林區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究

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(guān)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(luò) (wsn)的監(jiān)測平臺的系統(tǒng)體系中，節(jié)點(diǎn)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(fù)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(luò)中的傳感節(jié)點(diǎn)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(diǎn) (sink節(jié)點(diǎn))，從而能夠減少傳輸數(shù)據(jù)量，節(jié)省傳感節(jié)點(diǎn)有限的能量消耗，延長監(jiān)測區(qū)域傳感器網(wǎng)絡(luò)的續(xù)航能力［1］。

1 低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議

1.1 低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議概述

低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議 (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是在運(yùn)行過程中不斷的循環(huán)執(zhí)行簇的重構(gòu)過程，把整個(gè)監(jiān)測區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的能量負(fù)載均勻的分派到網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)中能量的額外消耗、從而提高網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建過程我們都是采用回合制來闡述，可以將每一個(gè)競爭的回合分成兩個(gè)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(shí)間分配要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過簇頭節(jié)點(diǎn)選定過程的時(shí)間。各個(gè)簇的形成過程可以定義為一下幾個(gè)階段:簇頭節(jié)點(diǎn)的選擇、簇頭節(jié)點(diǎn)的廣播、簇頭節(jié)點(diǎn)的建立和調(diào)度機(jī)制的生成［3］。

簇頭節(jié)點(diǎn)的選擇階段:跟據(jù)所鋪設(shè)網(wǎng)絡(luò)中蔟首節(jié)點(diǎn)總數(shù)和到目前為止其中各個(gè)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)成為簇頭節(jié)點(diǎn)地輪數(shù)，從而來做出決定。其中具體的判定方法如下:每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)采用random的方式，從0～1范圍內(nèi)選取任意值。假設(shè)隨機(jī)分配的值不大于某一個(gè)閾值，則這個(gè)節(jié)點(diǎn)將被定義為臨時(shí)的粗頭節(jié)點(diǎn)。

簇頭節(jié)點(diǎn)的廣播階段:通過發(fā)布廣播來號召整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的傳感節(jié)點(diǎn)，具體屬于網(wǎng)絡(luò)中的那個(gè)簇由其接收到的信號的強(qiáng)度來判定，通過廣播信號的強(qiáng)度來通知相應(yīng)的簇頭節(jié)點(diǎn)，從而來完成這個(gè)簇的建立。最終，簇頭節(jié)點(diǎn)將通過TDMA的編碼形式向簇中每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)分配器相應(yīng)的工作時(shí)間段來傳遞采集的數(shù)據(jù)。

每次單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)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(diǎn) (sink節(jié)點(diǎn))接收n位有效數(shù)據(jù)耗費(fèi)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(shè)兩者耗能相同;數(shù)量級N:與選定的無限信道有關(guān)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

1.2 低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議算法設(shè)計(jì)思想

Leach協(xié)議跨越幾個(gè)層次實(shí)現(xiàn)的協(xié)議，Leach應(yīng)用在最高層application。他是自適應(yīng)分簇拓?fù)渌惴?。周期?zhí)行，每輪循環(huán)簇建立階段 (setup phase)和穩(wěn)定運(yùn)行階段 (ready phase)［5-6］。簇建立階段和穩(wěn)定運(yùn)行階段所持續(xù)的時(shí)間總和為一輪(round)。為減少協(xié)議開銷，穩(wěn)定運(yùn)行階段的持續(xù)時(shí)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(shí)間要大于建立階段的持續(xù)時(shí)間。蔟的建立過程可分成4個(gè)階段:蔟首節(jié)點(diǎn)的選擇、蔟首節(jié)點(diǎn)的廣播、蔟首節(jié)點(diǎn)的建立和調(diào)度機(jī)制的生成。

(1)簇頭建立階段 (setup phase):初始階段，每個(gè)階段從0和1中隨機(jī)的產(chǎn)生一個(gè)數(shù)，如果這個(gè)數(shù)小于閾值T(n)，該節(jié)點(diǎn)就成為當(dāng)前的簇頭節(jié)點(diǎn)。

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(diǎn)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(dāng)前回合中以被選為粗頭的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，G為這一輪循環(huán)中未當(dāng)選過簇頭節(jié)點(diǎn)的集合。

(2)數(shù)據(jù)傳輸階段:一個(gè)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(dāng)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)接受到這個(gè)消息后，它們會在各自的時(shí)間槽內(nèi)發(fā)送數(shù)據(jù)。每個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)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(gè)信號，并將這個(gè)合成的信號發(fā)給接收節(jié)點(diǎn)［7-8］。

2 優(yōu)化算法模型的提出

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(diǎn)，即同類多傳感器平均值法［4］

第一步:負(fù)責(zé)信息采集的傳感器節(jié)點(diǎn)對沒有顯著差異的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行第一步的篩選和剔除;

第二步:對簇內(nèi)的各個(gè)成員節(jié)點(diǎn)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(diǎn);

第三步:管理節(jié)點(diǎn)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。

2.1 前端融合算法的提出

網(wǎng)絡(luò)前端簇頭成員的融合算法，都主要通過以下兩個(gè)公式:

其中函數(shù)式A(t)主要用于判定傳感器采集到的當(dāng)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(dāng)前采集到的信息與臨近時(shí)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(shí)才會定義為有效的數(shù)據(jù)而不進(jìn)行剔除［9-10］。

函數(shù)式s(t)的主要作用判定當(dāng)前的簇頭節(jié)點(diǎn)是否接收到簇成員節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)男畔ⅲ舢?dāng)前采集到的信息與臨近時(shí)間段采集的參數(shù)信息是相似或基本沒有什么變化時(shí)，就只傳送一個(gè)state關(guān)鍵字。

2.2 算法的性能分析

算法的描述與分析是基于對發(fā)送的數(shù)據(jù)信息進(jìn)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(diǎn)過程中消耗掉的能量。

以下的分析我們做出兩個(gè)理想化的假設(shè):

第一，理想化的假定林區(qū)監(jiān)測環(huán)境的傳感器網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集的節(jié)點(diǎn)都單位時(shí)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(diǎn);數(shù)據(jù)經(jīng)過自適應(yīng)處理后的結(jié)果放在一個(gè)壓縮包內(nèi)傳送給通信距離內(nèi)的sink節(jié)點(diǎn)，假設(shè)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(luò)各個(gè)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(yīng)集簇分層型協(xié)議算法的基礎(chǔ)上提出的，對于擁有i個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)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(diǎn)需要被轉(zhuǎn)發(fā)j次;

第三，傳感采集節(jié)點(diǎn)或簇頭傳送單位的數(shù)據(jù)能耗為:Etx(n，d);簇頭節(jié)點(diǎn)或sink節(jié)點(diǎn)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(diǎn)發(fā)送的簇成員節(jié)點(diǎn)的耗能這樣統(tǒng)一計(jì)算，通信總的能耗為:P(注:其中不包括sink節(jié)點(diǎn)的耗能)以及簇頭接收發(fā)送時(shí)的能耗PC。

(1)毛數(shù)據(jù) (原始數(shù)據(jù))的直接傳送。

(2)計(jì)算均值后傳輸數(shù)據(jù)。

若簇中的各個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)待傳送的數(shù)據(jù)經(jīng)過對比存在很大的出入時(shí)，應(yīng)將所有采集到的“毛數(shù)據(jù)”發(fā)向該簇頭節(jié)點(diǎn)，此時(shí)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(fù)雜環(huán)境的監(jiān)測有很大的適用性［11-14］。

2.3 網(wǎng)絡(luò)前端簇頭節(jié)點(diǎn)的融合算法改進(jìn)

本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自實(shí)驗(yàn)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(shí)進(jìn)行分析。主要分析的有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):每個(gè)回合中各個(gè)簇的總的能耗以及每個(gè)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(fù)雜性，本實(shí)驗(yàn)的環(huán)境林場建立在實(shí)驗(yàn)林場內(nèi)模擬的網(wǎng)絡(luò)范圍為:0.3 km ×0.2 km，其中布設(shè)的傳感器密度為:10個(gè)/m2。sink節(jié)點(diǎn)布設(shè)在實(shí)驗(yàn)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(diǎn)的耗能率，前端數(shù)據(jù)融合算法的提出，使簇成員節(jié)點(diǎn)的成活率得到了保證，改善了監(jiān)測區(qū)域中網(wǎng)絡(luò)的續(xù)航能力。

圖3反應(yīng)出了通過簇頭地?cái)?shù)據(jù)融合優(yōu)化了能量的管理，進(jìn)而減少了能量的消耗，同樣提高了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的續(xù)航能力，改善的監(jiān)測區(qū)域中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能

圖2 時(shí)間—存活節(jié)點(diǎn)數(shù)示意圖Fig.2 Diagram of time-surviving nodes

圖3 能量消耗—時(shí)間示意圖Fig.3 Energy consumption-time

3 結(jié)論

由于林區(qū)監(jiān)測環(huán)境的復(fù)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(jìn)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(yīng)集簇分層型協(xié)議之上，通過實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)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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