徐　陽

(南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 管理信息系，江蘇　南通　226010)

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一種基于傳感節(jié)點密度和能量的動態(tài)分組策略

徐陽

(南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 管理信息系，江蘇南通226010)

降低能耗，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期是無線傳感網(wǎng)絡(luò)研究的熱點之一。文章提出一種以節(jié)點密度和能耗作為依據(jù)，將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進(jìn)行分組，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，動態(tài)調(diào)整群組大小，聚類傳輸數(shù)據(jù)的方法。實驗表明，該方法能降低節(jié)點能耗，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。

密度控制; 能耗; 聚類傳輸

無線傳感網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于智能家居、環(huán)境監(jiān)測、軍事系統(tǒng)等領(lǐng)域[1]。無線傳感網(wǎng)絡(luò)的感知終端：傳感器，被用來采集溫度、濕度、壓力等外界環(huán)境信息。因缺少持續(xù)的能源供給，傳感器只能依靠電池來工作。因此，如何利用有限的能源獲得較長的網(wǎng)絡(luò)生命周期是一個很有意義的研究方向。

在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中，能耗主要集中在三個環(huán)節(jié): 數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理。其中，數(shù)據(jù)傳輸對能耗的影響最為顯著。已有的研究[2-3]表明：數(shù)據(jù)傳輸所消耗的能量與信號強(qiáng)度、傳輸距離有著密切的關(guān)系。節(jié)點之間的距離越遠(yuǎn)，將數(shù)據(jù)從源節(jié)點傳輸至目標(biāo)節(jié)點所需消耗的能量越高。數(shù)據(jù)傳輸按傳輸方式分類，有直接傳輸、多跳傳輸和聚類傳輸三種。

多跳傳輸和聚類傳輸?shù)倪\(yùn)行效率優(yōu)于直接傳輸是顯而易見的。但在大規(guī)模的傳感網(wǎng)絡(luò)中，采用多跳或聚類傳輸可能出現(xiàn)的極端情況是：關(guān)鍵位置的簇頭除了完成自身的數(shù)據(jù)采集工作外，還需處理和轉(zhuǎn)發(fā)其他節(jié)點的數(shù)據(jù)。因此，簇頭消耗的能量比一般節(jié)點多，容易出現(xiàn)能量較早耗盡而停止工作，至整個網(wǎng)絡(luò)工作效率大幅下降的情況。針對這一問題，我們在聚類架構(gòu)下提出一種新的群組劃分方法，將傳感網(wǎng)絡(luò)劃分成若干區(qū)域，并監(jiān)測各區(qū)域內(nèi)節(jié)點的密度與能量，并動態(tài)調(diào)整簇頭和分組，使各節(jié)點負(fù)載均衡，以期延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

1　相關(guān)研究

文獻(xiàn)[4]以一個隨機(jī)數(shù)決定簇頭，其余節(jié)點選擇最近的簇頭加入。其方法是，每個節(jié)點產(chǎn)生一個0到1之間的隨機(jī)數(shù)，并將該隨機(jī)數(shù)與簇頭閾值T(n)進(jìn)行比較，如隨機(jī)數(shù)小于閾值T(n)，則該節(jié)點擔(dān)任簇頭。閾值T(n)計算公式如(1)所示

(1)

簇頭確定之后，其他傳感節(jié)點選擇最近的簇頭加入，完成設(shè)置。簇建立完成之后，每個傳感節(jié)點將采集到的數(shù)據(jù)，以時分多路(Time Division Multiple Access, TDMA)工作方式傳輸至簇頭，簇頭再將匯總的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心。

文獻(xiàn)[5]直接通過數(shù)據(jù)中心建立簇，前提條件是：數(shù)據(jù)中心擁有所有節(jié)點的剩余能量與位置信息。數(shù)據(jù)中心根據(jù)節(jié)點的剩余能量，決定該節(jié)點是否能成為簇頭，并利用位置信息來分析計算如何配置簇頭，解決了隨機(jī)選擇簇頭，導(dǎo)致分布不均勻的問題。

文獻(xiàn)[6]以傳感節(jié)點的剩余能量作為判斷依據(jù)來選擇簇頭，使傳感節(jié)點達(dá)到負(fù)載均衡，以增加網(wǎng)絡(luò)的生命周期。簇頭閾值計算公式(2):

(2)

在公式(2)中Eresidual為節(jié)點剩余能量，Einitial為節(jié)點初始能量，Kopt為最佳簇數(shù)量。

(3)

其中N為節(jié)點總數(shù)，M為網(wǎng)絡(luò)大小，dtoBS為節(jié)點與數(shù)據(jù)中心的距離。

文獻(xiàn)[7]：在簇穩(wěn)定階段加入睡眠機(jī)制，在簇頭確定之后先讓一半的傳感節(jié)點睡眠，另一半傳感節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)到簇頭，傳輸完成之后換；另一半節(jié)點傳輸，降低了閑置節(jié)點的能量開銷。

2　能量密度分組方法

2.1運(yùn)行環(huán)境

1) 所有傳感節(jié)點的位置固定且不會移動;

2) 所有傳感節(jié)點擁有相同的初始能量;

3) 根據(jù)能量消耗模型，不同的傳輸距離，能量消耗不同;

4) 傳感節(jié)點擁有直接與數(shù)據(jù)中心通信的能力。

2.2能量消耗模型

能量消耗模型為文獻(xiàn)[1][4-5]所提出，傳感節(jié)點傳輸k位數(shù)據(jù)到距離d的目標(biāo)節(jié)點的能量消耗

(4)

其中距離的閾值d0為

(5)

傳感節(jié)點在接收k位數(shù)據(jù)的能量消耗

(6)

公式(4)為傳輸數(shù)據(jù)的能量消耗，傳輸距離如果小于距離閾值(dd0)，則使用多重路徑干擾模型。Eelec電子組件所需要的能量消耗。公式(6)，表示傳感節(jié)點接收k位數(shù)據(jù)的能量消耗。

2.3運(yùn)行流程

在選擇簇頭時，我們將節(jié)點連接度與剩余能量作為選擇簇頭的閾值(Si_dE)。具有較高連接度的節(jié)點，其附近有較多的鄰居節(jié)點，可視作該節(jié)點所在位置節(jié)點密度較高，反之則密度較低。完成初始設(shè)置后，各節(jié)點將閾值廣播出去，讓每個節(jié)點與鄰居節(jié)點交換這一數(shù)值，最后選擇閾值高的擔(dān)任簇頭。傳感節(jié)點的閾值如公式(7)。

(7)

其中dmax為同簇內(nèi)的最大連接度，ds則為節(jié)點與同簇鄰居節(jié)點的連接度，Eresidual為節(jié)點剩余能量，Einitial為節(jié)點初始能量，α與β為能量與連接度的權(quán)重值，α+β=1。

圖1為密度能量分組機(jī)制運(yùn)行流程圖，以下將詳細(xì)說明整個運(yùn)行流程步驟。

Step 1:所有傳感節(jié)點初始化。

Step 2:判斷節(jié)點是否全死亡，若是則結(jié)束模擬，若否則繼續(xù)進(jìn)行模擬。

Step 3:計算與鄰居節(jié)點的連接度ds。

Step 4:廣播節(jié)點ds值。

Step 5:計算同區(qū)域內(nèi)的最大連接度dmax、每個節(jié)點按照公式(7)計算出自己的閾值。

Step 6:廣播相關(guān)信息包含ID、位置、閾值，讓所有節(jié)點能獲知鄰居節(jié)點的相關(guān)信息。

Step 7:每個節(jié)點收到相同區(qū)域內(nèi)鄰居節(jié)點的相關(guān)信息，比較閾值，選出最大的Si_dE值，該節(jié)點成為簇頭。

Step 8:確定簇頭之后，其余節(jié)點則成為該簇成員。

Step 9:每個節(jié)點完成數(shù)據(jù)采集工作，將數(shù)據(jù)傳輸至同簇的簇頭。

Step 10:簇頭匯總數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳回中心。

Step 11:若重組簇則，返回Step2。

3　模擬結(jié)果

我們用Matlab來進(jìn)行模擬，仿真的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境為100 m*100 m的區(qū)域，隨機(jī)布置100個傳感節(jié)點，劃分成四個簇，如圖3，各簇的節(jié)點分別以Х、◇、○、*符號表示。數(shù)據(jù)中心設(shè)置在坐標(biāo)(50,175)傳感區(qū)域外的位置，節(jié)點初始能量為0.5焦耳，詳細(xì)參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1　模擬參數(shù)

圖3為幾種不同策略下網(wǎng)絡(luò)生命周期圖，比較了LEACH[4]、SEP[8]、only E(energy aware單純考慮節(jié)點剩余能量來選擇簇頭)和能量密度分組的方法。不難看出，使用能量密度分組的方法，隨著活躍節(jié)點的個數(shù)減少，網(wǎng)絡(luò)生命周期仍在緩緩增加，沒有出現(xiàn)斷崖式的終止。

圖1　密度能量分組流程

圖2　網(wǎng)絡(luò)環(huán)境布置仿真圖

圖3　四種策略下的網(wǎng)絡(luò)生命周期

圖4　簇1連接度變化

圖5　簇2連接度變化

圖6　簇3連接度變化

圖7　簇4連接度變化

實驗結(jié)果表明在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度較高的情況下，采用能量密度分組的方法，對延長網(wǎng)絡(luò)生命周期很有效，但是在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度較小時，該方法優(yōu)勢不明顯。除此之外我們還能監(jiān)控各個簇的狀態(tài)，通過仿真，我們發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)生命周期與連接度是有關(guān)系的。我們能獲知哪些簇密度不足，快速找到故障點，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)也變得比較方便。

4　結(jié)論

本文提出了一種能量密度分組方法，用以改善無線傳感網(wǎng)絡(luò)的能耗。實驗結(jié)果表明：使用能量密度分組方法，在相同密度環(huán)境下，能有效延長無線傳感網(wǎng)絡(luò)的生命周期，提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率。

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責(zé)任編輯王紅巖

A dynamic grouping strategy based on density and energy of sensor nodes

XUYang

(Department of Management & Information,Nantong Shipping College; Nantong226010, China)

Reducing energy consumption to prolong the network lifetime is one of the hotspots in the research of wireless sensor networks. We propose a method of clustering transmission based on node density and energy consumption. Network nodes are divided into several groups. According to the change of network environment, the group could be dynamically adjusted. Experimental results show that the method can reduce the energy consumption of nodes, prolong the network lifetime, and effectively improve the wireless sensor network.

density control; energy consumption; clustering transmission

2013-03-11

徐陽(1980—),男,江蘇南通人,副教授,研究方向：網(wǎng)絡(luò)擁塞控制,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

10.13750/j.cnki.issn.1671-7880.2016.03.017

TP 393

A

1671-7880(2016)03-0057-04

項目來源：江蘇省交通運(yùn)輸廳科學(xué)研究計劃項目 (2012Y24-2)