蔣 陽, 韓飛飛, 閆藝倩, 郎保才

(重慶大學(xué) 通信工程學(xué)院,重慶 400044)

0 引 言

由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)是一個(gè)數(shù)據(jù)收集網(wǎng)絡(luò)，在大范圍WSNs中，數(shù)據(jù)的傳遞一般采用多跳方式，從而導(dǎo)致靠近匯聚節(jié)點(diǎn)(Sink)的傳感器節(jié)點(diǎn)因轉(zhuǎn)發(fā)外圍節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)而增大負(fù)荷，消耗更多的能量，導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中能量消耗不均衡現(xiàn)象，研究人員為此開展了大量的研究。文獻(xiàn)[1～4]在網(wǎng)絡(luò)中增加中繼節(jié)點(diǎn)專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)，從而避免因承擔(dān)過多負(fù)載造成能耗不均的問題，但是，文獻(xiàn)[4]提出的中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)目巨大，在實(shí)際應(yīng)用中不適用。文獻(xiàn)[5]提出一種基于可調(diào)發(fā)射功率的能耗均衡策略來減少節(jié)點(diǎn)能量消耗。近年來，協(xié)同技術(shù)的發(fā)展引起WSNs研究人員的注意[6～8]。文獻(xiàn)[8]提出一種剩余能量激發(fā)的協(xié)作傳輸方案，通過協(xié)作傳輸節(jié)點(diǎn)直接將數(shù)據(jù)發(fā)送給Sink節(jié)點(diǎn)，一定程度上解決了網(wǎng)絡(luò)中的能量不均問題，但該方法不適用于大范圍的WSNs。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 WSNs模型和能耗模型

1.1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

WSNs采用分簇算法，因此，網(wǎng)絡(luò)模型是一種層次型結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

針對此模型，現(xiàn)做如下假設(shè)：

1)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)一旦部署，則靜止不動(dòng)；2)除Sink節(jié)點(diǎn)不受能量限制外，網(wǎng)路中的其他節(jié)點(diǎn)具有相同的初始能量；3)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)能夠自動(dòng)調(diào)整發(fā)射功率。

1.1.2 能耗模型

采用通用的WSNs能耗模型[8]，如式(1)

圖1 網(wǎng)絡(luò)模型

ETx(k,d)=ETx_elec(k)+ETx_amp(k,d)

(1)

ERx(k)=ERx_elec(k)=kEelec,

(2)

式中ETx(k,d)為傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送kbit數(shù)據(jù)所消耗的能量，ETx_elec(k)為傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送kbit數(shù)據(jù)發(fā)射電路所消耗的能量，ETx_amp(k,d)為傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送kbit數(shù)據(jù)功放消耗的能量；ERx(k)為節(jié)點(diǎn)接收kbit的數(shù)據(jù)所消耗能量；Eelec為發(fā)射電路損耗的能量。在功率放大損耗中，若傳輸距離小于閾值d0，功率放大損耗采用自由空間模型；當(dāng)傳輸距離大于d0，功率放大損耗采用多路徑衰減模。εfs,εamp分別為自由空間模型和多路徑衰減模型中功率放大所需的能量。

1.2 WSNs分簇算法

分簇算法在一定程度上保證了網(wǎng)絡(luò)中的能量均衡，能夠在一定程度上延長網(wǎng)絡(luò)壽命，典型的分簇算法有LEACH[9],HEED,LEACH—C[10]等。

針對大范圍WSNs，為了均衡全網(wǎng)的能耗，保證簇頭節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的均勻分布至關(guān)重要,因此，大范圍WSNs的分簇算法必須滿足以下條件：

1)簇的形成必須是分布式自組織的；

2)簇首節(jié)點(diǎn)應(yīng)比較均勻的分布；

3)節(jié)點(diǎn)之間的信道模型應(yīng)盡可能采用自由空間模型；

4)簇首節(jié)點(diǎn)應(yīng)盡可能選擇能量高的節(jié)點(diǎn)；

5)簇首節(jié)點(diǎn)必須是周期性輪循的。

1.3 協(xié)作多輸入多輸出技術(shù)

多輸入多輸出(multiple-input multiple-output，MIMO)是使用多根發(fā)射天線和多根接收天線進(jìn)行無線傳輸?shù)募夹g(shù)，是現(xiàn)代通信中最重要的技術(shù)之一。在WSNs中，傳感器節(jié)點(diǎn)之間通過互相協(xié)作構(gòu)成虛擬多天線系統(tǒng)，從而獲得空間分集增。對于MISO系統(tǒng)，現(xiàn)假定采用STBC進(jìn)行編碼協(xié)同，調(diào)制方式為BPSK，當(dāng)誤碼率為10-3時(shí)，不同的協(xié)作節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)帶來的分集增益和當(dāng)節(jié)點(diǎn)采用相同的發(fā)射功率所帶來的距離擴(kuò)展如表1[11]。

表1 分集增益和距離擴(kuò)展因子

表1描述的是協(xié)作傳輸對節(jié)點(diǎn)發(fā)射距離的影響，據(jù)此可以確定協(xié)作節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

現(xiàn)假定節(jié)點(diǎn)的發(fā)送距離不變，加入?yún)f(xié)作傳輸之后，節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率必然降低，協(xié)作前后，節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率的變化情況如下

(3)

2 EBBMCC—LS分簇算法描述

EBBMCC—LS算法把分簇和協(xié)作傳輸技術(shù)相結(jié)合，以達(dá)到保證大范圍WSNs中的能耗均衡。

2.1 簇的構(gòu)成

1)初始均勻簇的構(gòu)成

當(dāng)所有傳感器節(jié)點(diǎn)部署到監(jiān)測區(qū)域后，節(jié)點(diǎn)通過初始化獲取自身的位置信息，然后按圖2示流程完成初始均勻簇的構(gòu)成。假定Sink節(jié)點(diǎn)的位置信息為(x0,y0)，網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)目為n，當(dāng)節(jié)點(diǎn)部署完成之后，則每一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的位置信息固定不變，表示為[(x1,y1),(x2,y2)，…，(xi,yi)，…，(xn,yn)]。

圖2中，Shead為簇首節(jié)點(diǎn)集合，RNHm為簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)集。

圖2 初始簇構(gòu)建流程圖

2)確定最優(yōu)簇首節(jié)點(diǎn)

簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)接收簇內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)感知的數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后向Sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送，相比其他節(jié)點(diǎn)要消耗更多的能量，應(yīng)盡可能地選擇剩余能量多的節(jié)點(diǎn)作為簇首節(jié)點(diǎn)，同時(shí)應(yīng)盡量選擇具有簇內(nèi)最小通信代價(jià)的節(jié)點(diǎn)作為簇首節(jié)點(diǎn)。

節(jié)點(diǎn)j擔(dān)任簇首時(shí)的簇內(nèi)最小通信代價(jià)通過公式(4)所示的代價(jià)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。假定簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)k將數(shù)據(jù)發(fā)送給簇首采用的功率級別為Pk，簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)數(shù)目為m，則簇內(nèi)最小通信代價(jià)表示為

(4)

該式表示簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)發(fā)送給簇首節(jié)點(diǎn)時(shí)的平均發(fā)射功率，沒有考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量水平，在加入剩余能量進(jìn)行修正之后的最小通信代價(jià)為

(5)

根據(jù)修正后的簇內(nèi)最小通信代價(jià)，確定每個(gè)簇中的最優(yōu)節(jié)點(diǎn)為簇首。

簇內(nèi)最優(yōu)簇首確定之后，簇首節(jié)點(diǎn)向簇內(nèi)成員廣播自己成為簇頭消息，并分配各個(gè)成員節(jié)點(diǎn)的TDMA時(shí)隙。至此，在網(wǎng)絡(luò)中均勻分布的分簇階段結(jié)束，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入數(shù)據(jù)傳輸階段。

2.2 基于協(xié)作傳輸?shù)拇亻g通信策略

一般來說，簇首可采用2種通信方式將融合信息傳送到基站：一種是簇首與基站間以單跳的通信方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸；另一種是通過某種策略，獲取簇首到基站的最小能量代價(jià)路徑，以多跳的方式實(shí)現(xiàn)與基站間的數(shù)據(jù)傳輸。EBBMCC—LS算法的簇間通信采用的是初始多跳加協(xié)作傳輸?shù)姆绞剑虼?，該算法中簇間通信的關(guān)鍵問題是協(xié)作傳輸問題。

1)協(xié)作傳輸?shù)臈l件

2)協(xié)作節(jié)點(diǎn)的選擇

根據(jù)表(1)本算法中協(xié)作節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)只考慮2，3，4。當(dāng)簇頭節(jié)點(diǎn)滿足協(xié)作傳輸條件，有數(shù)據(jù)需要發(fā)送時(shí)，根據(jù)最少跳數(shù)原則，由式(6)確定協(xié)作節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)

(6)

其中，ds為發(fā)送節(jié)點(diǎn)距Sink節(jié)點(diǎn)的距離，dci為i個(gè)節(jié)點(diǎn)傳輸時(shí)的發(fā)射距離。

為保證數(shù)據(jù)發(fā)送后簇內(nèi)能量的最大化，選擇滿足下列條件的傳感器節(jié)點(diǎn)作為協(xié)作節(jié)點(diǎn)

(7)

其中,Ere(CHi)為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余能量，dci為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)到簇首節(jié)點(diǎn)的距離，n為簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

3 仿真分析

3.1 仿真設(shè)置

本文使用Matlab作為仿真平臺(tái)，利用無線電通信系統(tǒng)模型計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的能量損耗。仿真實(shí)驗(yàn)中各項(xiàng)參數(shù)設(shè)置網(wǎng)絡(luò)范圍為300 m×300 m,400 m×400 m,500 m×500 m;節(jié)點(diǎn)數(shù)量為300,500,700；基站位置為(150,150)m,(200,200)m,(250,250)m；節(jié)點(diǎn)初始能量為0.5 J；簇半徑為30 m；Eelec為50 nJ/bit；Efs為10 pJ/bit/m2；Emp為0.001 3 pJ/bit/m4；傳輸距離閾值為75 m。在仿真實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)節(jié)點(diǎn)能量Emin小于0.002 J時(shí)，認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)已經(jīng)死亡。

3.2 簇的分布情況

EBBMCC—LS算法是為了均衡大范圍WSNs中的能量消耗提出的一種分簇路由算法，下面首先驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)中簇的分布情況。

圖3為300個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)非均勻分布在300 m×300 m的正方形區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)分布圖，節(jié)點(diǎn)平均分布密度為1個(gè)/m2。在圖3所示節(jié)點(diǎn)部署的基礎(chǔ)上運(yùn)行分簇算法構(gòu)建簇，運(yùn)行結(jié)果如圖4，圖中簇首節(jié)點(diǎn)比較均勻的分布在網(wǎng)絡(luò)中?？梢奅BBMCC—LS算法能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的均勻分簇。

圖3 節(jié)點(diǎn)分布圖

圖4 網(wǎng)絡(luò)中初始簇首分布

3.3 能耗均衡分析

本文的研究重點(diǎn)是WSNs中的能耗均衡問題，現(xiàn)對EBBMCC—LS算法的能耗問題進(jìn)行驗(yàn)證，通過網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的死亡情況驗(yàn)證算法在能耗均衡方面的特性。

圖5為網(wǎng)絡(luò)范圍為300 m×300 m時(shí)，LEACH分簇單跳傳輸方式、LEACH分簇多跳傳輸方式、LEACH—C分簇多跳傳輸方式和EBBMCC—LS方式下，隨著輪數(shù)的變化網(wǎng)絡(luò)中死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的情況，從圖中看出，EBBMCC—LS算法第一個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的最晚，且在出現(xiàn)第一個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)后所有節(jié)點(diǎn)都很快的死亡。說明EBBMCC—LS算法相對于其它具有更好的能耗均衡性，而且能夠推遲網(wǎng)絡(luò)中第一個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)刻，延長了WSNs的壽命。

圖5 網(wǎng)絡(luò)范圍為300 m×300 m時(shí)的節(jié)點(diǎn)死亡情況

4 結(jié) 論

本文針對大范圍WSNs的能耗均衡問題展開研究，提出的EBBMCC—LS算法在保證網(wǎng)絡(luò)均勻分簇的基礎(chǔ)上，在簇間通信時(shí)加入?yún)f(xié)作傳輸策略，保證了網(wǎng)路中的能耗均衡。通過仿真表明：該算法適用于大范圍WSNs，能夠解決大范圍WSNs中的能耗不均問題。

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