馬占營

(桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林 541004)

隨著近年來信息和無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)成為一個熱門話題。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是大數(shù)據(jù)的重要來源之一[1]。據(jù)統(tǒng)計，目前全球人口超過72億，其中上網(wǎng)人數(shù)超過20億。此外，根據(jù)麥肯錫(2013)的數(shù)據(jù)，有50億人在使用各種移動設(shè)備。如此多的人使用如此多的設(shè)備產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)還在以每年10倍的速度增長[2]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是21世紀(jì)最重要的技術(shù)之一，對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中大數(shù)據(jù)傳輸?shù)难芯吭絹碓绞艿街匾暋?/p>

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種由許多無線傳感器節(jié)點通過無線通信技術(shù)形成的自組織網(wǎng)絡(luò)，為數(shù)據(jù)實時采集、數(shù)據(jù)處理以及傳輸提供了便利。它具有部署快、自組織、愈合能力強(qiáng)等特點，被廣泛應(yīng)用在軍事、農(nóng)業(yè)、工業(yè)以及醫(yī)療健康等領(lǐng)域。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點被通過投放的方式散落在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)，節(jié)點間通過無線信道連接形成一個分布式的無中心的網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)由傳感器節(jié)點采集，由于單個傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)處理能力有限，采集到的數(shù)據(jù)需進(jìn)行分級上傳。先由傳感器節(jié)點將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到其所屬簇的簇首，然后簇首將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，通過多跳或直傳的方式發(fā)送至sink節(jié)點。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有如下3個特點：

1)無線傳感器體積小，制造成本低廉，其能量完全依靠其所攜帶的電池供給，導(dǎo)致傳感器節(jié)點能量有限。

2)一個傳感器節(jié)點一次感知的數(shù)據(jù)量有限，但目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部署了大量的傳感器節(jié)點，整個傳感器網(wǎng)絡(luò)中全部節(jié)點感知的數(shù)據(jù)總和非常大。

3)由于傳輸距離和感知數(shù)據(jù)量的不同，使得各個傳感器節(jié)點能量消耗不均勻。

多中繼協(xié)作通信技術(shù)能夠增加節(jié)點的吞吐量，使其更加高效地傳輸大數(shù)據(jù)，因此多中繼協(xié)作通信技術(shù)在傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)了人們感知世界的能力，但有限能量供給是其發(fā)展的最大限制，其中數(shù)據(jù)傳輸是無線傳感器節(jié)點能量消耗的主要因素[3]。一些重要的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)平臺已經(jīng)在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域得到了應(yīng)用。此外，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與其他網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(如RFID、云計算、M2M、認(rèn)知無線電、車載網(wǎng)絡(luò)和以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò))之間的協(xié)同，以及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與一些現(xiàn)有新興技術(shù)之間的協(xié)同，使得傳感器網(wǎng)絡(luò)的整體性能得到了大幅提高[4]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)的結(jié)合使無線傳感器的研究更具開放性。一種基于最大期望的可移動性匯聚節(jié)點數(shù)據(jù)收集算法的提出表明，利用可移動性的匯聚節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)收集能增加整個傳感器網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。該方法在數(shù)據(jù)進(jìn)行采集之前已經(jīng)確定了移動匯聚節(jié)點的軌跡和網(wǎng)絡(luò)中簇的劃分，通過得到的最優(yōu)簇數(shù)和最優(yōu)移動軌跡來最小化能量消耗，增大節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐掏铝縖5]。利用中繼技術(shù)對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究也有很多。在滿足二次用戶信噪比要求的前提下，獲得最小的中繼傳輸功率。這樣能更加有效地進(jìn)行中繼選擇，系統(tǒng)傳輸功率增加幅度較小[6]。通過分析在高信噪比和低信噪比條件下瑞利衰落信道上采用半雙工轉(zhuǎn)發(fā)方式的吞吐量，能得出最優(yōu)的功率分配方案[7]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)需要在有限的能量下滿足對大數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?，能量的有效利用成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵性指標(biāo)之一。采用節(jié)點作為中繼進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸能夠降低數(shù)據(jù)傳輸能量的消耗，且在相同能耗下可獲得較大的吞吐量。鑒于此，對傳感器網(wǎng)絡(luò)中中繼的功率分配設(shè)計了多中繼功率分配算法。

1 系統(tǒng)模型和問題描述

1.1 LEACH協(xié)議

本研究是在傳感器節(jié)點按照LEACH協(xié)議[8]分簇算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，LEACH協(xié)議思想是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點按照一定的概率輪流作為簇首，這樣能夠平衡各個節(jié)點的能量消耗。LEACH協(xié)議分為簇首選舉和穩(wěn)定2個階段。穩(wěn)定階段時間遠(yuǎn)大于簇首選舉時間。LEACH協(xié)議關(guān)鍵在簇首選舉過程。在簇首選舉階段每個節(jié)點都有相同的概率成為簇首。每個節(jié)點在0～1之間產(chǎn)生一個隨機(jī)數(shù)，若該數(shù)字不大于閾值T(n)，則該節(jié)點就當(dāng)選為簇首[9]。閾值T(n)的定義為：

(1)

其中：p為簇首在整個傳感器網(wǎng)絡(luò)中占的百分比；r為簇首選取的輪次；G為本輪還未當(dāng)選過簇首節(jié)點的集合。

1.2 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型

傳感器節(jié)點隨機(jī)分布在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)，節(jié)點傳感器具有一定電量和數(shù)據(jù)存儲能力。節(jié)點能控制自身的發(fā)射功率，并可感知自己位置。每個節(jié)點采集數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)傳至簇首，由簇首整合后發(fā)送至sink點。系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型

在網(wǎng)絡(luò)的一個簇內(nèi)，當(dāng)遠(yuǎn)端節(jié)點采集到數(shù)據(jù)，并與簇首進(jìn)行通信時，傳輸能耗非常大，而單中繼的最優(yōu)中繼選擇算法能夠提高節(jié)點與簇首通信性能[10]，但不能獲得多個中繼節(jié)點協(xié)作通信帶來的最大化增益。基于信道狀態(tài)信息(CSI)和節(jié)點剩余能量對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)簇內(nèi)多中繼選擇進(jìn)行了研究。簇內(nèi)的節(jié)點協(xié)作通信模型如圖2所示。

圖2 簇內(nèi)節(jié)點協(xié)作通信模型

簇內(nèi)節(jié)點的通信模型中，S為遠(yuǎn)端節(jié)點，D為簇首節(jié)點，R1、R2、R3……為可作為協(xié)作中繼節(jié)點，其中R1、R2為被選中作為中繼的節(jié)點，hi,s、hi,d為中繼兩跳的信道系數(shù)。假設(shè)S和D之間無直連鏈路，作為中繼的節(jié)點知道自身兩跳的信道系數(shù)和自身剩余電量。信道為瑞利信道，兩跳采用放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議[11]。

2 算法設(shè)計

多中繼協(xié)作能夠增加簇首節(jié)點的分集增益，平衡數(shù)據(jù)傳輸中能量的消耗進(jìn)而延長整個網(wǎng)絡(luò)的生存時長。顯然，中繼節(jié)點越多，節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸數(shù)量越大，中繼的能量消耗也會增加。本研究在單中繼選擇中增加1個中繼，中繼總發(fā)射功率相同的情況下設(shè)計了2種中繼選擇功率分配算法：1)基于最優(yōu)和次優(yōu)CSI的中繼選擇功率分配算法；2)基于節(jié)點剩余能量的中繼選擇功率分配算法。

2.1 基于最優(yōu)和次優(yōu)CSI的節(jié)點中繼選擇功率分配算法

設(shè)Hi,s=|hi,s|2,Hi,d=|hi,d|2,算法步驟為：

1)每個節(jié)點根據(jù)兩跳信道信息計算其信道函數(shù)[12]，將信道函數(shù)由大到小進(jìn)行排序。選擇第1和第2個節(jié)點作為中繼節(jié)點。

2)被選擇的2個中繼節(jié)點的發(fā)射功率和為定值P，設(shè)功率分配因子為α，最優(yōu)信道節(jié)點發(fā)射功率為Pr1=αP，則次優(yōu)節(jié)點發(fā)射功率為Pr2=(1-α)P。

數(shù)據(jù)傳輸采用放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議，當(dāng)使用最優(yōu)信道作為中繼時其信道容量為：

(2)

信道噪聲為加性高斯白噪聲，其均值為0、方差為N0。Ps為遠(yuǎn)端節(jié)點發(fā)射功率，P為中繼節(jié)點發(fā)射功率，Hi,s、Hi,d為兩跳的信道函數(shù)。

當(dāng)使最優(yōu)和次優(yōu)信道節(jié)點作為中繼時，其信道容量為：

2.2 基于最優(yōu)信道和最大剩余能量的節(jié)點中繼選擇功率分配算法

設(shè)簇內(nèi)每個節(jié)點剩余能量為Ei，該算法的具體步驟為：

1)每個節(jié)點根據(jù)兩跳信道信息計算其信道函數(shù)，選擇最優(yōu)節(jié)點作為一個中繼節(jié)點，根據(jù)剩余中節(jié)點的剩余能量Ei選擇出最大的節(jié)點作為另一個中繼。

2)2個節(jié)點發(fā)射功率總和為定值P，其中最優(yōu)信道節(jié)點發(fā)射功率為Pr1=αP，最大剩余能量節(jié)點發(fā)射功率為Pr2=(1-α)P。其信道容量為：

(4)

3 系統(tǒng)仿真及結(jié)果分析

本次節(jié)點共計10 000個，隨機(jī)分布在1 km×1 km的正方形區(qū)域內(nèi)。采用Matlab軟件進(jìn)行系統(tǒng)模型的仿真，具體參數(shù)設(shè)置如表1。

表1 系統(tǒng)仿真的參數(shù)設(shè)置

按照表1參數(shù)設(shè)置后，對單中繼方式和2種中繼方式協(xié)作通信的信道容量進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果如圖3。

圖3 2種多中繼方式與單中繼通信方式仿真圖

由圖3可知,α為0時2種多中繼通信方式信道容量均低于單中繼的通信方式，當(dāng)功率動態(tài)分配時2種通信方式的信道容量逐漸增大，達(dá)到最大值后開始降低；當(dāng)α值為1時3種通信方式的信道容量相同。α為0時最優(yōu)信道節(jié)點中繼的發(fā)射功率為0，2種通信方式分別只使用次優(yōu)信道節(jié)點和剩余能量最多的節(jié)點作為中繼；當(dāng)功率動態(tài)變化時最優(yōu)信道的發(fā)射功率逐漸增大，整個鏈路的信道容量受最優(yōu)信道中繼發(fā)射功率影響也逐漸增大。當(dāng)α為0.8時第1種算法信道容量達(dá)最大值。α繼續(xù)增大時由于次優(yōu)中繼功率的減小對整個鏈路的信道容量影響較大，信道容量由最大值開始減小。直到α為1時，最優(yōu)信道節(jié)點發(fā)射功率與最優(yōu)單中繼通信方式一樣，此時信道容量相同。當(dāng)α為0.9時第2種方法的信道容量達(dá)到最大，其變化和影響因素與第1種方法一樣。由于第1種方法的次優(yōu)信道狀態(tài)比第2種方法的信道狀態(tài)好，第1種方法的信道容量大于第2種方法。第2種方法的優(yōu)點是能夠更加有效地平衡簇內(nèi)各節(jié)點的能量消耗。

4 結(jié)束語

以多中繼的功率分配為切入點設(shè)計了以最優(yōu)、次優(yōu)信道2個節(jié)點作為中繼的功率分配算法和以最優(yōu)信道、最大剩余能量2個節(jié)點作為中繼的功率分配算法。2種算法不僅增大了節(jié)點間鏈路的傳輸速率，還使整個簇內(nèi)節(jié)點的能量消耗更加均衡，且實現(xiàn)簡單。仿真結(jié)果表明，在發(fā)射功率總和相同的情況下，進(jìn)行合適的功率分配后，這2種算法比最優(yōu)信道單中繼傳輸算法的吞吐量更大。