基于傳輸半徑倍數的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )交替路由

　　論文關(guān)鍵詞:無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò );交替轉發(fā);能量有效性:網(wǎng)絡(luò )壽命

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    論文摘要:針對無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )能量有效性問(wèn)題，提出一種基于傳輸半徑倍數的交替路由算法(TSMAR).算法計算出節點(diǎn)與信宿之間的距離，確定距離與傳輸半徑的下整數倍數，然后根據倍數的奇偶性交替轉發(fā)數據，同時(shí)抑制遠離信宿或與發(fā)送節點(diǎn)距離較近的節點(diǎn)轉發(fā)數據.NS仿真驗證表明，與BPS算法相比，TSMAR算法減少了轉發(fā)節點(diǎn)數，提高了網(wǎng)絡(luò )能量有效性，延長(cháng)了網(wǎng)絡(luò )壽命。

    作為一種新型的自組織無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )(wireless sensor networks, WSN)以其無(wú)需基礎設施，自組織，節點(diǎn)眾多等特點(diǎn)成為溝通“物理世界和信息世界Internet之間的橋梁”.WSN在目標跟蹤、環(huán)境監測、居室監控、野外探測，以及人員不可進(jìn)入的危險區域和難以組建網(wǎng)絡(luò )的環(huán)境中有著(zhù)廣泛的應用前景。然而，WSN網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)由電池供電，不具備持續的能量供應，因此設計實(shí)現WSN路由算法時(shí)，能量有效性成為首要問(wèn)題.

    針對WSN網(wǎng)絡(luò )能量有效性問(wèn)題，研究者們提出了許多路由算法，主要分為兩類(lèi).一類(lèi)是平面路由算法，利用數據的優(yōu)先級，提出了沖突感知路由協(xié)議CAR;將貪婪轉發(fā)和平面路由方法結合在一起，通過(guò)限制搜尋區域和計數方法，提出了GOAFR+路由算法.另一類(lèi)是基于分簇的路由算法，通過(guò)收集鄰居節點(diǎn)信息，根據網(wǎng)絡(luò )局部拓撲信息進(jìn)行分簇，提出了RDCA算法;根據用戶(hù)要求的誤差門(mén)限及節點(diǎn)數據的空間相關(guān)性馬爾可夫模型，將事件感知區域劃分成虛擬極坐標等價(jià)層，然后在等價(jià)層中選取剩余能量最大的節點(diǎn)作為簇頭，提出了EDCA算法.

    然而己有的算法存在以下缺點(diǎn):一是利用網(wǎng)絡(luò )局部信息，需要收集、等待鄰居信息，無(wú)形中增加了網(wǎng)絡(luò )傳輸的代價(jià)和時(shí)延;二是需要先驗知識，如數據的優(yōu)先級、誤差閩值或搜尋區域等，這在WSN實(shí)際使用過(guò)程中往往很難確定，從而限制了算法的適用性.

    節點(diǎn)可以通過(guò)安裝定位系統或定位算法獲得位置信息.由于位置的路由算法無(wú)需建立、維護和存儲路由表，無(wú)需網(wǎng)絡(luò )拓撲信息，算法實(shí)現簡(jiǎn)單，控制開(kāi)銷(xiāo)小等特點(diǎn)，在WSN網(wǎng)絡(luò )中得到了廣泛的關(guān)注和研究.提出的(optimized broadcast pro-tocol for sensor networks, BPS)算法，采用正六邊形劃分網(wǎng)絡(luò )覆蓋區域，根據節點(diǎn)的位置信息選取距離正六邊形頂點(diǎn)較近的節點(diǎn)轉發(fā)數據.但是BPS算法只抑制了與發(fā)送節點(diǎn)距離較近的節點(diǎn)轉發(fā)數據，并采用延遲措施，這樣既不能有效地減少轉發(fā)節點(diǎn)數，又不能提高網(wǎng)絡(luò )能量有效性，還增加了數據傳輸時(shí)延.

    因此，本文假設節點(diǎn)己知其自身和信宿的位置信息，提出基于傳輸半徑倍數的交替路由算法(alternant routing algorithm based on transport semi-diameter multiple, TSMAR).算法計算出節點(diǎn)與信宿之間的距離，確定距離與傳輸半徑的下整數倍數，然后根據倍數的奇偶性交替轉發(fā)數據，同時(shí)抑制遠離信宿或與發(fā)送節點(diǎn)距離較近的節點(diǎn)轉發(fā)數據，從而減少轉發(fā)節點(diǎn)數，提高網(wǎng)絡(luò )能量有效性，延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )壽命.

　　1、TSMAR算法

　　1.1網(wǎng)絡(luò )模型

    無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )模型假設如下:

    1)節點(diǎn)同構，隨機部署在檢測區域.節點(diǎn)隨機產(chǎn)生數據，并將數據傳輸到信宿((sink);

    2)所有節點(diǎn)都是靜止的，節點(diǎn)自身和信宿的位置信息己知‘任意兩節點(diǎn)。,n之間的距離定義為
  
  　式中，x和y表示節點(diǎn)的橫、縱坐標值.

    3)節點(diǎn)用全向天線(xiàn)，最大傳輸距離為R，單位米.

    4)節點(diǎn)的初始能量相等.能量消耗模型如下:發(fā)送k位數據消耗的能量Et由電路能耗Eelec和發(fā)射功放能耗兩部分組成，如式(2)所示.接收k位數據消耗的能量Er，如式(3)所示:

　　1.2  TSMAR算法描述

    TSMAR算法的核心是將網(wǎng)絡(luò )視為以信宿為中心、R/2(傳輸半徑)為半徑的環(huán)形帶狀結構，信宿位于網(wǎng)絡(luò )中心，當信宿位于網(wǎng)絡(luò )其他位置時(shí)，該方法仍然適用，只是將網(wǎng)絡(luò )劃分為帶狀結構.在數據傳輸過(guò)程中，交替選取陰影區(或黑色區)內的節點(diǎn)作為轉發(fā)節點(diǎn).若數據包的序號為奇數，則選取距離信宿R/2下下整數奇數倍的節點(diǎn)轉發(fā)數據;否則，選取距離信宿R/2整數偶數倍的節點(diǎn)轉發(fā)數據.同時(shí)抑制遠離信宿或與發(fā)送節點(diǎn)距離較近的節點(diǎn)轉發(fā)數據.根據節點(diǎn)與信宿之間的距離是R/2下整數倍數的奇偶性來(lái)選取轉發(fā)節點(diǎn)，則在一次數據傳輸過(guò)程中，至多只有一半的節點(diǎn)參與數據的傳輸.

    TSMAR算法的具體步驟如下:

    TSMAR算法采用的數據包結構如圖2所示.目的是接收節點(diǎn)只需要保存其自身和信宿的位置信息，發(fā)送節點(diǎn)的位置信息可以通過(guò)數據包獲得，從而節省節點(diǎn)的存儲資源.

    步驟1　若節點(diǎn)m接收過(guò)該數據包，則丟棄數據包，否則執行步驟2.

    步驟2　計算節點(diǎn)二與發(fā)送節點(diǎn)n之間的距離dm.若dmn(0.358，則丟棄數據包[fill;否則執行步驟3.

    步驟3　計算節點(diǎn)二與信宿s之間的距離elms、發(fā)送節點(diǎn)n與信宿s之間的距離dns.若elms > dns，則丟棄數據包，否則執行步驟4.

    步驟4　若數據包序號為奇數，則根據式(4)計算dodd，如果doaa~1，則轉發(fā)數據，否則丟棄數據包:若數據包序號為偶數，則根據式(5)計算eleven，如果deven=1，則轉發(fā)數據，否則丟棄數據包.

式中，R表示傳輸距離，d表示節點(diǎn)與信宿之間的距離.TSMAR算法通過(guò)步驟1，避免了數據的冗余傳輸;通過(guò)步驟2，避免了與發(fā)送節點(diǎn)距離較近的節點(diǎn)轉發(fā)數據:通過(guò)步驟3.避免了遠離信宿的節點(diǎn)轉發(fā)數據;通過(guò)步驟4，根據節點(diǎn)與信宿之間的距離確定距離與R/2的下整數倍數，再根據倍數的奇偶性來(lái)選取轉發(fā)節點(diǎn).從而大大地減少了數據轉發(fā)節點(diǎn)數，提高網(wǎng)絡(luò )能量有效性，延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )壽命.

　　2、NS2仿真驗證

    為了驗證TSMAR算法的有效性，在NS-2.29仿真環(huán)境中設計了兩種網(wǎng)絡(luò )場(chǎng)景，并分析比較TSMAR和BPS算法在轉發(fā)節點(diǎn)數、能量有效性和網(wǎng)絡(luò )壽命上的性能.節點(diǎn)隨機部署在100 m x 100 m的平面監測區域，MAC層協(xié)議采用IEEE 802.11，數據包大小為512 bits(針對區域溫度一時(shí)間等數據的測量)，初始能量為100)，仿真時(shí)間為100 s.

    網(wǎng)絡(luò )場(chǎng)景1節點(diǎn)最大傳輸距離為40 m.網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)數為10. 20.40，對應于低密度網(wǎng)絡(luò ):網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)數為50. 60，80. 100，對應于中等密度網(wǎng)絡(luò );網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)數為120. 150.200，對應于高密度網(wǎng)絡(luò ).

    網(wǎng)絡(luò )場(chǎng)景2隨機部署100個(gè)網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)，節點(diǎn)的傳輸距離以5m的增量在!20 m,65 m}范圍之內變化.定義網(wǎng)絡(luò )壽命為網(wǎng)絡(luò )中出現第1個(gè)死亡節點(diǎn)(即耗盡能量的節點(diǎn))的網(wǎng)絡(luò )生存時(shí)間.再定義能量效率叮，如式(6)所示:
   通過(guò)能量效率刀來(lái)驗證TSMAR算法的能量有效性，其中ETSMAR和Ears分別表示TSMAR算法和BPS算法在綜合情況下(網(wǎng)絡(luò )沖突、信道競爭、控制開(kāi)銷(xiāo)等)消耗的總能量.

　　2.1轉發(fā)節點(diǎn)數

    轉發(fā)節點(diǎn)數是指網(wǎng)絡(luò )中發(fā)送數據的總節點(diǎn)數，包括產(chǎn)生數據的源節點(diǎn).

    圖3表示轉發(fā)節點(diǎn)數隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)數的變化情況.由圖3可知，BPS算法的轉發(fā)節點(diǎn)數多于TSMAR算法，尤其在高密度網(wǎng)絡(luò )中，BPS算法的轉發(fā)節點(diǎn)數遠多于TSMAR算法.這是由于BPS算法只抑制了與發(fā)送節點(diǎn)距離較近的節點(diǎn)轉發(fā)數據，TSMAR算法則抑制了遠離信宿或與發(fā)送節點(diǎn)距離較近的節點(diǎn)轉發(fā)數據，并根據節點(diǎn)與信宿之間的距離確定距離與R/2的下整數倍數，再根據倍數的奇偶性來(lái)選取轉發(fā)節點(diǎn)，從而減少了轉發(fā)節點(diǎn)數.

    圖4表示轉發(fā)節點(diǎn)數隨著(zhù)傳輸距離的變化情況.由圖4可知，傳輸距離的變化對BPS算法影響不大，這是因為BPS算法依據傳輸距離計算節點(diǎn)偏離策略位置的程度.TSMAR算法則有明顯的變化，這是因為對節點(diǎn)數固定、傳輸距離不同的網(wǎng)絡(luò )，TSMAR算法選取轉發(fā)節點(diǎn)的范圍不同.與圖3分析類(lèi)似，BPS算法的轉發(fā)節點(diǎn)數遠多于TSMAR算法.

　　2.2能量有效性

    圖5是能量效率隨網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)數的變化情況.由圖5可知，與BPS算法相比，TSMAR算法的能量效率約提高15% ～40%.隨著(zhù)節點(diǎn)數的增加，TSMAR算法的能量效率提高得更多，表明TSMAR算法比BPS算法消耗的能量更低，提高了能量有效性.

   圖6是能量效率隨傳輸距離的變化情況.由圖6可知，在傳輸距離超過(guò)30 m時(shí)，TSMAR算法的能量效率約提高了30%;在傳輸距離較小的情況下(如20 m). TSMAR算法的能量效率約提高了70%，表明TSMAR算法的能量有效性比BPS算法更高.

　　2.3網(wǎng)絡(luò )壽命

    圖7是網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)數為150、傳輸距離為40 m的仿真結果.由圖7可知，與BPS算法相比，TSMAR算法的網(wǎng)絡(luò )壽命延長(cháng)了約30%. TSMAR算法出現死亡節點(diǎn)的時(shí)間和全部節點(diǎn)死亡的時(shí)間都很晚，兩個(gè)時(shí)間差也較短，表明TSMAR算法不僅延長(cháng)了網(wǎng)絡(luò )壽命，而且均衡了能量消耗.

　　3、結語(yǔ)

    在資源受限WSN網(wǎng)絡(luò )中，能量有效性是首先要解決的問(wèn)題.位置路由算法因其無(wú)需路由表，無(wú)需網(wǎng)絡(luò )拓撲信息，算法實(shí)現簡(jiǎn)單，控制開(kāi)銷(xiāo)小等特點(diǎn)，在WSN網(wǎng)絡(luò )中得到了廣泛的關(guān)注和研究.本文在假設節點(diǎn)位置信息已知的基礎上，提出基于傳輸半徑倍數的交替路由算法TSMAR.根據節點(diǎn)與信宿之間的距離確定距離與R/2的下整數倍數，根據倍數的奇偶性來(lái)選取轉發(fā)節點(diǎn)，節點(diǎn)交替轉發(fā)數據，使得至多只有一半的節點(diǎn)轉發(fā)數據;同時(shí)抑制遠離信宿或與發(fā)送節點(diǎn)距離較近的節點(diǎn)轉發(fā)數據，以進(jìn)一步減少轉發(fā)節點(diǎn)數.NS2仿真驗證表明，與BPS算法相比，TSMAR算法減少了轉發(fā)節點(diǎn)數，提高了網(wǎng)絡(luò )能量有效性，延長(cháng)了網(wǎng)絡(luò )壽命.如何避免TSMAR算法中的沖突節點(diǎn)，并將TSMAR算法與睡眠喚醒機制結合在一起，同時(shí)考慮有效的數據融合算法，是下一步研究要解決的問(wèn)題.

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