謝洪， 劉振超， 王大溪

(1.柳州鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息技術(shù)學(xué)院， 廣西 柳州 545616；2.廣西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院， 廣西 柳州 545006)

一種改進(jìn)的井下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)廣播算法

謝洪1， 劉振超1， 王大溪2

(1.柳州鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息技術(shù)學(xué)院， 廣西 柳州 545616；2.廣西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院， 廣西 柳州 545006)

針對(duì)現(xiàn)有的井下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)廣播算法能耗較高的問題，提出了一種改進(jìn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)前向廣播算法。該算法中，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)可根據(jù)自身位置，選擇優(yōu)先節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)信息，大大減少了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中需要轉(zhuǎn)發(fā)的冗余信息量，從而降低了網(wǎng)絡(luò)能耗。仿真結(jié)果表明，該算法在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度達(dá)到一定值時(shí)，滿足網(wǎng)絡(luò)接收率要求，且能夠限制轉(zhuǎn)發(fā)的信息總量，有效降低了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗。

井下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 廣播算法； 前向廣播； 洪泛廣播； 能耗

0 引言

為了加強(qiáng)煤炭開采技術(shù)的管理，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)逐步應(yīng)用于井下環(huán)境監(jiān)測(cè)、人員管理和設(shè)備管理中。WSN一般由固定位置的錨節(jié)點(diǎn)和可移動(dòng)位置的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，通過自組織方式構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點(diǎn)將采集的數(shù)據(jù)通過多跳方式傳送至錨節(jié)點(diǎn)，并通過有線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳送到監(jiān)控設(shè)備[1-2]。

廣播是WSN的一種基本通信方式。監(jiān)控中心需要獲取某一目標(biāo)傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)或向傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送命令時(shí)，通過錨節(jié)點(diǎn)向周圍的傳感器節(jié)點(diǎn)廣播信息，傳感器節(jié)點(diǎn)接收到信息后轉(zhuǎn)發(fā)給其相鄰節(jié)點(diǎn)，直至下一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)或目標(biāo)傳感器節(jié)點(diǎn)。該過程將覆蓋整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。目標(biāo)傳感器節(jié)點(diǎn)根據(jù)監(jiān)控中心命令，做出相應(yīng)的命令操作或回傳數(shù)據(jù)。

洪泛廣播算法實(shí)現(xiàn)較簡(jiǎn)單，但轉(zhuǎn)發(fā)的信息量較大，導(dǎo)致能耗較大[3]。參考文獻(xiàn)[4]提出了基于預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)收集廣播算法——Sidewinder-0.7算法，該算法廣播時(shí)仍需要轉(zhuǎn)發(fā)大量數(shù)據(jù)，能耗改善狀況有限。參考文獻(xiàn)[5]提出了一種基于密度和距離的概率廣播算法——NDDP算法，可對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行有效控制，與洪泛廣播算法相比，節(jié)能效果較好，但不能保證讓位置最好的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)信息，廣播的實(shí)際效率受到影響，且不適用于井下。

本文針對(duì)礦井結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，提出一種適用于井下WSN的改進(jìn)廣播算法，能有效提高廣播效率，降低廣播能耗。

1 井下WSN模型

井下巷道狹長(zhǎng)，環(huán)境復(fù)雜，不利于無(wú)線信號(hào)傳輸。用于環(huán)境監(jiān)測(cè)的井下WSN節(jié)點(diǎn)一般由人工布置，而用于人員和設(shè)備管理的節(jié)點(diǎn)則具有移動(dòng)性。井下WSN節(jié)點(diǎn)分布呈線性梯狀結(jié)構(gòu)，如圖1所示[6]。

圖1 井下WSN結(jié)構(gòu)

井下WSN結(jié)構(gòu)特點(diǎn)：錨節(jié)點(diǎn)處于監(jiān)測(cè)區(qū)域的某個(gè)端點(diǎn)，傳感器節(jié)點(diǎn)或下一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的位置基本是前向分布的?；谠摻Y(jié)構(gòu)，在廣播信息時(shí)，信息只需向前轉(zhuǎn)發(fā)，即可有效保證廣播的效率，減少能耗。因此，礦井WSN采用前向廣播算法轉(zhuǎn)發(fā)信息較合適。

2 井下WSN廣播算法

2.1 前向廣播算法

前向廣播的基本特點(diǎn)是只向原始錨節(jié)點(diǎn)更遠(yuǎn)的半圓區(qū)域發(fā)送信息[7]。如圖2所示，傳感器節(jié)點(diǎn)St接收到傳感器節(jié)點(diǎn)Sr發(fā)送的信息后，根據(jù)錨節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)Sr的位置來(lái)判斷自身是否處于前向區(qū)域，從而決定是否轉(zhuǎn)發(fā)接收到的信息。

圖2 前向廣播示意

為了便于轉(zhuǎn)發(fā)信息，轉(zhuǎn)發(fā)信息格式定義見表1。

表1 轉(zhuǎn)發(fā)信息格式

前向廣播算法步驟如下。

(1) 由錨節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)表1所示格式的信息包，并將Sr-ID的信息清零。

(2) 節(jié)點(diǎn)St收到信息包后，先判斷是否是重復(fù)接收的信息，如果重復(fù)則丟棄，否則轉(zhuǎn)入步驟(3)。

(3) 判斷是否是錨節(jié)點(diǎn)信息，如果是則將本節(jié)點(diǎn)標(biāo)記信息填入Sr-ID后轉(zhuǎn)發(fā)信息，否則轉(zhuǎn)入步驟(4)。

(4) 根據(jù)Sr-ID的信息和錨節(jié)點(diǎn)位置信息，判斷本節(jié)點(diǎn)是否處于前向區(qū)域，如果是則轉(zhuǎn)發(fā)信息，否則丟棄。

2.2 改進(jìn)的前向廣播算法

前向廣播算法保證了信息往有效的方向傳輸，但如果前向轉(zhuǎn)發(fā)區(qū)域內(nèi)有多個(gè)節(jié)點(diǎn)，如圖3所示的節(jié)點(diǎn)B—節(jié)點(diǎn)E等，當(dāng)接收到節(jié)點(diǎn)A發(fā)送來(lái)的信息時(shí)，若節(jié)點(diǎn)B—節(jié)點(diǎn)E都轉(zhuǎn)發(fā)，則會(huì)增大無(wú)線干擾及能耗。將節(jié)點(diǎn)A與任一節(jié)點(diǎn)的信息傳遞用一向量來(lái)表示，該向量在錨節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)A連線上的分量決定了傳遞效率大小，即該方向上分量越大，傳遞效率越高。圖3中，節(jié)點(diǎn)B信息傳遞效率最低，節(jié)點(diǎn)D信息傳遞效率最高。

圖3 井下WSN節(jié)點(diǎn)前向廣播示意

圖4為某一節(jié)點(diǎn)X與WSN節(jié)點(diǎn)A的位置示意。設(shè)d為節(jié)點(diǎn)A與節(jié)點(diǎn)X的距離，θ為節(jié)點(diǎn)A與節(jié)點(diǎn)X所在直線L1及錨節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)A所在直線L2的夾角，K為節(jié)點(diǎn)X在直線L2上的投影點(diǎn)，lAK為節(jié)點(diǎn)A與點(diǎn)K的距離，r為節(jié)點(diǎn)A的無(wú)線信號(hào)發(fā)射距離。

圖4 WSN節(jié)點(diǎn)位置示意

令節(jié)點(diǎn)A、節(jié)點(diǎn)X的坐標(biāo)分別為(xA,yA)，(xX,yX)，則有

當(dāng)d越大、θ越小時(shí)，lAK越大，向前傳遞信息的效率越高，所以取lAK最大的節(jié)點(diǎn)為有效轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。

為了控制轉(zhuǎn)發(fā)效率，引入轉(zhuǎn)發(fā)等待時(shí)間：

(4)

式中Tmax為設(shè)定的最大延時(shí)時(shí)間。

當(dāng)某一節(jié)點(diǎn)向前轉(zhuǎn)發(fā)信息時(shí)，在前向區(qū)域內(nèi)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都接收信息，并計(jì)算自身轉(zhuǎn)發(fā)等待時(shí)間τ。lAK最大的節(jié)點(diǎn)，其τ最小，因此其將獲得最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)權(quán)。

圖3中，節(jié)點(diǎn)D獲得最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)權(quán)。在轉(zhuǎn)發(fā)信息前，節(jié)點(diǎn)D將節(jié)點(diǎn)A發(fā)送的信息中的Sr-ID項(xiàng)內(nèi)容替換為St-ID項(xiàng)內(nèi)容，并將自身節(jié)點(diǎn)標(biāo)記寫入St-ID項(xiàng)，將自身節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)寫入St-Pos項(xiàng)，在其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)之前廣播。節(jié)點(diǎn)B、節(jié)點(diǎn)C、節(jié)點(diǎn)E在等待時(shí)間內(nèi)收到節(jié)點(diǎn)D轉(zhuǎn)發(fā)的信息，并判斷出是節(jié)點(diǎn)D轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)A的信息，從而放棄轉(zhuǎn)發(fā)。改進(jìn)的前向廣播算法流程如圖5所示。

圖5 改進(jìn)的前向廣播算法流程

3 改進(jìn)的前向廣播算法仿真

3.1 仿真設(shè)置

在Windows7環(huán)境下，以Matlab2010為仿真平臺(tái)進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證改進(jìn)的前向廣播算法的性能和效果，并與洪泛廣播算法、參考文獻(xiàn)[4]中的Sidewinder-0.7算法、參考文獻(xiàn)[5]中的NDDP算法進(jìn)行比較。仿真設(shè)置：模擬10 m×500 m的井下巷道區(qū)域，在縱向巷道內(nèi)每隔15 m放置1個(gè)錨節(jié)點(diǎn)，共設(shè)置50—250個(gè)隨機(jī)分布的傳感器節(jié)點(diǎn)。圖6為設(shè)置100個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)時(shí)WSN節(jié)點(diǎn)分布。進(jìn)行仿真時(shí)，錨節(jié)點(diǎn)位置固定，每次增加50個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)通信半徑為25 m。

圖6 設(shè)置100個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)時(shí)WSN節(jié)點(diǎn)分布

3.2 仿真與分析

3.2.1 傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)接收率的影響

網(wǎng)絡(luò)接收率是網(wǎng)絡(luò)中信息包的接收比例，其值越大，表示廣播效果越好，廣播范圍越大。在傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)不同的情況下，采用改進(jìn)的前向廣播算法、洪泛算法、Sidewinder-0.7算法和NDDP算法時(shí)，WSN網(wǎng)絡(luò)接收率如圖7所示?？煽闯龊榉核惴ǖ木W(wǎng)絡(luò)接收率最高，但因洪泛算法轉(zhuǎn)發(fā)率較高，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)能耗高；在相同區(qū)域內(nèi)，隨著傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，節(jié)點(diǎn)密度也不斷增加，改進(jìn)的前向廣播算法的網(wǎng)絡(luò)接收率也在增大，滿足網(wǎng)絡(luò)接收率要求；改進(jìn)的前向廣播算法與Sidewinder-0.7算法、NDDP算法相比，在網(wǎng)絡(luò)接收率方面更有優(yōu)勢(shì)。

圖7 采用不同算法時(shí)WSN網(wǎng)絡(luò)接收率

3.2.2 傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)率的影響

網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)率是網(wǎng)絡(luò)中信息轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)與總節(jié)點(diǎn)的比值。在網(wǎng)絡(luò)接收率相同的情況下，網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)率越小，表示廣播算法越節(jié)能。在傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)不同的情況下，采用改進(jìn)的前向廣播算法、洪泛算法、Sidewinder-0.7算法和NDDP算法時(shí),WSN網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)

發(fā)率如圖8所示?？梢钥闯觯c其他算法相比，改進(jìn)的前向廣播算法的網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)率最小，因此更為節(jié)能。

圖8 采用不同算法時(shí)WSN網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)率

4 結(jié)語(yǔ)

采用改進(jìn)的前向廣播算法時(shí)，WSN轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)將根據(jù)自身位置，選擇優(yōu)先傳感器節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)信息，大大減少了網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)的冗余信息和能耗。仿真結(jié)果表明，在WSN節(jié)點(diǎn)密度達(dá)到一定程度時(shí)，改進(jìn)的前向廣播算法滿足網(wǎng)絡(luò)接收率要求，且該算法能夠限制轉(zhuǎn)發(fā)的信息總量，從而降低WSN能耗。

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An improved broadcasting algorithm for underground wireless sensor network

XIE Hong1, LIU Zhenchao1, WANG Daxi2

(1.School of Information Technology, Liuzhou Railway Vocational Technical College, Liuzhou 545616, China; 2.College of Electrical and Information Engineering, Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou 545006, China)

For problem of high energy consumption of existing broadcasting algorithm for underground wireless sensor network, an improved forward broadcasting algorithm of wireless sensor network was proposed. In the algorithm, forwarding nodes select prioritized node to forward information according to their own positions, so as to decrease redundant forwarding information and reduce energy consumption of the network. The simulation results show that when network node density achieve certain value, the algorithm can satisfy network receiving rate requirement, and limit total forwarding information, so as to reduce energy consumption of wireless sensor network effectively.

underground wireless sensor network; broadcasting algorithm; forward broadcasting; flooding broadcasting; energy consumption

2016-08-12；

2016-10-28；責(zé)任編輯：李明。

“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012BAF12B18)；廣西科技開發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(桂科攻1348014-2)。

謝洪(1967-)，男，廣西平南人，副教授，主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)通信技術(shù)及軟件開發(fā)，E-mail：lzc1658@126.com。

1671-251X(2016)12-0042-04

10.13272/j.issn.1671-251x.2016.12.009

TD655

A

時(shí)間：2016-12-01 10:29

http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20161201.1029.009.html

謝洪，劉振超，王大溪.一種改進(jìn)的井下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)廣播算法[J].工礦自動(dòng)化，2016,42(12)：42-45.