一種移動無線傳感網(wǎng)的移動感知數(shù)據(jù)路由算法

盧允偉 程杰 萬錦昊 陳友榮

摘? 要：為了克服稀疏移動無線傳感網(wǎng)下節(jié)點移動導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)分裂和提高數(shù)據(jù)傳輸效率，提出一種移動無線傳感網(wǎng)的移動感知數(shù)據(jù)路由算法。在MSDR中，提出移動傳感節(jié)點的路由期望值計算公式和匯聚樹構(gòu)建方法。如果移動傳感節(jié)點尋找到Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸路徑時，將數(shù)據(jù)通過多跳的方式發(fā)送給Sink節(jié)點，否則分析存在的兩種情況（是否獲知Sink節(jié)點位置），提出不同的傳輸權(quán)值計算公式和中繼其他傳感節(jié)點數(shù)據(jù)的方法。仿真結(jié)果表明：MSDR可提高Sink節(jié)點數(shù)據(jù)接收率，降低節(jié)點平均能耗和節(jié)點剩余能量方差。在一定條件下，MSDR比GPSR、AODV-M和RASeR更優(yōu)。

關(guān)鍵詞：移動無線傳感網(wǎng);傳感節(jié)點;移動感知;數(shù)據(jù)路由

中圖分類號：TN929.5;TP212.9? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）15-0172-05

Mobile Sensing Data Routing Algorithm for Mobile Wireless Sensor Networks

LU Yunwei1，CHENG Jie1，WAN Jinhao2，CHEN Yourong2

（1.Zhejiang College of Construction，Hangzhou? 311231，China;

2.College of Information Science and Technology，Zhejiang Shuren University，Hangzhou? 310015，China）

Abstract：In order to overcome the network splitting caused by node movement in sparse mobile wireless sensor networks and improve data transmission efficiency，a mobile sensing data routing algorithm （MSDR） for mobile wireless sensor networks is proposed. In MSDR，a formula for calculating the expected routing value of mobile sensor nodes and a method for constructing aggregation tree are proposed. If the mobile sensor node finds the data transmission path of the Sink node，it sends the data to the Sink node through multi-hop way. Otherwise，it analyses the two existing situations （whether the location of the Sink node is known），and proposes different transmission weight calculation formulas and methods of relaying the data of other sensor nodes. The simulation results show that MSDR can improve the data receiving rate of Sink nodes，reduce the average energy consumption and residual energy variance of nodes. Under certain conditions，MSDR is better than GPSR，AODV-M and RASeR.

Keywords：mobile wireless sensor networks;sensor nodes;mobile perception;data routing

0? 引? 言

在移動無線傳感網(wǎng)（Mobile Wireless Sensor Networks，MWSNs）中，傳感節(jié)點體積小，具有有限的板上存儲、處理、功率和通信能力。因此需要考慮其節(jié)點功率、網(wǎng)絡(luò)生存時間和數(shù)據(jù)傳輸率等方面的性能，進行設(shè)備資源的統(tǒng)一規(guī)劃。其中，路由是降低通信能耗和延長網(wǎng)絡(luò)生存時間的有效方法之一[1]。因此，一些學(xué)者研究移動無線傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)路由算法，并取得一定的成果。如文獻[2]考慮將路由與貪婪算法相結(jié)合，提出貪婪周邊無狀態(tài)路由算法（Greedy Perimeter Stateless Routing，GPSR）。文獻[3]在無線自組網(wǎng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合無線自組網(wǎng)按需平面距離向量路由協(xié)議（Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing，AODV），提出了一種基于AOVD鏈路長度平方差最小和的路由算法（AODV-minimum sum of squared differences of link lengths，AODV-M）。該算法在獲得兩個節(jié)點的速度和位置信息的基礎(chǔ)上，計算鏈路斷裂時間，同時計算結(jié)合鏈路長度、鏈路閾值和移動性的鏈路權(quán)值，并直接選擇權(quán)值最小的節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。文獻[4]提出一種魯棒的Ad-hoc傳感路由協(xié)議（Robust Ad-hoc Sensor Routing protocol，RASeR）。在RASeR算法中，計算到Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸跳數(shù)，并作為自身節(jié)點的權(quán)重，從周圍鄰居節(jié)點中選擇不高于其權(quán)重的節(jié)點作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。文獻[5]結(jié)合LEACH和LEACH-M的優(yōu)點，提出一種移動傳感網(wǎng)的路由算法，但是沒有考慮由于節(jié)點移動所引起的網(wǎng)絡(luò)分裂，因此這些算法不能有效應(yīng)用在稀疏網(wǎng)絡(luò)。文獻[6]考慮節(jié)點移動過程的狀態(tài)，提出一種負載平衡的路由算法，雖然考慮到稀疏網(wǎng)絡(luò)，采用機會路由方式轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，但是到Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸存在盲目性，傳輸性能較差。

綜上所述，目前較多移動無線傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)路由算法考慮監(jiān)測區(qū)域內(nèi)存在較多傳感節(jié)點，但是沒有考慮節(jié)點移動導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)分裂，且提高了算法應(yīng)用的硬件成本。一些適用于稀疏網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)路由算法存在數(shù)據(jù)傳輸?shù)拿つ啃?，傳輸性能較差。因此在上述文獻的基礎(chǔ)上，為降低系統(tǒng)的硬件成本，考慮監(jiān)測區(qū)域內(nèi)存在一定量的移動傳感節(jié)點，提出一種移動無線傳感網(wǎng)的移動感知數(shù)據(jù)路由算法（Mobile Sensing Data Routing Algorithm For Mobile Wireless Sensor Networks，MSDR）。該算法意在處理移動傳感節(jié)點的數(shù)據(jù)上傳問題，從而提高Sink節(jié)點數(shù)據(jù)接收率，降低節(jié)點平均能耗和節(jié)點剩余能量方差。

1? 算法原理

在MSDR中，假設(shè)：

（1）在一個平面無線傳感網(wǎng)中，投放兩類節(jié)點。一種是可以移動的傳感節(jié)點，另一種是位置固定不變的Sink節(jié)點。

（2）傳感節(jié)點具有相同的感知覆蓋半徑、通信半徑和初始能量。

（3）在自身位置獲取方面，傳感節(jié)點可借助于定位設(shè)備或其他定位算法。

（4）傳感節(jié)點的初始能量有限。當(dāng)傳感節(jié)點的能量耗盡時，則進入失效狀態(tài)。由于Sink節(jié)點的初始能量較大，在網(wǎng)絡(luò)運行中存活時間較大，因此在有限的網(wǎng)絡(luò)生存時間內(nèi)，Sink節(jié)點能量無限。

（5）移動的傳感節(jié)點有能力運動到所在監(jiān)測區(qū)域的任何位置。

如圖1所示，可獲取自身位置的移動傳感節(jié)點無序投放在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)。當(dāng)開始工作時，移動傳感節(jié)點開始無序運動，并在其運動過程中收集自身位置信息。在數(shù)據(jù)傳輸方面分成兩種情況，若移動傳感節(jié)點已經(jīng)找到往Sink節(jié)點的發(fā)送數(shù)據(jù)路徑時，則直接采用多跳的方法發(fā)送數(shù)據(jù)。但若沒有找到的情況下，則開始計算權(quán)值，選擇將數(shù)據(jù)發(fā)送給權(quán)值最高的傳感節(jié)點。目前MSDR仍存在兩個急待解決的問題：一是如果移動傳感節(jié)點在Sink節(jié)點的附近，如何根據(jù)Sink節(jié)點和其附近的移動傳感節(jié)點，完成到Sink節(jié)點的匯聚樹的構(gòu)建任務(wù)。二是當(dāng)傳感節(jié)點沒有到Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸路徑，分析存在的兩種情況（是否獲知數(shù)據(jù)匯聚站位置），如何提出不同的傳輸權(quán)值計算公式和中繼其他傳感節(jié)點的方法，從而提高傳感節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸率。這兩個問題的具體解決如下。

1.1? 匯聚樹構(gòu)建

節(jié)點在大規(guī)模的投放之后，Sink節(jié)點能自行廣播節(jié)點本身ID、所處的位置等信息。此外，傳感節(jié)點可自行尋找往Sink節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)的路線。若路線在一定范圍內(nèi)，傳感節(jié)點主動接收Sink節(jié)點廣播的信息來完成鏈路權(quán)值的計算和設(shè)置，同時將周圍節(jié)點信息作統(tǒng)一記錄，并廣播節(jié)點本身ID、本身所處方位、Sink節(jié)所處位置等信息[7]。鏈路權(quán)值計算如下：

Ris=wis=2gisEelec+gisεfsdis2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

其中，Ris表示在網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點i進行數(shù)據(jù)上傳的路由權(quán)值，wis表示在網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點i根據(jù)其到Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)上傳路線所計算的鏈路權(quán)值，dis表示網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點i到Sink節(jié)點所處實際位置的間距，gis表示網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點i沿著數(shù)據(jù)上傳路線往Sink節(jié)點一共上傳的數(shù)據(jù)總和，Eelec表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點完成單位數(shù)據(jù)的收發(fā)時所消耗的能量值，εfs表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點對信號進行單位放大時所消耗的能量值。

在網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)傳感節(jié)點采集到附近傳感節(jié)點所發(fā)送的信息后，則按式（2）計算出到這附近傳感節(jié)點的鏈路權(quán)值，同時按式（3）開始計算，若選擇這附近傳感節(jié)點作為父節(jié)點的路由期望值，并且將此信息記錄在節(jié)點內(nèi)部的表格中。

wij=[2gijEelec+gijεfsdij2][dis]? ? ? ? ? ? ?（2）

Rij=wij+Rj? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

其中，wij表示在網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點i到其附近傳感節(jié)點j的鏈路權(quán)值，dij表示在網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點i到其附近傳感節(jié)點j所處實際位置的間距，gij表示網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點i上傳給附近傳感節(jié)點j的數(shù)據(jù)總和，Ere（j）表示網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點j完成當(dāng)前數(shù)據(jù)上傳后所剩下的能量值，y1表示在傳輸數(shù)據(jù)過程中能量消耗的使用系數(shù)，y2表示傳輸數(shù)據(jù)成功后剩下能量的使用系數(shù)，y3表示到Sink節(jié)點所處實際位置的間距使用系數(shù)，這三者的關(guān)系為y1+y2+y3=1。Rij表示網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點i選擇其附近傳感節(jié)點作為父節(jié)點時所計算出的路由期望值，Rj表示網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點j的路由權(quán)值。如果網(wǎng)絡(luò)中某一個傳感節(jié)點可以從附近的節(jié)點或Sink節(jié)點接收信息分組，發(fā)現(xiàn)存在到Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸路線，并且將其自身的權(quán)重設(shè)置為1。若在傳輸數(shù)據(jù)時，查詢附近節(jié)點信息表中是否有Sink節(jié)點，根據(jù)結(jié)果分成以下兩種情況：如果有Sink節(jié)點信息，選擇向Sink節(jié)點發(fā)送請求信息，并在Sink節(jié)點響應(yīng)后立即開始數(shù)據(jù)傳輸;否則，在附近節(jié)點信息表中選擇能夠達到預(yù)期路由值的節(jié)點作為父節(jié)點，同樣開始發(fā)送請求信息，并在收到應(yīng)答后開始數(shù)據(jù)傳輸。

1.2? 機會路由

考慮實現(xiàn)過程中會出現(xiàn)傳感節(jié)點未收到Sink節(jié)點或附近傳感節(jié)點的路由信息的現(xiàn)象，意味著該節(jié)點不能查找往Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸路線。一旦出現(xiàn)，則采用基于傳輸權(quán)值的機會路由算法，即節(jié)點在運動中，不斷發(fā)送廣播發(fā)現(xiàn)包，且接收附近傳感節(jié)點的路由信息。通過與鄰居傳感節(jié)點的信息交換，計算自身的傳輸權(quán)值。具體傳輸權(quán)值的計算方法如下：根據(jù)存在的兩種情況，計算自身的傳輸權(quán)值。一種是當(dāng)傳感節(jié)點未獲知Sink節(jié)點的位置坐標(biāo)時，直接根據(jù)存儲空間的狀態(tài)和隨機值計算傳輸權(quán)值。計算公式如下：

Pit=e? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

其中，Pit表示傳感節(jié)點i在t時將數(shù)據(jù)成功傳輸給Sink節(jié)點的權(quán)值，k1表示初始參數(shù)，k2表示存儲容量參數(shù)，Di表示傳感節(jié)點i的空閑存儲空間，Dmax表示傳感節(jié)點的最大存儲空間。另一種是通過數(shù)據(jù)通信，獲知Sink節(jié)點的位置坐標(biāo)，根據(jù)到Sink節(jié)點的距離和移動方向計算傳輸權(quán)值，具體公式如下：

Pit=e? ? ? ? ? ? ?（5）

其中，（xit，yit）表示時刻t時傳感節(jié)點i的位置坐標(biāo)，（xs，ys）表示Sink節(jié)點的位置坐標(biāo)，dmax表示Sink節(jié)點到監(jiān)測區(qū)域邊界的最大距離，k3表示存儲容量參數(shù)，k4表示傳感節(jié)點到Sink節(jié)點的距離參數(shù)，k5表示移動方向參數(shù)，且k3+k4+k5=1，s5表示移動方向指示符號，s5=0表示傳感節(jié)點移動靠近Sink節(jié)點，否則s5=1表示傳感節(jié)點移動遠離Sink節(jié)點。

s5=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（6）

其中，θ表示傳感節(jié)點移動方向與傳感節(jié)點到Sink節(jié)點的有向線段的夾角。若附近節(jié)點同樣未能找到往Sink節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)的路線時，兩個節(jié)點之間相互自身傳輸權(quán)值，將數(shù)據(jù)從低傳輸權(quán)值的節(jié)點往高傳輸權(quán)值的節(jié)點發(fā)送。

2? 算法仿真

2.1? 仿真參數(shù)選擇

考慮在實際應(yīng)用時，路由信息、路由發(fā)送等信息的傳輸占總傳輸中的很少一部分，并且當(dāng)數(shù)據(jù)計算時的能量消耗較少。因此，在仿真過程中只考慮無線傳感網(wǎng)感知數(shù)據(jù)的無線通信時的能量消耗。同時在傳輸過程中，未獲知Sink節(jié)點的移動傳感節(jié)點處在節(jié)點稀疏分布的位置，數(shù)據(jù)傳輸存在盲目性，其數(shù)據(jù)傳輸權(quán)值不宜過大，因此根據(jù)機會路由的特性，令獲知Sink節(jié)點的移動傳感節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸權(quán)值最小值應(yīng)等于未知Sink節(jié)點的移動傳感節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸權(quán)值的最大值，即式（5）的最小值等于式（4）的最大值，則：

max{-k1-k2（Di/Dmax）}=-k1=min{-k3（Di/Dmax）-k4? /dmax-s5k4}=-k3-k4-k5=-1? ? ? ?（7）

從式（7）中可得k1=1，同時式（4）的最小值為e，

當(dāng)k2取大于2的值時，數(shù)據(jù)傳輸權(quán)值pit小于4.9%，考慮到k2的增加只是較少降低pit的值，因此k2=2。按照上述分析，選擇在仿真區(qū)域內(nèi)隨機均勻分布的傳感節(jié)點，假設(shè)所有傳感節(jié)點隨機運動，而Sink節(jié)點放置在監(jiān)測區(qū)域的中央，同時按如表1所示的參數(shù)進行仿真實驗，最終得到Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)接收率，節(jié)點平均能量消耗、節(jié)點剩余能量方差、節(jié)點剩余數(shù)據(jù)量方差、節(jié)點平均丟包率和數(shù)據(jù)包平均跳數(shù)。

2.2? 仿真結(jié)果分析

選擇節(jié)點數(shù)量為30，節(jié)點移動速度分別為10m/s、15 m/s、20m/s、25m/s、30m/s，然后結(jié)合表1中參數(shù)，運行GPSR、AODV-M、RASeR和MSDR算法，計算各個算法的性能參數(shù)。

如圖2所示，不管節(jié)點移動速率如何變化，MSDR的Sink節(jié)點數(shù)據(jù)接收率始終高于GPSR、AODV-M和RASeR。RASeR的Sink節(jié)點數(shù)據(jù)接收率低于MSDR但高于GPSR和AODV-M。其主要原因是MSDR的算法運用匯聚樹構(gòu)建方法，這能協(xié)助Sink節(jié)點加快收集其附近傳感節(jié)點的數(shù)據(jù)信息。而且該算法運用機會路由算法提高孤立傳感節(jié)點的數(shù)據(jù)上傳效率，最終使得Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)收集效率提高。而RASeR依靠路徑總長度選擇傳輸路徑。雖然根據(jù)路徑總長度能夠有效傳輸存在到Sink節(jié)點傳輸路徑的節(jié)點數(shù)據(jù)，但是在稀疏網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，該算法較少考慮由于網(wǎng)絡(luò)分裂而引起的數(shù)據(jù)傳輸異常情況，沒有考慮孤立節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸?shù)膯栴}。GPSR采用歐式距離作為權(quán)值，但是在拓撲結(jié)構(gòu)變化快速且節(jié)點較少的移動稀疏無線傳感網(wǎng)中，僅根據(jù)歐式距離進行數(shù)據(jù)路由會造成路由選擇的盲目和單一。AODV-M考慮鏈路過長引起的能量損耗，利用較近節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸替代長距離的數(shù)據(jù)傳輸，但是在稀疏網(wǎng)絡(luò)條件下，節(jié)點之間間隔較遠，選擇較近節(jié)點作為父節(jié)點容易造成數(shù)據(jù)的丟包，因此其Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)接收率最低。

如圖3所示，在平均節(jié)點丟包率方面，AODV-M表現(xiàn)最差且MSDR的表現(xiàn)優(yōu)于GPSR、AODV-M和RASeR。這是因為：MSDR考慮了剩余能量和到Sink節(jié)點的距離，將數(shù)據(jù)分流到其他傳感節(jié)點，同時MSDR考慮機會路由機制，孤立節(jié)點將數(shù)據(jù)發(fā)送給更有可能連入?yún)R聚樹的移動傳感節(jié)點，一定程度上避免了因網(wǎng)絡(luò)分裂而引起孤立節(jié)點的數(shù)據(jù)丟包，從而降低了節(jié)點平均丟包率。

如圖4所示，在節(jié)點平均能耗方面，MSDR的表現(xiàn)情況同樣優(yōu)于GPSR、AODV-M和RASeR。這是因為：MSDR在匯聚樹的構(gòu)建中，考慮節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸能耗、距離和節(jié)點的剩余能量，在數(shù)據(jù)傳輸過程中不時重新選擇剩余能量較高的節(jié)點為新的父節(jié)點。但GPSR算法更偏向于選擇離Sink節(jié)點最近的節(jié)點，而RASeR算法則偏向于選擇傳送距離長的附近節(jié)點。因此，GPSR和RASeR算法在剩余能量方面都沒有考慮，最終導(dǎo)致它們能量消耗較高。此外，在AODV-M算法中，部分節(jié)點進行較多的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，最終導(dǎo)致其消耗較多能量。因此，MSDR在數(shù)據(jù)傳輸時既考慮剩余能量的影響也考慮了數(shù)據(jù)包傳輸時效的問題，其節(jié)點平均能耗最少。

如圖5所示，在節(jié)點剩余能量方差方面，MSDR的節(jié)點剩余能量方差始終低于GPSR、AODV-M和RASeR。其主要原因是在MSDR算法中，傳感節(jié)點在選擇父節(jié)點時將剩余能量的高低作為選擇的標(biāo)準(zhǔn)之一。

因此，MSDR能夠均衡各個節(jié)點之間的剩余能量。GPSR、AODV-M和RASeR沒有考慮剩余能量，鏈路結(jié)構(gòu)比較單一，容易造成節(jié)點的能量消耗過多，從而影響了節(jié)點剩余能量方差。

3? 結(jié)? 論

首先，對算法MSDR的原理進行介紹。其次，提出匯聚樹的建立方法，即給出在Sink節(jié)點單跳通信范圍內(nèi)傳感節(jié)點的路由期望值計算公式和其他移動傳感節(jié)點之間的路由期望值計算公式，并根據(jù)路由期望值構(gòu)建匯聚樹。再次，提出機會路由方法，即給出已知Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸權(quán)值計算公式和未知Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸權(quán)值計算公式，并根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸權(quán)值選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)。最后，在算法仿真環(huán)節(jié)，在多個方面對比GPSR、AODV-M、RASeR和MSDR四種算法。

總之，不管節(jié)點移動速率如何變化，相比GPSR、AODV-M和RASeR，MSDR提高了Sink節(jié)點的數(shù)據(jù)接收率，降低了節(jié)點平均能耗和節(jié)點剩余能量方差。但是MSDR主要考慮節(jié)點隨機移動，沒有考慮節(jié)點其他移動方式，因此下一個階段目標(biāo)是研究權(quán)衡區(qū)域覆蓋和數(shù)據(jù)傳輸率的節(jié)點移動路徑選擇和數(shù)據(jù)路由算法。

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作者簡介：盧允偉（1975-），男，漢族，浙江東陽人，教育技術(shù)中心教師，講師，工程碩士，本科，研究方向：無線傳感網(wǎng)、計算機應(yīng)用和物聯(lián)網(wǎng)。