基于Agent技術(shù)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞执厮惴ǚ抡嫜芯?/h1>

2014-03-21 13:16:30黃友銳唐超禮曲立國(guó)

儀表技術(shù)與傳感器訂閱 2014年7期 收藏

關(guān)鍵詞：能量消耗空洞權(quán)值

劉　佳，黃友銳，唐超禮，曲立國(guó)，韓　濤

(安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，安徽淮南　232001)

0　引言

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中的傳感器節(jié)點(diǎn)通常處在不易接近的惡劣環(huán)境中，并采用能量有限的電池供電[1]，由于電池不能隨時(shí)更換[2]，所以設(shè)計(jì)能量消耗低，能量消耗均勻，網(wǎng)絡(luò)生命周期長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)至關(guān)重要[3]。

LEACH算法[4-5]是最早提出的一種自適應(yīng)分簇拓?fù)渌惴?，其簇頭節(jié)點(diǎn)能量消耗較大，且未考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量；HEED[6-7]作為一種完全分布式成簇算法，已將剩余能量作為參量引入其中，但對(duì)影響簇頭選舉的因素考慮不全，致使簇頭節(jié)點(diǎn)的選舉不合理?；诙鄼?quán)值優(yōu)化的分簇算法[8](MWBC)選取多個(gè)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)作為簇頭選舉的依據(jù)，但其未考慮簇頭節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)的距離，對(duì)簇頭節(jié)點(diǎn)的能量消耗影響較大。

文中提出的基于Agent技術(shù)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞执厮惴▽gent應(yīng)用到分簇算法中，由于Agent[9]可以過濾掉大量的冗余信息，所以在簇頭選舉階段可以有效減少通信量，降低網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，在簇的更新階段節(jié)約了路由空洞和定時(shí)分簇造成的不必要的能量消耗。仿真結(jié)果表明，該算法可以節(jié)約網(wǎng)絡(luò)流量，延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

1　相關(guān)假設(shè)

假設(shè)1：每個(gè)節(jié)點(diǎn)Agent上都有移動(dòng)Agent的運(yùn)行環(huán)境，且初始能量基本相同。

假設(shè)2：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)Agent都有唯一編號(hào)，且已知自己和鄰居節(jié)點(diǎn)Agent的編號(hào)。

假設(shè)3：部署的節(jié)點(diǎn)Agent分布在一個(gè)二維平面內(nèi)，可用坐標(biāo)(xv，yv)標(biāo)識(shí)自己的位置。

2　Agent類型定義

將無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)看作是一個(gè)多Agent系統(tǒng)，系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1　基于Agent的WSN網(wǎng)絡(luò)框圖

圖1中系統(tǒng)包括6種類型Agent，類型及功能定義如下：節(jié)點(diǎn)Agent：存儲(chǔ)與節(jié)點(diǎn)相鄰的節(jié)點(diǎn)信息，并向移動(dòng)Agent提供外部訪問和更新簇信息的接口；簇頭Agent：收集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)Agent發(fā)送的數(shù)據(jù)；簇內(nèi)移動(dòng)Agent：由簇頭Agent產(chǎn)生，用于修復(fù)路由空洞和孤立節(jié)點(diǎn)問題；簇間移動(dòng)Agent：由匯聚Agent產(chǎn)生，將用戶布置的任務(wù)分配給簇頭Agent，并將簇頭Agent收集到的數(shù)據(jù)傳送給匯聚Agent處理；匯聚Agent：處理簇頭Agent收集的信息和向簇頭Agent發(fā)送用戶發(fā)布的任務(wù)；用戶Agent：對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)布任務(wù)，收集匯聚Agent數(shù)據(jù)等。

3　基于Agent技術(shù)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞执厮惴?/h2>

該算法分為首輪成簇和簇的更新2個(gè)階段。

3．1首輪成簇階段

簇頭Agent由每個(gè)節(jié)點(diǎn)Agent的剩余能量、發(fā)射范圍內(nèi)的鄰居數(shù)目、與所有鄰居的平均距離、與基站的距離4個(gè)因素共同決定，通過計(jì)算各節(jié)點(diǎn)Agent的權(quán)值大小，選出最佳簇頭Agent節(jié)點(diǎn)。

具體操作流程如下：

步驟1：每個(gè)節(jié)點(diǎn)Agent向其周圍節(jié)點(diǎn)Agent發(fā)送詢問報(bào)文，收到詢問報(bào)文的節(jié)點(diǎn)Agent回復(fù)應(yīng)答報(bào)文，節(jié)點(diǎn)Agent每收到一個(gè)應(yīng)答報(bào)文，計(jì)數(shù)器加1，以統(tǒng)計(jì)發(fā)射范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)Agent數(shù)目之和，用Nv表示。

步驟2：節(jié)點(diǎn)Agent已知自身的位置信息(xv，yv)，通過接收到應(yīng)答報(bào)文中包含的鄰居節(jié)點(diǎn)Agent的位置信息(xn，yn)，可計(jì)算出節(jié)點(diǎn)Agent到其鄰居節(jié)點(diǎn)Agent的平均距離Dnv。

(1)

步驟3：網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)Agent接收到匯聚節(jié)點(diǎn)Agent發(fā)送的詢問報(bào)文后，提取出匯聚節(jié)點(diǎn)Agent的位置信息(xb，yb)，通過計(jì)算得出自己和匯聚節(jié)點(diǎn)Agent的距離Dbv．

(2)

步驟4：各Agent利用已知信息，計(jì)算其剩余能量EV．計(jì)算公式如下：

(3)

式中：Ev和E0分別為節(jié)點(diǎn)Agent的剩余能量和初始能量；T1和T2分別為節(jié)點(diǎn)Agent擔(dān)任簇頭Agent和未擔(dān)任簇頭Agent的時(shí)間；Nv為節(jié)點(diǎn)Agent發(fā)射范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)的數(shù)目之和；countv表示各鄰居節(jié)點(diǎn)Agent發(fā)送給該節(jié)點(diǎn)Agent的總數(shù)據(jù)量；e表示簇頭Agent融合單位數(shù)據(jù)所消耗的能量。

步驟5：完成以上各步驟后，節(jié)點(diǎn)Agent利用式(4)計(jì)算各自的權(quán)值。

(4)

式中：δ為一般情況下簇頭Agent能夠處理的理想節(jié)點(diǎn)數(shù)；λ1～λ4為權(quán)重因子，理想節(jié)點(diǎn)數(shù)和權(quán)重因子均可根據(jù)節(jié)點(diǎn)所處的環(huán)境變化隨時(shí)調(diào)整，且權(quán)重因子之和為1。

步驟6：每個(gè)節(jié)點(diǎn)Agent計(jì)算出自己的權(quán)值后向全網(wǎng)廣播自己的權(quán)值，并將接收到鄰居節(jié)點(diǎn)Agent報(bào)文中的權(quán)值與自己的權(quán)值比較，若其在鄰居節(jié)點(diǎn)Agent中具有最小權(quán)值，則該節(jié)點(diǎn)Agent成為簇頭Agent并向周圍節(jié)點(diǎn)Agent發(fā)送通知報(bào)文，宣布自己成為簇頭Agent。

步驟7：節(jié)點(diǎn)Agent根據(jù)接收到信號(hào)強(qiáng)度的大小，向信號(hào)強(qiáng)度最大的簇頭Agent發(fā)送請(qǐng)求報(bào)文，申請(qǐng)加入該簇，經(jīng)過簇頭Agent同意后加入該簇。

步驟8：重復(fù)步驟6～步驟7，所有節(jié)點(diǎn)Agent都加入到某一特定的簇后，完成分簇過程。

3．2簇的更新階段

該算法不是周期性地進(jìn)行簇頭選舉，而是采用事件通知Agent的啟發(fā)機(jī)制，簇內(nèi)移動(dòng)Agent若發(fā)現(xiàn)路由空洞問題或孤立節(jié)點(diǎn)存在，修復(fù)后及時(shí)通知簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)Agent進(jìn)行新一輪的簇頭選舉；或當(dāng)簇頭節(jié)點(diǎn)Agent的權(quán)值高于簇內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)Agent時(shí)，也會(huì)進(jìn)行新一輪的簇頭選舉。

3．2．1路由空洞的修復(fù)

對(duì)于節(jié)點(diǎn)A來(lái)講，到達(dá)簇頭節(jié)點(diǎn)一個(gè)正常的路線是AFIO，如圖2(a)所示。若節(jié)點(diǎn)E和F已經(jīng)失效，通常節(jié)點(diǎn)B被選擇作為節(jié)點(diǎn)A的下一跳節(jié)點(diǎn)，路由是ABCDGHIO，形成了路由空洞問題，如圖2(b)所示。

(a)正常路由

(b)路由空洞

圖2路由空洞

有時(shí)繞過空洞不是最優(yōu)解，A直接發(fā)送到I的能量消耗遠(yuǎn)小于繞過空洞所消耗的能量。此時(shí)，簇內(nèi)移動(dòng)Agent可以用來(lái)控制節(jié)點(diǎn)A的發(fā)射功率。當(dāng)簇內(nèi)移動(dòng)Agent從A到達(dá)I，發(fā)現(xiàn)發(fā)送到I的能量消耗遠(yuǎn)小于繞過空洞所消耗的能量，再回到節(jié)點(diǎn)A，通知節(jié)點(diǎn)A直接發(fā)送至節(jié)點(diǎn)I，如圖3所示。

圖3移動(dòng)Agent解決路由空洞

移動(dòng)Agent將會(huì)在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上做出一個(gè)判斷，如果移動(dòng)Agent發(fā)現(xiàn)在節(jié)點(diǎn)k處滿足式(5)，然后它回到節(jié)點(diǎn)i處，讓i直接發(fā)送到節(jié)點(diǎn)k。

ETX(i，k)

(5)

此外，考慮到能源假設(shè)的平衡，傳輸功率應(yīng)該有一個(gè)上限Emax，若一個(gè)節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)期使用大功率傳輸，它將很快耗盡自己的能量。因此，能量假設(shè)應(yīng)該滿足式(6)的制約條件。

ETX(i，k)

(6)

3．2．2孤立節(jié)點(diǎn)的修復(fù)

若一個(gè)或一些節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)的其他部分失去連接，則稱為孤立節(jié)點(diǎn)，如圖4所示。事實(shí)上，孤立節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)仍是有價(jià)值的，不應(yīng)該被浪費(fèi)。

圖4　發(fā)現(xiàn)孤立節(jié)點(diǎn)

圖5　孤立節(jié)點(diǎn)重新加入

定義一個(gè)時(shí)間閾值Tmax，如果節(jié)點(diǎn)超過Tmax時(shí)間沒收到簇內(nèi)移動(dòng)Agent，它將把本身作為一個(gè)孤立節(jié)點(diǎn)。然后用最大發(fā)射功率周期性進(jìn)行廣播。移動(dòng)Agent收到這個(gè)消息后，通知孤立節(jié)點(diǎn)通過相應(yīng)的傳輸功率創(chuàng)建新的鏈接，如圖5所示。當(dāng)節(jié)點(diǎn)A重新加入網(wǎng)絡(luò)，新的路線是BCADE。

4　仿真結(jié)果分析

文中采用OMNET++仿真平臺(tái)[10-11]作為仿真工具，并將新提出的算法和MWBC算法在OMNET++仿真平臺(tái)上運(yùn)行，對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的分簇能量消耗、丟包率、生存周期(第一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)的分簇輪數(shù))3個(gè)方面進(jìn)行仿真分析和比較，仿真結(jié)果如圖6、圖7、圖8所示。

文中算法初始仿真環(huán)境主要參數(shù)配置情況如下：初始能量E0為12 J，權(quán)重因子λ1、λ2、λ3、λ4分別為0．3 J、0．2 J、0．2 J、0．3 J，節(jié)點(diǎn)距離臨界值d0為150 m，仿真區(qū)域面積為100×100 m2，Eelec為50 nJ/bit·m-1，εfx為10 pJ/bit·m-2．

圖6　每輪分簇消耗能量對(duì)比圖

圖6所示是每輪分簇能量的消耗，兩種算法每輪分簇消耗的能量均隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增多而增多，因?yàn)殡S著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增多分簇時(shí)需要處理的數(shù)據(jù)量增多，加大了能量消耗，而文中算法明顯比MWBC算法[8]節(jié)省能量。因?yàn)樾畔鬏斶^程去除了大量冗余信息，減少了通信消耗的能量。此外，在分簇過程中簇內(nèi)移動(dòng)Agent及時(shí)對(duì)路由空洞問題進(jìn)行修復(fù)，節(jié)省了由于路由空洞造成的能量浪費(fèi)。

由圖7可知，文中算法丟包率比MWBC算法[8]小，是因?yàn)槲闹兴惴ɡ肁gent的思想，每個(gè)節(jié)點(diǎn)Agent都具有分布式數(shù)據(jù)處理功能，減少了所需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，使得數(shù)據(jù)傳輸過程中的數(shù)據(jù)沖突減少，在簇的更新階段利用移動(dòng)Agent進(jìn)行孤立節(jié)點(diǎn)的修復(fù)，也有利于降低丟包率。

圖7　丟包率對(duì)比圖

由圖8可以看出，文中提出的算法比MWBC算法[6]具有更長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間，節(jié)點(diǎn)數(shù)增多時(shí)這種優(yōu)勢(shì)更加明顯。文中算法將簇頭Agent到匯聚Agent的距離作為簇頭選舉的參量之一，可使簇頭的選舉更合理，能量消耗更加均勻；在簇的更新階段采用啟發(fā)機(jī)制減少了由于定時(shí)分簇造成的能量浪費(fèi)。此外，利用簇間移動(dòng)Agent把簇頭Agent收集的信息直接傳送給匯聚Agent，也可節(jié)省簇頭Agent的能量，減少簇頭節(jié)點(diǎn)因處理大量信息而提前死亡的風(fēng)險(xiǎn)。

圖8　網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間對(duì)比圖

5　結(jié)束語(yǔ)

文中提出了一種基于Agent技術(shù)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞执厮惴ǎ撍惴ㄔ诜执爻跗谌婵紤]影響簇頭選舉的多種因素，根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境動(dòng)態(tài)調(diào)整加權(quán)因子；在簇的更新階段利用移動(dòng)Agent及時(shí)對(duì)簇內(nèi)問題進(jìn)行發(fā)現(xiàn)和修復(fù)，修復(fù)完成后進(jìn)行新一輪的簇頭選舉。仿真結(jié)果表明文中提出的算法比HEED算法[6]和MWBC算法[6]更具優(yōu)勢(shì)，可以獲得更加合理的簇分布，節(jié)省能量，延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。適合在大規(guī)模部署或處在惡劣環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)中推廣。參考文獻(xiàn)：

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