段平剛，李曉卉+，丁月民，劉振興

(1.武漢科技大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢 430081；2.天津理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300384)

0 引 言

為安全起見，智能燃?xì)獗沓砦锫?lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)中繼節(jié)點(diǎn)和智能燃?xì)獗硪话阌呻姵毓╇?，如果不?duì)燃?xì)獬頂?shù)據(jù)的傳送路徑進(jìn)行優(yōu)化，有限的電池能量會(huì)因頻繁的數(shù)據(jù)傳送而消耗較快，會(huì)降低無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)的使用壽命[1,2]。

目前，使用能量感知路由算法以提高物聯(lián)網(wǎng)生命期的方法已得到一定的應(yīng)用。這些能量感知路由算法主要分為兩大類。第一類是分簇路由算法，該類算法主要將節(jié)點(diǎn)劃分成簇，然后通過簇頭選舉平衡節(jié)點(diǎn)能耗來延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命[3-6]。第二類是集中式路由算法，它使用概率轉(zhuǎn)發(fā)或優(yōu)化策略，如蟻群優(yōu)化、線性規(guī)劃或啟發(fā)式方法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜湍芎牡娜中畔⒄业侥芰烤饴酚蒣7-15]。無線智能燃?xì)獬砭W(wǎng)絡(luò)覆蓋面積通常為5 km2～25 km2，物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)大概是幾百到幾千個(gè)，如果使用這類集中式路由，由于需要存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的全局信息，燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)開銷會(huì)很高。

針對(duì)上述問題，提出分布式的無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)能量感知路由算法(distributed energy-aware routing of IoT for wireless intelligent gas metering，DEAR-IoT)。該路由應(yīng)用局部尋優(yōu)方法，只需要網(wǎng)絡(luò)局部信息進(jìn)行路由規(guī)劃，節(jié)省了節(jié)點(diǎn)因存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)全局信息帶來的開銷；定義節(jié)點(diǎn)引力，將其引入到路徑代價(jià)函數(shù)中，選取網(wǎng)絡(luò)中剩余能量充足且距離目的節(jié)點(diǎn)近的鄰居節(jié)點(diǎn)為下一跳節(jié)點(diǎn)，以此平衡網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命期。仿真結(jié)果表明，與集中式的最短路徑路由算法(shortest path routing，SP)、分布式的能量感知路由算法ERA-LBC路由[16]相比，DEAR-IoT算法不僅延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命期，且沒有增加額外的傳輸開銷和路由跳數(shù)。

1 無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)一般是電池供電的無線智能燃?xì)獗砘驘o線路由器，用于生成和傳輸燃?xì)獬頂?shù)據(jù)。無線燃?xì)獗淼臄?shù)據(jù)經(jīng)過多跳路由到達(dá)網(wǎng)關(guān)，然后由網(wǎng)關(guān)經(jīng)基站無線傳輸?shù)竭_(dá)數(shù)據(jù)中心，最后由數(shù)據(jù)中心對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的分析與處理。無線智能燃?xì)馕锫?lián)網(wǎng)通常是通過網(wǎng)格的形式逐步展開，其覆蓋區(qū)域一般為5 km2～25 km2，具有燃?xì)獗聿渴鹈芗?，?shù)據(jù)傳輸速率低的特點(diǎn)。

圖1 無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

目前，國家電網(wǎng)公司已經(jīng)優(yōu)先在一些有條件的新建居民住區(qū)開展多表合一采集示范項(xiàng)目建設(shè),其基本思路是在原有的電力用電信息采集系統(tǒng)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，改造或增加現(xiàn)有的采集設(shè)備，實(shí)現(xiàn)電、水、氣和熱多表采集。因此，無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)模型符合智能電網(wǎng)鄰域網(wǎng)網(wǎng)狀模型[17]。

2 路由策略

DEAR-IoT的分布式路由采用局部尋優(yōu)的方法，依據(jù)網(wǎng)絡(luò)局部信息選擇合適的下一跳路由中繼節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)燃?xì)獬頂?shù)據(jù)，因此下一跳路由中繼節(jié)點(diǎn)的選擇是該算法的核心。下一跳的選擇取決于兩個(gè)方面，其一是下一跳節(jié)點(diǎn)的剩余能量，其二是下一跳節(jié)點(diǎn)盡可能離目的節(jié)點(diǎn)近，以便更快將抄表信息送往目的節(jié)點(diǎn)。第二節(jié)首先引入引力的定義來描述當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與下一跳節(jié)點(diǎn)的剩余能量及距離的關(guān)系，解決上述第一個(gè)方面的內(nèi)容；然后在此基礎(chǔ)定義下一跳代價(jià)函數(shù)，提出基于貪婪算法的局部尋優(yōu)方法，解決上述的第二個(gè)方面的內(nèi)容；最后設(shè)計(jì)DEAR-IoT路由算法。

2.1 引力的定義

為了描述網(wǎng)絡(luò)剩余能量的分布，通常會(huì)引入節(jié)點(diǎn)引力。其作用主要是判斷無線鏈路的穩(wěn)定性或者判斷無線網(wǎng)絡(luò)的覆蓋區(qū)域。然而，對(duì)于無線燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)而言，引力的定義需要體現(xiàn)出距離當(dāng)前節(jié)點(diǎn)近且剩余能量較多的鄰居節(jié)點(diǎn)具有更高引力的信息。即需要根據(jù)局部網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的剩余能量為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)選擇合適的下一跳節(jié)點(diǎn)傳送抄表數(shù)據(jù)。在無線節(jié)點(diǎn)通信傳輸范圍內(nèi)，節(jié)點(diǎn)的傳輸功耗會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)的傳輸距離的增加而增加。由于無線網(wǎng)的不穩(wěn)定性，一旦源節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)離目的節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)無線節(jié)點(diǎn)都會(huì)試圖選擇與自己相對(duì)更近的節(jié)點(diǎn)將信息往下傳輸。然而頻繁使用最近節(jié)點(diǎn)中繼傳送信息，會(huì)很快導(dǎo)致這些節(jié)點(diǎn)的能量耗盡，產(chǎn)生能量空洞，進(jìn)而使網(wǎng)絡(luò)分裂。為了避免這種選取離自己近的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)抄表信息，引入節(jié)點(diǎn)“引力”表示節(jié)點(diǎn)間傳遞信息的可能性大小。節(jié)點(diǎn)“引力”不僅考慮節(jié)點(diǎn)間的距離信息，同時(shí)也考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量信息。引力越大，越容易產(chǎn)生信息傳遞。其定義如下

(1)

其中，GXi表示節(jié)點(diǎn)X與其鄰居節(jié)點(diǎn)i之間的“引力”，K表示節(jié)點(diǎn)X與其鄰居節(jié)點(diǎn)i之間的信道系數(shù)，使用的信道模型為Rayleigh衰落信道，EX，Ei分別表示節(jié)點(diǎn)X與其鄰居節(jié)點(diǎn)i的剩余能量，dXi表示節(jié)點(diǎn)X與其鄰居節(jié)點(diǎn)i之間的距離。由式(1)定義可知，距離近且剩余能量較多的鄰居節(jié)點(diǎn)具有更高的引力。

2.2 局部尋優(yōu)

局部尋優(yōu)是在路由的每個(gè)階段僅使用局部信息不斷將數(shù)據(jù)包中繼傳輸?shù)侥康牡?。即每個(gè)節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)到最合適的鄰居節(jié)點(diǎn)，直到找到目的節(jié)點(diǎn)為止。在路由尋找過程中需要確定每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)最佳的下一跳鄰居節(jié)點(diǎn)。為了滿足離目的節(jié)點(diǎn)更近和有充足能量轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的要求，局部尋優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)可以被描述為確定哪個(gè)候選節(jié)點(diǎn)最接近目的節(jié)點(diǎn)的貪婪選擇函數(shù)。假設(shè)節(jié)點(diǎn)X有m個(gè)一跳鄰居節(jié)點(diǎn)i，目的節(jié)點(diǎn)為D。選擇函數(shù)如下

f=min(cost1,cost2,costi,…,costm)

(2)

其中，costi是節(jié)點(diǎn)X的鄰居節(jié)點(diǎn)i與目的節(jié)點(diǎn)D之間的代價(jià)，代價(jià)函數(shù)定義如下

(3)

2.3 DEAR-IoT路由算法

提出的DEAR-IoT路由算法是一種分布式能量感知路由算法，對(duì)于生成或接收到數(shù)據(jù)包的節(jié)點(diǎn)，確定其下一跳的規(guī)則如下：

(1)對(duì)于在當(dāng)前路由表中的每個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的代價(jià)由式(3)計(jì)算;

(2)對(duì)于節(jié)點(diǎn)的每個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)，選擇代價(jià)最小的節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的下一跳;

(3)如果路由表中沒有關(guān)于當(dāng)前數(shù)據(jù)包的路由信息，則添加路由路徑。如果路由信息已經(jīng)存在，則根據(jù)步驟(2)更新下一跳信息。算法具體流程如圖2所示。

圖2 DEAR-IoT算法流程

3 仿 真

為了分析DEAR-IoT路由算法的性能，在Matlab中構(gòu)建了無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)模型[17]，并在該模型上仿真實(shí)現(xiàn)了集中式最短路徑路由SP算法、分布式能量感知路由EAR-LBC算法與DEAR-IoT算法，并分析比較3種算法在不同仿真場(chǎng)景下的網(wǎng)絡(luò)生命期、路由跳數(shù)和網(wǎng)絡(luò)剩余能量三方面的性能。仿真過程中，節(jié)點(diǎn)處于休眠與喚醒狀態(tài)間來回切換模式(low-duty-cycle)，當(dāng)隨機(jī)選定一對(duì)源節(jié)點(diǎn)、目的節(jié)點(diǎn)時(shí)，在數(shù)據(jù)包到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的過程中，根據(jù)路徑選擇函數(shù)的定義，總是使得代價(jià)最低的鄰居節(jié)點(diǎn)被喚醒進(jìn)行數(shù)據(jù)包的傳輸，這個(gè)過程一直持續(xù)到數(shù)據(jù)包到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)而結(jié)束。

3.1 仿真場(chǎng)景

根據(jù)無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)的傳輸特征，設(shè)計(jì)了3種仿真場(chǎng)景：

(1)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模一定時(shí)，分析適當(dāng)增加無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的鄰居個(gè)數(shù)是否會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)生命期和路由跳數(shù)。即節(jié)點(diǎn)總數(shù)N=600時(shí)，分析鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目m從4增加到20的情況下，比較不同路由算法條件下的網(wǎng)絡(luò)生命期和路由跳數(shù)的性能；

(2)當(dāng)鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目一定，分析無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)進(jìn)行擴(kuò)容是否會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)生命期和路由跳數(shù)。即鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)m為10時(shí)，分析網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)從200增加到1000的情況下，比較不同路由算法條件下的網(wǎng)絡(luò)生命期和路由跳數(shù)的性能；

(3)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模一定，鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目一定的情況下，使用不同的路由算法時(shí)，無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)剩余能量的分布情況。即鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)m=4，節(jié)點(diǎn)總數(shù)N=600時(shí)，比較不同路由算法條件下的網(wǎng)絡(luò)剩余能量分布。

表1列出了仿真場(chǎng)景中主要參數(shù)值。

表1 仿真參數(shù)

3.2 仿真結(jié)果及分析

針對(duì)仿真場(chǎng)景(1)，如圖3(a)、圖3(b)分別顯示了在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為600，3種路由算法的網(wǎng)絡(luò)生命期、路由跳數(shù)隨網(wǎng)絡(luò)中鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加的變化情況。圖3(a)顯示DEAR-IoT路由的網(wǎng)絡(luò)生命期較SP路由、EAR-LBC路由要長(zhǎng)一些?？梢?，在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模一定時(shí)，隨著網(wǎng)絡(luò)中鄰居點(diǎn)數(shù)目的增加，即智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)的中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)目增加的情況下，DEAR-IoT算法相比其它兩種算法能更加有效延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命期。這主要是因?yàn)镈EAR-IoT算法通過引入節(jié)點(diǎn)引力后，既考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量，又考慮了其位置信息，使得剩余能量充足且距離目的節(jié)點(diǎn)較近的節(jié)點(diǎn)被選擇為下一跳節(jié)點(diǎn)，從而達(dá)到平衡節(jié)點(diǎn)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命期的目的。圖3(b)中，3種路由算法的路由跳數(shù)隨無線節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)增加而略微下降，這主要是因?yàn)猷従庸?jié)點(diǎn)數(shù)的增加使得在節(jié)點(diǎn)之間存在更多備選的下一跳傳輸路徑，節(jié)點(diǎn)間的直達(dá)路徑增多有利于路由跳數(shù)的減小?？梢姡诰W(wǎng)絡(luò)規(guī)模一定時(shí)，適當(dāng)增加鄰居節(jié)點(diǎn)可使無線傳輸路徑的路由跳數(shù)減小。

圖3 3種路由算法的網(wǎng)絡(luò)生命期t和路由跳數(shù)

圖4 3種路由算法的網(wǎng)絡(luò)生命期t和路由跳數(shù)

針對(duì)場(chǎng)景(2)，如圖4(a)、圖4(b)分別顯示的是3種路由算法的網(wǎng)絡(luò)生命期、路由跳數(shù)隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大的變化情況。圖4(a)中，3種路由算法的網(wǎng)絡(luò)生命期都隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增加而增長(zhǎng)，這是因?yàn)猷従庸?jié)點(diǎn)數(shù)目一定時(shí)，節(jié)點(diǎn)間的下一跳的傳輸路徑數(shù)目不會(huì)增加，網(wǎng)絡(luò)生命期主要受到網(wǎng)絡(luò)中燃?xì)獬砹髁棵芏鹊挠绊懀皇蔷W(wǎng)絡(luò)規(guī)模。SP路由與EAR-LBC路由的網(wǎng)絡(luò)生命期低于DEAR-IoT路由，DEAR-IoT路由的網(wǎng)絡(luò)生命期得以大幅增長(zhǎng)，這是因?yàn)镈EAR-IoT算法會(huì)選擇剩余能量充足且距離目的節(jié)點(diǎn)較近的節(jié)點(diǎn)作為下一跳路由節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)能耗得到平衡，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命期。圖4(b)中，當(dāng)鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目一定，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大時(shí)，3種算法的路由跳數(shù)基本保持不變，說明DEAR-IoT算法在平衡網(wǎng)絡(luò)能耗的過程中，并沒有引起路由跳數(shù)的增加。

針對(duì)場(chǎng)景(3)，為了便于觀察網(wǎng)絡(luò)中剩余節(jié)點(diǎn)能量分布情況，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)按入網(wǎng)先后進(jìn)行編號(hào)，圖5(a)～圖5(c)分別表示DEAR-IoT、EAR-LBC、SP路由算法對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)剩余能量分布圖。橫軸代表網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)編號(hào)，縱軸代表節(jié)點(diǎn)剩余能量。由無線智能燃?xì)獬砦锫?lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的形成過程可知，越早加入網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，也就是節(jié)點(diǎn)編號(hào)較小的節(jié)點(diǎn)，其鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目越多，會(huì)更容易成為網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)闹欣^節(jié)點(diǎn)，因此這些節(jié)點(diǎn)的能量會(huì)消耗得更多更快，這也是編號(hào)較大的節(jié)點(diǎn)具有更多剩余能量的原因。很明顯，DEAR-IoT路由的節(jié)點(diǎn)剩余能量的分布更為均勻?？梢姡?dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模一定，鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目一定的情況下，相比于其它兩種路由算法，DEAR-IoT算法的節(jié)點(diǎn)剩余能量分布更為均勻。

圖5 3種路由算法的節(jié)點(diǎn)剩余能量分布

4 結(jié)束語

提出的DEAR-IoT路由算法，與現(xiàn)有的路由算法相比，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗更為均衡，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命期的同時(shí)沒有增加路由跳數(shù)，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。由于不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)路由算法性能有一定影響，下一步將比較和分析DEAR-IoT路由算法應(yīng)用于不同網(wǎng)絡(luò)模型下的性能。其次，仿真是在相對(duì)理想的環(huán)境下進(jìn)行的，與工程實(shí)際還有相當(dāng)?shù)牟罹?，在今后的研究中，將?duì)DEAR-IoT算法面臨的工程環(huán)境問題進(jìn)行研究。