水下傳感網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)優(yōu)化機(jī)會(huì)路由

王 鑫，徐海濤，蔣 華，覃 琴

(1.桂林電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息安全學(xué)院，廣西 桂林 541004； 2.桂林電子科技大學(xué)北海校區(qū) 海洋信息工程學(xué)院，廣西 北海 541000)

0 引 言

水下傳感網(wǎng)絡(luò)(underwater sensor networks，UWSNs)的發(fā)展促進(jìn)了各種應(yīng)用的發(fā)展，包括海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)、海洋地質(zhì)勘探、水下資源開(kāi)發(fā)和災(zāi)難預(yù)警等[1,2]。由于水域環(huán)境特殊，水下聲通信存在著巨大挑戰(zhàn)。例如能見(jiàn)度跟蹤能力差、聲音的傳播速度低，以及海水的高動(dòng)態(tài)物理特性，如溫度、壓力和鹽度使其具有多樣性。因此，通過(guò)使用具有低帶寬聲學(xué)調(diào)制解調(diào)器的多個(gè)傳感器來(lái)監(jiān)視這種挑戰(zhàn)性環(huán)境變得至關(guān)重要。由于海洋面積廣闊并且占地球表面的四分之三，所以必須部署多個(gè)傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)待測(cè)區(qū)域。目前，水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要挑戰(zhàn)是在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)生命周期內(nèi)保持節(jié)點(diǎn)之間的能量水平平衡，有效的路由協(xié)議成為完成水域監(jiān)測(cè)的必要條件。

近年來(lái)，一些科研機(jī)構(gòu)和研究者提出了許多新的路由協(xié)議，文獻(xiàn)[3]提到了一種基于深度的DBR(depth-based routing)路由協(xié)議，節(jié)點(diǎn)通過(guò)深度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。文獻(xiàn)[4]提出了多層路由協(xié)議MRP(multi-layer routing protocol)，通過(guò)超級(jí)節(jié)點(diǎn)解決了空間信息的需求，并通過(guò)不同的層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包。文獻(xiàn)[5]提到了DBR協(xié)議改進(jìn)的路由協(xié)議EEDBR，EEDBR考慮了節(jié)點(diǎn)能量和深度信息來(lái)選擇下一跳節(jié)點(diǎn)，將感測(cè)到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到淺深度并具有高能量的節(jié)點(diǎn)。文獻(xiàn)[6]提出一種基于輪換轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級(jí)的機(jī)會(huì)路由RFP-OR(rotating forwarding priority-based OR)。通過(guò)考慮數(shù)據(jù)包傳遞率、能耗和水壓值估計(jì)節(jié)點(diǎn)的適度值，以此來(lái)進(jìn)行候選轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的選擇，并設(shè)置各節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級(jí)。節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級(jí)的輪換通過(guò)更新節(jié)點(diǎn)的適度值來(lái)實(shí)現(xiàn)。

為進(jìn)一步均衡水下傳感網(wǎng)絡(luò)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期，本文提出一種多目標(biāo)優(yōu)化機(jī)會(huì)路由MOO-BA。仿真結(jié)果表明，與DBR和EEDBR相比，本協(xié)議在能量高效性、均衡性等方面均具有明顯優(yōu)勢(shì)，有效地延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

MOO-BA采用多Sink網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示，該架構(gòu)由3個(gè)部分組成，即控制中心、匯聚節(jié)點(diǎn)和水下傳感器，其中水下傳感器包括錨定節(jié)點(diǎn)、中繼節(jié)點(diǎn)。

圖1 網(wǎng)絡(luò)模型

錨定節(jié)點(diǎn)固定在海洋底部，只感知并收集數(shù)據(jù)。中繼節(jié)點(diǎn)部署在不同的深度，不僅可以發(fā)送數(shù)據(jù)包，還可以轉(zhuǎn)發(fā)接收到的數(shù)據(jù)包?？刂浦行姆胖迷诖盎蚝┥?，并從匯聚節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)包。

匯聚節(jié)點(diǎn)部署在水面上，配備無(wú)線電和聲學(xué)調(diào)制解調(diào)器以及無(wú)限的能量。聲學(xué)調(diào)制解調(diào)器用于水下傳感器節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)分組，而無(wú)線電波用于將收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到岸上控制中心。

1.2 能量傳播模型

水聲信號(hào)傳播模型采用Stojanovic[7]提出的水下信道設(shè)計(jì)模型。基于擴(kuò)散損耗計(jì)算信號(hào)的總衰減，并考慮thorps模型用于信號(hào)吸收損耗。在給定頻率f下，吸收損失α(f) 可以表示為

(1)

其中，α(f) 以dB/km為單位，f以kHz為單位。

通過(guò)式(1)吸收損失值α可以推導(dǎo)為α=10α(f)/10?？偹p量A(d,f) 可以通過(guò)組合吸收損耗和擴(kuò)散損耗來(lái)獲得，如式(2)所示，距離d上的聲道衰減可表示為

10log(A(d,f))=k×10logd+d×10log(α(f))

(2)

其中，第一項(xiàng)是擴(kuò)散損失，第二項(xiàng)是吸收損失，k代表擴(kuò)散系數(shù)，它定義了傳播的幾何形狀(即k=1是淺水區(qū)域的圓柱形擴(kuò)展，k=2是深水區(qū)域球形擴(kuò)展，k=1.5是實(shí)際的擴(kuò)展)，α(f) 代表吸收系數(shù)。水下環(huán)境噪聲[8]可表示為

N(f)=Nt(f)+Ns(f)+Nw(f)+Nth(f)

(3)

其中，Nt(f)、Ns(f)、Nw(f) 和Nth(f) 分別表示由湍流、運(yùn)輸、波浪和熱能引起的噪聲。對(duì)于頻率為f的聲學(xué)信號(hào)和水下環(huán)境中d的傳播距離，接收機(jī)的信噪比可表示為

SNR(f,d)=P(f)-A(d,f)-N(f)+DI

(4)

其中，P(f) 是發(fā)送方的頻率為f的發(fā)送功率。DI是指向性指數(shù)，是接收器方向靈敏度的函數(shù)或用于傳感器節(jié)點(diǎn)引導(dǎo)其水聽(tīng)器以避免不必要噪聲。在接收器處，如果SNR(f,d) 等于或大于DT(檢測(cè)閾值)，則接收器可以正確地解碼所接收的信號(hào)。

2 MOO-BA路由

2.1 問(wèn)題描述

傳統(tǒng)路由通過(guò)貪婪策略選擇一跳鄰居范圍內(nèi)的最佳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，很容易陷入局部最優(yōu)解決方案。同時(shí)，滿足深度小于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)條件的節(jié)點(diǎn)都會(huì)參與到數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)工作中，這會(huì)導(dǎo)致多個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)相同數(shù)據(jù)包，造成數(shù)據(jù)冗余和能耗。

本文針對(duì)傳統(tǒng)協(xié)議能耗不均衡問(wèn)題，提出一種多目標(biāo)優(yōu)化機(jī)會(huì)路由來(lái)均衡網(wǎng)絡(luò)能耗。

2.2 MOO-BA中的分組結(jié)構(gòu)和消息流

MOO-BA的路由分組類型和消息格式如圖2和圖3所示。任何數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)包標(biāo)題包含兩個(gè)字段：發(fā)件人ID、數(shù)據(jù)包序列號(hào)。發(fā)件人ID是水下傳感器節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)符；分組序列號(hào)是由水下傳感器節(jié)點(diǎn)分配給分組的唯一序列號(hào)。發(fā)件人ID與數(shù)據(jù)包序列號(hào)相結(jié)合有助于避免路由過(guò)程中的重復(fù)。路由信息包括能量和深度。能量是信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的剩余能量；深度是當(dāng)前轉(zhuǎn)發(fā)器的深度信息，在信標(biāo)發(fā)送階段每個(gè)節(jié)點(diǎn)自動(dòng)更新。

圖2 數(shù)據(jù)包格式

圖3 邀請(qǐng)請(qǐng)求接受消息格式

路由信息包括5種類型的請(qǐng)求，即邀請(qǐng)請(qǐng)求、邀請(qǐng)請(qǐng)求接受、邀請(qǐng)請(qǐng)求確認(rèn)、邀請(qǐng)請(qǐng)求拒絕、選擇另一個(gè)最佳轉(zhuǎn)發(fā)器。邀請(qǐng)請(qǐng)求IR(invitation request)是發(fā)送給符合條件的一跳鄰居的初始信標(biāo)消息。在接收到邀請(qǐng)請(qǐng)求后，在動(dòng)態(tài)壽命估計(jì)(DLE)之后發(fā)出邀請(qǐng)請(qǐng)求接受IRA(invitation request acceptance)。邀請(qǐng)請(qǐng)求確認(rèn)IRC(invitation request confirmation)是數(shù)據(jù)傳輸之前的最終消息。邀請(qǐng)請(qǐng)求拒絕IRR(invitation request rejection)是在請(qǐng)求超過(guò)DLE時(shí)發(fā)出的拒絕消息。選擇另一個(gè)最佳轉(zhuǎn)發(fā)器SAOF(selected another optimal forwarder)是發(fā)送到所有節(jié)點(diǎn)的重定向消息。

2.3 初始信標(biāo)

在初始信標(biāo)期間，水下傳感器節(jié)點(diǎn)在位于傳輸范圍(Ni)之間驗(yàn)證身份，同時(shí)維護(hù)一張 [ENS(Ni)] 表，[ENS(Ni)] 將符合條件的鄰居節(jié)點(diǎn)插入到接收器中，其深度小于已發(fā)起請(qǐng)求的節(jié)點(diǎn)的接收器。其中深度測(cè)量為必要條件，深度信息由深度傳感器探測(cè)獲得。

當(dāng)傳感器向上轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包時(shí)，就可以在符合條件的鄰居節(jié)點(diǎn)選擇列表 [ENS(Ni)] 中選擇最佳轉(zhuǎn)發(fā)器進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，防止傳感器節(jié)點(diǎn)向所有鄰居節(jié)點(diǎn)廣播邀請(qǐng)請(qǐng)求。初始信標(biāo)過(guò)程如下：①較深處傳感器節(jié)點(diǎn)將邀請(qǐng)請(qǐng)求(IR)廣播到 [ENS(Ni)] 中；②列出的淺深度節(jié)點(diǎn)。

2.4 動(dòng)態(tài)壽命估計(jì)(DLE)

假設(shè)同質(zhì)傳感器由S={s1，s2，…sn} 表示，并且每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)都能夠基于基本信息(如能量、深度)從該組轉(zhuǎn)發(fā)器中選擇最佳轉(zhuǎn)發(fā)器。如式(5)所示，只有當(dāng)節(jié)點(diǎn)的剩余能量高于εng(τth) 時(shí)，節(jié)點(diǎn)才能將自身聲明為最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)器。εng(τth) 定義為在距離t上發(fā)送k比特消息所需的最小能量

(5)

在通信的初始階段，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余能量將近似等于初始能量。節(jié)點(diǎn)的剩余能量表示為

εng剩余=εng初始-εng消耗

(6)

每個(gè)節(jié)點(diǎn)消耗的能量表示為

εng消耗=εng傳輸+εng接收

(7)

網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)能量估計(jì)DLE表示為

(8)

2.4.1 基于動(dòng)態(tài)壽命估計(jì)的接受(DLEA)

DLEA根據(jù)DLE確定是否可以處理特定請(qǐng)求IR，并根據(jù)單個(gè)節(jié)點(diǎn)的DLE評(píng)估情況發(fā)出IRA或IRR令牌。接收到IR并發(fā)出IRA的淺深度節(jié)點(diǎn)充當(dāng)父節(jié)點(diǎn)，而通過(guò)發(fā)送IRC確認(rèn)IRA的深度節(jié)點(diǎn)充當(dāng)子節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)都維護(hù)兩個(gè)名為L(zhǎng)OA(list of acceptances)和LOC(list of confirmations)的表，LOA表包含父節(jié)點(diǎn)發(fā)出的IRA，LOC表包含子節(jié)點(diǎn)發(fā)出的IRC。當(dāng)接收到IR時(shí)，父節(jié)點(diǎn)基于DLE來(lái)確定該請(qǐng)求是否在父節(jié)點(diǎn)的容量范圍內(nèi)。如式(9)所示，通過(guò)將LOAm、LOCm進(jìn)行計(jì)數(shù)相加，如果當(dāng)前請(qǐng)求的和值小于特定節(jié)點(diǎn)的DLEm，則發(fā)出IRA令牌，并在LOAm中添加一個(gè)條目。否則發(fā)出IRR令牌

(9)

其中，LOAm為接受請(qǐng)求條目列表，LOCm為確認(rèn)請(qǐng)求條目列表，DLEm為特定節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)壽命估計(jì)。

2.4.2 基于動(dòng)態(tài)壽命估計(jì)的確認(rèn)(DLEC)

DLEC是用來(lái)確定是否可以確認(rèn)收到的IRA。在此階段，子節(jié)點(diǎn)有機(jī)會(huì)根據(jù)能量深度范圍(EDR)信息確認(rèn)最佳父節(jié)點(diǎn)之一。IRA由父節(jié)點(diǎn)在淺層發(fā)布。在接收到IRA令牌之后收到信息的子節(jié)點(diǎn)確認(rèn)淺深度處的最佳轉(zhuǎn)發(fā)器節(jié)點(diǎn)。輪詢基于表中該節(jié)點(diǎn)維護(hù)的EDR信息。如果一個(gè)子節(jié)點(diǎn)收到一個(gè)或一個(gè)以上的IRA令牌，就有機(jī)會(huì)成為上層朝向接收器的最佳節(jié)點(diǎn)

Max{EDR={Em，Dm};m=1,2…n}

(10)

其中，Em和Dm是LOAm中從接收器到節(jié)點(diǎn)的能量和深度差異。

一旦深層節(jié)點(diǎn)通過(guò)基于式(10)中的條件發(fā)出IRC，則將此條目添加到在LOCm中，同時(shí)此節(jié)點(diǎn)向最先發(fā)送IRA請(qǐng)求的淺層節(jié)點(diǎn)發(fā)送通知消息SAOF(selected another optimal forwarder)。收到SAOF消息的淺層節(jié)點(diǎn)從LOAm中刪除接受條目并更新DLEm。

2.5 初始路徑

通過(guò)連接子節(jié)點(diǎn)和父節(jié)點(diǎn)，從源到目的地建立路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。在初始階段，較高深度的節(jié)點(diǎn)n發(fā)出IRC到淺層節(jié)點(diǎn)m，將已啟動(dòng)傳輸?shù)墓?jié)點(diǎn)n添加到路徑中，直到m等于sink。

2.6 標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法

由Xin-She Yang開(kāi)發(fā)的一種新的元啟發(fā)式搜索算法稱為蝙蝠算法[9]。通過(guò)模擬蝙蝠的回聲定位能力，實(shí)現(xiàn)了群優(yōu)化問(wèn)題的求解。

fi=fmin+(fmax-fmin)β

(11)

(12)

(13)

其中，β∈[0,1] 是服從均勻分布的隨機(jī)向量，x*是當(dāng)前全局最佳位置(解)。

通過(guò)比較n個(gè)蝙蝠找到的最優(yōu)解，每個(gè)蝙蝠開(kāi)始時(shí)會(huì)被隨機(jī)分配一個(gè)服從均勻分布 [fmin,fmax] 的頻率。對(duì)于局部搜索部分，一旦從當(dāng)前最佳解中選擇了一個(gè)解，則使用隨機(jī)游走對(duì)每個(gè)蝙蝠產(chǎn)生一個(gè)新解

xnew=xold+δA(t)

(14)

從實(shí)現(xiàn)的角度來(lái)看，最好能夠提供一個(gè)縮放參數(shù)來(lái)控制步長(zhǎng)。因此，可以將這個(gè)方程改寫(xiě)為

xnew=xold+σδtA(t)

(15)

其中，δt服從高斯正態(tài)分布N(0,1)，σ是縮放因子。響度Ai和脈沖發(fā)射率ri也隨著迭代的進(jìn)行而相應(yīng)地更新。更新公式為

(16)

(17)

其中，α和γ是常數(shù)。對(duì)于任何0<α<1和γ>0，有

(18)

2.7 改進(jìn)BA的路徑優(yōu)化

2.7.1 引入優(yōu)化因子[9]

由于經(jīng)典蝙蝠算法在進(jìn)行迭代優(yōu)化時(shí)會(huì)陷入局部?jī)?yōu)化性，因此引入優(yōu)化因子λ來(lái)對(duì)MOO-BA算法的頻率進(jìn)行優(yōu)化，以此來(lái)達(dá)到全局搜索和局部搜索的平衡。

將式(11)變更為式(19)

fi=(fmin+(fmax-fmin)β)λ

(19)

(20)

式中：t為當(dāng)前迭代次數(shù)，由式(20)可以看出，λ的大小隨著t的增長(zhǎng)而減小。在迭代初期時(shí)，t值較小，λ值較大，因此蝙蝠發(fā)出的脈沖頻率較高，加大了全局搜索的力度；而在迭代后期，隨著t值的增大λ值變小，脈沖頻率較低，加強(qiáng)了局部搜索的能力。

2.7.2 算法步驟

BA優(yōu)化路徑的具體過(guò)程如下：

步驟1 基于DLE初始化蝙蝠種群Xi和Vi(i=1,2,…,n) 初始化頻率fi，脈沖發(fā)射率ri，響度Ai和最大迭代次數(shù)Nmax；

步驟3 根據(jù)式(11)～式(13)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的蝙蝠的速度和位置進(jìn)行更新；

步驟4 生成隨機(jī)數(shù)R1，假如R1大于ri時(shí),從最佳解中選擇一個(gè)BB(解)，圍繞BB產(chǎn)生一個(gè)LBB(局部解)；

步驟5 生成隨機(jī)數(shù)R2，假如R2小于Ai同時(shí)f(xi)

步驟6 經(jīng)過(guò)一段時(shí)間運(yùn)行，對(duì)新的蝙蝠群體進(jìn)行評(píng)估判定,把網(wǎng)絡(luò)中所有的蝙蝠適應(yīng)度值按照從大到小順序排列，找到最小值以及對(duì)應(yīng)的位置，就是當(dāng)前最優(yōu)解和最優(yōu)值；

步驟7 重復(fù)執(zhí)行步驟2～步驟5，直到滿足設(shè)定的最優(yōu)解條件或達(dá)到最大迭代次數(shù)；

步驟8 輸出全局最優(yōu)值和最優(yōu)解。

具體流程如圖4所示。

圖4 MOO-BA協(xié)議數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)流程

通過(guò)上述步驟蝙蝠算法將蝙蝠行為捕獲到適應(yīng)度函數(shù)中。目標(biāo)是建立具有最小延遲和最大輸送比的優(yōu)化路徑。通過(guò)DLE改變Xi和Vi，在從源到目的地的初始填充期間填充機(jī)會(huì)路徑。適應(yīng)度函數(shù) (fφ) 具有歸一化的多目標(biāo)權(quán)重，傳遞比mo1和延遲mo2由式(21)獲得

fφ=Wmo1+Wmo2

(21)

其中，Wmo1=1-mo1，Wmo2=mo2。

針對(duì)最初填充的路徑計(jì)算并且排名基于權(quán)重的適應(yīng)度函數(shù)。具有最小適應(yīng)度的路徑被命名為最佳蝙蝠B(yǎng)B，如式(22)所示

最佳蝙蝠(BB)=min[fφ(pi)]
BB=P，P∈pi

(22)

其中，pi是最初填充的路徑，P是最初填充的路徑中的BA路徑。

通過(guò)基于BB隨機(jī)改變具有最佳個(gè)體來(lái)進(jìn)一步獲得LBB，如果LBB的適應(yīng)度小于BB，則隨機(jī)飛行后，將LBB的適應(yīng)度更新為BB，蝙蝠B(yǎng)B被記錄為最佳蝙蝠。最后選擇與已獲得的最佳蝙蝠相對(duì)應(yīng)的路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在本節(jié)中，將提出的路由協(xié)議MOO-BA的性能與UWSNs中的現(xiàn)有路由協(xié)議DBR和EEDBR進(jìn)行比較。

3.1 仿真環(huán)境

利用MATLABR2012b建立仿真平臺(tái)?？紤]200 m×200 m×200 m區(qū)域。蝙蝠算法參數(shù)設(shè)置：fmax=1，fmin=0，α=0.9，γ=0.9。種群個(gè)數(shù)設(shè)為30、最大迭代次數(shù)Nmax為100、最大慣性系數(shù)ωmax=1.2和最小慣性系數(shù)ωmin=0.1。傳感器節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)N在50～400變化，用不同組(即50、100、150等直到400)節(jié)點(diǎn)重復(fù)30次實(shí)驗(yàn)。具體的仿真參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 仿真參數(shù)

3.2 結(jié)果與分析

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)生命周期

圖5展示了不同算法的網(wǎng)絡(luò)周期對(duì)比曲線，MOO-BA協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)生命周期明顯高于EEDBR和DBR協(xié)議，在不同的節(jié)點(diǎn)下，比EEDBR高約500 s，比DBR高約800 s。原因是MOO-BA選擇高剩余能量和靠近接收器的深度的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。同時(shí)，蝙蝠算法參考最佳路徑隨機(jī)改變最佳轉(zhuǎn)發(fā)器來(lái)動(dòng)態(tài)優(yōu)化初始填充的路徑，防止同一節(jié)點(diǎn)因頻繁轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)耗盡能量，達(dá)到能耗均衡的目的，提高了網(wǎng)絡(luò)生命周期。

圖5 網(wǎng)絡(luò)生命周期對(duì)比曲線

3.2.2 端到端延遲

圖6展示了MOO-BA與DBR、EEDBR的端到端延遲變化曲線。如圖6所示，隨著時(shí)間的增加，MOO-BA的延遲明顯低于其它兩種協(xié)議，因?yàn)镸OO-BA不計(jì)算保持時(shí)間，可以避免數(shù)據(jù)包碰撞。同時(shí)，蝙蝠算法通過(guò)參考最佳蝙蝠的適應(yīng)性隨機(jī)替換最佳節(jié)點(diǎn)來(lái)優(yōu)化建立的路徑，數(shù)據(jù)以機(jī)會(huì)路徑轉(zhuǎn)發(fā)到接收器，降低了延遲。而在DBR中，數(shù)據(jù)包從源推送到接收器時(shí)跳數(shù)增加，保持時(shí)間依次增加，這會(huì)導(dǎo)致端到端延遲增加。與DBR相比，EEDBR盡管消除了冗余，但分配優(yōu)先級(jí)的保持時(shí)間會(huì)隨著時(shí)間的增加而增加，延遲會(huì)越來(lái)越大。

圖6 端到端延遲對(duì)比曲線

3.2.3 數(shù)據(jù)包傳輸量

圖7顯示了所有協(xié)議的數(shù)據(jù)包傳輸對(duì)比曲線。在DBR中，任何路徑丟失的數(shù)據(jù)包都不能到達(dá)接收器，因?yàn)闆](méi)有恢復(fù)機(jī)制。而EEDBR的數(shù)據(jù)包可以從不同路由到達(dá)接收器，所以EEDBR數(shù)據(jù)包傳輸量要比DBR好。而MOO-BA數(shù)據(jù)包傳輸量高于其它兩種協(xié)議的原因是初始信標(biāo)通過(guò)ENS(Ni)避免了不必要的節(jié)點(diǎn)參與進(jìn)來(lái)，降低了無(wú)效數(shù)據(jù)包的傳輸。此外蝙蝠算法動(dòng)態(tài)識(shí)別全局最佳路徑，提高了有效數(shù)據(jù)包傳輸量。

圖7 數(shù)據(jù)包傳輸對(duì)比曲線

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)水下傳感網(wǎng)絡(luò)能耗均衡的問(wèn)題，提出了水下傳感網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)優(yōu)化機(jī)會(huì)路由MOO-BA。當(dāng)節(jié)點(diǎn)需要轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包時(shí)，MOO-BA協(xié)議利用DLE進(jìn)行節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)壽命估計(jì)，符合條件的節(jié)點(diǎn)發(fā)放DLEA令牌充當(dāng)最佳轉(zhuǎn)發(fā)器并將消息發(fā)布出去。接著由DLEC再次確認(rèn)最佳轉(zhuǎn)發(fā)器的消息。最后使用改進(jìn)的蝙蝠算法動(dòng)態(tài)優(yōu)化最初填充的路由。蝙蝠算法找到最初填充的路徑的適合度并選擇最佳的傳輸路徑，同時(shí)使用其它填充路徑迭代最佳蝙蝠，直到全局收斂獲得數(shù)據(jù)傳輸最佳的路徑。仿真結(jié)果表明，MOO-BA協(xié)議能夠有效地降低端到端延遲，提高有效數(shù)據(jù)包傳輸量，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。另外，未來(lái)的研究工作可以考慮兩點(diǎn)：一是研究移動(dòng)水下傳感網(wǎng)絡(luò)的增強(qiáng)路由;二是研究具有適當(dāng)恢復(fù)機(jī)制的水下傳感網(wǎng)絡(luò)機(jī)制。