董丹丹,劉波峰*,董 曦,閃超星

(1.湖南大學(xué)機(jī)器人視覺與控制技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室,長沙 410082;2.無錫南泉礦山設(shè)備有限公司,江蘇 無錫 214000;3.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,長沙 410082)

基于ETLB-DEEC的精細(xì)農(nóng)業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究*

董丹丹1,劉波峰1*,董 曦2,閃超星3

(1.湖南大學(xué)機(jī)器人視覺與控制技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室,長沙 410082;2.無錫南泉礦山設(shè)備有限公司,江蘇 無錫 214000;3.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,長沙 410082)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于精細(xì)農(nóng)業(yè)信息獲取與管理已成為一種趨勢(shì)和必然,針對(duì)WSN在大規(guī)模農(nóng)田種植監(jiān)測領(lǐng)域中所面臨的監(jiān)測面積大、監(jiān)測時(shí)間長、低功耗要求、地勢(shì)復(fù)雜以及作物多樣等問題,深入研究基于DEEC的等邊三角形節(jié)點(diǎn)部署的負(fù)載均衡成簇協(xié)議ETLB-DEEC(Equilateral Triangle Load Balancing-DEEC),采用等邊三角形網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)部署方式與網(wǎng)絡(luò)分區(qū),提出“孤兒節(jié)點(diǎn)”和“收容節(jié)點(diǎn)”的概念。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)一種面向基站最短路徑簇間多跳尋優(yōu)機(jī)制,可找尋多條最短路徑協(xié)議。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的協(xié)議具備高效節(jié)省傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)、實(shí)現(xiàn)全局網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡,提高網(wǎng)絡(luò)能量利用率,延長WSN整體生命周期等功能和特點(diǎn)。

異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò);負(fù)載均衡成簇協(xié)議;等邊三角形節(jié)點(diǎn)部署;精細(xì)農(nóng)業(yè);農(nóng)田監(jiān)測

在精細(xì)農(nóng)業(yè)[1]中,遠(yuǎn)程信息的獲取是目前需要攻克的一個(gè)難題。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于精細(xì)農(nóng)業(yè)信息化已成為精細(xì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展趨勢(shì)[2],可解決在傳統(tǒng)農(nóng)田種植方式中存在的數(shù)據(jù)獲取難度大、傳輸不及時(shí)、資源投入高等問題。借助無線傳感器網(wǎng)絡(luò),能實(shí)時(shí)獲取農(nóng)田土壤、作物和環(huán)境信息,準(zhǔn)確地進(jìn)行灌溉、施肥和噴灑農(nóng)藥,有效節(jié)約水資源,減少環(huán)境污染。但是如何解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在精細(xì)農(nóng)田應(yīng)用中數(shù)量眾多,分布密度高的傳感器節(jié)點(diǎn)的實(shí)際部署問題,如何延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期,這些都亟待解決。

成簇協(xié)議是有效管理網(wǎng)絡(luò)能耗以及改進(jìn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能的方法之一。LEACH[3]協(xié)議算法簡單、成簇速度快,是典型的分布式成簇算法,其缺點(diǎn)是節(jié)點(diǎn)等概率的當(dāng)選簇首,沒有考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量,而且容易造成簇首分布不均勻。文獻(xiàn)[4]改進(jìn)了LEACH算法簇首分布不均勻的缺點(diǎn),考慮了分簇后簇內(nèi)的通信開銷,簇首的選舉概率直接和該節(jié)點(diǎn)的剩余能量相關(guān),但是HEED只適合同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)[5]將節(jié)點(diǎn)以組織成鏈的形式,鏈的形成由每個(gè)節(jié)點(diǎn)或者基站計(jì)算得到,但是需要知道網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞娜中畔ⅰＮ墨I(xiàn)[6]分析正六邊形、正四邊形規(guī)則部署以及隨機(jī)部署3種方式下覆蓋率與節(jié)點(diǎn)間距離的關(guān)系,完全覆蓋情況下放置節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

本文針對(duì)異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò),提出ETLB-DEEC協(xié)議,協(xié)議以DEEC[7](Distributed Energy-Efficient Clustering algorithm)算法為基礎(chǔ),結(jié)合等邊三角形網(wǎng)格均勻部署傳感器節(jié)點(diǎn),將網(wǎng)絡(luò)區(qū)域均分;選擇簇首時(shí),盡可能使每個(gè)區(qū)域都有簇首生成,提出了“孤兒節(jié)點(diǎn)”和“收容節(jié)點(diǎn)”的概念;簇首向基站傳輸數(shù)據(jù),采用單跳和多跳結(jié)合的方式,找尋多條最短路徑。改進(jìn)后的協(xié)議,以低成本、節(jié)點(diǎn)便捷部署、低功耗與實(shí)際的環(huán)境適應(yīng)性為目標(biāo),更好地適應(yīng)面向精細(xì)農(nóng)業(yè)的大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)。

1 節(jié)點(diǎn)部署和DEEC算法分析

1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署分析

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在精細(xì)農(nóng)業(yè)農(nóng)田的實(shí)際監(jiān)測應(yīng)用中,傳感器節(jié)點(diǎn)的位置和數(shù)量會(huì)影響系統(tǒng)的信息準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性,若傳感器節(jié)點(diǎn)放置過多,會(huì)出現(xiàn)冗余,增加系統(tǒng)的能耗,網(wǎng)絡(luò)成本增加。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)首要解決的問題就是節(jié)點(diǎn)的部署問題。

本文所監(jiān)測的對(duì)象是農(nóng)田,農(nóng)田覆蓋范圍廣,每年也會(huì)翻耕,合理的節(jié)點(diǎn)部署不僅可以提高網(wǎng)絡(luò)工作效率、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能,降低成本,更好的完成信息獲取和傳輸數(shù)據(jù)[8]。針對(duì)這一問題,傳感器節(jié)點(diǎn)的部署主要考慮網(wǎng)格部署。網(wǎng)格部署主要有正四邊形部署,正六邊形部署。

1.2 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)

為有效回收利用農(nóng)田傳感器節(jié)點(diǎn),會(huì)在原有死亡節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)上布置新的,相比先前的節(jié)點(diǎn),各節(jié)點(diǎn)就不可能均等地使用能量,傳感器網(wǎng)絡(luò)也會(huì)呈現(xiàn)出能量異構(gòu)的特點(diǎn)。本文所采用協(xié)議的節(jié)點(diǎn)間傳輸數(shù)據(jù)的能耗取決于發(fā)送端節(jié)點(diǎn)與接收端節(jié)點(diǎn)之間的距離。當(dāng)發(fā)送端發(fā)送lbit數(shù)據(jù),傳輸距離為d時(shí)發(fā)送端節(jié)點(diǎn)消耗的能量為[9]:

(1)

接收端節(jié)點(diǎn)消耗的能量為:

ERx(l)=lEelec

(2)

式中:Eelec=50 nJ/bit為發(fā)送或接收單位比特電路消耗的能量;由于εfs和εamp已知,臨界值d0約為87.7 m。εfs=10 pJ/(bit/m2)為自由空間模型中功率放大器能量消耗的比例系數(shù),當(dāng)發(fā)送距離小于時(shí),采用自由空間模型;εamp=0.001 3 pJ(bit/m4)為多徑衰落模型中功率放大器能量消耗的比例系數(shù),當(dāng)發(fā)送距離大于等于d0時(shí),采用多路衰減模型。

1.3 DEEC算法分析

DEEC[7]是基于LEACH協(xié)議并且適用于多級(jí)能量異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的分布式能量有效分簇成簇算法,DEEC協(xié)議的簇首選舉,使得初始能量較大的節(jié)點(diǎn)和剩余能量較大的節(jié)點(diǎn)選為簇首的機(jī)會(huì)增大,使簇首的選舉能適應(yīng)能量的變化,從而均衡網(wǎng)絡(luò)的能耗,延長網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期。文獻(xiàn)[10]在DEEC的基礎(chǔ)上,通過一個(gè)概率密度函數(shù)計(jì)算出每一個(gè)節(jié)點(diǎn)成為簇首的概率,使得網(wǎng)絡(luò)生命周期最長且基站收到的數(shù)據(jù)包最多。

在LEACH協(xié)議中,節(jié)點(diǎn)每輪成為一次簇首,其中ni表示節(jié)點(diǎn)si的簇首選舉周期,popt為優(yōu)化簇首比例,ni和popt互為倒數(shù),在DEEC協(xié)議中,節(jié)點(diǎn)初始能量在[E0,E0(1+αmax)]內(nèi)隨機(jī)分布,其中E0為初始能量下限,α是能量倍數(shù)。Ei(r)為節(jié)點(diǎn)i在第r輪的剩余能量,n為傳感器節(jié)點(diǎn)總數(shù),在第r輪中網(wǎng)絡(luò)中的平均剩余能量[7]為:

(3)

節(jié)點(diǎn)成為簇首的概率為:

(4)

DEEC采用平均剩余能量的估算方法,用估算值代替實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的平均剩余能量來計(jì)算節(jié)點(diǎn)的簇首選舉概率。假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)每輪中消耗的能量相同,Etotal為網(wǎng)絡(luò)初始總能量,R為總網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的總輪數(shù),第r輪的平均剩余能量估算值為[8]:

(5)

網(wǎng)絡(luò)中每一輪選舉的優(yōu)化簇首數(shù)目為[11]:

(6)

DEEC協(xié)議和LEACH協(xié)議類似,每個(gè)輪轉(zhuǎn)周期分為3個(gè)階段:簇首選舉、組織成簇階段和簇的路由[12]。每一輪每個(gè)節(jié)點(diǎn)先根據(jù)pi的公式算出自身成為簇首的概率,然后產(chǎn)生一個(gè)0到1之間的隨機(jī)數(shù),如果節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的這個(gè)隨機(jī)數(shù)小于這一輪設(shè)定的閾值T(si),則該節(jié)點(diǎn)被選為這一輪的簇首。然后該節(jié)點(diǎn)向周邊其他節(jié)點(diǎn)廣播“加入簇”(簇首的ID號(hào)及剩余能量)的消息,聲明自己是簇首,其他的非簇首節(jié)點(diǎn)則根據(jù)所接收到的所有信號(hào)并選擇最強(qiáng)信號(hào)的簇首作為自己的簇首,并發(fā)送加入簇請(qǐng)求,隨后,簇首向簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)分配TDMA時(shí)隙并且廣播。簇首不是固定的,在整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期內(nèi),每一輪網(wǎng)絡(luò)都會(huì)重新在所有節(jié)點(diǎn)中選舉簇首,每個(gè)存活節(jié)點(diǎn)都有可能被選為簇首。

在數(shù)據(jù)通信階段,普通傳感器節(jié)點(diǎn)在自己的時(shí)隙內(nèi)將采集到的數(shù)據(jù)傳送給所在的簇的簇首,然后,簇首將接收到的信息進(jìn)行融合處理后,通過單跳的方式直接發(fā)送給基站。穩(wěn)定階段持續(xù)一段時(shí)間后,網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)入到簇的建立階段,進(jìn)行下一輪的簇重構(gòu),不斷循環(huán)。閾值T(si)的計(jì)算公式[7]為:

(7)

式中:G為剩余的1/pi輪循環(huán)中未當(dāng)選過簇首的節(jié)點(diǎn)的集合。

2 ETLB-DEEC協(xié)議

2.1 基于等邊三角形網(wǎng)格的傳感器節(jié)點(diǎn)部署

在農(nóng)田區(qū)域覆蓋中,要求區(qū)域中的每一點(diǎn)至少被一個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)所覆蓋,同時(shí)保證網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的通信連通性,并在滿足覆蓋和連通要求的前提下,盡可能減少所需節(jié)點(diǎn)數(shù),傳感器節(jié)點(diǎn)之間的重疊面積盡可能小,使網(wǎng)絡(luò)成本最小。

圖1 等邊三角形節(jié)點(diǎn)部署

傳感器節(jié)點(diǎn)按照?qǐng)D1所示網(wǎng)格部署。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳感面積充分利用,實(shí)現(xiàn)整個(gè)農(nóng)田區(qū)域S(L*M)無縫覆蓋,假設(shè)N是網(wǎng)絡(luò)所需最少節(jié)點(diǎn)數(shù),R是節(jié)點(diǎn)傳感半徑,L為農(nóng)田區(qū)域的長,M為農(nóng)田區(qū)域的寬,保證覆蓋率為1的情況下,需要放置的節(jié)點(diǎn)數(shù)N[6]至少為:

(8)

2.2 網(wǎng)絡(luò)通信模型

本文中ETLB-DEEC協(xié)議采用的網(wǎng)絡(luò)模型作如下假設(shè):①所有傳感器節(jié)點(diǎn)按照等邊三角形網(wǎng)格部署,節(jié)點(diǎn)位置固定且具有臨時(shí)的唯一編號(hào)和坐標(biāo);②傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)定3種狀態(tài):“預(yù)備”、“工作”和“休眠”;③傳感器節(jié)點(diǎn)初始能量在某區(qū)間內(nèi)取值,能量有限,都具有數(shù)據(jù)融合的能力,傳感器節(jié)點(diǎn)彼此可以相互通信;④基站位置固定且能量充足;⑤點(diǎn)通過信號(hào)強(qiáng)度來估計(jì)距離,能根據(jù)距離的遠(yuǎn)近調(diào)節(jié)發(fā)射功率。

2.3 網(wǎng)絡(luò)分區(qū)

假設(shè)N個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)按照等邊三角形網(wǎng)格均勻分布在一個(gè)M×M的正方形區(qū)域內(nèi)。不管是LEACH還是DEEC,在簇首選舉時(shí),會(huì)產(chǎn)生隨機(jī)概率,雖然閾值T(si)能讓傳感器網(wǎng)絡(luò)整個(gè)周期內(nèi)平均每輪產(chǎn)生的簇首是均勻的,但依然會(huì)出現(xiàn)簇首分布不均勻的情況,甚至出現(xiàn)某一大片區(qū)域內(nèi)沒有一個(gè)簇首,圖2為網(wǎng)絡(luò)分區(qū)圖,圖2中,藍(lán)色圓點(diǎn)代表簇首,×表示基站(Sink節(jié)點(diǎn)),白色圓點(diǎn)代表普通節(jié)點(diǎn)。C區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)的能耗就會(huì)很大。針對(duì)這類情況,改進(jìn)的算法將區(qū)域劃分為面積相等的幾個(gè)區(qū)域,區(qū)域劃分大小和數(shù)量可以根據(jù)實(shí)際情況和需求調(diào)整,本文將網(wǎng)絡(luò)劃分為4個(gè)區(qū)域,用A、B、C、D表示。具體實(shí)現(xiàn)過程如下:

在簇首生成完成后,依次對(duì)每個(gè)區(qū)域生成的簇首數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),根據(jù)簇首的坐標(biāo)確定簇首所在分區(qū),例如簇首a的坐標(biāo)axd=50,ayd=50,所以a在A區(qū)。統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域簇首的數(shù)量,每個(gè)區(qū)域應(yīng)至少有一個(gè)簇首,若某區(qū)域沒有簇首,如圖C區(qū),則應(yīng)給C區(qū)的節(jié)點(diǎn)再一次進(jìn)行簇首生成的機(jī)會(huì),若該區(qū)域在該次機(jī)會(huì)中生成了簇首,該簇首將加入到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,若沒有生成,則不再給另外一次機(jī)會(huì),簇首選舉階段結(jié)束。再一次的機(jī)會(huì)中,最后沒有選出簇首的原因有很多,如概率問題,一個(gè)周期的最后兩三輪,該區(qū)域所有的節(jié)點(diǎn)全都當(dāng)選過簇首。

圖2 網(wǎng)絡(luò)分區(qū)

2.4 面向基站最短路徑簇間多跳尋優(yōu)機(jī)制

在DEEC算法中,簇內(nèi)成員將收集的信息傳給各自的簇首,簇首將簇內(nèi)的數(shù)據(jù)融合后通過單跳的方式將這些數(shù)據(jù)傳給基站,會(huì)使與基站距離越遠(yuǎn)的簇首能耗越大,不利于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能耗均衡。

改進(jìn)的路由采用簇首面向基站方向的最短路徑尋優(yōu)方法,使用單跳和多跳相結(jié)合的方式,避免簇首直接單跳發(fā)送信息給基站,避免簇頭間出現(xiàn)環(huán)路,從而減少簇首每輪的能耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。算法具體步驟如下:

步驟1 簇首CHi在它周圍找出其鄰居簇首CHj,依次計(jì)算CHi到基站的距離,用di to Sink表示,CHj到基站的距離,用dj to Sink表示;

步驟2 判斷;若CHi到基站的距離大于CHj到基站距離,即di to Sink>dj to Sink,表明CHj離基站更近一點(diǎn)。將CHi作為參考點(diǎn),把dj to Sink小于di to Sink的點(diǎn)稱為CHi的下一跳候選簇首CNCH(Candidate for the Next-hop Cluster Head),將該點(diǎn)的坐標(biāo)信息記錄到集合NCij(Next Cluster)中,并計(jì)算CHi到CHj的距離di to j,同樣記錄在集合NCij中;

步驟3 重復(fù)步驟2,直到找到所有滿足要求的點(diǎn),然后比較NCij中di to j的值,找出最小的min_di to j,那么該簇首就為簇首CHi的下一跳簇首節(jié)點(diǎn)NHCH(Next-Hop Cluster Head);

步驟4 若在步驟2中,不存在dj to Sink小于di to Sink的點(diǎn),則表明該CHi的NHCH為基站,即該CHi直接和基站通信;

步驟5 重復(fù)步驟1,直到所有簇首都找到自己的NHCH,多條最短路徑確認(rèn)。具體流程如圖3所示。

圖3 ETLB-DEEC路由算法拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

2.5 “孤兒節(jié)點(diǎn)”和“收容節(jié)點(diǎn)”

在某些輪的組織成簇階段,普通節(jié)點(diǎn)加入簇首過程中會(huì)出現(xiàn)一類節(jié)點(diǎn),如圖3中節(jié)點(diǎn)a到離其最近的簇首C的距離da to c大于節(jié)點(diǎn)a到基站的距離da to Sink,即da to c>da to Sink,定義在組織成簇階段,普通節(jié)點(diǎn)到基站的距離小于該普通節(jié)點(diǎn)到簇首距離的節(jié)點(diǎn)a為“孤兒節(jié)點(diǎn)”,并且具有以下性質(zhì):①“孤兒節(jié)點(diǎn)”并非每輪都存在;②“孤兒節(jié)點(diǎn)”到基站的距離必然小于到離其最近的簇首節(jié)點(diǎn)的距離;③“孤兒節(jié)點(diǎn)”不能成為“收容節(jié)點(diǎn)”。

而“收容節(jié)點(diǎn)”定義為只接收“孤兒節(jié)點(diǎn)”發(fā)送的數(shù)據(jù)并把數(shù)據(jù)融合后發(fā)送給簇首的普通節(jié)點(diǎn)?！笆杖莨?jié)點(diǎn)”具有以下性質(zhì):①“收容節(jié)點(diǎn)”必然是已經(jīng)加入某個(gè)簇首的普通節(jié)點(diǎn);②“收容節(jié)點(diǎn)”只能接受“孤兒節(jié)點(diǎn)”的數(shù)據(jù),不能接收其他任何類型節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

LEACH和DEEC對(duì)類似“孤兒節(jié)點(diǎn)”的處理,都是讓其加入到簇首C,那么這類節(jié)點(diǎn)的能耗會(huì)增大。本文對(duì)此類情況提出的一種改進(jìn)方法:即不讓“孤兒節(jié)點(diǎn)”加入“簇C”,具體的處理方法如下:①首先將所有普通節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為“0”,讓滿足datoc≤datoSink條件的節(jié)點(diǎn)加入到最近的簇首,形成簇,標(biāo)記這些節(jié)點(diǎn)為“1”;②當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在“孤兒節(jié)點(diǎn)”時(shí),使“孤兒節(jié)點(diǎn)”尋找一個(gè)離自己最近的標(biāo)記為“1”的普通節(jié)點(diǎn),將自己的信息發(fā)送給該普通節(jié)點(diǎn),該普通節(jié)點(diǎn)接收融合該節(jié)點(diǎn)信息,然后發(fā)送給普通節(jié)點(diǎn)的簇首,該普通節(jié)點(diǎn)即為“收容節(jié)點(diǎn)”,另外,標(biāo)記加入“收容節(jié)點(diǎn)”的“孤兒節(jié)點(diǎn)”為“2”;③其他孤兒節(jié)點(diǎn)按照步驟2找到對(duì)應(yīng)的“收容節(jié)點(diǎn)”,并標(biāo)記自身為“2”,注意,孤兒節(jié)點(diǎn)只能找標(biāo)記為“1”的普通節(jié)點(diǎn)作為“收容所”,“孤兒節(jié)點(diǎn)”本身不能成為其他“孤兒節(jié)點(diǎn)”的“收容節(jié)點(diǎn)”。

3 仿真結(jié)果分析

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

在MATLAB R2014a仿真環(huán)境下,分別對(duì)LEACH-M、DEEC和ETLB-DEEC算法,針對(duì)存活節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)能量消耗和數(shù)據(jù)傳輸量進(jìn)行仿真,采用2組仿真。其中相同的參數(shù)如下:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)區(qū)域大小:200 m×200 m;基站坐標(biāo):(100,200);傳感器節(jié)點(diǎn)總數(shù):126;節(jié)點(diǎn)之間的距離:20 m;節(jié)點(diǎn)每次發(fā)送數(shù)據(jù)包大小:4 000 bit;εfs:10 pJ/(bit·m2);εamp:0.001 3 pJ/(bit·m2);最大仿真輪數(shù):5 000。

由于多級(jí)能量異構(gòu)表示節(jié)點(diǎn)的初始能量包含多種不同的取值,為避免實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的偶然性,進(jìn)行了2組且在兩種不同初始能量取值區(qū)間條件下[13]的仿真。第1組,取值區(qū)間[0.5,1.5],其仿真結(jié)果如圖5(a)、圖6(a)、圖7(a)所示;第2組,取值區(qū)間[1,2],其仿真結(jié)果如圖5(b)、圖6(b)、圖7(b)所示。

3.2 仿真結(jié)果與分析

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署運(yùn)行

圖4為ETLB-DEEC等邊三角形網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)部署運(yùn)行圖?！啊稹贝砥胀ü?jié)點(diǎn),“●”代表簇首,經(jīng)過多次仿真可知,簇首相對(duì)比較均勻的分布在網(wǎng)絡(luò)中,基本不會(huì)出現(xiàn)1/4以上區(qū)域沒有簇首的情況。

圖4 ETLB-DEEC等邊三角形網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)部署運(yùn)行圖

3.2.2 ETLB-DEEC與LEACH-M、DEEC協(xié)議性能仿真比較

①能量有效性的比較

為防止因隨機(jī)性造成的不同的總能量而帶來的影響,讓所有網(wǎng)絡(luò)的初始總能量都相同。圖5給出了3種協(xié)議在各自一個(gè)網(wǎng)絡(luò)生命周期內(nèi)的兩組仿真實(shí)驗(yàn):網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間和存活節(jié)點(diǎn)數(shù)量的關(guān)系,它們有共同的特征:ETLB-DEEC在較大輪數(shù)才逐漸出現(xiàn)死亡節(jié)點(diǎn),說明ETLB-DEEC的網(wǎng)絡(luò)生命周期明顯比LEACH-M和DEEC長。

圖5 運(yùn)行時(shí)間與存活節(jié)點(diǎn)數(shù)的關(guān)系

表1為兩組仿真節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間對(duì)照表,列出了第1個(gè)、10%、30%、50%、70%和90%的死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的輪數(shù)。網(wǎng)絡(luò)每輪的簇首選舉并非固定,普通節(jié)點(diǎn)會(huì)受到數(shù)據(jù)傳輸距離過長等諸多原因影響,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的第1個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)不一定就是當(dāng)前輪的簇首。若剛好第1個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)是某個(gè)簇首,該簇不能完成當(dāng)前輪轉(zhuǎn)周期,該簇普通節(jié)點(diǎn)收集的信息不能及時(shí)發(fā)送給基站或造成數(shù)據(jù)丟失,當(dāng)下一輪開始時(shí),會(huì)進(jìn)行簇重構(gòu),直到所有節(jié)點(diǎn)死亡,網(wǎng)絡(luò)生命周期結(jié)束。

表1 節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間對(duì)照表

從表1中可以看出,第1組仿真中,ETLB-DEEC第1個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間比DEEC晚172輪,比LEACH-M晚269輪,10%死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間比DEEC晚343輪,比LEACH-M晚321輪;第2組中,ETLB-DEEC第1個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間比DEEC晚289輪,比LEACH-M晚370輪,10%死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間比DEEC晚753輪,比LEACH-M晚791輪。多次仿真結(jié)果表明:由于ETLB-DEEC采用網(wǎng)絡(luò)分區(qū),讓簇首分布更均勻,“孤兒節(jié)點(diǎn)”將數(shù)據(jù)傳給“收容節(jié)點(diǎn)”,避免“孤兒節(jié)點(diǎn)”直接傳輸信息給簇首,延長網(wǎng)絡(luò)第1個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間,也延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。

圖6為兩組仿真實(shí)驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)能耗曲線,它們有共同的特征:隨著輪數(shù)的增加,能耗逐漸耗盡,且ETLB-DEEC的能耗斜率相對(duì)于DEEC和LEACH-M都較小,說明ETLB-DEEC能量消耗比DEEC和LEACH-M要少。圖6(a)中,DEEC在2 600輪左右能量基本耗盡,LEACH-M在2 900輪左右,而ETLB-DEEC在3 500輪左右。圖6(b)中,DEEC在2 900輪左右能量基本耗盡,LEACH-M在3 200輪左右,而ETLB-DEEC在3 900輪左右。相比DEEC和LEACH-M,ETLB-DEEC降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗,能量有效性更優(yōu)。

圖6 運(yùn)行時(shí)間與網(wǎng)絡(luò)能量消耗的關(guān)系

圖7 運(yùn)行時(shí)間與數(shù)據(jù)傳輸總量的關(guān)系

②網(wǎng)絡(luò)吞吐量的比較

圖7是運(yùn)行時(shí)間與數(shù)據(jù)傳輸總量的關(guān)系圖,圖7中,比較了3種協(xié)議隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間的延長,基站收到的數(shù)據(jù)總量的變化情況,在網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)生命周期內(nèi),圖7(a)中,ETLB-DEEC中基站收到的數(shù)據(jù)總量是DEEC的2.29倍、是LEACH-M的2.18倍。圖7(b)中,ETLB-DEEC中基站收到的數(shù)據(jù)總量是DEEC的2.10倍、是LEACH-M的1.98倍。

4 結(jié)論

本文針對(duì)DEEC負(fù)載不均衡問題,以良好的環(huán)境適應(yīng)性、低成本和低功耗為目標(biāo),研究面向精細(xì)農(nóng)業(yè)的WSN,提出了基于DEEC的等邊三角形節(jié)點(diǎn)部署的負(fù)載均衡算法。在ETLB-DEEC協(xié)議中,等邊三角形網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)部署的方式方便實(shí)際傳感器節(jié)點(diǎn)的部署,減少節(jié)點(diǎn)數(shù)量,并在低成本節(jié)點(diǎn)部署的基礎(chǔ)上,對(duì)DEEC協(xié)議進(jìn)行了改進(jìn),將網(wǎng)絡(luò)分區(qū),使得簇首分布更加均勻,“孤兒節(jié)點(diǎn)”和“收容節(jié)點(diǎn)”的提出,延長了網(wǎng)絡(luò)第1個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)的時(shí)間,同時(shí),采用簇頭面向基站方向的最短路徑尋優(yōu)方法,減少了簇首每輪的能耗,延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。仿真結(jié)果表明,ETLB-DEEC與DEEC和LEACH-M協(xié)議相比有更好的性能,使WSN更好地為精細(xì)農(nóng)業(yè)服務(wù),貫徹新修訂的《農(nóng)藥管理?xiàng)l例》的實(shí)施,實(shí)現(xiàn)科學(xué)施肥、灌溉和施藥,為我國糧食作物安全與高產(chǎn)提供了一種可靠的技術(shù)手段。

[1] 張偉. 面向精細(xì)農(nóng)業(yè)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 杭州:浙江大學(xué)農(nóng)業(yè)電氣化與自動(dòng)化系,2013.

[2] 黃欣,趙志剛,萬榮澤. 面向精細(xì)農(nóng)業(yè)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 農(nóng)機(jī)化研究,2017,(11):208-211.

[3] Heinzelman W B,Chandrakasan A P,Balakrishnan P. An Application-Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications,2002,4(1):660-670.

[4] Younis O,Fahmy S. HEED:A Hybrid,Energy-Efficient,Distributed Clustering Approach for Ad Hoc Sensor Networks[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing,2004,3(4):660-669.

[5] Lindsey S,Raghavendra C S. PEGASIS:Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems[J]. IEEE Aerospace Conference Proceedings,2002,13(9):1125-1130.

[6] 孫玉文. 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 南京:南京農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)電氣化與自動(dòng)化系,2013.

[7] Li Qing,Zhu Qingxin,Wang Mingwen. Design of a Distributed Energy-Efficient Clustering Algorithm for Heterogeneous Wireless Sensor Networks[J]. Computer Communications,2006,(29):2230-2237.

[8] Subir Halder,Amrita Ghosal,Sipra Das Bit. A Pre-Determined Node Deployment Strategy to Prolong Network Lifetime in Wireless Sensor Network[J]. Computer Communications,2011,34(11):1294-1306.

[9] Intanagonwiwat C,Goxindan R,Estrin D. Directed Diffusion:A Scalable and Robust Conmmunication Paradigm for Sensor Networks[C]//Proceedings of the 6th Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking,August,2000:56-67.

[10] Sander Ali Khowaja,Iqra Kanwal Lakho,Lachhman Das Dhomeja. Extending Network Life Time of WSN Through an Optimal Number of Aggregator Nodes for Data Aggregation Protocols[M]. Springer International Publishing Switzerland,2014:109-120.

[11] Samayveer Singh,Aruna Malik,Rajeev Kumar. Energy Efficient Heterogeneous DEEC Protocol for Enhancing Lifetime in WSNs[J]. Engineering Science and Technology,an International Journal,2017,(20):345-353.

[12] 葉繼華,王文,江愛文. 一種基于LEACH的異構(gòu)WSN能量均衡成簇協(xié)議[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2015,28(12):1853-1860.

[13] 鄭志明,鄭燕娥,李智仁. 一種基于DEEC的異構(gòu)節(jié)能分簇改進(jìn)算法[J]. 西華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016(1):85-88.

ResearchofWirelessSensorNetworksforPrecision
AgricultureBasedonETLB-DEEC*

DONGDandan1,LIUBofeng1*,DONGXi2,SHANChaoxing3

(1.National Engineering Laboratory of Robot Vision and Control Technology of Hunan University,Changsha 410082,China;2.Wuxi Nanquan Mining equipment Limited Company,Wuxi Jiangsu 214000,China;3.College of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China)

Nowadays,applying acquisition and management information of wireless sensor networks technology has become a inevitable trade of precision agriculture. For large-scale farmland planting monitoring area,challenges are the requirement of detecting large-scale,long time detection,complex terrain,lower power achievement and species diversity. This article is thoroughly talking about ETLB-DEEC which can solve the above problems by using“Orphan Node”and“Asylum Node”,and applying node deployment with equilateral triangle grid and network division tactics. Based on ETLB-DEEC,a base oration design of shortest path between each cluster multi-hop optimization mechanism has been discussed,which can find multiple shortest path. The simulation proved that ETLB-DEEC can effectively save the quantity of sensors and can realize load balance of the whole network,which also improve the usage efficiency of network power and extend the lifetime of the WSN.

heterogeneous wireless sensor networks;load balancing clustering protocol;equilateral triangle nodes deploying;precision agriculture;farmland monitoring

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.12.023

項(xiàng)目來源:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61471167)

2017-06-07修改日期2017-08-12

TP393;S24

A

1004-1699(2017)12-1918-07

董丹丹(1992-),女,湖南常德人,碩士研究生,研究方向?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù),584751750@qq.com;

劉波峰(1962-),男,碩士研究生導(dǎo)師,主要從事儀器科學(xué)、自動(dòng)化檢測裝置,無線傳感網(wǎng)絡(luò),新能源分布式發(fā)電,智能電網(wǎng)等方向的研究工作,liubofeng1980@126.com。