無(wú)線傳感技術(shù)在糧食倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

黃 嫻 陳 佳 陳可心

(1.無(wú)錫科技職業(yè)學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214028；2.蘇州大學(xué)，江蘇 蘇州 215325)

糧食問題是關(guān)系到基本民生的重大戰(zhàn)略問題。目前，中國(guó)在糧食倉(cāng)儲(chǔ)方面的技術(shù)能力一般，存在糧食變質(zhì)和蟲害等問題[1]。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)具有成本低、密度高和分布隨機(jī)等優(yōu)點(diǎn)，有效解決了傳統(tǒng)倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)測(cè)的不足，提高了倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的監(jiān)測(cè)能力[2]。

季欣然等[3]提出了一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)路由算法，結(jié)合平面路由和層次路由，建立了雙路由網(wǎng)絡(luò)框架，有效降低了路由數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎?，該方法?jié)能效果好，適用性強(qiáng)。曹迪等[4]提出了一種改進(jìn)蟻群路由算法用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，引入能量波動(dòng)指數(shù)篩選蟻群路由候選集，引入多目標(biāo)優(yōu)化機(jī)制。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的蟻群路由算法有效地提高了能量利用率，收斂速度比傳統(tǒng)算法快，改善了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量平衡。李偉[5]提出了一種將遺傳算法和K-均值算法相結(jié)合的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法，與傳統(tǒng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議相比，該方法能耗顯著降低。張華南[6]將協(xié)議和超低功耗喚醒接收機(jī)相結(jié)合，有效降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗，與系統(tǒng)方案相比，該方案在能耗、效率、吞吐量等方面均有顯著提高。但實(shí)際應(yīng)用中，外部環(huán)境的變化是隨機(jī)的，因此很難通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)統(tǒng)一模型來(lái)處理各個(gè)節(jié)點(diǎn)環(huán)境的差異性，其適應(yīng)性有待進(jìn)一步提高。

文章擬提出一種基于節(jié)點(diǎn)剩余能量分簇的節(jié)點(diǎn)調(diào)度方法用于糧食倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境監(jiān)測(cè)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，從網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和監(jiān)控精度兩個(gè)方面計(jì)算簇內(nèi)活動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的能量和分布確定最終的工作節(jié)點(diǎn)，并通過(guò)仿真驗(yàn)證該節(jié)能策略的優(yōu)越性，旨在為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在糧食倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境檢測(cè)中的應(yīng)用提供依據(jù)。

1 糧食倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)概述

根據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)目標(biāo)，將整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)分為感知層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層和應(yīng)用層(見圖1)。在架構(gòu)的底層，感知層由探測(cè)器節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)和執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)組成[7]。探測(cè)器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)采集環(huán)境參數(shù)，包括溫度傳感器、濕度傳感器、聲音傳感器、熱釋電紅外傳感器。執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)的主要職責(zé)是驅(qū)趕倉(cāng)儲(chǔ)害蟲，根據(jù)接收到的命令進(jìn)行控制。匯聚節(jié)點(diǎn)和探測(cè)節(jié)點(diǎn)是一對(duì)多的，根據(jù)監(jiān)控環(huán)境的要求進(jìn)行配置[8]。網(wǎng)絡(luò)傳輸層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸，通過(guò)485總線與匯聚節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，通過(guò)網(wǎng)線連接后臺(tái)服務(wù)器，用戶可以直接訪問后臺(tái)服務(wù)器。應(yīng)用層主要是后臺(tái)服務(wù)器管理系統(tǒng)，其主要目的是對(duì)整個(gè)糧食貯存環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行匯總、處理和分析，對(duì)貯存環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化和管理，對(duì)全廠區(qū)的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、存儲(chǔ)和分析。

圖1 系統(tǒng)整體框架

2 節(jié)能策略

根據(jù)糧食倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)控環(huán)境中節(jié)點(diǎn)密度高的問題，在節(jié)點(diǎn)剩余能量分簇算法(ECA)的基礎(chǔ)上，提出一種節(jié)點(diǎn)調(diào)度方法來(lái)延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命?；谀芎淖钚〉脑瓌t，進(jìn)一步優(yōu)化簇間的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議[9]。從網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和監(jiān)控精度兩個(gè)方面對(duì)系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)度，同時(shí)，只有一些節(jié)點(diǎn)在工作。

2.1 ECA分簇算法

ECA結(jié)構(gòu)如圖2所示。在ECA中，通過(guò)簇頭管理簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的各種活動(dòng)[10]。簇頭節(jié)點(diǎn)會(huì)消耗大量的能量，節(jié)點(diǎn)不能長(zhǎng)時(shí)間充當(dāng)簇頭，否則，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)會(huì)越來(lái)越少。因此，在選擇簇頭節(jié)點(diǎn)時(shí)要定期更換，保證網(wǎng)絡(luò)能量均衡[11]。

圖2 分簇路由算法

2.1.1 分簇 其步驟如下：

(1)初始化網(wǎng)絡(luò)。

(2)對(duì)節(jié)點(diǎn)剩余能量Ecur進(jìn)行計(jì)算，判斷是否滿足節(jié)點(diǎn)成為簇頭的最低能量，如式(1)所示[12]。

Ecur≥2ntrl[dg(2Eelec+Efusion+EampR2)]，

(1)

式中：

Efusion——節(jié)點(diǎn)的單位能耗，J；

Eelec——節(jié)點(diǎn)發(fā)射和接收能耗，J；

Eamp——節(jié)點(diǎn)感知能耗，J；

ntr——節(jié)點(diǎn)的探測(cè)頻率，kHz；

dg——相鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)；

l——數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，byte;

R——感知半徑，m。

如果節(jié)點(diǎn)有權(quán)競(jìng)爭(zhēng)簇頭，獲取廣播競(jìng)爭(zhēng)簇頭消息的時(shí)間TC為：

(2)

式中：

k1——權(quán)重因子；

T2——節(jié)點(diǎn)初始化完成后進(jìn)入競(jìng)爭(zhēng)簇首階段所需的時(shí)間長(zhǎng)度，ms；

Emax——節(jié)點(diǎn)最大能量，J；

Ecur——節(jié)點(diǎn)剩余能量，J。

(3)確定簇頭節(jié)點(diǎn)。如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)在TC時(shí)間之前收到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)廣播的簇頭競(jìng)爭(zhēng)消息，該節(jié)點(diǎn)狀態(tài)設(shè)置為普通節(jié)點(diǎn)[13]。如果節(jié)點(diǎn)未接收到該消息，其將向檢測(cè)范圍內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)發(fā)送競(jìng)爭(zhēng)簇頭消息。

(4)節(jié)點(diǎn)選擇加入各簇，并將分簇時(shí)間長(zhǎng)度設(shè)置為T3。此時(shí)，分簇過(guò)程完成。節(jié)點(diǎn)根據(jù)每個(gè)簇頭的剩余能量加入簇。

2.1.2 簇間數(shù)據(jù)傳輸路由及優(yōu)化 網(wǎng)絡(luò)最終將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)發(fā)送到接收器節(jié)點(diǎn)，接收器節(jié)點(diǎn)將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)提供給用戶。數(shù)據(jù)傳輸中，簇頭節(jié)點(diǎn)采集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后以多跳方式將其發(fā)送到匯聚節(jié)點(diǎn)。匯聚節(jié)點(diǎn)首先向網(wǎng)絡(luò)發(fā)送Inter_CH_M消息。

當(dāng)簇頭節(jié)點(diǎn)接收到Inter_CH_M時(shí)，發(fā)送消息到簇中節(jié)點(diǎn)。簇間路由選擇如式(3)所示[14]。

(3)

式中：

k2、k3——權(quán)重因子；

Ei、Ej——節(jié)點(diǎn)i和j剩余能量，J；

di_sink——節(jié)點(diǎn)i到匯聚節(jié)點(diǎn)的距離，m。

簇頭節(jié)點(diǎn)需先處理簇中成員節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到匯聚節(jié)點(diǎn)[15]。簇頭節(jié)點(diǎn)能耗高，傳輸數(shù)據(jù)量大。但存在簇頭節(jié)點(diǎn)距離匯聚節(jié)點(diǎn)較遠(yuǎn)的情況，能量不足而丟失，導(dǎo)致監(jiān)控盲區(qū)問題，因此對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。

根據(jù)式(4)的能量消耗函數(shù)，對(duì)相鄰的簇首節(jié)點(diǎn)進(jìn)行選擇，并進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，反復(fù)執(zhí)行直到數(shù)據(jù)傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)[16]。

(4)

式中：

w——權(quán)值系數(shù)；

ECHi——簇首節(jié)點(diǎn)i的能耗，J；

ECHj——簇首節(jié)點(diǎn)j的能耗，J；

2.2 基于簇內(nèi)調(diào)度的節(jié)能算法

文中通過(guò)調(diào)度的方法降低能耗，簇內(nèi)活動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量從網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和監(jiān)控精度兩個(gè)方面進(jìn)行計(jì)算，減少網(wǎng)絡(luò)能耗和數(shù)據(jù)采集冗余，避免節(jié)點(diǎn)睡眠造成的監(jiān)控盲點(diǎn)問題[17]。

圖3 覆蓋拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

在以簇頭節(jié)點(diǎn)為中心、簇半徑R為半徑的圓中，如果節(jié)點(diǎn)的感知距離為rs，s為節(jié)點(diǎn)在其簇外的感知范圍，則需要至少h個(gè)活動(dòng)節(jié)點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)簇內(nèi)的覆蓋η，活動(dòng)節(jié)點(diǎn)h的范圍如式(5)所示[19]。

(5)

(6)

式中：

m——活動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)。

由實(shí)際測(cè)量和概率論知識(shí)得到最終活動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)m，如式(7)所示。

(7)

式中：

z——標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

3 結(jié)果與分析

3.1 仿真參數(shù)

選擇設(shè)備為聯(lián)想PC，操作系統(tǒng)為windows1064位旗艦，Intel i5 2450m CPU，頻率為2.5 GHz，仿真平臺(tái)為NS2。在網(wǎng)絡(luò)中，執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)較少，主要接收匯聚節(jié)點(diǎn)發(fā)送的執(zhí)行命令。試驗(yàn)中，只分析倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中的探測(cè)節(jié)點(diǎn)，其相關(guān)參數(shù)見表1。

表1 試驗(yàn)參數(shù)

3.2 仿真分析

為了驗(yàn)證文中提出的路由算法的有效性，使用NS2仿真系統(tǒng)，不使用調(diào)度機(jī)制。

3.2.1 能耗比較 不同節(jié)點(diǎn)數(shù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下，將文中方法與LEACH分簇算法進(jìn)行比較，驗(yàn)證該方法的優(yōu)越性，結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，ECA算法能量消耗速度比LEACH算法的慢，是因?yàn)長(zhǎng)EACH路由協(xié)議中的簇頭節(jié)點(diǎn)直接與匯聚節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，如果簇頭距離匯聚節(jié)點(diǎn)較遠(yuǎn)，則能量耗費(fèi)非常多。

圖4 不同算法隨節(jié)點(diǎn)數(shù)變化的能耗曲線

3.2.2 節(jié)點(diǎn)間剩余能量差比較 網(wǎng)絡(luò)結(jié)束時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余能量差在一定程度上反映了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的平均能耗和網(wǎng)絡(luò)生存周期的長(zhǎng)度。與LEACH聚類算法進(jìn)行比較，不同方法的節(jié)點(diǎn)剩余能量差隨節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化曲線如圖5所示。

由圖5可知，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，ECA算法的節(jié)點(diǎn)剩余能量標(biāo)準(zhǔn)差小于LEACH分簇算法的。這是因?yàn)镋CA算法的簇頭節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中分布更均勻，此外，在能量傳輸中還考慮了簇頭節(jié)點(diǎn)的能量消耗，因此節(jié)點(diǎn)能量分布相對(duì)均衡。

圖5 不同算法隨節(jié)點(diǎn)數(shù)變化的剩余能量差曲線

3.2.3 網(wǎng)絡(luò)壽命比較 網(wǎng)絡(luò)壽命定義為死區(qū)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中時(shí)的程序循環(huán)數(shù)，即網(wǎng)絡(luò)生存期。與LEACH分簇算法進(jìn)行比較，不同方法隨節(jié)點(diǎn)數(shù)變化的網(wǎng)絡(luò)生存期曲線如圖6所示。

由圖6可知，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，ECA算法的網(wǎng)絡(luò)生存期逐漸增加，而LEACH分簇算法的網(wǎng)絡(luò)生存周期相對(duì)較為穩(wěn)定。這是因?yàn)镋CA算法在簇頭競(jìng)爭(zhēng)時(shí)以剩余能量作為約束，能量較少節(jié)點(diǎn)不再作為簇頭，有效均衡了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能量。

圖6 不同算法隨節(jié)點(diǎn)數(shù)變化的網(wǎng)絡(luò)生存期曲線

使用調(diào)度機(jī)制時(shí)，分析節(jié)點(diǎn)調(diào)度前后的能耗和網(wǎng)絡(luò)生存期，并用NS2對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真，以驗(yàn)證文中方法的有效性，結(jié)果見圖7。對(duì)ECA改進(jìn)前后進(jìn)行分析，比較簇內(nèi)調(diào)度前后節(jié)點(diǎn)能耗和網(wǎng)絡(luò)生存期的變化，結(jié)果如圖8所示。

圖8 改進(jìn)前后隨節(jié)點(diǎn)數(shù)變化的網(wǎng)絡(luò)生存期曲線

由圖7可知，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，節(jié)點(diǎn)能耗逐漸增加，但ECA算法通過(guò)簇內(nèi)調(diào)度能耗有明顯改善。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量越少，簇中冗余節(jié)點(diǎn)數(shù)量越少，此時(shí)進(jìn)行簇內(nèi)調(diào)度會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)的能耗。這是因?yàn)槿绻刂械墓?jié)點(diǎn)數(shù)量較少，則簇中所有節(jié)點(diǎn)都處于活動(dòng)狀態(tài)，以滿足覆蓋要求，簇內(nèi)調(diào)度會(huì)消耗更多的能量，因此，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量較少，即節(jié)點(diǎn)冗余時(shí)，無(wú)需應(yīng)用節(jié)點(diǎn)調(diào)度策略。

圖7 改進(jìn)前后隨節(jié)點(diǎn)數(shù)變化的能耗曲線

由圖8可知，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，網(wǎng)絡(luò)生存期逐漸增加，在ECA算法進(jìn)行簇內(nèi)調(diào)度前，網(wǎng)絡(luò)生存期增加，但增加較小。在網(wǎng)絡(luò)中使用節(jié)點(diǎn)調(diào)度策略后，網(wǎng)絡(luò)壽命的變化趨勢(shì)保持不變，尤其是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在大量節(jié)點(diǎn)時(shí)。這是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的冗余度跟不上增長(zhǎng)，使用節(jié)點(diǎn)調(diào)度策略后，可以有效利用網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，說(shuō)明整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期被延長(zhǎng)。

4 結(jié)論

研究提出了一種基于節(jié)點(diǎn)剩余能量分簇的節(jié)點(diǎn)調(diào)度方法用于糧食倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境監(jiān)測(cè)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果表明，該協(xié)議的能量消耗明顯低于傳統(tǒng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議，且網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的能量消耗得到了有效平衡。與改進(jìn)前相比，該方法可以有效降低數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的能耗，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。在現(xiàn)有測(cè)試條件下，文中研究還處于初級(jí)階段，后續(xù)將不斷提高整個(gè)節(jié)能策略的性能。