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        無線傳感網(wǎng)絡(luò)中機會性的組播路由

        2019-04-01 13:11:40
        計算機應(yīng)用與軟件 2019年2期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)包時延路由

        聶 燕 柳

        (鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學院 河南 新鄭 451100)

        0 引 言

        傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)收集的無線傳感網(wǎng)絡(luò)WSNs[1-2]能夠支持多對一(Many-to-one)的流量模型。多個源節(jié)點向單個目的節(jié)點(信宿)傳輸數(shù)據(jù),如以信宿為根的數(shù)據(jù)收集樹。而一些數(shù)據(jù)收集協(xié)議也支持沿著根向葉的數(shù)據(jù)傳輸,即形成一對多(One-to-Many)流量模型。此外,一些數(shù)據(jù)收集協(xié)議具有一定擴展性,對它們進行修剪,它們也能支持多個源節(jié)點向潛在多目的節(jié)點中任意一個節(jié)點傳輸數(shù)據(jù),即多對任意(Many-to-any)節(jié)點。

        然而,目前缺乏多對多(Many-to-Many)的數(shù)據(jù)收集協(xié)議,即組播協(xié)議[3]。設(shè)計有效的組播協(xié)議的挑戰(zhàn)之一:WSNs中無線電常采用值日周期DC(Duty-Cycled)策略,即周期性或事件觸發(fā)型地關(guān)掉、開啟無線電,進而保存節(jié)點能量。但當一個節(jié)點要接收數(shù)據(jù)包時,發(fā)送節(jié)點的無線電和接收節(jié)點的無線電都必須開啟。因此,如何給發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點安排一個短暫的同時開啟無線電的時間成為WSNs的關(guān)鍵[4]。發(fā)送節(jié)點等待接收節(jié)點開啟無線電的時間越長,發(fā)送節(jié)點所消耗的能量也就越多。若發(fā)送節(jié)點需要等待多個接收節(jié)點,如組播,則發(fā)送節(jié)點將消耗更多能量,這些因素加劇了設(shè)計組播協(xié)議的難度。而機會模型能夠有效地提高數(shù)據(jù)收集的能效、時延和可靠性。機會模型允許節(jié)點依據(jù)網(wǎng)絡(luò)條件和事件動態(tài)選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點,這就增加了發(fā)送節(jié)點在選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的空間。

        若采用單一轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點,發(fā)送節(jié)點需等待預選的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點喚醒,這必然增加時延和能耗。而相比于單一轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點,構(gòu)建轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集(多個轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點),可以有效地降低轉(zhuǎn)發(fā)時延。一旦構(gòu)建了轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集,發(fā)送節(jié)點能夠機會性將數(shù)據(jù)傳輸轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集內(nèi)第一個喚醒的節(jié)點。一方面,降低了轉(zhuǎn)發(fā)時延,另一方面,也增加鏈路的強健性,提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性,降低能耗。

        為此,本文提出基于機會性組播路由OMR(Opportunistic Multicasting routing)。OMR路由考慮多個目的節(jié)點,先構(gòu)建轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集,再從轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集內(nèi)選擇一個轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點,通過此轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點向目的節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)包復本,直到所有目的節(jié)點均接收到數(shù)據(jù)包。仿真結(jié)果表明,提出的OMR路由能夠有效地提高能效,并降低傳輸時延。

        1 OMR路由

        OMR路由是基于DC的異步MAC協(xié)議。每個節(jié)點周期地廣播beacon包,節(jié)點通過交互beacon包,獲取鄰居節(jié)點信息。在廣播beacon間隔TF內(nèi),所有的潛在轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點進入休眠狀態(tài)[6],休眠時間從[0.5TW,1.5TW]中內(nèi)隨機選擇,其中TW由網(wǎng)絡(luò)設(shè)定的喚醒間隔,即節(jié)點的期望休眠時間。

        OMR模型主要由轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集的構(gòu)建FSS(Forwarder set selection)、目的節(jié)點代表的委派DD(Destination Delegation)兩個階段構(gòu)成。在FSS階段,源節(jié)點決定哪些鄰居節(jié)點可以作為數(shù)據(jù)包的下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。當構(gòu)建轉(zhuǎn)發(fā)集后,發(fā)送節(jié)點再從轉(zhuǎn)發(fā)集中選擇一個能向目的節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)包的節(jié)點作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點,這個過程稱為DD階段。

        1.1 FSS階段

        所謂組播,就是數(shù)據(jù)包有多個目的節(jié)點,這樣的數(shù)據(jù)包稱為組播數(shù)據(jù)包。假定數(shù)據(jù)包的目的地址集為D,發(fā)送節(jié)點必須決定哪些鄰居節(jié)點能夠轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包(成為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點)。

        節(jié)點覆蓋:若一個轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點能夠向目的節(jié)點d∈D傳遞數(shù)據(jù)包,則說明該轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點能夠覆蓋d。對于任意一個組播數(shù)據(jù)包,要求組播轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點能夠覆蓋所有目的節(jié)點d∈D。轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集內(nèi)至少有一個節(jié)點覆蓋每個目的節(jié)點。

        盡管最初將鄰居節(jié)點作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點,但后期須從這些鄰居節(jié)點選擇一些合適的節(jié)點作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。為此,本文引用兩個簡單的啟發(fā)式算法構(gòu)建轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。這兩個算法僅依據(jù)路由梯度內(nèi)的信息選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。

        接下來以圖1為例,分析這兩個算法的具體的實施過程。

        (a) 以節(jié)點5為目的節(jié)點的梯度 (b) 以節(jié)點6為目的節(jié)點梯度 圖1 構(gòu)建轉(zhuǎn)發(fā)集示例

        如圖1所示,假定數(shù)據(jù)包的目的節(jié)點集D={5,6}。圖1(a)、(b)分別顯示以節(jié)點5、6為目的節(jié)點的梯度。接下來,以構(gòu)建節(jié)點1的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集為例,說明Union算法和MCS算法構(gòu)建轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集的過程。

        表1 以Union算法構(gòu)建轉(zhuǎn)發(fā)集

        表2 以MCS算法構(gòu)建轉(zhuǎn)發(fā)集

        1.2 DD階段

        接下來,進行目的節(jié)點代表的委派工作。所謂目的節(jié)點代表就是將部分目的節(jié)點作為節(jié)點j的目的節(jié)點[7]。假定指定給節(jié)點j的目的節(jié)點集為Dj。對于任意一個目的節(jié)點d∈D,如果滿足下式,則將節(jié)點d加入Dj。

        (1)

        圖2 構(gòu)建DD階段示例

        1.3 OMR路由流程

        隨后,等待Dj內(nèi)的目的節(jié)點喚醒。一旦Dj內(nèi)有目的節(jié)點喚醒(假定節(jié)點d),節(jié)點j將就數(shù)據(jù)包傳輸至d,并將d從Dj中刪除。再判斷Dj是否為空,若為空,則結(jié)束。否則,再等待Dj的其余節(jié)點喚醒,重復上述過程,直到Dj為空。整個路由流程如圖3所示。

        圖3 OMR算法流程圖

        節(jié)點3等待目的節(jié)點喚醒,一旦有喚醒,就將數(shù)據(jù)包傳輸至喚醒它的目的節(jié)點[8]。如圖4(c)所示,目的節(jié)點6先喚醒。隨后,再等待目的節(jié)點5喚醒,一旦喚醒,就將數(shù)據(jù)包傳輸至節(jié)點5,如圖4(d)所示。

        (a) 初始狀態(tài)(b) 將復本傳輸至節(jié)點3

        (c) 節(jié)點3將復本傳輸至節(jié)點6

        (d) 節(jié)點3將數(shù)據(jù)包傳輸至節(jié)點5圖4 OMR路由示例

        2 性能仿真

        2.1 仿真環(huán)境

        利用MATLAB軟件建立仿真平臺。引用文獻[9]的RI-MAC機會模型作為仿真模型的鏈路層。仿真參數(shù)如表3所示。

        表3 仿真參數(shù)

        系統(tǒng)中總共部署K個源節(jié)點,優(yōu)先在區(qū)域的四個角部署4個節(jié)點,并在區(qū)域中心部署一個節(jié)點。剩余的源節(jié)點隨機部署于區(qū)域內(nèi)。M個目的節(jié)點也隨機部署于仿真區(qū)域內(nèi)。在每個拓撲環(huán)境下,每個源節(jié)點以特定間隔產(chǎn)生100個數(shù)據(jù)包。以下的實驗數(shù)據(jù)是基于50個拓撲結(jié)構(gòu)下所獲取的實驗數(shù)據(jù)的平均值。

        為了更好地分析OMR路由性能,選擇文獻[10]的DownTree-Opp和文獻[11]的FROMS進行比較,并分析它們的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包所消耗能量(轉(zhuǎn)發(fā)能耗)、傳輸時延和數(shù)據(jù)包復本數(shù)。其中轉(zhuǎn)發(fā)能耗表示TX/RX因?qū)嵤┙M播方案,額外消耗能量的單位為單元(Units),它表示無線電開啟一毫秒所消耗的能量。而傳輸時延表示從源節(jié)點將數(shù)據(jù)包傳輸至所有組播的目的節(jié)點所消耗的時間。數(shù)據(jù)包復本數(shù)是指數(shù)據(jù)包的分裂次數(shù),次數(shù)越低,性能越好。

        2.2 數(shù)據(jù)分析

        2.2.1 目的節(jié)點數(shù)對算法性能的影響

        首先分析目的節(jié)點數(shù)對路由性能的影響,本次實驗參數(shù):100個傳感節(jié)點、5個源節(jié)點,目的節(jié)點數(shù)從1變化至10,步長為1。仿真數(shù)據(jù)如圖5-圖7所示。

        圖5顯示了三個協(xié)議的轉(zhuǎn)發(fā)能耗隨目的節(jié)點數(shù)的變化情況。由圖5可知,三個協(xié)議的轉(zhuǎn)發(fā)能耗隨目的節(jié)點數(shù)增加呈增長趨勢。這正是所預期的,目的節(jié)點數(shù)越多,轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包數(shù)次數(shù)也越多,所消耗的轉(zhuǎn)發(fā)能量也越多。相比于DownTree-Opp和FROMS協(xié)議,提出的OMR路由的轉(zhuǎn)發(fā)能耗最低。

        圖5 轉(zhuǎn)發(fā)能耗

        圖6顯示了三個協(xié)議的傳輸時延。由圖6可知,目的節(jié)點數(shù)的增加,傳輸時延也增加。原因在于:目的節(jié)點數(shù)越多,離源節(jié)點距離遠的概率也就越大,就增加了傳輸時延。此外,F(xiàn)ROMS協(xié)議的傳輸時延性能最差,這主要是因為FROMS是依據(jù)最優(yōu)結(jié)構(gòu)樹傳輸數(shù)據(jù)包,因此,發(fā)送節(jié)點必須等待特定的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點喚醒,這增加了傳輸時延。

        圖6 傳輸時延

        圖7顯示了三個協(xié)議的消息復本數(shù)。由圖7可知,OMR路由的復本數(shù)遠低于DownTree-Opp協(xié)議,但它的復本數(shù)高于FROMS協(xié)議。這說明了OMR算法是通過高的復本數(shù)換取低能耗、低時延。

        圖7 消息復本數(shù)

        2.2.2 傳感節(jié)點數(shù)對算法性能的影響

        本次實驗分析傳感節(jié)點數(shù)性能的影響,實驗參數(shù)如下:傳感節(jié)點數(shù)從50至200變化,步長為50;源節(jié)點數(shù)為5,目的節(jié)點為10。

        先分析節(jié)點數(shù)對轉(zhuǎn)發(fā)能耗的影響。由圖8可知,提出OMR路由的轉(zhuǎn)發(fā)能耗性能優(yōu)于DownTree-Opp和FROMS路由。并且,OMR路由的轉(zhuǎn)發(fā)能耗隨節(jié)點數(shù)的增加而下降,原因在于:節(jié)點數(shù)越多,轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集內(nèi)節(jié)點數(shù)也越多,可選擇的下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的概率就越大。

        圖8 轉(zhuǎn)發(fā)能耗

        圖9的傳輸時延數(shù)據(jù)也再次證實了OMR路由的性能。由圖9可知,相比于FROMS和DownTree-Opp路由,OMR路由的傳輸時延得到有效的控制。例如,當傳感節(jié)點數(shù)為200時,OMR算法的傳輸時延約790 ms,而FROMS路由、DownTree-Opp路由的傳輸時延分別達到2 200 ms、1 200 ms。

        圖9 傳輸時延

        最后,分析了三個協(xié)議的消息復本數(shù)。由圖10可知,OMR路由的消息復本數(shù)仍介于DownTree-Opp和FROMS路由性能之間。DownTree-Opp路由的消息復本數(shù)最高,原因在于:數(shù)據(jù)包是依據(jù)DownTree協(xié)議傳輸,這就存在樹葉重疊,導致了更多的數(shù)據(jù)包復本數(shù)。

        圖10 消息復本數(shù)

        2.2.3 源節(jié)點數(shù)對算法性能的影響

        本次實驗分析源節(jié)點數(shù)對算法性能的影響。實驗參數(shù):傳感節(jié)點數(shù)為200,目的節(jié)點數(shù)為30,源節(jié)數(shù)分別為5、7、9和10。

        圖11顯示了三個協(xié)議的平均能耗,由圖11可知,平均能耗源節(jié)點數(shù)增加呈增長趨勢。原因在于:源節(jié)點數(shù)越多,所發(fā)送的數(shù)據(jù)包越多,消耗的能量肯定越多。對比圖8不難發(fā)現(xiàn),目的節(jié)點數(shù)和源節(jié)點數(shù)的增加,消耗了更多能量。這主要因為:目的節(jié)點數(shù)越多,數(shù)據(jù)包傳輸?shù)拇螖?shù)也就越多。

        圖11 轉(zhuǎn)發(fā)能耗

        圖12顯示了OMR、FROMS和DownTree-Opp協(xié)議的消息復本數(shù)。結(jié)合圖10和圖7的數(shù)據(jù),不難發(fā)現(xiàn),目的節(jié)點數(shù)和源節(jié)點數(shù)的增加,快速地增加了消息復本數(shù)。這符合期望:目的節(jié)點越多數(shù),源節(jié)點需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包數(shù)就越多,每條消息的復本數(shù)就越多。

        圖12 消息復本數(shù)

        3 結(jié) 語

        針對基于DC的WSNs,提出機會性組播路由OMR,使其具備可擴展、高能效和高可靠性。OMR路由給每個給定的發(fā)送節(jié)點,通過簡單的啟發(fā)式算法構(gòu)建轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集,一旦轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集內(nèi)的節(jié)點喚醒,就將消息復本傳輸至此節(jié)點,再由此節(jié)點傳輸至目的節(jié)點。仿真數(shù)據(jù)表明,提出的OMR具有低能耗和低時延性能。

        深度分析OMR路由的開銷,并降低網(wǎng)絡(luò)維持成本,將是后期研究工作的方向。

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