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        小世界網(wǎng)絡(luò)模型下的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)

        2012-11-27 01:46:16古懋佳
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)理論無(wú)線(xiàn)特性

        古懋佳

        (重慶警備區(qū)信息化處,重慶400000)

        復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是指具有自相似、自組織、吸引子、小世界和無(wú)標(biāo)度等幾項(xiàng)特征中部分或全部性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)。生物技術(shù)、經(jīng)濟(jì)以及社會(huì)各類(lèi)開(kāi)放復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)問(wèn)題都可以通過(guò)描述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的演化規(guī)律及動(dòng)態(tài)行為等特征來(lái)進(jìn)行處理,近些年受到各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域?qū)W者的高度關(guān)注[1-2]。

        作為如今信息技術(shù)領(lǐng)域的重要前沿科技,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了眾多通信學(xué)科技術(shù),如無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式處理技術(shù)等,為人與客觀(guān)物理世界的交互提供了更加高效的途徑。

        無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)由于其結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和行為的動(dòng)態(tài)性滿(mǎn)足復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特性,故其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及自組織演化理論是研究的關(guān)鍵。目前,將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于大規(guī)模無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的整體動(dòng)態(tài)特性研究已成為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題。2002年,Zhu和Symeon首次提出基于連續(xù)介質(zhì)理論對(duì)移動(dòng)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模;2003年,Ahmed Helmy等[3]通過(guò)隨機(jī)的鏈路的重連和加邊實(shí)驗(yàn)證明無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)作為空間網(wǎng)絡(luò)存在小世界特性;2010年,Guidoni等研究如何在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中有效添加有方向捷徑,構(gòu)造出網(wǎng)絡(luò)的小世界效應(yīng)。

        雖然復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)研究中已取得部分理論和實(shí)際應(yīng)用成果,但無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性,使得現(xiàn)有研究對(duì)其進(jìn)行精確建模還存在許多不足之處。本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)演化模型特性問(wèn)題,分析了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的小世界特征量,完成對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的小世界模型建造。

        1 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)模型

        無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和行為的動(dòng)態(tài)性均屬?gòu)?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的范疇,可借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究傳感器網(wǎng)絡(luò)。

        1.1 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征

        在大規(guī)模無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中,傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量眾多且分布密集,節(jié)點(diǎn)間彼此交互且作用緊密。造成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化的主要因素是外部環(huán)境的影響和節(jié)點(diǎn)的故障,導(dǎo)致各變量間關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,整個(gè)系統(tǒng)呈現(xiàn)出多種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征[4]。

        (1)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性

        網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)生或消失會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷變化。常見(jiàn)原因有:傳感器節(jié)點(diǎn)能量耗盡造成該節(jié)點(diǎn)故障或徹底失效;網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)有新節(jié)點(diǎn)加入;外部環(huán)境的干擾影響無(wú)線(xiàn)鏈路的穩(wěn)定通信;部分傳感器節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)移動(dòng)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化。

        (2)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜演化能力

        無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)具有自組織性,組網(wǎng)時(shí)普通節(jié)點(diǎn)傾向于選擇比自身等級(jí)高的中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接,這點(diǎn)符合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的擇優(yōu)連接特性。

        (3)自組織、自適應(yīng)復(fù)雜性

        無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)分布廣泛,通常不受人工控制與干預(yù),其工作狀態(tài)需節(jié)點(diǎn)自行調(diào)整。因此,傳感器節(jié)點(diǎn)具有自組織、自適應(yīng)能力,能夠有效地管理節(jié)點(diǎn)正常工作,符合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性。

        (4)多重復(fù)雜性融合

        無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的以上三種復(fù)雜性不是獨(dú)立存在,而是相互融合的,使得節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變化更加復(fù)雜。

        綜上表明,在對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究中,可借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)特性和動(dòng)力學(xué)特性等方面。

        常見(jiàn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型包括規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型、隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型、小世界網(wǎng)絡(luò)模型及無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)對(duì)各個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型分析,得出以下結(jié)論:

        (1)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型由于其節(jié)點(diǎn)耦合方式相同,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒(méi)有明顯動(dòng)態(tài)變化,與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)比較,差異性過(guò)大,不具備代表性;

        (2)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)情況相似,受耦合強(qiáng)度及增邊影響較嚴(yán)重,且建模理論繁瑣,不易操作;

        (3)小世界網(wǎng)絡(luò)模型基本符合真實(shí)網(wǎng)絡(luò),建模及算法較容易掌握。

        綜上考慮,選擇基于小世界網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的模型建造。在引入邏輯鏈路后,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)具備小世界網(wǎng)絡(luò)特性。

        1.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的小世界網(wǎng)絡(luò)特征

        無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)的度分布是動(dòng)態(tài)可變的特征量,且小世界網(wǎng)絡(luò)模型變形眾多,因此沒(méi)有明確的解析表達(dá)式來(lái)體現(xiàn)具有小世界特性的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的度分布。通常來(lái)講,一方面,隨著節(jié)點(diǎn)度數(shù)變大,介數(shù)相應(yīng)增高,傳播路徑擴(kuò)大,則長(zhǎng)程連接的可能性也隨之增大;另一方面,節(jié)點(diǎn)的度越大表明該節(jié)點(diǎn)越關(guān)鍵,對(duì)網(wǎng)絡(luò)的通信能力有一定的增強(qiáng)[5-6]。

        若該網(wǎng)絡(luò)通過(guò)隨機(jī)化重連構(gòu)成,則它的平均路徑長(zhǎng)度可記為:

        其中N為傳感器節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),K為節(jié)點(diǎn)度數(shù),f()為普適標(biāo)度函數(shù)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)的平均度固定時(shí),平均路徑長(zhǎng)度的增加速度與N的對(duì)數(shù)成正比。表明基于小世界的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)其平均路徑長(zhǎng)度較小,且對(duì)于隨機(jī)故障具有較強(qiáng)的魯棒性。

        無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)系數(shù)定義為:

        其中 NΔ(i)為該網(wǎng)絡(luò)中包含節(jié)點(diǎn) i的三角形總數(shù),N3(i)則表示包含節(jié)點(diǎn)i的三元組總數(shù)。對(duì)部分聚類(lèi)系數(shù)較小的邊進(jìn)行一些必要的選擇性刪改,可提高網(wǎng)絡(luò)整體的平均聚類(lèi)系數(shù),從而達(dá)到簡(jiǎn)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、優(yōu)化路徑選擇的效果。經(jīng)過(guò)以上分析,基于小世界的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)符合小世界模型所具有較小的平均路徑長(zhǎng)度和較高平均聚類(lèi)系數(shù)的特點(diǎn)。

        2 仿真測(cè)試與分析

        運(yùn)用Matlab軟件進(jìn)行仿真,設(shè)定節(jié)點(diǎn)總數(shù)N為 50,鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)K為2,隨機(jī)加邊的概率p為0.3,由此建造小世界網(wǎng)絡(luò)模型。由于Matlab軟件仿真以矩陣為基礎(chǔ),因此形成一個(gè)50×50的矩陣表示該網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點(diǎn)。

        該網(wǎng)絡(luò)模型符合小世界網(wǎng)絡(luò)模型所具備的性質(zhì),即較小的平均路徑長(zhǎng)度和較大的聚類(lèi)系數(shù)。

        圖1為建模所生成的網(wǎng)絡(luò)模型圖,與標(biāo)準(zhǔn)小世界網(wǎng)絡(luò)模型圖相似。

        圖1 網(wǎng)絡(luò)模型圖

        圖2為網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)度的概率分布圖,它符合無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的小世界特征量中對(duì)度的特征描述。在一定范圍內(nèi),隨著節(jié)點(diǎn)度數(shù)的提高,其重連路徑的概率也隨之增大。

        圖3為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度的大小分布圖,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)大小不盡相同,少數(shù)節(jié)點(diǎn)度數(shù)較大,成為中心節(jié)點(diǎn),多數(shù)節(jié)點(diǎn)度數(shù)較小,為普通節(jié)點(diǎn)。綜上所述,該網(wǎng)絡(luò)模型所得結(jié)果符合基于小世界網(wǎng)絡(luò)模型的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)建模需求。

        圖2 網(wǎng)絡(luò)圖中節(jié)點(diǎn)度的概率分布圖

        圖3 網(wǎng)絡(luò)圖中節(jié)點(diǎn)的度的大小分布圖

        本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,分析了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)所具有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性,研究了基于小世界模型的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)建模。對(duì)分析網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、發(fā)現(xiàn)其中隱藏的規(guī)律以及提高網(wǎng)絡(luò)性能具有十分重要的意義,在智能交通、軍事等方面也具有廣泛的應(yīng)用。

        亟待解決和進(jìn)一步研究的問(wèn)題:(1)本文提出的是具有小世界網(wǎng)絡(luò)特性的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)模型。研究表明,小世界網(wǎng)絡(luò)雖在平均路徑長(zhǎng)度、聚類(lèi)系數(shù)等特征參數(shù)方面符合實(shí)際網(wǎng)絡(luò)情況,但是其度分布符合指數(shù)分布,不是真實(shí)網(wǎng)絡(luò)所具備的冪律分布,故目前的模型只是理論模型,若要投入實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的模型應(yīng)用還需進(jìn)一步改進(jìn)和仿真;(2)在本文的模型構(gòu)建中,設(shè)定采取相同節(jié)點(diǎn)并具有相同耦合強(qiáng)度。但實(shí)際上,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)不平等,少量節(jié)點(diǎn)其度數(shù)很大,說(shuō)明其在整體網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵性。一旦這種關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)遭到外部環(huán)境或自身能量不足的破壞,會(huì)迅速影響到網(wǎng)絡(luò)整體的正常運(yùn)行;(3)目前大多數(shù)的小世界網(wǎng)絡(luò)研究仍集中在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、生物信息、互聯(lián)網(wǎng)等方面,針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究相對(duì)比較少,而且研究大多停留在理論層面,研究方法過(guò)于理想化,沒(méi)有考慮實(shí)際應(yīng)用的諸多問(wèn)題。例如,很多的研究都假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)是均勻分布并且靜止的,而在軍事應(yīng)用中節(jié)點(diǎn)往往是動(dòng)態(tài)變化而且所處環(huán)境比較復(fù)雜,甚至十分惡劣。為了使基于小世界網(wǎng)絡(luò)模型的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠更加面向?qū)嶋H應(yīng)用,應(yīng)加強(qiáng)動(dòng)態(tài)環(huán)境下動(dòng)態(tài)無(wú)線(xiàn)傳感器小世界網(wǎng)絡(luò)模型的研究。

        [1]王磊,戴華平,孫優(yōu)賢.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的同步分析及控制[J].控制與決策,2008,23(1):8-12,18.

        [2]鄭海青,井元偉,劉曉平.一類(lèi)具有多種耦合時(shí)滯的復(fù)雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的牽制同步[J].控制與決策,2010,25(11):1719-1722.

        [3]HELMY A.Small worlds in wireless networks[J].IEEE Communications Letters,2003,7(10):490-492.

        [4]孫懋珩,鄭煜,周軒.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的WSN拓?fù)淇刂婆c安全維護(hù)[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,39(9):1333-1338.

        [5]WATTS D J,STROGATZ S H.Collective dynamics of ‘smallworld’ networks[J].Nature.1998,393(6684):440-442.

        [6]鄭耿忠,劉三陽(yáng),齊小剛.基于小世界網(wǎng)絡(luò)模型的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲芯烤C述[J].控制與決策,2010,25(12):1761-1768.

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