林家泉， 程緒宇, 陳維興

(中國民航大學(xué) 航空自動(dòng)化學(xué)院，天津 300300)

一種應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的路由算法*

林家泉， 程緒宇, 陳維興

(中國民航大學(xué) 航空自動(dòng)化學(xué)院，天津 300300)

針對(duì)民航機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)在機(jī)場(chǎng)停機(jī)坪現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試中暴露的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)過早死亡、網(wǎng)絡(luò)生命周期短的問題，對(duì)該系統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中路由層算法進(jìn)行優(yōu)化，采用基于剩余能量和位置的改進(jìn)LEACH算法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的因素綜合考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量、網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量以及節(jié)點(diǎn)位置，分步選出最優(yōu)簇頭，同時(shí)，采用能量估算方法確定網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量，達(dá)到均衡網(wǎng)絡(luò)能耗且延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。最終利用Matlab軟件對(duì)民航機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控管理系統(tǒng)建模仿真， 仿真結(jié)果表明:提出的算法比網(wǎng)絡(luò)原有路由層LEACH算法在均衡網(wǎng)絡(luò)能耗和提高網(wǎng)絡(luò)生命周期上均具有優(yōu)越性。

民航設(shè)備； 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 路由層； 最優(yōu)簇頭； 能耗估算

0 引 言

目前，飛機(jī)在地面作業(yè)過程中利用橋載設(shè)備取代機(jī)載能源裝置獲得制冷空氣和電力已經(jīng)在諸多航空公司采用[1]，但由于橋載設(shè)備不能及時(shí)檢測(cè)隔離自身故障或者橋載設(shè)備對(duì)某些工況參數(shù)不能實(shí)時(shí)檢測(cè)和有效控制，從而導(dǎo)致航空安全事故或者隱患，國內(nèi)某些機(jī)場(chǎng)曾陸續(xù)發(fā)生過橋載電源燒毀飛機(jī)機(jī)載設(shè)備事件，造成了巨大的社會(huì)影響和經(jīng)濟(jì)損失,可見，對(duì)橋載設(shè)備及其周邊環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)控是非常重要的?；谖锫?lián)網(wǎng)的機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)用來對(duì)飛機(jī)客艙、飛機(jī)機(jī)身、機(jī)坪環(huán)境、橋載設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和實(shí)時(shí)監(jiān)控，完成對(duì)橋載設(shè)備的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、健康信息采集處理等要求，保證其安全使用具有重要意義。

但在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)生存方面其依然存在一些亟待解決的問題，主要體現(xiàn)在無源網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)過早死亡，區(qū)域信息無法完全感知、網(wǎng)絡(luò)生命周期過短，本文將對(duì)此進(jìn)行解決方法的研究、設(shè)計(jì)和驗(yàn)證。

1 機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)

1.1 機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)

機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)[2]主要包括設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)和管理中心系統(tǒng)，主要由無線感知層節(jié)點(diǎn)、現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)集中器(基站)、服務(wù)器以及相關(guān)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(網(wǎng)關(guān)、交換機(jī))集成。工作原理是：傳感器類節(jié)點(diǎn)采集橋載設(shè)備健康和工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)；每機(jī)位安裝一臺(tái)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)集中器，現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)集中器將收集所有無線感知節(jié)點(diǎn)輸出的數(shù)據(jù)，在處理后經(jīng)由停機(jī)位信息點(diǎn)(LAN接入點(diǎn))和候機(jī)樓內(nèi)網(wǎng)絡(luò)上傳至服務(wù)器，再由服務(wù)器根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和控制，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)橋載設(shè)備運(yùn)行工況和故障的實(shí)時(shí)監(jiān)控，如圖1所示。

因?yàn)闃蜉d設(shè)備工作在戶外，工作環(huán)境較為惡劣，民航安全性要求較高，對(duì)廊橋周邊設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的傳感器節(jié)點(diǎn)布置比較分散，且對(duì)飛機(jī)客艙、飛機(jī)機(jī)身以及遠(yuǎn)機(jī)位廊橋的監(jiān)控，采用有線方式將導(dǎo)致布設(shè)和維護(hù)成本與難度均較大，所以,采用無線方式。

圖1 機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig 1 Configuration diagram of airport lounge bridge monitoring network

1.2 網(wǎng)絡(luò)缺陷分析

在機(jī)場(chǎng)停機(jī)坪測(cè)試過程中，現(xiàn)場(chǎng)暴露了一些由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)造成的問題，主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)能耗方面：

1)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)過早死亡，區(qū)域信息無法完全感知。

2)網(wǎng)絡(luò)能耗大，網(wǎng)絡(luò)生命周期較短。

究其原因，一方面是機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)的工作特點(diǎn)，橋載設(shè)備工作地點(diǎn)相對(duì)集中，無線節(jié)點(diǎn)分布不均勻;另一方面，LEACH協(xié)議[3]因?yàn)槠漭^好的穩(wěn)定性和較強(qiáng)的自組織能力被選作該網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議，但LEACH協(xié)議本身也存在一些瑕疵：

1)簇頭選擇隨機(jī)性強(qiáng)，一些位置極其不適合成為簇頭節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)成為了簇頭，影響了網(wǎng)絡(luò)效率，增大能耗。

2)簇頭的選舉是等概率產(chǎn)生的，沒有考慮不同節(jié)點(diǎn)之間能量的差異,剩余能量低的節(jié)點(diǎn)若被選作簇頭，很容易導(dǎo)致能量耗盡而死亡。

針對(duì)以上問題，文獻(xiàn)[4]提出的改進(jìn)算法 LEACH-C，引入剩余能量來競(jìng)選簇頭，由節(jié)點(diǎn)告知基站自身位置和剩余能量信息，基站進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)算，再將結(jié)果廣播給網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)。但在這種算法中，網(wǎng)絡(luò)需要交互更多位置信息，能耗加大，同時(shí)導(dǎo)致時(shí)間延遲，節(jié)省的有用能耗通常不能抵消浪費(fèi)能耗，算法還需進(jìn)一步改善。文獻(xiàn)[5]引入上一輪節(jié)點(diǎn)剩余能量、簇平均能量、消耗能量三個(gè)參數(shù)重新改進(jìn)LEACH 中閾值T(n)[3]，降低低能量節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭的概率，進(jìn)一步提高簇頭選擇的合理性。除了剩余能量外，距離信息的引入也可以使所形成的簇在簇內(nèi)的通信代價(jià)進(jìn)一步縮小。

綜合以上因素，本文提出了改進(jìn)LEACH算法，通過引入節(jié)點(diǎn)剩余能量、網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量以及節(jié)點(diǎn)位置信息，完善簇頭選取策略，均衡網(wǎng)絡(luò)能耗，避免個(gè)別節(jié)點(diǎn)過早死亡，并采用能量估算法方法估算網(wǎng)絡(luò)能耗，最終均衡網(wǎng)絡(luò)能耗且提高了網(wǎng)絡(luò)整體生命周期。

2 改進(jìn)LEACH算法

2.1 算法描述

在本文提出的改進(jìn)LEACH算法設(shè)計(jì)中，對(duì)于簇頭選擇，結(jié)合節(jié)點(diǎn)剩余能量、網(wǎng)絡(luò)剩余能量、節(jié)點(diǎn)幾何位置來確定。改進(jìn)算法流程如圖2所示。

圖2 LEACH改進(jìn)算法建簇階段流程Fig 2 Clustering stage process of improved LEACH algorithm

簇頭節(jié)點(diǎn)選擇的過程：

1)在無線傳感器節(jié)點(diǎn)連接前期，各節(jié)點(diǎn)以相同的功率和自己相鄰的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，并告知自己的狀態(tài)、坐標(biāo)位置信息。

2)根據(jù)閾值計(jì)算公式選出臨時(shí)簇頭，并將該信息通過廣播信道通知周圍的臨近節(jié)點(diǎn)。

3)各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)計(jì)算自己當(dāng)前剩余能量，并與估算得到的傳感器網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量比較，推選出備選簇頭。

4)臨時(shí)簇頭計(jì)算出本簇的質(zhì)心，并廣播給備選簇頭。

5)備選簇頭經(jīng)過比較選出距離本簇質(zhì)心距離最近的節(jié)點(diǎn)作為本簇的簇頭。

6)簇頭節(jié)點(diǎn)選擇后，簇頭向簇內(nèi)成員廣播自己簇頭身份。

7)等待簇搭建完成，建立層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

通過兩輪的比較和篩選，選擇出最優(yōu)簇頭，此外，本文在穩(wěn)定運(yùn)行階段采取能耗估算方法獲得網(wǎng)絡(luò)平均剩余能耗，如圖3所示。

圖3 LEACH改進(jìn)算法穩(wěn)定運(yùn)行階段流程Fig 3 Flow chart of improved LEACH algorithm in stable operation stage process

2.2 正式簇頭選擇

在選出的備用簇頭里面確定本簇的最終簇頭，需結(jié)合本簇質(zhì)心進(jìn)行選擇。將一個(gè)簇看做是由N個(gè)質(zhì)點(diǎn)組成的質(zhì)點(diǎn)系，m1，m2,…，mi,…,mn分別表示各質(zhì)點(diǎn)的質(zhì)量，代表各個(gè)節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。r1,r2,…,ri,…,rn分別表示各質(zhì)點(diǎn)對(duì)某一坐標(biāo)原點(diǎn)的位置矢量和傳感器節(jié)點(diǎn)到基站的位置矢量，則該簇質(zhì)心位置矢量rc為

可見，在對(duì)學(xué)生英語語用能力培養(yǎng)的教學(xué)上，首先，量表可以對(duì)教學(xué)內(nèi)容有一定的啟發(fā)作用。量表是面向?qū)嶋H使用來制定的，因此工科院校的英語語用能力的培養(yǎng)教學(xué)內(nèi)容也應(yīng)該集中于具體的語言活動(dòng)，以活動(dòng)為中心，在豐富的語言活動(dòng)中讓學(xué)生體會(huì)到語言運(yùn)用技巧，以達(dá)到培養(yǎng)學(xué)生英語綜合能力的目的。

(1)

利用位置矢量沿指教坐標(biāo)軸的分量，可得到質(zhì)心的坐標(biāo)表達(dá)式

(2)

在選擇完剩余能量高于網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量的節(jié)點(diǎn)后，比較這些節(jié)點(diǎn)與該簇質(zhì)心的距離，距離最小的被視為正式簇頭。

結(jié)合剩余節(jié)點(diǎn)能量和簇內(nèi)質(zhì)心的方法選擇簇頭可以很好地解決能耗不夠均衡的問題，但通過傳統(tǒng)的廣播方式獲得網(wǎng)絡(luò)剩余能量會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)量過大造成能量消耗過大，得不償失，為此，本文提出的改進(jìn)LEACH算法引入了能耗估算方法。

2.3 LEACH能耗估算方法

2.3.1 無線通信能量消耗模型[3]

研究低功耗的無線通信時(shí)，不同的通信特征和假設(shè)模型會(huì)很大程度地影響算法性能，本文采用經(jīng)典的無線通信能量消耗模型，如圖4所示。

圖4 無線通信能量消耗模型Fig 4 Energy consumption model for wireless communication

(3)

節(jié)點(diǎn)接收kbits的數(shù)據(jù)消耗的能量為

ER(k)=k·Eelect.

(4)

其中，Eelect為1 bit數(shù)據(jù)在發(fā)射電路或接收電路中所消耗的能量。常數(shù)εfs和εmp與所采用的傳輸信道模型有關(guān)，εfs為自由空間傳輸，εmp為多路徑衰減傳輸。d為發(fā)射端到接收端的距離，聯(lián)立上述兩式可以計(jì)算出臨界距離

(5)

2.3.2 能耗估算方法

將機(jī)場(chǎng)廊橋及其周邊抽象成一個(gè)L×W×H的長方體空間，基站位于幾何中心，并在區(qū)域內(nèi)部署n個(gè)無線傳感器節(jié)點(diǎn)。假設(shè)將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分為m個(gè)簇，并完成分簇。在穩(wěn)定運(yùn)行階段，簇頭接收來自簇內(nèi)成員發(fā)送的信息，經(jīng)過數(shù)據(jù)融合后發(fā)送到基站，同時(shí)簇頭自身也有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)需要發(fā)送，假設(shè)每次傳輸?shù)臄?shù)據(jù)均為kbits，那么根據(jù)無線通信能量消耗模型一輪通信結(jié)束消耗簇頭節(jié)點(diǎn)的能量近似表示為

(6)

式中EDA為對(duì)kbits數(shù)據(jù)進(jìn)行融合所消耗的能量，DA為數(shù)據(jù)經(jīng)融合后所得數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)融合前的數(shù)據(jù)量的比。

非簇頭節(jié)點(diǎn)的能耗為

(7)

在上式中，兩個(gè)距離dCH和dBS是計(jì)算能量的兩個(gè)核心參數(shù)，雖然可以通過網(wǎng)絡(luò)自己對(duì)距離進(jìn)行測(cè)量，并互相通知來完成對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能量消耗的相對(duì)精確的計(jì)算，但簇頭節(jié)點(diǎn)每輪都在變換，通過廣播的方式進(jìn)行距離數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)能耗很大，因此,可以通過估算兩個(gè)距離的期望值來代替準(zhǔn)確值來節(jié)約能量，可通過以下方法估算

(8)

式中 (xB，yB,zB)為基站的坐標(biāo)，基站位于空間幾何中心,則得出結(jié)果為

(9)

(10)

式中 (xC，yC，zC)為長方體簇幾何中心坐標(biāo)，由此可計(jì)算

(11)

一個(gè)簇消耗的能量為

(12)

整個(gè)網(wǎng)絡(luò)一輪的能耗表示為

(13)

通過最終的網(wǎng)絡(luò)能量消耗公式任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以通過加減乘除四則運(yùn)算估算出當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量，這樣既減少了網(wǎng)絡(luò)整體的能量消耗，又滿足傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)計(jì)算的要求。

3 算法仿真驗(yàn)證

根據(jù)系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)情況建立Matlab仿真環(huán)境，將機(jī)場(chǎng)廊橋環(huán)境近似成為邊長為100 m的立方體，傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在仿真空間內(nèi)，如圖5所示。

圖5 傳感器節(jié)點(diǎn)分布圖Fig 5 Distribution diagram of sensor node

不考慮節(jié)點(diǎn)傳輸中的相互干擾和時(shí)間同步問題，MAC層采用802.15.4協(xié)議，主要仿真參數(shù)設(shè)置如表1。將兩種算法的仿真結(jié)果進(jìn)行比較。

表1 仿真場(chǎng)景參數(shù)設(shè)定Tab 1 Parameter setting of scene simulation

在同樣參數(shù)條件下通過與LEACH和改進(jìn)LEACH算法仿真結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證其在提高網(wǎng)絡(luò)存活時(shí)間的可能性。圖6顯示了在同樣的仿真次數(shù)內(nèi)，節(jié)點(diǎn)在LEACH算法和改進(jìn)LEACH算法下的存活數(shù)比較，LEACH算法采用隨機(jī)生成簇頭，將導(dǎo)致簇頭分布不均勻，如果低能量節(jié)點(diǎn)作為簇頭，會(huì)直接導(dǎo)致該節(jié)點(diǎn)能耗加大，很快被消耗死亡，間接導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定。LEACH算法的首個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)在800輪左右，而改進(jìn)的LEACH算法則要滯后100輪，此外，相較于LEACH算法，改進(jìn)算法的死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)在數(shù)據(jù)傳輸前期慢于LEACH算法，在后期快于LEACH算法，因此，在均衡網(wǎng)絡(luò)能耗方面，改進(jìn)算法更有優(yōu)勢(shì)，其對(duì)改進(jìn)節(jié)點(diǎn)的利用率高于LEACH算法，可以使網(wǎng)絡(luò)性能發(fā)揮到更佳的狀態(tài)。

圖6 節(jié)點(diǎn)存活狀況Fig 6 Survival condition of sensor nodes

能量消耗如圖7所示，通過結(jié)果對(duì)比可以看出:在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行期間，改進(jìn)算法的節(jié)點(diǎn)能量消耗速度低于LEACH算法，這說明改進(jìn)算法可以利用有限的網(wǎng)絡(luò)資源，更大程度地保證網(wǎng)絡(luò)的整體性能，所以，通過剩余能量圖依然可以表明改進(jìn)的LEACH算法優(yōu)于LEACH算法。

圖7 節(jié)點(diǎn)剩余能量Fig 7 Residual energy of sensor nodes

4 結(jié)束語

本文針對(duì)機(jī)場(chǎng)廊橋監(jiān)控管理系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試中暴露的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)過早死亡、區(qū)域信息無法完全感知、網(wǎng)絡(luò)生命周期短的問題，提出了改進(jìn)LEACH算法，算法通過引入節(jié)點(diǎn)剩余能量信息，網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量，并綜合考慮節(jié)點(diǎn)在簇內(nèi)的位置，分步選舉出最優(yōu)簇頭，此外，能耗估算方法的引入，進(jìn)一步減少了網(wǎng)路能耗，最終解決了網(wǎng)絡(luò)能耗不均和網(wǎng)絡(luò)生命周期過短的問題。通過仿真驗(yàn)證了本文提出的改進(jìn)LEACH算法節(jié)點(diǎn)存活數(shù)和剩余能量的優(yōu)勢(shì)，證明該算法可以利用有限的網(wǎng)絡(luò)資源，更大程度保證網(wǎng)絡(luò)的整體性能。

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A routing algorithm for airport lounge monitoring network*

LIN Jia-quan, CHENG Xu-yu, CHEN Wei-xing

(College of Aviation Automation,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300，China)

Aimed at issues of network note premature death and short network life cycle exposed in civil aviation airport lounge bridge monitoring network for field testing at the airport an improved LEACH algorithm based on remaining energy and location is presented,consider nodes remaining energy average remaining energy of network and node location according to network environment factor,select the optimal cluster head in two steps,at the same time,use energy consumption estimation method to determine average remaining energy of network to balance network energy consumption can prolong lifetime of WSNs.Modeling and simulation on civil aviation airport lounge bridge monitoring management system by Matlab,results show that improved LEACH algorithm performs better than original routing layer LEACH algorithm in balance network energy consumption,prolong lifetime of WSNs.

civil aviation equipment; wireless sensor networks (WSNs); routing layer; the optimal cluster head; energy consumption estimation

10.13873/J.1000—9787(2014)12—0137—04

2014—08—29

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)中國民航大學(xué)專項(xiàng)項(xiàng)目(3122013C015)

TP 393

A

1000—9787(2014)12—0137—04

林家泉(1975-)，男，黑龍江鶴崗人，博士，副教授，主要研究方向?yàn)楹娇赵O(shè)備的在線檢測(cè)和智能控制。