馬勇贊，方躍春，張玲玉

優(yōu)化Sink速度的最大化WSNs數(shù)據(jù)收集算法研究

馬勇贊，方躍春，張玲玉

（長沙民政職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子信息工程學(xué)院，長沙 410004）

可靠高效的數(shù)據(jù)收集是無線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSNs）應(yīng)用中的關(guān)鍵問題。由于信宿的移動(dòng)，平衡了傳感節(jié)點(diǎn)間的負(fù)擔(dān)，可延長網(wǎng)絡(luò)壽命。因此，基于移動(dòng)信宿（Sink）的數(shù)據(jù)收集的研究受到研究者的廣泛關(guān)注，為此，提出優(yōu)化Sink速度的最大化WSNs數(shù)據(jù)收集算法（MDG-SC）。MDG-SC算法通過優(yōu)化Sink的移動(dòng)，降低數(shù)據(jù)時(shí)延。具體而言，在給定時(shí)限內(nèi)，Sink沿著固定路徑移動(dòng)，MDG-SC算法優(yōu)化Sink的移動(dòng)速度，進(jìn)而最大化數(shù)據(jù)收集量。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，MDG-SC算法能夠有效地收集數(shù)據(jù)同時(shí)；收集的數(shù)據(jù)量取決于傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)和數(shù)據(jù)收集時(shí)間。

無線傳感網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)收集；移動(dòng)信宿；時(shí)延；速度優(yōu)化

0 引言

無線傳感網(wǎng)絡(luò)（wireless sensor networks, WSNs）已在各類應(yīng)用中廣泛使用，如森林火災(zāi)檢測、戰(zhàn)場偵察、入侵檢測、目標(biāo)跟蹤以及健康康復(fù)[1]。在WSNs中，傳感節(jié)點(diǎn)感測環(huán)境數(shù)據(jù)，將感測數(shù)據(jù)傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)，通常將匯聚節(jié)點(diǎn)也稱為信宿（Sink）。換而言之，信宿收集傳感節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。然后，由信宿處理數(shù)據(jù)，并以互聯(lián)網(wǎng)（Internet）、衛(wèi)星等通信方式將數(shù)據(jù)傳輸至遠(yuǎn)端的終端用戶[2]，如數(shù)據(jù)庫、電腦、手機(jī)客戶端，如圖1所示。

數(shù)據(jù)收集是無線傳感網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的重要階段。為了最大化數(shù)據(jù)收集量，常采用信宿移動(dòng)策略。然而，由于移動(dòng)信宿的移動(dòng)速度較慢，采用移動(dòng)信宿會(huì)增加數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。因此，優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延是基于信宿移動(dòng)策略的關(guān)鍵[3]。例如，基于WSNs的康復(fù)監(jiān)測、森林防火監(jiān)測應(yīng)用，均要求低的數(shù)據(jù)收集時(shí)延[4]。因此，在收集數(shù)據(jù)時(shí)，需要最小化數(shù)據(jù)收集時(shí)延或降低數(shù)據(jù)收集時(shí)延。

圖1 WSNs的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

而優(yōu)化、并安排移動(dòng)信宿移動(dòng)路徑是降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延的有效方式[5]。但是，優(yōu)化移動(dòng)路徑是非常復(fù)雜的。特別是，當(dāng)移動(dòng)路徑涉及到空間域和時(shí)域，優(yōu)化路徑更為復(fù)雜。在空間域，需控制移動(dòng)信宿路徑；而在時(shí)域，需控制信宿移動(dòng)速度。本文的研究思路就是通過控制信宿的移動(dòng)速度，進(jìn)而在給定時(shí)限條件內(nèi)最大化數(shù)據(jù)收集量。

文獻(xiàn)[6-10]研究了基于限定路徑條件下，移動(dòng)信宿的移動(dòng)路徑問題。但是，規(guī)劃移動(dòng)路徑是非常復(fù)雜，且在不同的應(yīng)用環(huán)境下，信宿移動(dòng)速度并不相同。為此，本文考慮固定的移動(dòng)路徑，但移動(dòng)信宿沿著路徑的移動(dòng)速度是變化。

為此，本文提出優(yōu)化Sink速度的最大化WSNs數(shù)據(jù)收集算法（maximum data gathering -based on speed control of mobile sink, MDG-SC）。MDG-SC算法是基于固定的移動(dòng)路徑, 優(yōu)化移動(dòng)信宿，進(jìn)而最大化數(shù)據(jù)收集量。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，提出的MDG-SC算法能在限定時(shí)間內(nèi)，有效地收集數(shù)據(jù)。

1 系統(tǒng)模型

圖2 網(wǎng)絡(luò)模型

此外，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置是已知的，且固定的。移動(dòng)信宿（mobile sink, MS）不受能量和容量限制[7]。MS沿著固定路徑的最大移動(dòng)速度為。

因此，本文的研究工作在于：在時(shí)限內(nèi)，MDG-SC算法通過優(yōu)化MS移動(dòng)速度，收集更多數(shù)據(jù)。

2 MDG-SC算法

2.1 概述

圖3顯示了一些速度方案。顯示了SP1、SP2、SP3 3類不同速度，每1類速度的設(shè)置目的就是最大化數(shù)據(jù)收集量。SP1表示MS的位置只由單個(gè)子信宿覆蓋時(shí)的移動(dòng)速度；SP2表示MS的位置只由多個(gè)子信宿覆蓋時(shí)的移動(dòng)速度；SP3表示MS的位置未被子信宿覆蓋時(shí)的移動(dòng)速度。

圖3 移動(dòng)信宿的移動(dòng)速度方案示例

首先，先引入2個(gè)變量：割線和子信宿數(shù)據(jù)速率。

圖4 割線示意圖

2.2 移動(dòng)速度方案

接下來，分析當(dāng)滿足上述3個(gè)條件時(shí)，如何更新MS的移動(dòng)速度。

圖5 MS移動(dòng)速度更新示例

3 性能仿真

3.1 仿真環(huán)境

表1 仿真參數(shù)

3.2 數(shù)據(jù)分析

首先分析移動(dòng)信宿在不同時(shí)限條件下，所收集的數(shù)據(jù)量，如圖6所示。

圖6 移動(dòng)信宿所收集的數(shù)據(jù)量

從圖6可知，節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加有利于移動(dòng)信宿MS所收集的數(shù)據(jù)量。例如，在時(shí)限=120 s時(shí)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為50時(shí)，收集的數(shù)據(jù)量約2000 kbit，而當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為300時(shí)，所收集的數(shù)據(jù)量達(dá)到約7500 kbit。此外，時(shí)限的提高，也增加了移動(dòng)信宿MS所收集的數(shù)據(jù)量。這些數(shù)據(jù)表明，MDG-SC算法能夠有效地收集數(shù)據(jù)。

圖7顯示了節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)移動(dòng)信宿MS的平均移動(dòng)速度的影響。從圖7可知，節(jié)點(diǎn)數(shù)和時(shí)限的變化，對(duì)信宿移動(dòng)速度影響并不大。但是，節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，降低了信宿的平均移動(dòng)速度。原因在于：節(jié)點(diǎn)數(shù)越多，子信宿所需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量也就越大，這就降低了移動(dòng)信宿的平均移動(dòng)速度。

圖7 移動(dòng)信宿MS的平均移動(dòng)速度

圖8 移動(dòng)距離

最后，分析移動(dòng)信宿所移動(dòng)的距離，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖8所示。從圖8可知，節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加降低了移動(dòng)距離，原因在于：節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，降低了MS的平均移動(dòng)速度，相應(yīng)地，單位時(shí)間內(nèi)所移動(dòng)的距離就下降。此外，時(shí)限的增加，加大了移動(dòng)信宿MS的移動(dòng)距離，原因很簡單：MS的移動(dòng)時(shí)間增長，總的移動(dòng)距離肯定增加。

4 結(jié)束語

針對(duì)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集問題，提出Sink速度控制的最大化WSNs數(shù)據(jù)收集算法MDG-SC算法。MDG-SC算法是基于固定的移動(dòng)路徑，通過優(yōu)化移動(dòng)速度，最大化數(shù)據(jù)收集量。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了MDG-SC算法的數(shù)據(jù)收集性能。后期，將規(guī)劃Sink的移動(dòng)路徑作為研究內(nèi)容，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)以最小的能耗成本，最大化數(shù)據(jù)收集量的目的。

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[3]屈應(yīng)照, 胡曉輝, 宗永勝, 等. WSN中一種基于數(shù)據(jù)融合的Mobile Agent 路徑規(guī)劃方法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào), 2016, 29(7): 1032-1042.

[4]張策, 張霞, 李鷗. 不可靠鏈路下基于壓縮感知的WSN數(shù)據(jù)收集算法[J]. 通信學(xué)報(bào), 2016, 37(9): 131-142.

[5]張希偉, 陳貴海. 基于SDMA應(yīng)用的移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2012, 49(3): 541-549.

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Research on optimizing sink speed control to maximize WSNs data collection algorithm

MA Yongzan, FANG Yuechun, ZHANG Lingyu

（Changsha Social Work College, School of Electronics, Changsha 410004, China）

Reliable and efficient data collection is a key issue in wireless sensor network (WSNs) applications. Due to the movement of the sink, the burden between the sensing nodes is balanced and the network life can be extended. Therefore, research on data collection based on mobile sink (Sink) has attracted wide attention of researchers. To this end, a maximum WSNs data collection algorithm (MDG-SC) for optimizing the speed of Sink is proposed. The MDG-SC algorithm reduces data latency by optimizing the movement of the sink. Specifically, within a given time limit, the Sink moves along a fixed path, and the MDG-SC algorithm optimizes the moving speed of the Sink, thereby maximizing data collection. Experimental data shows that the MDG-SC algorithm can effectively collect data. In addition, experimental data shows that the amount of data collected depends on the number of sensor nodes and data collection time.

Wireless Sensor Networks; Data Gathering; Mobile Sink; Delay; Speed Control

TPT393

A

2095-4999(2020)02-0106-005

馬勇贊，方躍春，張玲玉. 優(yōu)化Sink速度的最大化WSNs數(shù)據(jù)收集算法研究[J].導(dǎo)航定位學(xué)報(bào), 2020, 8(2): 106-110.（MA Yongzan, FANG Yuechun, ZHANG Lingyu. Research on optimizing sink speed control to maximize WSNs data collection algorithm[J]. Journal of Navigation and Positioning, 2020, 8(2): 106-110.）

10.16547/j.cnki.10-1096.20200218.

2019-07-23

馬勇贊（1977—），男（回族），湖南隆回人，碩士，副教授，研究方向?yàn)殡娐放c系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、無線傳感技術(shù)。

方躍春（1964—），男，湖南長沙人，本科，副教授，研究方向?yàn)殡娮蛹夹g(shù)，物聯(lián)網(wǎng)。