張青
(四川大學(xué)計算機學(xué)院,成都 610065)
如今無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于諸多領(lǐng)域,工業(yè)控制、智能家居、軍事監(jiān)測、惡劣環(huán)境監(jiān)控以及健康監(jiān)測等諸多領(lǐng)域,為大眾提供了一種快捷而精確的監(jiān)控環(huán)境。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種分布式的傳感網(wǎng)絡(luò),通過部署的傳感器節(jié)點感知外部的參數(shù)變化,節(jié)點之間以無線方式進行通信,同時還與互聯(lián)網(wǎng)進行有線或無線方式的連接,從而形成了一個多跳自組織的網(wǎng)絡(luò)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署具有較高的可靠性、易于擴展、價格實惠等特點??v觀現(xiàn)有的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,可以粗略劃分為大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和小規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)兩種。
在大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,需要部署大量的無線傳感器節(jié)點來監(jiān)測很大的地理空間,因此,需要充電的無線傳感器節(jié)點也較多,充電車數(shù)量也相應(yīng)會增加。大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的充電調(diào)度變得更為復(fù)雜。本文針對大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點,考慮到大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常會由區(qū)域劃分的方式轉(zhuǎn)化為小規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò),因此,本文著重考慮小規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。本文將提出兩種效率較為高效的節(jié)點選取貪心算法。
出于對小規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的考慮,本文從一個部署了30個傳感器節(jié)點的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)著手分析。假設(shè)該30個無線傳感器節(jié)點隨機部署在一個50m×50m的二維平面空間上,同時,為了保證傳感器數(shù)據(jù)可以被較為便捷地傳遞到基站,本文考慮將基站部署在二維平面空間的中間位置。
圖1為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)圖,通常,當(dāng)一個傳感器節(jié)點的剩余生命時間到了一定的閾值,例如,剩余電池容量的10%,該傳感器節(jié)點便被稱為待充電傳感器節(jié)點。
為了便于對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進行研究,本文構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)圖G=( )V,E,h,l,其中,V是n個待充電傳感器節(jié)點集合,E是待充電傳感器節(jié)點的所有邊,h(v)表示待充電傳感器節(jié)點v需要被充的電量,l(u,v)表示待充電傳感器節(jié)點u和v之間的歐幾里得距離。
本文研究的問題是基于小規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中充電傳感器節(jié)點的選取問題,并找到充電車的充電回路C。
為了提高傳感器網(wǎng)絡(luò)的充電效率,盡可能地充分利用充電車的電池電量,盡量減少網(wǎng)絡(luò)中因能量耗盡而死亡的傳感器節(jié)點,需要綜合考慮傳感器充電緊迫性、充電車在充電回路的行走距離L以及為充電車所充電量Q這三個因素。針對是否考慮傳感器節(jié)點充電緊迫性這個因素,本文分別提出兩個算法。
傳感器節(jié)點能力耗盡的話,將會無法工作,從而導(dǎo)致無法上傳感應(yīng)和傳遞信息。如上節(jié)所述,鑒于本文研究的是小規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點充電選取問題,因此,可以假定一輛充電車便可以滿足一趟充電回路的需求。
為了充分考慮待充電傳感器節(jié)點的剩余生命時間T和充電車的行走距離L,保證盡可能多的傳感器節(jié)點處于工作狀態(tài)。
如圖2所示,本文考慮采用貪心算法來求該問題的最優(yōu)解。假設(shè)在時刻t的待充電傳感器節(jié)點為V(t)。
算法一考慮了傳感器節(jié)點充電緊迫性這個因素,其參數(shù)模型為:
sum(Q)為充電車為待充電傳感器節(jié)點所充的電量之和,即:
而sum(L)為充電車在行走途中的行走距離之和,
當(dāng)充電回路C從0個節(jié)點開始,遍歷未充電的傳感器節(jié)點,找到使:
最大的節(jié)點v,加入充電回路C。
算法二則考慮充電車的行走距離L這個因素,
ratio=L
每次將加入距離上一次加入C中傳感器最近的其他傳感器節(jié)點加入充電回路C。
圖1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)圖
圖2 充電車回路C節(jié)點選取
兩個調(diào)度算法的偽代碼如下:
算法一基于緊迫性的充電節(jié)點選取貪心算法Sensor Selection Greedy Algorithm based on Urgence(SSGAU)
Input:網(wǎng)絡(luò)模型G=(V ,E,h,l)
Output:充電回路C及耗費電量等
//每隔一段時間t進行一次待充電傳感器節(jié)點V(t)的監(jiān)測
算法二基于鄰近算法的充電節(jié)點選取貪心算法Nearest Neighbor Sensor Selection Greedy Algorithm(NNSSGA)
算法一的主要過程在于遍歷V(t)的過程中,實現(xiàn)貪心算法,即,找到ratio值最大的節(jié)點v作為下一個被充電的傳感器節(jié)點,而算法二則是距離最鄰近算法的擴展。
下面,本文采用仿真模擬實驗進行驗證。30個無線傳感器節(jié)點隨機部署在一個50m×50m的二維平面空間上,其他實驗環(huán)境參數(shù)參考文獻[1,2,3]中的隨機模擬環(huán)境。
如圖3和圖4所示,在相同的實驗環(huán)境中,對比本文提出的SSGAU算法、NNSSGA算法以及未采用調(diào)度算法的情況下的算法NONE、SSGAU算法和NNSSGA算法在充電車行走距離和充電回路耗費電量上均比算法NONE小。因此,本文所提出的這兩種算法在充電傳感器節(jié)點的選取問題上,效率更高。
圖3 充電車行走距離
圖4 充電車耗費電量
本文提出了兩種在小規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中進行傳感器節(jié)點的貪心選取的算法,并找到充電車的充電回路C,并通過模擬實驗驗證了該算法的有效性。
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