成璐
摘 要:作為WSN網絡覆蓋中的熱點問題之一,Sweep Coverage旨在以較少的傳感節(jié)點覆蓋所有的興趣點(POIs)。針對現有Sweep Coverage機制中存在的不足,本文提出一種基于聚類的二階段網絡覆蓋機制:數據感知階段,采用通過減法聚類改進的K-means算法對POIs分簇,并尋求各簇中訪問POIs的近似最優(yōu)路徑;數據傳輸階段,尋求數據傳輸節(jié)點的最優(yōu)訪問路徑。實驗表明,在相同網絡場景下,本文提出的二階段網絡覆蓋機制有較好的效果。
關鍵詞:Sweep Coverage;數據感知;數據傳輸;K-means
中圖分類號:TP212.9 文獻標識碼:A
1 引言(Introduction)
近年來,無線傳感網絡(WSNs)備受關注,而覆蓋問題成為WSN中的一個熱點問題。在一些特定的場景中,如巡回檢查中,我們更關注事件頻發(fā)點POI(Point of Interest)的覆蓋問題[1]。在這些場景中,采用移動傳感節(jié)點周期性的訪問POIs并完成對信息的采集。
為了解決這類問題,文獻[1]中首次將Sweep Coverage的概念引入WSN中,同時定義了Sweep Coverage問題:在POI覆蓋周期的約束下,如何以更少的移動節(jié)點覆蓋POIs,降低網絡覆蓋成本。Weifang Cheng等論證Sweep Coverage是NP難題。文獻[1]中提出了集中式的CSWEEP算法和分布式DSWEEP算法。CSWEEP算法簡便易行,但要求POI覆蓋周期相同,在大規(guī)模網絡中并不適用。DSWEEP算法更加靈活,但移動節(jié)點總是傾向于訪問距離自身較近的POIs,難以確保信息的及時采集。另外,文獻[3]提出多移動傳感節(jié)點協調覆蓋POIs的MinExpand算法,該算法結構簡單、速度快,但是該算法無法對數據延遲的考慮。文獻[5]同時考慮POI的感應和傳輸延遲限制,但并沒有考慮使用移動節(jié)點的數量,不適用于較大規(guī)模的網絡。
鑒于目前Sweep Coverage中存在的不足與缺陷,本文同時考慮POIs感應延遲限制和傳感節(jié)點的傳輸延時限制,形成二階段Sweep Coverage機制,通過對移動傳感節(jié)點的有效控制來解決無線傳感器網絡中的Sweep Coverage問題。
2 基于聚類的二階段Sweep Coverage機制描述
(Description of two-stage sweep coverage
mechanism based on clustering)
2.1 網絡部署
為了模擬真實場景,假定POIs在監(jiān)測區(qū)隨機分布。在該場景下,同時考慮移動節(jié)點對POIs的覆蓋和節(jié)點收集到的數據實效性和有用性形成一個二階段的Sweep Coverage機制:數據感知階段,通過減法聚類改進的K-means對POIs進行分簇,再用遺傳算法對各簇中的POIs進行路徑規(guī)劃,得到MobileSweep(感知節(jié)點)的較優(yōu)移動路徑,從而以較少的MobileSweep覆蓋所有POIs;數據傳輸階段,由MobileSink(傳輸節(jié)點)收集MiniSink(存儲節(jié)點)處的信息并將其送回Sink。此處MobileSink的訪問路徑問題可以規(guī)約成MobileSweep的訪問路徑問題。
3.3 MobileSink訪問路徑規(guī)劃
數據傳輸階段,MobileSink的路徑和感知階段POIs的路徑相似,但是考慮到聚類之后,簇的個數遠小于POIs數,因此在設計MobileSink訪問路徑時,直接運用遺傳算法尋求MobileSink的最優(yōu)訪問路徑。
4 實驗 (Experiment)
4.1 試驗設置
假設監(jiān)測區(qū)域大小為500×500[8],匯聚節(jié)點設置在區(qū)域邊界,即在仿真區(qū)域的(0,0)處。對POI數量從50到150不等隨機分布在監(jiān)測區(qū)域的場景進行試驗。POI的通信范圍為2m,MobileSweep、MobileSink有足夠大的數據傳輸帶寬,可以在較短的時間內完成數據的感知和相互之間的數據傳輸。同時假設MobileSweep、MiniSink、MobileSink數據緩沖區(qū)足夠大,且傳感節(jié)點的能量充足。根據最少移動節(jié)點數算法,假設所有簇中的最小覆蓋周期相等,所有POI的覆蓋周期均相等且等于簇中最小的POIs的覆蓋周期。
4.2 基于減法聚類的K-means分析
當監(jiān)測區(qū)域中POIs個數為80時,分別運用原始K-means聚和基于減法聚類的K-means對POIs分簇。從圖1可以看出,運用減法聚類改進的K-means分簇后,簇內POIs緊密度更高,算法有更強的優(yōu)越性。
4.3 MobileSweep及MobileSink路徑的生成
MobileSweep訪問路徑和MobileSink路徑如圖2所示。
4.4 參數設置對MobileSweep數量的影響
(1)POIs分布密度對MobileSweep數目的影響
設置MobileSweep速度vs=3m/s,最小覆蓋周期Ts=100s,如圖3所示,在相同條件下,本文算法所需MobileSweep數量明顯少于MinExpand。
(2)移動速度對節(jié)點數目的影響
增加節(jié)點的移動速度,會在一定程度上影響所需的節(jié)點數。當POI的覆蓋周期Ts=100s時,設置MobileSweep的速度為vs=3m/s和vs=5m/s。從圖4可以看出,隨著MobileSweep速度的增加,所需MobileSweep的數量顯著下降。通常情況下,MobileSink的功率要遠遠大于MobileSweep,因此速度也比較大。當相同覆蓋周期下,設置MobileSink的速度為vf=10m/s和vf=15m/s。隨著MobileSink速度的增加,所需MobileSink數目增加平穩(wěn),且增幅較小。因此速度對MobileSink的影響較小。
5 結論(Conclusion)
本文在原來完全動態(tài)的網絡模型中加入靜止MiniSink形成一個二階段網絡Sweep Coverage機制。實驗證明,運用該機制,可以有效防止感應延時和傳輸延時,并且一定程度上減少了移動節(jié)點數目,降低了無線網絡覆蓋成本。由于對于真實場景中的一些情況欠缺考慮,下一步,計劃在真實的場景中進行驗證本文提出的覆蓋機制,同時考慮有無Sink節(jié)點對數據傳輸階段的影響,從而對Sweep Coverage進行完善。
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作者簡介:
成 璐(1988-),女,碩士,助教.研究領域:無線傳感網絡,人工智能.