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        三維水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋方法*

        2018-09-27 08:11:20吳克啟鄭潤(rùn)高王忠思
        傳感器與微系統(tǒng) 2018年10期
        關(guān)鍵詞:指派晶胞空洞

        吳克啟, 鄭潤(rùn)高, 王忠思

        (1.海軍士官學(xué)校 信息技術(shù)系,安徽 蚌埠 233012; 2.海軍士官學(xué)校 教保處,安徽 蚌埠 233012)

        0 引 言

        水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(underwater wireless sensor networks,UWSNs)是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks,WSNs)領(lǐng)域的前沿技術(shù)和研究熱點(diǎn)[1,2]。

        目前,大多數(shù)關(guān)于傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋問(wèn)題的研究都是在二維平面上考慮的,基于二維和陸上環(huán)境的WSNs覆蓋需將目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域抽象成二維平面多邊形,然后分析二維平面上的點(diǎn)覆蓋、區(qū)域覆蓋或柵欄覆蓋[3~5]。但隨著WSNs在不同應(yīng)用場(chǎng)景、領(lǐng)域和需求的研究,如在礦井、山嶺、水下、太空等三維(3D)的環(huán)境下,這種忽略高度的二維平面模型已經(jīng)不再適用,必須要在三維環(huán)境中進(jìn)行分析和建模,對(duì)空間進(jìn)行拓展以構(gòu)建三維模型。

        本文針對(duì)UWSNs節(jié)點(diǎn)的覆蓋問(wèn)題提出了三維網(wǎng)絡(luò)模型與最優(yōu)部署模型有效提高了網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。

        1 三維網(wǎng)絡(luò)模型與最優(yōu)部署模型

        1.1 三維網(wǎng)絡(luò)模型

        本文研究UWSNs的部署和覆蓋問(wèn)題,傳感器節(jié)點(diǎn)采用水下固定錨節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)一旦被部署后不能水平移動(dòng),只能在垂直方向上任意沉降,監(jiān)測(cè)區(qū)域?yàn)槟澈S蛩乱粋€(gè)長(zhǎng)方體區(qū)域F(L×W×H)。節(jié)點(diǎn)感知模型為布爾模型,節(jié)點(diǎn)感知半徑為Rs,通信半徑為Rt。在初始階段,有M個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署于監(jiān)測(cè)區(qū)域二維水面,隨后,這些節(jié)點(diǎn)會(huì)被錨固定在海底,節(jié)點(diǎn)所處深度由連接錨與節(jié)點(diǎn)間的纜繩長(zhǎng)度所決定。節(jié)點(diǎn)在隨機(jī)布放后能通過(guò)自身的定位系統(tǒng)獲知自身坐標(biāo),并傳送給中心節(jié)點(diǎn)。

        1.2 三維覆蓋最優(yōu)部署模型

        傳感器節(jié)點(diǎn)的覆蓋模型拓展到三維空間以球形表示,這種覆蓋模型與三維空間內(nèi)的球堆積問(wèn)題一致。在最密堆積中,許多相同半徑球并置,使其空間利用率達(dá)到最大。

        圖1 面心立方格

        圖2 三維覆蓋最優(yōu)部署結(jié)構(gòu)

        按照以上空間劃分法,推導(dǎo)出節(jié)點(diǎn)數(shù)目計(jì)算公式為

        (1)

        式中N為實(shí)現(xiàn)完全覆蓋時(shí)需要部署的最少節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù);L,W,H分別為覆蓋區(qū)域的長(zhǎng)、寬、高;Rs為節(jié)點(diǎn)感知半徑;[m]為不小于m的最小整數(shù)。

        2 基于加權(quán)二分圖完美匹配的節(jié)點(diǎn)選擇與沉降

        2.1 二分圖完美匹配模型

        本文所述加權(quán)二分圖完美匹配指的是將水面大量隨機(jī)部署節(jié)點(diǎn)(子集A)基于距離權(quán)值一對(duì)一的分配給區(qū)域內(nèi)理想部署點(diǎn)(子集B),從而實(shí)現(xiàn)“N項(xiàng)目”與“N目標(biāo)”的最佳匹配。對(duì)該目標(biāo)分配問(wèn)題進(jìn)行建模,現(xiàn)設(shè)子集A中隨機(jī)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為M,子集B中理想部署下實(shí)現(xiàn)完全覆蓋所需最少節(jié)點(diǎn)數(shù)為N,則目標(biāo)分配問(wèn)題的模型可以描述為

        (2)

        滿足以下條件

        (3)

        式中D=[dij]M×N為距離評(píng)價(jià)矩陣,dij為第j個(gè)隨機(jī)節(jié)點(diǎn)距離第i個(gè)理想部署點(diǎn)的水平歐氏距離。因?yàn)殄^節(jié)點(diǎn)在垂直方向的高度可以根據(jù)需要任意調(diào)節(jié),因此,節(jié)點(diǎn)沉降后其垂直方向上的距離差Δz=0,在距離評(píng)價(jià)矩陣中只考慮隨機(jī)部署節(jié)點(diǎn)與理想部署位置的水平歐氏距離。令X=[xij](M×N)為節(jié)點(diǎn)目標(biāo)分配的解矩陣,當(dāng)xij值為1時(shí),表示隨機(jī)部署節(jié)點(diǎn)i指派給理想部署位置j;否則,未指派。且條件限定于解矩陣的每行只能有1個(gè)1,每列只能有1個(gè)1,即1個(gè)理想圖案位置只分配1個(gè)隨機(jī)部署節(jié)點(diǎn)。

        2.2 節(jié)點(diǎn)選擇與沉降算法

        3 基于聚類算法的覆蓋空洞檢測(cè)和修復(fù)方法

        3.1 覆蓋空洞檢測(cè)

        經(jīng)匈牙利算法進(jìn)行節(jié)點(diǎn)指派和沉降后,由于沉降節(jié)點(diǎn)不可能正好在理想圖案位置,總會(huì)存在一定的距離偏差,影響了整體的覆蓋效果,會(huì)存在覆蓋空洞。一般來(lái)說(shuō),隨機(jī)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)M大于完全覆蓋所需最少節(jié)點(diǎn)數(shù)N,即存在冗余節(jié)點(diǎn)。為提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,考慮利用冗余節(jié)點(diǎn)進(jìn)行覆蓋空洞修復(fù)。對(duì)于覆蓋空洞的檢測(cè),本文提出基于三維泰森圖(3D-Voronoi)晶胞結(jié)構(gòu)的覆蓋空洞檢測(cè)算法。

        按照文獻(xiàn)[10]對(duì)空間點(diǎn)集Voronoi圖的海量構(gòu)造及生成方法在MATLAB中繪制水下三維區(qū)域內(nèi)由理想部署點(diǎn)形成的三維泰森圖如圖3所示,在空間內(nèi)部,晶胞體呈現(xiàn)規(guī)則的正十二面體,處于區(qū)域邊界的晶胞會(huì)被邊界分割呈現(xiàn)新的形狀。

        圖3 部署節(jié)點(diǎn)的三維泰森圖與覆蓋效果

        當(dāng)節(jié)點(diǎn)分配指派算法執(zhí)行后,由于指派節(jié)點(diǎn)水平方向上坐標(biāo)的偏差導(dǎo)致出現(xiàn)了不規(guī)則的晶胞體形狀,部分晶胞體頂點(diǎn)遠(yuǎn)離晶核以及其他節(jié)點(diǎn),則會(huì)出現(xiàn)覆蓋空洞。本文中覆蓋空洞的檢測(cè)基于三維泰森圖晶胞體頂點(diǎn)完成,考察其頂點(diǎn)是否被任一部署節(jié)點(diǎn)覆蓋,如果沒(méi)有,則記為空洞點(diǎn)。圖4給出了節(jié)點(diǎn)覆蓋球、泰森晶胞和覆蓋空洞點(diǎn)示意,圖中球體為節(jié)點(diǎn)覆蓋球,多面體為節(jié)點(diǎn)泰森晶胞體,晶胞上的頂點(diǎn)為覆蓋空洞點(diǎn)。

        圖4 節(jié)點(diǎn)覆蓋球、泰森晶胞和覆蓋空洞點(diǎn)示意

        3.2 覆蓋空洞修復(fù)

        要實(shí)現(xiàn)對(duì)覆蓋空洞的修復(fù),需要將冗余節(jié)點(diǎn)沉降到覆蓋空洞的位置。設(shè)節(jié)點(diǎn)指派后的冗余節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為M-N,令其等于K,則空洞點(diǎn)集H的聚類個(gè)數(shù)為K,聚類簇的質(zhì)心位置為冗余節(jié)點(diǎn)的沉降位置。由于空洞點(diǎn)集的密集程度與該區(qū)域空洞點(diǎn)的大小之間存在一定的相關(guān)性,即一般來(lái)說(shuō)空洞點(diǎn)密集的地方覆蓋空洞也較大。鑒于以上特征,冗余節(jié)點(diǎn)可以指派到覆蓋空洞點(diǎn)集的簇心位置,由于部署節(jié)點(diǎn)只能在初始部署位置的垂直方向沉降,因此,K個(gè)聚類簇的簇心只能是簇成員的z軸質(zhì)心。使用K-means聚類算法得到K個(gè)沉降坐標(biāo)的步驟如下:

        1)隨機(jī)賦予K個(gè)剩余節(jié)點(diǎn)一個(gè)z坐標(biāo),聯(lián)合其水平坐標(biāo),作為K個(gè)初始簇心;

        2)對(duì)所有的空洞點(diǎn)計(jì)算其到每個(gè)簇心的距離,并聚類到距離最近的簇心;

        3)計(jì)算K個(gè)簇的z軸質(zhì)心;

        4)迭代步驟(2)~步驟(3)直至每個(gè)簇中點(diǎn)集成員不再發(fā)生變化,算法結(jié)束。

        得到的K個(gè)簇的簇心位置即為冗余節(jié)點(diǎn)的沉降位置,冗余節(jié)點(diǎn)沉降后能夠盡量多地覆蓋空洞點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)覆蓋空洞的修復(fù)。

        4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

        4.1 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)置

        仿真實(shí)驗(yàn)基于MATLAB 7.10.0(2010a)實(shí)現(xiàn)。算法性能評(píng)估以網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和連通度為主要指標(biāo)。仿真數(shù)據(jù)采用20次以上實(shí)驗(yàn)計(jì)算所得的平均值,實(shí)驗(yàn)中所用參數(shù)為:網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域F為500 m×500 m×200 m,隨機(jī)部署節(jié)點(diǎn)數(shù)M為150~500,傳感器感知半徑Rs為50 m,傳感器通信半徑Rt為80~100 m,理想部署節(jié)點(diǎn)數(shù)N由式(1)計(jì)算。在仿真實(shí)驗(yàn)中,對(duì)比文獻(xiàn)[11]算法(基于2D-voronoi的節(jié)點(diǎn)深度調(diào)節(jié)算法,記為Voronoi)。本文提出的基于二分圖最佳指派的沉降算法記為BipGraph算法,指派后進(jìn)行覆蓋空洞修復(fù)的算法記為OptBipGraph算法。

        4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能分析

        圖5給出了節(jié)點(diǎn)的三維部署,其中左圖為3種算法的三維泰森圖,右圖為3種算法的節(jié)點(diǎn)三維覆蓋效果,從圖中部署節(jié)點(diǎn)的分布來(lái)看,本文提出的算法節(jié)點(diǎn)部署后分布更加均勻,節(jié)點(diǎn)空間覆蓋效率更高。

        圖5 傳感器節(jié)點(diǎn)三維部署

        圖6(a)給出了3種算法網(wǎng)絡(luò)覆蓋率性能(CovRatio)在不同部署節(jié)點(diǎn)數(shù)目(the number of nodes)下的變化情況??梢钥闯觯?種算法覆蓋率均隨部署節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加而增大,其中Voronoi算法性能最差。但隨著部署節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增多,當(dāng)M>380時(shí),Voronoi算法性能優(yōu)于BipGraph算法,這是因?yàn)锽ipGraph算法只部署了理想圖案位置個(gè)數(shù)的節(jié)點(diǎn),即只沉降部署了N個(gè)節(jié)點(diǎn),部分冗余節(jié)點(diǎn)并未參與網(wǎng)絡(luò)覆蓋,故最終其覆蓋率曲線趨于平緩。在幾種算法中,本文提出的OptBipGraph算法性能最好,覆蓋率相較于Voronoi算法提高達(dá)15 %。圖6(b)、圖6(c)比較了隨機(jī)部署策略(Random)、Voronoi,OptBipGraph 3種算法的網(wǎng)絡(luò)連通度(GaintTreRatio)性能。從圖(b)可以看出,網(wǎng)絡(luò)連通度隨部署節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加而增大,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于200時(shí),連通度均能達(dá)到95 %以上,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于400時(shí),連通度均能達(dá)到100 %。從圖6(c)可以看出,網(wǎng)絡(luò)連通度隨節(jié)點(diǎn)通信半徑的增加而增大,當(dāng)節(jié)點(diǎn)通信、感知半徑比Rt/Rs≥1.7時(shí),網(wǎng)絡(luò)連通度均能達(dá)到95 %以上。Rt/Rs≥2時(shí),網(wǎng)絡(luò)連通度均達(dá)到100 %??傮w上,幾種算法的網(wǎng)絡(luò)連通度性能差異并不大,相比較而言,Voronoi算法在網(wǎng)絡(luò)連通度性能方面略微優(yōu)于OptBipGraph算法,而Random隨機(jī)部署方法性能最差。

        圖6 CovRatio和GaintTreRatio性能比較

        5 結(jié) 論

        本文針對(duì)水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的覆蓋問(wèn)題,在對(duì)覆蓋區(qū)域進(jìn)行最優(yōu)化網(wǎng)格劃分的基礎(chǔ)上,得出三維空間無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)部署的理想坐標(biāo)點(diǎn),利用二分圖最佳指派算法,將水面大量隨機(jī)節(jié)點(diǎn)一對(duì)一的分配給理想部署點(diǎn),并將冗余節(jié)點(diǎn)用于覆蓋空洞的修復(fù),采用基于三維泰森多面體晶胞結(jié)構(gòu)的覆蓋空洞檢測(cè)算法和空洞點(diǎn)集聚類算法部署冗余節(jié)點(diǎn),以優(yōu)化水下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋。仿真結(jié)果表明:與已有的水下三維傳感器網(wǎng)絡(luò)部署算法相比,在保證網(wǎng)絡(luò)連通度性能相當(dāng)?shù)那闆r下,本文提出的算法明顯提升了傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率,性能提升達(dá)到15 %以上。

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