孫毅剛,柯欲振
(中國(guó)民航大學(xué)航空自動(dòng)化學(xué)院,天津 300300)
隨著民航業(yè)的發(fā)展,機(jī)場(chǎng)規(guī)模逐漸龐大,場(chǎng)面運(yùn)行環(huán)境日趨復(fù)雜,加之管理上的漏洞和駕駛員疏忽大意,造成車輛沖撞航空器的事故頻發(fā)。因此,為了保證機(jī)場(chǎng)運(yùn)行安全,提出了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機(jī)場(chǎng)特種車輛監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控車輛位置,最大限度地避免車輛沖撞飛機(jī)事故的發(fā)生。
目前,用于特種車輛監(jiān)控的技術(shù)主要有GPS和場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)。GPS首次捕獲時(shí)間長(zhǎng)、信號(hào)易遭屏蔽且系統(tǒng)易堵塞,不適合在機(jī)場(chǎng)監(jiān)控中應(yīng)用。場(chǎng)面雷達(dá)設(shè)備昂貴,且受機(jī)場(chǎng)無線電、設(shè)施布局建設(shè)等嚴(yán)格限制,不利于實(shí)際開發(fā)和今后的普及使用。ZigBee是近幾年研究開發(fā)的短距離無線通訊技術(shù),具有成本低、體積小、能量消耗小和傳輸速率低的特點(diǎn)[1]。由ZigBee設(shè)備搭建的網(wǎng)絡(luò),因其具有自組織性和動(dòng)態(tài)性強(qiáng)等特點(diǎn),非常適于機(jī)場(chǎng)特種車輛監(jiān)控系統(tǒng)。但其采用的按需洪泛的AODVjr路由協(xié)議[2]應(yīng)用于本系統(tǒng)存在路由建立時(shí)延長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)控制開銷大的問題。另外,本系統(tǒng)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)均采用能量小的干電池供電,一旦網(wǎng)絡(luò)中部分節(jié)點(diǎn)的電量耗盡,不僅致使這些節(jié)點(diǎn)本身不能工作,而且極有可能影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的整體性能。因此,結(jié)合本系統(tǒng)具有的定位功能,本文提出了一種基于ZigBee的低能耗路由方法——LEZR(low-energyZigBeerouting),從而提高系統(tǒng)的性能。
本文分析了ZigBee路由算法及其在節(jié)能方面存在的問題,提出了適合于機(jī)場(chǎng)特種車輛監(jiān)控系統(tǒng)的LEZR路由算法及其應(yīng)用,并通過仿真實(shí)驗(yàn)比較了兩種路由方法的性能差異。
在ZigBee網(wǎng)絡(luò)中采用了Cluster-Tree與按需距離矢量路由(ad-hoc on-demand distance vector routing,AODV)相結(jié)合的路由算法,基本達(dá)到低成本、低功耗、可靠性高的設(shè)計(jì)目標(biāo)。這里,ZigBee中所使用的AODV與自組網(wǎng)中的經(jīng)典AODV協(xié)儀并不完全相同,準(zhǔn)確地說是一種簡(jiǎn)化版本的AODV——AODVjr,其具有AODV的主要功能[3]。
在ZigBee網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)一般按照父子關(guān)系使用Cluster-Tree算法選擇路徑,即當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)接收到分組后發(fā)現(xiàn)該分組不是給自己的,則只能轉(zhuǎn)發(fā)給其父節(jié)點(diǎn)或子節(jié)點(diǎn)。顯而易見這并不一定是最優(yōu)的路徑,為提高路由效率,ZigBee中也讓具有路由功能的節(jié)點(diǎn)使用AODVjr去發(fā)現(xiàn)路由,即具有路由功能的節(jié)點(diǎn)可以不按照父子關(guān)系而直接發(fā)送信息到其通信范圍內(nèi)的其他具有路由功能的節(jié)點(diǎn),而不具有路由功能的節(jié)點(diǎn)仍然使用Cluster-Tree路由發(fā)送數(shù)據(jù)分組和控制分組。
雖然這種混合式的路由方式在一定程度上降低了網(wǎng)絡(luò)功耗。但是,由于不考慮能量均衡問題和反復(fù)地使用較短路徑,其可能加劇了能量的不均衡;而在ZigBee網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)多采用電池供電,許多惡劣環(huán)境中電池能量的補(bǔ)充或電池的更換是很困難的甚至是不可能的。
原有的ZigBee路由算法因能量消耗過大等特點(diǎn),大大縮短了網(wǎng)絡(luò)生命周期。為此,在原有ZigBee路由的基礎(chǔ)上,引入 GAF(geographical adaptive fidelity)節(jié)能算法[4],形成了適合于機(jī)場(chǎng)特種車輛監(jiān)控系統(tǒng)的基于ZigBee的低能耗路由算法——LEZR。
GAF算法是通過讓節(jié)點(diǎn)盡量處于關(guān)機(jī)狀態(tài)來節(jié)省能量的算法,主要分為兩個(gè)過程:
2.1.1 劃分虛擬網(wǎng)格
將網(wǎng)絡(luò)劃分成幾個(gè)相鄰的虛擬網(wǎng)格,并假設(shè)每?jī)蓚€(gè)相鄰網(wǎng)格中任意兩點(diǎn)間的最大距離為R,網(wǎng)格邊長(zhǎng)為r,如圖1所示。為保證虛擬網(wǎng)格中的某一節(jié)點(diǎn)替代其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信時(shí)的網(wǎng)絡(luò)連通性,那么R和r必須滿足下列關(guān)系式
2.1.2 選擇簇頭節(jié)點(diǎn)
在GAF算法中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以處于睡眠、發(fā)現(xiàn)和工作三種狀態(tài)。在網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí),所有節(jié)點(diǎn)都處于發(fā)現(xiàn)狀態(tài),每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過發(fā)送信息通告自己的位置、ID等信息,如此,節(jié)點(diǎn)就能得知同一單元格中其他節(jié)點(diǎn)的信息。然后,每個(gè)節(jié)點(diǎn)將自身定時(shí)器設(shè)置為某個(gè)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)值Td。一旦定時(shí)器超時(shí),節(jié)點(diǎn)發(fā)送消息聲明其進(jìn)入工作狀態(tài),成為簇頭節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)如果在定時(shí)器之前收到來自同一單元格內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)成為簇頭的聲明,說明其在這次簇頭競(jìng)爭(zhēng)中失敗,從而進(jìn)入睡眠狀態(tài)。成為簇頭的節(jié)點(diǎn)設(shè)置定時(shí)器為Ta,Ta代表其處于工作狀態(tài),以抑制其他處于發(fā)現(xiàn)狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)入工作狀態(tài);當(dāng)Ta超時(shí)后,簇頭節(jié)點(diǎn)重新返回到發(fā)現(xiàn)狀態(tài)。處于睡眠狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)設(shè)置定時(shí)器為Ts,并在Ts超時(shí)后重新回到發(fā)現(xiàn)狀態(tài)。處于工作狀態(tài)或發(fā)現(xiàn)狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)如果發(fā)現(xiàn)本單元格中出現(xiàn)更適合成為簇頭的節(jié)點(diǎn)時(shí),會(huì)自動(dòng)進(jìn)入睡眠狀態(tài)。圖2給出了節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖。
在圖3中,LEZR算法首先把監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分成若干個(gè)虛擬單元格。為了對(duì)移動(dòng)車輛進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)控,必須保證每個(gè)虛擬格內(nèi)有一至兩個(gè)參考節(jié)點(diǎn)處于工作狀態(tài),而其他參考節(jié)點(diǎn)進(jìn)入睡眠狀態(tài)。然后,按照Z(yǔ)igBee路由協(xié)議先建立路由,然后才能傳輸數(shù)據(jù)。Ta時(shí)間之后,原來的簇頭節(jié)點(diǎn)重返到發(fā)現(xiàn)狀態(tài),接著新一輪的簇頭選舉開始。一旦確認(rèn)了新的簇頭節(jié)點(diǎn),那其他參考節(jié)點(diǎn)都將進(jìn)入睡眠狀態(tài);接著按照Z(yǔ)igBee路由協(xié)議來決定數(shù)據(jù)的傳輸路徑,如此循環(huán)下去。
以機(jī)場(chǎng)停機(jī)坪長(zhǎng)400 m、寬100 m的范圍為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,監(jiān)控該范圍內(nèi)特種車輛的移動(dòng)情況。無線通信芯片的通信范圍為0~64 m,即R=64,根據(jù)不等式(1)可取r=28 m。因此為得到較好的通信質(zhì)量,可在停機(jī)坪區(qū)域劃分出42個(gè)28 m×28 m的正方形虛擬網(wǎng)格,每個(gè)正方形虛擬網(wǎng)格頂點(diǎn)上放置一個(gè)CC2430,此芯片寫入準(zhǔn)確的位置值,用以作為定位參考點(diǎn)。在這些區(qū)域中運(yùn)行的車輛上裝有CC2431作為盲節(jié)點(diǎn),用于獲得車輛位置等信息。在本系統(tǒng)中,LEZR算法設(shè)置為兩類優(yōu)先級(jí),一個(gè)是高級(jí),即由協(xié)調(diào)器為源節(jié)點(diǎn)發(fā)起的路由。因?yàn)楸O(jiān)控系統(tǒng)要及時(shí)地監(jiān)控車輛狀態(tài),一旦發(fā)現(xiàn)有危險(xiǎn)情況需要很快做出反應(yīng)并把控制信息路由至目的節(jié)點(diǎn),所以此類路由的優(yōu)先級(jí)應(yīng)為高級(jí)。在任何時(shí)刻,只要節(jié)點(diǎn)收到優(yōu)先級(jí)為高的路由請(qǐng)求或應(yīng)答包,都要優(yōu)先發(fā)送。另一類優(yōu)先級(jí)為低級(jí),即由任一個(gè)參考點(diǎn)或盲節(jié)點(diǎn)為源節(jié)點(diǎn)發(fā)起的路由。主要包括節(jié)點(diǎn)的周期性路由廣播和用于計(jì)算位置的定位信息查詢路由等。
本文采用被廣泛使用的NS-2和CMU Monarch擴(kuò)展包進(jìn)行仿真。MAC協(xié)議采用802.15.4,路由協(xié)議框架采用AODVjr,然后按照上文對(duì)路由協(xié)議進(jìn)行改進(jìn),無線信號(hào)傳播采用自由空間傳播模型(free space propagation model)[5]。60個(gè)參考節(jié)點(diǎn)按照?qǐng)D3固定在400 m×100 m的矩形區(qū)域內(nèi),設(shè)置20個(gè)移動(dòng)盲節(jié)點(diǎn),按照隨機(jī)基準(zhǔn)點(diǎn)(radom way-point)模型運(yùn)動(dòng),并設(shè)定暫停時(shí)間(pause time)為0 s,節(jié)點(diǎn)實(shí)際運(yùn)動(dòng)速度分布在5~20 m/s之間,為盲節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分配坐標(biāo)值進(jìn)行仿真,進(jìn)行50組仿真后取平均值,每個(gè)節(jié)點(diǎn)的信號(hào)覆蓋距離為64 m,鏈路帶寬為250 kbps。為了能看到所有節(jié)點(diǎn)的“死亡”狀態(tài),設(shè)定仿真時(shí)間為3 000 s。
由圖4可見,在相同條件下LEZR與ZigBee的網(wǎng)絡(luò)生命周期的比較結(jié)果。仿真剛開始時(shí),路由算法LEZR與ZigBee的節(jié)點(diǎn)存活率相當(dāng),接近100%,但是在500 s之后,ZigBee路由的節(jié)點(diǎn)開始大量地陸續(xù)“死亡”。在時(shí)間為2 000 s時(shí),ZigBee路由的節(jié)點(diǎn)存活率為零,也就是說網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的能量都已基本耗盡;而LEZR路由節(jié)點(diǎn)存活率卻大于80%。另外,在時(shí)間為2 500 s時(shí),LEZR路由下依然有30%~40%的“活躍”節(jié)點(diǎn)。由此可見,相比ZigBee算法,LEZR算法不僅能均衡網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量消耗,而且還能延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
本文分析了ZigBee路由及其在節(jié)能方面存在的問題,在此基礎(chǔ)上提出了LEZR算法,并結(jié)合本系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)仿真。該算法通過劃分地理網(wǎng)格,讓網(wǎng)格內(nèi)盡量只有1~2個(gè)節(jié)點(diǎn)激活,以實(shí)現(xiàn)節(jié)能策略和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期,適合機(jī)場(chǎng)特種車輛監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際需要。另外,仿真結(jié)果表明,在相同情況下,LEZR路由算法要比ZigBee算法節(jié)省約30%的能量。
[1]蔣 挺,趙成林.紫蜂技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京:北京郵電大學(xué)出版社,2006.
[2]耿 萌.ZigBee路由協(xié)議研究[D].南京:南京信息工程大學(xué),2006.
[3]冉 鵬.ZigBee網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議性能研究與算法優(yōu)化[D].上海:同濟(jì)大學(xué),2007.
[4]XU Y,HEIDEMANN J,ESTRIN D.Geography-informed Energy Conservation for Ad-Hoc Routing[C]//Proc 7th Annual ACM Conf Mobile Computing and Networking.New York:ACM Press,2001:16-20.
[5]徐雷鳴,龐 博,趙 耀.NS與網(wǎng)絡(luò)模擬[M].北京:人民郵電出版社,2003.
中國(guó)民航大學(xué)學(xué)報(bào)2010年2期