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無線網(wǎng)狀網(wǎng)中延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的機會路由

2019-07-12 03:15徐玉斌
太原科技大學(xué)學(xué)報 2019年4期
關(guān)鍵詞:測度路由生命周期

徐 倩,徐玉斌

(太原科技大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,太原 030024)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[1](Wireless Sensor Networks, WSNs)是由很多個傳感器節(jié)點構(gòu)成的多跳網(wǎng)絡(luò),普遍應(yīng)用于各個領(lǐng)域。由于網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的能量由電池供應(yīng),能量存儲有一定的限制,所以如何改善網(wǎng)絡(luò)的生存周期,使節(jié)點的能量消耗變得均衡尤為重要。而在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,在均衡能量消耗方面,設(shè)計低能耗的路由協(xié)議起到了舉足輕重的作用,其中,Biswas[2]等人首先提出的機會路由[3-4]充分利用無線鏈路的廣播特性和異變性,考慮節(jié)點選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)路徑的機會性,從而有效提高了無線多跳網(wǎng)絡(luò)的可靠性,減少了數(shù)據(jù)傳輸次數(shù),對照傳統(tǒng)的路由協(xié)議,機會路由有效的提高了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。在節(jié)能機會路由的研究中,文獻[5]結(jié)合節(jié)點的成功傳輸次數(shù)與節(jié)點剩余能量,提出了一種候選節(jié)點選擇策略,對網(wǎng)絡(luò)的生存時間有了明顯的提高。文獻[6]利用地理信息,提出一種自適應(yīng)轉(zhuǎn)發(fā)集優(yōu)化算法,優(yōu)化傳輸效率并最大化網(wǎng)絡(luò)生命周期。文獻[7]綜合考慮了節(jié)點剩余能量和鏈路上收發(fā)雙方總能耗,同時引入隨機網(wǎng)絡(luò)編碼,設(shè)計了一種轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集選擇算法。不僅保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?,也?yōu)化了網(wǎng)絡(luò)生存時間。上述研究從優(yōu)化節(jié)點候選集出發(fā),通過減小節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的能耗來降低網(wǎng)絡(luò)能量消耗。由于候選集節(jié)點的數(shù)量大小也會影響無線網(wǎng)絡(luò)的性能,文獻[8-10]分別提出幾種控制節(jié)點數(shù)量的方法。文獻[10]考慮了節(jié)點間隔距離、網(wǎng)絡(luò)密度等因素,設(shè)計了一種候選節(jié)點數(shù)量選取算法,減少了網(wǎng)絡(luò)中冗余的候選節(jié)點,提升了網(wǎng)絡(luò)的性能。

智能電表網(wǎng)狀網(wǎng)(AMI mesh network)是由多個智能電表組成的一種多跳無線網(wǎng)絡(luò),相比于有線通信的組網(wǎng)方式,無線通信的模式使得傳感器節(jié)點部署便利,成本低廉[11]。文獻[12]以此為背景,將機會路由應(yīng)用在智能電表網(wǎng)狀網(wǎng)中,提出盡快完成采集數(shù)據(jù)傳輸?shù)臋C會路由問題,將機會路由候選節(jié)點選擇問題建模并求解。文獻[13]考慮數(shù)據(jù)流的分布,將機會路由選擇問題描述成凸優(yōu)化問題,并且提出了一種多流機會路由算法以提升網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

本文以智能電表為應(yīng)用背景,在多跳無線的組網(wǎng)形式下,結(jié)合該網(wǎng)絡(luò)固有的特征,設(shè)計了一種基于地理位置信息、以均衡節(jié)點能耗為目的的機會主義路由協(xié)議GEOR,旨在保證數(shù)據(jù)傳輸可靠性的同時,有效延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

1 問題描述

如圖1所列舉的一個簡單無線網(wǎng)狀網(wǎng)示例圖,其中,節(jié)點D作為目的節(jié)點,剩余節(jié)點均作為源節(jié)點。其網(wǎng)絡(luò)特征總結(jié)如下:

(1) 網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點排列有序,節(jié)點間最小間隔距離相同;

(2) 已知地理位置信息,且網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)基本不變;

(3) 在數(shù)據(jù)采集階段,源節(jié)點傳送單個數(shù)據(jù)包到目的端。

圖1 無線網(wǎng)狀網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)
Fig.1 Topology of wireless mesh network

傳統(tǒng)的以地理距離為測度的機會路由(如GeRaF),僅考慮地理位置來決定節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級,造成過度利用距離目的節(jié)點較近節(jié)點的問題,第一個死亡節(jié)點的出現(xiàn)時間較早,導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期較短。針對上述問題,將節(jié)點的剩余能量作為參考因素,提出了一種將節(jié)點剩余能量與地理距離結(jié)合的路由測度,在選擇節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)集時,優(yōu)先選擇距離目的節(jié)點近且能量高的節(jié)點,考慮如下路由測度公式:

REEi=REi/d(i,D)

(1)

其中,REi指代節(jié)點i的剩余能量,d(i,D)指代節(jié)點i與目的節(jié)點D之間的距離。

以RRE作為一種候選集節(jié)點選擇測度,雖然提高了網(wǎng)絡(luò)生命周期,但在選取下一跳節(jié)點時,仍然會對距離目的節(jié)點較近的節(jié)點造成一種能量負擔??紤]圖2所列舉的一個簡單網(wǎng)絡(luò),S為源節(jié)點,D為目的節(jié)點,A,B,C作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。令d(S,D)表示兩節(jié)點S與D的間隔距離,其中,d(B,D)= 20 m,d(C,D)=10,初始能量EB=EC=50 J,計算可得節(jié)點B與C的路由測度分別為:RREB=50/20,RREC=50/10,則選擇測度值較大的節(jié)點C作為下一跳節(jié)點,當節(jié)點C的能量消耗至25 J時,RREB=RREC,此時節(jié)點B的能量值較大,與均衡節(jié)點能耗的初衷相悖,并且這樣更容易出現(xiàn)節(jié)點過早死亡。

圖2 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)
Fig.2 Network topology

由上述描述,在網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)變化較小的情況下,距離目的節(jié)點較近的節(jié)點有更大的機會轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),并且其余節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的機會受到候選集中節(jié)點間距離差值大小的影響。所以,如何結(jié)合節(jié)點剩余能量與位置信息選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點,盡可能使得每個節(jié)點的剩余能量在一個較小的范圍內(nèi)波動,是本文所要解決的問題。

2 GEOR路由協(xié)議設(shè)計

2.1 節(jié)點剩余能量模型及轉(zhuǎn)發(fā)測度

由文獻[14]的描述,first-order能耗模型中,傳輸k位數(shù)據(jù)包的發(fā)送能耗etx(d,k)與接收能耗erx(k)分別如下:

etx(d,k)=(eelec+eamp·dr)·k

(2)

erx(k)=eelec·k

(3)

其中,eelec為無線收發(fā)器運行開銷,eamp為傳輸開銷,d為傳輸距離,r為信道衰減指數(shù)。

在GEOR協(xié)議中,節(jié)點傳輸單個數(shù)據(jù)包的能量消耗主要包括發(fā)送能耗etx與接收數(shù)據(jù)的能耗erx.即節(jié)點的剩余能量RE(residual energy,RE)可表示為:

RE=E0-etx-erx

(4)

其中,E0表示節(jié)點初始能量??梢钥闯觯?jié)點接收或發(fā)送固定大小的數(shù)據(jù)包,其能量消耗值是一定的。

為了弱化節(jié)點間固有距離對其轉(zhuǎn)發(fā)機會的影響,同時使源節(jié)點能夠以較小的跳數(shù)傳遞數(shù)據(jù)到目的節(jié)點,避免忽略能量過多的節(jié)點,本文提出了一種新的路由測度。以下給出節(jié)點剩余能量與任一節(jié)點到目的節(jié)點的距離比值(Residual Energy Distance Ratio):

(5)

其中,α,β是調(diào)節(jié)因子,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)密度的大小及節(jié)點間最小間隔距離來設(shè)置相應(yīng)的值。網(wǎng)絡(luò)密度大,β取值較大,節(jié)點最小間隔距離越大,α的取值越大,反之距離越小,α的取值也相應(yīng)減小。從式(5)中可以看出,節(jié)點的剩余能量越大,越靠近目的節(jié)點,則其RED就越大。

本文將節(jié)點的RED值作為路由的測度,根據(jù)其大小進行候選集的選取并對節(jié)點進行優(yōu)先級排列。

2.2 GEOR協(xié)議的候選集選擇算法

此路由協(xié)議中將節(jié)點的RED值作為路由測度,根據(jù)該值進行候選節(jié)點集的選取并對節(jié)點進行優(yōu)先級的排列。以下是GEOR路由協(xié)議的工作原理:

(1) 信息獲取階段。節(jié)點通過一次全網(wǎng)廣播,即可獲知任意節(jié)點的位置信息;

(2) 候選集選取階段。比較源節(jié)點與鄰節(jié)點的測度值RED大小,將RED值大于源節(jié)點的鄰節(jié)點加入候選轉(zhuǎn)發(fā)集中,(候選集的大小不超過最大值Maxsize)并依照RED值大小對節(jié)點進行優(yōu)先級排序;

(3) 數(shù)據(jù)發(fā)送階段。源節(jié)點S向候選集中的節(jié)點發(fā)送單個數(shù)據(jù)包,接收到數(shù)據(jù)包且優(yōu)先級最高的那個節(jié)點作為下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。以此循環(huán),當目的節(jié)點接收到數(shù)據(jù)包時,數(shù)據(jù)發(fā)送結(jié)束。

定義如下符號:Fs表示源節(jié)點S的候選集;neighbor是鄰居節(jié)點集;Vi表示鄰居節(jié)點;REDVi表示節(jié)點Vi的路由測度;size_Fs表示候選集節(jié)點數(shù)量大小;Maxsize表示候選集中最大的節(jié)點數(shù)。

候選集選擇算法偽代碼如下:

setFS←φ

forVi∈neighbor

descendant order byREDVi

ifREDVi>REDS

FS←FS∪Vi

ifsize_Fs>Maxsize

returnFs

end if

end if

2.3 參數(shù)α,β的取值描述

在選取α,β值時,應(yīng)滿足如下條件:

0<α

(6)

0<β

(7)

其中,Maxdis表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間最大間隔距離,取α,β為整數(shù)。

考慮到不同的網(wǎng)絡(luò)背景下,網(wǎng)絡(luò)密度與節(jié)點間隔距離都會影響對參數(shù)值的選取,在此,為了獲得合適的參數(shù)值,本文通過多次實驗,比較了在不同的參數(shù)值下,整個網(wǎng)絡(luò)生命周期的長短,選取網(wǎng)絡(luò)生命周期最大時相應(yīng)的α,β值。

具體算法如下:

r←0 //網(wǎng)絡(luò)生命周期r初值為0

for allα

for allβ

equation(5)←(α,β) //將參數(shù)α與β帶入式(5)

get bestr//運行程序得到本次實驗bestr

if bestr>r

r←best

else

r←r

end

whileris biggest

returnα,β

end while

2.4 節(jié)點通信范圍算法

在數(shù)據(jù)傳輸后期,隨著節(jié)點能量的消耗,節(jié)點間的能量分布開始表現(xiàn)出不均衡性。若仍然使用初始的固定功率,保持相同的通訊范圍,可能存在以下問題:當保持節(jié)點通信范圍不變時,發(fā)送節(jié)點的剩余能量可能已經(jīng)不足以支持傳輸數(shù)據(jù)所要消耗的能量,從而造成節(jié)點死亡。但是如果縮小節(jié)點的傳輸范圍,能更好的避免過早出現(xiàn)第一個死亡節(jié)點。雖然這也加重了整個數(shù)據(jù)傳輸過程中的能耗,但發(fā)送信息附近的節(jié)點有了更多的轉(zhuǎn)發(fā)機會。下面通過一個簡單的實例進行說明,假設(shè)節(jié)點A的通信范圍為10 m,傳輸一個數(shù)據(jù)包到10 m遠所消耗的能量為0.5 J,經(jīng)過一段時間的數(shù)據(jù)傳輸后,節(jié)點A的剩余能量為0.5 J,即如若保持節(jié)點A的通信范圍不變,那節(jié)點A再進行一次數(shù)據(jù)傳輸后就會死亡。但是,若將節(jié)點A的通信范圍變小,不僅滿足了自身發(fā)送數(shù)據(jù)所要消耗的能量,也增大了鄰居節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的機會,這樣能更好的延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。

通過以上描述,適當改變節(jié)點通訊范圍更加充分考慮了節(jié)點剩余能量的運用。這里,假設(shè)通訊范圍為10 m的節(jié)點,最遠可進行三跳將數(shù)據(jù)傳遞到目的節(jié)點。那么,通過逐級遞減其跳數(shù)來控制節(jié)點的通信范圍。本文會通過第3小結(jié)的實驗來檢測該節(jié)點通信范圍算法的優(yōu)劣。

具體算法為:

while 0

do=do-Mindis

Et←newEt

ifREi>newEt

return do

else

do=do-Mindis

Et←newEt

End

End

上述算法各個符號含義如表1:

表1 符號
Tab.1 Notations

符號含義REi節(jié)點i的剩余能量Et傳輸范圍為do時節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)所消耗的能量do節(jié)點傳輸范圍Mindis節(jié)點間最小間隔距離

3 實驗仿真及結(jié)果分析

將GEOR路由協(xié)議算法在MATLAB下進行仿真評估。與經(jīng)典的路由協(xié)議ExOR及以能耗為目的的路由協(xié)議PLOR進行比較。

3.1 參數(shù)設(shè)置

仿真實驗中,采用Shadowing模型反映無線信道多徑衰落的特征,參照距離記為1 m,陰影方差記為4,路徑損耗系數(shù)記為2,節(jié)點傳輸范圍15 m.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點有序排列在大小為45*45區(qū)間內(nèi),節(jié)點橫坐標范圍[20,62],縱坐標范圍[20,62],節(jié)點間最小間隔距離Mindis為3 m,共部署了225個節(jié)點,目的節(jié)點位于坐標(65,41)處,節(jié)點初始能量為1J,目的節(jié)點能量不設(shè)限,參數(shù)α,β取值分別為10,3.數(shù)據(jù)包大小為512bytes,采用802.11MAC協(xié)議,最大傳輸率是250 kb/s,仿真時間以第一個死亡節(jié)點為準。

實驗結(jié)果以網(wǎng)絡(luò)生存周期及節(jié)點能量均衡性作為評估標準,定義評價指標如下:

(1) 網(wǎng)絡(luò)生存周期:以出現(xiàn)第一個死亡節(jié)點為標準,評估整個網(wǎng)絡(luò)成功完成一次數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇螖?shù)(源節(jié)點到目的節(jié)點成功完成一次數(shù)據(jù)傳輸記為一次循環(huán)r);

(2) 節(jié)點能耗均衡性:第一個節(jié)點死亡時,用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點剩余能量的分布和方差來反應(yīng)其均衡性。

3.2 實驗結(jié)果分析

(1) 網(wǎng)絡(luò)生命周期的比較。三種路由協(xié)議網(wǎng)絡(luò)生命周期的試驗比較結(jié)果如圖3.從圖中可以得知,路由協(xié)議ExOR最先出現(xiàn)死亡節(jié)點,PLOR協(xié)議次之,路由協(xié)議GEOR出現(xiàn)第一個死亡節(jié)點時的傳輸次數(shù)更長。結(jié)果表明,GEOR的網(wǎng)絡(luò)生命周期得到了有效的提高。觀察圖3也可以看出,ExOR協(xié)議雖然第一個節(jié)點死亡時間較早,但并沒有影響其整體傳輸數(shù)據(jù)的次數(shù);而PLOR在220次數(shù)據(jù)傳輸后,出現(xiàn)大批節(jié)點死亡的情況,這是由于節(jié)點能量均衡性較好,在數(shù)據(jù)傳輸后期,多數(shù)節(jié)點都已瀕臨死亡,但其整體的數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)沒有ExOR表現(xiàn)的好。本文提出的路由協(xié)議GEOR不僅有效延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期,也表現(xiàn)出較好的成功傳輸數(shù)據(jù)的性能。

圖3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點死亡個數(shù)
Fig.3 Number of died of network nodes

(2) 節(jié)點能耗均衡性的比較。如下圖4描繪了網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)第一個節(jié)點死亡時,各個節(jié)點剩余能量的分布情況,以此來表明網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能量均衡性問題。由圖4可知,GEOR表現(xiàn)出更好的均衡性。通過計算獲知ExOR,PLOR及GEOR的節(jié)點剩余能量平均值分別為0.96 J,0.34 J,0.07 J,方差分別為0.005 7,0.013 1,0.000 8.雖然ExOR方差較小,但從圖4 可以看出,有一部分節(jié)點剩余能量為1 J,其未進行過數(shù)據(jù)傳輸,而目的節(jié)點附近節(jié)點的能量消耗過多。相比于PLOR協(xié)議,GEOR的能耗均衡性表現(xiàn)的更好。

圖4 剩余能量分布
Fig.4 Distribution of residual energy

(3) 節(jié)點通信范圍算法的實驗仿真結(jié)果。在其余實驗參數(shù)設(shè)置相同的情況下,將未使用本文節(jié)點通信范圍算法的實驗記為a,使用本文算法的實驗記為b.圖5描述了節(jié)點通信范圍算法使用前后,網(wǎng)絡(luò)生命周期的情況。從圖中可以看出,實驗a較早出現(xiàn)第一個死亡節(jié)點,實驗b的網(wǎng)絡(luò)生命周期有小幅度的提高,整體傳輸數(shù)據(jù)的次數(shù)相差不多。

圖5 實驗a,b死亡節(jié)點個數(shù)
Fig.5 Number of died nodes in the test a and b

4 結(jié)束語

針對無線網(wǎng)狀網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)特征,本文設(shè)計了一種新的路由協(xié)議GEOR.該協(xié)議結(jié)合節(jié)點剩余能量和位置信息,給出一種新的路由測度,并設(shè)計了一種新的節(jié)點通訊范圍算法。實驗結(jié)果表明:協(xié)議GEOR較好的延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期,實現(xiàn)了節(jié)點能量的均衡消耗。但在參數(shù)α,β的取值研究上無形加重了實驗的負擔,還有所欠缺。下一步工作中期望結(jié)合智能優(yōu)化算法來改善參數(shù)值的選取。

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