基于混合蒙特卡羅算法的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法研究

李隘優(yōu)

( 閩西職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 福建 龍巖 364021 )

0 引言

動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)是一種新型的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，它可以有效地提高信息的傳輸和均衡控制能力[1-2].目前，許多學(xué)者對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，并取得了一些成果.例如：文獻(xiàn)[3]提出了一種基于蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法，該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)，但其信息轉(zhuǎn)發(fā)能力較差.文獻(xiàn)[4]提出了一種基于能量優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分簇目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的跟蹤監(jiān)測(cè)方法，該方法通過能量信息可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的跟蹤監(jiān)測(cè)，但存在操作過程復(fù)雜的問題.針對(duì)文獻(xiàn)[3]與文獻(xiàn)[4]中方法存在的問題，本文提出一種基于混合蒙特卡羅算法的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法,并通過仿真對(duì)該方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證.

1 節(jié)點(diǎn)定位部署和路由探測(cè)算法

1.1 隱式節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)定位部署模型

本文采用分組鏈路轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議構(gòu)建動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署模型，并結(jié)合動(dòng)態(tài)路徑搜索方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的路徑尋優(yōu)控制，以此提高動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的隱式節(jié)點(diǎn)挖掘和定位檢測(cè)能力.動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的無線傳感節(jié)點(diǎn)采用均勻陣列部署.假設(shè)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)通過線列分布的形式部署在一個(gè)M的正方形區(qū)域，如圖1所示.

圖1 節(jié)點(diǎn)的部署結(jié)構(gòu)模型

圖1中，動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的路徑相鄰節(jié)點(diǎn)的置換帶寬為Ts=NfTf.利用IEE 802.15.4 MAC路由協(xié)議對(duì)節(jié)點(diǎn)的分布式進(jìn)行調(diào)度，可得節(jié)點(diǎn)的初始帶寬，為：

(1)

ERX(L)=LEelect.

(2)

其中Eelect表示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的能量開銷.本文采用全網(wǎng)能量均衡控制的方法獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的能量開銷，以節(jié)點(diǎn)的初始帶寬為依據(jù)建立傳感節(jié)點(diǎn)分簇調(diào)度模型.傳感節(jié)點(diǎn)的分簇調(diào)度模型為：

(3)

當(dāng)滿足cjTc

(4)

其中bj為動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中無線傳器節(jié)點(diǎn)的信道損耗，Ts為路徑相鄰節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)連通時(shí)間，Tf為節(jié)點(diǎn)的輸出鏈路.以信道沖擊響應(yīng)為基礎(chǔ)，依據(jù)傳輸時(shí)延控制對(duì)串行鏈路進(jìn)行控制，可得相鄰節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)，為：

PAOMDV=(1-Pd)2·

{1-[1-(1-Pe)n(1-Pd)n-1]m}.

(5)

根據(jù)上述分析，結(jié)合自適應(yīng)鏈路轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議對(duì)網(wǎng)絡(luò)的路由探測(cè)進(jìn)行設(shè)計(jì)，以此構(gòu)建動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的隱式節(jié)點(diǎn)路由均衡控制模型[5].

1.2 路由探測(cè)設(shè)計(jì)

利用路由探測(cè)算法計(jì)算傳輸路徑中相鄰節(jié)點(diǎn)的耗能，由此得到的動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)圖拓?fù)渲械逆溌吩鲆鏋?/p>

(6)

在線性均衡控制協(xié)議下，動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)簇頭節(jié)點(diǎn)的輸出路徑偏移矢量為

(7)

在路由分簇模型的控制下，動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的隱式節(jié)點(diǎn)A向Source節(jié)點(diǎn)S發(fā)送數(shù)據(jù)包時(shí)，簇頭節(jié)點(diǎn)的最大跳數(shù)為

Eco m m=ETX+ERX,

(8)

其中ETX表示隱式節(jié)點(diǎn)的時(shí)間消耗，ERX表示初始功耗損耗.本文采用分組協(xié)議實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)傳輸路由設(shè)計(jì)，如圖2所示.

圖2 動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)傳輸路由設(shè)計(jì)

2 隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)優(yōu)化

2.1 信道均衡控制

隱式節(jié)點(diǎn)的路由均衡控制輸出為

tDATA+SIFS+tT-start).

(9)

利用混合蒙特卡羅算法計(jì)算無線傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，其轉(zhuǎn)發(fā)成功的概率為

LACK+PR-starttR-start+PT-starttT-start.

(10)

設(shè)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的隱式節(jié)點(diǎn)向Sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)的幀頭長度為h， 動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的路由節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的到達(dá)率為xiri(x).采用分組協(xié)議傳輸策略計(jì)算節(jié)點(diǎn)的輸出功率的損失，為:

LACK)+2(PT-starttT-start+PR-starttR-start)=

k1(LDATA+LACK)+2k2，

(11)

其中：

k2=PT-starttT-start+PR-starttR-start.

在全網(wǎng)功耗均衡控制下，對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè).在不定開銷模型下，動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)輸出占空比為

(12)

利用混合蒙特卡羅算法提取隱式節(jié)點(diǎn)輸出信息的關(guān)聯(lián)特征量，得到隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)的路由動(dòng)態(tài)分簇方程：

(13)

由方程(13)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)路由分簇模型進(jìn)行信道均衡控制.

2.2 混合蒙特卡洛算法及監(jiān)測(cè)優(yōu)化

通過構(gòu)建動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)路由的均衡控制模型，可獲得隱式節(jié)點(diǎn)輸出信息的關(guān)聯(lián)特征量[6].對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的無線傳感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行低功耗調(diào)度處理，可得到傳感網(wǎng)絡(luò)的混合蒙特卡洛濾波函數(shù)：

采用動(dòng)態(tài)均衡控制方法對(duì)動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)路徑的相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行置換，得到隱式節(jié)點(diǎn)i的鄰居變化率定義：

Δt=t-told.

(14)

采用動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中的路徑相鄰節(jié)點(diǎn)對(duì)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)i進(jìn)行置換，其置換的時(shí)間間隔為：

N·PT-starttT-start+ETX，

其中N為最優(yōu)子節(jié)點(diǎn)數(shù).令路徑相鄰節(jié)點(diǎn)置換鏈路W(p)=GTp2-Cp+αT， 于是可得隱式節(jié)點(diǎn)分簇調(diào)度的代價(jià)函數(shù)：

tco m m=DIFS+tbackoff+tDATA+SIFS+

tACK+tT-start；

tbackoff=CR×tslot, 0≤CR≤CW.

動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的根節(jié)點(diǎn)A和路徑相鄰節(jié)點(diǎn)B的分組轉(zhuǎn)發(fā)控制特征量為W(p).由于動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)配置輸出需滿足動(dòng)態(tài)性要求，因此本文設(shè)定隨機(jī)采樣區(qū)間為p∈[0,1]， 并對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行如下監(jiān)測(cè)：

根據(jù)上述步驟，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)信息的監(jiān)測(cè).

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)以400 m*400 m二維平面作為動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分布區(qū)域.動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)的信息采集幅值為12 V，相似度特征系數(shù)為1.24；動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)中，無Sink節(jié)點(diǎn)的初始覆蓋半徑為12 m，有損功耗為Pe=0.03；檢測(cè)統(tǒng)計(jì)特征值Pd=0.024；網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)某跏紩r(shí)延為0.26 s，負(fù)載為2 400 Kb/s.其他參數(shù)如表1所示.

表1 仿真參數(shù)

根據(jù)上述無線傳感器節(jié)點(diǎn)參數(shù)的設(shè)定，進(jìn)行動(dòng)態(tài)分簇傳感網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)，得到圖3所示的隱式節(jié)點(diǎn)的定位檢測(cè)結(jié)果.根據(jù)該定位結(jié)果，利用混合蒙特卡羅算法進(jìn)行特征檢測(cè)和信息提取，并分析網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的規(guī)則性特征量，得到節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)曲線，如圖4所示.

圖3 隱式節(jié)點(diǎn)定位檢測(cè)輸出

圖4 網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)輸出曲線

圖4中，實(shí)線代表本文方法的動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)輸出曲線，虛線代表實(shí)際的動(dòng)態(tài)跟蹤監(jiān)測(cè)輸出曲線.分析圖4得知，本文方法的監(jiān)測(cè)曲線與實(shí)際的監(jiān)測(cè)曲線基本接近，表明本文方法的動(dòng)態(tài)跟蹤網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)性能較好.

不同方法測(cè)試所得的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)丟包率如圖5所示.由圖5得知，本文方法的最高丟包率僅為0.05，而蟻群算法和PEAS算法的最高丟包率分別為0.29和0.48，這說明本文方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)效果優(yōu)于蟻群算法與PEAS算法.

圖5 不同方法的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)丟包率

4 結(jié)語

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，本文提出的基于混合蒙特卡羅算法的網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)方法，其最高丟包率僅為0.05，低于蟻群算法(0.29)與PEAS算法(0.48)，說明本文方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)的輸出控制性能較好，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.今后我們將研究進(jìn)一步縮短網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)時(shí)間的方法，以提高監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)隱式節(jié)點(diǎn)的效率.