IEEE 802.15.6中能量有效的無線體域網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究

梁正友，姚玉梅

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IEEE 802.15.6中能量有效的無線體域網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究

梁正友1,2，姚玉梅1,2

（1. 廣西大學(xué)計算機與電子信息學(xué)院，廣西南寧 530004; 2. 廣西大學(xué)廣西多媒體通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)重點實驗室培育基地，廣西南寧 530004）

提出一種無線體域網(wǎng)(WBAN, wireless body area network)的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計方案。該方案針對IEEE 802.15.6標(biāo)準(zhǔn)的2跳擴展星型拓撲結(jié)構(gòu)，建立基于混合整數(shù)非線性規(guī)劃的能耗成本優(yōu)化模型，通過調(diào)整中繼節(jié)點的位置和數(shù)量，以及數(shù)據(jù)到匯聚節(jié)點的路由，獲得優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果分析表明，與Elias提出的EAWD(energy aware WBAN design) 模型相比，所提出的方案能使網(wǎng)絡(luò)能耗減少40.5%，網(wǎng)絡(luò)時延平均降低52.4%，網(wǎng)絡(luò)壽命提高了一倍。

IEEE 802.15.6；網(wǎng)絡(luò)拓撲；能量效率；網(wǎng)絡(luò)壽命；混合整數(shù)非線性規(guī)劃

1 引言

無線體域網(wǎng)（WBAN, wireless body area network）通過分布在人體體表或植入人體體內(nèi)的無線傳感器或設(shè)備，連續(xù)監(jiān)測人體的生理信號和運動行為，并將感知的信息由無線信道傳送到網(wǎng)關(guān)節(jié)點，通過互聯(lián)網(wǎng)與遠程監(jiān)護系統(tǒng)通信，從而對被監(jiān)護者的生理信號和運動行為進行實時監(jiān)測[1]。無線體域網(wǎng)應(yīng)用到衛(wèi)生醫(yī)療保健領(lǐng)域，將使以預(yù)防為主、早診斷、早治療的新型醫(yī)療模式成為可能，還可以幫助解決看病難、看病貴、人口老齡化等問題；在體育和軍事訓(xùn)練、消費類電子等非醫(yī)療領(lǐng)域，無線體域網(wǎng)也有著廣闊的應(yīng)用前景[2]。由于這些重要的應(yīng)用前景，無線體域網(wǎng)成為當(dāng)前的一個研究熱點。IEEE 802委員會針對無線體域網(wǎng)的短距離、低復(fù)雜度、低功耗、高可靠的需求迫切，于2012年3月發(fā)布專門用于無線體域網(wǎng)的通信標(biāo)準(zhǔn)IEEE 802.15.6標(biāo)準(zhǔn)的正式版本[3]，其主要內(nèi)容規(guī)定了無線體域網(wǎng)的物理層和MAC層基本結(jié)構(gòu)，指出加密認證和安全方面的實現(xiàn)方式；同時，該標(biāo)準(zhǔn)定義了1跳星型拓撲和2跳擴展星型拓撲結(jié)構(gòu)，為無線體域網(wǎng)的標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)造了條件。

無線體域網(wǎng)一般由一系列的傳感器節(jié)點和中繼節(jié)點、一個匯聚節(jié)點（hub）組成。其中，傳感器節(jié)點負責(zé)采集或轉(zhuǎn)發(fā)信息給其他節(jié)點，最后匯集到匯聚節(jié)點；匯聚節(jié)點負責(zé)將收到的信息發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)的醫(yī)學(xué)信息中心處理；中繼節(jié)點不采集信息，只負責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)信息，有些無線體域網(wǎng)不使用中繼節(jié)點。網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點之間的邏輯連接關(guān)系構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)[4]。無線體域網(wǎng)的常見拓撲結(jié)構(gòu)有星型結(jié)構(gòu)[5]、2跳擴展星型結(jié)構(gòu)[6]、全網(wǎng)狀網(wǎng)結(jié)構(gòu)[5]、樹型結(jié)構(gòu)[7]，如圖1所示。

由于無線體域網(wǎng)中的傳感器能量有限，因此要求一個無線體域網(wǎng)要節(jié)能，以延長體域網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)壽命。另一方面，無線體域網(wǎng)所采集的信息非常重要，且需要實時性處理；因此，要求無線體域網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)時延要小。網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)對無線體域網(wǎng)節(jié)能和減少網(wǎng)絡(luò)時延有直接的影響，網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計和優(yōu)化被大量的學(xué)者重視[7~19]。

文獻[7, 9, 10]指出在單跳星型拓撲結(jié)構(gòu)中，當(dāng)傳感器節(jié)點與匯聚節(jié)點的距離較遠時，單跳的路徑損耗效應(yīng)將影響通信鏈路的性能（如接收信號強度指示RSSI），因此使用中繼節(jié)點將較遠傳感器的信息轉(zhuǎn)發(fā)給匯聚節(jié)點或其他中繼節(jié)點，從而使星型結(jié)構(gòu)擴展成樹型結(jié)構(gòu)。Fabio等[11]通過實驗研究全網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)的特性、同步傳輸?shù)逆溌废嚓P(guān)系數(shù)以及傳輸速率、延遲時間對數(shù)據(jù)可靠性的影響，并在此基礎(chǔ)上比較了1跳和2跳網(wǎng)絡(luò)的性能，結(jié)果表明2跳拓撲結(jié)構(gòu)是構(gòu)建無線體域網(wǎng)的較佳選擇。Kim等[12]研究發(fā)現(xiàn)2跳拓撲結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)壽命與3跳拓撲結(jié)構(gòu)相當(dāng)，指出2跳拓撲結(jié)構(gòu)能夠滿足WBAN應(yīng)用需要。

Braem等[13]研究拓撲結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)能耗的影響時，使用節(jié)點間通信距離固定的線型拓撲結(jié)構(gòu)和滿二叉樹拓撲結(jié)構(gòu)，實驗結(jié)果顯示單跳通信中，遠離hub的傳感器能耗大；多跳通信中，靠近hub的傳感器節(jié)點兼顧采集信息和轉(zhuǎn)發(fā)信息的責(zé)任，因此其能耗較大；基于這些結(jié)果，Braem提出通過在hub的下一級中引入中繼設(shè)備并使用協(xié)作機制的方案，提高網(wǎng)絡(luò)壽命。

Hamida等[14]首先從獨立無線鏈路、真實WBAN信道以及運動場景下深入分析拓撲結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性。然后在此調(diào)研結(jié)果基礎(chǔ)上，研究了IEEE 802.15.6標(biāo)準(zhǔn)的1跳星型結(jié)構(gòu)和2跳擴展星型結(jié)構(gòu)以及全網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并將能量消耗、數(shù)據(jù)傳輸率以及延遲作為性能指標(biāo)評估比較3種拓撲結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明，2跳擴展星型結(jié)構(gòu)和全網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有相似的性能，且優(yōu)于1跳星型結(jié)構(gòu)。

Elias等[15]針對多跳樹型拓撲結(jié)構(gòu)無線體域網(wǎng)的安裝和能耗的優(yōu)化問題，提出一個混合整數(shù)線性規(guī)劃模型（EAWD, energy aware WBAN design model），根據(jù)傳感器、hub和候選位置的坐標(biāo)等參數(shù)，求解傳感器節(jié)點的信息到達hub的路徑，并明確指出每條路徑上中繼節(jié)點的部署位置以及中繼節(jié)點的總數(shù)量，以達到降低安裝成本和能耗的目標(biāo)。

綜上所述，文獻[7~15]研究了星型、擴展星型、樹型和全網(wǎng)狀網(wǎng)型等不同拓撲結(jié)構(gòu)對能耗和時延的影響，得出了2跳擴展星型結(jié)構(gòu)具有優(yōu)良的綜合性能，但他們都沒有對網(wǎng)絡(luò)的部署優(yōu)化進行研究。Elias等[15]雖然提出了多跳樹型拓撲結(jié)構(gòu)的WBAN網(wǎng)絡(luò)拓撲設(shè)計優(yōu)化方案，但該模型存在的問題是所有傳感器節(jié)點必須通過中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)給匯聚節(jié)點；但在傳感器節(jié)點位置靠近匯聚節(jié)點的情況下，引入中繼節(jié)點不一定能增加網(wǎng)絡(luò)壽命，反而增加了網(wǎng)絡(luò)的總能耗和時延。另一方面，該方案是采用多跳樹型拓撲結(jié)構(gòu)，但是對跳數(shù)沒有嚴(yán)格限制，導(dǎo)致跳數(shù)較多的情況下數(shù)據(jù)傳輸率降低，網(wǎng)絡(luò)時延增大；同時，由于忽略遵循無線體域網(wǎng)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，對拓撲結(jié)構(gòu)的應(yīng)用性也會造成一定影響。本文在借鑒已有的工作基礎(chǔ)上，以研究如何高效利用WBAN節(jié)點的有限能量來延長網(wǎng)絡(luò)生命周期為首要目標(biāo)，通過構(gòu)建IEEE 802.15.6標(biāo)準(zhǔn)的2跳擴展星型結(jié)構(gòu)的能耗成本模型，采用混合整數(shù)非線性規(guī)劃優(yōu)化方法求解模型，得到中繼節(jié)點部署位置、數(shù)量和傳感器通往hub的路徑，減少網(wǎng)絡(luò)能耗、安裝成本，降低時延，增加網(wǎng)絡(luò)壽命。

2 IEEE 802.15.6的2跳擴展拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化模型

2.1 IEEE 802.15.6的WBAN網(wǎng)絡(luò)模型

在IEEE 802.15.6標(biāo)準(zhǔn)的2跳擴展星型拓撲結(jié)構(gòu)中，無線體域網(wǎng)由一系列的傳感器節(jié)點和中繼節(jié)點、一個匯聚節(jié)點組成。其中，傳感器節(jié)點按照醫(yī)學(xué)應(yīng)用的要求被預(yù)先安裝在指定的位置，如手臂、腿部、胸口等位置上，負責(zé)采集人體醫(yī)學(xué)信息，發(fā)送信息給中繼節(jié)點或者匯聚節(jié)點，最后匯集到匯聚節(jié)點；匯聚節(jié)點也預(yù)先安裝在指定的位置，負責(zé)將收到的信息發(fā)送到位于互聯(lián)網(wǎng)的醫(yī)學(xué)信息中心處理；中繼節(jié)點不采集信息，只負責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)信息給匯聚節(jié)點；中繼節(jié)點被安裝在候選位置上，其數(shù)量和位置不固定，通過拓撲優(yōu)化設(shè)計模型來確定其位置和數(shù)量，從而降低網(wǎng)絡(luò)能耗，延長網(wǎng)絡(luò)壽命，減少網(wǎng)絡(luò)時延。通信協(xié)議使用IEEE 802.15.6，采用體表信道。

2.2 信道和能耗模型

由于人體通信環(huán)境復(fù)雜，不同位置節(jié)點之間的通信信道呈現(xiàn)出不同的特征。根據(jù)節(jié)點的位置，IEEE802.15.6標(biāo)準(zhǔn)將無線體域網(wǎng)的信道分為4種類型，如表2所示。本文重點研究體表到體表的信道CM3，由于體表信道傳輸存在路徑損耗，WBAN的路徑損耗由通信距離和通信頻率共同決定；同時人體本身對它也會產(chǎn)生影響，在視距內(nèi)（LOS, line of sight）和非視距內(nèi)（NLOS, non-line of sight）情況下信道模型是不同[1,16,17]。因此，將N4、N5場景下的CM3信道模型分別命名為CM3-A、CM3-B。

表1 基本符號

表2 IEEE 802.15.6信道模型

根據(jù)對IEEE 802.15.6信道的路徑損耗分析，并從保護人體組織的角度考慮[20]，將中繼節(jié)點的通信范圍上限設(shè)為45 cm，匯聚節(jié)點的通信范圍上限設(shè)為80 cm。

每個傳感器和中繼節(jié)點能耗主要由4部分構(gòu)成: 采集、接收、發(fā)送和處理能耗。以一位數(shù)據(jù)為例[1,21]，發(fā)送能耗包括發(fā)送器產(chǎn)生的能耗為和放大器產(chǎn)生的能耗為，其中，n、D分別為節(jié)點與之間的路徑損耗系數(shù)和距離；接收器產(chǎn)生的接收能耗為。假設(shè)采集能耗和處理能耗忽略不計，共傳輸位數(shù)據(jù)，則總發(fā)送能耗為，總接收能耗為。

2.3 IEEE802.15.6網(wǎng)絡(luò)能耗成本優(yōu)化模型

根據(jù)圖1(b)可知，IEEE802.15.6的2跳擴展星型結(jié)構(gòu)的通信方式為部分傳感器節(jié)點直接與hub通信、另一部分傳感器節(jié)點經(jīng)過中繼節(jié)點將信息轉(zhuǎn)發(fā)給hub。因此，哪些傳感器節(jié)點可以直接與hub通信、哪些傳感器節(jié)點需要中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)信息、中繼節(jié)點部署在身體的哪個位置成為設(shè)計拓撲結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵問題。

由于網(wǎng)絡(luò)部署時，主要考慮的因素為網(wǎng)絡(luò)總能耗和安裝成本，結(jié)合2.1節(jié)定義的WBAN網(wǎng)絡(luò)模型以及2.2節(jié)分析的傳輸模型和能耗模型可知，安裝成本為候選位置安裝的各中繼節(jié)點成本之和，定義為，如式(1)所示。

傳感器節(jié)點發(fā)送信息到中繼節(jié)點的總能耗是與中繼節(jié)點鏈接的所有傳感器節(jié)點發(fā)送能耗之和，定義為，如式(2)所示。

(2)

中繼節(jié)點接收傳感器信息的總能耗為負責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)的中繼節(jié)點接收能耗之和，定義為，如式(3)所示。

中繼節(jié)點將信息轉(zhuǎn)發(fā)給匯聚節(jié)點hub的總能耗為負責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)的中繼節(jié)點發(fā)送能耗之和，定義為，如式(4)所示。

(4)

傳感器節(jié)點發(fā)送信息到匯聚節(jié)點hub的總能耗為與匯聚節(jié)點hub鏈接的所有傳感器節(jié)點發(fā)送能耗之和，定義為，如式(5)所示。

考慮到匯聚節(jié)點hub能量充足，hub的接收能耗忽略不計；同時，考慮平衡安裝成本和能耗，為總能耗設(shè)置權(quán)值。因此，能耗成本模型為

(6)

其中，式(7)為模型的目標(biāo)函數(shù)，指出無線體域網(wǎng)最優(yōu)化的總安裝成本和總能耗。式(8)~式(16)為模型的約束條件，式(8)限制傳感器節(jié)點最多與一個中繼節(jié)點通信。

(8)

式(9)說明如果傳感器和中繼節(jié)點通信，應(yīng)該確保候選位置上安裝了中繼節(jié)點，并且它們的距離在可通信范圍內(nèi)。

式(10)規(guī)定若匯聚節(jié)點與中繼節(jié)點通信，應(yīng)該確保候選位置上安裝了中繼節(jié)點，并且它們的距離在可通信范圍內(nèi)。

(10)

式(11)說明傳感器與匯聚節(jié)點間的通信受可通信范圍的約束。

式(12)指出經(jīng)過中繼節(jié)點的通信量不能超過其自身的容量。

(12)

式(13)規(guī)定了中繼節(jié)點處的通信平衡，即接收傳感器信息的通信量等于發(fā)送給匯聚節(jié)點的通信量。

式(14)強調(diào)每個傳感器節(jié)點分配給最近的中繼節(jié)點或者匯聚節(jié)點。

(14)

式(15)限制傳感器節(jié)點不能同時與中繼節(jié)點和匯聚節(jié)點鏈接。

式(16)對變量取值做出約束。

(16)

OECM模型是一個混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型，可使用優(yōu)化建模軟件Localsolver編程實現(xiàn)并對求得模型的最優(yōu)解，同時確定中繼節(jié)點的部署位置、數(shù)量以及傳感器發(fā)送信息到hub的最優(yōu)路徑。

從時間復(fù)雜度角度分析，一方面，OECM模型確定部分傳感器節(jié)點直接與hub通信，因此不需要為其選擇匹配合適的中繼節(jié)點，從而降低了求解模型的時間復(fù)雜度；另一方面，OECM模型將拓撲結(jié)構(gòu)限定為2跳。假設(shè)傳感器節(jié)點數(shù)目為，候選位置個數(shù)為，結(jié)合OECM模型流程圖（如圖2(a)所示）可知，該模型求解的時間復(fù)雜度為；但EAWD模型并未限定拓撲結(jié)構(gòu)的跳數(shù)，若其得到拓撲結(jié)構(gòu)的最大跳數(shù)為(≥2)，結(jié)合EAWD模型流程（如圖2(b)所示）可知，該模型求解的時間復(fù)雜度為。綜上分析可知，OECM模型的時間復(fù)雜度低于EAWD模型。

3 實驗與分析

本文實驗平臺為一臺聯(lián)想電腦，配置為Intel(R) Pentium(R) CPU G3220 @ 3 GHz處理器，2 GB內(nèi)存，Windows XP。使用Localsolver 5.0編程實現(xiàn)優(yōu)化模型，并求解得到中繼節(jié)點的數(shù)量和部署位置以及整個網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，用Matlab2014a分析整理實驗數(shù)據(jù)。

3.1 實驗參數(shù)

本文采用文獻[22]的節(jié)點位置模型，文獻[22]中指出人體的測量標(biāo)準(zhǔn)是正確定位傳感器和匯聚節(jié)點的必需步驟，作者使用達芬奇人體測量的方法，將基于理想比例的維特魯威人素描圖作為測量對象，并在三維坐標(biāo)系的基礎(chǔ)上，研究出最優(yōu)的傳感器和匯聚節(jié)點部署位置，即在人體體表部署10個傳感器節(jié)點：胃部的1=(0.5, 1.5, 0)，心臟處的2=(, 2, 0)，肩膀處的3=(?1.5, 2.5, 0)，頸部的4=(?0.5, 3.4, 0)，胯部的5=(1.5, 0, 0)，大腿處的6=(0.5, ?, 0)，右膝處的7=(?0.5, ?2, 0)，左膝處的8=(0.5, ?2, 0)，小腿處的9=(0.25, ?2.5, 0)，腋下的10= (, 1.5, 0)，1個匯聚節(jié)點：=(0.5, 0.5, 0)，其中，=25 cm (相當(dāng)于身高為175 cm)；將Nordic nRF2401[23]收發(fā)機作為傳感器和中繼器，其能耗參數(shù)如表3所示。

表3 Nordic nRF2401的能耗參數(shù)

考慮到人體活動對中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)信息的影響以及人體的穿戴舒適程度，因此盡可能避免將候選位置選取到運動頻率和運動幅度較大的部位，如手臂、手腳、腿部等。同時綜合考慮線段公理以及距離對能耗的影響，候選位置選取在傳感器節(jié)點與hub組成的若干個多邊形區(qū)域，如圖3所示的3個多邊形區(qū)域，結(jié)合常用中繼節(jié)點的設(shè)備規(guī)格，將多邊形區(qū)域頂點的、最值10等分，連線的交點即為候選位置。

3.2 實驗分析

本文實驗包括兩部分，第一部分根據(jù)OECM模型的主要設(shè)計目標(biāo)，即如何高效利用體域網(wǎng)中繼節(jié)點的有限能量來延長整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期，因此首先忽略安裝成本部分，評估通信量()對總能耗的影響，然后研究權(quán)重參數(shù)對總能耗、安裝成本、中繼節(jié)點負載的影響。第二部分以網(wǎng)絡(luò)能耗、規(guī)模、壽命以及傳輸延遲作為性能指標(biāo)，與EAWD模型[16]和IEEE802.15.6的1跳星型拓撲結(jié)構(gòu)進行對比分析。

為了評估通信量對構(gòu)建節(jié)能拓撲結(jié)構(gòu)的影響，考慮WBAN網(wǎng)絡(luò)場景保持如圖3不變的情況下，從40 bit/s以20 bit/s為間隔取值到200 bit/s，求解模型的最優(yōu)解，即網(wǎng)絡(luò)總能耗最小值。實驗結(jié)果如圖4所示，3種拓撲結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)總能耗不受通信量的取值影響，而且本文的OECM模型得到的網(wǎng)絡(luò)總能耗比EAWD模型降低38.6%，且均優(yōu)于1跳星型拓撲結(jié)構(gòu)。因此，將10個傳感器的通信量設(shè)為[20, 200]的隨機值。

3.2.2 權(quán)重參數(shù)的影響

在OECM模型中，作為安裝成本和網(wǎng)絡(luò)能耗的權(quán)衡因子，如果不考慮安裝成本，則設(shè)為較大值，比如=￥。本節(jié)在WBAN網(wǎng)絡(luò)場景保持如圖3不變的情況下，研究參數(shù)對EAWD模型和OECM模型求解最優(yōu)解（即網(wǎng)絡(luò)總能耗最小值、總安裝成本最小值）的影響。

實驗結(jié)果如圖5~圖7所示，從圖5可以看出，對模型構(gòu)造無線體域網(wǎng)的總能耗沒有影響，但本文OECM模型得到的無線體域網(wǎng)總能耗比EAWD模型降低41.4%。由于總安裝成本=每個中繼節(jié)點的安裝成本×中繼節(jié)點數(shù)目，且本文假設(shè)在所有候選位置安裝中繼節(jié)點的成本相同，因此總安裝成本與中繼節(jié)點數(shù)目成正比。如果較大時，說明不重視引入中繼節(jié)點的個數(shù)，因此優(yōu)化模型引入更多的中繼節(jié)點，導(dǎo)致安裝成本增加；反之，較小時，安裝成本降低。圖6可以看出，權(quán)重參數(shù)=1時，構(gòu)造無線體域網(wǎng)的總安裝成本最低，>105對總安裝成本沒有影響，且本文OECM模型得到的無線體域網(wǎng)總安裝成本比EAWD模型降低50%。

由于OECM模型限定拓撲結(jié)構(gòu)為2跳，使用的中繼節(jié)點數(shù)目受到一定限制，因此當(dāng)為較大值時，無線體域網(wǎng)引入的中繼節(jié)點數(shù)目增加不明顯，而EAWD模型并未限定跳數(shù)，導(dǎo)致實驗結(jié)果的規(guī)律與文獻[23]相比有一定偏差。

除了網(wǎng)絡(luò)能耗和安裝成本，當(dāng)中繼節(jié)點的鏈接數(shù)較大時，轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)使該節(jié)點能量消耗速率加快，從而導(dǎo)致無線體域網(wǎng)中的節(jié)點能耗分布不均勻，因此中繼節(jié)點的最大鏈接數(shù)作為衡量網(wǎng)絡(luò)總能耗分布情況的重要指標(biāo)，本節(jié)在取不同值時，計算中繼節(jié)點鏈接傳感器的最大鏈接數(shù)。從圖7可以看出，權(quán)重參數(shù)=1時，構(gòu)造無線體域網(wǎng)中繼節(jié)點鏈接傳感器的最大鏈接數(shù)最大，>105時，對中繼節(jié)點最大鏈接數(shù)沒有影響，與EAWD模型相比，本文OECM模型得到的無線體域網(wǎng)中繼節(jié)點最大鏈接數(shù)降低33%。

因此在WBAN的實際部署時，為了同時確保低能耗、低成本以及能耗均勻分布，可以考慮將權(quán)重參數(shù)設(shè)為[1,105]的值。

3.2.3 網(wǎng)絡(luò)能耗分析

對于本文采用的節(jié)點位置模型用OECM、EAWD優(yōu)化設(shè)計模型得到的網(wǎng)絡(luò)拓撲分別如圖8(a)、圖8(b)所示，星型網(wǎng)絡(luò)拓撲（STAR模型）如圖8(c)所示。從拓撲結(jié)構(gòu)上看，OECM引入5個中繼節(jié)點，其最大鏈接數(shù)（Max_RS）為1；而EAWD引入中繼節(jié)點的數(shù)目（R）最多為8個，最大鏈接數(shù)為2。由于拓撲結(jié)構(gòu)的變化對網(wǎng)絡(luò)能耗、時延和網(wǎng)絡(luò)壽命產(chǎn)生了很大的影響，本文將在本節(jié)和隨后2節(jié)進行分析。

圖8所示的網(wǎng)絡(luò)拓撲的能耗如表4所示。OECM模型的總能耗（tot）比EAWD模型改進百分比（PI, percentage improvement）為40.5%，這是由于圖8(b)EAWD模型結(jié)構(gòu)中部分靠近hub的傳感器使用中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)信息，不僅使中繼節(jié)點數(shù)目增加3個，而且轉(zhuǎn)發(fā)的能耗大于直接發(fā)送的能耗，導(dǎo)致總能耗增加。同時，中繼節(jié)點的最大鏈接數(shù)為2，可能會導(dǎo)致鏈接數(shù)大的中繼節(jié)點能耗升高，導(dǎo)致平均能耗（R）較大，也增加了總能耗。而對于STAR模型，雖然沒有引入中繼節(jié)點，但遠離hub的傳感器節(jié)點需要更多的發(fā)射放大功耗傳送數(shù)據(jù)，使得傳感器平均能耗（S）遠大于OECM模型，導(dǎo)致總能耗比OECM模型高出13.06倍。

3.2.4 網(wǎng)絡(luò)時延分析

網(wǎng)絡(luò)時延指的是信息從傳感器端傳送到匯聚節(jié)點hub端所需要的時間，它包括了發(fā)送時延、傳播時延、排隊時延和傳輸時延。假設(shè)發(fā)送時延和傳輸時延相同，則可以忽略不計，那么網(wǎng)絡(luò)時延(d)= 傳播時延(s)+排隊時延(q)。其中，排隊時延為等待隊列前信息發(fā)送時間，如式(17)和式(18)所示。

(18)

式(17)中，表示發(fā)送節(jié)點與接收節(jié)點之間的距離，和為參數(shù)，在人體上，=0.54，=?1.82；式(18)中為等待隊列，D為在等待隊列位置處的數(shù)據(jù)[7]，為節(jié)點的處理信息速度，本文以Nordic nRF2401[23]的處理速率1 Mbit/s作為本實驗的處理信息速度。根據(jù)計算結(jié)果得到3種拓撲結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)時延，如圖9所示。

表4 網(wǎng)絡(luò)能耗對比

從圖9可以看出，由于1跳星型拓撲結(jié)構(gòu)WBAN中的傳感器直接與匯聚節(jié)點通信，只需考慮傳輸時延，因此網(wǎng)絡(luò)時延最低。將圖8中OECM模型得到的網(wǎng)絡(luò)與EAWD模型得到的網(wǎng)絡(luò)相比，除了傳感器3、4、7、8的網(wǎng)絡(luò)時延相同，其余傳感器的網(wǎng)絡(luò)時延均有明顯降低，原因是圖8(a)中傳感器1、2、5、6、10沒有引入中繼節(jié)點，選擇直接與匯聚節(jié)點通信，從而省去了排隊時延；傳感器9的中繼節(jié)點選取在較好的候選位置并且獨自使用一個中繼節(jié)點節(jié)省了排隊時延，使其網(wǎng)絡(luò)時延降低。整個無線體域網(wǎng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)時延平均降低52.4%。

3.2.5 網(wǎng)絡(luò)壽命分析

本文以第1個傳感器節(jié)點“失效”前其信息采集輪數(shù)（round）來衡量網(wǎng)絡(luò)壽命，假設(shè)所有節(jié)點能量均為5 J，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)能耗分析實驗數(shù)據(jù)和結(jié)果發(fā)送數(shù)據(jù)，傳感器和中繼節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)壽命如表5和表6所示。

表5 傳感器的網(wǎng)絡(luò)壽命

根據(jù)表5和表6中的數(shù)據(jù)，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)壽命的定義，可知EAWD模型得到的無線體域網(wǎng)壽命為499 012；星型拓撲結(jié)構(gòu)WBAN網(wǎng)壽命為31 867；OECM模型得到的無線體域網(wǎng)壽命為1 015 499，與EAWD模型相比，網(wǎng)絡(luò)壽命提高近104%。由于無線體域網(wǎng)中引入了中繼節(jié)點，傳感器只需將信息交由距離較近的中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)，從而提高了它們的網(wǎng)絡(luò)壽命，因此離匯聚節(jié)點較遠的傳感器，如圖8(c)中的傳感器4成為星型拓撲結(jié)構(gòu)WBAN的網(wǎng)絡(luò)壽命瓶頸。但是EAWD得到的無線體域網(wǎng)中繼節(jié)點的最大連接數(shù)大于OECM的無線體域網(wǎng)中繼節(jié)點的最大連接數(shù)，因此轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)集中到鏈接數(shù)較大的中繼節(jié)點，如圖8(b)傳感器8和傳感器9共用的中繼節(jié)點能耗增加，從而降低了網(wǎng)絡(luò)壽命。

表6 中繼節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)壽命

3.2.6 誤比特率分析

以醫(yī)療無線體域網(wǎng)為例，WBAN采集到的人體生理參數(shù)是作為醫(yī)務(wù)人員對監(jiān)測者疾病診斷的重要依據(jù)，所以說完整準(zhǔn)確的監(jiān)測數(shù)據(jù)對于疾病的診斷具有重要的意義。因此傳輸過程中路徑損耗帶來的誤比特率是衡量無線體域網(wǎng)好壞的一個重要指標(biāo)。

1) 路徑損耗模型

文獻[24]利用最小二乘法將2個頻帶擬合成回歸直線并推導(dǎo)出信道CM3-A的路徑損耗模型如式(19)所示。

其中，和為線性擬合系數(shù)，表示發(fā)射器與接收器之間的距離，是標(biāo)準(zhǔn)偏差為的正態(tài)分布隨機數(shù)；在室內(nèi)環(huán)境下，=6.6，=36.1，=3.8。

信道CM3-B的路徑損耗模型如式(20)所示[24]。

其中，0為接近天線的平均損耗，為表面波在人體周圍傳播時的平均衰減率，為距離，1為在室內(nèi)環(huán)境中信號遠離身體并反射到接收器的平均衰落，為標(biāo)準(zhǔn)偏差為的正態(tài)分布隨機數(shù)；在室內(nèi)環(huán)境下，0=25.8，=2.0，1=?71.3，=3.6。

為了區(qū)別無線通信鏈路類型（即LOS和NLOS），本文將人體表面大致分為6個區(qū)域，分別為左小腿區(qū)域、右小腿區(qū)域、左大腿區(qū)域、右大腿區(qū)域、左軀干區(qū)域和右軀干區(qū)域。

當(dāng)2個傳感器節(jié)點之間的鏈路位于同一區(qū)域時，鏈路類型為LOS，信道的路徑損耗模型采用式(19)；當(dāng)鏈路跨域2個區(qū)域時，鏈路類型為NLOS，信道的路徑損耗模型使用式(20)。

2) 無線通信鏈路分析

精確的無線通信鏈路分析主要包括信噪比（SNR, signal-to-noise ratio）以及誤比特率（BER, bit error rate）。SNR大多是通過基于閾值的方法評估，但從全面性和準(zhǔn)確性的角度出發(fā)，本文采用計算公式，如式(21)所示[24]。

其中，Tx是發(fā)射功率，N是噪聲功率，PL是節(jié)點和節(jié)點之間的路徑損耗。本文設(shè)定Tx= ?10dBm，N=?92 dBm，PL由式(19)和式(20)計算得出。在此基礎(chǔ)上，通過由、頻率和數(shù)據(jù)率組成的函數(shù)計算得出，如式(22)和式(23)所示。如果2個節(jié)點之間存在中繼節(jié)點，那么其誤比特率為中間各段鏈路的誤比特率平均值。

(22)

其中，選用2.45 GHz，傳感器的數(shù)據(jù)率=200 kbit/s，使用Matlab對拓撲結(jié)構(gòu)為如圖8所示的3個無線體域網(wǎng)場景計算傳感器節(jié)點與hub之間的誤比特率，計算結(jié)果如圖10所示。

圖10 傳感器的誤比特率

同時，計算得出OECM模型、EAWD模型和STAR模型的平均誤比特率分別為、、，結(jié)合圖10可以看出，OECM模型的誤比特率較優(yōu)于EAWD模型和STAR模型，原因是OECM模型中的傳感器3、4、7、8引入中繼節(jié)點，將STAR模型中的長距離NLOS鏈路轉(zhuǎn)化為LOS鏈路和短距離NLOS，且中繼節(jié)點位置優(yōu)于EAWD模型，降低了路徑損耗，從而優(yōu)化了誤比特率。

4 結(jié)束語

本文研究了IEEE 802.15.6無線體域網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法，并建立了IEEE 802.15.6標(biāo)準(zhǔn)的2跳擴展星型結(jié)構(gòu)的能耗成本優(yōu)化模型，采用混合整數(shù)非線性規(guī)劃方法求解該模型下以節(jié)能和部署代價為優(yōu)化目標(biāo)的中繼節(jié)點的最佳數(shù)量、部署位置及其數(shù)據(jù)路由。實驗結(jié)果表明，與其他拓撲結(jié)構(gòu)模型相比，所提出的OECM模型在節(jié)能、提高網(wǎng)絡(luò)壽命、降低網(wǎng)絡(luò)時延、安裝成本和誤比特率方面都有所改善，為IEEE 802.15.6無線體域網(wǎng)的設(shè)計和部署提供了有力的支持。

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Study of energy efficient WBAN topology optimization in IEEE 802.15.6

LIANG Zheng-you1,2, YAO Yu-mei1,2

(1. School of Comput er and Electronic Information, Guangxi University, Nanning 530004, China; 2. Guangxi Key Laboratory Cultivating Base of Multimedia Communications and Network Technology, Guangxi University, Nanning 530004, China)

An optimization model was proposed to design the network topology of wireless body area network (WBAN). Focusing on the two hops extended star topology given in IEEE 802.15.6 standard, a mixed integer non-linear programming model was constructed to minimize the energy consumption of WBAN. Then, the optimized network topology was obtained by adjusting the number and location of relays to be deployed and the data routing towards the hub. The experimental results show that, compared with Elias’s model (EAWD, energy aware WBAN design), the proposed model can reduce network energy consumption by 40.5% ,decrease network delay by 52.4% on average, and extend network lifetime by double.

IEEE 802.15.6, network topology, energy efficiency, network lifetime, mixed integer non-linear programming

TN915.02

A

10.11959/j.issn.1000-436x.2016110

2015-08-14；

2016-02-18

國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61262003)

The National Natural Science Foundation of China (No.61262003)

梁正友（1968-），男，壯族，廣西天等人，博士，廣西大學(xué)教授，主要研究方向為網(wǎng)絡(luò)并行分布式計算技術(shù)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

姚玉梅（1990-），女，河北保定人，廣西大學(xué)碩士生，主要研究方向為無線體域網(wǎng)。