(1.江蘇第二師范學院數(shù)學與信息技術學院，南京210013;2.金陵科技學院信息技術學院，南京210013)

(1.江蘇第二師范學院數(shù)學與信息技術學院，南京210013;2.金陵科技學院信息技術學院，南京210013)

針對傳統(tǒng)的無線傳感網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集方法存在的能耗高、網(wǎng)絡延遲時間長的問題，提出了一種基于移動機器人無線傳感網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集方法，此方法的基本思想是，首先選擇一個合適的移動機器人作為族頭，一定周期內(nèi)的相鄰節(jié)點的平均剩余能量會被移動機器人檢測出來，同時整個網(wǎng)絡節(jié)點的平均剩余能量也能被檢測出來，移動機器人是否移動由這兩個能量參數(shù)的大小決定的。隨著機器人的移動，節(jié)點的路由也會相應的更新，然后重新選擇移動機器人族頭。測試結果表明，此方法能很好的降低傳輸延遲和節(jié)點能量消耗。

計算機網(wǎng)絡;數(shù)據(jù)采集;移動機器人;傳輸延遲

目前，無線傳感器網(wǎng)絡(WSN)在很多領域應用非常廣泛，路由算法是WSN中很重要一部分，傳統(tǒng)的路由算法主要是基于能量有效性的路由算法，此算法雖然被廣泛的用在密集部署的WAN中，但是對于節(jié)點比較稀疏的WAN來說卻無法使用［1］。但是在對大氣監(jiān)測和城市空氣質(zhì)量檢測時，為了降低成本，傳感器的節(jié)點都是很稀疏的，所以各個節(jié)點直接的距離是很遠的，節(jié)點之間的通信是個很難解決的問題［2］。如果想解決這個問題，就必須有合適的數(shù)據(jù)采集方法。

文章提出的基于移動機器人(MRS)無線傳感網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集方法就能夠很好解決這個問題，使用移動機器人的移動實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，這樣不但能減低網(wǎng)絡延遲，而且能夠節(jié)省傳感器節(jié)點的能量。這樣就能很好的解決了因為傳感器節(jié)點稀疏帶來的節(jié)點之間的通信問題和能量消耗太快的問題。

1 無線傳感器網(wǎng)絡模型

目前，應用最多最廣泛的WAN模型使用的傳感器節(jié)點在檢測區(qū)域內(nèi)都是很密集的，各個傳感器節(jié)點都是在很小的范圍內(nèi)完成數(shù)據(jù)采集，同時把采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集點。在實際的應用當中，匯聚節(jié)點(Sink)就是所謂的數(shù)據(jù)采集點。數(shù)據(jù)的傳輸主要是各個節(jié)點自動組網(wǎng)通過多跳的方式進行［3］。

傳感器節(jié)點、多個移動機器人和一個靜態(tài)基站構成了文章中使用的WAN。數(shù)據(jù)的采集通過移動節(jié)點移動機器人完成。MRs的優(yōu)點是數(shù)據(jù)存儲和處理能力都非常強，受能量的影響可以忽略不計，維護也非常的方便，只需要充電和更換電池即可。MRs把傳感器節(jié)點監(jiān)測到的數(shù)據(jù)收集之后輸出給靜態(tài)基站［4］。根據(jù)實際的需要通常移動電話或者掌上電腦都可以用來代替移動機器人。

在文章的數(shù)據(jù)收集方式中，MRs在收集數(shù)據(jù)的同時，還擔任了WSN中的族頭。和傳統(tǒng)的族頭選定方法相比優(yōu)勢非常明顯，最重要優(yōu)勢是能解決傳統(tǒng)方法中因為少數(shù)族頭節(jié)點能量消耗太快過早死亡的問題。從而可以避免網(wǎng)絡失效的問題。

2 移動機器人設計

系統(tǒng)所用移動機器人是基于ARM設計的，采用低精度MEMS—IMU實現(xiàn)，這樣可以提高移動的精度和可靠性。具體的設計硬件框圖如圖1所示。

圖1 移動機器人硬件框圖

3 MRs數(shù)據(jù)收集方法

在網(wǎng)絡運行時首先要進行族頭的選擇，靜態(tài)節(jié)點之間路徑最短的MR會被選為族頭，MRs會每隔一個周期檢測一次傳感器節(jié)點的剩余能量，如果發(fā)現(xiàn)MR相鄰傳感器節(jié)點的剩余能量比網(wǎng)絡的平均剩余能量低的時候，這個MR會自動開始隨機移動，經(jīng)過移動之后，傳感器節(jié)點的路由會自動更新，相應的族頭也會發(fā)生改變［5］。

3.1 族的生成

在每個靜態(tài)節(jié)點都會混入一個族(MR是族頭)，MR族到達的路由信息傳感器節(jié)點會自動獲得。MR每次位置更換時都會生成一個新族，具體的流程圖如圖2所示。

BEACON是MRS廣播族的更新消息，其中包括了MRs位置信息和跳數(shù)h。BEACON通過MR或Sink接收并且轉發(fā)。傳感器節(jié)點接收到該消息后會自動檢測信號的強度SS，如果檢測到強度沒有接收信號強度閾值Rxthresh強，會檢測該消息的MR是否是族頭，是族頭則會被從路徑表中刪除，同時會發(fā)送一個強度太低的報警信息LSS;如果SS比Rxthresh大，則會檢測該信息的跳數(shù)h的情況，如果h大于或者等于hcurr(路由路徑跳數(shù))，此信息會被拋棄，相反，路由表會被更新，同時發(fā)送生成族的信息CLU_CFG。此時MDC就成為BEACON的新族頭［6］。

圖2 族生成流程圖

3.2 族的保持和更新

一些特殊的節(jié)點(距離MRs單跳節(jié)點)因為要轉發(fā)其他節(jié)點的數(shù)據(jù)包，所以能量消耗非?？?，這樣會導致此節(jié)點提前死亡，從而影響整個網(wǎng)絡的壽命。為了避免這種情況的出現(xiàn)，需要通過MRs的定期移動減緩這傳感器節(jié)點的能量消耗［7］。

設Er是剩余能量，hm是跳數(shù)，MRs相鄰傳感器節(jié)點的平均剩余能量可表示為:

式(1)中Nhm=1是和MR相距跳數(shù)是1的節(jié)點個數(shù)。

設檢測區(qū)域中心 MR當作 MR Leader。MR Leader每兩個周期會接收一次MRs相鄰節(jié)點的平均剩余能量EiMR，則所有EiMR平均值可以通過MR Leader計算出來:式(3)中，nMR是網(wǎng)絡中MRs的數(shù)量。

如果EiMR的值大于或者等于EvMR的值，MR不會移動，相反則會自動移動。

3.3 MRs的移動方式

MRs能否按要求收集WSN中的數(shù)據(jù)，其移動的方式是很重要的問題。每個傳感器節(jié)點的能量消耗都受MRs移動的影響。文章中MRs的移動方式和Adhoc網(wǎng)絡移動節(jié)點的移動方式非常的相似。目前應用比較廣泛的移動方式主要有兩種，一種是移動方向不受網(wǎng)絡運行的影響，另外一種是移動方向是隨機的，但是受相鄰節(jié)點平均剩余能量的影響非常大。這兩移動方式的缺點是如果路徑是固定的，這樣會出現(xiàn)個別節(jié)點能量消耗太快的問題，如果移動方式是隨機的，會出現(xiàn)在某個局部區(qū)域內(nèi)能量太高，從而別的區(qū)域能量缺乏的問題。為了解決這些問題，文章應用的是范圍可控的隨機移動方式，此種方式的核心思想是，首先把需要監(jiān)測的區(qū)域平均分成n個區(qū)域，在這些n個區(qū)域中分別放入1個MR，并且這些放入的MR只能在固定的一個區(qū)域內(nèi)隨機移動。所有的MR移動的方向和路徑受相應的一個區(qū)域網(wǎng)絡運行情況的控制。這樣就能避免因為大量MRs聚集在同一片區(qū)域而造成相應區(qū)域能量很高的問題，節(jié)省了節(jié)點能量，網(wǎng)絡的生命周期也得到的延長［8］。

具體的移動方向模型如圖3所示。

圖3 MR范圍限定的隨機方向移動模型

圖3中的傳感器網(wǎng)絡包括1個Sink節(jié)點、4個MRS和傳感器節(jié)點若干。圖3中的監(jiān)測區(qū)域平均分成4個區(qū)域，每個MR只能在相應的區(qū)域內(nèi)隨機移動。

3.4 數(shù)據(jù)傳輸

數(shù)據(jù)傳輸?shù)穆窂酵ㄟ^局部路徑選擇算法實現(xiàn)，此種方法的優(yōu)點是只需相鄰節(jié)點和MRs的值已知就能完成路徑的選擇。數(shù)據(jù)的傳輸使用重要信息優(yōu)先轉發(fā)、冗余信息后轉發(fā)的方式，這樣就能大大降低網(wǎng)絡延遲。設定一個參數(shù)代表信息的優(yōu)先轉發(fā)權，在不同的WAN中，優(yōu)先轉發(fā)權的算法是不一樣的。文章中把WSN分成兩類，這兩類分別是檢測緊急、特殊事件的WSN和檢測平均水平的WSN。檢測緊急、特殊事件的WSN計算事件的優(yōu)先權可表示為:

檢測平均水平的WSN計算事件的優(yōu)先權可表示為:

如果優(yōu)先轉發(fā)權小于一個固定值時，相應的事件會被刪除。固定值是根據(jù)實際情況確定的。如果某個事件的生存時間超過一個固定值時，相應的事件也會被刪除。在實際的應用當中，網(wǎng)絡的延遲容忍度決定了固定值［9］。所謂的網(wǎng)絡延遲容忍度就是此網(wǎng)絡延遲的一個極限值，如果網(wǎng)絡的延遲時間不超過網(wǎng)絡延遲容忍度網(wǎng)絡會正常運行，相反如果網(wǎng)絡的延遲時間不超過網(wǎng)絡延遲容忍度，網(wǎng)絡就會進行自檢處理。不同網(wǎng)絡的延遲容忍度是不一樣的，網(wǎng)絡的延遲容忍度是可以預先直接設定的。

4 測試結果

設定一個隨機分布50個節(jié)點和4個MRs的正方形的區(qū)域，通過NS-2平臺進行1 000 s的仿真。具體的仿真參數(shù)如表1所示。

表1 參數(shù)值設定

通過兩個場景進行仿真，傳統(tǒng)的有1個靜態(tài)Sink節(jié)點，文章中的方法引入4個MRs，兩個場景中均有50個傳感器節(jié)點。結果通過awk程序分析出網(wǎng)絡的延遲數(shù)據(jù)，并通過繪圖工具繪制出了延遲曲線。

圖4中的(a)、(b)分別是全局延遲曲線和延遲時間小于0.3 s的局部曲線。文章中方法的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸延遲曲線如圖5所示。

通過圖4和圖5可知，基于MRs的網(wǎng)絡延遲大大低于傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)傳輸延遲。傳統(tǒng)方法運行650 s，延遲時間為6 s，本文方法的網(wǎng)絡延遲低于0.05 s。

圖4 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸延遲曲線

圖5 基于MRs的網(wǎng)絡延遲曲線

5 結論

文章提出了一種基于移動機器人無線傳感網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集方法，此種方法解決了稀疏WSN中傳感器節(jié)點之間通信代價太高的問題。經(jīng)過測試結果可知，和傳統(tǒng)的WSN數(shù)據(jù)收集方法相比，此方法可以很好的降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，同時也大大降低了匯聚節(jié)點周圍節(jié)點的能量消耗。從而使整個網(wǎng)絡的生命周期大大延長。

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基于移動機器人無線傳感網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集方法研究*

趙 鵬1*，孫 玫1，錢海忠2，明朝輝1

Wireless Sensor Networks Based on Mobile Robot Research Data Collection Methods*

ZHAO Peng1*，SUN Mei1，QIAN Haizhong2，MING Zhaohui1
(1.School of Mathematics and Information Technology，Jiangsu Second Normal University，Nanjing210013，China; 2.School of Information Technology，Jinling Institute of Technology，Nanjing211169，China)

Traditionalwireless sensor networks for data collection methods have problems of the high energy consumption，and the long network latency，the article presents awireless sensor network data collectionmethods based onmobile robot.The basic idea of thismethod is to select firsta suitablemobile robot as a group header，the average residual energy of adjacent nodeswithin a certain period can be detected by themobile robot.The average residual energy of the all network nodes can also be detected.The working of the mobile robot is decided by the sizes of these two energy parameters.As the robotmoves，the routing nodes will be updated accordingly，and then themobile robot reselects the new family head.Test results show that thismethod can reduce the transmission delay and node energy consumption.

computer network;data collection;mobile robots;propagation delay

10.3969/j.issn.1005－9490.2013.06.029

TP212.9;TP24;TP274 文獻標識碼:A 文章編號:1005－9490(2013)06－0881－04

項目來源:省部共建實驗室基地項目開放課題項目(9011311);江蘇省屬高校自然科學研究項目(12KJD520004);江蘇第二師范學院十二五規(guī)劃課題項目(Jsie2012yb04，Jsie2011qz05，Jsie2011yb18);江蘇第二師范學院教學改革研究課題項目(Jssyjg2013yb04)

2013-06-14修改日期:2013-08-25

EEACC:6150P;7210G

趙 鵬(1976-)，男，漢族，江蘇泰州人，江蘇第二師范學院，講師，暨南大學碩士，研究方向為形式化驗證、物聯(lián)網(wǎng)技術，jiangsunanzhaopeng@163.com;

錢海忠(1977-)，男，漢族，安徽休寧人，金陵科技學院，講師，南京郵電大學博士，研究方向為傳感器網(wǎng)絡，hzhqian@163.com;

孫 玫(1961-)，女，漢族，江蘇南通人，江蘇第二師范學院，副教授，東南大學碩士，研究方向為軟件質(zhì)量、物聯(lián)網(wǎng)技術，sunmeinew@126.com;

明朝輝(1978-)，男，漢族，江蘇南京人，江蘇第二師范學院，副教授，南京航天航空大學博士，研究方向為智能交通系統(tǒng)、復雜網(wǎng)絡，sunmoon101010 @163.com。