基于運動預(yù)測與動態(tài)通信能量調(diào)整的移動WSN路由選擇算法*

李 巍，韓九強，鐘德星

(西安交通大學(xué)智能網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)安全教育部重點實驗室電信學(xué)院自動化研究所，西安 710049)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)［1］(Wireless Sensor Network，WSN)是由多個節(jié)點構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部通過多跳近距離無線通信完成節(jié)點間數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)配置管理等各項工作，由于其獨特的工作特點，導(dǎo)致WSN具有通信拓?fù)鋸?fù)雜、拓?fù)渥儞Q頻繁的特點。WSN應(yīng)用范圍廣闊，具體應(yīng)用模式各有差異，但如果按照節(jié)點在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)完成初始布置后，節(jié)點位置是否發(fā)生變化來歸納，則可將其劃分為兩大類:節(jié)點固定的靜態(tài)WSN與節(jié)點可移動的移動WSN。兩種類型的WSN在學(xué)術(shù)研究上各有側(cè)重，難點不同，從網(wǎng)絡(luò)通信拓?fù)鋸?fù)雜度及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)性角度看移動WSN的研究難度要超過靜態(tài)WSN，動態(tài)節(jié)點運動會引起網(wǎng)絡(luò)通信拓?fù)浯蠓兓?，進而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)通信效率下降、能耗增高，故需要在通信協(xié)議方面做出優(yōu)化以提高網(wǎng)絡(luò)性能、延長網(wǎng)絡(luò)壽命，而路由協(xié)議受網(wǎng)絡(luò)動態(tài)拓?fù)渥儞Q影響最為明顯，所以移動WSN路由協(xié)議成為一個研究的熱點、難點。

由于WSN中節(jié)點一般均采用資源受限的電池供電方式進行數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)墓ぷ?，所以伴隨著節(jié)點失效，網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)生拓?fù)渥兓约词乖陟o態(tài)WSN中，路由協(xié)議也需要考慮網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)拓?fù)涮匦裕?］，為了應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥儞Q，Perkins［3－4］等人提出了基于路由表選擇的路由協(xié)議:AWDS、DFR、DBF、DSDV［3］等，此類基于路由表協(xié)議對于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓磻?yīng)較慢；而 BSR［5］、AODV、DSR、DYMO 等按需路由協(xié)議能夠在有效降低網(wǎng)絡(luò)開銷的同時適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)拓?fù)渥兓?，但總體來說協(xié)議開銷隨網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)變化程度提升而增大；在已建立路由基礎(chǔ)上進行路由建立的協(xié)議如IERP、LBR、PLBR等，若無法提供網(wǎng)絡(luò)特性的先驗信息時，其在高動態(tài)拓?fù)淝闆r下，協(xié)議性能仍舊不理想；基于分層的路由協(xié)議如LEACH［6－7］、FSR［8］、DDR［9］等在高動態(tài)拓?fù)淝闆r下性能較為理想，但此類協(xié)議性能依賴于協(xié)議層次深度的劃分及子編碼尋址，協(xié)議參數(shù)選擇對性能影響較為明顯；針對高移動WSN提出的利用節(jié)點位置信息輔助路由的 TSG［10］、VDCH、GEOTORA［11］等協(xié)議在應(yīng)對高動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)時，如果對路由開銷控制較好的狀態(tài)下，網(wǎng)絡(luò)整體性能隨動態(tài)拓?fù)涮岣撸阅芟陆递^不明顯。

從網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)角度出發(fā)，移動WSN與靜態(tài)WSN網(wǎng)絡(luò)的基本特質(zhì)相同，但移動WSN中使用的路由協(xié)議應(yīng)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點運動情況采取針對網(wǎng)絡(luò)高動態(tài)拓?fù)涞拇胧┮蕴岣呗酚沙晒β?；?jié)點運動是其路由協(xié)議設(shè)計的挑戰(zhàn)，但節(jié)點運動信息也是應(yīng)對這一挑戰(zhàn)最有利的工具，借鑒利用節(jié)點位置輔助路由的靜態(tài)WSN路由協(xié)議思想，本文針對移動WSN高動態(tài)拓?fù)涞奶匦?，通過利用節(jié)點的運動信息，輔助路由工作，提出基于節(jié)點運動估計的路由選擇算法NMEBRP。

1 節(jié)點收發(fā)功率動態(tài)優(yōu)化模型

WSN中節(jié)點能量消耗的最主要部分是由節(jié)點無線通信模塊數(shù)據(jù)收發(fā)帶來的，而多節(jié)點共享通信介質(zhì)的WSN中，一般采用的無線信道模型有自由空間模型、雙路徑地面反射模型、陰影模型等［12］，從模型準(zhǔn)確度和仿真復(fù)雜度角度考慮，本文采用雙路徑地面反射模型作為無線信道模型，在雙路徑地面反射模型中，距離發(fā)射節(jié)點距離為d處的信號功率Pr(d)用下式進行計算:

其中，Pt為發(fā)送信號節(jié)點的發(fā)射功率；Gt和Gr分別為發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點的天線增益；L(L≥1)是系統(tǒng)的系統(tǒng)損耗；ht和hr分別為發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點的天線高度。

由于無線信號在空間中成距離的高次冪函數(shù)衰減，故節(jié)點間采取多跳轉(zhuǎn)發(fā)能夠較好的節(jié)省無線通信能量，節(jié)點需要根據(jù)各自位置關(guān)系判斷是否針對特定數(shù)據(jù)包進行轉(zhuǎn)發(fā)。將式(1)中常數(shù)合并化簡為:

用有序?qū)崝?shù)對表示從前一個節(jié)點到下一個節(jié)點間的無線數(shù)據(jù)收發(fā)，如(1，2)表示從節(jié)點1到節(jié)點2的通信。節(jié)點保證能夠與需要進行通信的目標(biāo)節(jié)點通信的必要條件是在目標(biāo)節(jié)點處的接收功率Pr(d)大于節(jié)點能夠監(jiān)聽到的信號門限Pthreshold，則1、2節(jié)點間存在轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點需滿足:

且

若節(jié)點間均以監(jiān)聽信號功率門限為信號功率水平下限，則有:

Pthreshold在仿真實驗環(huán)境中即為固定參數(shù)，則信號能量發(fā)送功率需滿足的式(2)即能寫為僅與相關(guān)節(jié)點間距離有關(guān)的不等式:

節(jié)點1、2通過計算可以得到存在轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的范圍，其邊界滿足的參數(shù)方程如下式:

2 基于節(jié)點運動估計的動態(tài)路由選擇算法

對于節(jié)點大量隨機運動帶來的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥儞Q頻繁的問題，引入輔助信息手段來幫助各層網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進行性能優(yōu)化是一個直接有效的解決辦法。本文中，基于這一思路，使用節(jié)點的位置信息幫助網(wǎng)絡(luò)中的獨立節(jié)點進行路由選擇，在使用節(jié)點位置信息輔助路由協(xié)議時，需要注意以下兩個問題:

(1)使用位置信息進行判斷的可信度的方向性。獲取的位置信息僅僅包括其自身的實時位置信息和其鄰居節(jié)點的過去某時間段內(nèi)的位置信息。出于保證網(wǎng)絡(luò)通信功能和網(wǎng)絡(luò)實際應(yīng)用效果的根本要求，運動估計獲得網(wǎng)絡(luò)通信狀況、拓?fù)渥兓纳频目尚哦葢?yīng)低于網(wǎng)絡(luò)狀況惡化的可信度，以降低由于運動估計帶來的網(wǎng)絡(luò)性能誤判導(dǎo)致的額外路由協(xié)議開銷。

(2)位置信息采用的回溯時間長度。對于節(jié)點及其鄰居節(jié)點未來時刻的位置估計是建立在已有過去某長度時間段節(jié)點位置變化情況的分析的基礎(chǔ)上的，所以回溯的時間段長度非常重要，合適的回溯時間段長度能夠很好的體現(xiàn)相應(yīng)節(jié)點位置變化情況，還可以提高估計的可信度。

2.1 算法描述

對于布置在目標(biāo)區(qū)域的一組無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，將節(jié)點構(gòu)成的集合記為:

節(jié)點的工作區(qū)域為二維平面S，其面積為L1×L2，節(jié)點部署方式為上節(jié)中的均勻隨機部署，節(jié)點最大通信半徑為Rradio。對于某時刻節(jié)點的位置記為:

其中i∈V。

網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間位置信息的交換是通過將位置信息附加在每個發(fā)送或者轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包末尾，附加的信息有節(jié)點本身的位置信息，也有節(jié)點自身已經(jīng)獲得的過去某一時刻目標(biāo)節(jié)點的位置信息。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包的收發(fā)從分析的角度看，是在時間域內(nèi)發(fā)生的離散事件，對于在t時刻收到的數(shù)據(jù)包中得到的節(jié)點i的位置信息記為post(i)的話，對于由上一個數(shù)據(jù)包中得到的節(jié)點i的位置信息記為post－1(i)，對于未來節(jié)點位置的估計記為 post+1，網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包的發(fā)送和接受同時都帶有節(jié)點發(fā)出和收到的時刻信息，所以將收到兩個相鄰的數(shù)據(jù)包的時間間隔記為:

這一時間間隔ΔT對于收集到的信息的采信度評估有關(guān)。

對于節(jié)點i，其所有鄰居節(jié)點對其位置預(yù)測采用如下方式:鄰居節(jié)點根據(jù)過去某一時間段收到的k個數(shù)據(jù)包，獲得節(jié)點i的k個過去時間點的位置信息記為:

對于某時刻節(jié)點的速度記為:

其中l(wèi)=0，1，…，k。

對于節(jié)點的速度的預(yù)測值Velot+1(i)根據(jù)以下算式計算:

其中 α0+α1+…+αk－1=1。

α0，α1，…，αk－1的計算采用如下方法，其中輔助變量βm為:

其中m=0，1，…，k－1。則有:

在算法中單個節(jié)點對鄰居節(jié)點進行位置估計的運算所需要的時間復(fù)雜度并不高，綜合式(4)～式(6)，位置估計的復(fù)雜度基本為O(c*k)其中c為常數(shù)。所以對于估計鄰居節(jié)點位置信息時，縮小k的取值在降低節(jié)點運算復(fù)雜度上并不能帶來顯著的效果，因此從這個角度出發(fā)降低k值的意義并不大。討論k的合理取值的意義在于如何能夠合理選擇信息回溯時間長度，使得節(jié)點的運動估計既能夠及時反映節(jié)點變化趨勢，又能夠使估計的結(jié)果具有相對的穩(wěn)定性。

基于節(jié)點運動估計的路由選擇算法仿真的主要步驟:(1)在滿足網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)區(qū)域覆蓋要求的前提下，對于網(wǎng)絡(luò)進行初始布置時，節(jié)點通信半徑設(shè)置需使網(wǎng)絡(luò)滿足連通性條件。(2)從網(wǎng)絡(luò)運行開始，網(wǎng)絡(luò)中的源數(shù)據(jù)發(fā)送節(jié)點通過廣播方式尋找網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)節(jié)點。(3)目標(biāo)節(jié)點接收到源節(jié)點包含其位置信息的路由建立請求數(shù)據(jù)包后，根據(jù)其中的源節(jié)點位置信息發(fā)送附帶有其位置信息的數(shù)據(jù)包進行響應(yīng)。同時節(jié)點中其他節(jié)點通過發(fā)送生存周期TTL=1的廣播包以期建立起各自的鄰居節(jié)點表。(4)源節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)包依據(jù)目標(biāo)節(jié)點位置信息進行路由，網(wǎng)絡(luò)中的中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點如有目標(biāo)節(jié)點較新的位置信息可根據(jù)其信息對數(shù)據(jù)包進行修改，使數(shù)據(jù)包向目標(biāo)節(jié)點位置方向傳送。(5)節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中一旦建立起鄰居節(jié)點列表后，可自行根據(jù)本文第二章中的中間節(jié)點選擇關(guān)系來修改本地路由表和節(jié)點無線收發(fā)功率，此過程由節(jié)點分布自主執(zhí)行。(6)根據(jù)節(jié)點運動估計，對于鄰居節(jié)點中在未來時間段內(nèi)可能移動出節(jié)點最大無線通信范圍的節(jié)點數(shù)目進行計算，如果小于節(jié)點鄰居數(shù)目最小門限值Neighborthre(i)，節(jié)點i則通過最大通信距離發(fā)送新的TTL=1的廣播數(shù)據(jù)包建立本地鄰居表。

以上為路由選擇的主要步驟框架，本文提出的路由協(xié)議的最大特點就是路由的發(fā)現(xiàn)、建立、判斷使用和后期維護都是建立在對與網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的具體地理位置信息的利用上，所有節(jié)點收發(fā)數(shù)據(jù)包時都要進行位置信息的附加以及提取?；诘玫降奈恢眯畔?，需要根據(jù)這些信息進行鄰居節(jié)點數(shù)目判斷以適應(yīng)MWSN的高拓?fù)鋭討B(tài)性。

3 仿真實驗

本文利用Network Simulator 2(NS2)進行網(wǎng)絡(luò)仿真實驗，實驗的主要部分為模擬了在1 200 m×1 200 m的實驗范圍內(nèi)，節(jié)點總數(shù)為500的MWSN網(wǎng)絡(luò)能量消耗、網(wǎng)絡(luò)壽命等問題。實驗的主要參數(shù)如下表所示。

表1 仿真參數(shù)

為了進行網(wǎng)絡(luò)性能分析對比，本文主要采用了兩種用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的較為典型的協(xié)議和NMEBRP協(xié)議進行對比。其中一種路由協(xié)議為Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing(AODV，RFC3561)，AODV［13］是一種使用在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)或者移動無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的具有一定代表性和通用性的路由協(xié)議。另外一種為Distance Routing Effect Algorithm for Mobility(DREAM)［14］，這是一種利用節(jié)點位置信息進行路由決策的路由協(xié)議，在由于節(jié)點運動導(dǎo)致的高動態(tài)拓?fù)涞木W(wǎng)絡(luò)中具有比較好的性能。

本文研究主要針對移動WSN中節(jié)點運動造成路由協(xié)議開銷增大、網(wǎng)絡(luò)壽命縮短情況下，路由協(xié)議的性能改進，節(jié)點隨機運動造成的拓?fù)渥兓l繁是造成網(wǎng)絡(luò)性能下降的主要原因，故仿真實驗主要考察在不同節(jié)點運動幅度下，參考協(xié)議與本文提出協(xié)議的性能對比。

從圖1中可以看出網(wǎng)絡(luò)中隨著節(jié)點隨機移動的幅度增加，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點能量耗盡的過程加快，用90%節(jié)點能量耗盡表示的網(wǎng)絡(luò)壽命呈下降趨勢，AODV協(xié)議在這種情況下應(yīng)對節(jié)點的隨機運動所付出的代價要遠(yuǎn)高于其他兩種協(xié)議，NMEBRP性能好于DREAM協(xié)議，但在節(jié)點運動速度較快時，兩種協(xié)議性能較為接近，說明兩種協(xié)議對于節(jié)點運動情況適應(yīng)能力的上限近似。

圖1 網(wǎng)絡(luò)中90%節(jié)點能量耗盡出現(xiàn)的時間

網(wǎng)絡(luò)中路由協(xié)議開銷會消耗一定量的能量，圖2反映了三種協(xié)議的通信開銷大小。由于在節(jié)點移動速度較快情況下，AODV協(xié)議需要發(fā)送大量數(shù)據(jù)包進行路由維護工作，所以導(dǎo)致其單位數(shù)據(jù)包傳送能耗較高。DREAM協(xié)議根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點移動速度變化，需要更加頻繁的更新網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點位置信息，但相對來說通信開銷隨網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點移動速度增大的增長幅度還是可以接受的，但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點處于運動速度較慢的情況時，其開銷仍然較大。NMEBRP協(xié)議能夠取得較低的單位數(shù)據(jù)包功耗的主要原因是，即使節(jié)點移動速度較快情況下，節(jié)點調(diào)整了數(shù)據(jù)收發(fā)的功率，但是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點在滿足建立路由的前提下，依然進行本地傳送能量優(yōu)化、路由調(diào)整工作，通過本地轉(zhuǎn)發(fā)，使得傳送數(shù)據(jù)包的平均能耗得以下降。

圖2 網(wǎng)絡(luò)中成功傳送單個數(shù)據(jù)包的平均能耗

圖3中在不同節(jié)點運動速度下，AODV協(xié)議在節(jié)點隨機移動速度取值上限為12 m/s時，數(shù)據(jù)收發(fā)受到明顯影響。但當(dāng)節(jié)點運動速度再進一步增大時，由于節(jié)點隨機運動程度劇烈，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點相對位置變化快，導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)包可以憑借節(jié)點的運動能力得到成功傳送的機會，所以收發(fā)數(shù)據(jù)包的比例又有所上升。而DREAM協(xié)議對于節(jié)點移動的應(yīng)對要相對穩(wěn)定，隨著節(jié)點運動程度的加劇，性能便相對較緩慢下降，整個過程沒有出現(xiàn)明顯收發(fā)比例下降的階段。提出的NMEBRP協(xié)議在數(shù)據(jù)收發(fā)比例方面取得較好的效果，主要原因是當(dāng)節(jié)點運動速度增加時，單位時間內(nèi)根據(jù)協(xié)議算法，離開節(jié)點通信范圍的現(xiàn)有鄰居節(jié)點數(shù)目會明顯減少，而并不根據(jù)節(jié)點運動情況估計鄰居節(jié)點數(shù)目增加的情況，節(jié)點在這種情況下會主動調(diào)整數(shù)據(jù)收發(fā)功率，能夠增加成功通信的幾率。

圖3 網(wǎng)絡(luò)中成功接收的數(shù)據(jù)包與發(fā)送數(shù)據(jù)包比值

在圖4中，NMEBRP的平均hop大，說明在仿真實驗中，提出的協(xié)議能夠按照構(gòu)想思路，將單跳距離較長的節(jié)點間通信，分解為多個節(jié)點間較短距離的通信，圖4說明NMEBRP協(xié)議延長網(wǎng)絡(luò)壽命的主要途徑與協(xié)議的初衷一致。圖4也反映NMEBRP在網(wǎng)絡(luò)性能方面的提升是需要付出通信跳數(shù)增加，網(wǎng)絡(luò)延遲增加的代價。

圖4 網(wǎng)絡(luò)中成功傳送單個數(shù)據(jù)包所經(jīng)過的平均跳數(shù)

4 小結(jié)

節(jié)點隨機運動造成移動WSN比靜態(tài)WSN的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓宇l繁，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點間通信效率隨通信路徑增長而明顯降低；由此導(dǎo)致節(jié)點在通信路徑修復(fù)及重建的過程中消耗了大量能量，從而顯著影響了網(wǎng)絡(luò)壽命。本文針對移動WSN的特點，在分析不同節(jié)點間存在優(yōu)化能量轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的限定條件的基礎(chǔ)上，確定了節(jié)點間本地通信轉(zhuǎn)發(fā)的觸發(fā)范圍，進而提出了一種用于移動WSN的基于節(jié)點運動判斷的路由選擇算法NMEBRP，算法中節(jié)點依靠通信過程中收集到的臨近節(jié)點位置信息，進行完全分布式的基于臨近節(jié)點運動預(yù)測的動態(tài)路由調(diào)整。提出的算法計算復(fù)雜度較低，適合應(yīng)用于節(jié)點計算能力受限的各種WSN應(yīng)用。本文在節(jié)點運動速度均值不同的多種實驗場景下進行了大量仿真實驗，實驗結(jié)果說明相比參考協(xié)議，NMEBRP協(xié)議傳遞單位數(shù)據(jù)包的平均能耗較低，且網(wǎng)絡(luò)內(nèi)用于路由修復(fù)及重建的數(shù)據(jù)包比例低，說明提出的算法將更多節(jié)點能量用于傳輸應(yīng)用數(shù)據(jù)包，提高了移動WSN的能量利用效率，有效延長了移動WSN網(wǎng)絡(luò)壽命。

移動WSN的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓邉討B(tài)性特點使得針對其設(shè)計的路由層算法能夠明顯改善網(wǎng)絡(luò)性能，但從本質(zhì)上提高此類網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用效果，從通信協(xié)議角度考慮，還需要從數(shù)據(jù)鏈路層至傳輸層均結(jié)合節(jié)點運動特性進行跨層優(yōu)化設(shè)計，提出完全適用于移動WSN的跨層通信協(xié)議。在本文NMEBRP算法的基礎(chǔ)上，作者計劃進行深入研究，希望能夠提出完全針對移動WSN的跨層通信協(xié)議。

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