在樓宇溫度采集上的應(yīng)用［J］.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2009(11):9-10.

［14］樊冬溫，李應(yīng)珍，楊雪峰，等.我國(guó)林業(yè)機(jī)械實(shí)施技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)戰(zhàn)略的思考［J］.林業(yè)機(jī)械與木工設(shè)備，2011，39(12):10-12.