摘要:在對節(jié)點通信模式和簇群劃分過程分析的基礎(chǔ)上,提出一種在節(jié)點分布不均勻的條件下,構(gòu)建能量均衡簇群的方法。該算法兼顧了簇群成員節(jié)點與簇頭通信的能量消耗和簇群能耗負載,實現(xiàn)各簇群間能耗的平衡。仿真表明,該方法在網(wǎng)絡(luò)生命期、節(jié)點平均生命期和網(wǎng)絡(luò)擴展性方面比基于最短距離的分簇算法具有更好的性能。
關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò); 簇群劃分; 能量均衡
中圖分類號:TP393文獻標志碼:A
文章編號:1001-3695(2007)03-0878-03
0引言
近年來,結(jié)合無線通信技術(shù)、微電機系統(tǒng)(microelectromechanism system,MEMS)和傳感器技術(shù)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)越來越受到學(xué)術(shù)界和工程技術(shù)人員的關(guān)注。一方面,它提高了軍事和民用領(lǐng)域諸多應(yīng)用的性能,如戰(zhàn)場事態(tài)監(jiān)視、災(zāi)害數(shù)據(jù)收集和環(huán)境監(jiān)測等,而采用傳統(tǒng)技術(shù)則需要極高的成本并具有較大的風(fēng)險;另一方面,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)利用飛機或人工在監(jiān)測區(qū)域拋撒傳感器節(jié)點部署網(wǎng)絡(luò),節(jié)點以Ad hoc方式自組織、自配置運行,在時間和空間上持續(xù)感知監(jiān)測對象的溫度、聲波、壓力等參數(shù)。但這種特殊運行的方式也給網(wǎng)絡(luò)維護、管理帶來諸多挑戰(zhàn)[1]。WSNs的基本組成單位是配備有感知、計算和通信能力的節(jié)點,配備十分有限的硬件資源,包括CPU、內(nèi)存和電池。網(wǎng)絡(luò)部署后對電池的充電和更換幾乎不可能,節(jié)點一直工作到電能耗盡為止。所以電能是WSNs節(jié)點的一個非常重要的資源,應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和實施過程中加以仔細考慮,盡可能延長節(jié)點的使用期,以滿足應(yīng)用需求。
節(jié)點電能的消耗主要用于無線傳輸/接收數(shù)據(jù)、處理查詢請求、數(shù)據(jù)融合處理和感知環(huán)境參數(shù)等。其中無線通信消耗的能量占絕大部分。采用分簇技術(shù)[2~6]可以有效地降低節(jié)點能耗,延長網(wǎng)絡(luò)使用期,此外采用分簇技術(shù)組織的網(wǎng)絡(luò)在可擴展性、魯棒性和安全性等方面具有較好的優(yōu)勢。分簇技術(shù)是將傳感器節(jié)點劃分成多個簇群,如圖1所示,網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點必歸屬一個簇群;每個簇群中由一個節(jié)點充當(dāng)簇頭節(jié)點(cluster head, CH),負責(zé)簇群成員節(jié)點數(shù)據(jù)的收集,經(jīng)過數(shù)據(jù)融合處理后再通過直接或間接的方式傳送給匯聚節(jié)點(sink),避免每個節(jié)點直接長距離與sink節(jié)點通信,減少節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)的能耗。此外,數(shù)據(jù)的融合處理減少發(fā)送數(shù)據(jù)的長度,也降低了每個節(jié)點處理和通信時的能耗。
WSNs通常采用密集部署方式,單位面積內(nèi)節(jié)點數(shù)目眾多,并且監(jiān)測區(qū)域較大。如果節(jié)點部署不均勻,簇群在覆蓋面積相同的情況下,CH節(jié)點能耗將隨節(jié)點部署密度、監(jiān)測目標數(shù)和感知事件數(shù)量的增大而增大,必將造成以下結(jié)果:成員節(jié)點越多的簇群,其CH節(jié)點能耗速率越快,進而提前結(jié)束生命期; CH失效后,造成網(wǎng)絡(luò)重新發(fā)起成簇過程,將導(dǎo)致更多的通信量。為避免這種情況,在簇群劃分過程中,除了考慮成員節(jié)點與CH通信的能耗外,還必須對每個簇群的能耗負載進行評估,以建立能耗分布均勻的簇群。
為此需要解決以下最優(yōu)化問題:
minimize max{Ecluster(1)-E(c),Ecluster(2)-E(c),…,
Ecluster(m)-E(c)} (1)
其中:Ecluster(i)表示每個簇群的能耗代價總和;E(c)表示所有簇群的能耗平均值;m表示簇群數(shù)目。
本文提出的方法可以同時滿足數(shù)據(jù)收集類型WSNs和事件監(jiān)測類型WSNs。前者節(jié)點周期性地采集數(shù)據(jù)傳送給CH節(jié)點;后者節(jié)點一直處于睡眠狀態(tài), 當(dāng)某種事件發(fā)生時,變?yōu)榛顒訝顟B(tài)開始采集數(shù)據(jù)。
1系統(tǒng)模型
網(wǎng)絡(luò)以圖1所示的分簇方式組織節(jié)點,節(jié)點分為CH節(jié)點和普通節(jié)點。CH節(jié)點與普通節(jié)點在性能、配置上相同。惟一不同之處在于CH節(jié)點的電能使用限制小,可以實現(xiàn)長距離的無線通信,即CH和CH以及CH和sink之間。不對節(jié)點部署密度作任何假設(shè),但保證網(wǎng)絡(luò)是連通的,不存在孤立的節(jié)點。節(jié)點在部署后不具備移動能力。節(jié)點間建立雙向鏈路的條件是當(dāng)且僅當(dāng)彼此都處于對方的通信半徑之內(nèi)。假設(shè)在簇群內(nèi),CH節(jié)點與成員節(jié)點之間的鏈路均為雙向鏈路。CH可以逐級控制發(fā)射功率,以實現(xiàn)通信半徑的變化。本文假設(shè)任何一個CH節(jié)點至少與其他一個CH相連。簇群內(nèi)通信采用共享信道方式,如無碰撞的MAC協(xié)議TDMA。另外,不考慮因碰撞和重發(fā)所產(chǎn)生的能量消耗,所有數(shù)據(jù)包具有相同的長度。
網(wǎng)絡(luò)部署之前,事先為每個節(jié)點分配一個惟一ID號,或節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)部署后采用文獻[8]提出的方法獲得一個惟一的ID號。節(jié)點可以配備GPS設(shè)備從而獲得自身的物理位置數(shù)據(jù),或利用文獻[7]提出的方法在沒有GPS支持環(huán)境下獲知物理位置數(shù)據(jù)。
此外,網(wǎng)絡(luò)生存期定義為從網(wǎng)絡(luò)部署開始到出現(xiàn)第一個因電能耗盡而失效的節(jié)點所需要的時間[2]。
2網(wǎng)絡(luò)通信模型
無線通信消耗節(jié)點絕大部分能量。本文節(jié)點采用文獻[3]的通信模型。建立通信鏈路的兩個節(jié)點距離為d,當(dāng)d≤dcrossover時,能量消耗與d2成正比;當(dāng)d>dcrossover,能量消耗與d4成正比。其中:dcrossover為距離閾值。當(dāng)節(jié)點傳送l bit長度的數(shù)據(jù)到距離為d的另一個節(jié)點時,發(fā)送節(jié)點的能耗表示為
ETx(l,d)=lEelec+lεfsd2 d lEelec+lεmpd4d≥dcrossover(2) 其中:lEelec表示用于數(shù)據(jù)編碼、調(diào)制解調(diào)等的電量消耗;表達式中第二項則是根據(jù)傳輸距離不同而選擇不同發(fā)射方式的電量消耗。節(jié)點接收l bit數(shù)據(jù)所消耗的能量為 ERx(l)=l×Eelec(3) 僅用于信號接收、解碼等過程,與距離d無關(guān)。本文中,CH通信半徑rcluster 3能量均衡的分簇算法 網(wǎng)絡(luò)部署后,CH和普通節(jié)點物理位置分布不均勻。如果不考慮節(jié)點密度而只根據(jù)CH通信范圍大小、簇群成員節(jié)點數(shù)目進行分簇,必然導(dǎo)致因節(jié)點在物理位置上的分布不均勻而產(chǎn)生的各個簇群能耗的不均勻,節(jié)點密度大的簇群能耗高,反之則低,極大地影響了網(wǎng)絡(luò)生存期。本文的目標是建立一個能量消耗均衡的網(wǎng)絡(luò)簇群拓撲結(jié)構(gòu),從而實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)中能耗的均勻分布。為此,簇群劃分過程中,每個CH在選擇哪些普通節(jié)點可以成為簇群成員節(jié)點時,必須根據(jù)自己所在簇群的能耗代價以及當(dāng)前剩余的電能多少來控制簇群規(guī)模的大小。能耗代價包括CH與成員節(jié)點通信的能耗、簇群數(shù)據(jù)處理能耗、簇群總的節(jié)點數(shù)目以及CH的當(dāng)前剩余電能水平。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點簇群劃分過程分為初始化和成簇兩個階段。 網(wǎng)絡(luò)部署后進入初始化階段。每個節(jié)點通過配備的GPS系統(tǒng)或定位算法計算出自己的物理位置,并將此信息和節(jié)點當(dāng)前電量值以及ID號向外廣播。于是,每個CH節(jié)點獲得通信半徑內(nèi)所有相鄰節(jié)點的位置、ID和電量信息。CH的鄰節(jié)點集合表示為 NSeti={Sj|(Ri>dCHi-j)∧(Rj>dCHi-j)} 其中:Ri是CH的通信半徑;dCHi-j是CH與節(jié)點Sj之間的距離。根據(jù)式(2)計算得到CH與鄰節(jié)點通信的能耗總和: ECH_Total=∑i∈NSetiECH_i 其中:ECH_i為CH節(jié)點與鄰節(jié)點集合NSet中每個節(jié)點通信的能耗 ECH_i=ETx+ERx=(Eelec+εfsd2CHi-j)l+l×Eelec CH與整個NSet通信的能量消耗代價可以表示為節(jié)點通信能耗ECH_Total和簇頭處理數(shù)據(jù)能耗Eprocess之和: CHenergy_load=ECH_Total+Eprocess(4) 其中:Eprocess與集合NSet中節(jié)點數(shù)目n成正比。本文用性能參數(shù)PCH來評估CH節(jié)點的成簇能力,并向網(wǎng)絡(luò)中其他CH廣播該參數(shù)。 PCH=CHenergy_load/Ecurrent(5) 其中:Ecurrent為節(jié)點當(dāng)前剩余電量。 成簇階段中,每個CH節(jié)點根據(jù)收到的其他CH節(jié)點的PCH值,計算下面的目標函數(shù): D=1/NCH∑NCHi=1|PCH-E(PCH)|(6) 其中:NCH為網(wǎng)絡(luò)中CH數(shù)量;E(PCH)表示網(wǎng)絡(luò)中所有簇群能量代價的期望值。為實現(xiàn)能耗均勻分布,將式(6)的計算值最小化,作為CH控制簇群規(guī)模大小的依據(jù),與本文開始提出的能量優(yōu)化表達式(1)相對應(yīng)。首先,每個CH將鄰節(jié)點集合NSet中的節(jié)點分為兩類集合(第一類是只被一個CH通信范圍覆蓋的節(jié)點集;剩下的能被多個CH通信范圍覆蓋的節(jié)點為第二類)。用參數(shù)c表示節(jié)點可到達的CH數(shù)量。前者用節(jié)點集合DSet表示: DSeti={Sj|(Sj∈NSeti)∧(m≠i,SjNSetm)} 為保證網(wǎng)絡(luò)的連通性,這類節(jié)點必須首先劃歸到能惟一與之通信的CH所構(gòu)成的簇群中,同時CH利用式(5)求得簇群的性能參數(shù)PCH。由于節(jié)點分布的不均勻性,各簇群的PCH不相同,在對第二類節(jié)點進行劃分時,按照最小化目標函數(shù)式(6)的方式進行。每個CH節(jié)點通過調(diào)節(jié)發(fā)射功率,逐級增大通信半徑,并對每個新加入簇群覆蓋范圍的節(jié)點進行考查。例如該節(jié)點當(dāng)前尚未加入任何簇群,則CH計算包含此節(jié)點后,簇群的性能參數(shù)PCH。經(jīng)過信息交換后,式(6)計算結(jié)果最小的CH獲此次考查的節(jié)點。如此下去,直到所有節(jié)點都被劃分到簇群中。最后,每個CH向外廣播屬于自己成員節(jié)點的ID號,于是收到廣播的節(jié)點可以確定自己所歸屬的簇群。 4性能評估 為評估本文提出方法的性能,筆者將該算法與基于最短距離原理的LEACH算法[3]和能量感知分簇算法HEED[2]進行了比較。為此,構(gòu)建以下網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境:500個節(jié)點在1 000×1 000 m2的二維平面隨機分布,其中含10個CH節(jié)點。普通節(jié)點配備了2 J電能,最大的通信半徑為200 m;CH節(jié)點可以覆蓋整個網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)包長度為10K bit,分簇信息數(shù)據(jù)包長度為2K bit,節(jié)點以1 packet/s的恒定速率發(fā)送數(shù)據(jù)。每個節(jié)點預(yù)分配惟一的ID號。簇群內(nèi)通信采用無沖突協(xié)議,不考慮數(shù)據(jù)傳輸錯誤和重傳等情況。為節(jié)省能量,節(jié)點在沒有采集數(shù)據(jù)和通信時處于睡眠狀態(tài),當(dāng)有事件發(fā)生或定時器超時則轉(zhuǎn)為活動狀態(tài)。仿真過程中,本文以隨機方式切換節(jié)點的狀態(tài)來模擬現(xiàn)實中節(jié)點工作的情形。其余的有關(guān)通信模型參數(shù)的設(shè)置參見文獻[2]。 在最短距離路由算法[2,3]中,節(jié)點根據(jù)自己到達不同CH的距離遠近,選擇距離最近的CH加入。當(dāng)節(jié)點在物理位置分布不均勻時,密度大的區(qū)域CH的成員節(jié)點過多,簇群的能耗較大,而密度小的區(qū)域,CH距離各節(jié)點較遠,加入的節(jié)點較少,簇群的能耗較低。文獻[2,3]的仿真結(jié)果均建立在節(jié)點分布均勻的假設(shè)基礎(chǔ)上。在節(jié)點分布不均勻的情況下,與本文提出的方法在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點平均生命期和網(wǎng)絡(luò)生命期的比較結(jié)果如圖2和3所示。從中得知,由于在簇群的產(chǎn)生過程中,本文方法除了考慮成員節(jié)點與CH通信的能耗外,同時還對整個簇群的能量代價進行評估,從而在整個網(wǎng)絡(luò)中建立了能量均衡的簇群分布。所以節(jié)點和網(wǎng)絡(luò)的生命期獲得了較好的性能。 圖2節(jié)點平均生命期圖3網(wǎng)絡(luò)生命期 圖4顯示了兩種算法在網(wǎng)絡(luò)擴展性與簇群平均能耗的標準差之間關(guān)系的對比。從圖中可以看出,伴隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴大,最短路徑算法的簇群平均負載標準差呈上升趨勢,說明節(jié)點分布不均勻時,簇群之間的能耗差距隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴大而增大。采用能量均衡分簇算法的網(wǎng)絡(luò),由于考慮了網(wǎng)絡(luò)中所有簇群的能耗情況,簇群間能耗差距基本保持不變。 5結(jié)束語 本文對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點簇群劃分問題進行了探討,提出一種在節(jié)點分布不均勻的條件下,實現(xiàn)能量消耗均衡的分簇方法,更好地延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。該方法兼顧了簇群成員節(jié)點與簇頭節(jié)點通信的能量消耗,以及整個簇群能耗負載狀況,實現(xiàn)了各簇群間能耗的平衡。仿真表明,該算法在節(jié)點平均生命期、網(wǎng)絡(luò)生命期和網(wǎng)絡(luò)擴展性方面,與最短路徑的成簇算法相比,具有更好的性能。 參考文獻: [1]AKYILDIZ I F, SU W, SANKARASUBRAMANIAM Y, et al. 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