摘要:目前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在智能環(huán)境檢測，災(zāi)難控制，戰(zhàn)場偵察，安全監(jiān)視方面取得了日益廣泛的應(yīng)用，引起人們?nèi)找骊P(guān)注，在分析無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量消耗特征的基礎(chǔ)上，基于Markov模型提出了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗模型，改進(jìn)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多路徑路由協(xié)議。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的多路徑路由機(jī)制相比，能夠有效地降低無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗，提高網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。

關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò);Markov;Wavelet;能量消耗

中圖分類號(hào):TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2009)15-3932-02

An Energy-aware Multipath Routing in Wireless Sensor Networks

LI Chun-ye

(College of Technology of He’nan Luyi， Luyi 477200， China)

Abstract: Recently， there has been a growing interest in the potential use of Wireless Sensor Networks (WSNs) in many applications such as smart environments， disaster management， combat field reconnaissance， and security surveillance. Therefore， to realize their potential， there is a need of an simulation platform that facilities the research of wireless sensor network .This paper focuses on developing node energy consumption in WSN.Therefore， we proposed a energy consumption model based on Markov chain， Furthermore， using the proposed algorithm to improve the multi-paths route scheme can extend the lifetime of the whole WSN by remaining load evenly distributed among several paths. According to performance comparison betweenthe traditional algorithmand the new method， numerical results have been proved feasible.

Key words: WSN; Markov; multipath route; energy consumption

1 引言

微機(jī)電系統(tǒng)(Micro-Electro-Mechanism System)、無線通信和數(shù)字電子技術(shù)的快速發(fā)展，以及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network，簡稱WSN )在國防軍事、環(huán)境監(jiān)測、交通管理、醫(yī)療衛(wèi)生、防恐抗災(zāi)等眾多領(lǐng)域的應(yīng)用前景，使WSN相關(guān)研究成為近幾年國內(nèi)外研究的熱點(diǎn). 傳感器節(jié)點(diǎn)通常由電池供電，高效使用有限的電池資源，盡量延長節(jié)點(diǎn)的生命周期是任何WSN相關(guān)協(xié)議的首要考慮因素。同時(shí)由于傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間都十分有限，所設(shè)計(jì)的路由協(xié)議應(yīng)該簡單有效，使得節(jié)點(diǎn)的運(yùn)算開銷盡量的小。與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)管理相比，WSN的網(wǎng)絡(luò)管理不僅包括故障管理，QoS支持等功能域，還包括了能量管理。能量消耗模型是WSN能量管理中的核心問題和關(guān)鍵點(diǎn)，建立WSN能量消耗模型具有十分重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

WSN路由協(xié)議的任務(wù)是在傳感器節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)之間建立路由，可靠地傳遞數(shù)據(jù)，能量多路徑路由在源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)之間建立多條路徑，根據(jù)路徑上節(jié)點(diǎn)的通信量消耗以及節(jié)點(diǎn)的均衡消耗節(jié)點(diǎn)能量延長網(wǎng)絡(luò)的生存期。在源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)之間建立多條路徑，根據(jù)能量因素給每條路徑賦予被選擇使用的概率，在發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，基于概率隨機(jī)選擇其中的一條路徑，沒有一條路徑一直在傳送數(shù)據(jù)，防止一條路徑上節(jié)點(diǎn)能量消耗過快。但是其路徑切換是在節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障之后進(jìn)行，耗費(fèi)了大量節(jié)點(diǎn)能量資源。

2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗模型

2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗分析

典型的傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)通常由分布的傳感器節(jié)點(diǎn)、接收發(fā)送器、互聯(lián)網(wǎng)和用戶界面等構(gòu)成。其中，傳感器節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)絡(luò)中的獨(dú)立工作實(shí)體，其基本的功能子系統(tǒng)包括供電子系統(tǒng)、傳感子系統(tǒng)、計(jì)算子系統(tǒng)和通信子系統(tǒng)等，其能量消耗分別說明如圖1所示。

供電子系統(tǒng):供電子系統(tǒng)由電池和DCDC轉(zhuǎn)換器等模塊構(gòu)成，其主要任務(wù)是為其他各個(gè)子系統(tǒng)供給能源。電池作為節(jié)點(diǎn)最主要的能量來源，其性能與容量至關(guān)重要。雖然增加電池容量可以延長供電子系統(tǒng)的能量供給時(shí)間，但采用有效的再充電技術(shù)或是太陽能等再生性能源則更利于保證供電子系統(tǒng)的能量來源，為其他子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)持續(xù)性的能量供應(yīng)。

傳感子系統(tǒng):傳感子系統(tǒng)由一組傳感器和ADC，控制器等構(gòu)成，主要任務(wù)是將采樣/收集被測控對(duì)象的敏感信息轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的數(shù)字信息。理想情況下，傳感子系統(tǒng)自動(dòng)檢測周期性和非周期性兩類事件時(shí)[7]，其能量消耗總量可簡單概括為單次采樣消耗的能量與采樣次數(shù)的乘積。因此，要控制該子系統(tǒng)的能量消耗必須從以下兩個(gè)方面進(jìn)行:一是控制單次數(shù)據(jù)采樣所消耗的能量，二是控制采樣頻率。前者可通過采用低功耗器件，從元器件本身有效控制單次數(shù)據(jù)采樣的能量消耗。對(duì)于后者而言，由于傳感器網(wǎng)絡(luò)眾多分布節(jié)點(diǎn)中往往是成組節(jié)點(diǎn)去監(jiān)測相同的對(duì)象或敏感數(shù)據(jù)，有選擇性地減少單個(gè)節(jié)點(diǎn)的采樣頻率并不會(huì)對(duì)被測數(shù)據(jù)有效性和完整性造成破壞，只要依據(jù)應(yīng)用需求合理設(shè)置節(jié)點(diǎn)采樣任務(wù)的激活原則，就能在保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的前提下，較好地控制該子系統(tǒng)的能量消耗。

計(jì)算子系統(tǒng):計(jì)算子系統(tǒng)包括微處理器/微控制器、存儲(chǔ)器和I/O接口電路，存儲(chǔ)器等硬件;負(fù)責(zé)控制傳感器、執(zhí)行通信協(xié)議和處理傳感數(shù)據(jù)等軟件算法;是節(jié)點(diǎn)的控制和計(jì)算核心。作為節(jié)點(diǎn)的功能控制中心和數(shù)據(jù)計(jì)算中心，計(jì)算子系統(tǒng)功能復(fù)雜，與其他各個(gè)子系統(tǒng)聯(lián)系緊密，因此，計(jì)算子系統(tǒng)的功能強(qiáng)弱、性能高低、在不同工作狀態(tài)(活動(dòng)、空閑和休眠等)的持續(xù)時(shí)長以及不同狀態(tài)間的相互切換等，都會(huì)嚴(yán)重影響整個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量消耗。低功耗器件、適時(shí)休眠和空閑時(shí)的降頻技術(shù)，都是硬件上減少計(jì)算子系統(tǒng)能量消耗的常用技術(shù)，節(jié)點(diǎn)間的功能輪換則使從網(wǎng)絡(luò)的整體來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量消耗相對(duì)均衡。

自組織的簇生成、傳輸數(shù)據(jù)的加密/解密以及通信鏈路的建立和維護(hù)等，都是通過執(zhí)行相應(yīng)的指令序列來完成的，算法越復(fù)雜，指令條數(shù)就越多，消耗的能量也就越大。然而，算法是有效性、可靠性和復(fù)雜性的矛盾統(tǒng)一體，有效、可靠的算法往往具有較高的復(fù)雜性;簡單算法的有效性、可靠性則可能不適應(yīng)于應(yīng)用需求。應(yīng)用環(huán)境的多樣性和不確定性，使得軟件算法的能量消耗遠(yuǎn)比硬件的能量消耗控制困難，既要滿足應(yīng)用環(huán)境的需求，還要盡可能降低軟件算法的復(fù)雜性。

另外，資源受限的傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)還易于遭受物理損壞攻擊，使得非對(duì)稱密鑰管理協(xié)議等其他計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中普遍采用的控制機(jī)制和數(shù)據(jù)處理算法并不適合于傳感器網(wǎng)絡(luò)。依據(jù)應(yīng)用環(huán)境的需求，傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)各控制和數(shù)據(jù)處理算法往往會(huì)有不同層次的要求。因此，每種控制或數(shù)據(jù)處理算法都是傳感器網(wǎng)絡(luò)中的非常具有挑戰(zhàn)性的研究領(lǐng)域，需要根據(jù)節(jié)點(diǎn)能源的發(fā)展水平和技術(shù)特點(diǎn)，大幅度改造現(xiàn)有的成熟算法，或重新設(shè)計(jì)新的處理算法，甚至于在必要的時(shí)候;還可通過適當(dāng)降低網(wǎng)絡(luò)或節(jié)點(diǎn)的性能來控制節(jié)點(diǎn)能量消耗，以有效延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

通信子系統(tǒng):由無線收發(fā)部件(radio)構(gòu)成的通信子系統(tǒng)負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)的通信任務(wù)。無線收發(fā)部件采用的調(diào)制模式、數(shù)據(jù)率、發(fā)射功率和操作周期等都是影響通信子系統(tǒng)能量消耗的關(guān)鍵因素。另外，由于通信元器件本身的物理特性等原因，通信子系統(tǒng)即使處于空閑期，也有著與接收期幾乎相近的能量消耗。因此，在沒有通信任務(wù)時(shí)，應(yīng)盡可能地使通信子系統(tǒng)進(jìn)入休眠期，而不是讓其處于空閑期[9]。

基于以上分析，以分簇方式組織的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)能量消耗主要是數(shù)據(jù)發(fā)送和數(shù)據(jù)處理模塊，節(jié)點(diǎn)運(yùn)行時(shí)如表1所示，共分為6個(gè)狀態(tài)。其中消耗能量最多為狀態(tài)3和狀態(tài)4。

2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量Markov預(yù)測模型

節(jié)點(diǎn)能量消耗仿真模型基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換，采用Markov進(jìn)行預(yù)測節(jié)點(diǎn)能量消耗，其中關(guān)鍵點(diǎn)是轉(zhuǎn)移矩陣的生成，

2.2.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣生成模型

WSN狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣生成有兩種可行的辦法，WSN節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)自身過去的歷史采集狀態(tài)值，然后每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)過去的歷史構(gòu)造自己的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。例如，Pij是節(jié)點(diǎn)在狀態(tài) i的時(shí)域總數(shù)除以節(jié)點(diǎn)在狀態(tài)i遷移到狀態(tài)j的次數(shù)。另一個(gè)構(gòu)造此矩陣的方法是混合在同一個(gè)區(qū)域中節(jié)點(diǎn)之間的概率，在這種情況下，遷移矩陣將代表一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的特定區(qū)域中所有節(jié)點(diǎn)的行為。最終生成如式(1)狀態(tài)轉(zhuǎn)移陣

2.2.2 Markov能量消耗預(yù)測模型分析

為了模擬傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗情況，建立Markov仿真模型如下所示:

在每個(gè)節(jié)點(diǎn)中用一個(gè)隨機(jī)變量序列X0，X1，X2，……來表示節(jié)點(diǎn)在這段時(shí)間的狀態(tài)。既然每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)隨機(jī)變量序列，那么在同一時(shí)間，不同節(jié)點(diǎn)可以處在不同的模式下。在可能的操作模式集合中，如果Xn=i，傳感器節(jié)點(diǎn)在時(shí)域n處在操作模式i下 ，一個(gè)時(shí)域就是一小段時(shí)間，假定所有的狀態(tài)遷移發(fā)生在任何時(shí)域的開始階段，每次節(jié)點(diǎn)在狀態(tài)i時(shí)有一些固定的概率，如果下一個(gè)狀態(tài)是j，則用Pij來表示。這個(gè)概率可用下式來表示:

Pij表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)在操作狀態(tài)i時(shí)下一個(gè)狀態(tài)進(jìn)入到狀態(tài)j的概率，定義兩階的遷移概率Pij(2)，表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前在狀態(tài)i，經(jīng)歷兩個(gè)狀態(tài)遷移后到狀態(tài)j 。即:

對(duì)于任意0

Pij(2)的值是矩陣P和它自身的乘積矩陣中第i行第j列的元素。用P2表示P*P意味著Pij(2)是矩陣P2的第i行第j列的元素。同樣的，Pij(n)是矩陣P的n次方的第i行第j列的元素。既然Pm+n=Pm*Pn，那么這意味著

在模型中，遷移概率矩陣代表傳感器節(jié)點(diǎn)的行為。根據(jù)遷移概率矩陣和每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初態(tài)X0，我們就可以建立整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量消耗序列。

一個(gè)節(jié)點(diǎn)在T個(gè)時(shí)域后到達(dá)狀態(tài)s共經(jīng)歷多少個(gè)時(shí)域，假定現(xiàn)在節(jié)點(diǎn)在狀態(tài)i，即X0=i。由于Pis(t)代表一個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前處在狀態(tài)i，經(jīng)歷t個(gè)狀態(tài)遷移到達(dá)狀態(tài)s那么，對(duì)任意的狀態(tài)s一個(gè)節(jié)點(diǎn)停留在狀態(tài)s時(shí)域數(shù)可用下式計(jì)算:

其中Ck-i表示它是屬于簇Ck的第i個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，Bs表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)在狀態(tài)s停留一個(gè)時(shí)域傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。Pis表示從狀態(tài)i遷移到狀態(tài)s的概率。

基于以上分析，可以根據(jù)WSN的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和Markov模型來預(yù)測節(jié)點(diǎn)在T時(shí)刻能量消耗。

3 改進(jìn)多路徑路由協(xié)議

3.1 改進(jìn)思想

在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，引入多路徑路由是為了提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯?shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載平衡。有文獻(xiàn)提出一種多路徑路由機(jī)制，它預(yù)先建立和維護(hù)一組數(shù)據(jù)，無需周期性洪泛就能夠從數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)的傳輸路徑。其基本思想是:首先建立從數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)的主路徑，然后再建立多條備份路徑;數(shù)據(jù)通過主路徑傳送數(shù)據(jù)來維護(hù)數(shù)據(jù)的有效性;當(dāng)主路徑失敗時(shí)，從備用路徑中選擇次優(yōu)路徑。這種由主路由失敗觸發(fā)的切換機(jī)制并不適用于WSN的需求，因?yàn)樨?fù)載的不均衡將會(huì)導(dǎo)致傳感器節(jié)點(diǎn)資源消耗的不均衡，從而導(dǎo)致WSN全網(wǎng)的生存期降低?？梢酝ㄟ^引入能量消耗預(yù)測機(jī)制，主路由在預(yù)測其將要傳輸失敗前切換至次優(yōu)路徑，從而實(shí)現(xiàn)了WSN多路徑之間的負(fù)載均衡。

3.2 實(shí)例分析

如圖2所示的WSN節(jié)點(diǎn)拓?fù)渲?，?jié)點(diǎn)A為傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送源，匯聚節(jié)點(diǎn)是目的節(jié)點(diǎn)，在基于預(yù)測的多路徑路由機(jī)制中，在基于預(yù)測的多路徑路由機(jī)制中，路徑A-B-C-D-sink node 為主路徑，其他兩條路徑為次優(yōu)路徑。其基本步驟為:

1) 在主路徑中，每個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)中建立了能量消耗Markov預(yù)測模型。

2) 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)從本地測量網(wǎng)絡(luò)流量，建立閾值，如果檢測到即將發(fā)生擁塞，或者流量超過本節(jié)點(diǎn)負(fù)載，或者本節(jié)點(diǎn)能量即將耗盡，則發(fā)送一個(gè)消息給源節(jié)點(diǎn)A。

3) 源節(jié)點(diǎn)A接收到報(bào)文后，就會(huì)立即進(jìn)行路徑切換，選擇另外一條路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

4 結(jié)論

基于以上分析，本文基于Markov過程來模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)，建立了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)能量消耗模型，并通過在J-sim網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)中擴(kuò)展建立能量消耗模型，與一個(gè)真實(shí)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量的消耗進(jìn)行了對(duì)比分析，仿真結(jié)果表明本文提出的WSN能量消耗模型能夠有效的表示W(wǎng)SN能量消耗過程，并改進(jìn)了WSN多路徑路由機(jī)制，結(jié)果表明能夠有效減少WSN能量消耗量，提高WSN節(jié)點(diǎn)存活數(shù)量。

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