王霓虹,劉曉錫
林區(qū)生態(tài)環(huán)境參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)的搭建對獲取被監(jiān)測區(qū)域相關參數(shù)的動態(tài)信息具有非常重要的意義。鑒于在基于無線傳感器網(wǎng)絡 (wsn)的監(jiān)測平臺的系統(tǒng)體系中,節(jié)點的能量消耗的低數(shù)量級是目前需要解決的首要問題。在復雜的林區(qū)生態(tài)監(jiān)測環(huán)境中,通過無線傳感器網(wǎng)絡中的傳感節(jié)點周期性的采集數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)融合和聚合的方式處理后,只把有效的數(shù)據(jù)傳輸給匯聚節(jié)點 (sink節(jié)點),從而能夠減少傳輸數(shù)據(jù)量,節(jié)省傳感節(jié)點有限的能量消耗,延長監(jiān)測區(qū)域傳感器網(wǎng)絡的續(xù)航能力[1]。
低功耗自適應集簇分層型協(xié)議 (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是在運行過程中不斷的循環(huán)執(zhí)行簇的重構過程,把整個監(jiān)測區(qū)域網(wǎng)絡中的能量負載均勻的分派到網(wǎng)絡中的每個節(jié)點上,達到降低網(wǎng)絡中能量的額外消耗、從而提高網(wǎng)絡的續(xù)航能力,我們選用的能耗模形是first順序無線電參考模形[2],如圖1所示,其中簇的每次構建過程我們都是采用回合制來闡述,可以將每一個競爭的回合分成兩個階段:簇頭的選擇與建立階段、傳輸數(shù)據(jù)的穩(wěn)定階段。為了降低簇頭建立過程中和傳輸過程中能量的消耗,數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸?shù)臅r間分配要遠遠超過簇頭節(jié)點選定過程的時間。各個簇的形成過程可以定義為一下幾個階段:簇頭節(jié)點的選擇、簇頭節(jié)點的廣播、簇頭節(jié)點的建立和調度機制的生成[3]。
簇頭節(jié)點的選擇階段:跟據(jù)所鋪設網(wǎng)絡中蔟首節(jié)點總數(shù)和到目前為止其中各個節(jié)點已經(jīng)成為簇頭節(jié)點地輪數(shù),從而來做出決定。其中具體的判定方法如下:每個傳感器節(jié)點采用random的方式,從0~1范圍內(nèi)選取任意值。假設隨機分配的值不大于某一個閾值,則這個節(jié)點將被定義為臨時的粗頭節(jié)點。
簇頭節(jié)點的廣播階段:通過發(fā)布廣播來號召整個網(wǎng)絡中的傳感節(jié)點,具體屬于網(wǎng)絡中的那個簇由其接收到的信號的強度來判定,通過廣播信號的強度來通知相應的簇頭節(jié)點,從而來完成這個簇的建立。最終,簇頭節(jié)點將通過TDMA的編碼形式向簇中每個傳感器節(jié)點分配器相應的工作時間段來傳遞采集的數(shù)據(jù)。
每次單個傳感器節(jié)點發(fā)送n為有效信息至dm以外的距離消耗的能量為:
匯聚節(jié)點 (sink節(jié)點)接收n位有效數(shù)據(jù)耗費的能量為:
nEelec:發(fā)送電路和接收電路每處理n位有效數(shù)據(jù)的能量消耗,在這里假設兩者耗能相同;數(shù)量級N:與選定的無限信道有關的常量;εamp:信號放大器的參數(shù)決定 (放大倍數(shù)),所選信道的模型決定其取值。
圖1 第一順序無線電模型Fig.1 The first order radio model
Leach協(xié)議跨越幾個層次實現(xiàn)的協(xié)議,Leach應用在最高層application。他是自適應分簇拓撲算法。周期執(zhí)行,每輪循環(huán)簇建立階段 (setup phase)和穩(wěn)定運行階段 (ready phase)[5-6]。簇建立階段和穩(wěn)定運行階段所持續(xù)的時間總和為一輪(round)。為減少協(xié)議開銷,穩(wěn)定運行階段的持續(xù)時間要長于簇建立階段。為了節(jié)省資源開銷,穩(wěn)定階段的持續(xù)時間要大于建立階段的持續(xù)時間。蔟的建立過程可分成4個階段:蔟首節(jié)點的選擇、蔟首節(jié)點的廣播、蔟首節(jié)點的建立和調度機制的生成。
(1)簇頭建立階段 (setup phase):初始階段,每個階段從0和1中隨機的產(chǎn)生一個數(shù),如果這個數(shù)小于閾值T(n),該節(jié)點就成為當前的簇頭節(jié)點。
這林區(qū)的監(jiān)測系統(tǒng)中,方程 (1)可以寫成如下的形式:式中:P為期望的簇頭數(shù)在所有傳感器節(jié)點的百分比的占有率,r為競爭選舉的回合數(shù), (r×mod)表示在當前回合中以被選為粗頭的結點個數(shù),G為這一輪循環(huán)中未當選過簇頭節(jié)點的集合。
(2)數(shù)據(jù)傳輸階段:一個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸會影響相鄰的簇。為了減少干擾信號的相互作用,簇相互之間采用不同的CDMA編碼。簇頭可以決定本簇的所使用的編碼方式。
當簇內(nèi)節(jié)點接受到這個消息后,它們會在各自的時間槽內(nèi)發(fā)送數(shù)據(jù)。每個簇頭節(jié)點收到所有的數(shù)據(jù)后,執(zhí)行信號處理函數(shù)壓縮數(shù)據(jù)為一個信號,并將這個合成的信號發(fā)給接收節(jié)點[7-8]。
本算法將數(shù)據(jù)的融合和冗余數(shù)據(jù)的剔除提前到簇頭節(jié)點,即同類多傳感器平均值法[4]
第一步:負責信息采集的傳感器節(jié)點對沒有顯著差異的采集數(shù)據(jù)進行第一步的篩選和剔除;
第二步:對簇內(nèi)的各個成員節(jié)點的數(shù)據(jù)采用品均值法處理后統(tǒng)一發(fā)送給管理節(jié)點;
第三步:管理節(jié)點將最后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫以備以后數(shù)據(jù)的對比。
網(wǎng)絡前端簇頭成員的融合算法,都主要通過以下兩個公式:
其中函數(shù)式A(t)主要用于判定傳感器采集到的當前數(shù)據(jù)信息曾經(jīng)是否已經(jīng)出現(xiàn)并記錄過,比較當前采集到的信息與臨近時間段采集的參數(shù)信息是否滿足其差的模值大于某一規(guī)定的閾值時才會定義為有效的數(shù)據(jù)而不進行剔除[9-10]。
函數(shù)式s(t)的主要作用判定當前的簇頭節(jié)點是否接收到簇成員節(jié)點傳輸?shù)男畔?,若當前采集到的信息與臨近時間段采集的參數(shù)信息是相似或基本沒有什么變化時,就只傳送一個state關鍵字。
算法的描述與分析是基于對發(fā)送的數(shù)據(jù)信息進行不同的編碼或不同的信道發(fā)送,數(shù)據(jù)經(jīng)多跳傳輸?shù)絪ink節(jié)點過程中消耗掉的能量。
以下的分析我們做出兩個理想化的假設:
第一,理想化的假定林區(qū)監(jiān)測環(huán)境的傳感器網(wǎng)絡中的每個負責數(shù)據(jù)采集的節(jié)點都單位時間內(nèi)都平均采集M位的原始數(shù)據(jù),然后將“毛數(shù)據(jù)” (初始數(shù)據(jù))壓縮處理后發(fā)送到鄰近的sink節(jié)點;數(shù)據(jù)經(jīng)過自適應處理后的結果放在一個壓縮包內(nèi)傳送給通信距離內(nèi)的sink節(jié)點,假設規(guī)定本數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)位為n。
第二,基于監(jiān)測環(huán)境中傳感器網(wǎng)絡各個之間的距離為定值d;對采集的數(shù)據(jù)的發(fā)送是基于低功耗自適應集簇分層型協(xié)議算法的基礎上提出的,對于擁有i個簇成員節(jié)點的簇來講,其數(shù)據(jù)的分組通過本簇的簇頭發(fā)送到鄰近的sink節(jié)點需要被轉發(fā)j次;
第三,傳感采集節(jié)點或簇頭傳送單位的數(shù)據(jù)能耗為:Etx(n,d);簇頭節(jié)點或sink節(jié)點每接收單位的數(shù)據(jù)信息的能耗為:Erx(n);對于通過不同編碼或不通信道向sink節(jié)點發(fā)送的簇成員節(jié)點的耗能這樣統(tǒng)一計算,通信總的能耗為:P(注:其中不包括sink節(jié)點的耗能)以及簇頭接收發(fā)送時的能耗PC。
(1)毛數(shù)據(jù) (原始數(shù)據(jù))的直接傳送。
(2)計算均值后傳輸數(shù)據(jù)。
若簇中的各個簇成員節(jié)點待傳送的數(shù)據(jù)經(jīng)過對比存在很大的出入時,應將所有采集到的“毛數(shù)據(jù)”發(fā)向該簇頭節(jié)點,此時通信數(shù)據(jù)量最大,耗能最多[7]。因此,我們不難得出,數(shù)據(jù)融合后通信量必定會減少,其能量消耗也必然有所改善。對于林區(qū)這樣的高數(shù)據(jù)量并復雜環(huán)境的監(jiān)測有很大的適用性[11-14]。
本文的實驗數(shù)據(jù)來自實驗林區(qū)的數(shù)據(jù)采集,通過MATLAB7.0測試融合前后的能耗是否有所優(yōu)化。比較未經(jīng)處理的“毛數(shù)據(jù)”的直接傳送與采用average法模型的耗能最大值時進行分析。主要分析的有兩個關鍵點:每個回合中各個簇的總的能耗以及每個回合中死亡的簇成員數(shù)。
基于林區(qū)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的復雜性,本實驗的環(huán)境林場建立在實驗林場內(nèi)模擬的網(wǎng)絡范圍為:0.3 km ×0.2 km,其中布設的傳感器密度為:10個/m2。sink節(jié)點布設在實驗林場的中央處。通過所得到的數(shù)據(jù)如圖2和圖3所示。
通過圖2可以看出算法的提出,優(yōu)化了節(jié)點的耗能率,前端數(shù)據(jù)融合算法的提出,使簇成員節(jié)點的成活率得到了保證,改善了監(jiān)測區(qū)域中網(wǎng)絡的續(xù)航能力。
圖3反應出了通過簇頭地數(shù)據(jù)融合優(yōu)化了能量的管理,進而減少了能量的消耗,同樣提高了無線傳感器網(wǎng)絡的續(xù)航能力,改善的監(jiān)測區(qū)域中無線傳感器網(wǎng)絡的性能
圖2 時間—存活節(jié)點數(shù)示意圖Fig.2 Diagram of time-surviving nodes
圖3 能量消耗—時間示意圖Fig.3 Energy consumption-time
由于林區(qū)監(jiān)測環(huán)境的復雜性,毛數(shù)據(jù)的高冗余度,并且需要周期性的對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行采集并傳輸。本篇文章提出了將數(shù)據(jù)融合提前并采用average算法,基于低功耗自適應集簇分層型協(xié)議之上,通過實驗的驗證表明理論和性能的分析,很明顯的該算法具有很好的數(shù)據(jù)聚合效率,降低了數(shù)據(jù)的冗余度,對周期性回饋的林區(qū)環(huán)境參數(shù)檢測系統(tǒng)特別適用。
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