WSNs中基于無(wú)人機(jī)的數(shù)據(jù)收集算法*

馮夢(mèng)清

(鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院， 鄭州 451150)

0 引言

無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)[1-2]由多個(gè)微型、低功耗的傳感節(jié)點(diǎn)組成，通過(guò)將這些傳感節(jié)點(diǎn)部署于興趣區(qū)域，監(jiān)測(cè)異常事件或感測(cè)區(qū)域環(huán)境數(shù)據(jù)。一旦獲取了數(shù)據(jù)，節(jié)點(diǎn)將這些數(shù)據(jù)傳輸至信宿(base station,BS)。

一般而言，節(jié)點(diǎn)大都是由電池供電。當(dāng)電池用盡，通常不便于給節(jié)點(diǎn)替換電池；而一旦電量用盡，節(jié)點(diǎn)就無(wú)法繼續(xù)工作，限制了WSNs壽命。因此，有效地利用節(jié)點(diǎn)能量[2-3]，提高能量效率是延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命的關(guān)鍵。

近期，基于UAV的WSNs系統(tǒng)受到廣泛關(guān)注。將UAV作為移動(dòng)信宿，存在多個(gè)優(yōu)勢(shì)：1)UAV處于上空，使節(jié)點(diǎn)至UAV的鏈路容易形成視距環(huán)境; 2)由于UAV可以移動(dòng)，可以縮短節(jié)點(diǎn)向信宿傳輸路徑，有利于減少能量消耗[4]。在UAV-WSNs中，引用休眠和活動(dòng)機(jī)制能夠進(jìn)一步減少節(jié)點(diǎn)能耗[5]。節(jié)點(diǎn)默認(rèn)為休眠狀態(tài)，當(dāng)收到來(lái)自高于預(yù)定閾值的beacon信號(hào)就進(jìn)入活動(dòng)狀態(tài)。完成了工作后，仍進(jìn)入休眠狀態(tài)。然而，在UAV-WSNs中，由于傳感節(jié)點(diǎn)與移動(dòng)UAV間的無(wú)線信道呈動(dòng)態(tài)變化，降低了數(shù)據(jù)包傳遞率[6]。據(jù)此，應(yīng)合適地部署UAV，使處于活動(dòng)狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)能夠以高的數(shù)據(jù)包傳遞率傳輸數(shù)據(jù)。

為此，針對(duì)UAV-WSNs網(wǎng)絡(luò)，提出基于旋轉(zhuǎn)角度多址接入的數(shù)據(jù)收集(RADM-DC)算法。RADM-DC算法通過(guò)給UAV-BS安裝天線陣列，形成扇形覆蓋區(qū)域，并旋轉(zhuǎn)，進(jìn)而形成多個(gè)虛擬扇形。同時(shí)，依據(jù)節(jié)點(diǎn)的信道條件，動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析了RADM-DC算法在降低能耗、控制數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延方面的性能。

1 RADM-DC算法

1.1 約束條件

考慮基于UAV-BS的WSNs系統(tǒng)，如圖1所示。UAV收集網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。N個(gè)節(jié)點(diǎn)分布監(jiān)測(cè)區(qū)域l1×l2內(nèi)。令節(jié)點(diǎn)集ψ={S1,S2,…,SN}。用矢量wk=(xk,yk)表示第k個(gè)節(jié)點(diǎn)Sk的位置，且k=1,2,…,N。

傳感節(jié)點(diǎn)引用全向天線收發(fā)數(shù)據(jù)。同時(shí)，引用文獻(xiàn)[5]的節(jié)點(diǎn)休眠和活動(dòng)機(jī)制。節(jié)點(diǎn)默認(rèn)為休眠狀態(tài)，當(dāng)從UAV接收的信號(hào)高于預(yù)定閾值，節(jié)點(diǎn)就進(jìn)入活動(dòng)狀態(tài)，成為活動(dòng)節(jié)點(diǎn)。如圖1所示，將UAV-BS覆蓋的區(qū)域劃分為多個(gè)虛擬的扇形區(qū)域。UAV-BS旋轉(zhuǎn)其覆蓋角度。在其覆蓋內(nèi)的節(jié)點(diǎn)，它就將數(shù)據(jù)傳輸至UAV-BS，否則節(jié)點(diǎn)就保持休眠狀態(tài)。

圖1 虛擬的扇形區(qū)域

1.2 信道模型

用自由空間的路徑損耗模型表述傳感節(jié)點(diǎn)與UAV間通信。令Lk表示傳感節(jié)點(diǎn)Sk與UAV間的通信鏈路模型：

(1)

式中：fc為載波頻率，單位為Hz；c為光速，單位m/s；dk表示節(jié)點(diǎn)Sk與UAV間的距離，其表達(dá)式為：

(2)

式中：wUAV、HUAV分別表示UAV的二維空間位置、高度。令ψk表示正態(tài)對(duì)數(shù)分布的衰落[7],其定義為：

(3)

圖2 UAV與節(jié)點(diǎn)間的空間示意圖

UAV裝備了均勻的線性天線陣列，天線數(shù)為m。天線間的間隔為Δ。依據(jù)式(4)，可計(jì)算來(lái)自節(jié)點(diǎn)Sk傳輸?shù)男盘?hào)的天線增益GR,k:

(4)

式中：φk表示信號(hào)到達(dá)方向(direction of arrival, DoA)[8]。而g(θk,φk)表示單付天線的天線指向性，其定義如式(5)所示：

(5)

由式(5)可知，當(dāng)θk=π/2時(shí)，g(θk,φk)值最大。但是，實(shí)際環(huán)境中無(wú)法滿足θk=π/2。為此，給單付天線設(shè)置一定的傾斜角θtilt。

(6)

將式(6)代入式(4)和式(5)可得：

(7)

(8)

最后，依據(jù)式(9)計(jì)算UAV與節(jié)點(diǎn)間信道增益hk為：

(9)

式中：GT表示節(jié)點(diǎn)Sk的發(fā)射天線增益，而ψk=10φk,dB/10。

1.3 UAV旋轉(zhuǎn)角度

為了使網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)能獲取給UAV傳輸數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)，UAV以旋轉(zhuǎn)角度θRT∈{0,2π}將整個(gè)區(qū)域劃分為多個(gè)虛擬的扇形區(qū)。在每個(gè)扇形區(qū)持續(xù)的時(shí)間Tsec為：

(10)

式中：TRound表示每一輪時(shí)延，即UAV旋轉(zhuǎn)一周所持續(xù)的時(shí)間；J=2π/θRT為扇形數(shù)。

Tsec對(duì)系統(tǒng)性能有重要影響。若Tsec過(guò)長(zhǎng)，則該扇形區(qū)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)向UAV傳輸數(shù)據(jù)的概率就增加[9]。但這必然延長(zhǎng)了不在該扇形區(qū)節(jié)點(diǎn)向UAV傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)延。不采用固定的Tsec，而是依據(jù)扇形內(nèi)節(jié)點(diǎn)密度調(diào)整時(shí)間。即節(jié)點(diǎn)密度越高，時(shí)間就越長(zhǎng)，反之，就縮短時(shí)間，如式(11)所示：

(11)

式中：Tsec,j表示UAV在第j個(gè)虛擬扇形區(qū)停留的時(shí)間；Mj表示第j個(gè)虛擬扇形區(qū)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

采用虛擬扇形區(qū)域，降低了多個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)包的傳遞率。此外，相比于整個(gè)通信區(qū)域，虛擬扇形區(qū)更窄，這就提高了每個(gè)活動(dòng)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)周圍節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的概率[10]。原因在于：在更窄區(qū)域，節(jié)點(diǎn)相距更近，更容易檢測(cè)。此外，UAV采用天線陣列，增加了活動(dòng)節(jié)點(diǎn)所接收的功率強(qiáng)度，使得節(jié)點(diǎn)能夠在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)包的傳輸。

1.4 基于信噪比的傳輸速率調(diào)整

為了能有效控制干擾，依據(jù)信道條件對(duì)傳輸速率進(jìn)行調(diào)整。令γk表示UAV接收節(jié)點(diǎn)Sk傳輸?shù)男盘?hào)的信噪比為：

(12)

式中：PR,k為接收功率；N0為噪聲功率密度；B為帶寬；PT為節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率。

由式(12)可知，相比于全向天線，采用天線陣列時(shí)，接收天線增益GR,k越大，信噪比γk就越大。采用IEEE 802.11g作為無(wú)線接入?yún)f(xié)議，每個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)依據(jù)信道條件調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸速率。當(dāng)γk較大，就適當(dāng)增加傳輸速率。具體的調(diào)整策略如表1所示。

表1 基于γk的傳輸速率調(diào)整

從表1可知，γk的最小值為4 dB。因此，當(dāng)γk值低于4 dB時(shí)，即使節(jié)點(diǎn)處于活動(dòng)狀態(tài)，也認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)無(wú)法傳輸數(shù)據(jù)，即鏈路中斷。

2 性能仿真

2.1 仿真環(huán)境

利用NS2++軟件建立仿真平臺(tái)。30個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)分布于60 m×60 m的方形區(qū)域。UAV位于方形區(qū)域正上空，且高度為20 m。傳感節(jié)點(diǎn)引用IEEE 802.11g協(xié)議接入無(wú)線資源。仿真參數(shù)如表2所示。此外，為了驗(yàn)證提出RADM-DC算法的有效性，仿真過(guò)程中將旋轉(zhuǎn)角θRT分別設(shè)置為60°和120°。

表2 仿真參數(shù)

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 中斷概率

下面分析UAV的角度θRT對(duì)中斷概率影響。當(dāng)γk值低于4 dB，就認(rèn)為鏈路中斷。中斷概率等于發(fā)生中斷的節(jié)點(diǎn)數(shù)與總的節(jié)點(diǎn)數(shù)之比。

圖3 平均中斷概率與θRT關(guān)系

圖3描述了角度θRT對(duì)中斷概率的影響。從圖3可知，當(dāng)θRT=60°，中斷概率為零。原因在于：當(dāng)θRT=60°，節(jié)點(diǎn)能夠獲取高的天線增益，進(jìn)而獲取高的γk值。然而，當(dāng)θRT增加至120°時(shí)，中斷概率迅速增加至10%。原因在于：角度越大，節(jié)點(diǎn)獲取的天線增益下降，致使部分節(jié)點(diǎn)的γk過(guò)低。

2.2.2 平均碰撞幀數(shù)

進(jìn)一步分析角度θRT對(duì)節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的影響。用每個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生幀碰撞的平均次數(shù)(平均碰撞幀數(shù))反映θRT對(duì)節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的影響。

圖4 平均碰撞幀數(shù)與θRT的關(guān)系

如圖4所示，RADM-DC算法通過(guò)在特定時(shí)間內(nèi)限制通信的節(jié)點(diǎn)數(shù)，進(jìn)而控制平均碰撞幀數(shù)。θRT越小，每個(gè)虛擬區(qū)內(nèi)已有的活動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)就越少。信道干擾也就越小，節(jié)點(diǎn)獲取的γk值就增加。因此，θRT=60°的性能優(yōu)于θRT=120°的性能。

2.2.3 平均傳輸時(shí)間

分析θRT對(duì)節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)間影響，并重點(diǎn)分析Tsec,j對(duì)平均傳輸時(shí)間的影響。RADM-DC算法是對(duì)Tsec,j依據(jù)扇形內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行調(diào)整，而傳統(tǒng)算法是采用固定Tsec,j值。為了更好體現(xiàn)采用動(dòng)態(tài)Tsec,j的優(yōu)勢(shì)，將動(dòng)態(tài)Tsec,j與固定Tsec,j進(jìn)行比較。

如圖5所示，平均傳輸時(shí)間包括了節(jié)點(diǎn)的等待時(shí)間。從圖5可知，相比于固定Tsec,j，動(dòng)態(tài)Tsec,j策略下能夠控制平均傳輸時(shí)間。此外，當(dāng)θRT較低時(shí)，扇形區(qū)域內(nèi)活動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)獲取的γk更大，增加了傳輸速率，進(jìn)而縮短了傳輸時(shí)間。當(dāng)θRT為60°或120°時(shí)，RADM-DC算法能夠有效控制傳輸時(shí)間。

圖5 平均傳輸時(shí)間與θRT的關(guān)系

2.2.4 平均節(jié)點(diǎn)能耗

最后，分析節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)時(shí)所消耗的能量。如圖6所示。平均節(jié)點(diǎn)能耗是指節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)時(shí)所消耗的平均能量。從圖6可知，θRT越大，平均節(jié)點(diǎn)能耗越大。原因在于：θRT越大，中斷概率越高(如圖4所示)，這就使得節(jié)點(diǎn)需多次傳輸才能完成數(shù)據(jù)包的傳輸，最終增加了節(jié)點(diǎn)能耗。

圖6 平均節(jié)點(diǎn)能耗與θRT的關(guān)系

3 結(jié)論

文中提出了多址接入的RADM-DC算法。該算法將整個(gè)區(qū)域劃分為多個(gè)虛擬扇形，降低了隨機(jī)接入U(xiǎn)AV-BS的活動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)，進(jìn)而避免了信號(hào)碰撞。由于天線增益增加，降低節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹袛喔怕?。并依?jù)信道條件，調(diào)整傳輸速率，縮短了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，最終降低了節(jié)點(diǎn)能耗。仿真結(jié)果表明，當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度為60°時(shí)，RADM-DC算法將中斷概率控制為零，提高了通信效率，降低了節(jié)點(diǎn)能耗。