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    無線傳感器網(wǎng)絡部分覆蓋和數(shù)據(jù)收集算法

    2020-10-20 10:05:56魏博垚唐曉嵐陳文龍
    小型微型計算機系統(tǒng) 2020年10期
    關鍵詞:無線網(wǎng)格傳輸

    魏博垚,唐曉嵐,陳文龍

    (首都師范大學 信息工程學院,北京 100048)

    1 引 言

    隨著物聯(lián)網(wǎng)技術不斷發(fā)展,人們對數(shù)據(jù)收集和感知的需求越來越迫切.在無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks,WSNs)中,部署在監(jiān)測區(qū)域中的眾多傳感器節(jié)點協(xié)作地感知、采集和處理信息并發(fā)送給基站,其成本低、靈活多樣且能夠在惡劣的自然環(huán)境(如深海和戰(zhàn)場等環(huán)境)中工作,因此WSNs成為廣泛使用的無線數(shù)據(jù)收集方式[1].由于傳感器節(jié)點攜帶電池能量有限,并且在某些情況下更換電池極其困難,能耗問題成為無線傳感器網(wǎng)絡研究的重點.如何激活少量傳感器節(jié)點,在保證數(shù)據(jù)收集質(zhì)量的前提下,使盡可能多的節(jié)點進入休眠狀態(tài),節(jié)省數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)哪芎?,從而延長網(wǎng)絡壽命,是無線傳感器網(wǎng)絡面臨的重要挑戰(zhàn)之一.

    無線傳感器網(wǎng)絡的覆蓋模型按照覆蓋比例分為完全覆蓋和部分覆蓋,完全覆蓋要求感知節(jié)點對目標場景100%覆蓋,而部分覆蓋只需要對目標場景達到特定比例的覆蓋,例如環(huán)境溫濕度監(jiān)測通常只需要覆蓋目標區(qū)域的一部分即可達到監(jiān)測要求.針對部分覆蓋的網(wǎng)絡應用,選擇盡可能少的傳感器節(jié)點做為感知節(jié)點達到覆蓋率要求,同時保證網(wǎng)絡連通性,令其他節(jié)點進入休眠狀態(tài),有助于節(jié)約網(wǎng)絡能耗.無線傳感器網(wǎng)絡的覆蓋模型按照節(jié)點部署方式又分為固定覆蓋模型和隨機覆蓋模型,固定覆蓋模型根據(jù)預先設定好的節(jié)點位置來激活部分節(jié)點滿足覆蓋要求;而隨機覆蓋模型則是在節(jié)點位置隨機分布的情況下,依據(jù)特定策略激活部分節(jié)點,完成對目標區(qū)域的覆蓋.隨機覆蓋模型更為靈活,應用更廣,因此本文關注于隨機部署下的部分覆蓋問題.

    本文將目標場景劃分為若干個區(qū)域,在區(qū)域內(nèi)使用基于最大獨立集的部分覆蓋算法,選擇盡可能少的感知節(jié)點用于數(shù)據(jù)采集.然后針對所有區(qū)域的感知節(jié)點,構(gòu)建樹結(jié)構(gòu),通過最少跳數(shù)將數(shù)據(jù)從感知節(jié)點傳輸?shù)絪ink節(jié)點,同時盡可能均衡同層節(jié)點的子節(jié)點個數(shù),實現(xiàn)傳輸能耗分攤;對于不連通的區(qū)域,激活輔助傳輸節(jié)點,實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集.

    2 相關工作

    近年來,無線傳感器網(wǎng)絡的覆蓋控制和數(shù)據(jù)收集問題得到一定的研究,提出了一系列算法.本文主要在兩個方向進行探索,第一針對部分覆蓋問題,尋找滿足覆蓋要求且激活節(jié)點數(shù)少的解決方案,從而降低能耗;第二確保網(wǎng)絡連通性,建立從感知節(jié)點到sink節(jié)點的數(shù)據(jù)收集路徑.

    在無線傳感器網(wǎng)絡的覆蓋研究中,文獻[2]提出了動態(tài)覆蓋優(yōu)化算法,把目標區(qū)域劃分成N個目標點,采用蟻群算法,解決覆蓋與網(wǎng)絡壽命兩個問題,但是未對節(jié)點冗余覆蓋進行深入探究.文獻[3]提出的PCLA算法利用學習自動機實現(xiàn)節(jié)點的休眠調(diào)度,激活較少的節(jié)點滿足部分覆蓋需求.此方法仍然存在監(jiān)測冗余,尤其是當覆蓋限制條件苛刻時,算法性能受影響,同時文章未指出如何計算覆蓋面積.文獻[4]較早提出了多重覆蓋問題,針對不同子區(qū)域具有不同覆蓋需求的場景,提出集中式和分布式的算法來選擇較少的節(jié)點實現(xiàn)p-percent覆蓋.一些研究以感知范圍不重疊的節(jié)點集合建立獨立集,從而將無線傳感器網(wǎng)絡的覆蓋問題轉(zhuǎn)化為圖的最大獨立集問題,該問題是一個 NP難問題[5],目前主流的解決方案是運用啟發(fā)式算法求解.文獻[6]提出了基于粒子群的優(yōu)化算法,但是該算法時間復雜度高,參數(shù)的配置仍然是一個問題.文獻[7]提出一種基于網(wǎng)格劃分的無線傳感器網(wǎng)絡多重覆蓋算法,采用布爾模型對節(jié)點進行冗余判斷,使冗余節(jié)點進入休眠狀態(tài).

    針對節(jié)點能量有限以及能耗不均衡的問題,部分研究關注于無線傳感器網(wǎng)絡中的節(jié)點調(diào)度.文獻[8]設計一種考慮節(jié)點剩余能量、信息傳輸成功率以及節(jié)點到基站之間距離的效用函數(shù),構(gòu)建博弈模型,提出基于勢博弈的非均勻拓撲控制算法,但是該研究未考慮節(jié)點之間的路由選擇.文獻[9]提出一種與節(jié)點位置無關的休眠調(diào)度算法,通過節(jié)點與 sink 節(jié)點交換數(shù)據(jù)信息,計算出各個節(jié)點的坐標,但是該算法僅考慮2跳之內(nèi)的冗余,未對所有節(jié)點之間的冗余程度對網(wǎng)絡性能產(chǎn)生的影響進行分析.文獻[10]提出了一種基于最優(yōu)跳數(shù)的非均勻分簇算法UCOH,首先計算數(shù)據(jù)直線傳輸?shù)交镜睦硐肼窂?,依?jù)該路徑形成的熱區(qū)調(diào)整簇半徑,均衡簇內(nèi)和簇間通信能耗,但是在分簇的過程中并未考慮部分覆蓋問題.

    有關無線傳感器網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)傳輸,文獻[11,12]提出了在有限傳輸半徑下建立連通集的問題及其應用.文獻[13,14]提出了一種可靠的數(shù)據(jù)傳輸模型,對于優(yōu)化傳感器網(wǎng)絡的路由轉(zhuǎn)發(fā)具有較高參考價值.文獻[15]對網(wǎng)絡路由進行等級劃分,使得網(wǎng)絡安全性大大提高.文獻[16]針對目前主流的無線傳感網(wǎng)絡拓撲修復算法進行了大量調(diào)研,對網(wǎng)絡節(jié)點的路由選擇和修復等研究有較高的借鑒意義.

    本文采用了與文獻[3]中貪婪法類似的算法來避免監(jiān)測冗余,激活盡可能少的感知節(jié)點;進而適當激活輔助傳輸節(jié)點來保證網(wǎng)絡連通性,實現(xiàn)數(shù)據(jù)從感知節(jié)點到sink節(jié)點的收集.

    3 網(wǎng)絡模型

    在密集部署的無線傳感器網(wǎng)絡中,每個傳感器節(jié)點具有唯一的標識ID,且具有位置感知能力,已知自己的地理位置坐標.通過位置通告,節(jié)點獲知其通信范圍內(nèi)其他節(jié)點(稱為鄰居節(jié)點)的位置信息.假設所有傳感器節(jié)點的傳輸半徑相同,感知半徑可以不同.為了降低感知節(jié)點選擇算法的計算復雜度,將目標場景劃分為若干個大小相等的區(qū)域,在每個區(qū)域內(nèi)依據(jù)最大獨立集計算滿足覆蓋要求的感知節(jié)點集;然后建立由sink節(jié)點到各個區(qū)域內(nèi)感知節(jié)點的傳輸路徑,本文以最少跳數(shù)和子節(jié)點數(shù)均衡為目標建立樹狀結(jié)構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集.

    為簡化感知節(jié)點的監(jiān)測面積計算,本文使用網(wǎng)格模型,即將區(qū)域劃分為若干個面積為b×b的小網(wǎng)格,依據(jù)節(jié)點對網(wǎng)格交叉點的覆蓋情況得到節(jié)點的監(jiān)測面積,進而計算所有感知節(jié)點對區(qū)域的覆蓋率.

    定義1.(節(jié)點監(jiān)測面積) 區(qū)域內(nèi)部署的傳感器節(jié)點集合記為S={s1,s2,…,sn},任意傳感器節(jié)點sn的感知范圍是以sn為圓心、以感知半徑r為半徑的圓形區(qū)域,若此范圍內(nèi)包含m個網(wǎng)格交叉點,則稱節(jié)點sn的監(jiān)測面積為m個單位.

    定義2.(監(jiān)測冗余) 對于任意兩個傳感器節(jié)點,若其感知范圍存在共同包含的網(wǎng)格交叉點,則稱這兩個傳感器節(jié)點的監(jiān)測區(qū)域有重疊,該重疊區(qū)域稱為監(jiān)測冗余.

    定義3.(監(jiān)測貢獻面積) 節(jié)點sn的監(jiān)測貢獻面積是指針對區(qū)域內(nèi)尚未被已選擇節(jié)點感知的部分,節(jié)點sn的感知范圍能夠覆蓋的面積.

    若對于區(qū)域內(nèi)任意網(wǎng)格交叉點p,都存在節(jié)點sn∈S使得sn的感知范圍覆蓋p,則稱集合S是對區(qū)域的完全覆蓋.部分覆蓋應用所要求的感知節(jié)點對目標場景的最低覆蓋率記為η.

    在本文中使用A(S′)表示節(jié)點集合S′的監(jiān)測面積,以S′中所有節(jié)點的感知范圍所覆蓋的網(wǎng)格交叉點個數(shù)計算.使用E(si,sj)表示節(jié)點si與sj是否存在監(jiān)測冗余,若節(jié)si與sj存在監(jiān)測冗余,則E(si,sj)=1,否則E(si,sj)=0.用int(si)表示與si存在監(jiān)測冗余的其他節(jié)點集合,N(si)=|int(si)|表示此集合的節(jié)點個數(shù),稱為節(jié)點si的相交節(jié)點個數(shù).

    圖1 覆蓋模型圖Fig.1 Coverage model diagram

    如圖1所示,實線圓表示節(jié)點的感知范圍,陰影部分表示節(jié)點s1和s2的監(jiān)測冗余.節(jié)點s1與s2的感知范圍分別包含4個交叉點,共同包含7個交叉點,故A({s1})=4,A({s1,s2})=7.s1與s2存在監(jiān)測冗余,故E(s1,s2)=1;s2與s3不存在監(jiān)測冗余,故E(s2,s3)=0.因此,int(s2)={s1},N(s2)=1.若s1的監(jiān)測貢獻面積為其感知范圍,則s2的監(jiān)測貢獻面積為其感知范圍中除陰影部分以外的區(qū)域.

    本文使用網(wǎng)格模型是因為直接計算存在監(jiān)測冗余的多個節(jié)點的監(jiān)測貢獻面積,計算復雜度過高.網(wǎng)格模型既能用于節(jié)點覆蓋面積計算,又能通過調(diào)節(jié)網(wǎng)格粒度來有效地計算最大獨立集,從而找到滿足覆蓋要求的感知節(jié)點集合.網(wǎng)格粗細粒度影響著感知節(jié)點的監(jiān)測面積和監(jiān)測冗余的計算.網(wǎng)格粒度越大,則監(jiān)測面積的計算精度越小,面積較小的監(jiān)測冗余越難以判斷;反之,當網(wǎng)格粒度較小時,雖然會提高覆蓋面積的計算精度,但是對監(jiān)測冗余的判斷過于敏感,生成的最大獨立集中元素個數(shù)過少,迭代過程中節(jié)點集更新頻繁,增加算法的時間復雜度.本文通過實驗,得出網(wǎng)格粒度的合理取值區(qū)間.

    無線傳感器網(wǎng)絡的節(jié)點能量消耗主要包括數(shù)據(jù)感知的能量消耗和數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰肯模疚牟捎梦墨I[6]的能量消耗模型.根據(jù)公式,數(shù)據(jù)傳輸能量消耗較大,依據(jù)相關文獻,節(jié)點發(fā)送q比特的消息,且傳輸距離為d時,所消耗的能量表示為.

    (1)

    式中Ee和Ete均為數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰肯膮?shù).相應地,接收q比特數(shù)據(jù)的能量消耗公式為.

    Erx(q)=qEe.

    (2)

    當節(jié)點能量耗盡,則不能繼續(xù)感知或傳輸數(shù)據(jù).若sink節(jié)點收集到數(shù)據(jù)的感知節(jié)點的覆蓋面積不能滿足網(wǎng)絡覆蓋率要求,則網(wǎng)絡失效.

    4 基于最大獨立集的部分覆蓋算法

    若一個節(jié)點集中任意兩個節(jié)點都不存在監(jiān)測冗余,則稱該節(jié)點集為獨立集.在區(qū)域內(nèi)傳感器節(jié)點集合S的所有子集中,節(jié)點個數(shù)最多的獨立集稱為最大獨立集.舉例來看,圖2的最大獨立集為C={s1,s3,s7},此集合內(nèi)節(jié)點之間存在監(jiān)測冗余且節(jié)點個數(shù)最多.

    圖2 最大獨立集示例Fig.2 An example of maximum independent set

    由于尋找最大獨立集是NP難問題,本文提出基于貪心策略的最大獨立集計算方法,稱為最大獨立集生成算法,旨在相對快速地找到最大獨立集.進而以最大獨立集為基礎,通過增加和刪除一些節(jié)點,最終激活較少的節(jié)點來滿足部分覆蓋要求.

    4.1 最大獨立集生成算法

    最大獨立集生成算法的偽代碼見算法1.初始化候選獨立集C0,0=?,禁忌排序表P0,0=Q.若禁忌排序表Pk,i不為空集,則依次從Pk,i中選擇能夠與候選獨立集中至少一個節(jié)點連通的節(jié)點sj加入候選獨立集Ck,i,并從Pk,i中刪除sj和int(sj)中的節(jié)點.若Pk,i中待選擇的兩個節(jié)點的相交節(jié)點個數(shù)相同,即N(sj)=N(sj+1),并且這兩個節(jié)點不存在監(jiān)測冗余,即E(sj,sj+1)=0,則Ck,i=Ck,i∪{si,sj+1},更新Pk,i;否則產(chǎn)生分支Ck,i和Ck,i+1,分別將節(jié)點sj和sj+1加入獨立集,并更新每個分支對應的禁忌排序表Pk,i和Pk,i+1,直到對應的禁忌排序表為空時結(jié)束此分支.如果最終得到多個元素個數(shù)相同的最大獨立集,則隨機選擇一個輸出,不屬于此集合的節(jié)點加入剩余節(jié)點集C’.

    算法1.最大獨立集生成算法

    輸入:S,N(si)

    輸出:maximum independent setC

    initialize:C0,0=?,P0,0=Q;

    whilePk,i!=?do

    select the first two nodessjandsj+1inPk,i;

    if(N(sj)==N(sj+1)&&E(sj,sj+1)==0)then

    Ck,i=Ck,i∪{sj,sj+1};

    Pk,i=Pk,i-sj-sj+1-int(sj)-int(sj+1);

    else

    ifN(sj)==N(sj+1)then

    Ck,i+1=Ck,i∪{sj+1};

    Pk,i+1=Pk,i-sj+1-int(sj+1);

    endif

    Ck,i=Ck,i∪{sj};

    Pk,i=Pk,i-sj-int(sj);

    endif

    endwhile

    returnCwith max(|Ck,i|);

    4.2 基于最大獨立集的部分覆蓋算法

    基于最大獨立集的部分覆蓋算法(MISA)的偽代碼見算法2.由最大獨立集生成算法計算出最大獨立集C后,初始化感知節(jié)點集為C,計算感知節(jié)點的覆蓋率,即C中所有節(jié)點的監(jiān)測貢獻面積之和A(C)占區(qū)域面積A(R)=b×b的比例.若覆蓋率達不到部分覆蓋要求,則從剩余節(jié)點集C′中選擇監(jiān)測貢獻面積最大且和C中至少一個節(jié)點連通的節(jié)點逐個加入感知節(jié)點集,直到覆蓋率達到要求.在滿足覆蓋要求后,對感知節(jié)點集進行冗余判定,在保證感知節(jié)點集連通的前提下,刪除其中監(jiān)測貢獻面積最小的節(jié)點,直到刪除任意節(jié)點都無法滿足覆蓋要求,則輸出感知節(jié)點集Ψ.不屬于感知節(jié)點集的節(jié)點進入休眠狀態(tài),從而節(jié)省網(wǎng)絡能量消耗.

    算法2.基于最大獨立集的部分覆蓋算法

    輸入:C,η

    輸出:sensing node set Ψ

    initialize:Ψ=C;

    whilesihas the smallest sensing contributing area in Ψ and

    Ψ=Ψ-{si};

    endwhile

    else

    Ψ=Ψ+{si} wheresihas the largest sensing contributing area inC′;

    C′=C′-{si};

    endwhile

    endif

    returnΨ;

    舉例來看,在圖2所示的7個傳感器節(jié)點構(gòu)成的區(qū)域中,表征節(jié)點之間是否存在監(jiān)測冗余的矩陣M如下:

    計算每個節(jié)點的相交節(jié)點個數(shù)N(sj),從小到大排序,得到排序表Q=,初始化C0,0=?,P0,0=Q.在P0,0中按序選擇節(jié)點s1加入候選獨立集C1,0={s1},同時更新禁忌排序表P1,0=P0,0-.再從P1,0中依次選擇節(jié)點s7加入候選獨立集C2,0={s1,s7},同時更新P2,0=P1,0-.繼續(xù)從P2,0中選擇節(jié)點加入候選獨立集,由于N(s3)=N(s4)且E(s3,s4)=1,故產(chǎn)生分支C3,0={s1,s7,s3}和C3,1={s1,s7,s4}.分別更新對應的禁忌排序表P3,0=P2,0-,此時P3,0為空,則停止迭代;同理,P3,1=P2,0-,P3,1為空,亦停止迭代.最終產(chǎn)生2個最大獨立集C3,0={s1,s7,s3}與C3,1={s1,s7,s4},由于這兩個最大獨立集的元素個數(shù)相同,則隨機選擇一個集合輸出.這里以C={s1,s7,s3}為例,由于不滿足覆蓋率要求,繼續(xù)向感知節(jié)點集中加入監(jiān)測貢獻面積最大的節(jié)點s6,此時滿足覆蓋率要求,終止算法,輸出感知節(jié)點集Ψ={s1,s7,s3,s6}.

    5 樹結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)收集機制

    在目標場景中,每個區(qū)域內(nèi)依據(jù)基于最大獨立集的部分覆蓋算法選擇感知節(jié)點,這些感知節(jié)點彼此連通.為進一步實現(xiàn)數(shù)據(jù)向sink節(jié)點的傳輸,本文構(gòu)建從sink節(jié)點到各感知節(jié)點的樹結(jié)構(gòu),并為不能連通的區(qū)域激活輔助傳輸節(jié)點,實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集.

    樹結(jié)構(gòu)的建立過程由sink節(jié)點啟動,記sink節(jié)點為第0層,即Lsink=0.sink節(jié)點發(fā)送建樹探測報文JOIN_TREE_REQUEST,其中記錄層次值為0,接收到該消息的節(jié)點向sink節(jié)點發(fā)送建樹應答報文JOIN_TREE_REPLY,選擇sink節(jié)點為父節(jié)點加入樹中,其層次值設為1.進一步地,樹上第一層節(jié)點發(fā)送建樹探測報文JOIN_TREE_REQUEST,其中記錄層次值為1,接收到該消息且未加入樹中的節(jié)點選擇該節(jié)點為父節(jié)點,并將自身的層次值設為2.以此類推,所有能夠與sink節(jié)點連通的感知節(jié)點都加入樹中,且層次值盡可能小,保證了數(shù)據(jù)傳輸跳數(shù)最少,傳輸開銷最小.

    在樹結(jié)構(gòu)建立過程中,若一個節(jié)點收到多個上層節(jié)點的建樹探測報文,則選擇已有子節(jié)點個數(shù)較少的上層節(jié)點為父節(jié)點,從而使得上層節(jié)點的能耗盡量均衡,避免一個節(jié)點有過多的子節(jié)點,傳輸能耗大而過早死亡.

    對于沒有加入樹中的感知節(jié)點,其所在區(qū)域gu內(nèi)的感知節(jié)點不能與周圍區(qū)域的感知節(jié)點通信,因此需要激活部分休眠節(jié)點來輔助數(shù)據(jù)收集.位于該區(qū)域gu邊界的感知節(jié)點sn向其鄰居節(jié)點發(fā)送輔助傳輸請求報文HELP_TRANS_REQUEST,其通信范圍內(nèi)的休眠節(jié)點定期接收請求并處理.對于休眠節(jié)點hv,若其通信范圍內(nèi)存在其他區(qū)域(例如gu+1)的感知節(jié)點sw(樹上層次值為Lw),則hv向sn發(fā)送輔助傳輸應答報文HELP_TRANS_REPLY,其中記錄預期層數(shù)為RL=Lw+2.否則,即hv的通信范圍內(nèi)不存在其他區(qū)域的感知節(jié)點,則hv再向其周圍休眠節(jié)點發(fā)送輔助傳輸請求報文HELP_TRANS_REQUEST,以此類推,直到hv通過x跳找到已加入樹中的其他區(qū)域的感知節(jié)點sw,則以預期層次RL=Lw+x+1向sn發(fā)送輔助傳輸應答報文HELP_TRANS_REPLY.接下來,sn從收到的多個應答報文中選擇預期層次RL最小的一個鄰居休眠節(jié)點,向其發(fā)送輔助傳輸確認報文HELP_TRANS_OK,并以該節(jié)點為其在樹上的父節(jié)點.該休眠節(jié)點接收到輔助傳輸確認報文HELP_TRANS_OK,即從休眠狀態(tài)調(diào)整為工作狀態(tài),并建立到鄰居區(qū)域感知節(jié)點的傳輸路徑,從而將該區(qū)域gu內(nèi)的數(shù)據(jù)多跳轉(zhuǎn)發(fā)到sink節(jié)點.

    以圖3為例,目標場景劃分為四個區(qū)域,sink節(jié)點位于場景左上方.以sink為根,構(gòu)建包含盡可能多感知節(jié)點的樹結(jié)構(gòu).區(qū)域g2中的感知節(jié)點因為與其他區(qū)域感知節(jié)點的距離大于通信半徑,不能加入樹中,故激活g2中的休眠節(jié)點h1,使得g2中的感知節(jié)點通過h1與鄰居區(qū)域g1中的感知節(jié)點通信,進而將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絪ink節(jié)點.在該示例中,休眠節(jié)點h2也能夠?qū)2中的感知節(jié)點與鄰居區(qū)域g4中的感知節(jié)點連通,但通過h2加入樹中的預期層次數(shù)大于通過h1加入樹中的預期層次數(shù),即通過h2的數(shù)據(jù)傳輸跳數(shù)大于通過h1的數(shù)據(jù)傳輸跳數(shù),因此g2中的感知節(jié)點選擇h1做為輔助傳輸節(jié)點.

    6 仿真實驗

    6.1 實驗參數(shù)配置

    本文使用C++與MATLAB進行無線傳感器網(wǎng)絡仿真實驗,目標場景400m×400m,隨機拋灑100個節(jié)點,感知半徑為70m,傳輸半徑是感知半徑的兩倍.網(wǎng)格粒度b為20m,部分覆蓋的覆蓋率要求η設為80%和60%,節(jié)點初始能量為 5 J,能量參數(shù)Ee=100 nJ/bit,Eet=20nJ/(bit·m2).

    6.2 實驗結(jié)果與分析

    1)工作節(jié)點比率.對比方法選擇文獻[11]所提出的CDS算法和文獻[4]提出的DFS算法.在覆蓋率η分別取80%和60%時,本文所提出的MISA算法和對比方法的工作節(jié)點比率如圖4所示.

    圖4 工作節(jié)點比率Fig.4 Working node proportion

    如圖4所示,與 CDS和 DFS算法相比,本文提出的MISA算法在η=80%和η=60%的情況下,工作節(jié)點(包括感知節(jié)點和輔助傳輸節(jié)點)的數(shù)量較少,從而使得更多的節(jié)點進入休眠狀態(tài),節(jié)省能量消耗.這是因為相較于CDS與DFS,MISA算法以最大獨立集為基礎,選擇監(jiān)測貢獻面積大的節(jié)點加入感知節(jié)點集,從而盡可能少地激活感知節(jié)點來滿足最小覆蓋要求.

    2)感知節(jié)點計算過程中各類節(jié)點比率.圖5展示了在感知節(jié)點集計算過程中,最大獨立集的節(jié)點、增加節(jié)點和刪除節(jié)點占所有節(jié)點的比率.由圖5可見,在生成最大獨立集后,MISA僅需要增加或者刪除少量的節(jié)點就能滿足覆蓋要求.

    圖5 感知節(jié)點計算過程中各類節(jié)點比率Fig.5 Proportions of different kinds of nodes in sensing node calculation process

    6.3 參數(shù)分析

    1)網(wǎng)絡規(guī)模分析.令目標場景中的傳感器節(jié)點個數(shù)從100到400遞增,在覆蓋率要求80%時,選擇文獻[7]的GPSA算法做為對比方法,本文算法的感知節(jié)點數(shù)和輔助傳輸節(jié)點數(shù)以及GPSA算法的工作節(jié)點數(shù)見圖6.

    由圖6可見,網(wǎng)絡規(guī)模變化對本算法的感知節(jié)點和輔助傳輸節(jié)點選擇無明顯影響.覆蓋率要求80%時,雖然感知節(jié)點數(shù)和輔助傳輸節(jié)點數(shù)隨網(wǎng)絡規(guī)模的變化略有差異,但是其差異變化不大,均在合理范圍內(nèi).在部署節(jié)點數(shù)量一致的情況下,MISA算法明顯優(yōu)于GPSA算法.當感知節(jié)點較多時,需要的輔助傳輸節(jié)點較少,這是因為大量的感知節(jié)點使得其彼此之間的連通性更強.

    圖6 不同網(wǎng)絡規(guī)模的工作節(jié)點數(shù)量Fig.6 Number of working nodes with different numbers of sensor nodes in the scenario

    圖7 不同粒度比的最大獨立集節(jié)點比率Fig.7 MIS node proportion with different B

    由圖7可見,隨著粒度比B變大,區(qū)域中的網(wǎng)格交叉點變少,兩個傳感器節(jié)點重疊的監(jiān)測區(qū)域覆蓋網(wǎng)格交叉點的概率變小,從而計算出的監(jiān)測冗余變少,被選到最大獨立集中的節(jié)點變多.當粒度比B較小時,最大獨立集節(jié)點較少,通常需要增加額外的節(jié)點以滿足覆蓋要求;當粒度比B較大時,計算誤差較大,同時最大獨立集節(jié)點個數(shù)偏多,需要對超出覆蓋要求的多余節(jié)點進行刪除,也會增加運算時間與能量開銷.總體來看,粒度比取0.3左右效果較佳.

    7 總 結(jié)

    本文討論了無線傳感器網(wǎng)絡的部分覆蓋問題,節(jié)點隨機部署導致監(jiān)測區(qū)域相互重疊,產(chǎn)生監(jiān)測冗余.為了激活較少的節(jié)點滿足區(qū)域內(nèi)的部分覆蓋需求,本文提出了MISA算法,首先依據(jù)相交節(jié)點信息,計算最大獨立集,以此為初始感知節(jié)點集;然后針對不同覆蓋率要求,依據(jù)監(jiān)測貢獻面積,增刪少量節(jié)點以達到覆蓋要求.接著通過構(gòu)成以sink節(jié)點為根的樹結(jié)構(gòu),將感知節(jié)點加入樹中,實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集;針對不能連通的區(qū)域,激活輔助傳輸節(jié)點來完成數(shù)據(jù)收集.實驗表明,本文所提出的方法能夠有效降低工作節(jié)點數(shù),使得更多節(jié)點進入休眠狀態(tài),從而延長網(wǎng)絡生命期.

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