趙敏華， 李玲燕， 趙 坤， 李 莉， 康燕妮

(1.西安建筑科技大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，陜西 西安 710055；2.中聯(lián)西北工程設(shè)計(jì)研究院，陜西 西安 710082)

一種水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的三維部署算法*

趙敏華1， 李玲燕1， 趙 坤1， 李 莉2， 康燕妮1

(1.西安建筑科技大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，陜西 西安 710055；2.中聯(lián)西北工程設(shè)計(jì)研究院，陜西 西安 710082)

從水環(huán)境監(jiān)測(cè)的應(yīng)用需求出發(fā)，提出了水下空間節(jié)點(diǎn)三維部署的目標(biāo)和約束條件。同時(shí)，為了解決在三層水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型下，節(jié)點(diǎn)稀疏部署后，網(wǎng)絡(luò)存在的能耗不均衡問題，提出一種非均勻簡(jiǎn)單立方格節(jié)點(diǎn)部署算法。該算法結(jié)合節(jié)點(diǎn)水聲通信能耗模型，通過增加各層節(jié)點(diǎn)數(shù)目和調(diào)整節(jié)點(diǎn)間通信距離來控制節(jié)點(diǎn)能耗。從網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)的能量消耗兩方面對(duì)算法進(jìn)行了分析和仿真，結(jié)果表明:本算法可以在保證網(wǎng)絡(luò)覆蓋要求的前提下，控制節(jié)點(diǎn)部署的密度，均衡節(jié)點(diǎn)的能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 部署； 簡(jiǎn)單立方格； 通信能耗模型； 網(wǎng)絡(luò)壽命

0 引 言

水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(UWSNs)[1]是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)領(lǐng)域新興的研究熱點(diǎn)。目前，國內(nèi)外對(duì)UWSNs的研究主要集中在水聲通信、UWSNs的體系設(shè)計(jì)、節(jié)點(diǎn)部署研究和網(wǎng)絡(luò)通信的關(guān)鍵協(xié)議設(shè)計(jì)等方面。而水下節(jié)點(diǎn)的部署研究，由于其直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)信息的準(zhǔn)確性、完整性和時(shí)效性，是眾多研究方向的重中之首。合理的節(jié)點(diǎn)部署不僅可以節(jié)約節(jié)點(diǎn)資源，提高網(wǎng)絡(luò)工作效率、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源，還可以均衡網(wǎng)絡(luò)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

與陸上WSNs相比，UWSNs具有許多不利于節(jié)點(diǎn)部署的特性，如水聲傳播速度小、水聲信號(hào)傳輸損耗嚴(yán)重等[2]，這些特性大大提高了節(jié)點(diǎn)的部署難度。本文針對(duì)UWSNs在水環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)了一種能耗均衡的UWSNs節(jié)點(diǎn)三維部署算法，該算法結(jié)合水下節(jié)點(diǎn)通信能耗模型，通過控制節(jié)點(diǎn)的輸出功率來平衡網(wǎng)絡(luò)能耗，可使網(wǎng)絡(luò)在滿足監(jiān)測(cè)要求的前提下延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

1 問題描述

1.1 水下空間節(jié)點(diǎn)部署的目標(biāo)

水環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用要求網(wǎng)絡(luò)具有規(guī)模大、成本低、網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間長(zhǎng)等特點(diǎn)。因此，網(wǎng)絡(luò)的覆蓋性能和網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間是網(wǎng)絡(luò)布設(shè)時(shí)的主要目標(biāo)。

1)連通性覆蓋

由于水下通信環(huán)境的特殊性，適用于陸上傳感器的覆蓋即連通準(zhǔn)則[3]不再適用于水下環(huán)境。同時(shí)，對(duì)于UWSNs，過多的冗余節(jié)點(diǎn)不僅會(huì)造成資源浪費(fèi)，而且會(huì)造成通信干擾。因此，節(jié)點(diǎn)部署時(shí)應(yīng)更注重網(wǎng)絡(luò)的連通性覆蓋。

2)網(wǎng)絡(luò)生命周期

水下空間使得節(jié)點(diǎn)回收和能量補(bǔ)充較為困難，而水環(huán)境監(jiān)測(cè)等應(yīng)用卻要求網(wǎng)絡(luò)能長(zhǎng)時(shí)間生存，因此，在布設(shè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，應(yīng)充分考慮各個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量開銷問題，充分延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

1.2 水下空間節(jié)點(diǎn)部署的約束條件

1)水下節(jié)點(diǎn)造價(jià)高

單個(gè)水下無線傳感器節(jié)點(diǎn)需要配備水聲調(diào)制解調(diào)器、大容量電池和節(jié)點(diǎn)固定裝置，致使成本昂貴。

2)網(wǎng)絡(luò)能耗不均衡

在數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，水下節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)最終要被轉(zhuǎn)發(fā)到水面節(jié)點(diǎn)，則距離水面節(jié)點(diǎn)較近的水下節(jié)點(diǎn)，其處理的信息流遠(yuǎn)大于更深處的節(jié)點(diǎn)。而通信能耗又是傳感器節(jié)點(diǎn)最主要的能耗單元[4]。因此，離水面越近的節(jié)點(diǎn)將越早消耗完能量而死亡，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)生命期過早結(jié)束。

2 能耗均衡的節(jié)點(diǎn)部署算法

2.1 UWSNs結(jié)構(gòu)模型

UWSNs結(jié)構(gòu)模型采用三層模型，如圖1所示。在第三層，水下傳感器節(jié)點(diǎn)包括固定的水底節(jié)點(diǎn)和錨系方式懸浮在水中的懸浮節(jié)點(diǎn)，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集、融合、轉(zhuǎn)發(fā)等，具有位置固定，計(jì)算、存儲(chǔ)資源有限，能量不易補(bǔ)充，采用水聲通信等特點(diǎn)。在第二層，位于水面的匯聚節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)收集第三層節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行初步分析整合后通過短波、 衛(wèi)星等多種通信技術(shù)上傳到最上層的系統(tǒng)控制中心[5]。

圖1 UWSNs三層結(jié)構(gòu)模型Fig 1 Three layers structure model of UWSNs

2.2 水下節(jié)點(diǎn)感知模型

本文采用二元感知模型[6]來描述水下傳感器節(jié)點(diǎn)的感知能力和作用半徑。假設(shè)三維空間VS內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)Si，其坐標(biāo)為GSi(xi,yi,zi)，感知范圍是以GSi(xi,yi,zi)為球心，RSi為半徑的球體Bi。此時(shí)，空間VS中任意一點(diǎn)p(x,y,z)能被節(jié)點(diǎn)Si探測(cè)到的概率為

(1)

(2)

其中，nj為第j層被檢測(cè)到的目標(biāo)數(shù)，m為立方格總層數(shù)，N為總的目標(biāo)數(shù)。

2.3 水聲信道能量損失模型

水聲信道是一個(gè)帶寬有限、多途徑效應(yīng)干擾嚴(yán)重的時(shí)變、空變、頻變的信道[8]。在水中，聲波的傳播損失TL主要由擴(kuò)展損耗和衰減損耗兩部分構(gòu)成，即TL=10klgx+α(f)x[6]。其中,x為聲波的傳播距離，km；k為聲波的傳播因子(一般取值為1.5)，α(f)是吸收因子，可由Thorp經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算得出[4]

α(f)=

(3)

當(dāng)f單位為kHz時(shí)，α(f)的單位為dB/km。由傳播損失TL可計(jì)算得到聲波強(qiáng)度的衰減系數(shù)A(x)

(4)

那么，可得水聲信道的能量損失模型為

(5)

其中，Pt為發(fā)送節(jié)點(diǎn)功率電平，Pr為接收節(jié)點(diǎn)接收功率，d為通信距離?？梢钥闯觯鬚r確定，則節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率由節(jié)點(diǎn)間的通信距離和發(fā)射頻率決定。

2.4 節(jié)點(diǎn)通信能量消耗模型

水聲信道能量損失模型只描述了信道的輻射能量損失情況，對(duì)于節(jié)點(diǎn)的能量消耗，還應(yīng)包括組成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的其他硬件設(shè)備的能耗。本文在分析節(jié)點(diǎn)的能量消耗時(shí)，主要考慮了節(jié)點(diǎn)通信系統(tǒng)的能耗，忽略了節(jié)點(diǎn)傳感系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和能源系統(tǒng)的能耗[2]。參考文獻(xiàn)[9]，水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通信單元的工作平均功耗可以表示為

(6)

其中，E0=Ptx(Ttx+Tsw)+Prx(Trx+Tsw)，b=P0Ttx。Mtx，Mrx為發(fā)送和接收單元每秒的工作次數(shù)；Ptx，Prx為發(fā)送和接收單元的平均功耗；Pout為輸出功率，Tsw為切換時(shí)間，Ttx，Trx分別為發(fā)送和接收單元的工作時(shí)間[9]。從式中可看出，節(jié)點(diǎn)的通信能量消耗隨通信距離的增加而指數(shù)次增加。

2.5 水下節(jié)點(diǎn)稀疏部署能量不均衡消耗分析

若UWSNs采用隨機(jī)部署策略，為了較高的覆蓋率，就需要布撒較多的節(jié)點(diǎn)，這大大地增加網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)成本。相對(duì)的，若UWSNs以稀疏方式進(jìn)行確定性部署，則性價(jià)比較高。本文對(duì)稀疏部署方法中最直觀的簡(jiǎn)單立方格結(jié)構(gòu)進(jìn)行能量消耗分析。在弱化節(jié)點(diǎn)在同層間的通信消耗后，采用鏈形網(wǎng)絡(luò)來簡(jiǎn)化分析[10]，如圖2所示。n個(gè)節(jié)點(diǎn)S={Si|i∈{1，……,n}}與一個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)組成鏈形網(wǎng)絡(luò)，鏈中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)相距l(xiāng)，每一節(jié)點(diǎn)只與離它最近的節(jié)點(diǎn)建立通信鏈路，水下節(jié)點(diǎn)通過多跳方式逐步傳遞到Sink節(jié)點(diǎn)。在這種結(jié)構(gòu)下，可知越靠近水面Sink節(jié)點(diǎn)的水下節(jié)點(diǎn)，其傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量越大，節(jié)點(diǎn)也會(huì)過早消亡。

圖2 單鏈路多跳拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig 2 Single link topology of multiple hop transmission

2.6 能耗均衡的節(jié)點(diǎn)部署算法

本文設(shè)計(jì)的節(jié)點(diǎn)部署算法是構(gòu)建一個(gè)三維確定性稀疏部署結(jié)構(gòu)，稱為非均勻簡(jiǎn)單立方格結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)構(gòu)建算法設(shè)定如下假設(shè)：1)水下節(jié)點(diǎn)的最大感知半徑R是最大通信半徑的1/3，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)符合覆蓋即連通準(zhǔn)則；2)水下節(jié)點(diǎn)位置固定，隨水流移動(dòng)距離忽略不計(jì)；3)節(jié)點(diǎn)處在休眠狀態(tài)和運(yùn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)消耗的能量忽略不計(jì)；4)同層節(jié)點(diǎn)的通信半徑相同。

算法具體步驟如下：

步驟2 雙數(shù)層節(jié)點(diǎn)依照前一單數(shù)層進(jìn)行部署。單數(shù)層節(jié)點(diǎn)依照一定方法減少該層節(jié)點(diǎn)的通信距離，并依據(jù)覆蓋要求和通信距離確定是否增加節(jié)點(diǎn)數(shù)。

步驟3 定義一個(gè)最小感知半徑為所有節(jié)點(diǎn)的感知半徑下限。

步驟4 依照步驟逐層部署節(jié)點(diǎn)直至水面，水面的Sink節(jié)點(diǎn)采用均勻部署方式，確保水面下第一層的水下節(jié)點(diǎn)都能直接與Sink節(jié)點(diǎn)通信。

(7)

化簡(jiǎn)可得

(8)

(9)

其中,j為整數(shù)。j值越大，每單數(shù)層需要的節(jié)點(diǎn)數(shù)成倍增加，這里，j=1。流程圖如圖3所示。

圖3 算法流程圖Fig 3 Flow chart of algorithm

3 仿真分析

3.1 仿真環(huán)境

本文采用Matlab進(jìn)行仿真，從網(wǎng)絡(luò)生命周期和網(wǎng)絡(luò)能量消耗對(duì)本文算法的部署性能進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)中的仿真參數(shù)設(shè)置如下：監(jiān)測(cè)水域面積為1 000 m×1 000 m，深度為2 200 m；水下節(jié)點(diǎn)以UWM2000[11]為參考，設(shè)最大感知半徑為250 m，最小感知半徑為50 m，工作頻率為35 kHz，初始能量為20 J，P0=1 W，k=1.5，Ptx=30 mW，Prx=20 mW，Ttx=Trx=0.1 s，Tsw=45 μs，當(dāng)節(jié)點(diǎn)剩余能量小于0.01 J時(shí)，認(rèn)為節(jié)點(diǎn)失效。圖4顯示了此時(shí)水下節(jié)點(diǎn)能量消耗與通信距離之間的關(guān)系，可以看出，隨著節(jié)點(diǎn)傳輸距離的增加，節(jié)點(diǎn)的能量消耗大幅度增大。水面Sink節(jié)點(diǎn)的感知半徑為350 m，節(jié)點(diǎn)數(shù)目為4個(gè)。

圖4 水下節(jié)點(diǎn)能量消耗與通信距離之間的關(guān)系Fig 4 Relationship between energy consumption and communication distance of underwater nodes

3.2 非均勻簡(jiǎn)單立方格部署實(shí)現(xiàn)

依照本文算法，最終的部署結(jié)果如圖5所示，為立方格內(nèi)接球的球堆積形式，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為7層，節(jié)點(diǎn)數(shù)為125個(gè)。

圖5 最終部署結(jié)構(gòu)Fig 5 Final deployment structure

為比較算法性能，在層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)相同的條件下，任意設(shè)計(jì)兩個(gè)初始目標(biāo)覆蓋率為1的稀疏部署結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)1：用125個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)監(jiān)測(cè)水域部署7層的均勻簡(jiǎn)單立方格結(jié)構(gòu)，前6層每層節(jié)點(diǎn)數(shù)16個(gè)，后1層節(jié)點(diǎn)數(shù)29個(gè)，感知半徑均為202 m；結(jié)構(gòu)2：第1層節(jié)點(diǎn)數(shù)為11，感知半徑為250 m，中間4層每層節(jié)點(diǎn)數(shù)為16，感知半徑為210 m，后2層每層節(jié)點(diǎn)數(shù)為25，感知半徑為154 m。

3.3 網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間仿真分析

網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間以輪數(shù)為單位，定義網(wǎng)絡(luò)從運(yùn)行開始到網(wǎng)絡(luò)中第一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡的時(shí)間段為網(wǎng)絡(luò)生命期。圖6表明了本文算法和結(jié)構(gòu)1、結(jié)構(gòu)2的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間與剩余節(jié)點(diǎn)數(shù)目的關(guān)系。從圖中可看出，在層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)相同的初始條件下，本文部署算法從運(yùn)行開始到第一個(gè)節(jié)點(diǎn)失效的時(shí)間>結(jié)構(gòu)2>結(jié)構(gòu)1，且相比結(jié)構(gòu)2，本文算法的網(wǎng)絡(luò)生命期提高了50 %。同時(shí)，隨著發(fā)送數(shù)據(jù)輪數(shù)的增多，本文算法中失效的節(jié)點(diǎn)數(shù)目增長(zhǎng)趨勢(shì)平穩(wěn)，且本文算法最終剩余的節(jié)點(diǎn)數(shù)量<結(jié)構(gòu)1<結(jié)構(gòu)2，說明本文算法較任意均勻部署的結(jié)構(gòu)1和結(jié)構(gòu)2 能更有效地平衡整個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。

圖6 剩余節(jié)點(diǎn)數(shù)隨時(shí)間變化Fig 6 Numbers of remaining nodes change with time

3.4 網(wǎng)絡(luò)能量消耗仿真分析

網(wǎng)絡(luò)能量消耗從兩方面進(jìn)行分析，網(wǎng)絡(luò)剩余能量反映了網(wǎng)絡(luò)整體的能量消耗情況，節(jié)點(diǎn)能量消耗均勻性反映了網(wǎng)絡(luò)能量消耗的均勻程度[12]。圖7顯示了本算法和結(jié)構(gòu)1、結(jié)構(gòu)2算法在網(wǎng)絡(luò)生命期內(nèi)節(jié)點(diǎn)的能量剩余情況，可看出本文算法剩余的能量明顯大于結(jié)構(gòu)1、結(jié)構(gòu)2算法，說明網(wǎng)絡(luò)的能源得到充分應(yīng)用。圖8顯示了本文算法和結(jié)構(gòu)1、結(jié)構(gòu)2算法在網(wǎng)絡(luò)生命期內(nèi)節(jié)點(diǎn)的能量消耗均勻情況，可看出本文算法的節(jié)點(diǎn)剩余能量標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)小于結(jié)構(gòu)1、結(jié)構(gòu)2算法，說明本文算法達(dá)到了設(shè)計(jì)時(shí)均衡網(wǎng)絡(luò)能量消耗的目的，避免了由于單個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量失效而影響網(wǎng)絡(luò)性能的弊端。

4 結(jié)束語

本文介紹了水下節(jié)點(diǎn)部署的目標(biāo)和約束條件，構(gòu)建了UWSNs結(jié)構(gòu)模型，并設(shè)計(jì)了一種能耗均衡的節(jié)點(diǎn)部署算

圖7 網(wǎng)絡(luò)剩余能量隨時(shí)間變化Fig 7 Remaining energy of network change with time

圖8 網(wǎng)絡(luò)能量消耗均勻程度隨時(shí)間變化Fig 8 Uniformity of energy consumption change with time

法，同時(shí)，對(duì)算法從網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)的能量消耗兩方面進(jìn)行了分析和仿真。仿真表明:本文算法所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)能有效平衡網(wǎng)絡(luò)能量，顯著延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

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A three-dimensional deployment algorithm for underwater wireless sensor networks node*

ZHAO Min-hua1, LI Ling-yan1, ZHAO Kun1, LI Li2, KANG Yan-ni1

(1.School of Information and Control Engineering,Xi’an University of Architecture and Technology,Xi’an 710055,China;2.Northwest Institute for Design and Research,Xi’an 710082,China)

Starting from the requirements of water environment monitoring application,propose target and constraints of node deployment in 3D underwater space.And then,in order to solve imbalance energy consumption problems of nodes after sparse deployed in model of three-layer underwater wirless sensor networks(UWSNs),an inhomogeneous simple cubic lattice node deployment algorithm is proposed.This algorithm is designed by increasing the number of nodes of each layer and adjusting communication distance between nodes to control energy consumption of nodes combining energy consumption of underwater acoustic communication.The analysis and simulation on this algorithm from network lifetime and energy consumption is discussed,results show that the algorithm can not only guarantee the coverage requirements and control the density of nodes deployment,but also balance energy consumption of nodes and prolong the network lifetime.

underwater wireless sensor networks(UWSNs); deployment; simple cubic lattice; communication energy model; network lifetime

10.13873/J.1000—9787(2015)12—0138—04

2015—03—06

陜西省教育廳自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(12JK0999)；西安建筑科技大學(xué)科技計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(JC1215)

TP 393

: A

: 1000—9787(2015)12—0138—04

趙敏華(1971-)，女，陜西西安人，博士后，副教授,研究方向?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)、建筑節(jié)能、工業(yè)控制。