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    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的休眠自動調(diào)度智能優(yōu)化方法

    2024-05-03 05:42:00嚴(yán)江榮
    信息記錄材料 2024年3期
    關(guān)鍵詞:傳輸速度能量消耗調(diào)度

    嚴(yán)江榮

    (貴州師范大學(xué)國際教育學(xué)院 貴州 貴陽 550025)

    0 引言

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用,如環(huán)境監(jiān)測、智能家居、農(nóng)業(yè)等。節(jié)點(diǎn)作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本單元,其能源利用效率和數(shù)據(jù)傳輸速度直接影響著整個網(wǎng)絡(luò)的性能。因此,針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的研究具有重要意義[1]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通常由傳感器、微控制器、無線通信模塊和電源等組成。在工作過程中,節(jié)點(diǎn)需要不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理和傳輸,而這些操作都需要消耗能源。由于節(jié)點(diǎn)通常由電池供電,能源消耗過快會縮短節(jié)點(diǎn)的使用壽命,甚至導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)失效。此外,數(shù)據(jù)傳輸速度也是衡量節(jié)點(diǎn)性能的重要指標(biāo)。如何平衡能源消耗和數(shù)據(jù)傳輸速度之間的關(guān)系,是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)面臨的主要問題之一[2]。對此,本文提出一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的休眠自動調(diào)度智能優(yōu)化方法,旨在提高節(jié)點(diǎn)的能源利用效率和數(shù)據(jù)傳輸速度。

    1 建立無線傳感器網(wǎng)絡(luò)休眠調(diào)度機(jī)制

    將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的休眠自動調(diào)度過程劃分為若干個周期,調(diào)度方法會在每一個周期開始階段對對應(yīng)節(jié)點(diǎn)所處狀態(tài)進(jìn)行決策。如果一個節(jié)點(diǎn)被安排好了,這個節(jié)點(diǎn)就會轉(zhuǎn)變?yōu)榛钴S狀態(tài),其他沒有被安排的節(jié)點(diǎn)將會進(jìn)入到休眠狀態(tài)。該機(jī)制使得工作中的傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)入睡眠模式,延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。在此過程中,關(guān)鍵能量的有效保留是實現(xiàn)對其調(diào)度優(yōu)化的重點(diǎn)。根據(jù)上述所需,建立無線傳感器網(wǎng)絡(luò)休眠調(diào)度機(jī)制,在該機(jī)制中引入Ditian算法。該算法的基本思路為:在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,任意一個節(jié)點(diǎn)被其相鄰節(jié)點(diǎn)所覆蓋的范圍取值在[0,2π]以內(nèi),則將該點(diǎn)定義為冗余覆蓋節(jié)點(diǎn),需要將該節(jié)點(diǎn)的無線通信關(guān)閉,并將其從活躍狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)樾菝郀顟B(tài)。在網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,設(shè)置任意個傳感器節(jié)點(diǎn)為w,則其鄰域節(jié)點(diǎn)的集合可表示為:

    式(1)中,N(w) 表示傳感器節(jié)點(diǎn)w的鄰域節(jié)點(diǎn)集合;d(u,w) 表示從u到w的歐氏距離(Euclidean distance);Rs表示無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的感知半徑。若任意傳感器節(jié)點(diǎn)w的所有鄰域節(jié)點(diǎn)對w的覆蓋范圍均能夠滿足在[0,2π]范圍內(nèi),則該節(jié)點(diǎn)稱之為冗余覆蓋節(jié)點(diǎn)[3]。通過上述機(jī)制的建立可以有效減少在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的冗余覆蓋節(jié)點(diǎn),進(jìn)而達(dá)到降低節(jié)點(diǎn)能量消耗的目的。

    2 基于分簇拓?fù)涞木W(wǎng)絡(luò)模型與能量模型構(gòu)建

    在應(yīng)用上述設(shè)計的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)休眠調(diào)度機(jī)制進(jìn)行調(diào)度時,得到的冗余節(jié)點(diǎn)集合相對較小,并且Ditian 算法在運(yùn)算的過程中沒有考慮到節(jié)點(diǎn)的相互通信問題,因此針對這一問題,可在機(jī)制運(yùn)行的基礎(chǔ)上,結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)能量特點(diǎn),進(jìn)行后續(xù)的智能優(yōu)化調(diào)度。引入分簇拓?fù)淅碚?,?gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型和節(jié)點(diǎn)能量模型[4]。分簇拓?fù)涫且环N常見的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),它將網(wǎng)絡(luò)劃分為多個簇,每個簇由一個簇頭和多個簇成員組成。簇頭負(fù)責(zé)與匯聚節(jié)點(diǎn)(通常是基站或路由器)進(jìn)行通信,而簇成員負(fù)責(zé)收集和處理傳感器數(shù)據(jù)。在確定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時,需要考慮節(jié)點(diǎn)分布、通信范圍、能量消耗等因素。在分簇拓?fù)渲?,?jié)點(diǎn)可以分為簇頭節(jié)點(diǎn)和簇成員節(jié)點(diǎn)[5]。簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)與匯聚節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信,并將簇成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸?shù)絽R聚節(jié)點(diǎn)。簇成員節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)收集和處理傳感器數(shù)據(jù),并將其傳輸給簇頭節(jié)點(diǎn)。假設(shè)存在一個邊長為L的二維正方形區(qū)域,將該區(qū)域定義為Ω,在Ω當(dāng)中部署了N個傳感器節(jié)點(diǎn),則傳感器節(jié)點(diǎn)的集合可表示為:

    式(2)~式(3)中,Node表示傳感器節(jié)點(diǎn)集合。針對網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點(diǎn)可用布爾覆蓋模型結(jié)構(gòu)構(gòu)建,上述將節(jié)點(diǎn)感知的半徑設(shè)置為Rs,則可以進(jìn)一步確定感知面積:以節(jié)點(diǎn)為中心,以Rs為半徑形成的圓,其面積為。上述論述內(nèi)容為該網(wǎng)絡(luò)模型的一般設(shè)置。在此基礎(chǔ)上,除匯聚節(jié)點(diǎn)外,將所有節(jié)點(diǎn)的感知半徑均設(shè)置為Rs, 初始能量均為E0,節(jié)點(diǎn)通信半徑均為感知半徑的2 倍。定義在網(wǎng)絡(luò)模型當(dāng)中,每一個節(jié)點(diǎn)都有唯一一個識別ID。

    對于無線傳感器網(wǎng)絡(luò),節(jié)點(diǎn)的能耗模型如圖1 所示。

    圖1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)無線通信能量消耗模型圖

    在上述模型結(jié)構(gòu)中,按照節(jié)點(diǎn)發(fā)送和接收之間的距離,劃分自由空間和多鏈路衰減兩個能量消耗模型。當(dāng)節(jié)點(diǎn)發(fā)送與接收之間的距離d小于設(shè)定的臨界值d0時,此時節(jié)點(diǎn)發(fā)送可以選擇自由空間方式(方式A);當(dāng)節(jié)點(diǎn)發(fā)送與接收之間的距離大于臨界值d0時,此時節(jié)點(diǎn)發(fā)送可以選擇多鏈路衰減方式(方式B)。對于臨界值d0的求解可結(jié)合下述公式得出:

    式(4)中,εfs表示選擇方式A 需要消耗的能量;εfs表示選擇方式B 需要消耗的能量。假設(shè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送與接收之間的距離為d,節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)量為k位數(shù)據(jù)包,則節(jié)點(diǎn)能量的消耗通常包含兩個部分,分別為發(fā)送電路損耗部分和放大功率損耗部分,其表達(dá)式為:

    式(5)中,ETx(k,d) 表示節(jié)點(diǎn)能量的消耗;ETx-e(k) 表示發(fā)送電路部分能量損耗;ETx-a表示放大功率部分能量損耗;Ee表示1 bit 數(shù)據(jù)在發(fā)送或接收過程中所消耗的能量。在計算過程中,若d小于設(shè)定的臨界值d0, 則按照公式(5)上半部分進(jìn)行計算;若d大于或等于設(shè)定的臨界值d0,則按照公式(5)下半部分進(jìn)行計算。

    3 休眠自動調(diào)度算法計算與智能優(yōu)化

    結(jié)合上述構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型與能量面模型,對休眠自動調(diào)度算法進(jìn)行計算,并結(jié)合該調(diào)度算法實現(xiàn)對節(jié)點(diǎn)休眠自動調(diào)度的智能優(yōu)化。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)按照輪數(shù)實現(xiàn)運(yùn)行,在運(yùn)行時刻分為建立節(jié)點(diǎn)階段和節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定運(yùn)行階段。在第一個階段,將整個WSN 劃分為若干個簇,每個節(jié)點(diǎn)都以一定的概率當(dāng)選為簇首,并向其他節(jié)點(diǎn)發(fā)出邀請,由相鄰節(jié)點(diǎn)根據(jù)信號強(qiáng)度確定最近的節(jié)點(diǎn)加入簇結(jié)構(gòu)中,并將TMDA 時間切片中的數(shù)據(jù)分配到簇首。在此基礎(chǔ)上,簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)入第二個階段,而簇首等正常節(jié)點(diǎn)則穩(wěn)定地工作。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于聚類分析的方法。在此過程中,網(wǎng)絡(luò)處于睡眠狀態(tài),不需要耗費(fèi)任何能源。在這一過程中,對于簇首的選擇按照下述內(nèi)容進(jìn)行。

    首先,節(jié)點(diǎn)會隨機(jī)產(chǎn)生一個0,1 的隨機(jī)值,如果預(yù)設(shè)的數(shù)值比這個隨機(jī)值大,那么這個節(jié)點(diǎn)就會被選中,成為這個簇首的節(jié)點(diǎn),并向附近的其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行廣播。這一過程可以用下述公式表示:

    式(6)中,T(n) 表示簇首節(jié)點(diǎn);p表示簇首節(jié)點(diǎn)占整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的比例;n表示輪數(shù);G表示簇首失敗節(jié)點(diǎn)集合。在確定簇首后,形成簇結(jié)構(gòu),對結(jié)構(gòu)當(dāng)中每一個節(jié)點(diǎn)是否為覆蓋冗余節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判定,并遵循上述構(gòu)建的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)休眠調(diào)度機(jī)制,實現(xiàn)對節(jié)點(diǎn)的休眠自動調(diào)度。

    4 優(yōu)化前后調(diào)度效果分析

    為驗證本文提出的休眠自動調(diào)度智能優(yōu)化方法的有效性,進(jìn)行了一系列實驗。實驗中,應(yīng)用本文方法對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)度,并將優(yōu)化前后的調(diào)度結(jié)果進(jìn)行對比。

    將Matlab 作為實驗仿真平臺,在該平臺中引入一個無線傳感器網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)中每一個節(jié)點(diǎn)在100 m×100 m 的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)為隨機(jī)分布。將傳感器通信半徑設(shè)置為感知半徑的2 倍。針對實驗過程中其他條件,按照表1 中內(nèi)容進(jìn)行設(shè)置。

    表1 實驗參數(shù)設(shè)置

    對優(yōu)化前后節(jié)點(diǎn)休眠調(diào)度的能量消耗情況進(jìn)行比較,可通過記錄無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中死亡節(jié)點(diǎn)的數(shù)量實現(xiàn)對能量消耗的衡量,死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)越少,傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量消耗越少,越能確保網(wǎng)絡(luò)的連通;死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)越多,傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量消耗越多,越無法保證網(wǎng)絡(luò)的連通?;诖?,將優(yōu)化前后調(diào)度中死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量隨實驗時間的變化曲線繪制成圖2。

    圖2 優(yōu)化前后休眠調(diào)度中死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量隨時間變化曲線

    從圖2 中兩條曲線可以看出,隨著時間的增加,死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量也逐漸增加,但應(yīng)用優(yōu)化前的調(diào)度方法無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量隨時間變化的曲線更陡,數(shù)量增加速度更快,而應(yīng)用優(yōu)化后的調(diào)度方法死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化曲線明顯更加平緩,說明優(yōu)化后死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量得到有效控制,傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量消耗得到有效降低。

    在此基礎(chǔ)上,再對優(yōu)化前后調(diào)度方法應(yīng)用下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸速度進(jìn)行對比。在上述設(shè)計的實驗環(huán)境中,隨機(jī)選取5 個節(jié)點(diǎn)作為研究對象,其編號分別為CGQ-I、CGQ-II、CGQ-III、CGQ-IV 和CGQ-V。記錄在相同的傳輸時間內(nèi)每個節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,數(shù)據(jù)量越大,說明數(shù)據(jù)傳輸速度越快;反之,數(shù)據(jù)量越小,說明數(shù)據(jù)傳輸速度越慢。根據(jù)上述論述,將5 個傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在應(yīng)用優(yōu)化方法前后規(guī)定時間內(nèi)的傳輸數(shù)據(jù)量記錄如表2 所示。

    表2 優(yōu)化前后節(jié)點(diǎn)在規(guī)定時間內(nèi)的傳輸數(shù)據(jù)量對比

    從表2 中記錄的數(shù)據(jù)可以直觀看出,優(yōu)化前每個節(jié)點(diǎn)的傳輸數(shù)據(jù)量在100 Mbits ~200 Mbits 之間,而優(yōu)化后每個節(jié)點(diǎn)的傳輸數(shù)據(jù)量均在300 Mbits 以上。根據(jù)上述邏輯可知,優(yōu)化后各個節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸速度更快。因此,綜合上述得出的結(jié)果可以證明,本文上述提出的優(yōu)化方法在實際應(yīng)用中,一方面可以降低節(jié)點(diǎn)能量消耗,另一方面可以有效提高節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸速度,具備極高的應(yīng)用可行性,能夠?qū)崿F(xiàn)對節(jié)點(diǎn)休眠自動調(diào)度的智能優(yōu)化。

    5 結(jié)語

    綜上所述,本文提出一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的休眠自動調(diào)度智能優(yōu)化方法,通過自動調(diào)整節(jié)點(diǎn)的休眠時間,實現(xiàn)了能源的有效利用和數(shù)據(jù)傳輸速度的提升。實驗結(jié)果表明,該方法在能源消耗和數(shù)據(jù)傳輸速度方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的輪詢方法。因此,本文提出的休眠自動調(diào)度智能優(yōu)化方法具有重要的應(yīng)用前景,可為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的性能提升提供有效支持。

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