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    基于WSN路由算法優(yōu)化的溫室智能監(jiān)控系統(tǒng)研究

    2019-01-06 03:36:42秦芹
    無(wú)線互聯(lián)科技 2019年21期
    關(guān)鍵詞:無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

    秦芹

    摘? ?要:文章對(duì)當(dāng)前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在溫室大棚系統(tǒng)應(yīng)用中存在的匯聚節(jié)點(diǎn)或轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)能量損耗大、節(jié)點(diǎn)能量損耗不均衡問(wèn)題進(jìn)行分析和研究,重點(diǎn)研究了目前幾種常用的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議,并對(duì)異構(gòu)路由分簇算法-SEP進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)改進(jìn),實(shí)現(xiàn)降低路由中的能量損耗,最終達(dá)到降低無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能量損耗的目的,為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在多溫室智能監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用提供理論依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:異構(gòu)路由分簇算法;智能以太保護(hù);無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);能量損耗;多溫室智能監(jiān)控

    國(guó)家對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究大力支持。河北作為農(nóng)業(yè)大省,目前對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的智能監(jiān)控技術(shù),尤其是溫室大棚的環(huán)境信息采集與監(jiān)控技術(shù)還處于研究階段,沒(méi)有實(shí)現(xiàn)大范圍的普及。將無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)應(yīng)用到溫室監(jiān)控系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境參數(shù)的自動(dòng)采集和自動(dòng)控制,可以大大降低人工成本、減輕農(nóng)民負(fù)擔(dān),為實(shí)現(xiàn)溫室智能監(jiān)控和自動(dòng)化管理提供技術(shù)支持。無(wú)線傳感網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)能量有限特點(diǎn)使降低系統(tǒng)能耗成為影響無(wú)線傳感網(wǎng)發(fā)展的重要因素。路由協(xié)議的設(shè)計(jì)和選擇是影響系統(tǒng)能耗的關(guān)鍵因素之一,因此,對(duì)路由協(xié)議進(jìn)行優(yōu)化、最大限度地降低節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)能量損耗,是決定無(wú)線傳感網(wǎng)能否投入實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵因素[1]。

    目前,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在農(nóng)業(yè)溫室大棚中有了一定的應(yīng)用,但無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在數(shù)據(jù)包丟失率高、節(jié)點(diǎn)能量有限、中間節(jié)點(diǎn)能量損耗大、節(jié)點(diǎn)能量損耗不均勻等問(wèn)題。選擇合理的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議,可以有效解決能量損耗大、不同節(jié)點(diǎn)能量損耗不均的問(wèn)題[2]。

    1? ? 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

    1.1? 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的整體架構(gòu)

    無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的整體架構(gòu)主要由3部分組成:傳感器節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn),具體如圖1所示。

    1.2? 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量消耗

    在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,能量的消耗是一直在研究的問(wèn)題,是影響整個(gè)系統(tǒng)長(zhǎng)期有效工作的主要因素。匯聚節(jié)點(diǎn)要與底層所有傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換,因此,在整個(gè)系統(tǒng)中,匯聚節(jié)點(diǎn)的能量損耗往往是最大的。如何有效地選取匯聚節(jié)點(diǎn)、保持系統(tǒng)能量均衡,是降低整體系統(tǒng)能量損耗的主要研究方面[3]。

    節(jié)點(diǎn)的能量消耗主要是由數(shù)據(jù)的發(fā)送、接收和狀態(tài)切換造成的,而單從單個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量損耗看,可以用公式(1)計(jì)算:

    Ea=PTX×ttx+PRX×trx+Pctc(1)

    其中,Ea為系統(tǒng)總體能量,PTX為發(fā)送功率,ttx為發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)間,PRX為接收功率,trx為接收數(shù)據(jù)時(shí)間,Pc為狀態(tài)切換功率,tc為狀態(tài)切換時(shí)間。

    由此可見(jiàn),頻繁切換節(jié)點(diǎn)狀態(tài)會(huì)影響節(jié)點(diǎn)的能量損耗。匯聚節(jié)點(diǎn)的選取與更換頻率和算法直接影響WSN的整體性能、造成能量損耗不均勻。

    基于此,本系統(tǒng)針對(duì)目前WSN中間節(jié)點(diǎn)能量損耗大、節(jié)點(diǎn)能量損耗不均衡問(wèn)題,對(duì)當(dāng)前常見(jiàn)的WSN路由協(xié)議進(jìn)行研究分析,從以下兩個(gè)方面對(duì)異構(gòu)路由分簇算法-智能以太保護(hù)(Smart Ethernet Protection,SEP)進(jìn)行改進(jìn):

    (1)對(duì)簇頭選舉方式進(jìn)行改進(jìn),提出了最低能量輪換選舉算法,即降低因簇頭選舉頻率高而造成的能量浪費(fèi)。在保證簇頭最低能量的同時(shí),盡可能延長(zhǎng)當(dāng)選簇頭的時(shí)間。被輪換掉的簇頭在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)不會(huì)再被當(dāng)選,從而也保證了簇頭節(jié)點(diǎn)的能量補(bǔ)給。

    (2)對(duì)多跳機(jī)制進(jìn)行改進(jìn),提出了移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)。匯聚節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)路徑會(huì)根據(jù)信息采集量多少等情況進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化,減少了信息轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù),從而達(dá)到減少路由中能量損耗的目的。

    2? ? 異構(gòu)路由分簇算法-SEP

    低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)是針對(duì)同構(gòu)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)提出的自適應(yīng)分簇協(xié)議,使用該協(xié)議的前提是認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)都是同構(gòu)的,但在實(shí)際使用過(guò)程中,同構(gòu)只是一個(gè)理想狀態(tài)。因此,波士頓大學(xué)的Smaragdakis等提出了針對(duì)二級(jí)異構(gòu)節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)的SEP分簇路由協(xié)議[4]。

    SEP協(xié)議初始將網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)分為一級(jí)節(jié)點(diǎn)和二級(jí)節(jié)點(diǎn),兩級(jí)節(jié)點(diǎn)具有不同的初始能量,不同初始能量的節(jié)點(diǎn)被選舉為簇頭節(jié)點(diǎn)的概率和輪換周期都不相同。一級(jí)節(jié)點(diǎn)的選舉概率低,輪換周期長(zhǎng);二級(jí)節(jié)點(diǎn)的選舉概率高,輪換周期短。通過(guò)這種改進(jìn)方式,做到更大的能量均衡,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期[5]。

    3? ? 異構(gòu)路由分簇算法-SEP的改進(jìn)

    算法改進(jìn)原理與仿真如下:SEP協(xié)議適用于二級(jí)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò),但在實(shí)際使用過(guò)程中,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)能量可能是多級(jí)的,而且在使用過(guò)程中可能有新的節(jié)點(diǎn)加入。為了適應(yīng)更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò),本文對(duì)SEP協(xié)議進(jìn)行改進(jìn),在每一輪的簇頭選舉過(guò)程中,對(duì)所有節(jié)點(diǎn)的能量進(jìn)行計(jì)算,根據(jù)節(jié)點(diǎn)能量和總能量的比值,影響該節(jié)點(diǎn)被選為簇頭節(jié)點(diǎn)的概率,增加了系統(tǒng)的自適應(yīng)性,滿足多級(jí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型。

    改進(jìn)之后的SEP算法仿真結(jié)果如圖2—3所示。以下是選舉階段的算法步驟:

    (1)計(jì)算節(jié)點(diǎn)xi的當(dāng)前能量Ei和總能量Eall。

    (2)計(jì)算選取為簇頭的影響因子。

    (3)計(jì)算節(jié)點(diǎn)Xi被選為簇頭的概率:Pi=Si×Pav。

    (4)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的輪換周期:Ti=1/Pi。

    (5)判斷該節(jié)點(diǎn)是否到達(dá)論文周期,如果未到達(dá),則判斷Pi是否大于0.5,若是,則標(biāo)記為簇頭節(jié)點(diǎn),同時(shí)輪換數(shù)加1。

    4? ? 相關(guān)代碼

    for i=1:1:n

    if(S(i).E>0)

    temp_rand=rand;

    if ( (S(i).G)<=0)%如果該節(jié)點(diǎn)在候選集合中 保證前1/p輪該節(jié)點(diǎn)不是簇

    if( ( S(i).ENERGY==0 && ( temp_rand <= ( pnrm / ( 1 - pnrm * mod(r,round(1/pnrm)) )) ) )? )

    %如果節(jié)點(diǎn)為正常節(jié)點(diǎn)并且概率小于閾值

    countCHs=countCHs+1;%簇節(jié)點(diǎn)數(shù)+1? ? ? ? ? ? packets_TO_BS=packets_TO_BS+1;? ? ? ? ? ? PACKETS_TO_BS(r+1)=packets_TO_BS;

    S(i).type=C;%該節(jié)點(diǎn)類(lèi)型變?yōu)榇?/p>

    S(i).G=100;

    C(cluster).xd=S(i).xd;

    C(cluster).yd=S(i).yd;

    C(cluster).zd=S(i).zd;

    plot3(S(i).xd,S(i).yd,S(i).zd,k*);? ? ? ? ? ? distance=sqrt( (S(i).xd-(S(n+1).xd) )^2 + (S(i).yd-(S(n+1).yd) )^2+ (S(i).zd-(S(n+1).zd) )^2 );%到sink的距離? ? ? ? ? ? C(cluster).distance=distance;

    C(cluster).id=i;%表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)是簇

    X(cluster)=S(i).xd;

    Y(cluster)=S(i).yd;

    Z(cluster)=S(i).zd;

    cluster=cluster+1;%廣播自己成為簇頭。

    5? ? 結(jié)語(yǔ)

    本文實(shí)現(xiàn)了對(duì)SEP算法的改進(jìn),增強(qiáng)了系統(tǒng)的自適應(yīng)性。目前,我國(guó)的智能溫室控制系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)還需要一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)室內(nèi)環(huán)境控制算法存在較大的不足。在今后的工作中將進(jìn)一步研究相關(guān)算法,使智能溫室控制系統(tǒng)能夠滿足我國(guó)實(shí)際應(yīng)用的需要。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]蔣文賢,賴(lài)超.一種壓縮感知的異構(gòu)傳感網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2015(2):563-569.

    [2]徐新黎,呂琪.一種帶有能量自補(bǔ)給節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2017(1):134-137.

    [3]吳文平.面向精細(xì)化的WSN路由協(xié)議低功耗性能的分析[J].陰山學(xué)刊,2017(2):60-63.

    [4]陳韜.異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于能量均衡的分簇路由算法研究[D].杭州:杭州電子科技大學(xué),2018.

    [5]李一泓.基于能量異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由算法研究[D].南昌:南昌大學(xué),2016.

    Research on greenhouse intelligent monitoring system

    based on WSN routing algorithm optimization

    Qin Qin

    (Baoding University, Baoding 071000, China)

    Abstract:In this paper, the problems of convergence node or forwarding node energy loss and node energy loss imbalance in the application of wireless sensor network in greenhouse system are analyzed and studied, and several commonly used routing protocols of wireless sensor network are studied, and the heterogeneous routing clustering algorithm-SEP is improved. Through the improvement, the energy loss in routing can be reduced, and finally the energy loss in wireless sensor network system can be reduced, which provides a theoretical basis for the application of wireless sensor network in multi-greenhouse intelligent monitoring system.

    Key words:heterogeneous routing clustering algorithm; smart Ethernet protection; wireless sensor network; energy loss; multi-greenhouse intelligent monitoring

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