基于故障節(jié)點無線傳感網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)匯聚算法

呂真+張浩+李騫

摘 要： 核輻射環(huán)境的影響和節(jié)點能量的有限性，導(dǎo)致無線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSNs）節(jié)點容易發(fā)生故障，如何在基于故障節(jié)點WSNs的環(huán)境實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)匯聚已成為研究熱點。首先，研究了核輻射對節(jié)點射頻通信能力的影響，并提出基于核輻射約束下的WSNs的數(shù)據(jù)匯聚DGP?RA算法。在DGP?RA算法中，節(jié)點具有射頻和聲通信的雙通信模式。DGP?RA算法基于獎懲機制，并結(jié)合D?S證據(jù)理論DST和假設(shè)檢驗理論，識別因核輻射影響而無法通信的故障節(jié)點，然后再適應(yīng)地切換通信模式，抵御輻射影響。仿真結(jié)果表明，提出的DGP?RA算法有效地提高了數(shù)據(jù)傳輸效率，降低了能量消耗。

關(guān)鍵詞： 聲通信； 假設(shè)檢驗； 故障； 核輻射； 無線傳感網(wǎng)絡(luò)； DGP?RA算法

中圖分類號： TN711?34； TP393 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）01?0032?06

Abstract： The node of wireless sensor network （WSN） is liable to fault because the influence of the nuclear radiation environment and limitation of node energy， so how to realize effective data aggregation based on fault nodes in WSN environment has become the research hotspot. The influence of nuclear radiation on RF communication ability of nodes is studied. The data gathering protocol for radiation affected （DGP?RA） algorithm for WSNs data aggregation under nuclear radiation restraint is proposed， in which the node has dual modes of radio frequency communication and acoustic communication. The DGP?RA algorithm based on reward and punishment mechanism， Dempster Shafer theory （DST） and hypothesis testing theory are used to identify the fault node which can′t communicate because the influence of nuclear radiation， and switch the communication modes adaptively to resist the radiation influence. The simulation results show that the DGP?RA algorithm can improve the data transmission efficiency effectively and reduce the energy consumption.

Keywords： acoustic communication； hypothesis testing； fault； nuclear radiation； wireless sensor network； DGP?RA algorithm

0 引 言

無線傳感網(wǎng)絡(luò) （Wireless Sensor Networks，WSNs）被認為是部署在特定區(qū)域的實時嵌入系統(tǒng)，用于感測環(huán)境參數(shù)，如溫度、氣壓、濕度等，已廣泛應(yīng)用于健康醫(yī)療、森林防火檢測、交通監(jiān)控等。這些應(yīng)用均需隨機部署大量的傳感節(jié)點。這些傳感節(jié)點感測環(huán)境數(shù)據(jù)，并以直接或間接方式向外傳輸。然而，由于節(jié)點隨機部署以及傳感節(jié)點能量供給的有限性以及補給的不便利特性，網(wǎng)絡(luò)的能量消耗、數(shù)據(jù)采用能力和網(wǎng)絡(luò)壽命成為大家關(guān)注的焦點[1]。

在WSNs網(wǎng)絡(luò)中，除了節(jié)點能量受限、計算能力不足之外，還存在因無線開放環(huán)境引起的節(jié)點故障、惡意節(jié)點攻擊問題，這些因素均影響了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸效率[2?5]。在無線開放環(huán)境中，傳感節(jié)點易受到電磁或核輻射影響，使得節(jié)點無法將感測的數(shù)據(jù)向外傳輸，即無法與外界通信。文獻[6?8]分析了輻射對節(jié)點數(shù)據(jù)的影響。電磁、核輻射影響是短暫的，持續(xù)時間短。因此，受影響的節(jié)點經(jīng)一段時間后可以恢復(fù)正常行為。將這類受輻射影響，導(dǎo)致不能正常傳輸數(shù)據(jù)包的節(jié)點，稱為間歇故障節(jié)點。

間歇故障節(jié)點暫時與網(wǎng)絡(luò)斷裂，這就在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)形成了動態(tài)洞（Holes），洞的產(chǎn)生、消失以及洞尺寸隨時間變化。這類短暫故障節(jié)點容易導(dǎo)致信息的丟失。

針對WSNs的核輻射環(huán)境，提出新的數(shù)據(jù)收集協(xié)議。該協(xié)議的每個傳感節(jié)點采用射頻通信和聲通信的雙通信模式。首先，檢測間歇式故障節(jié)點，一旦成為間歇故障節(jié)點，就采用聲通信模式防御核輻射的影響，繼續(xù)收集數(shù)據(jù)。由于采用聲通信模式可以提高數(shù)據(jù)收集的流暢性，避免因輻射導(dǎo)致數(shù)據(jù)反復(fù)重傳，進而節(jié)省節(jié)點能量。仿真結(jié)果表明，采用聲通信模式有效地提高了數(shù)據(jù)收集效率，并節(jié)省了能量利用率，進一步拓展了網(wǎng)絡(luò)壽命。

1 問題描述及系統(tǒng)模型

1.1 問題描述

先定義兩類節(jié)點，一類稱為正常節(jié)點，指未受到核輻射影響的節(jié)點，能夠基于射頻通信模式進行通信；另一類稱為故障節(jié)點，指受到核輻射影響的節(jié)點，無法利用射頻通信模式進行數(shù)據(jù)收集。

令每個傳感節(jié)點的最大通信半徑為[R]。節(jié)點[i]在時刻[t]的通信半徑為[rit]，顯然，[rit≤R]。若[dmin]表示節(jié)點離它最近的活動節(jié)點的距離[9]，兩類節(jié)點的通信半徑示意圖，如圖1所示。正常節(jié)點的通信半徑大于[dmin，]即能夠與外界進行通信，未被割裂；而故障節(jié)點的通信半徑小于[dmin，]無法基于射頻通信模式實現(xiàn)與外界通信。endprint

若在時刻[tj，]節(jié)點[i]受到輻射影響，其通信半徑下降，不能與外界通信，則認為[ritj=0]。經(jīng)過一段時間的恢復(fù)，節(jié)點重新恢復(fù)通信能力，能夠與外界通信，那么這類傳感節(jié)點稱為故障節(jié)點TN。正常節(jié)點和故障節(jié)點的定義分別如下：

正常節(jié)點定義：對于節(jié)點[i]，它的通信范圍為[ritk]，若任意時刻[tk，]均滿足[R≥ritk≥dmin≥0，]即為正常節(jié)點。

故障節(jié)點定義：對于節(jié)點[i，]它的通信范圍為[ritk，]若在時刻[tk，]均滿足[ritk≤dmin，]則稱為故障節(jié)點。

為了簡化描述，定義二值變量[flagsk，]若[flagsk=1，]表示正常行為節(jié)點，若為零，表示間歇故障節(jié)點，如式（1）所示：

[flagsk=1，Rc≥rcti≥dmin≥0 ，?ti0， ? tj rcti≤dmin] （1）

由于核輻射的影響，易產(chǎn)生故障節(jié)點，容易引起網(wǎng)絡(luò)覆蓋空洞，影響數(shù)據(jù)收集，如圖2所示。由于核輻射的影響，使得部分傳感節(jié)點失去通信能力。圖中的實線表示節(jié)點間鏈路正常，而虛線表示因核輻射引起鏈路斷裂。從圖2可知，由于輻射的影響，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)形成通信空洞，導(dǎo)致信息丟失。為了降低信息的丟失，提出新的數(shù)據(jù)收集協(xié)議算法。

1.2 系統(tǒng)模型

考慮同構(gòu)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)，每個節(jié)點嵌入GPS系統(tǒng)，能夠計算自己的位置信息。此外，節(jié)點具有射頻通信RFCM（Radio Frequency Communication Mode）和聲通信ACM（Acoustic Communication Mode）雙模式，如圖3所示。

傳感節(jié)點實時計算SINR值[10?11]，并據(jù)此決策是否切換通信模式。最初采用射頻通信模式，若受到核輻射影響，就切換成聲通信模式，避免通信空洞，提高數(shù)據(jù)收集效率。

2 RDT?DMC協(xié)議

采用基于獎罰機制的雙通信模式的數(shù)據(jù)收集協(xié)議DGP?RA。DGP?RA協(xié)議首先檢測故障節(jié)點，然后再實時切換通信模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集。在檢測故障節(jié)點時，先基于鄰居集的節(jié)點數(shù)變化初步檢測故障節(jié)點，然后再利用信任模型進一步檢測故障節(jié)點。

2.1 故障節(jié)點的初步檢測

在DGP?RA協(xié)議中，節(jié)點周期地交互HELLO消息，并依據(jù)是否收到HELLO消息，判斷是否為一跳鄰居節(jié)點。若收到HELLO消息，表明該節(jié)點是自己的鄰居節(jié)點，并相應(yīng)地加入自己的鄰居集。此外，每個節(jié)點構(gòu)建消息Mes，格式如下：

[ID Mode Current_Neighbor_list ]

其中ID表示節(jié)點標識號，Mode表示節(jié)點的通信模式，Current_neighbor_list表示節(jié)點的當前鄰居節(jié)點集。

信宿Sink收集各節(jié)點的Mes消息后，建立反映網(wǎng)絡(luò)拓撲變化的信息表格Infor，格式如下：

其中每一行由Node_ID、初始鄰居集Starting_ neighbor_list和當前鄰居集Current_neighbor_list組成。Node_ID表示節(jié)點的ID，Starting_neighbor_list表示最初的鄰居節(jié)點列表，Current_neighbor_list表示當前時刻的鄰居節(jié)點列表。最初，節(jié)點的Starting_neighbor_list和Current_neighbor_list是相等的。

信宿Sink依據(jù)Infor表格的信息變化識別故障節(jié)點。比較Starting_neighbor_list與Current_neighbor_list內(nèi)的節(jié)點是否相等，若相等，則認為該節(jié)點未受到核輻射影響；否則，認為該節(jié)點或者鄰居節(jié)點受到核輻射影響。顯然，只依據(jù)Starting_neighbor_list和Current_neighbor_list數(shù)據(jù)不能判斷具體是哪些節(jié)點受到核輻射的影響，為此需進一步進行判斷。

2.2 基于獎懲機制的信任模型檢測

為了進一步檢測故障節(jié)點，采用基于獎懲機制的信任模型，同時，使用假定檢驗理論。首先，估算獎勵因子Reward（R）和懲罰因子[PenaltyP，]定義如下：

[R=1，HELLO is received0，otherwise] （2）

[P=1， HELLO is not received0，otherwise] （3）

令[rωk]和[pωk]分別表示節(jié)點[ω]的第[k]個鄰居節(jié)點的獎勵因子和懲罰因子，其中[k=1，2，…，K，][rωk∈R，][pωk∈P]。[K]表示節(jié)點[ω]收集節(jié)點[i]信任信息的鄰居節(jié)點數(shù)。節(jié)點[k]的信任（belief），不信任（disbelief）以及不確定（uncertainty）值分別表示為[bωk，][dωk]和[uωk，]定義如下：

[bωk=rωkrωk+pωk+2] （4）

[dωk=pωkrωk+pωk+2] （5）

[uωk=2rωk+pωk+2] （6）

當收集來自多個節(jié)點的關(guān)于某個節(jié)點的信任、不信任和不確定值時，利用DST（Dempster Shafer Theory）策略融合這些信息，并據(jù)此判斷該節(jié)點是否受到核輻射的影響。

首先，定義系統(tǒng)假設(shè)有限集[θ，]其質(zhì)量分布函數(shù)[12]為[m：2θ→b，d]，并滿足：

[m?=0] （7）

[A?θA=1] （8）

然后，再估算節(jié)點[ω]的信任值。對于節(jié)點[ω，][θ]為[b，d]。定義其識別的冪集[2θ]為：

[2θ=?，b，d，u] （9）

其中[u=b?d]。

接下來融合獎勵因子和懲罰因子信息（證據(jù)）。依據(jù)DST的融合規(guī)則，將[m1x]和[m2x]進行融合：endprint

[mX=m1x⊕m2x] （10）

式中：[m1x]和[m2x]為獨立觀察集；[x]為證據(jù)，且[x∈][b，d，u]。在任何時刻，均利用來自節(jié)點[ω]的鄰居節(jié)點證據(jù)計算[m1x]和[m2x]。

最后，融合后的信任質(zhì)量函數(shù)[mB]為：

[mB=m1b⊕m2b=b，d：b?d=xm1b?m2b1-b，d：b?d=?m1b?m2b] （11）

那么，[k]個鄰居節(jié)點的信任質(zhì)量函數(shù)[mB]為：

[mB=m1⊕m2⊕m3⊕…⊕mk] （12）

同理，可估算[k]個鄰居節(jié)點的不信任質(zhì)量函數(shù)[mD]。

接下來，利用假設(shè)檢驗理論挖掘故障節(jié)點。首先，估計平均信任均值[b]、不信任均值[d]、不確定均值[u]。原始設(shè)為[H0，]備選假設(shè)為[HA]。即，[H0：]節(jié)點[ω]能夠通信；[HA]：節(jié)點[ω]不能通信。選擇節(jié)點[ω]的檢驗統(tǒng)計量[Z：]

[Z=bω-bSE] （13）

式中SE為標準誤差，如下：

[SE=sNg] （14）

式中：[s]為標準方差；[Ng]為互為鄰居節(jié)點的對數(shù)。給定的小正數(shù)[σ=0.05，]相應(yīng)的臨界值為[zα2]。如果觀察值[z]大于[zα2，]拒絕[H0，]接受[HA，]則認為節(jié)點受到輻射影響，成為故障節(jié)點；否則，接受[H0，]拒絕[HA，]認為節(jié)點未受到輻射影響，為正常節(jié)點。

3 數(shù)值分析

3.1 仿真場景

考慮500 m×500 m的仿真區(qū)域，依據(jù)Matlab構(gòu)建仿真平臺。仿真參數(shù)如表1所示，其中節(jié)點數(shù)從200～400變化，并設(shè)定核輻射區(qū)域面積為[1 000～25 000 m2]。考查節(jié)點數(shù)和核輻射區(qū)域面積對協(xié)議的性能影響，包括數(shù)據(jù)收集能力和能量消耗水平。

3.2 仿真結(jié)果及分析

3.2.1 DGP?RA協(xié)議性能

本次實驗主要分析雙通信模式（Dual Mode）和僅采用聲通信模式（Only Acoustic Mode）對能量消耗和數(shù)據(jù)傳輸時延的影響，并且在仿真圖中，將“雙通信模式”標注為“Dual Mode”，將“僅采用聲通信模式”標注為“Only Acoustic Mode”。

1） 能量消耗

本次實驗考查傳感節(jié)點向信宿Sink傳輸每個數(shù)據(jù)包所消耗的能量，并分析在節(jié)點采用雙通信模式和只采用聲通信模式下的能量消耗。同時，比較網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)和輻射面積對能量消耗的影響，實驗數(shù)據(jù)如圖4所示。

從圖4可知，采用雙通信模式所消耗的能量遠低于只采用聲學(xué)通信模式。原因在于：在聲學(xué)通信模式中，降低了通信半徑，增加了從源節(jié)點至目的節(jié)點的平均路徑長度，導(dǎo)致數(shù)據(jù)包傳輸和接收的次數(shù)增多，而能量消耗依賴于傳輸和接收數(shù)據(jù)包的次數(shù)。

輻射區(qū)域的增加對傳輸單個數(shù)據(jù)包消耗的能量影響不大，盡管存在波動，但整體平穩(wěn)。此外，節(jié)點數(shù)從200，300，400依次增加，傳輸單個數(shù)據(jù)包消耗的能量并無明顯的增加。盡管節(jié)點數(shù)增加，網(wǎng)絡(luò)總體消耗的能量增加，但對于傳輸單個數(shù)據(jù)包所消耗的能量影響較小。

2） 端到端傳輸時延

本次實驗分析了從源節(jié)點向信宿Sink傳輸單個數(shù)據(jù)包所需的時延，結(jié)果如圖5所示。

從圖5可知，只采用聲通信模式環(huán)境下，傳輸單個數(shù)據(jù)包所產(chǎn)生的時延遠大于采用雙通信模式。原因在于：聲學(xué)通信比RF通信存在高的傳播時延。輻射區(qū)域的增加，導(dǎo)致源節(jié)點至信宿Sink的聲學(xué)鏈路增加，進而提高了平均的端到端傳輸時延。

此外，隨著節(jié)點數(shù)的增加，端到端傳輸時延呈下降趨勢。這主要是因為：節(jié)點數(shù)的增加，降低了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)平均節(jié)點間距離，減少了每跳傳輸?shù)木嚯x。因此，在聲學(xué)通信模式中，節(jié)點數(shù)的增加降低了端到端傳輸時延。

3.2.2 性能對比分析

為了更好地分析DGP?RA的性能，將DGP?RA與INEEC[13]和HEED[12]進行對比分析， 主要考查三個協(xié)議的總體能量消耗和數(shù)據(jù)采集能力，仿真結(jié)果如圖6，圖7所示。

從圖6可知，DGP?RA協(xié)議的總體能量消耗低于INEEC和HEED協(xié)議。原因在于DGP?RA協(xié)議能夠?qū)崟r地檢測間歇故障節(jié)點，自適應(yīng)地調(diào)整通信模式，降低能量消耗。而INEEC和HEED協(xié)議是給每個節(jié)點設(shè)置相同的門限值。

最后，用接收的平均數(shù)據(jù)包數(shù)表征數(shù)據(jù)采集能力。圖7描述了三個方案接收的平均數(shù)據(jù)包數(shù)能力。從圖7可知，DGP?RA協(xié)議在所有的時間點，信宿Sink所接收的數(shù)據(jù)包數(shù)遠優(yōu)于INEEC和HEED方案。與HEED相比，DGP?RA協(xié)議接收的平均數(shù)據(jù)包數(shù)提高了近13.5%。原因在于，DGP?RA協(xié)議實時檢測間歇故障節(jié)點，并利用聲學(xué)通信模式抵御輻射影響，避免了數(shù)據(jù)包的失去。

4 結(jié) 論

針對受核輻射影響的無線傳感網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集問題，提出新的數(shù)據(jù)收集協(xié)議DGP?RA。DGP?RA協(xié)議中傳感節(jié)點均采用射頻通信和聲通信的雙通信模式。首先，利用鄰居節(jié)點集的變化信息，初步篩選故障節(jié)點，然后再利用D?S證據(jù)理論DST和假設(shè)檢驗挖掘故障節(jié)點。最后，切換故障節(jié)點的通信模式，使其保持聲通信模式，實現(xiàn)在核輻射區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸。仿真結(jié)果表明，提出的DGP?RA協(xié)議能夠有效地提高數(shù)據(jù)收集，并降低了能量利用率。

參考文獻

[1] ALIPPI C， ANASTASI G， FRANCESCO M D， et al. An adaptive sampling algorithm for effective energy management in wireless sensor networks with energy?hungry sensors [J]. IEEE transactions on instrumentation and measurement， 2010， 59（2）： 335?344.endprint

[2] BUTTYAN L， CZAP L， VAJDA I. Detection and recovery from pollution attacks in coding?based distributed storage schemes [J]. IEEE transactions on dependable and secure computing， 2011， 8（6）： 824?838.

[3] CHEN I， SPEER A P， ELTOWEISSY M. Adaptive fault?tole?rant QoS control algorithms for maximizing system lifetime of query?based wireless sensor networks [J]. IEEE transactions on dependable and secure computing， 2011， 8（2）： 161?176.

[4] KHAN S， TURGUT D， BOLONI L. Bridge protection algorithms a technique for fault?tolerance in sensor networks [J]. Ad Hoc networks， 2015， 24： 186?199.

[5] MIYAZAWA M， HAYASHI M， STADLER R. v NMF： distri?buted fault detection using clustering approach for network function virtualization [C]// Proceedings of 2015 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management. Ottawa： IEEE， 2015： 640?645.

[6] MCCLURE S S， EDMONDS L D， MIHAILOVICH R， et al. Radiation effects in micro?electromechanical systems （MEMS）： RF relays [J]. IEEE transactions on nuclear science， 2012， 49（6）： 3197?3202.

[7] SHEA H R. Radiation sensitivity of microelectromechanical system devices [J]. Journal of micro/nanolithography， MEMS， and MOEMS， 2009， 8（3）： 767?772.

[8] DARGIE W， POELLABAUER C. Fundamentals of wireless sensor networks [M]. [S.l.]： John Wiley and Sons， Ltd.， 2010.

[9] MISRA S， KAR P， ROY A， et al. Existence of dumb nodes in stationary wireless sensor networks [J]. Journal of systems and software， 2014， 91： 135?146.

[10] SAMPATH A， JESKE D R. Analysis of signal?to?interference ratio estimation methods for wireless communication systems [C]// Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Communications. Helsinki： IEEE， 2011： 8?18.

[11] JESKE D R， SAMPATH A. Signal?to?interference?plus?noise ratio estimation for wireless communication systems： methods and analysis [J]. Naval research logistics， 2014， 51（5）： 720?740.

[12] YOUNIS O， FAHMY S. HEED： a hybrid， energy?efficient， distributed clustering approach for Ad Hoc sensor networks [J]. IEEE transactions on mobile computing， 2004， 3（4）： 366?379.

[13] JENQ S L， CHIANG T H. Energy efficient clustering scheme for prolonging the lifetime of wireless sensor network with isolated nodes [J]. IEEE communications letters， 2015， 19（2）： 259?264

[14] WILCOX R R. Introduction to robust estimation and hypothesis testing [M]. 3rd ed. New York： Elsevier， 2012.endprint