劉 琛

（江蘇警官學院，江蘇 南京 210031）

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡[1-3]（Wireless Sensor Network, WSN）是一種由大量傳感器節(jié)點以自組織和多跳方式構(gòu)成的無線網(wǎng)絡。由于無需固定的通信設施，無線傳感器網(wǎng)絡靈活性高，在氣象監(jiān)測、搶險救災、目標跟蹤等領域具有重要的應用價值[4-6]。

網(wǎng)絡監(jiān)測質(zhì)量很大程度上取決于傳感器節(jié)點的部署[7-9]。一個良好的節(jié)點部署方案可以減少網(wǎng)絡形成的時間，提高目標區(qū)域的覆蓋率，并延長網(wǎng)絡生存時間。按照傳感器節(jié)點是否可以移動，無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點部署方案可以分為靜態(tài)部署和動態(tài)部署兩類。其中，靜態(tài)部署又包括確定性部署和隨機性部署。確定性部署通常應用于環(huán)境已知、比較安全或網(wǎng)絡狀態(tài)相對穩(wěn)定的區(qū)域，部署規(guī)模一般較小。而隨機部署常應用于環(huán)境惡劣或人工無法到達的監(jiān)控環(huán)境中，如戰(zhàn)爭、洪水、森林火險等災害監(jiān)測，部署規(guī)模較大?？紤]到成本及網(wǎng)絡通信等因素，動態(tài)部署通過對移動節(jié)點位置實施優(yōu)化，能夠在有限的節(jié)點數(shù)量下實現(xiàn)較高的網(wǎng)絡覆蓋率，具有十分重要的理論意義與實用價值。本文提出了一種基于虛擬力算法的無線傳感器網(wǎng)絡動態(tài)部署方案，該方案采用布爾探測模型，考慮2種典型的虛擬力，并根據(jù)節(jié)點密度預先調(diào)整距離閾值。仿真實驗表明，與隨機部署相比，本方案可以有效提高監(jiān)測區(qū)域的覆蓋率，減少覆蓋空洞與覆蓋冗余，具有良好的部署性能。

1 基于虛擬力算法的節(jié)點部署方案

虛擬力算法將傳感器節(jié)點看成電勢場中的粒子，節(jié)點與節(jié)點、節(jié)點與覆蓋區(qū)域之間存在虛擬的電場力作用，受力方向由預先設置的距離閾值決定。傳感器節(jié)點在虛擬力的作用下不斷調(diào)整位置信息，直到滿足網(wǎng)絡覆蓋率的要求。文獻[10]中的虛擬力模型考慮了3種虛擬力，分別是覆蓋區(qū)域與節(jié)點的吸引力、節(jié)點與節(jié)點的吸引力以及節(jié)點與節(jié)點之間的排斥力。由于節(jié)點之間既包含吸引力又包含排斥力，因此該算法容易產(chǎn)生局部節(jié)點過于密集的問題。為解決上述問題，本文只考慮被監(jiān)測區(qū)域?qū)?jié)點的吸引力以及節(jié)點之間的排斥力。首先，當被監(jiān)測區(qū)域未被節(jié)點覆蓋時，區(qū)域?qū)εR近節(jié)點的吸引力占主導作用，使節(jié)點盡快向未被覆蓋的區(qū)域移動，減少覆蓋空洞。其次，對于已被多個臨近節(jié)點同時覆蓋的區(qū)域，節(jié)點間的排斥力占主導作用，通過移動距離過近的節(jié)點來減少覆蓋冗余。

1.1 布爾感知模型

本文選用布爾感知模型實現(xiàn)相關功能，即傳感器節(jié)點以自身坐標為圓心，以感知半徑為半徑構(gòu)成其感知范圍。感知范圍內(nèi)的區(qū)域認為被有效覆蓋，感知范圍外的區(qū)域認為未被覆蓋。被監(jiān)測區(qū)域的覆蓋率可以表示為傳感器節(jié)點已覆蓋區(qū)域的面積As與監(jiān)測區(qū)域總面積A的比值，定義為q=As/A。

1.2 虛擬力模型

被監(jiān)測區(qū)域未被節(jié)點覆蓋時，區(qū)域?qū)εR近節(jié)點的吸引力占主導作用。這一虛擬力使節(jié)點盡快向未被覆蓋的區(qū)域移動，從而減少覆蓋空洞。被監(jiān)測區(qū)域?qū)鞲衅鞴?jié)點的吸引力可以由公式（1）表示：

式中：ωa為吸引力系數(shù)，表征被監(jiān)測區(qū)域的重要程度，對于處處均勻的被監(jiān)測區(qū)域，ωa為常數(shù)；dki為被監(jiān)測區(qū)域標識點K(xk, yk)與節(jié)點Si(xsi, ysi)的距離；Rc與Rs分別為傳感器節(jié)點的通信半徑與感知半徑。根據(jù)連通性原理，通信半徑與感知半徑滿足Rc≥2Rs。Rs＜dki表示被監(jiān)測區(qū)域標識點處于節(jié)點Si的感知范圍外，此時需要移動節(jié)點實現(xiàn)覆蓋。dki≤Rc表示對于被監(jiān)測區(qū)域標識點而言，只有處于通信半徑范圍內(nèi)的傳感器節(jié)點才會受到標識點的吸引力。這樣的設定可以保證被監(jiān)測區(qū)域總是優(yōu)先考慮臨近傳感器節(jié)點的覆蓋，避免傳感器節(jié)點長距離移動。

對于已被多個臨近節(jié)點同時覆蓋的區(qū)域，節(jié)點間的排斥力占主導作用。此作用力通過移動距離過近的節(jié)點來減少覆蓋冗余。傳感器節(jié)點間的排斥力可以由公式（2）表示：

式中：ωR是排斥力系數(shù)，表征節(jié)點間排斥的程度；dij為節(jié)點Si(xsi, ysi)與節(jié)點Sj(xsj, ysj)的距離；dth為預先設定的距離閾值。僅當dij＜dth時，節(jié)點Si與節(jié)點Sj的感知范圍發(fā)生重疊，節(jié)點間存在排斥力?？梢钥闯?，dij決定了節(jié)點的聚集程度。相關研究表明[11-12]，dth合適的取值范圍為1.7Rs≤dth≤2Rs。

1.3 節(jié)點移動位置的計算

節(jié)點位置的更新由每一步節(jié)點所受虛擬力作用計算得到，可以用公式（3）表示：

式中：Fi是傳感器節(jié)點Si受到的合力；Fx，F(xiàn)y是合力分解在x軸和y軸上的分力；(xold, yold)是傳感器節(jié)點的原坐標；(xnew,ynew)是傳感器節(jié)點的新坐標；dmax是傳感器單次移動的最大距離。

1.4 算法流程

第一步：給定被監(jiān)測區(qū)域范圍、節(jié)點信息參數(shù)以及預期覆蓋率指標，初始化模擬環(huán)境；

第二步：計算被監(jiān)測區(qū)域的覆蓋率，判斷是否達到預期指標，未達標轉(zhuǎn)第三步，否則轉(zhuǎn)第五步；

第三步：由公式（1）和公式（2）計算節(jié)點所受虛擬力的大小及方向，根據(jù)公式（3）計算節(jié)點移動位置，并更新節(jié)點坐標；

第四步：判斷算法是否達到設定的循環(huán)次數(shù)，若達到轉(zhuǎn)第五步，否則轉(zhuǎn)第三步；

第五步：將節(jié)點移動到最終位置并輸出結(jié)果。

2 仿真結(jié)果與討論

在MATLAB R2014平臺上對算法進行仿真實驗。被監(jiān)測區(qū)域為100×100，傳感器節(jié)點數(shù)量N為40，節(jié)點感知半徑Rs為10，通信半徑Rc為20，節(jié)點單次最大移動步長dmax為0.1，算法迭代次數(shù)為100次，節(jié)點排斥距離閾值為dth=1.7Rs。

如圖1所示，節(jié)點首先采用隨機拋灑方式部署。圖中圓點為傳感器節(jié)點位置，數(shù)字為節(jié)點序號，藍色圓形區(qū)域為傳感器節(jié)點的感知范圍，初始覆蓋率為70%。

圖1 節(jié)點初始分布情況

經(jīng)過算法100次迭代之后，圖2給出了調(diào)整后的傳感器節(jié)點在被監(jiān)測區(qū)域的位置分布情況?？梢钥吹?，節(jié)點已基本覆蓋被監(jiān)測區(qū)域，此時覆蓋率為91%。

圖2 算法運行后節(jié)點分布情況

在監(jiān)測區(qū)域和節(jié)點感知半徑不變的情況下，本文研究了覆蓋率隨節(jié)點個數(shù)的變化情況。如圖3所示，隨著節(jié)點個數(shù)的增多，覆蓋率呈現(xiàn)同步增大趨勢。當節(jié)點個數(shù)超過30之后，覆蓋率增幅開始降低。這是由于理論上需要N=A/(πRs2)個節(jié)點即可實現(xiàn)覆蓋，按照本文采用的參數(shù)A=100×100，Rs=10，對應的數(shù)值約為32。因此，節(jié)點個數(shù)小于32時，節(jié)點間的重疊部分較小，單位節(jié)點覆蓋效率較高。當節(jié)點個數(shù)超過32時，節(jié)點間重疊部分逐漸增多，單位節(jié)點覆蓋效率降低，導致總覆蓋率增幅下降。

圖3 覆蓋率與節(jié)點個數(shù)的關系

3 結(jié) 語

本文針對無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點部署問題，以虛擬力算法思想為基礎，提出一種基于虛擬力算法的部署方案。本方案相比于隨機部署，可以有效提高覆蓋率，減少覆蓋盲區(qū)與覆蓋冗余。