無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中地理能量感知路由的改進(jìn)

摘要：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的首要設(shè)計目標(biāo)是能量的高效利用，所以設(shè)計其路由協(xié)議需要重點考慮能耗問題。針對WSN的GEAR路由協(xié)議，提出一種能耗上的改進(jìn)方案并進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果顯示，該方案能明顯降低能耗。

關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 路由； 地理能量感知路由； 節(jié)能路由

引言

　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的大量廉價的微型傳感器節(jié)點，通過無線通信的方式形成的一個多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其目的是協(xié)作地感知、采集和處理覆蓋區(qū)域內(nèi)的事件信息，并發(fā)送給觀察者。由于節(jié)點能量有限且補充困難，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的首要設(shè)計目標(biāo)是能量[6]的高效利用。本文在原有GEAR[1]路由協(xié)議基礎(chǔ)上提出改進(jìn)方法，從而在路由協(xié)議[4]上節(jié)省無線傳感器節(jié)點有限的能量，并提高整個網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

GEAR協(xié)議介紹和改進(jìn)

　　GEAR[5](Geographical and Energy Aware Routing)路由協(xié)議是根據(jù)事件區(qū)域的地理位置信息，建立匯聚節(jié)點到事件區(qū)域的優(yōu)化路徑，避免了泛洪查詢消息，從而減少了建立路由的開銷。但是傳統(tǒng)的GEAR路由機制由于缺乏足夠的拓?fù)湫畔ⅲ酚蛇^程中會遇到路由空洞[2]的現(xiàn)象。

　　本文提出了考慮兩跳節(jié)點信息的路由機制，大大減少了路由空洞出現(xiàn)的概率，降低了每次成功查詢的平均能耗；根據(jù)無線發(fā)射功率和通信半徑的關(guān)系，由通信距離確定發(fā)射功率[3]，并在路由選擇時考慮發(fā)射功率，提出了更加節(jié)省能量的GPEAR路由機制。

GEAHAR路由機制

　　過多的路由空洞會消耗很多不必要的能量，降低整個網(wǎng)絡(luò)的通信效率。為了減少或避免路由空洞，節(jié)點需要知道更多的拓?fù)湫畔?，這就是GEAHAR（Geographical energy aware and hole avoid routing）機制提出的依據(jù)?；舅枷胧窃诓樵兿r，節(jié)點選擇下一跳節(jié)點不僅僅考慮鄰居一跳節(jié)點的代價值最小，而是考慮兩跳的信息。

　　鄰居節(jié)點是指節(jié)點一跳通信范圍內(nèi)可以到達(dá)的所有節(jié)點的集合。如（1）式定義，dmax為節(jié)點最大通信距離，為所有節(jié)點的集合。

NbNi={Nj|d(Nj,Ni)}
≤dmax,Nj∈N}（1）

　　節(jié)點Ni選擇下一跳Nnext(i)的依據(jù)如（2）式。Nbi為節(jié)點Ni的鄰居節(jié)點集合，NbNbi(j)為節(jié)點Ni的鄰居節(jié)點Nbi(j)的鄰居節(jié)點集合。β為比例系數(shù)，取值范圍為0~1。β取值為1，算法退化為一跳的GEAR路由機制。式中需要注意的是NbNbi(j)(k)≠Ni，即第二跳節(jié)點不能選擇當(dāng)前節(jié)點，否則將出現(xiàn)返回路由的現(xiàn)象，這將大量消耗不必要的能量。

Nnext(i)=min(βc(Nbi(j),T)+(1-β)min(c(NBNbj(j)(k),T)))Nbi(j)∈Nbi,NbNbi(j)(K)∈NbNbi(j),NbNb(j)(k)≠Ni（2）

GPEAR路由機制

　　在接收靈敏度一定的情況下，無線發(fā)射功率P和接收半徑R之間關(guān)系是P正比于R2~R5，也就是P可能會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于R2。如果在節(jié)點間通信時考慮通信的距離，適當(dāng)調(diào)整發(fā)射功率，而不是使用相同的發(fā)射功率（這樣的話只能以最大通信距離來發(fā)射），則可以大大降低通信的能耗，延長整個網(wǎng)絡(luò)的壽命，降低每個數(shù)據(jù)包的通信代價。

　　GPEAR（Geographical and physical energy aware routing）路由機制是在傳統(tǒng)GEAR路由機制作下一跳路由選擇時，考慮物理層發(fā)射功率與通信半徑的關(guān)系，從而做出更加適合的選擇。

　　假設(shè)無線通信部分能量消耗與通信距離的四次方成正比，并將發(fā)射功率分為5檔，見表1。

表1 發(fā)射功率與通信半徑的關(guān)系


GPEAR路由機制則是選擇鄰居節(jié)點中代價值和發(fā)送一跳的通信代價的聯(lián)合最小的節(jié)點作為下一跳節(jié)點，如式（3）所示：

Nnext(Ni)={Nj|min(h(Ni,Nj,T)=rc(Nj,T)+(1-r)Esend(Ni,Nj)),Nj∈NbNi} （3）

　　式中，Nnext(Ni)為節(jié)點Ni選擇的下一跳節(jié)點；h(Ni,Nj,T)為節(jié)點Ni經(jīng)由Nj到事件區(qū)域T的新代價值；Esend(Ni,Nj)為節(jié)點Ni到節(jié)點Nj的通信代價，如表1中的歸一化數(shù)值；NbNi為節(jié)點Ni的鄰居節(jié)點集合；r為比例系數(shù)，取值范圍為0~1。

仿真環(huán)境

仿真條件假設(shè)

　　（1）查詢信息中包含了目標(biāo)區(qū)域（即事件區(qū)域）的位置，此處假設(shè)用目標(biāo)區(qū)域的中心位置作為目標(biāo)區(qū)域的位置；

　?。?）每個節(jié)點都知道自己的位置信息和剩余能量，并且可以通過一個簡單的Hello機制獲取鄰居節(jié)點的位置信息和剩余能量。節(jié)點的位置信息可以使用低成本的GPS定位機制或者其他現(xiàn)成的定位機制獲得；

　　（3）節(jié)點間的鏈接是雙向的，即如果節(jié)點可以獲得鄰居節(jié)點的訪問，則節(jié)點也可以訪問鄰居節(jié)點，這對于一般的MAC協(xié)議，如IEEE 802.11，都是容易實現(xiàn)的；

　?。?）節(jié)點每消耗總能量的10％時，通知鄰居節(jié)點自己的剩余能量信息，用于更新鄰居節(jié)點中的鄰居節(jié)點列表信息；當(dāng)節(jié)點剩余能量小于一個閾值時，將通知自己的鄰居節(jié)點，將自己從鄰居節(jié)點列表中刪除，表示該節(jié)點已經(jīng)死亡。

仿真參數(shù)

　　在100m*100m的區(qū)域內(nèi)，隨機分布200個傳感器節(jié)點，節(jié)點初始能量為1000J，節(jié)點死亡能量閾值為5J，最大通信距離為25m，最大通信距離通信時，每次消耗1J能量。對于GPEAR算法，通信能耗與通信距離的關(guān)系由表1給出。仿真環(huán)境假設(shè)會聚節(jié)點(Sink)在整個區(qū)域的中心（50，50）處，四個事件區(qū)域在整個區(qū)域的四個角上（0，0）、（0，100）、（100，0）和（100，100），每個事件區(qū)域做100次查詢后，輪流轉(zhuǎn)換。

3  測試標(biāo)準(zhǔn)

　　（1）查詢成功次數(shù)：只有成功的查詢對用戶才是有用的，所以網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行的成功查詢次數(shù)可以體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的生存周期和傳輸可靠性。

　?。?）每次成功查詢平均消耗的能量：該標(biāo)準(zhǔn)體現(xiàn)了整個網(wǎng)絡(luò)能量的利用效率。

　　每次查詢的平均消耗能量為整個網(wǎng)絡(luò)消耗能量除以成功查詢的次數(shù)，如式（4）所示。

仿真結(jié)果

圖1 衰減指數(shù)對算法性能的影響

　　圖1的結(jié)果表明，隨著衰減指數(shù)（衰減指數(shù)為2表示發(fā)射能量和通信半徑的二次方成正比，依次類推）的增長， GPEAR算法的性能則改善非常明顯。

圖2最大允許跳數(shù)對算法性能的影響

　　圖2結(jié)果表明，最大允許跳數(shù)（即查詢從Sink節(jié)點到目的節(jié)點經(jīng)由的最大節(jié)點數(shù)，若超過這個最大數(shù)，則認(rèn)為查詢失?。Ω魉惴ǖ挠绊懖皇呛苊舾小Ｈ糇畲笤试S跳數(shù)小于15，GPEAR算法的成功查詢次數(shù)將大大下降，每次成功查詢的平均能耗也大大增加，這個是因為GPEAR算法的本質(zhì)是通過縮短每次通信半徑以降低總的查詢能耗，而這樣會增加中間經(jīng)由節(jié)點的數(shù)量，顯然若最大允許跳數(shù)太小，將會使失敗次數(shù)大大增加。另外GEAHAR算法要求最大允許跳數(shù)不能太大，否則會使失敗查詢消耗過多的能量，相對這種能耗過大更優(yōu)的方法是重新發(fā)送查詢信息。

　　綜合圖1和圖2表明，對于每次成功查詢平均消耗的能量：

　　(1)GEAHAR算法比GEAR算法約降低5%；

　　(2)當(dāng)衰減指數(shù)為4、最大允許跳數(shù)為25時，GPEAR算法比AGEAR算法降低約60%。

圖3 GEAHAR算法中β參數(shù)的影響

　　圖3結(jié)果表明，β值在0.3～0.7時，GEAHAR算法性能基本是穩(wěn)定的，而β過小或者過大則對算法性能影響較大。

　　圖4結(jié)果表明，參數(shù)y對GPEAR算法的性能有一定影響，參數(shù)y需要根據(jù)具體應(yīng)用環(huán)境選擇，根據(jù)區(qū)域內(nèi)的節(jié)點密度和衰減指數(shù)有關(guān)。

圖4 GPEAR算法中參數(shù)y的影響

結(jié)語

　　本文在GEAR路由的基礎(chǔ)上，以節(jié)約網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗和延長網(wǎng)絡(luò)生存周期為目標(biāo)，提出了GEAHAR和GPEAR路由算法。仿真結(jié)果表明新的算法顯著提高了網(wǎng)絡(luò)成功查詢次數(shù)，降低了每次查詢消耗的平均能量，從而達(dá)到了提高能量利用效率的效果。
    
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