基于虛擬引力約束的光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞智能修復(fù)算法研究

宋亞磊

(鄭州商學(xué)院現(xiàn)代教育技術(shù)中心，河南 鞏義451200)

光纖傳輸傳感網(wǎng)絡(luò)是一種以信息感知、處理和傳輸為一體的大規(guī)模隨機分布的傳感節(jié)點，在橋梁、大壩、油田等城市建設(shè)中均有應(yīng)用，考慮到大多數(shù)光纖傳輸傳感網(wǎng)絡(luò)都是由靜態(tài)或動態(tài)的傳感器節(jié)點組成，能夠?qū)崟r地獲取各個監(jiān)測目標(biāo)的信息，并將采集到的全部信息通過通信設(shè)備發(fā)送至系統(tǒng)服務(wù)器。但是在應(yīng)用過程中極易出現(xiàn)能量消耗或其他原因，導(dǎo)致出現(xiàn)未被光纖傳感節(jié)點覆蓋的監(jiān)測區(qū)域，即“覆蓋空洞”[1－2]。覆蓋問題在光纖傳輸傳感網(wǎng)絡(luò)中一直廣泛受到各界學(xué)者的關(guān)注，其中主要包括節(jié)能問題、連通性問題等。未來階段，將重點研究如何促使服務(wù)器內(nèi)各個節(jié)點至少獲取一個傳感器節(jié)點的監(jiān)控。

于春榮等人[3]為了實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)中任意節(jié)點的快速定位，設(shè)計基于光纖傳感的快速定位技術(shù)，實驗結(jié)果表明該方法定位精度與節(jié)點數(shù)量密切相關(guān)，該方法應(yīng)用效果較好，但是存在耗時較長問題。金保林等人[4]提出一種基于蟻群優(yōu)化算法的壞死節(jié)點躲避路由算法，在考慮鏈路中多種因素的影響下，選取數(shù)據(jù)傳輸?shù)淖顑?yōu)路徑。該方法耗時指標(biāo)較為理想，但是其實現(xiàn)過程復(fù)雜度較高，不適宜廣泛應(yīng)用。李煒等人[5]通過調(diào)度光纖應(yīng)變網(wǎng)絡(luò)節(jié)點位置關(guān)系，提高覆蓋質(zhì)量，最終完成光纖應(yīng)變傳感器節(jié)點高效覆蓋，該方法實現(xiàn)過程較為簡單，但是應(yīng)用效果不理想。Zy A等人[6]利用矢量量化方法，找出協(xié)作通信中的主動節(jié)點，研究了整個網(wǎng)絡(luò)的性能參數(shù)。首先對節(jié)點位置進(jìn)行了數(shù)學(xué)分析，并根據(jù)節(jié)點的傳感輸出進(jìn)行能量檢測。仿真結(jié)果與理論方法和仿真方法進(jìn)行了比較。該方法有效地解決了傳統(tǒng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的功耗分析問題，但是存在數(shù)學(xué)分析容易出錯的問題。Harizan S[7]針對調(diào)度問題提出了一種改進(jìn)的NSGA－II算法。考慮了傳感器節(jié)點的覆蓋率、連通性和剩余能量等多個參數(shù)，該算法應(yīng)用效果較好，但是存在耗時較長的問題。

針對傳統(tǒng)光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)方法存在的問題，本文提出基于虛擬引力約束的光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)算法，以期能夠快速、準(zhǔn)確完成絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)。

1 基于虛擬引力約束的光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)算法

1.1 基于IVFA-B算法的虛擬引力模型

隨著光纖傳輸傳感網(wǎng)絡(luò)綜合性能的不斷提升。光纖傳感技術(shù)不僅能夠?qū)崟r進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，同時也能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，同時還能夠有效向用戶反映真實的數(shù)據(jù)變化情況。將低成本和低能耗的傳感器節(jié)點任意分布在設(shè)定的監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，利用圖1給出光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖1 光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的具體示意圖

通過分析圖1可知，光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)主要包含以下三種不同的節(jié)點，分別為:①管理節(jié)點；②匯聚節(jié)點；③傳感器節(jié)點。其中，在監(jiān)測區(qū)域分布最為廣泛的就是傳感器節(jié)點，同時也被稱為感知節(jié)點；在整個網(wǎng)絡(luò)中只含有一個管理節(jié)點，通過管理節(jié)點實現(xiàn)全部節(jié)點的管理；匯聚節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)中主要承擔(dān)數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)管理工作。

現(xiàn)階段的覆蓋問題能夠劃分為很多種，其中包含多種不同的分類方法，具體分類如圖2所示:

圖2 光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋問題分類

傳感器節(jié)點在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)移動的過程中會受到虛擬力的影響，虛擬力可能是兩種不同的力，分別為:①吸引力；②排斥力。

通過上述不同的作用力能夠有效計算節(jié)點之間的最佳部署距離[8]。

其中虛擬力的模型能夠表示為式(1):

式中，dij代表不同節(jié)點之間的歐式距離；αij代表不同節(jié)點之間的方向角；ωα代表虛擬引力；ωr代表斥力參數(shù)；Dth代表網(wǎng)絡(luò)設(shè)定的距離閾值[9－10]。

在具體的操作過程中，光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)需要滿足以下的約束條件:①在算法的初始計算過程中，傳感器節(jié)點會被隨機分布在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，同時各個節(jié)點的性能是一樣的。②各個節(jié)點中都含有移動執(zhí)行器，移動執(zhí)行器能夠保證節(jié)點在移動區(qū)域內(nèi)任意移動。其中各個節(jié)點都含有相同的初始能量，同時節(jié)點在移動過程中還會消耗一定的能量[11]。③傳感器節(jié)點利用GPS或者其他定位算法獲取節(jié)點自身的坐標(biāo)信息，同時也能夠獲取鄰近節(jié)點之間的距離關(guān)系。

其中各個節(jié)點之間的作用力計算如式(2):

式中，Rc代表節(jié)點的通信半徑。

被選用模型主要在經(jīng)典虛擬力模型中添加了以下幾方面的條件，具體如下所示:①當(dāng)節(jié)點距離高于通信半徑時[12－13]，需要將虛擬力的取值設(shè)定為0，使其滿足現(xiàn)階段的發(fā)展需求。②網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點由于受到不同力的影響，會使其移動出監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，形成無用的節(jié)點。

在上述分析的基礎(chǔ)上，在所提算法中加入?yún)^(qū)域邊界對節(jié)點的斥力作用，確保監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的節(jié)點不會隨意移動[14]。假設(shè)節(jié)點之間不存在斥力作用，則有式(3):

式中，dib代表節(jié)點和區(qū)域邊界之間的距離；ωb代表邊界斥力參數(shù)；Dth－b代表節(jié)點和區(qū)域邊界之間的距離閾值。

式中，

通常情況下，監(jiān)測區(qū)域是一個四邊形，因此節(jié)點會受到各個區(qū)域邊界的作用力，其中x1、x2、y1、y2分別代表不同的方向。

在此基礎(chǔ)上可以得到傳感器節(jié)點受到的虛擬力合力為式(5):

式中，k代表鄰近節(jié)點的數(shù)量[15－16]。

結(jié)合上述分析可知，節(jié)點的移動距離是需要通過相關(guān)的計算式獲取的，則有:

式中，xiold代表節(jié)點移動之前的位置；Fx代表傳感器在x方向上的投影；Fy代表傳感器在y方向上的投影；Fxy代表增加在傳感器上的合力[17]；Maxdis代表節(jié)點的單位最大移動距離。

以下需要對節(jié)點si進(jìn)行受力分析，其中排斥力的計算式為:

其中吸引力的計算式為:

在A×B監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，忽略相關(guān)的參數(shù)，則能夠獲取以下的計算式:

當(dāng)節(jié)點si受力平衡，且達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)，則有:

由于區(qū)域邊界對節(jié)點的排斥力是一致的，則:

模擬經(jīng)典的虛擬力模型，通過模擬結(jié)果得到對應(yīng)的距離閾值[18－19]，根據(jù)距離閾值實時調(diào)節(jié)傳感器節(jié)點之間的作用力屬性。

通過節(jié)點的密集程度能夠詳細(xì)描述節(jié)點在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的分布情況，具體的計算式如下所示:

式中，N代表節(jié)點的鄰居節(jié)點數(shù)量；din代表節(jié)點到鄰居節(jié)點之間的歐式距離。

利用圖3給出不同距離的閾值分析圖[20]，當(dāng)覆蓋率a<1時，則說明節(jié)點沒有完全覆蓋整個監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，其中距離閾值的計算式(14)為:

圖3 距離閾值分析結(jié)構(gòu)圖

當(dāng)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的覆蓋率a≥1時，則說明整個監(jiān)測區(qū)域中存在覆蓋空洞，得到距離閾值的公式如式(15)所示:

2.2 基于虛擬引力約束的光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)算法

利用圖4給出相鄰三個節(jié)點組成的正三角形[21－22]，圖4(a)代表在相同結(jié)構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)中全部節(jié)點的詳細(xì)覆蓋情況；圖4(b)是圖4(a)三個圓心圍成的正三角形的基礎(chǔ)上，三個交點相交形成最大的覆蓋面積[23－24]。

圖4 相鄰三個節(jié)點組成的正三角形

分析圖5可知，假設(shè)其中任意一個節(jié)點的感知半徑為R1，另外一個節(jié)點的感知半徑為R2，R1>R2，則設(shè)定R1＝r，R2＝kr，0

圖5 傳感器節(jié)點分析圖

在三角形中，能夠獲取以下的計算式:

式中，節(jié)點的能量閾值[25]計算式為:

傳感器節(jié)點在移動的過程中，由于節(jié)點的能量不同導(dǎo)致節(jié)點移動的概率也存在一定的差異，以下給出具體的計算式:

式中，節(jié)點移動距離的計算公式為:

將上述過程中得到的節(jié)點最佳距離和對應(yīng)的最佳距離閾值相結(jié)合，計算傳感器網(wǎng)絡(luò)的適用度，并且將節(jié)點的移動概率引入到對應(yīng)的計算式中，實現(xiàn)光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)。

3 仿真分析與結(jié)果

考慮到光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)的復(fù)雜性，不同方法修復(fù)的有效性主要通過MATLAB仿真軟件進(jìn)行，因此本文搭建的仿真平臺為:Intel(R)Core(TM)i3，主 頻3.7 GHz，內(nèi) 存4.0 GHz，Windows10.0操作系統(tǒng)，并采用Visual C＋＋軟件編程。并將引言中提到的文獻(xiàn)[3]DSN中基于虛擬部隊的節(jié)點部署和目標(biāo)定位方案、文獻(xiàn)[4]基于光纖傳感的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點定位技術(shù)研究以及文獻(xiàn)[5]中性光纖通信網(wǎng)絡(luò)中壞死路由算法的設(shè)計，作為對比方法進(jìn)行對比驗證。

3.1 仿真設(shè)置

首先需要明確的是，仿真過程中為了排除偶然性因素的影響，使結(jié)論更具有普遍意義，需要設(shè)置重復(fù)組求其平均值，下述仿真過程中涉及的測試結(jié)果均為50次測試的平均值，具體測試過程如下:①在100 m×100 m的光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)部隨機部署若干個感知半徑為R的傳感器節(jié)點；②設(shè)置通信半徑為10 m，陷阱空洞直徑閾值為20 m，輸入至MATLAB仿真軟件中生成如圖6所示的陷阱空洞檢測與修復(fù)仿真示例。③測試四種算法的感知半徑，距離閾值以及節(jié)點能量閾值變化情況。

圖6 修復(fù)仿真示例

3.2 仿真測試結(jié)果

3.2.1 不同算法的感知半徑對比

以下給出四種算法在傳感器數(shù)量不斷發(fā)生變化的情況下，各個修復(fù)算法的感知半徑對比情況如表1所示。

綜合分析表1的數(shù)據(jù)可知，不同算法的感知半徑會隨著傳感器數(shù)量的變化而變化，其中所提算法的感知半徑在四種方法中為最高，表明所提方法能夠更好地完成光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)。

表1 四種算法的感知半徑變化情況

3.2.2 距離閾值

以下分別給出四種算法的距離閾值變化情況，具體如圖7所示。

分析圖7可知，傳感器數(shù)量與距離閾值存在密切相關(guān)關(guān)系，其中基于虛擬引力約束的光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞智能修復(fù)算法的距離閾值相比其他三種方法有了較為明顯的下降，這說明所提能夠具有較高的運行效率。

圖7 不同算法的距離閾值對比結(jié)果

3.2.3 節(jié)點能量閾值

以下分別對比四種光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)算法的能量閾值，具體的對比結(jié)果如表2所示。

表2 不同算法的節(jié)點能量閾值變化情況

分析上述實驗數(shù)據(jù)可知，本論文所設(shè)計的算法能量閾值在四種算法中為最高，說明研究的實際應(yīng)用效果最優(yōu)，相比較傳統(tǒng)方法，所提算法具有更多優(yōu)勢。

4 結(jié)束語

針對傳統(tǒng)的光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)算法存在感知半徑較低、距離閾值較長等問題，本文設(shè)計并提出基于虛擬引力約束的光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點空洞修復(fù)算法。在綜合分析設(shè)計的基礎(chǔ)上通過實驗進(jìn)行驗證，實驗結(jié)果表明本文設(shè)計方法具有一定有效性以及適用性。

未來階段，將重點針對以下幾方面展開研究:①本文在計算的過程中是不存在障礙物的，在實際應(yīng)用的過程中會存在障礙物，造成網(wǎng)絡(luò)性能的下降，如何在有障礙物的情況下提升算法的覆蓋能力成為下一階段研究的重點內(nèi)容。②未來階段在擴大研究范圍，如何在三維空間中得到最佳的部署，也是未來階段研究的熱點話題。