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    基于移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)和分簇的改進(jìn)節(jié)能路由算法

    2020-06-19 08:12:38劉天琪張寧博姬聰敏上官國(guó)慶
    衛(wèi)星電視與寬帶多媒體 2020年7期
    關(guān)鍵詞:傳輸數(shù)據(jù)能量消耗路由

    劉天琪 張寧博 姬聰敏 上官國(guó)慶

    【摘要】為了緩解“能量空洞”現(xiàn)象,本文提出了一種基于移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)的節(jié)能路由算法,在現(xiàn)有節(jié)能路由算法的基礎(chǔ)上對(duì)匯聚節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡和簇頭與匯聚節(jié)點(diǎn)的連接方式進(jìn)行改進(jìn),增加了網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率。為了平衡無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)能量,本文令剩余能量最大的節(jié)點(diǎn)成為簇頭節(jié)點(diǎn)。根據(jù)節(jié)點(diǎn)間距離的不同,本文分情況討論了節(jié)點(diǎn)的能量消耗,最終使用弗洛伊德算法得到了耗能最小的簇頭與匯聚節(jié)點(diǎn)的路由。從仿真實(shí)驗(yàn)可以看出,本算法能夠有效地延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)周期,減緩死亡節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)。

    【關(guān)鍵詞】移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn);無線傳感網(wǎng)

    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在近幾年已經(jīng)成為信息技術(shù)的重要組成部分,而無線傳感網(wǎng)(簡(jiǎn)稱WSN)則是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的核心部分,因此對(duì)于無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的路由協(xié)議和路由算法的研究也成為了熱門問題。

    無線傳感網(wǎng)由許多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)組成,可以根據(jù)不同的要求監(jiān)測(cè)不同的數(shù)據(jù),例如溫度、濕度等,傳感器可以將這些數(shù)據(jù)發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的匯聚節(jié)點(diǎn),再由匯聚節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)給用戶或其他設(shè)備。傳統(tǒng)路由協(xié)議的無線傳感網(wǎng)中,匯聚節(jié)點(diǎn)是固定的,如圖1中的紅色點(diǎn)所示,藍(lán)色的點(diǎn)表示網(wǎng)絡(luò)中的簇頭節(jié)點(diǎn),黑色的點(diǎn)表示普通節(jié)點(diǎn)。其中簇頭節(jié)點(diǎn)不僅要接收來自普通節(jié)點(diǎn)的信息,還要將信息轉(zhuǎn)發(fā)給匯聚節(jié)點(diǎn),能量消耗過快,從而大大降低了這些節(jié)點(diǎn)的生命周期,這些節(jié)點(diǎn)被稱為熱節(jié)點(diǎn),這種現(xiàn)象被稱為“能量空洞”,有礙于無線傳感網(wǎng)的正常工作。

    為了緩解上述“能量空洞”現(xiàn)象,本文提出了一種基于移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)的策略,避免長(zhǎng)距離通信消耗大量能量,同時(shí)增大了網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率。

    1. 算法概述

    本文規(guī)定移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡是既定的,可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)部署的時(shí)間推算匯聚節(jié)點(diǎn)的位置。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)部署環(huán)境的需求,本文人為地將網(wǎng)絡(luò)劃分為N個(gè)相等的部分,一個(gè)部分為一個(gè)簇,每個(gè)簇內(nèi)只有一個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)。在選取簇頭時(shí),為了保持網(wǎng)絡(luò)的能量均衡,每輪都只選擇剩余能量最高的節(jié)點(diǎn)作為簇頭節(jié)點(diǎn)。同時(shí)為了擴(kuò)大信息接收的范圍,本文令匯聚節(jié)點(diǎn)以圓形軌跡在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)運(yùn)動(dòng),且軌跡半徑為網(wǎng)絡(luò)半徑的一半。

    成簇以后,每個(gè)簇的簇頭要與匯聚節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信,此時(shí)會(huì)出現(xiàn)與匯聚節(jié)點(diǎn)較遠(yuǎn)的簇頭節(jié)點(diǎn),為減少能量消耗,本文首先選擇與匯聚節(jié)點(diǎn)較近的簇頭節(jié)點(diǎn)作為鏈頭,其他簇頭節(jié)點(diǎn)通過弗洛伊德算法計(jì)算到鏈頭耗能最小的路由,最終通過鏈頭與匯聚節(jié)點(diǎn)相連。

    2. 算法模型

    2.1 網(wǎng)絡(luò)模型

    本文規(guī)定無線傳感網(wǎng)絡(luò)為圓形,該圓形區(qū)域的半徑為R,內(nèi)含n個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn),這些傳感器節(jié)點(diǎn)都完全相同且不能移動(dòng)。匯聚節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡為與該網(wǎng)絡(luò)同圓心的圓形,且軌跡半徑r為該網(wǎng)絡(luò)半徑的一半,即:

    匯聚節(jié)點(diǎn)的初始位置為軌跡上的隨機(jī)位置。

    2.2 移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)

    無線傳感網(wǎng)的圓形邊緣記為O,移動(dòng)匯聚節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)軌跡記為o,匯聚節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速度,即線速度記為v,規(guī)定其在該網(wǎng)絡(luò)中按逆時(shí)針移動(dòng)。當(dāng)匯聚節(jié)點(diǎn)經(jīng)過ΔT的時(shí)間間隔后,根據(jù)線速度公式和圓的特性,有:

    其中表示時(shí)間內(nèi)匯聚節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的弧形長(zhǎng)度,表示時(shí)間內(nèi)匯聚節(jié)點(diǎn)在O上變化的角度。

    2.3 分簇和簇頭的選取

    本文將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)均分為N個(gè)等面積的扇形,每個(gè)扇形中的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)簇,因此在網(wǎng)絡(luò)中共有N個(gè)簇,一個(gè)簇有一個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)。本文假設(shè)N=6,(如圖2)則有:

    如圖2所示,藍(lán)色直線分出的6個(gè)相等扇形區(qū)域就是6個(gè)簇,按逆時(shí)針進(jìn)行標(biāo)號(hào),每個(gè)簇都有一個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn),簇內(nèi)的普通節(jié)點(diǎn)會(huì)把數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭節(jié)點(diǎn)。在選簇頭時(shí),本文首先隨機(jī)選擇每個(gè)簇的簇頭作為候選簇頭節(jié)點(diǎn)nh,根據(jù)剩余能量的大小令其他節(jié)點(diǎn)與該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行簇頭節(jié)點(diǎn)的競(jìng)爭(zhēng),如果在同一個(gè)簇內(nèi),節(jié)點(diǎn)ni比nh的剩余能量大,則ni節(jié)點(diǎn)成為新的候選簇頭,經(jīng)過一輪比較,最后本簇內(nèi)剩余能量最高的節(jié)點(diǎn)成為簇頭節(jié)點(diǎn)ni。在圖2中,有粉色圈的節(jié)點(diǎn)就是簇頭節(jié)點(diǎn)。

    2.4 能量消耗

    簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)的通信需要消耗能量,本文只考慮傳輸數(shù)據(jù)所消耗的能量。傳輸數(shù)據(jù)所消耗的能量與距離有很大的關(guān)系,若(xi,yi)是傳感器節(jié)點(diǎn)ni的坐標(biāo),(xi,yj)是傳感器節(jié)點(diǎn)nj的坐標(biāo),則這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離公式為:

    傳輸數(shù)據(jù)分為兩種情況,分別是普通節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)直接通信,普通節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)間接通信。

    (1)普通節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)直接通信

    首先計(jì)算普通節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)的距離D(ni,nl),將其與距離閾值do進(jìn)行比較,若D(ni,nl)小于距離閾值do,則采用自由空間模型,反之則采用雙徑傳播模型計(jì)算能量的消耗。因此普通節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)直接通信時(shí)的能量消耗公式為:

    其中Ele表示射頻能耗系數(shù),Data表示發(fā)送和接受的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度,表示自由空間模型的功率放大電路能耗系數(shù),表示雙徑傳播模型的功率放大電路能耗系數(shù)。

    (2)普通節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)間接通信

    當(dāng)某些普通節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)距離較遠(yuǎn)時(shí),可以采用令其與其他普通節(jié)點(diǎn)通信的方式來間接傳輸數(shù)據(jù)。普通節(jié)點(diǎn)ni選擇其他節(jié)點(diǎn)nj,ni先將數(shù)據(jù)發(fā)送給nj,再由nj將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給匯聚節(jié)點(diǎn)nl,此時(shí)的能量消耗分為三部分,ni發(fā)送數(shù)據(jù)給nj,nj發(fā)送數(shù)據(jù)給nl,nj接收數(shù)據(jù)。發(fā)送數(shù)據(jù)的能量消耗公式如公式(4)所示,接收數(shù)據(jù)的能量消耗公式為:

    最后,經(jīng)過多輪數(shù)據(jù)傳輸,若有節(jié)點(diǎn)能量消耗為0,則認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)死亡,不參與后面的通信過程。

    2.5 連接簇頭

    匯聚節(jié)點(diǎn)是移動(dòng)的,因此不可避免地會(huì)出現(xiàn)與匯聚節(jié)點(diǎn)較遠(yuǎn)的簇頭節(jié)點(diǎn),若令所有簇頭與匯聚節(jié)點(diǎn)直接通信,則會(huì)導(dǎo)致簇頭節(jié)點(diǎn)死亡過快,出現(xiàn)“能量空洞”。對(duì)于長(zhǎng)距離通信的現(xiàn)象,可以令所有簇頭都與和匯聚節(jié)點(diǎn)最近的簇頭通信,使用弗洛伊德算法選擇能耗最小的路由,再由這個(gè)最近的簇頭節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)給匯聚節(jié)點(diǎn),這個(gè)距匯聚節(jié)點(diǎn)最近的簇頭節(jié)點(diǎn)稱為鏈頭節(jié)點(diǎn)。簇頭連接的具體步驟如下:

    (1)計(jì)算每個(gè)簇頭與匯聚節(jié)點(diǎn)的距離,選出與匯聚節(jié)點(diǎn)距離最近的鏈頭節(jié)點(diǎn);

    (2)計(jì)算簇頭節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的耗能情況;

    (3)使用弗洛伊德算法,得到耗能量最小的每個(gè)其他簇頭與的路由,并記錄路由的路徑;

    (4)更新簇頭節(jié)點(diǎn)的剩余能量;

    (5)連接簇頭和鏈頭節(jié)點(diǎn),最后連接匯聚節(jié)點(diǎn)與鏈頭節(jié)點(diǎn),至此完成所有通信網(wǎng)絡(luò)的部署。

    3. 仿真實(shí)驗(yàn)

    本文使用MATLAB對(duì)上述算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),假設(shè)該網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)n=100,區(qū)域半徑r=50,匯聚節(jié)點(diǎn)的軌跡半徑r=25,傳輸?shù)臄?shù)據(jù)大小為5bit。

    圖3是運(yùn)行結(jié)果中的其中一張圖,粉色圈表示簇頭節(jié)點(diǎn),藍(lán)色圈表示該節(jié)點(diǎn)已經(jīng)死亡,紅色五角星表示鏈頭節(jié)點(diǎn),紅色實(shí)心點(diǎn)表示匯聚節(jié)點(diǎn)的初始位置,黃色圈表示匯聚節(jié)點(diǎn)現(xiàn)在的位置。

    由于設(shè)備的運(yùn)行速度有限,本文將每輪傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔ΔT增大,節(jié)點(diǎn)的初始能量減小以減少傳輸數(shù)據(jù)的輪數(shù)。在相同的環(huán)境下,通過多次運(yùn)行,本文比較了本算法和傳統(tǒng)LEACH算法出現(xiàn)死亡節(jié)點(diǎn)的平均輪次,在大約50輪的時(shí)候LEACH算法出現(xiàn)了死亡節(jié)點(diǎn),而本算法在75輪才出現(xiàn)死亡節(jié)點(diǎn),由此可以證明本算法能夠較好地延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。

    參考文獻(xiàn):

    [1]吳瑞睿,劉潔琳.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜述[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2018,000(014):65-66.

    [2]王施雨,劉唐.基于數(shù)據(jù)引流的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量空洞避免研究[J].四川師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2019,42(01):138-146.

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