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        基于增強學(xué)習(xí)的非均勻分簇水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗研究

        2020-04-18 04:00:34侯睿何柳婷
        關(guān)鍵詞:能量消耗數(shù)據(jù)包路由

        侯睿,何柳婷

        (中南民族大學(xué) 計算機科學(xué)學(xué)院,武漢 430074)

        由于全世界海洋面積約占地球表面積的71%,并且在海洋當中蘊含著豐富的資源,近些年,水聲通信越來越成為了一個新的研究熱點.水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)(UASN, Underwater Acoustic Sensor Network)[1,2]是水下聲學(xué)通信技術(shù)結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN,Wireless Sensor Network)[3]所產(chǎn)生的一個新的研究方向.目前該技術(shù)廣泛應(yīng)用于海洋的定期監(jiān)測以及海洋數(shù)據(jù)采集等方面.但是,由于水下環(huán)境復(fù)雜多變,使得傳感器節(jié)點更換新的電池或者再次充電非常困難,因此如何降低UASN能量消耗,已經(jīng)成為該領(lǐng)域的熱點問題.目前針對UASN能耗優(yōu)化方面,已經(jīng)有不少關(guān)于聚類算法以及路由算法方面的研究.

        1 相關(guān)研究工作

        近些年,聚類算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中.文獻[4]提出了一種低能耗自適應(yīng)集群分層型協(xié)議(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy, LEACH),它是針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的第一個分簇路由算法,其采用隨機分簇策略和周期性簇頭輪換機制,將整個傳感器網(wǎng)絡(luò)分成若干個大小均等的簇,使得網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點能量消耗均衡,從而延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期.但是,由于簇頭的選擇是隨機的,這樣低能量的節(jié)點被選為簇頭,很容易造成節(jié)點的過早死亡.文獻[5]提出了一種能量高效的非均勻分簇算法(Energy-Efficient Unequal Clustering, EEUC).在EEUC算法中,每個節(jié)點先根據(jù)一個預(yù)先確定的門限,隨機確定自身能否成為備選簇頭.備選簇頭節(jié)點根據(jù)接收sink節(jié)點信號強度,選出不同范圍的簇,并在簇內(nèi)選擇能量最大的成為簇頭節(jié)點.該算法雖然在一定程度上延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期,但實際操作中比較困難,不利于實施.文獻[6]提出了一種能量平衡的不等層分簇(Energy-balanced Unequal Layering Clustering, EULC)路由算法,它根據(jù)節(jié)點的深度網(wǎng)絡(luò)被劃分為不同寬度的層,較淺的層的寬度比較深的層要小.并且通過根據(jù)節(jié)點與sink節(jié)點的距離來調(diào)整傳輸功率,從而緩解了“熱點”問題.“熱點”問題是指在網(wǎng)絡(luò)中,一些節(jié)點可能在數(shù)據(jù)傳輸中過多地消耗能量而導(dǎo)致過早死亡,從而使整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓,無法正常工作的問題.

        針對路由算法方面的研究,傳統(tǒng)的路由算法雖然能很好地提高網(wǎng)絡(luò)性能,但由于其處理多個約束的能力和較高的計算復(fù)雜度仍然受到限制.近年來,已有許多基于智能算法的路由方案被提出用于地面無線傳感器網(wǎng)絡(luò),但這些算法很少被應(yīng)用于UASN中.近幾年,增強學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究有了很大的發(fā)展.目前,已經(jīng)有一些針對單個節(jié)點的路徑優(yōu)化方案被提出,文獻[7]發(fā)現(xiàn)基于增強學(xué)習(xí)的路由優(yōu)化不僅要考慮到達目的地的跳數(shù),還要考慮流量阻塞的貢獻,考慮每個節(jié)點的隊列長度對延遲的影響,從而確定最佳路由路徑.文獻[8]提出了一種基于機器學(xué)習(xí)的高效壽命擴展水下傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)路由算法(Q-learning based Energy-efficient and Lifetime-extended Adaptive Routing, QELAR),該算法將Q學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于UASN的分布式路由算法中,以平衡傳感器節(jié)點之間的工作負載,降低網(wǎng)絡(luò)開銷,提高能源效率,延長網(wǎng)絡(luò)壽命.但是,目前基于增強學(xué)習(xí)的路由優(yōu)化算法主要運用于單個節(jié)點的路徑優(yōu)化上,用在集群之間的路徑優(yōu)化研究非常少.

        針對現(xiàn)有的水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類算法在簇的形成以及路由優(yōu)化方面的不足,本文設(shè)計了一種基于增強學(xué)習(xí)的能量消耗非均勻分簇算法(Energy-consumption of Unequal Clustering based on Reinforcement Learning, EUCRL).該算法首先根據(jù)水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)的深度和剩余能量把傳感器節(jié)點分成大小不同的簇.同時在數(shù)據(jù)傳輸階段利用增強學(xué)習(xí)和ε-greedy策略對簇間的傳輸路徑進行決策和學(xué)習(xí),選出全局最優(yōu)路徑.實驗結(jié)果表明本文方法可以有效減少數(shù)據(jù)傳輸所帶來的能量消耗.

        2 通信模型

        為了能夠準確模擬水下環(huán)境,首先需要對水聲通信進行建模,本文采用文獻中經(jīng)典的水聲通信模型[9],模型中的參數(shù)定義如下:

        發(fā)送節(jié)點的最低發(fā)送功率表示為:

        P=PtA,

        其中Pt為一個數(shù)據(jù)包被節(jié)點接收的正常功率,A為傳輸功率隨傳輸距離的衰減量,與傳輸距離、工作頻率以及數(shù)據(jù)的發(fā)送方式有關(guān),A可表示為:

        a=αddk,

        其中k為能量擴散因子,與信號傳播條件有關(guān)(在實際應(yīng)用中常取k=1.5),d是傳輸距離,衰減系數(shù)α=10a(f)/10,它由吸收損耗a(f)決定,與頻率有關(guān),a(f)表示為:

        其中f為節(jié)點的工作頻率.

        當傳輸距離為d時,節(jié)點發(fā)送長度為lbit的數(shù)據(jù)包的能耗為:

        ET(l,d)=lPtαddk.

        節(jié)點接收長度為lbit的數(shù)據(jù)包的能耗為:

        ER(l,d)=lPr,

        其中Pr為常數(shù).

        3 EUCRL路由算法

        3.1 計算節(jié)點的競爭半徑

        在聚類算法中,簇頭節(jié)點距離基站越近,需要轉(zhuǎn)發(fā)其他簇頭節(jié)點的數(shù)據(jù)就越多,能耗越大.為了平衡簇頭節(jié)點的能耗,本文使靠近基站的簇范圍更小,也就是在靠近基站的區(qū)域選舉更多的簇頭.因此引入競爭半徑Ri,它綜合考慮了節(jié)點的剩余能量、與基站之間的距離等因素,以控制簇頭節(jié)點的分布,其計算公式如下:

        式中dmax,dmin分別為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點距離基站的最大、最小距離,R0為預(yù)先設(shè)定的最大競爭半徑,Eavg為網(wǎng)絡(luò)中存活節(jié)點的平均剩余能量,λ,μ∈(0,1)是自適應(yīng)系數(shù).

        3.2 簇頭的選舉

        本文在選舉簇頭時,綜合考慮節(jié)點的剩余能量、節(jié)點到基站的距離以及節(jié)點度因素,選出綜合屬性值最高的節(jié)點為簇頭,具體計算公式如下:

        其中Eres為節(jié)點的剩余能量,Eint為節(jié)點的初始能量,Ni為節(jié)點度.

        3.3 簇間數(shù)據(jù)傳輸

        在本算法中,簇內(nèi)節(jié)點采用單跳的方式進行數(shù)據(jù)傳輸,簇間采用單跳和多跳結(jié)合的方式進行數(shù)據(jù)傳輸.在簇間數(shù)據(jù)傳輸中,使用增強學(xué)習(xí)中的Q學(xué)習(xí)方法對路由進行選擇,每個簇頭從候選中繼簇頭中選擇Q值最大的作為下一跳,以此不斷地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至基站.增強學(xué)習(xí)具體工作原理如圖1所示,每個傳感器節(jié)點相當于一個智能體Agent,當節(jié)點做出路由動作action后,環(huán)境將返回Agent一個獎勵值,發(fā)送方節(jié)點將會更新自己的狀態(tài).

        圖1 增強學(xué)習(xí)工作原理Fig.1 Working principle of reinforcement learning

        簇頭i的候選中繼節(jié)點集合定義如下:

        si-j={sj|d(sj,sink)

        其中d(si,sink),d(sj,sink)分別表示簇頭si,sj到基站的距離,若d(sj,sink)

        在路由選擇中,每個節(jié)點在做出動作后將被賦予一個Q值,其計算公式如下:

        Q(si,ai)=R(si,ai)+γmaxQ(si+1,ai+1).

        同時,因為水下環(huán)境復(fù)雜多變,拓撲結(jié)構(gòu)可能隨時間而不斷變化,本文通過根據(jù)如下Q值更新公式調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸路線:

        Q(si,ai)←Q(si,ai)+α[R(si,ai)+

        γmaxQ(si+1,ai+1)-Q(si,ai)],

        其中α為學(xué)習(xí)率,是一個權(quán)衡上一次學(xué)習(xí)結(jié)果和這一次學(xué)習(xí)結(jié)果的量,γ∈(0,1)為折損因子.

        在該算法中,定義了節(jié)點的獎勵函數(shù),其中節(jié)點間距離和鄰居節(jié)點剩余能量都被考慮用于適當?shù)穆酚蓻Q策中.獎勵函數(shù)R(si,ai)定義如下:

        (1)

        其中down(j)為鄰居節(jié)點j與sink節(jié)點間的距離,Eres(j)為鄰居節(jié)點j的剩余能量.

        在簇間數(shù)據(jù)傳輸中,簇頭節(jié)點首先利用增強Q學(xué)習(xí)算法從備選中繼簇頭中選擇Q值最大的節(jié)點為下一跳節(jié)點.除此之外,本文在增強學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上采用一種基于ε-greedy的策略.該策略的使用,使節(jié)點保持(1-ε)的概率直接選擇具有最大Q值的節(jié)點作為中繼節(jié)點,同時有ε的概率隨機選擇下一跳節(jié)點.這樣做的目的是:水下環(huán)境復(fù)雜多變,所以選擇的具有最大Q值的路徑在數(shù)據(jù)傳輸中不一定是全局最優(yōu)路徑.通過利用ε-greedy策略可以很好地平衡隨機和貪婪的比率,讓網(wǎng)絡(luò)跳出局部最優(yōu),實現(xiàn)真正意義上的全局最優(yōu),并加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度.

        基于增強學(xué)習(xí)的ε-greedy策略路由決策π(s)選擇定義如下:

        4 實驗與分析

        4.1 實驗配置

        為了驗證EUCRL算法的有效性,本文利用Matlab[10]構(gòu)建水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境,設(shè)定節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中隨機分布,sink節(jié)點為所有數(shù)據(jù)包傳輸?shù)哪康牡?實驗具體參數(shù)配置見表1.

        表1 仿真參數(shù)的配置Tab.1 Configuration of simulation parameters

        4.2 實驗結(jié)果與分析

        本文實驗分為兩部分.第一部分實驗,是對(1)式獎勵函數(shù)中的加權(quán)因子α,β對網(wǎng)絡(luò)性能的影響進行實驗,并分析加權(quán)因子α,β的設(shè)置對網(wǎng)絡(luò)中包的到達率以及能量消耗的影響.第二部分實驗是本文算法與LEACH,QELAR的對比實驗,通過實驗結(jié)果驗證本文算法的有效性.

        4.2.1α,β對網(wǎng)絡(luò)性能的影響

        圖2為加權(quán)因子α對網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包到達率以及能量消耗的影響.如圖所示,隨著α的增加,數(shù)據(jù)包的到達率逐漸增高.但是,由于選擇出的下一跳時沒有充分考慮節(jié)點的剩余能量,因此網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗越來越高.

        圖2 α對網(wǎng)絡(luò)性能的影響Fig.2 Effect of α on network performance

        如圖3所示,加權(quán)因子β反應(yīng)了節(jié)點剩余能量對于路由選擇的重要程度.隨著β的增加,節(jié)點逐漸傾向于選擇剩余能量較大的節(jié)點作為下一跳,而忽略了節(jié)點間距離這一約束條件,這樣將增加所選路徑不是最短路徑的可能.因此,根據(jù)實驗結(jié)果可以看出,隨著β的增加,節(jié)點的能量消耗逐漸變大,而數(shù)據(jù)包的到達率卻逐漸減小.

        圖3 β對網(wǎng)絡(luò)性能的影響Fig.3 Effect of β on network performance

        4.2.2 算法比較

        如圖4所示,通過對比LEACH,QELAR和EUCRL三種算法,可以看出本文所提出的能耗優(yōu)化EUCRL算法可以有效平衡水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量消耗,并延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期.

        圖4 網(wǎng)絡(luò)能耗情況對比Fig.4 Comparison of network energy consumption

        圖5為EUCRL,LEACH,QELAR三種算法基站接收節(jié)點數(shù)據(jù)包個數(shù)的對比情況.如圖所示,在節(jié)點未出現(xiàn)死亡之前,三種算法節(jié)點發(fā)送到基站的數(shù)據(jù)包數(shù)相同,但由于本文EUCRL算法使用非均勻分簇使得均衡能耗效果優(yōu)于其他兩種算法,并且節(jié)點死亡輪數(shù)晚于其他兩種算法, 所以由實驗結(jié)果可以看出本文所提出的EUCRL算法可以有效提高網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的接收率.

        圖5 sink節(jié)點接收數(shù)據(jù)量情況對比Fig.5 Comparison of the amount of data received by sink node

        5 結(jié)語

        本文針對水下通信提出了一種基于增強學(xué)習(xí)的非均勻分簇的水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗優(yōu)化算法.該方法通過對水下傳感器進行非均勻分簇,使簇頭分布更加合理,有效平衡了水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量消耗;同時,通過利用增強學(xué)習(xí)和ε-greedy策略對簇間路徑的學(xué)習(xí)及預(yù)測,顯著降低了數(shù)據(jù)傳輸路徑的復(fù)雜度,減少了數(shù)據(jù)傳輸時的能量消耗,延長了網(wǎng)絡(luò)壽命.

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