張校磊，陳俊麗

(山西華澳商貿(mào)職業(yè)學院計算機科學系，山西 太原 030000)

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一種適用于煤礦安監(jiān)網(wǎng)絡的路由協(xié)議研究

張校磊，陳俊麗

(山西華澳商貿(mào)職業(yè)學院計算機科學系，山西 太原 030000)

根據(jù)煤礦井下環(huán)境特點和對井下安全監(jiān)測網(wǎng)絡的需求，在CACRA協(xié)議的基礎上進行了改進并提出了CACRA-G協(xié)議.該協(xié)議基于動態(tài)信息素揮發(fā)速度，將上下文預測信息結合到蟻群算法中.經(jīng)仿真測試，其在降低網(wǎng)絡節(jié)點能耗、負載均衡以及增加信息接收量等方面具有優(yōu)勢.適用于煤礦的井下安全監(jiān)測網(wǎng)絡.

礦井安全監(jiān)測；無線傳感網(wǎng)絡；蟻群算法

煤礦開采環(huán)境特殊，礦井中地質(zhì)結構錯綜復雜，時常面臨著各種危險.因此，要實現(xiàn)安全生產(chǎn)，首先就要做好礦井中的安全監(jiān)測.無線傳感網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network, WSN)部署靈活且具有較強的移動性，還具有自組織、擴展簡便等優(yōu)點[1].其被廣泛應用在井下的安全監(jiān)測系統(tǒng)中.但礦井下環(huán)境復雜且惡劣，無線傳感節(jié)點的能量等也都受到限制，這些都會影響網(wǎng)絡的可用性和可靠性[2]，網(wǎng)絡的路由協(xié)議應在節(jié)點能耗、負載均衡及運算復雜度等方面具有更好的表現(xiàn).

本文針對礦井環(huán)境對路由協(xié)議的需求選擇了文獻[3]所提出的CARAR協(xié)議進行了研究.并對其存在的問題做出了改進，提出了CARAR-G算法.經(jīng)過仿真測試，CARAR-G算法在節(jié)點平均能耗及信息量方面均優(yōu)于CARAR算法和經(jīng)典的LEACH算法.

1　井下環(huán)境對路由協(xié)議的需求

礦井安全監(jiān)測傳感網(wǎng)絡主要功能是環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測、設備狀態(tài)監(jiān)測及工作人員定位等.網(wǎng)絡節(jié)點將這些感知數(shù)據(jù)進行處理并傳輸[4].而在采礦工作面、主巷道等區(qū)域人員活動密集，除了固定的環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測節(jié)點外，還有人員定位節(jié)點及設備檢測節(jié)點等移動節(jié)點，而且移動頻率較高，網(wǎng)絡拓撲復雜且時常發(fā)生改變. 這會使部分網(wǎng)絡節(jié)點的能耗增加，將對網(wǎng)絡的可用性及可靠性帶來重大影響[5].因此，需要路由協(xié)議對數(shù)據(jù)傳輸進行優(yōu)化，避免節(jié)點頻繁無效的使用，從而有效地降低節(jié)點的能耗并保證負載的均衡.

2　網(wǎng)絡模型

井下傳感網(wǎng)絡也呈帶狀分布，且L>>W(L為長度，W為寬度).網(wǎng)絡中有N個固定節(jié)點和M個無規(guī)則移動的移動節(jié).如圖1所示，固定節(jié)點呈等距鏈式分布，有固定線纜為其供電，無需考慮能量供應問題，其主要與各類型傳感器連接進行環(huán)境信息的采集和數(shù)據(jù)的傳輸.固定節(jié)點在網(wǎng)絡中處于相同的地位，擁有相同結構，因此具有相同的計算能力及通信能力.M個移動節(jié)點主要由井下人員、運輸工具和井下設備攜帶，由電池供電，需考慮能量問題.其主要用于環(huán)境檢測、身份標識和定位，運動線路無規(guī)律，在網(wǎng)絡地位、計算能力、通信能力及初始化能量設定等方面相同，并且對自己的位置信息可作定期更新.

圖1　節(jié)點分布示意圖

3　CACRA協(xié)議研究

3.1CACRA協(xié)議描述

基于以上分析，我們選擇了文獻[3]提出的CACRA協(xié)議進行了研究.CACRA協(xié)議是在蟻群算法的基礎上融入了上下文感知技術，主要應用于分層結構的網(wǎng)絡中[6].所謂蟻群算法，就是數(shù)據(jù)在傳輸?shù)阶罱K節(jié)點的路徑節(jié)點上留下信息素信息.信息素信息會隨著數(shù)據(jù)經(jīng)過量的增加而增強.最后，信息素信息最強的路徑便為最優(yōu)路徑[7].

CACRA協(xié)議主要關注鏈路的傳輸距離、跳數(shù)以及節(jié)點的訪問頻率等變化信息，將這些信息作為上下文信息，并結合信息素信息來選擇最優(yōu)路徑.另外，在路由后向反饋的過程中，源節(jié)點內(nèi)還必須記錄前向鏈路節(jié)點所剩余的最小能量，并以此為依據(jù)來更新鏈路中的信息素信息.這樣保證路徑最優(yōu)，同時使得鏈路中節(jié)點的負載達到均衡.

3.2CACRA算法描述

為了降低節(jié)點的能量消耗，CACRA協(xié)議將傳輸距離、節(jié)點訪問頻率、節(jié)點剩余能量和信息素等信息的計算都放在了節(jié)點上，從而降低了通信量，達到減少節(jié)點能量消耗的目的.

(1)節(jié)點距離的計算機

m、n是兩個相鄰節(jié)點，在路由表中存放著他們的物理坐標(xm,ym)和(xn,yn)，可以方便地利用歐拉公式來計算其距離[2,3]，計算如下：

(1)

(2)節(jié)點訪問頻率

fn表示節(jié)點n的訪問頻率，Cn表示n節(jié)點的累計訪問次數(shù)，M表示n節(jié)點的相鄰節(jié)點總量，計算公式如下：

(2)

(3)節(jié)點的能量剩余率及節(jié)點通信能力判斷

節(jié)點n的能量剩余率用en表示，En為節(jié)點n的初始能量，為其當前的剩余能量.en計算如下：

(3)

en動態(tài)儲存在節(jié)點n的數(shù)據(jù)表中，節(jié)點n會定時以廣播的形式將自身的能量剩余率en發(fā)送至相鄰節(jié)點.相鄰節(jié)點m與其通信前會首先將其能量剩余率en與預先設定的門限值eth進行比較判斷：en大于eth時則與其通信，反之則將自身數(shù)據(jù)表中的啟發(fā)值設置為0,不再與之通信.公式表示如下：

(4)

(4)信息素信息

信息素信息的綜合表示如下：

(5)

4　CACRA-G協(xié)議

在CACRA算法中，信息素的濃度是節(jié)點選擇下一跳的重要依據(jù).式(5)表示節(jié)點m、n之間進行第s+1次通信時的信息素濃度.通過式(5)不難看出，CACRA算法中的信息素的揮發(fā)速度是固定不變的.而在很多情況下，采用這種固定不變的信息素揮發(fā)速度并不合適.n節(jié)點一般會有多個相鄰節(jié)點，也就是說節(jié)點m發(fā)送給節(jié)點n的數(shù)據(jù)可以經(jīng)由多條路徑到達目的節(jié)點.這些路徑的能耗情況也是不同的.這時如果采用相同的揮發(fā)速度，并不能夠選擇到最優(yōu)下一跳.

通過上述分析可知，不同的節(jié)點所需求的信息素揮發(fā)速度也是不同的.為達到更好的負載均衡、選擇到最優(yōu)的下一跳節(jié)點，采用動態(tài)的信息素揮發(fā)速度是更好的選擇.因此，我們在CACRA協(xié)議的基礎上提出了基于動態(tài)信息素揮發(fā)速度的CACRA-G協(xié)議.

4.1算法的改進

為了達到更好的負載均衡效果，我們考慮將剩余能量大小作為信息素揮發(fā)速度的依據(jù)[8].當源節(jié)點m0向目標節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)時，采用多跳的方式，共經(jīng)過h跳到達.我們用i表示跳數(shù)編號，則其每跳所選擇的節(jié)點為mi，i∈(1,h)，因此，能量剩余率表示如下：

(6)

信息素的濃度和揮發(fā)速度密切相關.因此，信息素的揮發(fā)速度同能量剩余率應成一定的比例關系.當信節(jié)點當前剩余能量越高，其信息素的揮發(fā)速度也應更慢，反之揮發(fā)更快[9].在CACRA-G協(xié)議中，信息素的揮發(fā)速度用表示，定義如下：

(7)

節(jié)點上信息素的揮發(fā)速度與之前路徑上的全部節(jié)點的上下文信息相關.這樣可以用信息素的揮發(fā)速度對信息的傳輸路徑作出調(diào)整，可以實現(xiàn)更為良好的負載均衡效果.

綜上可知，在CACRA-G協(xié)議中，當節(jié)點m需要轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時，首先通過查詢路由表來找出所有可以下一跳的相鄰節(jié)點，形成鄰節(jié)點集合.再通過計算得出集合中所有節(jié)點的信息素和能量剩余率的加權概率.經(jīng)過篩選，找到概率最大的節(jié)點并將其作為下一跳節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)信息.然后進行后向反饋，更新信息素的揮發(fā)速度，此過程通過式(7)完成.CACRA-G協(xié)議可以實現(xiàn)更好的負載均衡效果，有利于網(wǎng)絡穩(wěn)定性的提升和網(wǎng)絡壽命的延長.

4.2CACRA-G協(xié)議的路由過程設計

CACRA-G協(xié)議的路由過程主要有兩個階段：第一階段為網(wǎng)絡路由的構建階段，這個階段中主要建立起網(wǎng)絡的拓撲結構，網(wǎng)絡節(jié)點中構建起路由表、鏈路信息表和上下文信息表；第二階段為網(wǎng)絡路由的維護階段，這個階段主要是在網(wǎng)絡運行的過程中對網(wǎng)絡路由信息的維護.

4.2.1網(wǎng)絡路由構建階段

這個階段的主要目的是要建立起網(wǎng)絡的拓撲結構，首先由skin節(jié)點通過廣播的形式發(fā)出組網(wǎng)指令，然后由網(wǎng)絡中的節(jié)點反饋信息.根據(jù)反饋的信息，便可構建出下面的三張表.網(wǎng)絡中的路由節(jié)點負責維護路由信息表，當有需要轉(zhuǎn)發(fā)的信息的時候，來匹配其目的地址和源在址以及尋找下一跳的路徑.

表1　路由信息表

當路由表建立好以后會接著建立鏈路信息表，并將相鄰節(jié)點的狀態(tài)信息存儲于其中.這些狀態(tài)經(jīng)過計算機得到這些節(jié)點被選為下一跳節(jié)點的概率，這是選擇鏈路的重要依據(jù).將選擇概率最高的節(jié)點作為一下跳節(jié)點.

表2　鏈路信息表

另外，網(wǎng)絡節(jié)點的地址信息、物理坐標信息及剩余能量等上下文信息被儲存在上下文信息表中.如表3所示：

表3　上下文信息表

綜上，網(wǎng)絡路由的建立過程為先由skin節(jié)點通過廣播的方式發(fā)出發(fā)出組網(wǎng)指令，其中包含QME(Quest Message)報文進行組網(wǎng).相鄰節(jié)點接收到相應報文后先發(fā)送反饋信息，再將自身信息進行更新后進行組播.Skin節(jié)點接收到鄰節(jié)點的反饋信息后更新自身信息再重復上述工作.直到所有節(jié)點的數(shù)據(jù)都不再發(fā)生改變時網(wǎng)絡路由的建立過程結束.

4.2.2網(wǎng)絡路由的維護階段

在網(wǎng)絡路由建立完成之后，網(wǎng)絡達到穩(wěn)定狀態(tài).傳感器采集的傳感信息便可以通過改進后的CACRA-G算法選擇到最優(yōu)路徑并傳輸?shù)絽R聚節(jié)點.在此過程中，同樣通過CACRA-G算法對上述三張表進行更新和維護.

因為網(wǎng)絡內(nèi)節(jié)點會發(fā)生運動，因此，匯聚節(jié)點需要定期發(fā)送QME報文進行重新組網(wǎng)以適應網(wǎng)絡拓撲結構的變化.在此過程中，還需要計算出網(wǎng)絡的負載的情況并據(jù)此來調(diào)整調(diào)節(jié)因子的大小，以降低網(wǎng)絡能耗，達到負載均衡的目的.

5　仿真測試

CACRA-G是在原有CACRA的基礎上改進而來，主要適用于煤礦井下的安全監(jiān)測網(wǎng)絡.由于礦井下的環(huán)境復雜，我們在仿真環(huán)境下對算法的可用性進行了測試，利用MATLAB搭建了仿真平臺，并模擬礦井巷道的細長帶狀環(huán)境，選擇了30m×3m×3m的帶狀測試區(qū)域.另外，我們對照經(jīng)典的LEACH協(xié)議算法，在能耗及數(shù)據(jù)量等方面進行了對比.仿真測試環(huán)境參數(shù)如表4所示：

我們進行了300仿真測試，并采集了數(shù)據(jù).每次耗時0.5s.節(jié)點的平均能耗方面，在測試開始的一段時間內(nèi)CACRA-G協(xié)議略優(yōu)于經(jīng)典的LEACH協(xié)議，但相差不大.而在仿真測試的中后段，CACRA-G協(xié)議的優(yōu)勢明顯，大幅領先了LEACH協(xié)議.如圖2所示，橫坐標為仿真測試次數(shù)，縱坐標為節(jié)點所剩余的能量.

表4　仿真環(huán)境參數(shù)表

圖2平均節(jié)點能耗變化示意圖

造成這種現(xiàn)象的主要原因是CACRA-G協(xié)議在網(wǎng)絡拓撲結構的建立階段是通過迭代的方式進行表的更新，節(jié)點間通信頻繁.在網(wǎng)絡穩(wěn)定后，CACRA-G協(xié)議低能耗的優(yōu)勢便顯現(xiàn)出來.

負載均衡方面，我們在仿真測試的中段(第150次時)，隨機抽選了20個節(jié)點并記錄了他們的剩余能量.如圖3所示.

通過上圖能看到，采用CACRA-G協(xié)議的節(jié)點的剩余能量相差不大，而采用LEACH協(xié)議的節(jié)點的剩余能量的差異更為明顯.由此可以看出CACRA-G協(xié)議在負載均衡方面要明顯好于經(jīng)典的LEACH協(xié)議.

圖3　隨機節(jié)點能量剩余示意圖

Skin節(jié)點采集的數(shù)據(jù)量，我們也作了詳細記錄.通過圖4可以看出，在仿真測試的全過程中skin節(jié)點接收的數(shù)據(jù)總量呈線性增長，在275次后基本不再增加.如下圖所示：

圖4　skin節(jié)點所接收的數(shù)據(jù)總量變化圖

造成這種現(xiàn)象的原因是網(wǎng)絡中的傳感器節(jié)點能量耗盡階段，停止工作，網(wǎng)絡接近死亡.但通過協(xié)議對比，可以看出CACRA-G協(xié)議的數(shù)據(jù)采集量要明顯高于經(jīng)典的LEACH協(xié)議.

6　結論

本文對文獻[3]所提出的CACRA協(xié)議進行了研究，并對原有協(xié)議算法進行了改進，提出了基于動態(tài)信息素揮發(fā)速度的CACRA-G協(xié)議.改進后的協(xié)議建立在蟻群算法的基礎上，并融入了上下文預測信息.較之原協(xié)議，在有效性和感知性上有了進一步提升.通過仿真測試，本協(xié)議在節(jié)點能耗控制和負載均衡方面表現(xiàn)突出，有效延長了網(wǎng)絡的運行時間，適用于煤礦井下的安全檢測網(wǎng)絡.

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(責任編校：晴川)

A Study on Routing Protocol for Safety Monitoring Network in Coal Mine

ZHANG Xiaolei, CHEN Junli

(Department of Computer Science, China Australia Business College of Shanxi, Taiyuan Shanxi 030000, China)

According to the characteristics of coal mine environment and the requirement of safety monitoring network, the CACRA protocol is improved and the CACRA-G protocol is proposed. The agreement is based on the dynamic pheromone evaporation rate. Simulation experiments show that CACRA-G could reduce energy consumption of nodes and increase the number of received messages. It could be applied as a safety monitoring network for coal mine.

wireless safety monitoring; wirelss sensor networks; ant colony algorithm.

2016-09-07

張校磊(1983— )，男，山西太原人，山西華澳商貿(mào)職業(yè)學院計算機科學系講師，碩士.研究方向：傳感器網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng).

TP393

A

1008-4681(2016)05-0066-04