黃 嵩， 沈 重

(海南大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，海南 ?？?570228)

計算與測試

基于最小節(jié)點度的WSNs傳輸功率控制重編程協(xié)議*

黃 嵩， 沈 重

(海南大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，海南 ?？?570228)

為了降低節(jié)點能耗，提高能量的利用率，提出了一種高效節(jié)能的基于最小節(jié)點度的傳輸功率控制(MND—TPC)重編程協(xié)議。該協(xié)議首先根據(jù)每個節(jié)點的剩余能量、最大的傳輸功率、節(jié)點度和鏈路質(zhì)量來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的初始化，然后分2個階段完成數(shù)據(jù)傳輸。第一階段通過節(jié)點密度、節(jié)點度和M度節(jié)點的百分比等產(chǎn)生傳輸范圍的調(diào)整模型來構(gòu)建高效的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)；第二階段通過對節(jié)點之間發(fā)送功率和剩余能量的比較來篩選發(fā)送節(jié)點，以保證網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的均勻分布，有效地實現(xiàn)了高效節(jié)能，從而提高整個網(wǎng)絡(luò)的生存周期。理論分析與實驗結(jié)果表明：與多跳網(wǎng)絡(luò)編程(MNP)協(xié)議在不同發(fā)送功率下相比,平均能量消耗至少降低35.48 %。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 重編程協(xié)議； 最小節(jié)點度； 傳輸功率控制

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)是集數(shù)據(jù)采集、處理及通信功能于一體的多跳自組織網(wǎng)絡(luò)[1],傳感器節(jié)點一旦部署完畢將會長期工作于無人看管的環(huán)境中，期間為了適應(yīng)環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭討B(tài)變化，需要相應(yīng)地改變用戶的部分需求，并隨之調(diào)整軟件的功能，這就需要對整個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重編程。

網(wǎng)絡(luò)重編程主要包含兩部分內(nèi)容：第一部分是傳感節(jié)點上已裝入更新代碼的安裝機制，屬于操作系統(tǒng)與硬件結(jié)構(gòu)研究的范疇；第二部分是分布更新軟件到傳感節(jié)點的傳播機制，屬于網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的范疇[2]。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)重編程協(xié)議使用固定的傳輸功率進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸[3～5]，固定的傳輸功率信號干擾很嚴(yán)重，同時會造成多余能量的浪費，從而降低了網(wǎng)絡(luò)壽命。多跳網(wǎng)絡(luò)編程(multihop network programming,MNP)[6]引進(jìn)發(fā)送節(jié)點選擇機制，選擇鄰域內(nèi)接收到請求最多的節(jié)點為本次的發(fā)送節(jié)點，同時引進(jìn)了睡眠機制，通過減少節(jié)點無線通信活躍的時間來節(jié)省能量的消耗。WSNs中部分傳輸功率控制協(xié)議[7,8]，根據(jù)節(jié)點度或接收信號強度值來決定發(fā)送功率的大小，但沒有考慮節(jié)點的剩余能量問題，可能導(dǎo)致由于節(jié)點的能量不足，影響消息的可靠傳輸。而且，這些協(xié)議一般適用于流量需求較低的應(yīng)用中，因此，在產(chǎn)生高流量的WSNs重編程中是不實際的。

節(jié)點度是指與某一節(jié)點相關(guān)聯(lián)的鏈路的條數(shù)。本文提出的基于最小節(jié)點度的傳輸功率控制(MND—TPC)重編程協(xié)議首先根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點密度、節(jié)點度和M度節(jié)點的百分比對傳輸范圍進(jìn)行調(diào)整，然后再通過對節(jié)點之間發(fā)送功率和剩余能量的比較來篩選發(fā)送節(jié)點，以保證網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的均勻分布，最大限度的提高能源效率。

1 協(xié)議描述

1.1 傳輸范圍的調(diào)整

如圖1中的網(wǎng)絡(luò)模型，由一系列的節(jié)點|N|和鏈路|L|組成，即為Net= {N，L}，其中，N= {n1,n2,n3,…,n|N|}，L={li,j;1≤i,j≤|N| }。鏈路Li,j表示節(jié)點ni和nj之間的連接。每一個節(jié)點ni都有一個最大發(fā)送功率Pmax與相應(yīng)的最大傳輸距離Dmax。當(dāng)節(jié)點ni和nj之間的距離小于Dmax時，這2個節(jié)點之間可以直接通信；反之，則它們之間就必須進(jìn)行多跳傳輸?shù)拈g接通信。

圖1 靜態(tài)的WSNs模型Fig 1 Static model for WSNs

為了構(gòu)造高效的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，對以下3個參數(shù)進(jìn)行評估：連通性、可達(dá)性和M度節(jié)點的百分比。連通性的定義與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲泄?jié)點之間的直接或間接路由連接相關(guān)。其中節(jié)點ni的節(jié)點度為deg(ni)，連通性定義為

(1)

網(wǎng)絡(luò)完全連通時每個節(jié)點的節(jié)點度為|N|-1，有C(net)=1，充分必要條件為

(2)

可達(dá)性表示在網(wǎng)絡(luò)中能間接通信的節(jié)點對之間的路徑。網(wǎng)絡(luò)模型中的|N|個節(jié)點由|M|個分區(qū)組成，M = {m1,m2,m3,…,m|M|}和mj={x1,x2,x3,...,x|mj|}，可達(dá)性表示為

(3)

消息傳遞完全可達(dá)性的要求是R(net)=1。然而，網(wǎng)絡(luò)中只有一個分區(qū)，那么,該網(wǎng)絡(luò)擁有全可達(dá)性充要條件是

(4)

M度節(jié)點的百分比定義為具有M度節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)中所占的比例。網(wǎng)絡(luò)中某節(jié)點集為Nm={ni| deg(ni)≥(deg(Net))},因此,M度節(jié)點的百分比就為

(5)

在均勻分布的二維空間中已知節(jié)點密度ρ和傳輸范圍r0的條件下節(jié)點度deg(n0)的概率算法為

(6)

其中,P0(d=deg(n0))是節(jié)點度deg(n0)的概率，當(dāng)deg(n0)=0時

(7)

通過公式(7)，可以得到

(8)

這里,C=n0lnρ+n0lnπ+n0lnn0!-lnP0,顯然，可以得出傳輸范圍是節(jié)點密度，節(jié)點度和M度節(jié)點百分比的函數(shù)

r0=f(ρ，deg(n0)，P0).

(9)

函數(shù)所表示的模型將用于保證最低節(jié)點度的條件下確定最優(yōu)的傳輸范圍，算法步驟如下：

優(yōu)化傳輸(節(jié)點密度，節(jié)點度，M度節(jié)點度的百分比，最大傳輸范圍，最小節(jié)能效率(min_ES)，和最小可達(dá)性(min_R))

Start

Step1: 從公式(9)推導(dǎo)出傳輸范圍r0

Ifr0≥最大傳輸范圍{網(wǎng)絡(luò)沒有達(dá)到優(yōu)化}；

Elser0<最大傳輸范圍{從公式(3)計算網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性

節(jié)能效率=1-pow(傳輸范圍,2)/pow(最大射程,2)}；

End

Step2:

If可達(dá)性≥min_R并且節(jié)能效率≥min_ES{則網(wǎng)絡(luò)達(dá)到優(yōu)化}；

Else節(jié)點度++;

gotostep1；

End

End

1.2 發(fā)送節(jié)點的篩選

在網(wǎng)絡(luò)重編程中，將節(jié)點分為3種類型：源節(jié)點、發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點。源節(jié)點用從低到高的傳輸功率發(fā)送廣播信息，廣播信息包括當(dāng)前的傳輸功率和程序段的ID。接收廣播信息的鄰居節(jié)點判斷接收信號強度值是否超過特定的閾值，如果廣播信息的接收信號強度值超過特定的閾值并且程序段ID是新的，那么,它們將存儲廣播信息同時成為接收節(jié)點。在收到用最高發(fā)射功率傳輸?shù)淖詈笠粋€廣播信息后，接收節(jié)點發(fā)送確認(rèn)信息。源節(jié)點收集從接收節(jié)點發(fā)出的確認(rèn)信息。通過該過程，根據(jù)每個傳輸功率它可以了解周圍接收節(jié)點的數(shù)量。在第i個傳輸功率上每個節(jié)點能量消耗比率如下

(10)

TPi和Ni分別為能源消耗和偵聽到在第i個發(fā)射功率上的廣播消息的接收節(jié)點的數(shù)量。隨著Ei的增加，能源效率也隨之降低。在選擇發(fā)送節(jié)點時，協(xié)議不僅考慮到能源效率還考慮到它的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載分布，發(fā)送節(jié)點的篩選值為

(11)

式中 Wmax為最大傳輸功率時的能量消耗;min(Ei)/ Wmax是為了獲得從0到1的值；bs和bt分別是電池剩余能量和總的電池能量；ξ為一個加權(quán)值，來維持總的能源消耗量與網(wǎng)絡(luò)負(fù)載分配之間的平衡，其范圍為0～1。如果加權(quán)的值ξ較高，網(wǎng)絡(luò)中總的能源消耗量降低，而低ξ值表示網(wǎng)絡(luò)負(fù)載更均勻地分布?？梢愿鶕?jù)網(wǎng)絡(luò)條件設(shè)置σ的加權(quán)值。通過公式(10)所示的電池消耗比率和公式(11)所示的發(fā)送節(jié)點的篩選值，促使那些電量豐富的源節(jié)點成為發(fā)送節(jié)點。

圖2描述了發(fā)送節(jié)點的篩選程序。如果節(jié)點具有新的更新信息和鄰居節(jié)點，它可能會成為源節(jié)點或發(fā)送節(jié)點，如果成為源節(jié)點,將與其他源節(jié)點進(jìn)行競爭成為發(fā)送節(jié)點;相反，它只能成為接收節(jié)點。通過這個過程，可以選擇合適的發(fā)送節(jié)點以保證能量效率和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載平衡。

圖2 發(fā)送節(jié)點的篩選流程圖Fig 2 Screening flowchart of sending node

2 性能分析

2.1 仿真環(huán)境與模擬設(shè)定

OMNeT++是一種傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)模擬器,并允許各種性能評價的軟件[9]。在仿真中，假設(shè)更新的代碼大小為30 bytes，這個代碼被劃分為32個程序段,將50個傳感器節(jié)點隨機分布在500 m×500 m的區(qū)域內(nèi)。使用的無線模塊CC1100[10]是基于IEEE 802.15.4的MAC協(xié)議[11],將915 MHz的ISM頻段分為10個信道,使用中心信道頻率是906 MHz。無線傳播模型是對數(shù)正態(tài)陰影路徑損耗模型，是最常見的模型。這可以根據(jù)如下所示的傳輸范圍r

(12)

其中,PL(r0)為已知的在參考距離r0下的路徑損耗系數(shù),η為路徑損耗指數(shù)，Xσ為隨機變量標(biāo)準(zhǔn)偏差σ的高斯零均值。具體仿真參數(shù)總結(jié)如表1。

表1 模擬參數(shù)Tab 1 Simulation parameters

2.2 傳輸數(shù)據(jù)包的數(shù)量和完成時間

圖3顯示了直到完成網(wǎng)絡(luò)重編程所需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包的數(shù)目。如圖3(a),(b)所示，發(fā)送功率在-15 dBm時，MNP在55 min網(wǎng)絡(luò)編程期間傳送了87 953個數(shù)據(jù)包。在+10 dBm下，網(wǎng)絡(luò)重編程完成的時間是37 min，傳輸?shù)男畔倲?shù)是31 725個。這是因為在較高的傳輸功率下，發(fā)送節(jié)點可以一次覆蓋更多的鄰居節(jié)點。在圖3(c)中，MND—TPC協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)編程過程期間總共傳送了28 012個數(shù)據(jù)包。

圖3 MNP和MND—TPC協(xié)議的實時傳輸數(shù)據(jù)包的數(shù)目Fig 3 Numbers of real time transmitted data packets of MNP and MND—TPC protocols

2.3 負(fù)載分布和能量消耗

圖4顯示了MNP和MND—TPC協(xié)議的負(fù)載分布和能量消耗。在MNP協(xié)議中，如果該節(jié)點位于網(wǎng)絡(luò)的中心，它的鄰居節(jié)點中就會有很多接收節(jié)點，因此，該節(jié)點就有很高的概率來傳送接收到的更新信息。如圖4(a)所示，中心節(jié)點能量消耗占了很大一部分，特別是所選的特定節(jié)點由于轉(zhuǎn)發(fā)大量的數(shù)據(jù)包能量消耗殆盡，而在邊緣附近的節(jié)點一般消耗較少的能量，中心節(jié)點的能量消耗最大可達(dá)邊緣節(jié)點能量消耗的50.15倍。這種不均衡的能量消耗會迅速耗盡中心節(jié)點的電能。隨著MNP的傳輸功率的降低，由于傳輸范圍會縮短，會有更多的節(jié)點參與到轉(zhuǎn)發(fā)程序段。如圖4(c)所示，很多節(jié)點作為發(fā)送節(jié)點參與到網(wǎng)絡(luò)重編程中，并在發(fā)送模式下消耗能量。從而，當(dāng)傳輸功率降低時，能量消耗的標(biāo)準(zhǔn)差將減小。雖然MNP可以使整體網(wǎng)絡(luò)減少能量消耗，但它不能保證網(wǎng)絡(luò)壽命延長，因為數(shù)據(jù)包的傳輸都在特定的發(fā)送節(jié)點上。圖4(e)的輪廓顯示MND—TPC

協(xié)議比MNP有更規(guī)律的形式，因為它根據(jù)之前的能量消耗來選擇發(fā)送節(jié)點。可以看到它不像MNP那樣高度依賴于特定的某一些節(jié)點。換句話說，中間節(jié)點輪流承擔(dān)傳輸更新信息的能量消耗。這就意味著MND-TPC協(xié)議比MNP的傳輸能量消耗分布更合理。協(xié)議下用于傳輸?shù)钠骄芰肯慕档椭辽?5.48 %。這是因為發(fā)送節(jié)點保持在具有較高發(fā)射效率的發(fā)射功率上，因此，它們可以用低發(fā)射功率傳輸數(shù)量相當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)包。此外，發(fā)送節(jié)點篩選程序使得傳輸能耗較均衡地分配到所有節(jié)點上。

圖4 MNP和MND—TPC協(xié)議的能量消耗和負(fù)載分布Fig 4 Energy consumption and load distribution of MNP and MNP—TPC protocol

3 結(jié) 論

本文提出了WSNs中一種新型的滿足高效節(jié)能的網(wǎng)絡(luò)重編程協(xié)議。為了達(dá)到理想的結(jié)果，考慮節(jié)點密度、節(jié)點度和M度節(jié)點的百分比來調(diào)整發(fā)送范圍，從而優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)節(jié)點間的剩余能量進(jìn)行發(fā)送節(jié)點的篩選。仿真結(jié)果表明：新的傳輸功率控制協(xié)議減少了網(wǎng)絡(luò)編程中每個節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包數(shù)量，降低了總的能量消耗并優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)中的負(fù)載分布。

[1] Akyildiz I,Su W,Sankarasubramaniam Y.A survey on sensor networks[J].IEEE Communications Magazine,2002,40(8):102-114.

[2] 譚 勁，陳曉竹，劉硯秋．無線傳感網(wǎng)絡(luò)再編程研究[J]．電子器件，2008，31(3)：1049-1053．

[3] Levis P，Patel N，Shenker S，et a1．Trickle：A self-regulating algorithm for code propagation and maintenance in wireless sensor networks[C]∥Proeeedings of the First USENIX/ACM Sympo-sium on Networked Systems Design and Implementation(NSDI)，2004:15-28.

[4]HuiJonathanW，CullerDavid．Thedynalnicbehaviorofadatadisseminationprotocolfornetworkprogrammingatscale[C]∥ProcofSenSys’04，Bahimore，Maryland，USA，2004．

[5]DeP,LiuY,DasSK.ReMo:Anenergyefficientreprogrammingprotocolformobilesensornetworks[C]∥SixthAnnualIEEEInternationalConferenceonPervasiveComputingandCommunications,PerCom2008,2008:60-69.

[6]KulkarniSandedS，WangLimin．MNP：Muhihopnetworkreprogrammingserviceforsensornetworks[C]∥Proc25thIEEEInternationalConferenceonDistributedComputingSystems,ICDCS2005，Columbus,OH，2005:7-16.

[7]PhillipsLA．Aqueduct：Robustandefficientcodeprogagationinheterngeneouswirelesssensornetworks[D]．Colorado:UniversityofColorado，2005．

[8]HeinzelmanWR，ChandrakasanA，BalaKrishnanH.Anapplicationspecificprotocolarchitectureforwirelessmicrosensornetworks[J].IEEETransonWirelessCommunications，2002，1(4):660-670．

[9]VargaA.OMNeT++discreteeventsimulationsystemversion3.2usermanual[Z/OL].[2009—03—18].http:∥www,omnetpp.org/doc/manual/usman,html,2003.

[10]TexasInstruments,CC1100datasheet.[DB/OL].[2009—05—29].http:∥www.ti.com/.1.

[11] 趙 錚,于宏毅.IEEE802.15.4MAC協(xié)議分析與仿真評估[J].計算機工程與應(yīng)用,2007,43(4):119-121.

Reprogramming protocol of WSNs with transmission power control based on minimum node degree*

HUANG Song， SHEN Chong

(College of Information Science and Technology,Hainan University,Haikou 570228，China)

In order to reduce energy consumption of nodes and improve energy utilization,a reprogramming protocol based on the minimum node degree transmission power control(MND—TPC),which has a highly efficient energy-saving with the minimum node degree,is presented.Firstly,the protocol initialize the network considering the rest energy and maximum transmission power of each node,besides node degree and link quality，then,the process of data-transmission is departed into two stages.During the first stage,through node density,node degree,and percentage ofM-degree nodes and another factors,to generate adjustment model of transmission range,as a result,high efficient optimized network can be built; in the second stage,the network choose the delivery node by comparing transmission power and remaining energy,to ensure uniform distribution of load of network and effective implementation of energy-efficient,thus prolong the life cycle of the whole network.Theoretical analysis and experimental results show that comparing with MNP protocol,the proposed protocol can reduce the energy consumption at least 35.48 % in average under different transmission power.

wireless sensor networks(WSNs); reprogrammed protocol; the minimum node degree (MND); transmission power control(TPC)

10.13873/J.1000—9787(2014)08—0123—04

2014—01—03

國家國際科技合作項目(2013DFR11020)

TP 393

A

1000—9787(2014)08—0123—04

黃 嵩(1990-) ，男，江西九江人，碩士，主要研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、嵌入式系統(tǒng)。