基于虛擬引力的WSNs路由協(xié)議設(shè)計與實現(xiàn)*

毛科技， 徐 慧， 方 凱， 陳慶章

(浙江工業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310023)

基于虛擬引力的WSNs路由協(xié)議設(shè)計與實現(xiàn)*

毛科技， 徐 慧， 方 凱， 陳慶章

(浙江工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江杭州310023)

數(shù)據(jù)采集是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)主要功能之一，大規(guī)模的傳感器網(wǎng)絡(luò)采集并回收數(shù)據(jù)時容易出現(xiàn)節(jié)點負載不均衡，導(dǎo)致負載重的節(jié)點過早死亡。為了延長傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存時間，本文提出了一種基于虛擬力的分簇路由協(xié)議(CRPVG)，選取合適的節(jié)點出任簇首；根據(jù)簇首與普通節(jié)點的虛擬引力大小進行分簇；通過簇首之間多條傳輸將采集的數(shù)據(jù)包發(fā)送至基站節(jié)點。實驗結(jié)果表明:提出的分簇路由協(xié)議在能耗均衡方面起到了較好的作用，延長了網(wǎng)絡(luò)的生存時間。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 分簇路由協(xié)議； 能量均衡； 虛擬引力

0 引 言

數(shù)據(jù)采集是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks,WSNs)主要作用之一，如監(jiān)測環(huán)境信息、監(jiān)測工廠附近污染物的擴散等[1,2]。然而傳感器網(wǎng)絡(luò)需要采集轉(zhuǎn)發(fā)大量的數(shù)據(jù)，容易導(dǎo)致某些節(jié)點負載過重，能量消耗過快，最終導(dǎo)致傳感器網(wǎng)絡(luò)的過早死亡，因此,研究能耗均衡的路由協(xié)議有著重要的意義[3～6]。

在分簇路由協(xié)議方面的研究如比較有代表性的低功耗自適應(yīng)分簇路由協(xié)議[7](low energy adaptive clustering hierarchy，LEACH)，該協(xié)議首先利用隨機數(shù)隨機選取簇首，進行分簇，簇首節(jié)點將簇成員節(jié)點采集的數(shù)據(jù)單跳發(fā)送至基站，LEACH路由協(xié)議隨機選取簇首，并不能避免傳感器網(wǎng)絡(luò)局部“過熱”問題，而且簇首單跳將數(shù)據(jù)發(fā)送至基站對傳感器節(jié)點硬件的要求較高，不適用于普通大型的傳感器網(wǎng)絡(luò)。針對LEACH路由協(xié)議隨機選取簇首存在的缺陷，文獻[8～11]均進行了改進，在簇首選取過程中綜合考慮了節(jié)點的剩余能量以及節(jié)點與其他節(jié)點的鏈路質(zhì)量等因素，較好地解決了LEACH路由協(xié)議存在的問題。文獻[12]提出了非均勻分簇的大小(unequal clustering size，UCS)路由協(xié)議，利用簇首的期望轉(zhuǎn)發(fā)負荷控制成簇規(guī)模，實驗結(jié)果表明該路由協(xié)議能夠較好地均衡網(wǎng)絡(luò)負載，達到延長網(wǎng)絡(luò)生存時間的目的。文獻[13]提出了一種基于粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)算法的路由協(xié)議，該協(xié)議利用PSO算法優(yōu)化簇首。文獻[14，15]提出的路由協(xié)議均以網(wǎng)絡(luò)能耗為中心開展研究。文獻[16]提出了一種分布式能量均衡非均勻分簇(distributed energy-balanced unequal clustering，DEBUC)路由協(xié)議，該協(xié)議通過距離基站的距離，為簇首候選節(jié)點分配不同的競爭半徑,從而控制簇規(guī)模的大小。

目前，路由協(xié)議在分簇過程中很少考慮其合理性，在簇首多跳傳輸方面未全面考慮能耗均衡問題。本文提出了一種基于虛擬引力的分簇路由協(xié)議(clustering routing protocol based on virtual gravity,CRPVG)，在成簇階段，綜合考慮節(jié)點的剩余能量、節(jié)點與簇首節(jié)點間的信號強度，計算普通節(jié)點與其相鄰簇首節(jié)點間的引力，根據(jù)引力值選擇加入某個簇。分簇結(jié)束后，簇成員節(jié)點將數(shù)據(jù)包通過一跳的形式傳輸至簇首節(jié)點，最后簇首之間多跳將數(shù)據(jù)包傳輸至基站。

1 節(jié)點通信能耗模型

本文采用文獻[17]的節(jié)點通信能耗模型，發(fā)射數(shù)據(jù)包與接收數(shù)據(jù)包能耗模型如式(1)、式(2)所示。傳感器節(jié)點的能耗主要包括發(fā)射電路的能耗、信號放大電路的能耗和接收電路的能耗

Etx=k×Ee+k×εamp×d,

d≤dct=2,d>dc,t=4

(1)

Erx=k×Ee

(2)

式中Etx為發(fā)射總能耗；Erx為接收總能耗；Ee為發(fā)射和接收電路處理1 bit數(shù)據(jù)消耗的能量；k為發(fā)送或接收數(shù)據(jù)包的大小，bit；εamp為信號放大電路的放大倍數(shù)；d為節(jié)點間通信距離，dc為臨界距離，如式(3)所示

(3)

式中L為損耗因子，L≥1；hr和ht分別接收節(jié)點和發(fā)送節(jié)點天線與地面的高度；λ為載波波長，可根據(jù)傳感器節(jié)點的頻率計算。

2 分簇過程

2.1 簇首選舉

首先基站向傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點廣播信標(biāo)幀，利用洪泛法為每個節(jié)點建立鄰居節(jié)點列表，如文獻[17]中的方法。如傳感器節(jié)點i的鄰居節(jié)點列表中包括鄰居節(jié)點j的剩余能量Ej、節(jié)點i與節(jié)點j之間的信號強度RSSIij、節(jié)點i距離基站的最短跳數(shù)Hi以及鏈路質(zhì)量LQIij，每個傳感器節(jié)點i可獲得其自身的剩余能量Ei。

傳感器網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點均根據(jù)其自身的鄰居節(jié)點列表信息計算其成為簇首的權(quán)重值wi，如果傳感器節(jié)點i的權(quán)重值wi是其通信范圍內(nèi)的最大值，則該節(jié)點出任簇首。wi值的計算綜合考慮了節(jié)點剩余能量、節(jié)點與鄰居節(jié)點的鏈路質(zhì)量以及信號強度值，如式(4)所示

(4)

式中α，β為常數(shù)，α+β=1;s為鄰居節(jié)點的數(shù)量；LQImax為鏈路質(zhì)量的最大值。wi值越大，表明節(jié)點i的剩余能量和與鄰居節(jié)點j的通信鏈路質(zhì)量均比較優(yōu)秀，成為簇首的可能性越大。

2.2 虛擬引力分簇

如圖1所示，C1，C2表示簇首傳感器節(jié)點，n1，n2表示普通傳感器節(jié)點，假設(shè)節(jié)點n1與簇首C1的虛擬引力為F1，與簇首C2的虛擬引力為F2，且F2>F1，則C1對n2的引力F3大于C2對n2的引力F4，因此，普通傳感器節(jié)點n2加入簇首C1對應(yīng)的簇。

圖1 虛擬引力

本文提出的虛擬引力與節(jié)點間的信號強度、節(jié)點的剩余能量相關(guān)，具體計算如式(5)所示

(5)

式中Em為簇首節(jié)點m的剩余能量；En為普通傳感器節(jié)點n的剩余能量；RSSImn為簇首節(jié)點m與普通傳感器節(jié)點n之間的信號強度(RSSImn<0)。當(dāng)Em越大，則其對普通節(jié)點n的虛擬引力越大，則能夠構(gòu)建規(guī)模較大的簇。當(dāng)簇首節(jié)點m與普通節(jié)點n之間的信號強度的平方越小時，表明節(jié)點m與n的距離越近，此時虛擬引力越大，越容易加入簇首m對應(yīng)的簇，節(jié)點n與簇首m的距離越近，通信能耗越小，因此，選擇距離其較近的簇首節(jié)點。

3 簇首多跳傳輸

完成網(wǎng)絡(luò)簇首的選擇和傳感器節(jié)點分簇后，簇成員傳感器節(jié)點將采集的數(shù)據(jù)通過一跳形式發(fā)送至簇首節(jié)點，簇首節(jié)點收到數(shù)據(jù)后進行數(shù)據(jù)整合壓縮，然后將壓縮后的數(shù)據(jù)包通過簇首間多跳發(fā)送至基站。由于分簇后簇首與簇首之間的距離增加，因此，傳感器節(jié)點被選舉為簇首后立即將自身的通信半徑r調(diào)整為γ·r，γ>1。

簇首一方面需要采集并轉(zhuǎn)發(fā)其簇首成員的數(shù)據(jù)包、同時還需要接收并轉(zhuǎn)發(fā)其他簇首發(fā)送的數(shù)據(jù)包，因此，簇首的能耗非常重要，倘若某條路由路徑上的簇首轉(zhuǎn)發(fā)負載過重，則該路徑中的簇首節(jié)點容易提早死亡，對傳感器網(wǎng)絡(luò)的傷害非常大，因此，簇首多跳傳輸過程中主要考慮簇首之間能耗均衡性問題。

為了均衡簇首之間數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的能耗，設(shè)計簇首之間轉(zhuǎn)發(fā)消息的代價函數(shù)，如式(6)所示

(6)

式中a，b為常數(shù)，且a+b=1；E0為傳感器節(jié)點的初始能量；Ecj為簇首節(jié)點cj的剩余能量；Hcj為簇首節(jié)點cj距離基站的最短跳數(shù)；Hmax為網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點距離基站的最大最短跳數(shù)。當(dāng)節(jié)點ci需要發(fā)送數(shù)據(jù)時，其根據(jù)其鄰居節(jié)點列表中的相關(guān)信息計算鄰居簇首節(jié)點cj作為簇首ci下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的代價。簇首ci會選擇代價最小的鄰居簇首節(jié)點cj作為其下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。

根據(jù)代價函數(shù)可知，當(dāng)某個簇首節(jié)點cj經(jīng)常為簇首節(jié)點ci轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包時，其剩余能量Ecj會降低，從而轉(zhuǎn)發(fā)代價會增加，簇首節(jié)點ci會自動選擇其他簇首節(jié)點作為其下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。因此，本文設(shè)計的代價函數(shù)能夠較好地發(fā)揮簇首間能耗均衡的作用。

4 實 驗

傳感器網(wǎng)絡(luò)部署區(qū)域為500 m×500 m，在區(qū)域中隨機部署700個傳感器節(jié)點，初始時刻傳感器節(jié)點的通信半徑r=25 m，節(jié)點被選舉為簇首后，簇首的通信半徑自動調(diào)整為2r。傳感器網(wǎng)絡(luò)定時采集數(shù)據(jù)，采集450次數(shù)據(jù)后重新選擇簇首并且重新分簇，完成一輪簇首選舉。網(wǎng)絡(luò)各項參數(shù)設(shè)置如下：Ee為50 nJ/bit;如果d

4.1 網(wǎng)絡(luò)剩余能量的均值與方差

傳感器節(jié)點的剩余能量均值如圖2所示。

圖2 傳感器網(wǎng)絡(luò)剩余能量均值

實驗結(jié)果表明:本文提出的路由協(xié)議CRPVG的剩余能量均值高于LEACH路由協(xié)議，由于LEACH路由協(xié)議要求簇首將數(shù)據(jù)包直接發(fā)送至基站，而簇首距離基站較遠，要求額外的遠程通信硬件設(shè)備工作，該過程會消耗大量的能量；而CRPVG路由協(xié)議中簇首將簇成員的數(shù)據(jù)包進行整合并通過多跳傳輸至基站，不必消耗額外的能耗；基于Dijkstra的最短路徑路由協(xié)議未選舉簇首，傳感器節(jié)點采集數(shù)據(jù)后通過節(jié)點間多跳將數(shù)據(jù)傳輸至基站，該過程中需要大量的傳感器節(jié)點參與傳輸，消耗了較多的能量，因此，傳感器網(wǎng)絡(luò)剩余能量均值最低。

傳感器節(jié)點的剩余能量方差如圖3所示。

圖3 傳感器網(wǎng)絡(luò)剩余能量方差

當(dāng)簇首選舉輪數(shù)小于2時， CRPVG路由協(xié)議和LEACH路由協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)剩余能量方差均大于基于Dijkstra的最短路徑路由協(xié)議。在初始時刻，本文提出的CRPVG和LEACH路由協(xié)議成簇過程中消耗能量不均衡，導(dǎo)致了方差大于基于Dijkstra的最短路徑路由協(xié)議。隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)的運行，CRPVG能夠較好地均衡網(wǎng)絡(luò)的能耗，因此方差最??；其次為LEACH分簇路由協(xié)議的方差，而基于Dijkstra的最短路徑路由協(xié)議方差最大。因為隨著網(wǎng)絡(luò)的運行，最短路徑路由協(xié)議不會根據(jù)鏈路中節(jié)點能量的消耗而動態(tài)調(diào)整鏈路路徑，所以某些鏈路能量消耗大，網(wǎng)絡(luò)的剩余能量方差最大。

4.2 傳感器網(wǎng)絡(luò)死亡節(jié)點數(shù)量

傳感器網(wǎng)絡(luò)中死亡節(jié)點的數(shù)量與簇首選舉輪數(shù)的關(guān)系如圖4所示。

圖4 死亡節(jié)點實驗

實驗結(jié)果表明：CRPVG路由協(xié)議最晚出現(xiàn)死亡節(jié)點，而基于Dijkstra的最短路徑路由協(xié)議最早出現(xiàn)死亡節(jié)點，且傳感器網(wǎng)絡(luò)運行在同一時刻，最短路徑路由協(xié)議出現(xiàn)死亡節(jié)點的數(shù)量最多，而CRPVG路由協(xié)議出現(xiàn)死亡節(jié)點的數(shù)量最少，因為本文提出的CRPVG路由協(xié)議具有較好的能耗均衡性，而最短路徑路由協(xié)議并不能動態(tài)地選擇路由路徑，因此，出現(xiàn)了上述實驗結(jié)果。

5 結(jié) 論

提出了一種基于虛擬引力的分簇路由協(xié)議，綜合考慮節(jié)點剩余能量、節(jié)點與相鄰節(jié)點的鏈路質(zhì)量選舉簇首，然后利用虛擬引力進行普通節(jié)點入簇，最后簇首間以多跳的形式將數(shù)據(jù)包發(fā)送至基站。實驗結(jié)果驗證了提出的路由協(xié)議能夠較好的均衡網(wǎng)絡(luò)的能耗，而且該路由協(xié)議沒有過高的軟硬件條件，適用于普通的傳感器網(wǎng)絡(luò)。

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DesignandrealizationofWSNsroutingprotocolbasedonvirtualgravity*

MAO Ke-ji, XU Hui, FANG Kai, CHEN Qing-zhang

(CollegeofComputerScienceandTechnology,ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou310023,China)

One of the main uses of wireless sensor networks(WSNs) is data acquisition.Large-scale sensor networks are prone to load imbalance in nodes when collecting and reclaiming data,which leads to premature death of heavy load nodes.In order to prolong the survival time of the sensor network,propose a clustering routing protocol based on virtual gravity(CRPVG).The protocol chooses appropriate nodes as cluster head,and according to size of the virtual gravity of cluster head and normal nodes for clustering,send collected data packets to the base station nodes through multiple transmission between cluster head nodes.The experimental results show that the proposed clustering routing protocol can play good role in energy balance and prolong the survival time of the network.

wireless sensor networks(WSNs); clustering routing protocol; energy balance; virtual gravity

10.13873/J.1000—9787(2017)12—0098—04

TP 212

A

1000—9787(2017)12—0098—04

2017—10—13

國家自然科學(xué)基金資助項目(61379023)；浙江省公益性技術(shù)應(yīng)用研究計劃項目(LGG18F020018)

毛科技(1979-)，男，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，大數(shù)據(jù)分析相關(guān)方面的研究工作，E-mail:maokeji@zjut.edu.cn。陳慶章(1955-)，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事無線傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究工作，E-mail:qzchen@zjut.edu.cn。