An Improved Routing Algorithm Based on SPIN for WSN in Straight Narrow Tunnel

FANG Wangsheng，SUN Jian

(School of Information Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou Jiangxi 341000 China)

An Improved Routing Algorithm Based on SPIN for WSN in Straight Narrow Tunnel

FANG Wangsheng*，SUN Jian

(School of Information Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou Jiangxi 341000 China)

In order to effectively alleviate the problem that，the node closer to the Sink node，the earlier it will die in underground chain-type wireless sensor networks，this paper puts forward an improved algorithm based on the SPIN algorithm for WSN in underground，the algorithm combined with the narrow straight roadway model and multiple coverage model，using the gradient method of partitioning and judging the gradient information of received ADV to decision data information receiver，balance the energy consumption of entire network，and extend the network lifetime.The improved energy loss model algorithm can prolong the network lifetime efficiently，simulation results show that the improved algorithm can extend the network lifetime at least 5%than that of NCWSNFGM.

wireless sensor networks;routing algorithm;SPIN;gradient divide;straight narrow tunnel;chaintype networks

目前，礦產(chǎn)開采仍多為井下開采方式，每年由于各種原因的礦難導(dǎo)致了生命財(cái)產(chǎn)的重大損失。經(jīng)調(diào)查，多數(shù)礦難是由于事故發(fā)生前未發(fā)現(xiàn)安全隱患或事故發(fā)生后救援不及時(shí)而造成的二次災(zāi)難。

無線傳感器WSN(Wireless Sensor Networks)由于其造價(jià)低、易安裝、易維護(hù)、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)［1］，擔(dān)負(fù)起井下環(huán)境信息采集的任務(wù)。但由于井下環(huán)境惡劣［2－4］和節(jié)點(diǎn)能量有限［5］，合理的路由機(jī)制是必須的。Qian Siwei和Guo Peng等人給出了一種利用備用節(jié)點(diǎn)來提高網(wǎng)絡(luò)整體生命周期的方法［6］。Zhou Gongbo和Zhu Zhencai等人提出了新型鏈型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的瓦斯監(jiān)測(cè)方案NCWSNFGM (Novel Chain-Type Wireless Sensor Network for Gas Monitoring)［7－8］。李鑒，石馨等人提出了能量均衡的非均勻分簇算法(EBUC-M)［9］。

上述學(xué)者均采用分區(qū)或者分簇的方式。分區(qū)方式中，節(jié)點(diǎn)采取輪休的工作模式，該模式雖然可以有效延長網(wǎng)絡(luò)壽命，但是會(huì)增加信息相鄰節(jié)點(diǎn)的傳送路徑，單次傳送路徑越長，節(jié)點(diǎn)能量消耗越大［10］。分簇方式中，簇頭選舉過程會(huì)占用較多時(shí)間，加大信息傳送時(shí)延，降低網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控實(shí)時(shí)性。本文結(jié)合上述算法的優(yōu)點(diǎn)，考慮到下一步工作中網(wǎng)絡(luò)會(huì)添入移動(dòng)節(jié)點(diǎn)，為了保持網(wǎng)絡(luò)整體的路由統(tǒng)一性，選取基于信息協(xié)商的傳感器路由協(xié)議SPIN(Sensor Protocols for Information via Negotiation)進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)型算法通過梯度劃分和“三次判定”機(jī)制，可有效的延長網(wǎng)絡(luò)生命周期，減小信息時(shí)延。合理的路由機(jī)制對(duì)提高井下開采工作的安全保障有重要的意義。

1 狹長直巷道空間模型

井下巷道根據(jù)空間特性和功能，分為垂直巷道、傾斜巷道和水平巷道三大類［10－11］，巷道可看作三維狹長空間，巷道內(nèi)除少部分區(qū)域存在分支巷道外，大部分區(qū)域都可看作狹長巷道，而這些狹長巷道雖然可能存在部分彎曲，但大多數(shù)彎曲半徑較大，也可看成狹長直巷道。因此本文只截取這些巷道中的某一段狹長直巷道來做研究，如圖1所示。

圖1各類節(jié)點(diǎn)在巷道底面的投影

圖1 中黑色圓點(diǎn)表示安置在巷道側(cè)壁上的Sink節(jié)點(diǎn)在巷道底面的投影，圓圈表示安置在巷道側(cè)壁和巷道頂部的普通節(jié)點(diǎn)在巷道底面的投影，三角形和正方形分別表示巷道內(nèi)的工作人員與礦車。

將圖1簡化后得到圖2。

圖2井下鏈狀無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

圖2 中黑色圓點(diǎn)表示安置在巷道側(cè)壁上的Sink節(jié)點(diǎn)在巷道底面的投影，圓圈表示安置在巷道側(cè)壁和巷道頂部的普通節(jié)點(diǎn)在巷道底面的投影。

2 SPIN算法及相關(guān)公式

2.1 SPIN算法

SPIN算法采用協(xié)商的方式來解決信息“內(nèi)爆”，其工作過程分為3個(gè)階段［12－13］:廣播新數(shù)據(jù)特征ADV(New Data Advertisement)、回復(fù)數(shù)據(jù)請(qǐng)求REQ (Request for Data)和傳送數(shù)據(jù)信息DATA(Data Message)。如圖3所示，數(shù)據(jù)傳送前，A節(jié)點(diǎn)廣播ADV信息，其臨近節(jié)點(diǎn)B和節(jié)點(diǎn)C收到廣播后，節(jié)點(diǎn)B表示對(duì)A的數(shù)據(jù)感興趣，遂向A發(fā)送接受請(qǐng)求REQ，而后A接收到REQ后建立連接，傳送DATA。

圖3SPIN算法

2.2 SPIN算法相關(guān)公式

算法的能量主要消耗在信息的發(fā)送和接收過程中，節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息時(shí)，能量消耗Etx為:其中l(wèi)為發(fā)送字節(jié)長度;Eelec為接收或發(fā)送每比特?cái)?shù)據(jù)時(shí)電路的能量消耗;d為發(fā)送方到接收方之間的距離;d0為臨界距離，d0=(εfs/εamp)1/2。當(dāng)兩節(jié)點(diǎn)間距離小于臨界距離時(shí)，發(fā)送節(jié)點(diǎn)的功率放大損耗采用自由空間模型，εfs為其功耗系數(shù);兩節(jié)點(diǎn)間距離大于臨界距離時(shí)，發(fā)送節(jié)點(diǎn)的功率放大損耗采用多路徑衰減模型，εamp為其功耗系數(shù)。

節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)時(shí)，其能量消耗Erx為:

節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)，其能量消耗Efs為:

E=E+E=2l×Eelec+l×εfs×d2，d≤d0fxrxtx

{2l×Eelec+l×εamp×d4，d＞d0(3)

井下鏈狀分布節(jié)點(diǎn)環(huán)境中，遠(yuǎn)離Sink節(jié)點(diǎn)的普通節(jié)點(diǎn)信息只能通過多跳方式將自身收集到的信息傳送到Sink節(jié)點(diǎn)。普通節(jié)點(diǎn)越多，普通節(jié)點(diǎn)距Sink節(jié)點(diǎn)越遠(yuǎn)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的耗能越多，距離Sink節(jié)點(diǎn)越近的普通節(jié)點(diǎn)耗能越多。假設(shè)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，有1個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)和N個(gè)普通節(jié)點(diǎn)，該Sink節(jié)點(diǎn)處于網(wǎng)絡(luò)初始位置，普通節(jié)點(diǎn)鏈狀分布，一個(gè)周期內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)整體耗能Eall為:

其中最靠近Sink節(jié)點(diǎn)的普通節(jié)點(diǎn)除去傳送自身收集的信息所消耗的能量外，還要額外承擔(dān)轉(zhuǎn)發(fā)其他節(jié)點(diǎn)的信息，這個(gè)過程所消耗的能量為(N－1)Efs。過重的轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)會(huì)加劇該類節(jié)點(diǎn)的能量消耗，使其過早死亡。

3 改進(jìn)型SPIN算法與相關(guān)公式

3.1 “三次判定”原理

為了更好的緩解信息內(nèi)爆造成的時(shí)延和全網(wǎng)能量消耗均衡問題，從而達(dá)到延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。本文在傳統(tǒng)SPIN路由算法中引入梯度概念并采用“三次判定”機(jī)制:(1)判定自身梯度;(2)判定接收到的ADV中的梯度信息;(3)判定數(shù)據(jù)信息接收方。完整工作流程如圖4所示。

梯度劃分階段:Sink節(jié)點(diǎn)首先廣播梯度劃分信號(hào)，該信號(hào)為固定功率為W的信號(hào)，各普通節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的信號(hào)強(qiáng)度Wr和劃分規(guī)則劃分自身梯度。規(guī)定距離Sink節(jié)點(diǎn)越遠(yuǎn)，梯度值越大。第Kx個(gè)梯度的劃分范圍為:

圖4 改進(jìn)算法流程圖

式(5)中1≤x≤i，Wrx為該梯度內(nèi)節(jié)點(diǎn)接收到信號(hào)W的強(qiáng)度。

劃分過程中，Sink節(jié)點(diǎn)的通信半徑R應(yīng)滿足:

式(6)中L為狹長直巷道長度，D為巷道寬度。

若使劃分后的梯度內(nèi)節(jié)點(diǎn)都滿足單跳通信，則該區(qū)間長度dx應(yīng)滿足:

式(7)中r為普通節(jié)點(diǎn)的通信半徑。若滿足于相鄰梯度內(nèi)任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以進(jìn)行單跳通信，則該相鄰梯度的區(qū)間長度d*x、d*x－1滿足:

此時(shí)，梯度數(shù)量i必須滿足

合理的梯度劃分影響后續(xù)的主要傳輸方式。以上為第1次判定。

傳輸建立階段:高梯度節(jié)點(diǎn)廣播ADV請(qǐng)求，各臨近節(jié)點(diǎn)接收到ADV后，對(duì)比ADV與自身的梯度特征值，若對(duì)此信息感興趣且ADV中的梯度特征值大于或等于接收節(jié)點(diǎn)自身梯度特征值，則該接收節(jié)點(diǎn)對(duì)ADV發(fā)送節(jié)點(diǎn)回饋REQ請(qǐng)求。在REQ請(qǐng)求中，包含該節(jié)點(diǎn)的梯度值和工作狀態(tài)值，處于空閑狀態(tài)的值為0，處于工作狀態(tài)的值為1。此為第2次判定。

數(shù)據(jù)傳輸階段:原發(fā)送ADV節(jié)點(diǎn)收到REQ后，根據(jù)REQ中的信息，優(yōu)先選取低梯度且工作狀態(tài)值為0的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行單跳數(shù)據(jù)傳送，其次選取低梯度且工作狀態(tài)為1的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)入等待狀態(tài)傳輸，當(dāng)?shù)吞荻葻o合適節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，選取同梯度內(nèi)且工作狀態(tài)為0的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行多跳數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。當(dāng)有多個(gè)相同優(yōu)先級(jí)節(jié)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)選取一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳送。此為第3次判定。

接收方接收完畢信息后，會(huì)再次查看自身梯度，若是自身梯度為1，則直接傳送給Sink節(jié)點(diǎn)，若是自身梯度不為1，則繼續(xù)向低梯度節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)該信息，直到該信息到達(dá)Sink節(jié)點(diǎn)。

通過改進(jìn)算法的詳細(xì)流程，可以看出該算法仍是以多跳為主要方式，通過劃分梯度來減少跳數(shù)，且梯度劃分后，處于最靠近Sink節(jié)點(diǎn)的梯度內(nèi)的普通節(jié)點(diǎn)都能轉(zhuǎn)發(fā)其他梯度內(nèi)節(jié)點(diǎn)收集到的信息，這樣能平衡原本最靠近Sink節(jié)點(diǎn)的普通節(jié)點(diǎn)的能量消耗，進(jìn)而延長網(wǎng)絡(luò)整體壽命。另一方面，跳數(shù)的減少，直接減小網(wǎng)絡(luò)的信息傳送時(shí)延，使Sink節(jié)點(diǎn)可以很快的接收到各節(jié)點(diǎn)收集到的信息，時(shí)延越短，越能保證信息的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，越能提高井下生產(chǎn)工作的安全保障。不僅如此，通過梯度的劃分，還可以有效的提高服務(wù)質(zhì)量，不會(huì)因?yàn)槟骋粋€(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題而導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的可靠性。

3.2 改進(jìn)SPIN算法相關(guān)公式及對(duì)比結(jié)果

通過改進(jìn)算法的詳細(xì)流程，可以得到改進(jìn)算法的能量損耗模型。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中含有N個(gè)節(jié)點(diǎn)，i個(gè)梯度K1、K2、…、Ki，K1為最靠近Sink節(jié)點(diǎn)的梯度，Ki為最遠(yuǎn)離Sink節(jié)點(diǎn)的梯度，相對(duì)應(yīng)的，每個(gè)梯度內(nèi)含有n1、n2、…、ni個(gè)普通節(jié)點(diǎn)，則任一節(jié)點(diǎn)的能量損耗Es為:

D為該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行過的發(fā)送次數(shù)，包括發(fā)送自身信息和轉(zhuǎn)發(fā)其他普通節(jié)點(diǎn)信息的次數(shù)。設(shè)該節(jié)點(diǎn)為m，所在梯度為Kx，1≤x≤i，其直接向梯度Kx－1的某個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息傳送的概率為α，向同梯度內(nèi)某個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息傳送的概率為1－α;轉(zhuǎn)發(fā)信息時(shí)，設(shè)該節(jié)點(diǎn)直接轉(zhuǎn)發(fā)梯度Kx+1內(nèi)節(jié)點(diǎn)的信息概率為β，轉(zhuǎn)發(fā)同梯度內(nèi)節(jié)點(diǎn)信息的概率為1－β，β不為定值，根據(jù)節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)隨機(jī)調(diào)整，p為m同梯度內(nèi)節(jié)點(diǎn)，q為梯度Kx－1內(nèi)節(jié)點(diǎn)，則:

Wr為該節(jié)點(diǎn)收到的梯度判定信號(hào)功率，WT為該節(jié)點(diǎn)所屬的功率范圍的最大值。由式(11)可以看出，同梯度內(nèi)，距離Sink節(jié)點(diǎn)越近的普通節(jié)點(diǎn)，其直接向下一梯度進(jìn)行信息傳送的概率越高，反之，同梯度內(nèi)距離Sink節(jié)點(diǎn)越遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)，其通過同梯度內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)的概率越高。進(jìn)而得到:

同梯度內(nèi)，若兩端節(jié)點(diǎn)能耗相同，我們可以認(rèn)定為該網(wǎng)絡(luò)能耗均衡，設(shè)該梯度Kx內(nèi)，兩端節(jié)點(diǎn)為nx1和nx，nx1為最靠近Sink節(jié)點(diǎn)的普通節(jié)點(diǎn)，nx為距離Sink節(jié)點(diǎn)最遠(yuǎn)的普通節(jié)點(diǎn)。則該兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量損耗Esnx1和Esnx為:

根據(jù)α的變動(dòng)規(guī)律，可將式(15)和式(16)寫為:

因?yàn)閐(|1+nx－1－q|)≤d0，且d(|nx－p|)≤d0，也就是說該兩個(gè)節(jié)點(diǎn)功率損耗的最大值相似，所以我們可以認(rèn)為該兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量損耗接近均衡。

改進(jìn)型算法中距離Sink節(jié)點(diǎn)最近的普通節(jié)點(diǎn)的能量損耗E1為:

對(duì)比SPIN算法中該位置節(jié)點(diǎn)的能量損耗可得:

因?yàn)棣碌娜≈捣秶鸀?≤β≤1，n1和N均為大于0的正整數(shù)，且n1＜N，所以式(20)的值小于0，即E1＜N×Efs。由此可見，改進(jìn)型算法可以有效的緩解SPIN算法中該節(jié)點(diǎn)過早死亡的情況。

此時(shí)Kx梯度的普通節(jié)點(diǎn)能量總消耗Exall為:

Kx－1梯度的普通節(jié)點(diǎn)能量總消耗為:

q*為Kx－2梯度中的普通節(jié)點(diǎn)，p*為Kx－1梯度中的普通節(jié)點(diǎn)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目nx和nx－1滿足Exall=E*xall時(shí)，可認(rèn)定Kx梯度與Kx－1梯度的能量損耗相等。

接下來對(duì)比信息時(shí)延，設(shè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次接收與發(fā)送所消耗的時(shí)間為t，則SPIN算法中最遠(yuǎn)端節(jié)點(diǎn)的信息傳送到Sink節(jié)點(diǎn)所需時(shí)間Td為:

改進(jìn)型算法中，最遠(yuǎn)端節(jié)點(diǎn)的信息傳送到Sink節(jié)點(diǎn)所需時(shí)間T*d為:

將式(23)和式(24)進(jìn)行對(duì)比可得:

因?yàn)閕＜N，所以式(25)為負(fù)數(shù)，即說明改進(jìn)算法在信息時(shí)延上比SPIN算法有更高的效率。

4 仿真結(jié)果及分析

仿真工具為MATLAB，實(shí)驗(yàn)參數(shù)為:巷道長度L=500 m，寬度D=3 m，Sink節(jié)點(diǎn)采用有源供電方式，普通節(jié)點(diǎn)初始能量為15 120 000 J(兩節(jié)3 000 mAh的干電池)，Eelec=50 nj/bit，εfs=50 nj/bit，εamp=100 pj/(bit/m2)，監(jiān)測(cè)頻率為10 Hz，節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次接收與發(fā)送所消耗的時(shí)間t=0.001 s，控制信息長度為8 byte，DATA數(shù)據(jù)信息長度為32 byte。仿真結(jié)果如圖5～圖7所示。

圖5節(jié)點(diǎn)數(shù)目與網(wǎng)絡(luò)壽命對(duì)比圖

圖5 表示在梯度為8的情況下，節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)網(wǎng)絡(luò)壽命的影響。由圖5可以看出，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增多，3種算法的網(wǎng)絡(luò)壽命均逐漸延長，原因在于相鄰節(jié)點(diǎn)間傳輸距離變短，減少了單個(gè)節(jié)點(diǎn)單次信息傳送的能量消耗。對(duì)比可得，改進(jìn)型算法比NCWSNFGM方法有小幅提高，其中在節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為200的情況下，改進(jìn)型算法的網(wǎng)絡(luò)壽命是NCWSNFGM方法的1.05倍，增幅為5%，改進(jìn)型算法增幅不高的原因在于NCWSNFGM方法采用了數(shù)據(jù)融合技術(shù)，去掉了數(shù)據(jù)包中的冗余信息，節(jié)約了能量，而改進(jìn)型算法中未進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，5%的增幅雖然不高，但是在井下大規(guī)?；虺笠?guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，該數(shù)值的增幅可以有效減少成本和人力支出;相比較SPIN算法，改進(jìn)型算法的網(wǎng)絡(luò)壽命是其2.34倍，增幅為134%。對(duì)比可得出:改進(jìn)型算法可有效延長網(wǎng)絡(luò)壽命。

圖6梯度數(shù)目與網(wǎng)絡(luò)壽命對(duì)比圖

圖6 表示在節(jié)點(diǎn)數(shù)目為100的情況下，梯度數(shù)目對(duì)網(wǎng)絡(luò)壽命的影響。由圖6可以看出，梯度數(shù)目對(duì)SPIN算法幾乎無影響;NCWSNFGM方法在梯度為1時(shí)所有節(jié)點(diǎn)都要同時(shí)工作，結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)于SPIN算法和改進(jìn)型算法，在梯度數(shù)目為2至4的過程中，網(wǎng)絡(luò)壽命出現(xiàn)降低的現(xiàn)象，原因在于該方法中節(jié)點(diǎn)輪休機(jī)制，梯度數(shù)目少時(shí)單個(gè)節(jié)點(diǎn)的覆蓋范圍過大，能量消耗提高，梯度數(shù)目為5時(shí)，網(wǎng)絡(luò)壽命開始延長，原因在于單個(gè)節(jié)點(diǎn)的覆蓋范圍減小，能量消耗降低;改進(jìn)型算法由于沒有采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，在梯度為1的情況下，網(wǎng)絡(luò)壽命近似于SPIN算法，隨著梯度數(shù)目的增多，網(wǎng)絡(luò)壽命逐漸提高，原因在于梯度增多使節(jié)點(diǎn)在通信半徑內(nèi)，可以將信息更高幾率的直接傳送至低梯度內(nèi)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)由于未采用輪休機(jī)制，降低了單個(gè)節(jié)點(diǎn)的覆蓋負(fù)擔(dān)，減少了能量消耗，且低梯度內(nèi)節(jié)點(diǎn)可更有效的分擔(dān)近Sink節(jié)點(diǎn)的信息轉(zhuǎn)發(fā)工作。

統(tǒng)計(jì)3種算法在梯度為8，節(jié)點(diǎn)數(shù)為100時(shí)各1 000輪的平均時(shí)延，如圖7所示，可以看出，SPIN算法的時(shí)延0.99 s，NCWSNFGM方法的時(shí)延為0.014 s，改進(jìn)型算法的時(shí)延為0.027 s。與SPIN算法相比，改進(jìn)型算法的信息時(shí)延僅為SPIN算法的2.7%，但是與NCWSNFGM方法相比，卻是NCWSNFGM方法的193%。由此可以看出，改進(jìn)型算法相比SPIN算法，信息時(shí)延上有很大進(jìn)步，相比較NCWSNFGM方法，改進(jìn)型算法有不足，根本原因在于改進(jìn)型算法中的跳數(shù)比NCWSNFGM方法中多，跳數(shù)的增多導(dǎo)致信息時(shí)延變大。

圖7 平均時(shí)延柱狀圖

5 總結(jié)

本文提出的一種基于SPIN的改進(jìn)算法，通過引入梯度概念來規(guī)定信息傳送方向，通過“三次判定”來選擇工作流程，均衡網(wǎng)絡(luò)能量消耗。通過比較改進(jìn)前后算法的能量消耗模型可以得出，改進(jìn)后的算法能有效延長網(wǎng)絡(luò)壽命;仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)型算法可有效延長網(wǎng)絡(luò)壽命并減小信息時(shí)延。由于多重覆蓋會(huì)產(chǎn)生信息冗余，采取哪種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和該環(huán)境中移動(dòng)節(jié)點(diǎn)采取哪種路由方式，是下一步需要解決的問題。

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方旺盛(1963－)，男，教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)，數(shù)字水印，基因表達(dá)式編程等，fangwangsheng@163.com;

孫建(1987－)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)，sj3344101 @163.com。

狹長直巷道中WSN的SPIN路由算法的改進(jìn)

方旺盛*，孫建
(江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院，江西贛州341000)

為了解決井下鏈狀無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中距離Sink節(jié)點(diǎn)越近的節(jié)點(diǎn)越早死亡的問題，提出了一種井下WSN基于SPIN路由協(xié)議的改進(jìn)算法，該算法結(jié)合狹長直巷道模型與多重覆蓋模型，運(yùn)用梯度劃分的方法，通過判定彼此梯度信息決定數(shù)據(jù)信息接收方，來均衡整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)壽命。對(duì)比改進(jìn)前后的能量損耗模型可知，改進(jìn)后的算法能有效延長網(wǎng)絡(luò)壽命，實(shí)驗(yàn)表明，該算法較NCWSNFGM方案可延長至少5%的網(wǎng)絡(luò)壽命。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò);路由算法;SPIN;梯度劃分;狹長直巷道;鏈狀網(wǎng)絡(luò)

TP212.9

A

1004－1699(2014)04－0564－06

2014－01－17修改日期:2014－03－26

C:6150P

10.3969/j.issn.1004－1699.2014.04.025