基于穩(wěn)定鏈路的WSNs拓?fù)鋬?yōu)化算法設(shè)計及仿真研究

王紅艷+劉暐

摘 要： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在物聯(lián)網(wǎng)中占有重要地位，其能夠降低能耗并有效保障數(shù)據(jù)傳輸。然而，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)底層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)通常存在網(wǎng)絡(luò)鏈路質(zhì)量低、網(wǎng)絡(luò)能耗高、網(wǎng)絡(luò)干擾等問題。針對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)鏈路不穩(wěn)定的問題，提出具有穩(wěn)定鏈路的冪律可調(diào)優(yōu)化算法，并對其生成的拓?fù)鋭討B(tài)性能進(jìn)行研究。通過網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)失效容錯需求仿真和鏈路穩(wěn)定性仿真，驗證了冪律可調(diào)優(yōu)化算法的準(zhǔn)確性，為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化提供參考。

關(guān)鍵詞： 穩(wěn)定鏈路； 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 冪律可調(diào)； 底層拓?fù)洌?算法優(yōu)化

中圖分類號： TN911?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）19?0045?04

Design and simulation of stable link based topology optimization algorithm for WSNs

WANG Hongyan1， LIU Wei1， 2

（1. Department of Electric Automatization， Hebei University of Water Resources and Electric Engineering， Cangzhou 061000， China；

2. School of Electrical and Information Engineering， Tianjin University， Tianjin 300072， China）

Abstract： Wireless sensor networks （WSNs） play an important role in the Internet of Things， which can reduce energy consumption and ensure data transmission. The underlying layer topology structure of WSNs usually has the problems of low network link quality， high network energy consumption and network interference. Since the current network link is instable， a power law adjustable optimization algorithm with stable link is proposed， and the topologic dynamic performance generated by it is studied. The accuracy of the power law adjustable optimization algorithm was verified by means of the simulation required by the network node failure tolerance and link stability. It is hoped the algorithm can provide a reference for the future topology optimization of WSNs.

Keywords： stable link； wireless sensor network； power law adjustability； bottom topology； algorithm optimization

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSNs）在運(yùn)行過程中能夠?qū)μ囟ūO(jiān)測范圍節(jié)點(diǎn)進(jìn)行自組織，并通過無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高效信息收集與分析[1?2]。WSNs工作狀態(tài)受環(huán)境影響明顯，尤其是當(dāng)出現(xiàn)通信時斷時，會引發(fā)整個系統(tǒng)鏈路失穩(wěn)。在遭遇環(huán)境障礙時，WSNs自身是否擁有可靠拓?fù)淙蒎e能力將決定網(wǎng)絡(luò)工作狀態(tài)的穩(wěn)定性[3]。理論界對WSNs拓?fù)淙蒎e性優(yōu)化問題展開大量研究，并提出冗余備份機(jī)制、無標(biāo)度容錯拓?fù)涞壤砟罴胺椒╗4]。傳統(tǒng)容錯理念下，為擴(kuò)大WSNs容錯性能，主張增設(shè)冗余鏈路，而這通常會帶來鏈路穩(wěn)定性降低的問題。事實上，由于WSNs中各節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度大小存在顯著不均衡特征?；谶@一認(rèn)知，無標(biāo)度容錯拓?fù)渌枷雵L試更有效地控制節(jié)點(diǎn)失效概率，從而擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)容錯性能。眾多研究人員不斷研究無標(biāo)度容錯拓?fù)渌惴?，以提升?jié)點(diǎn)失效的可容性[5?6]。然而，許多算法仍然停留在固定冪指數(shù)階段，對節(jié)點(diǎn)失效隨機(jī)性難以很好應(yīng)付，且不能有效提升鏈路穩(wěn)定性[7?8]。

基于“WSNs容錯需求實際差異”以及“通信鏈路擇優(yōu)”，本文嘗試設(shè)計一種WSNs拓?fù)鋬?yōu)化算法，并通過IRIS實驗平臺、Matlab軟件驗證其容錯性能可靠性。通過相關(guān)實驗及仿真，希望對改善WSNs運(yùn)行效率及穩(wěn)定性有積極的促進(jìn)作用。

1 拓?fù)溲莼Ｐ蜆?gòu)建

1.1 BA模型

1999年，Barabasi與Reka Albert提出BA模型，即無標(biāo)度容錯拓?fù)溲莼Ｐ蚚9]。根據(jù)該模型，新節(jié)點(diǎn)與原節(jié)點(diǎn)[i]之間建立鏈路時，以如下概率進(jìn)行：

[Π（i）=kij∈Akj] （1）

式中：[A]表示網(wǎng)絡(luò)原有節(jié)點(diǎn)集合；[kj]表示原節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度。

在演化[t]步長后，BA模型會形成一個新無線傳感網(wǎng)絡(luò)，其節(jié)點(diǎn)數(shù)為[N=m0+t，]鏈路數(shù)為[mt。]如圖1所示，在與原節(jié)點(diǎn)連接時，新節(jié)點(diǎn)會優(yōu)先選擇高密度區(qū)域，從而形成密度顯著不均勻的新網(wǎng)絡(luò)。

演化過程中會不斷產(chǎn)生新鏈路，從而導(dǎo)致WSNs原節(jié)點(diǎn)[i]的節(jié)點(diǎn)度[ki]出現(xiàn)變化，其變化率可由下式計算：

[?ki?t=m?Π（i）=mkij∈Akj] （2）

式中：[t]表示演化步長；[m]表示鏈路數(shù)。

[j∈Akj]表示原節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度，其計算公式為：

[j∈Akj=2mt] （3）

將式（3）代入式（2），有：

[?ki?t=ki2t] （4）

求解式（4），可得節(jié)點(diǎn)度計算公式：

[ki（t）=mtti12] （5）

式中[ti]表示節(jié)點(diǎn)進(jìn)入時間。

那么，可由下式計算節(jié)點(diǎn)度在[k]以下的概率：

[pki（t）

最后，BA模型拓?fù)涠扔嬎愎綖椋?/p>

[p（k）=?p（ki（t）

如圖2所示，BA模型演化所生成的拓?fù)涠确膬缏芍笖?shù)為3的冪律分布；節(jié)點(diǎn)度[k]越高，度分布概率值[p（k）]越低?？梢姡摱确植紝﹄S機(jī)節(jié)點(diǎn)失效的容錯性能較強(qiáng)；相應(yīng)地，對選擇性節(jié)點(diǎn)失效的容錯性能很弱。

1.2 基于穩(wěn)定鏈路的容錯拓?fù)溲莼Ｐ?/p>

從BA模型分析中可以發(fā)現(xiàn)，該模型在適應(yīng)性方面存在缺點(diǎn)，尤其不能有效進(jìn)行擇優(yōu)連接。因此，需要從WSNs應(yīng)用多樣化出發(fā)，納入節(jié)點(diǎn)吸引度指標(biāo)，對BA模型進(jìn)行優(yōu)化。

定義1：節(jié)點(diǎn)吸引度（Attraction Degree）是指在構(gòu)建鏈路時，被模型優(yōu)先選擇的能力，記為[β。]在求取節(jié)點(diǎn)吸引度時，可以通過RSSI（信號強(qiáng)度指示）計算。

設(shè)某區(qū)域內(nèi)已存在[m]個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，則新節(jié)點(diǎn)與其中某節(jié)點(diǎn)[i]連接的概率計算公式為：

[Π（i）=εkij∈localkj+（1-ε）βij∈localβj] （8）

式中：[ε]表示拓?fù)鋮?shù)，取值區(qū)間為[0，1]；local表示相鄰節(jié)點(diǎn)集。

通過式（8）能夠?qū)Π（i）]進(jìn)行強(qiáng)度調(diào)整，而無標(biāo)度容錯拓?fù)洚a(chǎn)生和演化過程即可被高效調(diào)控。

2 基于演化模型的APSL算法

由上述分析可知，新節(jié)點(diǎn)在連接原節(jié)點(diǎn)時，概率值由吸引度[βi]以及節(jié)點(diǎn)度[ki]決定?；谠撜J(rèn)知，本文提出無標(biāo)度容錯拓?fù)鋬?yōu)化算法，即APSL算法。

2.1 APSL算法組網(wǎng)及流程

2.1.1 組網(wǎng)結(jié)構(gòu)

如圖3所示，APSL算法在構(gòu)建無標(biāo)度容錯拓?fù)鋾r，會以非線性增長方式逐漸擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。初始時，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)較少，且其直徑僅為[R0；]每增長一時間步長，會有更多新加入節(jié)點(diǎn)；未加入節(jié)點(diǎn)會在下次時間步長中被納入拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。

2.1.2 算法流程

如圖4所示，APSL算法運(yùn)行流程主要包含如下4個環(huán)節(jié)：

（1） 算法開始時，初始網(wǎng)絡(luò)包含[m0]個已存在節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)相互間未建立穩(wěn)定鏈路；

（2） 增加一時間步長，依照Poisson規(guī)則，會有[ni]個新節(jié)點(diǎn)加入；

（3） 每一時間步長中，新節(jié)點(diǎn)會與鄰節(jié)點(diǎn)（數(shù)量為m）構(gòu)建連接，且連接概率為[Π（i）]；

（4） 判斷網(wǎng)絡(luò)規(guī)模是否達(dá)到[N，]若達(dá)到，則結(jié)束運(yùn)算；否則，返回步驟（2），再次開始運(yùn)算。

經(jīng)過如上運(yùn)算所形成的無標(biāo)度容錯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有冪率指數(shù)可調(diào)節(jié)特性。與傳統(tǒng)容錯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相比，該結(jié)構(gòu)一方面對選擇性節(jié)點(diǎn)失效的容忍性能更加理想；另一方面也可以進(jìn)一步改善節(jié)點(diǎn)鏈路穩(wěn)定性。

3 仿真驗證分析

本次仿真分析包括兩個基本任務(wù)：

（1） 依據(jù)RSSI指標(biāo)，對APSL算法下鏈路穩(wěn)定性進(jìn)行分析，并驗證APSL算法的準(zhǔn)確度，該任務(wù)須通過IRIS平臺進(jìn)行；

（2） 依據(jù)RSSI指標(biāo)，通過Matlab軟件對APSL算法的有效度進(jìn)行驗證。

3.1 通信鏈路穩(wěn)定性試驗

本試驗所用IRIS平臺由Crossbow公司研制。試驗過程中，首先須選擇一個無障礙場地，確保試驗通信不受非正常干擾。接著，須在IRIS平臺設(shè)置2個節(jié)點(diǎn)，其中一個為數(shù)據(jù)接收點(diǎn)，記為A；另外一個節(jié)點(diǎn)為數(shù)據(jù)發(fā)送點(diǎn)，記為B。為增加數(shù)據(jù)詳實度，初始時2個節(jié)點(diǎn)無間距；試驗開始后，兩節(jié)點(diǎn)逐步隔開，每次間距增加值設(shè)置為0.6 m；步長每增加一次，都需要觀察并記錄RSSI值。本次試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，當(dāng)RSSI值大于-95 dBm時，節(jié)點(diǎn)A數(shù)據(jù)收包率分布在區(qū)間[0.9，1.0]。尤其是當(dāng)RSSI值超過-81 dBm時，收包率更加接近1.0。試驗結(jié)果表明，在APSL算法下，RSSI值越大，數(shù)據(jù)收包率也越高?？梢姡鄬?yīng)節(jié)點(diǎn)鏈路穩(wěn)定性較高，APSL算法的準(zhǔn)確度可接受。

3.2 通信鏈路穩(wěn)定性仿真

本次仿真過程中，仍然以RSSI值為拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)鏈路穩(wěn)定性評估指標(biāo)。為增加APSL算法結(jié)果的可對比性，將算法參數(shù)[ε]的取值分為三類情形，分別為0.1，0.5以及0.9。運(yùn)用Matlab軟件對不同情形進(jìn)行仿真，并重點(diǎn)關(guān)注RSSI最大值、RSSI最小值以及RSSI均值。仿真結(jié)果如圖6所示。

由圖6可知，基于同一算法參數(shù)[ε]，隨著RSSI值的增大，對應(yīng)鏈路質(zhì)量也越高；在相同RSSI值統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)下，算法參數(shù)[ε]越大，對應(yīng)鏈路質(zhì)量則越低；在RSSI最大值維度下，不同算法參數(shù)所對應(yīng)的鏈路質(zhì)量差異更加顯著。在各種情形下，鏈路質(zhì)量RSSI均不低于-94 dBm。尤其是在RSSI最大值情形下，鏈路質(zhì)量RSSI更是高于-63 dBm。

結(jié)合圖6分析結(jié)果可知，APSL拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)鏈路穩(wěn)定性確實可靠，將RSSI值作為擇優(yōu)概率評估指標(biāo)可信，APSL有效度可接受。

根據(jù)APSL算法規(guī)則，擇優(yōu)增長（Growth）對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)容錯性能有影響。為進(jìn)一步驗證APSL算法的性能，本試驗將引入該參數(shù)，并將APSL算法與EAEM算法（Energy?aware Evolution Model，為一種十分經(jīng)典的拓?fù)渌惴ǎ┑男阅苓M(jìn)行對比。計算過程中，算法參數(shù)被設(shè)定為0.1，0.5與0.9三種不同情況。同時，節(jié)點(diǎn)數(shù)[ki]是拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的決定因素，同時也會對鏈路穩(wěn)定性產(chǎn)生影響。

為檢驗擇優(yōu)增長機(jī)制效果，本試驗將通過調(diào)整節(jié)點(diǎn)數(shù)來對比EAEM算法與APSL算法的性能。驗證過程中，將算法參數(shù)[ε]分別設(shè)定為0.1，0.5與0.9。兩類算法下網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)與鏈路質(zhì)量RSSI均值關(guān)系圖，如圖7所示。

可知，隨著拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)總數(shù)的增加，兩類算法對應(yīng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)鏈路質(zhì)量RSSI均值都呈顯著上升態(tài)勢。在相同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)下，APSL拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)RSSI均值更大，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)相同時，算法參數(shù)[ε]越大，APSL拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)RSSI均值也越大。

可見，相比EAEM算法，APSL算法對應(yīng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)具有更佳的鏈路穩(wěn)定性表現(xiàn)，其算法的有效度可以被接受。

4 結(jié) 論

WSNs容錯性能算法不能很好地適應(yīng)隨機(jī)性失效問題，在經(jīng)典容錯拓?fù)渌惴ǖ幕A(chǔ)上，針對經(jīng)典算法的缺陷，本文提出無標(biāo)度容錯算法。經(jīng)過模型分析和仿真實驗，得出如下結(jié)論：

（1） BA模型度分布對隨機(jī)節(jié)點(diǎn)失效的容錯性能較強(qiáng)；與傳統(tǒng)容錯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相比，APSL算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對選擇性節(jié)點(diǎn)失效的容忍性能更加理想。

（2） 在APSL算法下，RSSI值越大，數(shù)據(jù)收包率也越高，在RSSI最大值維度下，不同算法參數(shù)對應(yīng)的鏈路質(zhì)量差異更加顯著。

（3） 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)相同時，算法參數(shù)[ε]越大，APSL拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)RSSI均值也越大；相比EAEM算法，APSL算法對應(yīng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)具有更佳的鏈路穩(wěn)定性表現(xiàn)，其算法有效度在可被接受的范圍內(nèi)。

總之，本文提出的APSL算法有利于改善WSNs鏈路穩(wěn)定性，而將RSSI值作為評估指標(biāo)也具有合理性。

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