張樹軍，賈國榮

(貴州商學(xué)院，貴州 貴陽550004)

0 引 言

在現(xiàn)代海上航運(yùn)業(yè)務(wù)中，基于自動化、信息化的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用越來越廣泛，基于物聯(lián)網(wǎng)體系的所有應(yīng)用都需要進(jìn)行目標(biāo)物信息的精確采集及數(shù)據(jù)傳輸和接收，如海上氣象傳感網(wǎng)絡(luò)，利用分布在各點(diǎn)的溫度、濕度傳感器采集氣象信息，然后通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)把數(shù)據(jù)傳輸?shù)浇y(tǒng)一的信息處理中心，而數(shù)據(jù)的精確采集傳輸事關(guān)整個系統(tǒng)的性能。

與陸地?zé)o線通信系統(tǒng)不同，海上無線通信信道頻帶較窄［1］，而隨著海上無線通信業(yè)務(wù)的增加，海上無線頻譜成為較為緊張的資源。如何提高整個頻譜的利用率成為海上無線通信系統(tǒng)及海上無線傳感網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)。

本文著重研究海上物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在感知層面的技術(shù)，利用分簇理論改進(jìn)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的路由技術(shù)，提出一種改進(jìn)后的無線傳感網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的單個節(jié)點(diǎn)按照一定規(guī)則進(jìn)行組成分為一簇，并按照路由協(xié)議規(guī)則在簇中選擇簇首，簇內(nèi)的所有傳輸數(shù)據(jù)向簇首節(jié)點(diǎn)匯聚，并構(gòu)建中繼節(jié)點(diǎn)架構(gòu)，使整個傳感網(wǎng)絡(luò)的耗能最小，并提高網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸效率，最后通過仿真證明算法的有效性。

1 物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)原理

1.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)

無線傳感網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)體系中最重要的組成部分，主要是對組網(wǎng)中的物體信息進(jìn)行分布式采集及統(tǒng)一的信息傳輸﹑數(shù)據(jù)處理等。無線傳感網(wǎng)絡(luò)具體由分布式傳感器﹑無線通信組網(wǎng)以及信息處理中心組成，如圖1 所示。

圖1 海上無線傳感網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 The structure of wireless sensor network on sea

無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的傳感器組成一個自組織［2］的通信組網(wǎng)系統(tǒng)，本身包含信息采集﹑信息傳輸和接收等功能，對其研究主要集中在以下3 個方面:

1)數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議

網(wǎng)絡(luò)中傳感器自身的信息處理﹑存儲﹑數(shù)據(jù)交換以及采集精度都有一定限制，如何對自身網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議進(jìn)行優(yōu)化是當(dāng)前研究的主要方向之一。

2)節(jié)點(diǎn)定位

現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)定位算法分為測距輔助算法和非測距算法。

3)數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)融合處理器把各分散的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，同時消除數(shù)據(jù)冗余信息，這樣處理有利于節(jié)省整個網(wǎng)絡(luò)能量。

1.2 傳感網(wǎng)絡(luò)中的路由協(xié)議

在無線傳感中，傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸路由是節(jié)點(diǎn)與無線通信基站之間的鏈路。由于應(yīng)用層面的多樣性，單一的路由協(xié)議并不能滿足所有應(yīng)用，因此現(xiàn)在的無線傳感網(wǎng)絡(luò)由多種路由協(xié)議算法組成，按照路由選擇模式﹑通信組網(wǎng)類型等可以進(jìn)行如下劃分［3］:

1)在整個傳感網(wǎng)絡(luò)中，所有的傳感器節(jié)點(diǎn)地位相等，并不進(jìn)行按組劃分，節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸采用多跳方式進(jìn)行，所有節(jié)點(diǎn)都進(jìn)行數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)傳輸。此種類型的路由協(xié)議算法較為簡單，但是效率不高，適用于規(guī)模不大的通信網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)有的如Flooding 和MTE 都是基于此的路由協(xié)議。

2)在傳感網(wǎng)絡(luò)中，把傳感器節(jié)點(diǎn)按照不同類型和功能按簇進(jìn)行劃分，并且每簇中選取一個簇首節(jié)點(diǎn)，簇內(nèi)非簇首節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息采集，同時把數(shù)據(jù)傳輸給簇首節(jié)點(diǎn)，簇與簇之間的信息傳輸直接通過簇首節(jié)點(diǎn)進(jìn)行，而且簇內(nèi)普通節(jié)點(diǎn)分離。此類算法適用于規(guī)模較大的傳感網(wǎng)絡(luò)，但是算法較為復(fù)雜，并且需要考慮簇中節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡?，F(xiàn)有的如EEUC和HEED 都是基于此的路由協(xié)議。

本文著重研究了無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的按簇組網(wǎng)路由技術(shù)，并對EEUC 協(xié)議進(jìn)行改進(jìn)。

2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議改進(jìn)算法

2.1 EEUC 簇頭選擇原理

EEUC 協(xié)議是一種基于分簇網(wǎng)絡(luò)的路由算法，在此協(xié)議中，無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸不再以單個節(jié)點(diǎn)為單位，而是以簇為單位。簇中分為簇首節(jié)點(diǎn)及普通傳感器節(jié)點(diǎn)，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)將采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱厥坠?jié)點(diǎn)，并在簇內(nèi)完成數(shù)據(jù)融合，然后簇首節(jié)點(diǎn)將本簇采集的所有數(shù)據(jù)發(fā)送給無線基站。

EEUC 協(xié)議傳輸模型如圖2 所示。

圖2 EEUC 協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸模型Fig.2 The model of EEUC protocol data transmission

對于按簇分組［4］的網(wǎng)絡(luò)，能量的消耗主要集中在簇首節(jié)點(diǎn)，EEUC 協(xié)議將無線傳感網(wǎng)絡(luò)分為初始階段和穩(wěn)定階段。在初始階段，將所有傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)生成一個在0 ～1 之間的隨機(jī)數(shù)，同時與設(shè)定好的閥值T(n)進(jìn)行比較，如果小于閥值，則設(shè)定為簇首節(jié)點(diǎn);反之，則設(shè)定為普通節(jié)點(diǎn)。閥值T(n)計算公式如下:

式中:p 為傳感網(wǎng)絡(luò)中簇首節(jié)點(diǎn)數(shù)在整個網(wǎng)絡(luò)中的占比，在航運(yùn)業(yè)務(wù)應(yīng)用中一般為5%;r 為簇首節(jié)點(diǎn)選取的次數(shù);G 為在前r 輪中未被選中簇首節(jié)點(diǎn)的元素集?？梢苑治龀?，閥值T(n)以1/p 為周期進(jìn)行變換。

2.2 EEUC 的無線通信模型

此模型描述了無線傳感網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的耗能［5］，對數(shù)據(jù)發(fā)送消耗與數(shù)據(jù)接收消耗進(jìn)行分析。

在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中，假設(shè)d 為簇首節(jié)點(diǎn)與基站的距離;kbit 為發(fā)送的數(shù)據(jù)量，則簇首節(jié)點(diǎn)的發(fā)送能耗表達(dá)式為:

同樣，當(dāng)傳感網(wǎng)絡(luò)中簇首節(jié)點(diǎn)接收到kbit 數(shù)據(jù)時的能耗為:

式中，k 為傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量;d 為簇首節(jié)點(diǎn)與無線基站的距離;ETX為簇首發(fā)送數(shù)據(jù)的能耗;ERX為簇首接收數(shù)據(jù)的能耗;為距離的閥值。

此模型作為理想模型僅僅考慮電路的放射和接收功率以及發(fā)射和接收過程中的放大器能效，而不考慮電路本身的計算能耗，Eelec為單位標(biāo)準(zhǔn)能耗，表示處理1 bit 數(shù)據(jù)的數(shù)值。

由式(2)～式(3)分析可知，其發(fā)射能耗與無線通訊基站的距離指數(shù)級增加。其中，d ＜d0時，采用理想信道模型;當(dāng)d ≥d0時，由于信道衰減比較厲害，則需采用多徑衰落模型。εfs和εmp分別代表不同模型信號放大器所消耗的能量。

傳感網(wǎng)絡(luò)能耗消耗模型如圖3 所示。

圖3 無線傳感網(wǎng)絡(luò)能耗模型Fig.3 The model of the energy consumption of wireless sensor network

2.3 EEUC 協(xié)議步驟

EEUC 協(xié)議主要應(yīng)用在分布式的物聯(lián)網(wǎng)體系中，按照與移動基站距離的遠(yuǎn)近把傳感器劃分為不同規(guī)模的簇。簇中處理數(shù)據(jù)按照輪來進(jìn)行，一輪處理按照功能劃分為:網(wǎng)絡(luò)初始化及簇的構(gòu)建;數(shù)據(jù)傳輸多跳路徑的選擇以及最終的數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點(diǎn)。結(jié)構(gòu)如圖4 所示。

2.1 節(jié)已詳述了傳感網(wǎng)絡(luò)簇的劃分以及簇首的選取，下面介紹數(shù)據(jù)傳輸多跳路徑的選擇及數(shù)據(jù)傳輸。

圖4 EEUC 協(xié)議處理周期Fig.4 EEUC protocol processing cycle

1)數(shù)據(jù)傳輸多跳路徑選擇

經(jīng)過融合后的數(shù)據(jù)，通過簇首傳輸給移動基站，有時候并不能直接到達(dá)，而且需要經(jīng)過多跳路徑才能達(dá)到。在此設(shè)定一個閥值TD_MAX，將簇首節(jié)點(diǎn)距離移動基站大于TD_MAX 采用多跳路由選擇傳輸數(shù)據(jù);而小于TD_MAX 則采用單跳路徑進(jìn)行傳輸。

在多跳路徑建立初始階段，需要傳輸?shù)拇厥坠?jié)點(diǎn)向網(wǎng)絡(luò)內(nèi)其他簇首節(jié)點(diǎn)廣播自身的狀態(tài)，包括ID號、與移動基站路徑大小及所剩能量大小。其他簇首利用這些狀態(tài)信息決定是否作為其中繼節(jié)點(diǎn)。

這里假設(shè)需要傳輸數(shù)據(jù)的簇首ID 號為sj，那么可以作為其傳輸中繼的節(jié)點(diǎn)集合為:

然后再選擇下一跳中繼節(jié)點(diǎn)，原理是數(shù)據(jù)傳輸耗能最小以及剩余能量最高的最佳結(jié)合。同樣，假設(shè)si選擇的下一跳中繼節(jié)點(diǎn)為sj，則網(wǎng)絡(luò)的耗能計算公式為:

2)穩(wěn)定傳輸階段

簇首節(jié)點(diǎn)選擇完成以及多跳路建立以后，并且簇首在簇內(nèi)劃分好TDMA 數(shù)據(jù)傳送時隙后，簇內(nèi)其他傳感器將采集的信息按照一定時隙發(fā)送給簇首，簇首進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并經(jīng)過多跳路徑傳送給移動基站。由于簇首節(jié)點(diǎn)需要進(jìn)行多種數(shù)據(jù)處理及發(fā)送，耗能較大，所以當(dāng)一輪處理完成后，下一輪重新進(jìn)行簇首選取，對網(wǎng)絡(luò)消耗進(jìn)行負(fù)載均衡，完成后由進(jìn)入到下一次的數(shù)據(jù)采集及發(fā)送。整個網(wǎng)絡(luò)如此反復(fù)，直到應(yīng)用功能處理完畢。

3 算法仿真

本文對改進(jìn)的EEUC 協(xié)議進(jìn)行仿真，實(shí)驗(yàn)參數(shù)為:無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)為m = 400，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控區(qū)域?yàn)?00×200 m，網(wǎng)絡(luò)初始能量Eo=0.5J，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)大小為4 000 bit，Eelec=50 nJ/bit，εfs=10 pJ/bit/m2，εmp=0.001 3 pJ/(bit·m4)，d0=86 m，EDA=5 NJ/(bit)，TD_ MAX = 140 m。

最后給出EEUC 協(xié)議算法的傳感器節(jié)點(diǎn)生命周期結(jié)束隨p 的變化曲線如圖5 所示。

圖5 傳感器節(jié)點(diǎn)生命周期結(jié)束隨p 的變化曲線圖Fig.5 The curve of the life cycle of sensor nodes

4 結(jié) 語

由于信息技術(shù)的發(fā)展，海上航運(yùn)領(lǐng)域中基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用越來越多，這些應(yīng)用的核心都是基于傳感網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集﹑處理及傳輸。

本文著重研究海上物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在感知層面的技術(shù)，利用分簇理論改進(jìn)了無線傳感網(wǎng)絡(luò)的路由技術(shù)，提出一種改進(jìn)后的無線傳感網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最后對算法進(jìn)行仿真。

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