基于節(jié)點(diǎn)可靠度的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂扑惴?/h1>
2018-03-01 05:25:01劉洲洲
吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版) 2018年2期
劉洲洲,彭 寒
(1.西安航空學(xué)院 電子工程學(xué)院,西安710077;2.西北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,西安710072)
0 引 言
無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)作為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要組成部分[1,2],與其他通信網(wǎng)絡(luò)相比,具有部署規(guī)模大、節(jié)點(diǎn)冗余度高、分布環(huán)境惡劣和節(jié)點(diǎn)自身資源有限等特點(diǎn)[3]。對(duì)于大規(guī)模部署的WSN,良好的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是網(wǎng)絡(luò)生存能力的重中之重[4],也是實(shí)現(xiàn)各種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的基礎(chǔ)。
當(dāng)前對(duì)于WSN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)控制算法大多是從節(jié)能角度出發(fā)考慮的,其中,文獻(xiàn)[5]構(gòu)建了一種節(jié)能拓?fù)?Energy-aware evolution model,EAEM),節(jié)點(diǎn)的擇優(yōu)連接概率不僅僅取決于節(jié)點(diǎn)度,還與節(jié)點(diǎn)的剩余能量有關(guān)。文獻(xiàn)[6]在局域世界內(nèi)建立適應(yīng)度模型,通過(guò)調(diào)節(jié)節(jié)點(diǎn)的適應(yīng)度因子,最終演化出能耗更均衡的無(wú)標(biāo)度拓?fù)?更適用于WSN的實(shí)際應(yīng)用。文獻(xiàn)[7]構(gòu)建的拓?fù)?通過(guò)節(jié)點(diǎn)的剩余能量限制網(wǎng)絡(luò)中的最大節(jié)點(diǎn)度,有效地均衡了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,減小了能量耗盡對(duì)拓?fù)涞挠绊?。文獻(xiàn)[8]基于節(jié)點(diǎn)綜合故障模型約束網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度,構(gòu)建了節(jié)能容錯(cuò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。然而,目前工程上所用的WSN節(jié)點(diǎn)大多受到節(jié)點(diǎn)能量和容量的限制,其中節(jié)點(diǎn)容量是指節(jié)點(diǎn)能夠轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)量多少的能力,現(xiàn)有WSN拓?fù)淇刂扑惴ù蠖鄡H僅考慮節(jié)點(diǎn)能量方面的優(yōu)化,考慮節(jié)點(diǎn)容量方面的研究較少,而節(jié)點(diǎn)容量正是引起節(jié)點(diǎn)擁塞的重要原因,目前研究的節(jié)點(diǎn)擁塞控制機(jī)制都是在節(jié)點(diǎn)發(fā)生擁塞時(shí)才采取一定的擁塞控制措施。其中,文獻(xiàn)[9]通過(guò)分析得出,距離SINK節(jié)點(diǎn)越近的節(jié)點(diǎn)越容易發(fā)生擁塞,然后依據(jù)節(jié)點(diǎn)距離SINK節(jié)點(diǎn)的遠(yuǎn)近控制節(jié)點(diǎn)度,最終達(dá)到控制網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擁塞的目的。文獻(xiàn)[10,11]通過(guò)判斷節(jié)點(diǎn)緩存內(nèi)數(shù)據(jù)隊(duì)列長(zhǎng)度來(lái)判斷節(jié)點(diǎn)的擁塞程度,然后通過(guò)控制節(jié)點(diǎn)度達(dá)到減弱拓?fù)鋼砣哪康?。文獻(xiàn)[12]運(yùn)用博弈理論來(lái)分析單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的分布式?jīng)Q策過(guò)程,以此達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)能耗的目的,但是僅在理論層面上給出了理想的能耗均衡WSN結(jié)構(gòu),并沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)度對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響。文獻(xiàn)[13]考慮了節(jié)點(diǎn)在廣播時(shí)的干擾和能量消耗,通過(guò)優(yōu)化每個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳動(dòng)功率以達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目的,以此來(lái)降低節(jié)點(diǎn)擁塞。文獻(xiàn)[14]從博弈論的視角出發(fā)考慮單個(gè)節(jié)點(diǎn)度對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響,從理論上分析了WSN系統(tǒng)存在最優(yōu)的納什均衡。但是,以上文獻(xiàn)均沒(méi)有考慮到當(dāng)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)大規(guī)模密集部署時(shí),在突發(fā)數(shù)據(jù)流引發(fā)擁塞后,再采用擁塞控制措施也不一定可以完全避免節(jié)點(diǎn)擁塞,則很有可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)能量過(guò)快耗盡,進(jìn)而導(dǎo)致全局網(wǎng)絡(luò)受損。
針對(duì)上述分析,本文提出了一種基于節(jié)點(diǎn)可靠度拓?fù)淇刂扑惴?Topology control based on node reliability in wireless sensor networks,TCNR),首先依據(jù)節(jié)點(diǎn)能量耗盡概率和擁塞失效概率構(gòu)建節(jié)點(diǎn)可靠度模型,并以節(jié)點(diǎn)可靠度最大和網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間最長(zhǎng)為約束條件,獲得了最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度的取值,最終通過(guò)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度約束網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度,根據(jù)僅改變最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度取值,可以有效地使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫阅艿玫絻?yōu)化,從而達(dá)到延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的目的。
1 問(wèn)題模型
WSN在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,節(jié)點(diǎn)能量耗盡和數(shù)據(jù)擁塞是造成數(shù)據(jù)傳輸失敗的重要原因,本文通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)能量耗盡失效概率和數(shù)據(jù)擁塞造成節(jié)點(diǎn)失效概率建模,得出了節(jié)點(diǎn)可靠度模型,并通過(guò)分析節(jié)點(diǎn)可靠度與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的關(guān)系,最終得出了最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度的取值。
1.1 節(jié)點(diǎn)可靠度建模
本文將節(jié)點(diǎn)i可靠度R(i)定義為:
式中:fe(i)為節(jié)點(diǎn)i能量耗盡失效的概率;fc(i)為節(jié)點(diǎn)i數(shù)據(jù)擁塞造成節(jié)點(diǎn)失效的概率。
節(jié)點(diǎn)能量耗盡失效和數(shù)據(jù)擁塞造成節(jié)點(diǎn)失效的概率越大,節(jié)點(diǎn)的可靠度就越小;節(jié)點(diǎn)能量耗盡失效和數(shù)據(jù)擁塞造成節(jié)點(diǎn)失效的概率越小,節(jié)點(diǎn)的可靠度就越大。
由文獻(xiàn)[15]可知,節(jié)點(diǎn)能量耗盡的概率fe(i)取決于節(jié)點(diǎn)i的初始能量值E0(i)、能量消耗值Ec(i)和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間t,即:
采用一階無(wú)線(xiàn)通信能耗模型[16],兩個(gè)相距為d的節(jié)點(diǎn)發(fā)送lbit數(shù)據(jù)所消耗的能量Etx為:
式中:Eelec為射頻傳輸系數(shù);εamp為發(fā)送裝置放大系數(shù)。
節(jié)點(diǎn)接收l(shuí)bit數(shù)據(jù)消耗能量Erx取決于信號(hào)接收電路消耗的能量:
那么,節(jié)點(diǎn)i在單位時(shí)間內(nèi)消耗的總能耗Ec(i)可由下式計(jì)算得到:
假設(shè)N個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域G(面積為A)上,由概率論可知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)(X,Y)具有概率密度函數(shù)g(x,y)為:
則節(jié)點(diǎn)落入以通信距離d為半徑的圓域D內(nèi)的概率P為:
因此,可得節(jié)點(diǎn)傳輸距離d與其節(jié)點(diǎn)度k之間存在如下關(guān)系:
此時(shí),將式(8)代入式(5),可得節(jié)點(diǎn)i的能耗值Ec(i)隨其節(jié)點(diǎn)度k的變化關(guān)系:
再將式(9)代入式(2)可得節(jié)點(diǎn)由能量耗盡引起節(jié)點(diǎn)失效的概率fe(i)為:
考慮到WSN引起節(jié)點(diǎn)擁塞的重要原因是其負(fù)載大于其最大容量。通常WSN節(jié)點(diǎn)負(fù)載是指節(jié)點(diǎn)在某一時(shí)刻需要轉(zhuǎn)發(fā)的信息量,假設(shè)節(jié)點(diǎn)i的節(jié)點(diǎn)度為k,任意節(jié)點(diǎn)與其鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)交換的信息量為l,那么在任意時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i的最大負(fù)載L定義為:
由于WSN節(jié)點(diǎn)受到硬件資源的限制,節(jié)點(diǎn)具有固定的容量,如果在某一時(shí)刻其負(fù)載量超過(guò)其容量,就會(huì)發(fā)生擁塞。其中,節(jié)點(diǎn)發(fā)生擁塞的概率與其負(fù)載量成正比,節(jié)點(diǎn)負(fù)載量越大,其發(fā)生擁塞的概率就越大。假設(shè)節(jié)點(diǎn)擁有固定的容量C0,那么在任意時(shí)刻節(jié)點(diǎn)由數(shù)據(jù)擁塞是造成節(jié)點(diǎn)失效的概率fc(i)定義為:
為了滿(mǎn)足概率范圍為[0,1]的條件,式(12)中C0－kl＞1,可得,將式(10)和式(12)代入式(1)可得節(jié)點(diǎn)可靠度函數(shù)為:
式(13)即為節(jié)點(diǎn)可靠度數(shù)學(xué)模型,由式(13)可知,節(jié)點(diǎn)可靠度不僅與節(jié)點(diǎn)度有關(guān),也與網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間相關(guān)。下面利用所獲得的節(jié)點(diǎn)可靠度數(shù)學(xué)模型對(duì)節(jié)點(diǎn)度進(jìn)行量化分析,為獲取依據(jù)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度調(diào)整的WSN拓?fù)溲莼Ｐ吞峁├碚撘罁?jù)。
1.2 基于節(jié)點(diǎn)可靠度的最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度量化分析
對(duì)于一個(gè)網(wǎng)絡(luò)I,其拓?fù)鋮?shù)應(yīng)滿(mǎn)足如下條件:為提高拓?fù)涞目捎眯?網(wǎng)絡(luò)須保證一定的生存時(shí)間tmin,即t≥tmin;為了保證網(wǎng)絡(luò)的連通性,網(wǎng)絡(luò)I須維持一定的節(jié)點(diǎn)度下限kmin,即k～≥kmin。為了分析拓?fù)鋮?shù)對(duì)節(jié)點(diǎn)可靠度的影響,得出網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)可靠度最大時(shí),網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間與節(jié)點(diǎn)度的關(guān)系,引出如下定理。
定理 對(duì)于一個(gè)網(wǎng)絡(luò)I,如果其運(yùn)行時(shí)間t≥tmin,且網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度符合,則當(dāng)節(jié)點(diǎn)可靠度為時(shí),網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可靠度最大。其中,tmin為網(wǎng)絡(luò)預(yù)設(shè)運(yùn)行時(shí)間,kmin為節(jié)點(diǎn)度下限,kmax為節(jié)點(diǎn)度上限值。
上述定理得出了網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點(diǎn)可靠度最大時(shí)R0(i)與拓?fù)鋮?shù)的關(guān)系,則當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)失效概率滿(mǎn)足R(i)＝R0(i),根據(jù)式(13)可得:
由于當(dāng)式(17)中分子1－(C0－kl)(1－R0(i))＜0時(shí),函數(shù)值不存在,因此可得:
由于0＜1－(C0－kl)(1－R0(i))＜1,所以ln[1－(C0－kl)(1－R0(i))]＜0,又且(a＋bk)2＞0,因此可得t′＜0,也就是說(shuō),式(17)在范圍內(nèi)單調(diào)遞減,由于節(jié)點(diǎn)度k為整數(shù),因此可得:當(dāng)時(shí),網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間最長(zhǎng)。
綜上可知,由于突發(fā)數(shù)據(jù)流引發(fā)擁塞后,再采用擁塞控制措施也不一定可以完全避免節(jié)點(diǎn)擁塞,很有可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)能量過(guò)快耗盡,本文通過(guò)理論分析獲得了在節(jié)點(diǎn)可靠度最大和網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間最長(zhǎng)的條件下最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度k0的取值,通過(guò)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度約束網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度,相比目前已有的研究[10-14],根據(jù)僅改變最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度取值,優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫阅?延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期。
2 TCNR算法
TCNR算法主要由以下4個(gè)階段組成:
(1)信息交換階段:在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形成開(kāi)始,各節(jié)點(diǎn)都以最大功率廣播“握手”消息,任意收到“握手”消息的節(jié)點(diǎn)建立其自身的鄰居列表。以節(jié)點(diǎn)i為例,鄰居列表的表頭格式如表1所示。其中,ID(j)表示節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)j的ID;(x j,y j)表示節(jié)點(diǎn)j的地理位置;d(i,j)為i和j之間的距離;mark(j)為狀態(tài)標(biāo)識(shí),初始記為0。其中,任意節(jié)點(diǎn)的鄰居列表均依據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的通信距離進(jìn)行升序排序。
表1 節(jié)點(diǎn)i的鄰居列表的表頭格式Table 1 Header format for node i neighbor list
(2)鄰居排序階段:節(jié)點(diǎn)i廣播NOTICE信息,其中NOTICE信息包含節(jié)點(diǎn)iID及鄰居列表信息。收到NOTICE信息的鄰居節(jié)點(diǎn)判斷自身局域范圍內(nèi)的通信狀態(tài),并建立局域鏈路列表,其表頭格式見(jiàn)表2。其中,假設(shè)j1、j2為節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn),d(j1,j2)為節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)j1和j2間的距離,ID(j1)和ID(j2)分別為j1、j2的ID,sign(j1,j2)為狀態(tài)標(biāo)識(shí),初始設(shè)定為0。區(qū)域鏈路列表建立后,節(jié)點(diǎn)i按照通信距離d(j1,j2)對(duì)其局域鏈路列表進(jìn)行升序排列,如果j1和j2之間不存在通信路徑,將鏈路狀態(tài)標(biāo)識(shí)sign(j i,j j)更新為1,直至與所有鄰節(jié)點(diǎn)判斷完成為止,最后刪除sign標(biāo)記為0的鏈路項(xiàng)信息。
表2 節(jié)點(diǎn)i局域鏈路列表的表頭格式Table 2 Header format for node i local link list
(3)鏈路選擇階段:依據(jù)區(qū)域鏈路列表,節(jié)點(diǎn)i對(duì)其鄰居節(jié)點(diǎn)廣播包含自身ID和局域鏈路列表信息的CONNECT數(shù)據(jù)包。根據(jù)所接收到的CONNECT數(shù)據(jù),以鏈路雙向性原則確定其區(qū)域鏈路,將其sign標(biāo)記為2,刪除標(biāo)記為1的鏈路項(xiàng)信息,進(jìn)而尋找區(qū)域鏈路列表中由自身出發(fā)的鏈路項(xiàng),并將其鄰居列表中的相應(yīng)標(biāo)識(shí)位mark更新為1,統(tǒng)計(jì)其數(shù)目記為kmin,計(jì)算出最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度k0與kmin的差值k^。在此基礎(chǔ)上,按距離升序依次將k^個(gè)鄰居列表中標(biāo)識(shí)為0的節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為2,刪除狀態(tài)不為1的鄰節(jié)點(diǎn)信息項(xiàng)。
(4)功率調(diào)整階段:節(jié)點(diǎn)i根據(jù)鏈路選擇階段確定其自身發(fā)射功率,同時(shí)應(yīng)保證與新的鄰居節(jié)點(diǎn)皆能正常通信。
3 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析
為了驗(yàn)證TCNR拓?fù)淇刂扑惴ǖ男阅?本文采用MATLAB 2012a仿真工具,對(duì)具有節(jié)能代表性的FTEL算法[16]和路徑優(yōu)化算法(Path optimization algorithm,POA)[17]進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比,并且假定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)均為不分簇的同構(gòu)平面結(jié)構(gòu),仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)見(jiàn)表3。其中,每一個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果都是50次實(shí)驗(yàn)的平均值。
表3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)Table 3 Experimental environmental parameters
為了解析得到網(wǎng)絡(luò)中最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度k0的最優(yōu)取值,首先根據(jù)構(gòu)建的節(jié)點(diǎn)可靠度模型和表3中的參數(shù)取值,并結(jié)合式(18)可以得出最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度在k0＝4時(shí)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間達(dá)到最大,然后依據(jù)TCNR拓?fù)淇刂扑惴▋?yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?與FTEL和POA算法進(jìn)行性能對(duì)比。
3.1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)比
在1000 m×1000 m的區(qū)域隨機(jī)布撒100個(gè)節(jié)點(diǎn),依照TCNR、FTEL和POA三種拓?fù)淇刂扑惴ǖ玫降耐負(fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。對(duì)比TCNR和FTEL拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以看出,FTEL中存在較多度為1的節(jié)點(diǎn)和一部分度較大的節(jié)點(diǎn),而TCNR圖譜結(jié)構(gòu)較為均勻,拓?fù)渲械墓?jié)點(diǎn)度都接近4,可以有效避免節(jié)點(diǎn)擁塞和能量耗盡失效。TCNR與POA拓?fù)湎啾?大大減少了冗余鏈路的存在,有效避免了不必要的節(jié)點(diǎn)能耗,延長(zhǎng)了絡(luò)生存時(shí)間。
圖1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)比Fig.1 Comparison of topological structure
3.2 網(wǎng)絡(luò)平均節(jié)點(diǎn)度對(duì)比
網(wǎng)絡(luò)的平均節(jié)點(diǎn)度通常表示為節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)通信鏈路的數(shù)量,因此,拓?fù)溥B通的情況下可以通過(guò)平均節(jié)點(diǎn)度的大小來(lái)衡量拓?fù)涞娜哂喑潭群透蓴_程度,如果平均節(jié)點(diǎn)度越大,冗余鏈路越多就會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)能耗越快,而且鏈路之間的干擾也會(huì)增大,本文對(duì)TCNR、FTEL和POA三種拓?fù)淇刂扑惴ǖ钠骄?jié)點(diǎn)度進(jìn)行了對(duì)比。分別在1000 m×1000 m的區(qū)域隨機(jī)布撒100、200、300、400和500個(gè)節(jié)點(diǎn),依照TCNR、FTEL和POA三種拓?fù)淇刂扑惴?得到3種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的平均節(jié)點(diǎn)度如圖2所示。由圖2可以看出,TCNR算法的平均節(jié)點(diǎn)度在5左右,POA算法平均節(jié)點(diǎn)度在7左右,FTEL算法隨節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加平均節(jié)點(diǎn)度也在逐漸增大。TCNR算法與POA和FTEL算法相比比降低了網(wǎng)絡(luò)平均節(jié)點(diǎn)度,說(shuō)明TCNR算法通過(guò)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度的限制有效控制了網(wǎng)絡(luò)的平均節(jié)點(diǎn)度,減少了網(wǎng)絡(luò)干擾,增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)健壯性。
圖2 平均節(jié)點(diǎn)度對(duì)比Fig.2 Comparison of average node degree
3.3 網(wǎng)絡(luò)健壯性對(duì)比
網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中通常會(huì)伴隨著節(jié)點(diǎn)失效,當(dāng)節(jié)點(diǎn)失效后,拓?fù)渲惺Ｓ嘧畲筮B通分支的數(shù)目可以作為網(wǎng)絡(luò)健壯性的衡量標(biāo)準(zhǔn)。為了對(duì)比3種網(wǎng)絡(luò)的健壯性,在1000 m×1000 m的區(qū)域隨機(jī)布撒100個(gè)節(jié)點(diǎn),依照TCNR、FTEL和POA三種拓?fù)淇刂扑惴ㄟ\(yùn)行拓?fù)?在每輪數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,節(jié)點(diǎn)均與其鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換,節(jié)點(diǎn)按照一階能耗模型計(jì)算剩余能量[12],節(jié)點(diǎn)在能量耗盡和擁塞時(shí)均按照死亡節(jié)點(diǎn)處理,最后統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)中剩余最大連通分支節(jié)點(diǎn)數(shù)目,剩余最大連通數(shù)目越大表示網(wǎng)絡(luò)健壯性越好,得到的網(wǎng)絡(luò)健壯性對(duì)比圖如圖3所示。由圖3可以看出,3種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行1000輪的情況下,TCNR拓?fù)涫Ｓ嘧畲筮B通數(shù)目將近80%,POA拓?fù)涫Ｓ嘧畲筮B通分支將近50%,FTEL拓?fù)涫Ｓ嘧畲筮B通分支僅剩22%左右,說(shuō)明TCNR算法通過(guò)拓?fù)淇刂朴行岣吡送負(fù)浣Y(jié)構(gòu)的健壯性。
圖3 網(wǎng)絡(luò)健壯性對(duì)比Fig.3 Comparison of network robustness
3.4 網(wǎng)絡(luò)生命期對(duì)比
網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間通常定義為首節(jié)點(diǎn)失效的時(shí)間,也就是說(shuō),在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,拓?fù)渲谐霈F(xiàn)首個(gè)節(jié)點(diǎn)失效的時(shí)間可以作為網(wǎng)絡(luò)生命期的衡量標(biāo)準(zhǔn)。因此,在仿真實(shí)驗(yàn)中將拓?fù)涑霈F(xiàn)首節(jié)點(diǎn)失效的時(shí)間記為網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間,圖4給出了TCNR、FTEL和POA三種模型的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間,從圖4中可以看出,TCNR算法擁有最長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)生命期,相對(duì)POA算法的網(wǎng)絡(luò)生命期提升了將近30%,相對(duì)FTEL提升了將近50%,說(shuō)明TCNR拓?fù)渫ㄟ^(guò)控制網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度有效均衡了網(wǎng)絡(luò)能耗,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命期。
圖4 網(wǎng)絡(luò)生命期對(duì)比Fig.4 Comparison of network life cycle
4 結(jié)束語(yǔ)
通過(guò)構(gòu)建節(jié)點(diǎn)可靠度模型以及理論分析得出了在節(jié)點(diǎn)可靠度最大且網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間最長(zhǎng)的條件下的最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度,進(jìn)而依據(jù)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度提出了一種基于節(jié)點(diǎn)度調(diào)整的拓?fù)淇刂扑惴═CNR。最后,通過(guò)仿真驗(yàn)證了該拓?fù)涞墓?jié)能性和可靠性。利用TCNR模型,僅通過(guò)改變最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度取值就可以產(chǎn)生綜合性能優(yōu)化的拓?fù)?為WSN拓?fù)淇刂扑惴ǖ於肆己玫幕A(chǔ)。今后研究工作的重點(diǎn)是,在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境下測(cè)試本文工作的有效性以提高其實(shí)用性。
[1]Lin T Y,Santoso H A,Wu K R.Global sensor deployment and local coverage-aware recovery schemes for smart environments[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2015,14(7):1382-1396.
[2]Mahboubi H,Moezzi K,Aghdam A G,et al.Distributed deployment algorithms for improved coverage in a network of wireless mobile sensors[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics,2014,10(1):163-174.
[3]Mahboubi H.Distributed deployment algorithms for efficient coverage in a network of mobile sensors with no identical sensing capabilities[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2014,63(8):3998-4016.
[4]Mahboubi H,Aghdam A G.Distributed deployment strategies to increase coverage in a network of wireless mobile sensors[C]∥Proceedings of 2013 A-merican Control Conference(ACC),Washington,2013:17-19.
[5]Zhu H L,Luo H,Peng H P,et al.Complex networks-based energy-efficient evolution model for wireless sensor networks[J].Chaos,Solitons and Fractals,2009,41(4):1828-1835.
[6]Qi X Q,Ma S Q,Zheng G Z.Topology evolution of wireless sensor networks based on adaptive freescale network[J].Journal of Information and Computational Science,2011,8(3):467-475.
[7]張德干,戴文博,牛慶肖.基于局域世界的WSN拓?fù)浼訖?quán)演化模型[J].電子學(xué)報(bào),2012,40(5):1000-1004.Zhang De-gan,Dai Wen-bo,Niu Qing-xiao.Structure of WSN topological weighted evolution model based on local domain[J].Acta Electronic Journal,2012,40(5):1000-1004.
[8]王亞奇,楊曉元.一種無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)簇間拓?fù)溲莼Ｐ图捌涿庖哐芯縖J].物理學(xué)報(bào),2012,61(9):090202.Wang Ya-qi,Yang Xiao-yuan.Study on cluster evolution model and its immunity of wireless sensor networks[J].Acta Physica Sinica,2012,61(9):090202.
[9]尹榮榮,劉彬,劉浩然,等.無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中無(wú)標(biāo)度拓?fù)涞膭?dòng)態(tài)容錯(cuò)性分析[J].物理學(xué)報(bào),2014,63(11):110205.Yin Rong-rong,Liu Bin,Liu Hao-ran,et al.Dynamic fault tolerance analysis of scale-free topologies in wireless sensor networks[J].Acta Physica Sinica,2014,63(11):110205.
[10]Bartolini N,Calamoneri T,Portat T FL,et al.Autonomous deployment of heterogeneous mobile sensors[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2011,10(6):753-766.
[11]Chen I R,Speer A P,Eltoweissy M.Adaptive faulttolerant QoS control algorithm for maximizing system lifetime of query-based wireless sensor networks[J]. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing,2011,8(2):161-176.
[12]Ren H,Meng Q H.Game-theoretic modeling of joint topology control and power scheduling for wireless heterogeneous sensor networks[J].IEEE Transactions on Automation Science&Engineering,2009,6(4):610-625.
[13]Miyao K,Nakayama H,Ansari N,et al.LTRT:an efficient and reliable topology control algorithm for ad-hoc networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2010,8(12):6050-6058.
[14]Nahir A,Orda A,Freund A.Topology design of communication networks:a game-theoretic perspective[J].IEEE/ACM Transactions on Networking,2014,22(2):405-414.
[15]尹榮榮,劉彬,李雅倩,等.能量異構(gòu)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)拓?fù)溲芯縖J].電子與信息學(xué)報(bào),2012,34(9):2180-2186.Yin Rong-rong,Liu Bin,Li Ya-qian,et al.Study on fault tolerant topology of energy heterogeneous wireless sensor networks[J].Journal of Electronics&Information Technology,2012,34(9):2180-2186.
[16]劉浩然,尹文曉,韓濤,等.一種優(yōu)化傳感器無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)生命周期的容錯(cuò)拓?fù)溲芯縖J].物理學(xué)報(bào),2014,63(4):80-86.Liu Hao-ran,Yin Wen-xiao,Han Tao,et al.Wireless sensor network fault tolerant topology for lifetime optimization[J].Acta Phys Sin,2014,63(4):80-86.
[17]郝曉辰,劉偉靜,辛敏潔,等.一種無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)健壯性可調(diào)的能量均衡拓?fù)淇刂扑惴╗J].物理學(xué)報(bào),2015,64(8):080101.Hao Xiao-chen,Liu Wei-jing,Xin Min-jie,et al.An energy balance topology control algorithm for robustness of wireless sensor networks[J].Acta Physica Sinica,2015,64(8):080101.
猜你喜歡
巧用列表來(lái)推理小學(xué)生學(xué)習(xí)指導(dǎo)(高年級(jí))(2024年4期)2024-05-07 03:28:46 家紡“全鏈路”升級(jí)紡織科學(xué)研究(2023年9期)2023-10-23 11:18:10 天空地一體化網(wǎng)絡(luò)多中繼鏈路自適應(yīng)調(diào)度技術(shù)移動(dòng)通信(2021年5期)2021-10-25 11:41:48 學(xué)習(xí)運(yùn)用列表法小學(xué)生學(xué)習(xí)指導(dǎo)(中年級(jí))(2021年4期)2021-04-27 10:14:56 擴(kuò)列吧課堂內(nèi)外(初中版)(2020年5期)2020-06-19 08:11:11 基于ARM+FPGA的模塊化同步控制算法研究制造技術(shù)與機(jī)床(2017年6期)2018-01-19 02:41:07 一種優(yōu)化的基于ARM Cortex-M3電池組均衡控制算法應(yīng)用電源技術(shù)(2015年9期)2015-06-05 09:36:06 基于3G的VPDN技術(shù)在高速公路備份鏈路中的應(yīng)用中國(guó)交通信息化(2014年3期)2014-06-05 03:07:09 不含3-圈的1-平面圖的列表邊染色與列表全染色華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)(2014年3期)2014-03-11 16:18:15 一種非圓旋轉(zhuǎn)工件支撐裝置控制算法組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)(2014年12期)2014-03-01 02:22:54
劉洲洲,彭 寒
(1.西安航空學(xué)院 電子工程學(xué)院,西安710077;2.西北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,西安710072)
0 引 言
無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)作為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要組成部分[1,2],與其他通信網(wǎng)絡(luò)相比,具有部署規(guī)模大、節(jié)點(diǎn)冗余度高、分布環(huán)境惡劣和節(jié)點(diǎn)自身資源有限等特點(diǎn)[3]。對(duì)于大規(guī)模部署的WSN,良好的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是網(wǎng)絡(luò)生存能力的重中之重[4],也是實(shí)現(xiàn)各種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的基礎(chǔ)。
當(dāng)前對(duì)于WSN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)控制算法大多是從節(jié)能角度出發(fā)考慮的,其中,文獻(xiàn)[5]構(gòu)建了一種節(jié)能拓?fù)?Energy-aware evolution model,EAEM),節(jié)點(diǎn)的擇優(yōu)連接概率不僅僅取決于節(jié)點(diǎn)度,還與節(jié)點(diǎn)的剩余能量有關(guān)。文獻(xiàn)[6]在局域世界內(nèi)建立適應(yīng)度模型,通過(guò)調(diào)節(jié)節(jié)點(diǎn)的適應(yīng)度因子,最終演化出能耗更均衡的無(wú)標(biāo)度拓?fù)?更適用于WSN的實(shí)際應(yīng)用。文獻(xiàn)[7]構(gòu)建的拓?fù)?通過(guò)節(jié)點(diǎn)的剩余能量限制網(wǎng)絡(luò)中的最大節(jié)點(diǎn)度,有效地均衡了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,減小了能量耗盡對(duì)拓?fù)涞挠绊?。文獻(xiàn)[8]基于節(jié)點(diǎn)綜合故障模型約束網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度,構(gòu)建了節(jié)能容錯(cuò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。然而,目前工程上所用的WSN節(jié)點(diǎn)大多受到節(jié)點(diǎn)能量和容量的限制,其中節(jié)點(diǎn)容量是指節(jié)點(diǎn)能夠轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)量多少的能力,現(xiàn)有WSN拓?fù)淇刂扑惴ù蠖鄡H僅考慮節(jié)點(diǎn)能量方面的優(yōu)化,考慮節(jié)點(diǎn)容量方面的研究較少,而節(jié)點(diǎn)容量正是引起節(jié)點(diǎn)擁塞的重要原因,目前研究的節(jié)點(diǎn)擁塞控制機(jī)制都是在節(jié)點(diǎn)發(fā)生擁塞時(shí)才采取一定的擁塞控制措施。其中,文獻(xiàn)[9]通過(guò)分析得出,距離SINK節(jié)點(diǎn)越近的節(jié)點(diǎn)越容易發(fā)生擁塞,然后依據(jù)節(jié)點(diǎn)距離SINK節(jié)點(diǎn)的遠(yuǎn)近控制節(jié)點(diǎn)度,最終達(dá)到控制網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擁塞的目的。文獻(xiàn)[10,11]通過(guò)判斷節(jié)點(diǎn)緩存內(nèi)數(shù)據(jù)隊(duì)列長(zhǎng)度來(lái)判斷節(jié)點(diǎn)的擁塞程度,然后通過(guò)控制節(jié)點(diǎn)度達(dá)到減弱拓?fù)鋼砣哪康?。文獻(xiàn)[12]運(yùn)用博弈理論來(lái)分析單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的分布式?jīng)Q策過(guò)程,以此達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)能耗的目的,但是僅在理論層面上給出了理想的能耗均衡WSN結(jié)構(gòu),并沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)度對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響。文獻(xiàn)[13]考慮了節(jié)點(diǎn)在廣播時(shí)的干擾和能量消耗,通過(guò)優(yōu)化每個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳動(dòng)功率以達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目的,以此來(lái)降低節(jié)點(diǎn)擁塞。文獻(xiàn)[14]從博弈論的視角出發(fā)考慮單個(gè)節(jié)點(diǎn)度對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響,從理論上分析了WSN系統(tǒng)存在最優(yōu)的納什均衡。但是,以上文獻(xiàn)均沒(méi)有考慮到當(dāng)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)大規(guī)模密集部署時(shí),在突發(fā)數(shù)據(jù)流引發(fā)擁塞后,再采用擁塞控制措施也不一定可以完全避免節(jié)點(diǎn)擁塞,則很有可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)能量過(guò)快耗盡,進(jìn)而導(dǎo)致全局網(wǎng)絡(luò)受損。
針對(duì)上述分析,本文提出了一種基于節(jié)點(diǎn)可靠度拓?fù)淇刂扑惴?Topology control based on node reliability in wireless sensor networks,TCNR),首先依據(jù)節(jié)點(diǎn)能量耗盡概率和擁塞失效概率構(gòu)建節(jié)點(diǎn)可靠度模型,并以節(jié)點(diǎn)可靠度最大和網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間最長(zhǎng)為約束條件,獲得了最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度的取值,最終通過(guò)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度約束網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度,根據(jù)僅改變最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度取值,可以有效地使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫阅艿玫絻?yōu)化,從而達(dá)到延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的目的。
1 問(wèn)題模型
WSN在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,節(jié)點(diǎn)能量耗盡和數(shù)據(jù)擁塞是造成數(shù)據(jù)傳輸失敗的重要原因,本文通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)能量耗盡失效概率和數(shù)據(jù)擁塞造成節(jié)點(diǎn)失效概率建模,得出了節(jié)點(diǎn)可靠度模型,并通過(guò)分析節(jié)點(diǎn)可靠度與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的關(guān)系,最終得出了最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度的取值。
1.1 節(jié)點(diǎn)可靠度建模
本文將節(jié)點(diǎn)i可靠度R(i)定義為:
式中:fe(i)為節(jié)點(diǎn)i能量耗盡失效的概率;fc(i)為節(jié)點(diǎn)i數(shù)據(jù)擁塞造成節(jié)點(diǎn)失效的概率。
節(jié)點(diǎn)能量耗盡失效和數(shù)據(jù)擁塞造成節(jié)點(diǎn)失效的概率越大,節(jié)點(diǎn)的可靠度就越小;節(jié)點(diǎn)能量耗盡失效和數(shù)據(jù)擁塞造成節(jié)點(diǎn)失效的概率越小,節(jié)點(diǎn)的可靠度就越大。
由文獻(xiàn)[15]可知,節(jié)點(diǎn)能量耗盡的概率fe(i)取決于節(jié)點(diǎn)i的初始能量值E0(i)、能量消耗值Ec(i)和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間t,即:
采用一階無(wú)線(xiàn)通信能耗模型[16],兩個(gè)相距為d的節(jié)點(diǎn)發(fā)送lbit數(shù)據(jù)所消耗的能量Etx為:
式中:Eelec為射頻傳輸系數(shù);εamp為發(fā)送裝置放大系數(shù)。
節(jié)點(diǎn)接收l(shuí)bit數(shù)據(jù)消耗能量Erx取決于信號(hào)接收電路消耗的能量:
那么,節(jié)點(diǎn)i在單位時(shí)間內(nèi)消耗的總能耗Ec(i)可由下式計(jì)算得到:
假設(shè)N個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域G(面積為A)上,由概率論可知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)(X,Y)具有概率密度函數(shù)g(x,y)為:
則節(jié)點(diǎn)落入以通信距離d為半徑的圓域D內(nèi)的概率P為:
因此,可得節(jié)點(diǎn)傳輸距離d與其節(jié)點(diǎn)度k之間存在如下關(guān)系:
此時(shí),將式(8)代入式(5),可得節(jié)點(diǎn)i的能耗值Ec(i)隨其節(jié)點(diǎn)度k的變化關(guān)系:
再將式(9)代入式(2)可得節(jié)點(diǎn)由能量耗盡引起節(jié)點(diǎn)失效的概率fe(i)為:
考慮到WSN引起節(jié)點(diǎn)擁塞的重要原因是其負(fù)載大于其最大容量。通常WSN節(jié)點(diǎn)負(fù)載是指節(jié)點(diǎn)在某一時(shí)刻需要轉(zhuǎn)發(fā)的信息量,假設(shè)節(jié)點(diǎn)i的節(jié)點(diǎn)度為k,任意節(jié)點(diǎn)與其鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)交換的信息量為l,那么在任意時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i的最大負(fù)載L定義為:
由于WSN節(jié)點(diǎn)受到硬件資源的限制,節(jié)點(diǎn)具有固定的容量,如果在某一時(shí)刻其負(fù)載量超過(guò)其容量,就會(huì)發(fā)生擁塞。其中,節(jié)點(diǎn)發(fā)生擁塞的概率與其負(fù)載量成正比,節(jié)點(diǎn)負(fù)載量越大,其發(fā)生擁塞的概率就越大。假設(shè)節(jié)點(diǎn)擁有固定的容量C0,那么在任意時(shí)刻節(jié)點(diǎn)由數(shù)據(jù)擁塞是造成節(jié)點(diǎn)失效的概率fc(i)定義為:
為了滿(mǎn)足概率范圍為[0,1]的條件,式(12)中C0－kl＞1,可得,將式(10)和式(12)代入式(1)可得節(jié)點(diǎn)可靠度函數(shù)為:
式(13)即為節(jié)點(diǎn)可靠度數(shù)學(xué)模型,由式(13)可知,節(jié)點(diǎn)可靠度不僅與節(jié)點(diǎn)度有關(guān),也與網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間相關(guān)。下面利用所獲得的節(jié)點(diǎn)可靠度數(shù)學(xué)模型對(duì)節(jié)點(diǎn)度進(jìn)行量化分析,為獲取依據(jù)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度調(diào)整的WSN拓?fù)溲莼Ｐ吞峁├碚撘罁?jù)。
1.2 基于節(jié)點(diǎn)可靠度的最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度量化分析
對(duì)于一個(gè)網(wǎng)絡(luò)I,其拓?fù)鋮?shù)應(yīng)滿(mǎn)足如下條件:為提高拓?fù)涞目捎眯?網(wǎng)絡(luò)須保證一定的生存時(shí)間tmin,即t≥tmin;為了保證網(wǎng)絡(luò)的連通性,網(wǎng)絡(luò)I須維持一定的節(jié)點(diǎn)度下限kmin,即k～≥kmin。為了分析拓?fù)鋮?shù)對(duì)節(jié)點(diǎn)可靠度的影響,得出網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)可靠度最大時(shí),網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間與節(jié)點(diǎn)度的關(guān)系,引出如下定理。
定理 對(duì)于一個(gè)網(wǎng)絡(luò)I,如果其運(yùn)行時(shí)間t≥tmin,且網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度符合,則當(dāng)節(jié)點(diǎn)可靠度為時(shí),網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可靠度最大。其中,tmin為網(wǎng)絡(luò)預(yù)設(shè)運(yùn)行時(shí)間,kmin為節(jié)點(diǎn)度下限,kmax為節(jié)點(diǎn)度上限值。
上述定理得出了網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點(diǎn)可靠度最大時(shí)R0(i)與拓?fù)鋮?shù)的關(guān)系,則當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)失效概率滿(mǎn)足R(i)＝R0(i),根據(jù)式(13)可得:
由于當(dāng)式(17)中分子1－(C0－kl)(1－R0(i))＜0時(shí),函數(shù)值不存在,因此可得:
由于0＜1－(C0－kl)(1－R0(i))＜1,所以ln[1－(C0－kl)(1－R0(i))]＜0,又且(a＋bk)2＞0,因此可得t′＜0,也就是說(shuō),式(17)在范圍內(nèi)單調(diào)遞減,由于節(jié)點(diǎn)度k為整數(shù),因此可得:當(dāng)時(shí),網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間最長(zhǎng)。
綜上可知,由于突發(fā)數(shù)據(jù)流引發(fā)擁塞后,再采用擁塞控制措施也不一定可以完全避免節(jié)點(diǎn)擁塞,很有可能導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)能量過(guò)快耗盡,本文通過(guò)理論分析獲得了在節(jié)點(diǎn)可靠度最大和網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間最長(zhǎng)的條件下最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度k0的取值,通過(guò)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度約束網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)度,相比目前已有的研究[10-14],根據(jù)僅改變最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度取值,優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫阅?延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期。
2 TCNR算法
TCNR算法主要由以下4個(gè)階段組成:
(1)信息交換階段:在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形成開(kāi)始,各節(jié)點(diǎn)都以最大功率廣播“握手”消息,任意收到“握手”消息的節(jié)點(diǎn)建立其自身的鄰居列表。以節(jié)點(diǎn)i為例,鄰居列表的表頭格式如表1所示。其中,ID(j)表示節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)j的ID;(x j,y j)表示節(jié)點(diǎn)j的地理位置;d(i,j)為i和j之間的距離;mark(j)為狀態(tài)標(biāo)識(shí),初始記為0。其中,任意節(jié)點(diǎn)的鄰居列表均依據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的通信距離進(jìn)行升序排序。
表1 節(jié)點(diǎn)i的鄰居列表的表頭格式Table 1 Header format for node i neighbor list
(2)鄰居排序階段:節(jié)點(diǎn)i廣播NOTICE信息,其中NOTICE信息包含節(jié)點(diǎn)iID及鄰居列表信息。收到NOTICE信息的鄰居節(jié)點(diǎn)判斷自身局域范圍內(nèi)的通信狀態(tài),并建立局域鏈路列表,其表頭格式見(jiàn)表2。其中,假設(shè)j1、j2為節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn),d(j1,j2)為節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)j1和j2間的距離,ID(j1)和ID(j2)分別為j1、j2的ID,sign(j1,j2)為狀態(tài)標(biāo)識(shí),初始設(shè)定為0。區(qū)域鏈路列表建立后,節(jié)點(diǎn)i按照通信距離d(j1,j2)對(duì)其局域鏈路列表進(jìn)行升序排列,如果j1和j2之間不存在通信路徑,將鏈路狀態(tài)標(biāo)識(shí)sign(j i,j j)更新為1,直至與所有鄰節(jié)點(diǎn)判斷完成為止,最后刪除sign標(biāo)記為0的鏈路項(xiàng)信息。
表2 節(jié)點(diǎn)i局域鏈路列表的表頭格式Table 2 Header format for node i local link list
(3)鏈路選擇階段:依據(jù)區(qū)域鏈路列表,節(jié)點(diǎn)i對(duì)其鄰居節(jié)點(diǎn)廣播包含自身ID和局域鏈路列表信息的CONNECT數(shù)據(jù)包。根據(jù)所接收到的CONNECT數(shù)據(jù),以鏈路雙向性原則確定其區(qū)域鏈路,將其sign標(biāo)記為2,刪除標(biāo)記為1的鏈路項(xiàng)信息,進(jìn)而尋找區(qū)域鏈路列表中由自身出發(fā)的鏈路項(xiàng),并將其鄰居列表中的相應(yīng)標(biāo)識(shí)位mark更新為1,統(tǒng)計(jì)其數(shù)目記為kmin,計(jì)算出最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度k0與kmin的差值k^。在此基礎(chǔ)上,按距離升序依次將k^個(gè)鄰居列表中標(biāo)識(shí)為0的節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為2,刪除狀態(tài)不為1的鄰節(jié)點(diǎn)信息項(xiàng)。
(4)功率調(diào)整階段:節(jié)點(diǎn)i根據(jù)鏈路選擇階段確定其自身發(fā)射功率,同時(shí)應(yīng)保證與新的鄰居節(jié)點(diǎn)皆能正常通信。
3 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析
為了驗(yàn)證TCNR拓?fù)淇刂扑惴ǖ男阅?本文采用MATLAB 2012a仿真工具,對(duì)具有節(jié)能代表性的FTEL算法[16]和路徑優(yōu)化算法(Path optimization algorithm,POA)[17]進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比,并且假定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)均為不分簇的同構(gòu)平面結(jié)構(gòu),仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)見(jiàn)表3。其中,每一個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果都是50次實(shí)驗(yàn)的平均值。
表3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)Table 3 Experimental environmental parameters
為了解析得到網(wǎng)絡(luò)中最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度k0的最優(yōu)取值,首先根據(jù)構(gòu)建的節(jié)點(diǎn)可靠度模型和表3中的參數(shù)取值,并結(jié)合式(18)可以得出最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度在k0＝4時(shí)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間達(dá)到最大,然后依據(jù)TCNR拓?fù)淇刂扑惴▋?yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?與FTEL和POA算法進(jìn)行性能對(duì)比。
3.1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)比
在1000 m×1000 m的區(qū)域隨機(jī)布撒100個(gè)節(jié)點(diǎn),依照TCNR、FTEL和POA三種拓?fù)淇刂扑惴ǖ玫降耐負(fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。對(duì)比TCNR和FTEL拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以看出,FTEL中存在較多度為1的節(jié)點(diǎn)和一部分度較大的節(jié)點(diǎn),而TCNR圖譜結(jié)構(gòu)較為均勻,拓?fù)渲械墓?jié)點(diǎn)度都接近4,可以有效避免節(jié)點(diǎn)擁塞和能量耗盡失效。TCNR與POA拓?fù)湎啾?大大減少了冗余鏈路的存在,有效避免了不必要的節(jié)點(diǎn)能耗,延長(zhǎng)了絡(luò)生存時(shí)間。
圖1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)比Fig.1 Comparison of topological structure
3.2 網(wǎng)絡(luò)平均節(jié)點(diǎn)度對(duì)比
網(wǎng)絡(luò)的平均節(jié)點(diǎn)度通常表示為節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)通信鏈路的數(shù)量,因此,拓?fù)溥B通的情況下可以通過(guò)平均節(jié)點(diǎn)度的大小來(lái)衡量拓?fù)涞娜哂喑潭群透蓴_程度,如果平均節(jié)點(diǎn)度越大,冗余鏈路越多就會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)能耗越快,而且鏈路之間的干擾也會(huì)增大,本文對(duì)TCNR、FTEL和POA三種拓?fù)淇刂扑惴ǖ钠骄?jié)點(diǎn)度進(jìn)行了對(duì)比。分別在1000 m×1000 m的區(qū)域隨機(jī)布撒100、200、300、400和500個(gè)節(jié)點(diǎn),依照TCNR、FTEL和POA三種拓?fù)淇刂扑惴?得到3種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的平均節(jié)點(diǎn)度如圖2所示。由圖2可以看出,TCNR算法的平均節(jié)點(diǎn)度在5左右,POA算法平均節(jié)點(diǎn)度在7左右,FTEL算法隨節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加平均節(jié)點(diǎn)度也在逐漸增大。TCNR算法與POA和FTEL算法相比比降低了網(wǎng)絡(luò)平均節(jié)點(diǎn)度,說(shuō)明TCNR算法通過(guò)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度的限制有效控制了網(wǎng)絡(luò)的平均節(jié)點(diǎn)度,減少了網(wǎng)絡(luò)干擾,增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)健壯性。
圖2 平均節(jié)點(diǎn)度對(duì)比Fig.2 Comparison of average node degree
3.3 網(wǎng)絡(luò)健壯性對(duì)比
網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中通常會(huì)伴隨著節(jié)點(diǎn)失效,當(dāng)節(jié)點(diǎn)失效后,拓?fù)渲惺Ｓ嘧畲筮B通分支的數(shù)目可以作為網(wǎng)絡(luò)健壯性的衡量標(biāo)準(zhǔn)。為了對(duì)比3種網(wǎng)絡(luò)的健壯性,在1000 m×1000 m的區(qū)域隨機(jī)布撒100個(gè)節(jié)點(diǎn),依照TCNR、FTEL和POA三種拓?fù)淇刂扑惴ㄟ\(yùn)行拓?fù)?在每輪數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,節(jié)點(diǎn)均與其鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換,節(jié)點(diǎn)按照一階能耗模型計(jì)算剩余能量[12],節(jié)點(diǎn)在能量耗盡和擁塞時(shí)均按照死亡節(jié)點(diǎn)處理,最后統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)中剩余最大連通分支節(jié)點(diǎn)數(shù)目,剩余最大連通數(shù)目越大表示網(wǎng)絡(luò)健壯性越好,得到的網(wǎng)絡(luò)健壯性對(duì)比圖如圖3所示。由圖3可以看出,3種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行1000輪的情況下,TCNR拓?fù)涫Ｓ嘧畲筮B通數(shù)目將近80%,POA拓?fù)涫Ｓ嘧畲筮B通分支將近50%,FTEL拓?fù)涫Ｓ嘧畲筮B通分支僅剩22%左右,說(shuō)明TCNR算法通過(guò)拓?fù)淇刂朴行岣吡送負(fù)浣Y(jié)構(gòu)的健壯性。
圖3 網(wǎng)絡(luò)健壯性對(duì)比Fig.3 Comparison of network robustness
3.4 網(wǎng)絡(luò)生命期對(duì)比
網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間通常定義為首節(jié)點(diǎn)失效的時(shí)間,也就是說(shuō),在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,拓?fù)渲谐霈F(xiàn)首個(gè)節(jié)點(diǎn)失效的時(shí)間可以作為網(wǎng)絡(luò)生命期的衡量標(biāo)準(zhǔn)。因此,在仿真實(shí)驗(yàn)中將拓?fù)涑霈F(xiàn)首節(jié)點(diǎn)失效的時(shí)間記為網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間,圖4給出了TCNR、FTEL和POA三種模型的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間,從圖4中可以看出,TCNR算法擁有最長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)生命期,相對(duì)POA算法的網(wǎng)絡(luò)生命期提升了將近30%,相對(duì)FTEL提升了將近50%,說(shuō)明TCNR拓?fù)渫ㄟ^(guò)控制網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度有效均衡了網(wǎng)絡(luò)能耗,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命期。
圖4 網(wǎng)絡(luò)生命期對(duì)比Fig.4 Comparison of network life cycle
4 結(jié)束語(yǔ)
通過(guò)構(gòu)建節(jié)點(diǎn)可靠度模型以及理論分析得出了在節(jié)點(diǎn)可靠度最大且網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間最長(zhǎng)的條件下的最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度,進(jìn)而依據(jù)最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度提出了一種基于節(jié)點(diǎn)度調(diào)整的拓?fù)淇刂扑惴═CNR。最后,通過(guò)仿真驗(yàn)證了該拓?fù)涞墓?jié)能性和可靠性。利用TCNR模型,僅通過(guò)改變最優(yōu)節(jié)點(diǎn)度取值就可以產(chǎn)生綜合性能優(yōu)化的拓?fù)?為WSN拓?fù)淇刂扑惴ǖ於肆己玫幕A(chǔ)。今后研究工作的重點(diǎn)是,在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境下測(cè)試本文工作的有效性以提高其實(shí)用性。
[1]Lin T Y,Santoso H A,Wu K R.Global sensor deployment and local coverage-aware recovery schemes for smart environments[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2015,14(7):1382-1396.
[2]Mahboubi H,Moezzi K,Aghdam A G,et al.Distributed deployment algorithms for improved coverage in a network of wireless mobile sensors[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics,2014,10(1):163-174.
[3]Mahboubi H.Distributed deployment algorithms for efficient coverage in a network of mobile sensors with no identical sensing capabilities[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2014,63(8):3998-4016.
[4]Mahboubi H,Aghdam A G.Distributed deployment strategies to increase coverage in a network of wireless mobile sensors[C]∥Proceedings of 2013 A-merican Control Conference(ACC),Washington,2013:17-19.
[5]Zhu H L,Luo H,Peng H P,et al.Complex networks-based energy-efficient evolution model for wireless sensor networks[J].Chaos,Solitons and Fractals,2009,41(4):1828-1835.
[6]Qi X Q,Ma S Q,Zheng G Z.Topology evolution of wireless sensor networks based on adaptive freescale network[J].Journal of Information and Computational Science,2011,8(3):467-475.
[7]張德干,戴文博,牛慶肖.基于局域世界的WSN拓?fù)浼訖?quán)演化模型[J].電子學(xué)報(bào),2012,40(5):1000-1004.Zhang De-gan,Dai Wen-bo,Niu Qing-xiao.Structure of WSN topological weighted evolution model based on local domain[J].Acta Electronic Journal,2012,40(5):1000-1004.
[8]王亞奇,楊曉元.一種無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)簇間拓?fù)溲莼Ｐ图捌涿庖哐芯縖J].物理學(xué)報(bào),2012,61(9):090202.Wang Ya-qi,Yang Xiao-yuan.Study on cluster evolution model and its immunity of wireless sensor networks[J].Acta Physica Sinica,2012,61(9):090202.
[9]尹榮榮,劉彬,劉浩然,等.無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中無(wú)標(biāo)度拓?fù)涞膭?dòng)態(tài)容錯(cuò)性分析[J].物理學(xué)報(bào),2014,63(11):110205.Yin Rong-rong,Liu Bin,Liu Hao-ran,et al.Dynamic fault tolerance analysis of scale-free topologies in wireless sensor networks[J].Acta Physica Sinica,2014,63(11):110205.
[10]Bartolini N,Calamoneri T,Portat T FL,et al.Autonomous deployment of heterogeneous mobile sensors[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2011,10(6):753-766.
[11]Chen I R,Speer A P,Eltoweissy M.Adaptive faulttolerant QoS control algorithm for maximizing system lifetime of query-based wireless sensor networks[J]. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing,2011,8(2):161-176.
[12]Ren H,Meng Q H.Game-theoretic modeling of joint topology control and power scheduling for wireless heterogeneous sensor networks[J].IEEE Transactions on Automation Science&Engineering,2009,6(4):610-625.
[13]Miyao K,Nakayama H,Ansari N,et al.LTRT:an efficient and reliable topology control algorithm for ad-hoc networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2010,8(12):6050-6058.
[14]Nahir A,Orda A,Freund A.Topology design of communication networks:a game-theoretic perspective[J].IEEE/ACM Transactions on Networking,2014,22(2):405-414.
[15]尹榮榮,劉彬,李雅倩,等.能量異構(gòu)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)拓?fù)溲芯縖J].電子與信息學(xué)報(bào),2012,34(9):2180-2186.Yin Rong-rong,Liu Bin,Li Ya-qian,et al.Study on fault tolerant topology of energy heterogeneous wireless sensor networks[J].Journal of Electronics&Information Technology,2012,34(9):2180-2186.
[16]劉浩然,尹文曉,韓濤,等.一種優(yōu)化傳感器無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)生命周期的容錯(cuò)拓?fù)溲芯縖J].物理學(xué)報(bào),2014,63(4):80-86.Liu Hao-ran,Yin Wen-xiao,Han Tao,et al.Wireless sensor network fault tolerant topology for lifetime optimization[J].Acta Phys Sin,2014,63(4):80-86.
[17]郝曉辰,劉偉靜,辛敏潔,等.一種無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)健壯性可調(diào)的能量均衡拓?fù)淇刂扑惴╗J].物理學(xué)報(bào),2015,64(8):080101.Hao Xiao-chen,Liu Wei-jing,Xin Min-jie,et al.An energy balance topology control algorithm for robustness of wireless sensor networks[J].Acta Physica Sinica,2015,64(8):080101.
猜你喜歡
小學(xué)生學(xué)習(xí)指導(dǎo)(高年級(jí))(2024年4期)2024-05-07 03:28:46
紡織科學(xué)研究(2023年9期)2023-10-23 11:18:10
移動(dòng)通信(2021年5期)2021-10-25 11:41:48
小學(xué)生學(xué)習(xí)指導(dǎo)(中年級(jí))(2021年4期)2021-04-27 10:14:56
課堂內(nèi)外(初中版)(2020年5期)2020-06-19 08:11:11
制造技術(shù)與機(jī)床(2017年6期)2018-01-19 02:41:07
電源技術(shù)(2015年9期)2015-06-05 09:36:06
中國(guó)交通信息化(2014年3期)2014-06-05 03:07:09
華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)(2014年3期)2014-03-11 16:18:15
組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)(2014年12期)2014-03-01 02:22:54
