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        基于動態(tài)WSN中分簇脈沖耦合時間同步開銷研究

        2023-01-09 01:13:02莫文婷
        大眾標準化 2022年23期
        關(guān)鍵詞:半徑耦合無線

        莫文婷

        (安徽文達信息工程學院,安徽 合肥 230000)

        WSN的研究起步于20世紀90年代末,當無線自組網(wǎng)絡(luò)技術(shù)日趨成熟時,無線通信、微電子、傳感技術(shù)也得到快速發(fā)展,如何將無線自組網(wǎng)與傳感技術(shù)相結(jié)合的課題成為熱點,即無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究。無線傳感網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間相互交流與信息交換需要時間同步,因此時間同步是一項重要的技術(shù)支持。

        目前,時間同步方法主要分3類:基于發(fā)送者的同步,如FTSP;基于發(fā)送者-接收者的同步,如TPSN,基于接收者-接收者的時間同步,如RBS。這些經(jīng)典時間同步算法在時間上都能達到有效的同步。在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等無線傳感器利用中,為了節(jié)約成本以及能更大范圍采集網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù),傳感器點節(jié)點不斷移動,網(wǎng)絡(luò)點拓撲結(jié)構(gòu)不斷,在動態(tài)WSN網(wǎng)絡(luò)中以上的同步算法不能很好解決時間同步問題。因此對于動態(tài)WSN,文章提出動態(tài)脈沖耦合 振 蕩 器(Moving Pulse Coupled Oscillator,MPCOs),因網(wǎng)絡(luò)范圍比較大,大范圍傳感器節(jié)點同步開銷比較大,可以先局部同步,再整體傳感器節(jié)點同步,因此在MPCOs基礎(chǔ)上進行優(yōu)化,提出分簇型 MPCOs(Clustering -Moving Pulse Coupled Oscillator)算法,解決網(wǎng)絡(luò)負擔、通信開銷,提高時間同步速度,使同步具有針對性和方向性。

        1 MPCOs模型

        移動式脈沖耦合振蕩器是在脈沖耦合振蕩器基礎(chǔ)上根據(jù)網(wǎng)絡(luò)情況進行優(yōu)化,在動態(tài)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,通過傳感器點節(jié)點不斷移動采集網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)中點拓撲結(jié)構(gòu)不斷發(fā)生變化,而MPCOs模型具有自組織、無記憶網(wǎng)絡(luò)同步模型,則很好應用于動態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)則。文章中,采用在網(wǎng)絡(luò)中W= (I,E)有N個節(jié)點(節(jié)點設(shè)置I= { 1 ,2,3…N}并且E?I×I),所有節(jié)點在二維空間(L×L)以周期性相同、速度為V的相同速度進行移動,同時它們的初始相位角是隨機確定。令相位φi是節(jié)點i的相位變量,因為周期T與相位關(guān)系為那么節(jié)點i的位置變化為和狀態(tài)變量的分別是下式(1)和(2):

        當節(jié)點i的狀態(tài)和相位在時間t內(nèi)達到1,它將激發(fā)一個信號強度為ε的脈沖。那么節(jié)點j狀態(tài)增加ε達到狀態(tài)xj,方向相位角θj隨機變化,節(jié)點隨機分布。因此,得(3)式:

        從式(3)可以看出,在任意均勻分布間隔為[0,2π]內(nèi),狀態(tài)變化是任意的。x(t+)表示接收脈沖信號后的狀態(tài),x(t-)是接收脈沖信號前的狀態(tài)。通過更新所有傳感器節(jié)點的相位,使所有節(jié)點時間達到同步。

        2 分簇型MPCOs步驟

        為減輕網(wǎng)絡(luò)負擔與開銷,在MPCOs模型基礎(chǔ)上提出分簇型算法。實現(xiàn)WSN整個網(wǎng)絡(luò)的同步,需要包括主要的內(nèi)容包括:簇內(nèi)節(jié)點的時間同步;簇間節(jié)點的時間同步,最終實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)時間同步。

        步驟1:確定最優(yōu)簇頭數(shù)目mbest,計算方法如下公式:

        其中,mbest為簇頭數(shù)目;N為無線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)目;λ1為MPCOs模型固定屬性值為4.965 1;λ2為另一個MPCOs模型固定屬性值為4.865 1;M為網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測區(qū)域范圍;d為監(jiān)測區(qū)域與匯聚節(jié)點的距離。

        步驟2:利用基于距離的K-MEANS聚類算法生成mbest個簇頭節(jié)點,以通信開銷最小為形成簇的準則。

        步驟3:形成簇頭節(jié)點后,利用鄰居握手協(xié)議(NHP)形成簇。

        步驟4:根據(jù)MPCOs模型先實現(xiàn)簇內(nèi)同步,然后再實現(xiàn)簇間之間時間同步。

        3 C-MPCOs算法

        4 仿真結(jié)果分析

        MPCOs模型利用狀態(tài)函數(shù):

        仿真分析速度V、耦合強度ε以及耦合節(jié)點通信半徑R對時間同步時間的影響。討論傳感器節(jié)點為N=4個,速度為V=[22 26 30 34 38 40]m/s,半徑R=[20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40]m,可以采取不同的耦合強度,文章中耦合強度ε=0.04的情況。根據(jù)算法得到如下仿真圖1R-T。

        圖1 R-T

        N=4,ε=0.04

        仿真結(jié)果圖1分別是在節(jié)點N=4,耦合強度ε=0.04仿真圖。討論速度為V=[22 26 30 34 38 40]m/s,半徑R=[20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40]m時,同步時間與它們之間關(guān)系。從仿真圖可以看出總體趨勢,在某段通信半徑范圍內(nèi),隨著半徑范圍的增加,剛開始同步時間在十幾秒以上,隨著半徑范圍點增加,在半徑為40 m時,同步時間縮小為6 s以下,同步時間明顯比比較范圍小的同步時間快,即同步半徑越大同步時間越快;對于速度相對而言,速度為40 m/s與22 m/s的整體同步時間要快,即速度越大的整體點同步時間越快,則速度越大同步時間速率收斂越快。因此速度和通信半徑與同步時間收斂速度成正比。

        最終將MPCOs模型應用到WSN中,同時將網(wǎng)絡(luò)分為多個簇,在一個簇內(nèi)達到同步后,再將各個簇再進行整體同步。根據(jù)上述仿真在100 m×100 m區(qū)域內(nèi),選最佳參數(shù)節(jié)點數(shù)N=8、耦合強度ε=0.04、通信半徑R=40 m、速度V=34 m/s,進行仿真后得同步時間為Tsync=2.337 9 s。對N=8個節(jié)點進行分簇,根據(jù)公式(4)計算得到簇頭節(jié)點為2,則分為兩個簇x1、x2,進行仿真后如圖2(a)、圖2(b),圖2(a)中不同點顏色表示振蕩器不同步,最后所有節(jié)點顏色相同,則所有傳感器節(jié)點都達到同步狀態(tài),如圖2(b)。

        圖2(a) 振蕩器節(jié)點不同時狀態(tài)圖

        圖2(b) 振蕩器節(jié)點同步狀態(tài)圖

        根據(jù)MPCOs模型仿真得到最優(yōu)參數(shù),再將最優(yōu)參數(shù)應用C-MPCOs算法進行仿真,如圖3所示,簇x1、簇x2同步后的同步時間為Tsync=0.667,相比于MPCOs模型時間同步快了1.670 9 s,有效點縮短了同步時間,減小網(wǎng)絡(luò)開銷。

        圖3 Xi—t

        5 總結(jié)

        文章在MPCOs模型基礎(chǔ)上進行優(yōu)化提出C-MPCOs算法提高同步時間,從而有效減少網(wǎng)絡(luò)開銷。通過MPCOs模型仿真在確定參數(shù)最優(yōu)情況下,再根據(jù)C-MPCOs算法進行仿真。通過仿真驗證了C-MPCOs算法明顯相比于MPCOs算法同步時間提高,有效減小網(wǎng)絡(luò)負擔和同步開銷,使同步更具有方向性。文章模型能很好在二維動態(tài)相互交互平面進行時間同步,對于三維空間需更進一步研究。

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