吳鏡汝，袁 丁，嚴(yán) 清

(1.四川師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，四川 成都 610101；2.重慶移通學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院，重慶 400000)

0 引 言

水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(underwater wireless sensor networks，UWSNs)是一種復(fù)雜的、高效的、基于聲學(xué)傳感器的、可實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸和高精度計(jì)算的水下監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[1-3]。

電磁波在水下網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的傳播距離只有50 cm～100 cm，不能作為水下的傳輸介質(zhì)。因此，目前主要采用聲波作為傳輸方式，從無線電的3×108m/s降為1.5×103m/s，這意味著傳輸延遲更大，帶寬更低[4]。再加上多普勒效應(yīng)、多徑效應(yīng)、背景噪聲等多種因素的干擾，進(jìn)一步限制了傳輸帶寬[5]。另外，水下節(jié)點(diǎn)面臨能量問題，因?yàn)檫@些節(jié)點(diǎn)配備了電池作為唯一可用的電源。與地面無線傳感器網(wǎng)絡(luò)相比，由于使用聲波作為通信介質(zhì)，UWSNs中的傳輸和接收能耗有所增加[6]。因此，數(shù)據(jù)包的發(fā)送和接收消耗了水下傳感器節(jié)點(diǎn)的大部分能量。水下傳感器節(jié)點(diǎn)的路由是網(wǎng)絡(luò)中負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)和接收數(shù)據(jù)包的主要部分[7]，為保證路由算法的工作效率，降低能耗，減少時(shí)延，選擇最節(jié)能、最可靠的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，必須設(shè)計(jì)高效節(jié)能的路由算法。

DBR[8](depth-based routing for underwater sensor networks)路由協(xié)議是第一個(gè)無本地化的路由協(xié)議，它的優(yōu)點(diǎn)是不需要完整的尺寸位置信息，考慮傳感器節(jié)點(diǎn)的深度信息，從源節(jié)點(diǎn)中選擇具有最小深度的節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)器，但是它的缺點(diǎn)是深度小的節(jié)點(diǎn)更早死亡，導(dǎo)致路由網(wǎng)絡(luò)壽命更短；EEDBR[9](energy-efficient depth-based routing protocol for underwater wireless sensor networks)路由協(xié)議主要分為信息獲取階段和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)階段。在信息獲取階段，傳感器節(jié)點(diǎn)基于較高的剩余能量和最小的深度找到鄰居，并將其ID存儲(chǔ)在路由表中。在轉(zhuǎn)發(fā)階段，選擇路由表中剩余能量最高和深度最小的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)，降低能量消耗，但它的缺點(diǎn)是沒有考慮鏈路質(zhì)量，導(dǎo)致不穩(wěn)定鏈路帶來更多的能量消耗。REPBR[10](reliable energy-efficient pressure-based routing protocol for underwater wireless sensor network)路由協(xié)議用三角形度量方法估計(jì)鏈路質(zhì)量，考慮鏈路質(zhì)量、深度和剩余能量3個(gè)參數(shù)，平衡能耗和可靠的數(shù)據(jù)傳輸，設(shè)計(jì)基于路由代價(jià)計(jì)算的多尺度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法，但其缺點(diǎn)是過長的路徑轉(zhuǎn)發(fā)提高了網(wǎng)絡(luò)的延時(shí)，降低了數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)效率。以上基于無定位路由協(xié)議對(duì)比見表1。

表1 基于無定位路由協(xié)議對(duì)比

1 REPBR路由算法研究

REPBR路由協(xié)議是一種無位置、可靠、節(jié)能的壓力路由協(xié)議，它利用深度、剩余能量和鏈路質(zhì)量3個(gè)參數(shù)來選擇下一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。該協(xié)議由信息獲取階段和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)階段構(gòu)成。

信息獲取階段：在此階段，每個(gè)節(jié)點(diǎn)在較小深度的節(jié)點(diǎn)之間交換特定的信息。首先，每個(gè)節(jié)點(diǎn)定期向它的單跳鄰居廣播一個(gè)Hello報(bào)文，Hello報(bào)文里面包括節(jié)點(diǎn)的ID、剩余能量和深度。每個(gè)節(jié)點(diǎn)收到Hello報(bào)文后，提取Hello報(bào)文的深度信息，并與鄰居節(jié)點(diǎn)作比較，如果Hello報(bào)文的深度小于它的深度，它將節(jié)點(diǎn)保存在它的鄰居信息表中，否則丟棄此報(bào)文，完成鄰居信息表的更新。每個(gè)節(jié)點(diǎn)用鏈路質(zhì)量算法計(jì)算每個(gè)鄰居的距離，對(duì)鏈路質(zhì)量進(jìn)行估計(jì)，其Hello報(bào)文格式如圖1所示。

圖1 Hello報(bào)文格式

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)階段：在此階段，數(shù)據(jù)包從源節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)到sink節(jié)點(diǎn)。源節(jié)點(diǎn)檢索它的鄰居信息表中的節(jié)點(diǎn)信息，并使用公式計(jì)算路由開銷，然后選擇路由開銷最小的節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的最佳候選節(jié)點(diǎn)。然后發(fā)送方將所選節(jié)點(diǎn)的ID嵌入數(shù)據(jù)包進(jìn)行廣播，鄰居節(jié)點(diǎn)只有收到與自己節(jié)點(diǎn)ID相同的才會(huì)接收數(shù)據(jù)包。路由開銷計(jì)算用式(1)表示

(1)

式中：Ei和Einit分別為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)i的剩余能量和初始能量，d(x，y) 是發(fā)送節(jié)點(diǎn)和轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)之間計(jì)算出的鏈路質(zhì)量值，dmax是系統(tǒng)參數(shù)值，根據(jù)環(huán)境設(shè)置。

為減少不必要的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，選擇最可靠、最高效的節(jié)點(diǎn)，本文提出一種在超低通信速率環(huán)境下，基于REPBR跳數(shù)效用轉(zhuǎn)發(fā)的改進(jìn)路由算法(簡(jiǎn)稱HUF)，在數(shù)據(jù)包傳輸階段考慮最優(yōu)最短路徑節(jié)點(diǎn)的選擇，跳數(shù)最少的路由可以保證任意節(jié)點(diǎn)的信息沿著最優(yōu)路徑發(fā)送到網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)綜合鏈路質(zhì)量、剩余能量選擇最優(yōu)的下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，使得整個(gè)信息傳輸過程消耗的總能量最小[11]，降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。

2 改進(jìn)路由算法(HUF)

在進(jìn)行海洋資源探索時(shí)，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)可以采集海洋油氣資源勘探所需的數(shù)據(jù)信息并經(jīng)過水下節(jié)點(diǎn)層層傳輸，最后由基站接收[12]。REPBR路由協(xié)議通過加入鏈路質(zhì)量的計(jì)算提高網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間，但是該協(xié)議沒有考慮發(fā)送節(jié)點(diǎn)到接收節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑，導(dǎo)致時(shí)延增加，不能更快接收海洋數(shù)據(jù)信息。因此為降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，減少能量消耗，避免不必要的路徑傳輸，本文改進(jìn)路由算法引入效用函數(shù)策略(綜合鏈路質(zhì)量、剩余能量、節(jié)點(diǎn)間的跳數(shù))選擇最優(yōu)的下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，提高UWSNs網(wǎng)絡(luò)性能。

2.1 效用函數(shù)模型

HUF路由算法建立了基于節(jié)點(diǎn)理性偏好特征的博弈模型來研究水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的路由問題。首先，將博弈模型的3個(gè)要素定義為一個(gè)三元組 (N，S，U)[13]。 其中，N代表博弈中的所有節(jié)點(diǎn)的集合；S代表博弈中各個(gè)節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)的路徑集合；U代表博弈中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的效用函數(shù)，在本文的博弈模型中根據(jù)節(jié)點(diǎn)的效用函數(shù)值確定最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，并結(jié)合該節(jié)點(diǎn)向基站轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)的跳數(shù)、當(dāng)前剩余能量值和節(jié)點(diǎn)之間的鏈路質(zhì)量給出效用函數(shù)，如式(2)所示

U=α(Mhcmax/Mhi)+β(Ei/Einit)+γ(LQ)

(2)

式中：Mhi表示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)向基站轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)路徑上的最小跳數(shù)，Mhcmax表示參與節(jié)點(diǎn)與基站的最大跳數(shù)，Ei和Einit分別為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)i的剩余能量和初始能量，LQ是發(fā)送節(jié)點(diǎn)和轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)之間計(jì)算出的鏈路質(zhì)量值。ɑ，β，γ為權(quán)重因子[14]，目的是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際情況，調(diào)整各個(gè)參數(shù)對(duì)博弈結(jié)果的影響程度。

2.2 鏈路質(zhì)量計(jì)算

在水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，容易受到周圍環(huán)境的影響和干擾[15]。在已有的很多路由協(xié)議的設(shè)計(jì)與仿真中，很多都忽視了對(duì)通信鏈路的鏈路質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，而這種評(píng)估往往是建立在一個(gè)理想鏈路的基礎(chǔ)上。然而，在實(shí)踐中，通信鏈路具有隨機(jī)的波動(dòng)性[16]。這樣的變化會(huì)帶來諸如網(wǎng)絡(luò)吞吐量下降和能耗上升等問題。在實(shí)際中，正確地評(píng)價(jià)鏈接質(zhì)量，是保證可靠的網(wǎng)絡(luò)通訊的前提，具有重要意義。

在本文中，鏈路質(zhì)量的計(jì)算結(jié)合LQI[17]和RSSI[18]兩個(gè)評(píng)估指標(biāo)：RSSI是接收信號(hào)指示強(qiáng)度，是指無線傳感器通信過程中的信號(hào)功率；LQI是鏈路質(zhì)量指示器，在硬件設(shè)備的支持下，RSSI和LQI都可以實(shí)時(shí)測(cè)量，并且可以以較低的網(wǎng)絡(luò)成本快速反映鏈路質(zhì)量的變化，LQI和RSSI值之間存在相關(guān)性[19]，當(dāng)節(jié)點(diǎn)i向節(jié)點(diǎn)j發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，節(jié)點(diǎn)之間的鏈路質(zhì)量表示為式(3)

(3)

2.3 最小跳數(shù)模型

最小跳數(shù)路由協(xié)議(LHR)是在定向擴(kuò)散算法(directed diffulion，DD)[20]和洪泛算法[21](Flooding)的基礎(chǔ)上，引入跳數(shù)的概念而發(fā)展起來。通過發(fā)布洪泛消息，將數(shù)據(jù)分組從全網(wǎng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送至Sink節(jié)點(diǎn)，并以最短的跳數(shù)將其傳輸至目的地，這一過程包括梯度場(chǎng)構(gòu)建、數(shù)據(jù)分組傳輸、查詢分組傳輸以及路由維護(hù)4個(gè)步驟。通過采用最小跳數(shù)路由算法，可以有效降低開銷，節(jié)省能源，同時(shí)還可以通過路由維護(hù)來提升算法的靈活性，從而更好地適應(yīng)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/p>

(1)梯度場(chǎng)建立階段：

1)我們把匯聚節(jié)點(diǎn)的跳躍次數(shù)設(shè)定為0，而對(duì)于其它節(jié)點(diǎn)，則把它們的跳躍次數(shù)調(diào)整為255。

2)sink節(jié)點(diǎn)通過洪泛的方法向水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)檢索信息，這些信息中包括了匯聚節(jié)點(diǎn)ID、節(jié)點(diǎn)深度以及最小跳躍數(shù)值HC等。

3)在接收到匯聚節(jié)點(diǎn)的相關(guān)信息之后，我們會(huì)把最小跳數(shù)HC+1的新HC值和匯聚節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的HC值做對(duì)照，若是新HC值低于原來的HC值，則用新的HC值替換報(bào)文中的HC值，替換原先的發(fā)送節(jié)點(diǎn)ID為代價(jià)節(jié)點(diǎn)ID，接著用廣播的方式將修訂過的查詢信息傳遞給相鄰的節(jié)點(diǎn)；若新的HC值超過了原有的值，那么就會(huì)舍棄查詢包并不做任何處理。

4)在其它節(jié)點(diǎn)接收到查詢信息后，再次執(zhí)行之前的處理步驟，最后形成最小跳躍數(shù)梯度場(chǎng)如圖2所示。

圖2 梯度建立階段

(2)數(shù)據(jù)傳輸階段：

數(shù)據(jù)傳輸過程中，一旦接收端的設(shè)備收集了信息，它會(huì)通過Flooding的形式將其傳送至匯總端。在這個(gè)過程中，每一次的HC值都會(huì)降低1，這樣就能將來自接收端的信息傳送至匯總端，并且這個(gè)過程會(huì)按照一個(gè)逐步降低的最低跳數(shù)值進(jìn)行。如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)傳輸階段

通過以上初始化過程，每個(gè)節(jié)點(diǎn)均獲得到sink節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)，建立了到sink節(jié)點(diǎn)的多條最小跳數(shù)路徑，為數(shù)據(jù)包的路由轉(zhuǎn)發(fā)計(jì)算做好了準(zhǔn)備。

2.4 HUF路由算法

2.4.1 數(shù)據(jù)獲取階段

在此階段，每個(gè)節(jié)點(diǎn)在較小深度的節(jié)點(diǎn)之間交換特定的信息。首先，每個(gè)節(jié)點(diǎn)定期的向它的單跳鄰居廣播一個(gè)Hello報(bào)文，Hello報(bào)文里面包括節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)、剩余能量和深度。每個(gè)節(jié)點(diǎn)收到Hello報(bào)文后，提取Hello報(bào)文的深度信息，并與鄰居節(jié)點(diǎn)作比較，如果Hello報(bào)文的深度小于它的深度，它將節(jié)點(diǎn)保存在它的鄰居信息表中。否則丟棄此報(bào)文，完成鄰居信息表的更新，每個(gè)節(jié)點(diǎn)用鏈路質(zhì)量算法計(jì)算節(jié)點(diǎn)鄰居間的鏈路質(zhì)量值，Hello報(bào)文如圖4所示。

如算法1所示，信息獲取階段每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)在特定的時(shí)間間隔內(nèi)生成一個(gè)新的Hello數(shù)據(jù)包，并將其廣播給它的單跳鄰居，接著調(diào)用了接收Hello數(shù)據(jù)包來檢查信息，并調(diào)用鏈路質(zhì)量算法。

算法1：信息獲取階段

// 生成Hello數(shù)據(jù)包

(1)生成Hello數(shù)據(jù)包

(2)將節(jié)點(diǎn)ID、深度、剩余能量和節(jié)點(diǎn)跳數(shù)加入數(shù)據(jù)包

(3)廣播數(shù)據(jù)包

//接收Hello數(shù)據(jù)包

(4)if 節(jié)點(diǎn)i的深度大于數(shù)據(jù)包的節(jié)點(diǎn)深度 then

(5)if 節(jié)點(diǎn)ID不存在于節(jié)點(diǎn)i的NIT中 then

(6) 將數(shù)據(jù)包的節(jié)點(diǎn)加入節(jié)點(diǎn)i的NIT中

(7)else 更新節(jié)點(diǎn)i的NIT

(8)end if

(9) 計(jì)算節(jié)點(diǎn)i的鏈路質(zhì)量

(10)else

(11) 丟棄Hello數(shù)據(jù)包

(12)end if

在水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的位置是不斷變化的，因此一些節(jié)點(diǎn)可能會(huì)進(jìn)入另一個(gè)節(jié)點(diǎn)的范圍，或者一些現(xiàn)有的鄰居超出了節(jié)點(diǎn)的范圍。所以在特定的時(shí)間間隔內(nèi)周期性地調(diào)用信息獲取階段，以此更新每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的NIT。

2.4.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)階段

在此階段，數(shù)據(jù)包從源節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)到sink節(jié)點(diǎn)。源節(jié)點(diǎn)檢索它的鄰居信息表中的節(jié)點(diǎn)信息，并使用效用函數(shù)式(4)計(jì)算路由效益U，然后選擇路由效益最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的最佳候選節(jié)點(diǎn)。然后發(fā)送方將所選節(jié)點(diǎn)的ID嵌入數(shù)據(jù)包進(jìn)行廣播，鄰居節(jié)點(diǎn)只有收到與自己節(jié)點(diǎn)ID相同的才會(huì)接收數(shù)據(jù)包，鄰居信息表如圖5所示

圖5 鄰居信息表

U=α(Mhcmax/Mhi)+β(Ei/Einit)+γ(LQ)

(4)

該方程基于3個(gè)不同的指標(biāo)計(jì)算路由收益，在本文中，深度低于發(fā)送方的節(jié)點(diǎn)具有更高的剩余能量和更好的鏈路質(zhì)量以及路徑最優(yōu)，從而使路由效益最大化體現(xiàn)。

如算法2所示，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)階段發(fā)送方節(jié)點(diǎn)檢索所有鄰居節(jié)點(diǎn)的信息，并用式(4)計(jì)算路由效益。然后發(fā)送方節(jié)點(diǎn)選擇路由效益最大的節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)器節(jié)點(diǎn)的最佳候選節(jié)點(diǎn)。發(fā)送方將所選節(jié)點(diǎn)的ID嵌入數(shù)據(jù)包，并將數(shù)據(jù)包廣播給其單跳鄰居。在接收到分組時(shí)，接收節(jié)點(diǎn)將其ID與嵌入分組中的ID進(jìn)行比較，只有找到與其ID和嵌入在數(shù)據(jù)包中的ID匹配的節(jié)點(diǎn)才會(huì)接收數(shù)據(jù)包，而所有其它相鄰節(jié)點(diǎn)都會(huì)丟棄該數(shù)據(jù)包。該過程持續(xù)重復(fù)，直到數(shù)據(jù)包到達(dá)其中一個(gè)接收器節(jié)點(diǎn)。此外，發(fā)送方節(jié)點(diǎn)嘗試以最優(yōu)最短的路徑傳輸數(shù)據(jù)包，在保證鏈路質(zhì)量穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下選擇最優(yōu)的路徑，減少了轉(zhuǎn)發(fā)路徑過程中的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、能量消耗，提高了網(wǎng)絡(luò)生命周期。

算法2：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)階段

//判斷節(jié)點(diǎn)ID是否匹配

(1)if 節(jié)點(diǎn)i的ID匹配數(shù)據(jù)包中的轉(zhuǎn)發(fā)ID then

//計(jì)算鄰居節(jié)點(diǎn)的路由效益

(2)U=α(Mhcmax/Mhi)+β(Ei/Einit)+γ(LQ)

(3)將節(jié)點(diǎn)的路由效益加入鄰居信息表中

(4)else 丟棄數(shù)據(jù)包

(5)按照節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)和路由效益對(duì)鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序

(6)end if 選擇鄰居節(jié)點(diǎn)中，路由效益最大的節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)

3 實(shí)驗(yàn)仿真

3.1 仿真環(huán)境的建立

在本文中，使用MATLAB實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行仿真，分析了針對(duì)UWSNs提出的跳數(shù)協(xié)議的性能，基于實(shí)驗(yàn)環(huán)境，給出了平臺(tái)中的某些參數(shù)的假設(shè)，見表2。

表2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的參數(shù)設(shè)置

3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

對(duì)于實(shí)驗(yàn)中所用到的對(duì)比參數(shù)：端到端時(shí)延、數(shù)據(jù)包投遞率、網(wǎng)絡(luò)生命周期、能量消耗，進(jìn)行如下的說明：

(1)端到端時(shí)延(end-to-end delay)：數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡(luò)中從源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)或者目的節(jié)點(diǎn)到源節(jié)點(diǎn)花費(fèi)的時(shí)間，它是源節(jié)點(diǎn)到sink節(jié)點(diǎn)之間每個(gè)鏈路的傳輸延遲、傳播延遲和處理延遲的疊加。

(2)數(shù)據(jù)包投遞率(packet delivery ratio)：源節(jié)點(diǎn)生成的數(shù)據(jù)包數(shù)量與接收器的數(shù)據(jù)包數(shù)量之間的比率。

(3)網(wǎng)絡(luò)生命周期(network life time)：網(wǎng)絡(luò)與傳感器節(jié)點(diǎn)保持活動(dòng)狀態(tài)的總持續(xù)時(shí)間，它是網(wǎng)絡(luò)啟動(dòng)時(shí)間到網(wǎng)絡(luò)最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)停電時(shí)間之間的時(shí)間間隔。

(4)能量消耗(energy consumption)：數(shù)據(jù)傳輸后的初始能量與剩余能量之差。

3.3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

如圖6所示，分別測(cè)量了HUF、REPBR、DBR和EEDBR的網(wǎng)絡(luò)壽命，并與之進(jìn)行比較?？梢钥闯鯠BR的生命周期比HUF、REPBR、EEDBR短，這是由于在DBR中沒有考慮剩余能量度量，而是只依賴深度信息進(jìn)行下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的選擇。因此較小深度的節(jié)點(diǎn)會(huì)更快地耗盡其能量，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)崩潰。相比之下，EEDBR的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間比DBR長，這是由于在EEDBR中利用剩余能量和深度信息，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)間能量消耗均衡。HUF和REPBR在網(wǎng)絡(luò)生存方面的性能優(yōu)于DBR和EEDBR，在REPBR中，每個(gè)發(fā)送節(jié)點(diǎn)都選擇剩余能量更高、鏈路質(zhì)量更好的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，因此在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?，網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間都較長，但是HUF考慮了節(jié)點(diǎn)信息中跳數(shù)最小、剩余能量更高、鏈路質(zhì)量更好的最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，所以網(wǎng)絡(luò)生存周期比REPBR更長，同時(shí)跳數(shù)的選擇計(jì)算也需要消耗一定的節(jié)點(diǎn)能量，所以HUF的生存時(shí)間略高于REPBR。DBR和EEDBR的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間都是隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而減少，DBR只利用深度信息來選擇最短路徑，而不考慮剩余能量，總是選擇深度最大的節(jié)點(diǎn)，這樣可以更快地耗盡節(jié)點(diǎn)的能量，減少網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間，EEDBR缺乏鏈路質(zhì)量指標(biāo)，導(dǎo)致跳數(shù)增加，進(jìn)一步減少網(wǎng)絡(luò)生存期。REPBR和HUF隨著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加而獲得更穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)生存期，這是因?yàn)橄乱粋€(gè)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的選擇是基于路由效益的，REPBR路由效益通過鏈路質(zhì)量和剩余能量計(jì)算，平衡能量消耗，HUF利用最小跳數(shù)、剩余能量和鏈路質(zhì)量，減少跳數(shù)轉(zhuǎn)發(fā)、平衡能量消耗，因此REPBR的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間比HUF略短。

圖6 生命周期對(duì)比

如圖7所示，本文測(cè)量DBR、EEDBR、REPBR和HUF的能量消耗，結(jié)果表明，算法的能量消耗隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加而增加。HUF的能耗明顯比DBR、EEDBR低，略低于REPBR。DBR沒有任何能量因子，只利用深度信息來選擇下一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，是不斷增加能量消耗的主要原因，此外，冗余報(bào)文在DBR中傳輸時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生較高的能量消耗。EEDBR比DBR能耗低，這是因?yàn)镋EDBR不僅利用剩余能量和深度信息來選擇下一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，還減少了報(bào)文的傳輸數(shù)量，以此均衡節(jié)點(diǎn)間的能量消耗。REPBR和HUF都具有較好的能量平衡能力，都利用了剩余能量和鏈路質(zhì)量度量，可以平衡節(jié)點(diǎn)之間的能量消耗和最佳的鏈路質(zhì)量，所以在網(wǎng)絡(luò)初始階段節(jié)點(diǎn)數(shù)為100、150、200時(shí)，兩者的能量消耗幾乎持平，然后隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，由于REPBR沒有對(duì)下一轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)進(jìn)行處理，故傳輸路徑的長度增加，而HUF根據(jù)協(xié)議選擇跳數(shù)最小的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，根據(jù)路由效益選擇全局最優(yōu)路徑，減少節(jié)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)發(fā)，從而減少能量消耗，所以在節(jié)點(diǎn)數(shù)逐漸增加時(shí)，HUF的能耗略低于REPBR，具有更低的能量消耗。

圖7 能量消耗對(duì)比

如圖8所示，可以看出，HUF的端到端時(shí)延比REPBR、EEDBR、DBR低。這是由于HUF減少了源節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)發(fā)跳數(shù)，結(jié)合剩余能量和鏈路質(zhì)量，選擇了全局最優(yōu)最短路徑，從而減少整個(gè)端到端網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，總體性能優(yōu)于DBR和EEDBR，特別是在網(wǎng)絡(luò)密集，即網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多的情況下。隨著傳輸節(jié)點(diǎn)的增加，DBR只依賴深度信息轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，具有更高的端到端時(shí)延，EEDBR基于剩余能量的數(shù)據(jù)包保持時(shí)間，但是如果第一轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包丟失，接下來的保持節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包會(huì)造成相當(dāng)大的延遲。REPBR具有良好的鏈路質(zhì)量，但是對(duì)于鄰居節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑選擇，它并沒有給出任何解決方案，因此，加入轉(zhuǎn)發(fā)過程的節(jié)點(diǎn)數(shù)量隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)增加而增加，導(dǎo)致轉(zhuǎn)發(fā)路徑繁雜，跳數(shù)增加，進(jìn)而增加了端時(shí)延。

圖8 端到端時(shí)延對(duì)比

如圖9所示，隨著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，HUF的數(shù)據(jù)包投遞率總體上比DBR、EEDBR和REPBR要高。DBR獲得的數(shù)據(jù)包傳遞率幾乎相同，這是因?yàn)楣?jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，缺乏鏈路質(zhì)量指標(biāo)，所以候選節(jié)點(diǎn)的數(shù)量也會(huì)增加。另外，DBR是基于深度信息，并且是基于接收者的路由方式，故增加了不必要的轉(zhuǎn)發(fā)，導(dǎo)致丟包概率高。EEDBR根據(jù)剩余能量來選擇下一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，導(dǎo)致跳數(shù)增加，進(jìn)而降低了數(shù)據(jù)包的傳遞率。REPBR利用剩余能量和鏈路質(zhì)量來選擇最短路徑，但在高密度網(wǎng)絡(luò)中，選擇最佳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的效率較低，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包傳遞率相對(duì)偏低。在節(jié)點(diǎn)數(shù)目設(shè)置為150時(shí)，HUF的數(shù)據(jù)包投遞率略低于REPBR，但是隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，HUF獲得了更高的數(shù)據(jù)包投遞率，這是因?yàn)镠UF在路由效益中考慮了鏈路質(zhì)量和可靠的節(jié)能最短路徑選擇，有效地實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)包的成功傳遞。例如，在路由效益計(jì)算中，選擇剩余能量最高、鏈路質(zhì)量最好、路徑傳輸最短的節(jié)點(diǎn)，可以平衡能量消耗，獲得穩(wěn)定的鏈路，保證數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)。HUF算法選擇最短路徑，抑制不必要的轉(zhuǎn)發(fā)，從而在合理的數(shù)據(jù)包投遞率下減少轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包總數(shù)。如圖所示，節(jié)點(diǎn)數(shù)為400時(shí)，HUF比DBR、EEDBR、REPBR分別提高了約3%、10%、2%。

圖9 包投遞率對(duì)比

4 結(jié)束語

為解決水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點(diǎn)不斷移動(dòng)和增加的情況下，節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)不是最優(yōu)最短路徑、能量消耗不均衡、端時(shí)延較高等問題，本文提出一種基于REPBR跳數(shù)效用轉(zhuǎn)發(fā)的改進(jìn)路由算法，該算法選擇下一個(gè)最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，與目前最先進(jìn)的技術(shù)相比，顯著提高了UWSNs的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明HUF算法提高了路由效益，數(shù)據(jù)包傳遞率更高、端到端時(shí)延更低、網(wǎng)絡(luò)生存周期更長和能量消耗更低。在未來的工作中，將考慮通過結(jié)合預(yù)計(jì)期望傳輸次數(shù)選擇更合適的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，進(jìn)一步優(yōu)化路由協(xié)議的性能。