小流域山洪監測網絡節點布設模型的研究

張捐凈，蘇健民，劉嘉新

山區小流域由于山高坡陡、河流源短流急，在暴雨天氣下易于發生山洪災害［1］。據1950～2000年資料分析，洪澇災害死亡人數為26.3萬人，其中山區死亡人數18萬人，占總死亡人數的68.4%。近5年山洪災害死亡人數下降為1 000人左右，但山洪災害造成的死亡人數占全國洪澇災害死亡人數的比例大致呈逐年遞增趨勢［2］。

我國山洪災害的防御策略是“以防為主，防重于搶”，防御防治的方法是既要采取工程措施，提高工程防洪標準，也要采取非工程措施，建立綜合防洪減災體系，提高防災抗風險能力［3］。2010年7月21日國務院常務會議決定“加快實施山洪防治規劃，加強監測預警系統建設，建立基層防御組織體系，提高山洪災害防御能力”［4］。

但是目前我國絕大多數山丘區小流域沒有監測預報和預警系統，即使有監測站點，也因單點局部水情的預報精度不高，報汛段次太少，使得山丘區山洪災害的預報預警非常薄弱，無法從整體的角度對整個山區的山洪動向進行預警。而無線傳感器網絡由于其分布廣、自組織、無需布線等特性，為山洪監測提供了新的方法。具有傳感模塊、能量模塊、通信模塊和微處理器模塊的微型傳感器節點分布在監測區域，以自組織的方式構成網絡，完成對監測區域數據的采集［5］。

現在對無線傳感器網絡節點布置的研究都假設傳感器節點是均勻布置的，由飛機或其它的工具均勻撒落在無線傳感器網絡覆蓋的區域［6］，陸克中等人在文獻［7］中提出了一種線型無線傳感器網絡的節點布置方案，但是在此方案布置中沒有考慮到節點空閑狀態能量的消耗問題。而事實上在無線傳感器網絡中，節點空閑狀態消耗的能量是不容忽視的。

本文針對小流域山洪監測，結合無線傳感器網絡的特點，在傳感器節點能量消耗分析的基礎上，通過分析文獻［8］使用的網絡模型，加入節點空閑狀態能耗的參數，計算網絡節點布設的數學模型，從而合理布設傳感器節點，不僅能夠完成小流域山洪監測，而且能夠使傳感器網絡的能耗均衡，有效的延長網絡的生命期。

1 系統模型

山區小流域山洪監測系統構造的是一種線型無線傳感器網絡。監測區域河流是典型的線型區域。由于節點間傳輸信息的通信距離是一定的，在布設網絡節點時需要保證在節點的通信距離范圍內。

研究表明，無線通信模塊是傳感器節點的主要能耗單元。無線通信模塊主要包括發送、接收、空閑和睡眠4種狀態，圖1是D.Estrin在Mobicom2002的Tutorial中所述的傳感器節點各部分能量消耗情況［9］。由此可以看出，傳感器節點在發送狀態下能耗最大，在空閑狀態和接收狀態下的能耗相當，略小于發送狀態的能量消耗，而在睡眠狀態下的能量消耗最小［10］。

圖1 傳感器節點能量消耗Fig.1 The energy consumption at sensor nodes

為了便于分析，在此忽略睡眠狀態的能耗。本文對要研究的山洪監測線型傳感器網絡的模型做如下的假設:

(1)無線傳感器網絡是大型的網絡，由很多個傳感器節點和一個匯聚節點構成，設傳感器節點分布在長為L的線性監測區域，匯聚節點位于區域的起始點0處。

(2)網絡中的每一個傳感器節點都是相同的，設它們的初始能量為e。

(3)傳感器節點負責采集數據并且把有用的數據信息發送給匯聚節點，假設單位監測區域的網絡內生成數據的速度為v。

(4)在無線傳感器網絡中，傳感器節點與匯聚節點之間的通信基本上都是通過多跳傳輸完成的，多數傳感器節點與匯聚節點之間的距離比傳感器節點之間的通信距離大，假設傳感器節點間的通信距離為t。

(5)傳感器節點的能量主要消耗在發送數據上，假設發送單位數據消耗的能量為S;接收單位數據消耗的能量為R。

(6)設傳感器節點在空閑狀態和接收狀態消耗的能量相同。

2 網絡節點布設算法

無線傳感器網絡中，為了提高網絡的生命期，從整體上看，應該使各個區域節點的能量幾乎同時消耗完。也就是要使各區域的能量消耗速度與該區域的總體能量之比保持一致，這樣盡可能地延長每個節點的生命期。在距離匯聚節點近的地方也就是能量消耗快的區域布設更多的傳感器節點。

由于傳感器網絡通常是對稱的，因此傳感器節點的密度函數只與所在的位置與匯聚節點之間的距離有關，記ρ(r)是距離匯聚節點為r處的節點的密度。

對圖2區域A的能量消耗速度情況進行分析，區域A是區間 ［r－t/2，r+t/2］的監測線段。由于假設傳感器節點間的通信距離為t，那么與匯聚節點距離大于r+t/2的區域內 (即區域A外側)的節點，一般都要通過區域A內的節點來轉發它們的數據給匯聚節點。

圖2 區域A中的能量消耗Fig.2 The energy consumption in area A

區域A的能量消耗速度與它的總能量的比值應該是一個常數，即滿足以下的條件:

式中:a為常數。

區域A內傳感器節點之間的距離是通信距離t，節點的密度不會相差太多，取ρ(r)作為區域A的平均密度，則有:

通過以上推論可以得出:

進而可以推導公式如下:

當r 〉 〉 tt時，r+t/2≈r，r-t/2≈r，由此得到:ρ(r)=

假設無線傳感器網絡中的節點數目為n，則由密度函數可知:

將ρ(r)帶入此公式可知:

將c帶入ρ(r)，便可以求出距離匯聚節點r處的傳感器節點的密度函數:

由公式 (6)可以看出，線型無線傳感器網絡中節點布設的密度只與它所在的位置和匯聚節點之間的距離有關。距離匯聚節點越近的地方，傳感器節點的密度越大;距離越遠的地方，傳感器節點的密度越小。

3 系統生命期理論研究

因此監測網絡的生命期為:

采用均勻布設傳感器節點的方式，區域B的總能量為:net/L，因此監測網絡的生命期為:

4 仿真實驗

為了驗證本文研究的監測網絡傳感器節點布設模型對小流域山洪監測傳感器網絡生命期帶來的實際作用，對方案和均勻布置節點的方案進行實驗仿真，通過實驗分析驗證此研究模型的可行性。采用的試驗平臺是 ns－2.28［12－13］。所選取的協議和試驗參數如下:MAC層的協議為802.11 DCF;帶寬為2Mbps;參考文獻［14］假設一個傳感器節點的初始能量為10 000 J，發送、接收和空閑能量消耗分別為0.650 W、0.360 W和0.360 W;傳感器節點的通信距離t為250 m;每個數據包的大小為50字節，每2 s發送一次數據。

對于系統生命期的判斷，依據在單位時間(100 s)內，均勻布設與本文研究的模型布設兩種情況下監測網絡消耗的總能量來衡量。為了更好的模擬節點的實際工作狀態，使線型監測區域的整體節點密度保持一致，匯聚節點位于監測區域的起始點。選取的區域長度分別為:3 000、6 000、9 000、12 000和15 000 m，相應的的傳感器節點布設數目分別為:100、200、300、400和500個。

由仿真圖可以看出，實驗結果與理論分析基本一致。采用本文算法模型布設傳感器網絡節點，相對于均勻布置傳感器節點，單位時間內消耗的能量較小。隨著區域長度的增加，傳感器節點布設模型的優勢更加明顯，消耗的能量遠遠低于均勻布設節點所使用的能量。采用本文研究的模型布設傳感器節點的小流域山洪監測網絡的生命期基本上是均勻布置網絡生命期的2倍，如圖3所示。

圖3 網絡生命期對比Fig.3 Comparisons of network lifetime

5 結論

本文針對目前山區小流域山洪監測的現狀以及無法從整體角度對整個山區的山洪動向進行預警的弊端，將無線傳感器網絡應用到小流域山洪監測系統中，形成山洪監測網絡。研究監測網絡中節點的布設模型，把傳感器節點空閑狀態的能耗參數加入傳感器節點全部能耗的分析中，得到小流域山洪監測傳感器網絡節點布設的密度函數ρ(r)=改進并完善了無線傳感器網絡的性能。通過理論研究和實驗仿真分析得出，本文研究的傳感器節點布設模型可以有效的延長網絡的生命期。它為山洪監測系統的設計提供了一種新的方法，具有廣闊的應用前景。

［1］姜海龍，李躍年.淺談山洪防御［J］.吉林水利，2010.2(2):51－53.

［2］全國山洪災害防治規劃編寫組和水利部長江水利委員會.全國山洪災害防治規劃簡要報告［EB/OL］.2006－10，1－1.

［3］中國工控網.基于GPRS/CDMA通信的山洪災害預警系統解決方案［EB/OL］.http://www.gongkong.com/webpage/solutions/201004/2010040810115900001.html，2010 －04 －08.

［4］國家防總，水利部，財政部.山洪災害防治縣級非工程措施建設實施方案編制大綱［EB/OL］.http://wenku.baidu.com/view/f3a8fb63ddccda38376baf8a.html，2010.

［5］陸克中，劉應玲.一種線型無線傳感器網絡的節點布置方案［J］.計算機應用，2007(7)，1566.

［6］Akyildiz I F，Su W，and Sankarasubramaniam Y.Wireless sensor networks:a survey［J］.Computer Networks，2002，38(4):393 －422.

［7］Chen J，Guan Y，and Pooch U.An efficient data dissemination method in wireless sensor networks［A］.Proceeding of IEEE Global Telecommunications Conference［C］，2004，5:3200 －3204.

［8］Chen J，Guan Y，and Pooch U.A spatial-based multi-resolution data dissemination scheme for wireless sensor networks［A］.Proceeding of the 19th International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshop 12［C］，2005.

［9］Han K H，Ko Y B，Kim J H.A novel gradient approach for efficient data dissemination in wireless sensor networks［A］.Proceeding of IEEE International Conference on Vehicular Technology Conference［C］.Los Angeles:IEEE Press，2004，4:2979 －2983.

［10］Cruz K and York B.Wireless sensor networks:tutorial presentation.Journal of Computing Science，2007，22(4):242 －242.

［11］凌 超.無線傳感器網絡覆蓋問題研究［D］.大連:大連理工大學，2007.

［12］陸克中，黃劉生，萬潁渝，等.無線傳感器網絡中傳感器節點的布置［J］.小型微型計算機系統，2006.11，27(11):2003－2006.

［13］Anonymous.The Network simulator［EB/OL］.http://www.isi.edu/nsnam/ns.Accessed January 16，2012.

［14］Raghunathan V，Scourges C，and Park S.Energy-aware wirelessmicro-sensor networks.IEEE Signal Proceedings Magazine，2002，19(2):40－50.

［15］姜 華，尚云飛，王川川.基于三維地質建模技術的滑坡地質災害評價［J］.森林工程，2011，27(2):61 －63.