999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

傳感器網(wǎng)絡(luò)中繼節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展部署的優(yōu)化算法研究

2012-10-26 09:09:24曾斌魏軍姚路
通信學(xué)報(bào) 2012年4期
關(guān)鍵詞:區(qū)域

曾斌,魏軍,姚路

(海軍工程大學(xué) 信息管理研究室,湖北 武漢 430030)

1 引言

近年來傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種新興技術(shù)得到較大發(fā)展,在軍事偵察、環(huán)境監(jiān)測(cè)、目標(biāo)跟蹤、災(zāi)難救援等方向顯示了很大的應(yīng)用價(jià)值。它是一種由大規(guī)模、低成本、能量受限的微型傳感節(jié)點(diǎn)部署形成的網(wǎng)絡(luò)。傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署方式一般包括隨機(jī)性部署(由飛機(jī)隨機(jī)拋灑)和確定性部署(人員或車輛定點(diǎn)安裝)2種。

由于傳感節(jié)點(diǎn)的輕型電池很難被替換和充電,因此網(wǎng)絡(luò)的能量消耗是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)一個(gè)很重要的指標(biāo)。帶來能耗的一個(gè)重要原因是無線通信,源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的通信距離越遠(yuǎn),能耗越大。以LEACH為代表的分簇路由協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)通過形成層次化結(jié)構(gòu),周期性地選擇當(dāng)前能耗較低的節(jié)點(diǎn)充當(dāng)簇頭即最上層中繼節(jié)點(diǎn),從而達(dá)到負(fù)載均衡和降低能耗的目的。但這種方式在簇的形成及變動(dòng)過程中需要不少的傳輸開銷[1],而且從普通節(jié)點(diǎn)到簇頭同樣需要考慮利用中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。

為此提出部署中繼節(jié)點(diǎn)來降低簇頭能耗,中繼節(jié)點(diǎn)可以由一般傳感節(jié)點(diǎn)擔(dān)任,也可采用功能和能源更強(qiáng)大的硬件,它的主要功能就是轉(zhuǎn)發(fā)遠(yuǎn)距離傳感節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù),負(fù)責(zé)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流量及頻度遠(yuǎn)超過一般傳感節(jié)點(diǎn),所以它的能耗速度會(huì)大于其他節(jié)點(diǎn),由此可見作為網(wǎng)絡(luò)生命周期的瓶頸,中繼節(jié)點(diǎn)的部署位置非常關(guān)鍵,合理的部署可以明顯減少傳感節(jié)點(diǎn)的傳輸能耗,從而提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期?,F(xiàn)有的方法是在網(wǎng)絡(luò)部署前,以提高網(wǎng)絡(luò)生命周期或覆蓋率為目標(biāo)函數(shù),采用規(guī)劃算法等技術(shù)優(yōu)化傳感節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)的部署數(shù)量和位置。但它的缺點(diǎn)是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí),如果傳感數(shù)據(jù)的流量發(fā)生變化,可能造成某些中繼節(jié)點(diǎn)能耗突然加大,這時(shí)這種初始部署方案可能失去預(yù)想的效果,需要進(jìn)行后續(xù)部署。

但周期性后續(xù)部署需要人工或拋灑裝備到指定位置安裝新節(jié)點(diǎn),存在開銷大和實(shí)時(shí)性弱的問題,而且同樣需要給出添加的節(jié)點(diǎn)位置。因此很有必要設(shè)計(jì)一種中繼節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展部署方法對(duì)以上2種方式進(jìn)行補(bǔ)充,在初始部署時(shí),采用成本較低的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)中繼功能。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中,如果中繼節(jié)點(diǎn)發(fā)生超載時(shí),無須成簇結(jié)構(gòu)的支持,綜合考慮節(jié)點(diǎn)位置、帶寬及能耗等限制因素,通過本文算法選擇合適的新增中繼節(jié)點(diǎn)部署區(qū)域,如果該區(qū)域存在負(fù)載輕的傳感節(jié)點(diǎn)或冗余的后備中繼節(jié)點(diǎn),則由其接管過載流量,否則也能夠?yàn)楹罄m(xù)部署時(shí)指明中繼點(diǎn)安裝位置,從而達(dá)到平衡中繼節(jié)點(diǎn)負(fù)載的目的。

中繼節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展部署問題包括3個(gè)方面。①帶寬受限問題。如果選擇普通節(jié)點(diǎn)作為補(bǔ)充中繼節(jié)點(diǎn),由于功率有限,轉(zhuǎn)發(fā)的流量不能超過帶寬限制,而現(xiàn)有研究主要集中在能量受限上,對(duì)帶寬受限研究甚少[2]。②節(jié)點(diǎn)定位問題。位置選擇需要結(jié)合節(jié)點(diǎn)定位信息才有實(shí)際意義,由于傳感器尺寸小,計(jì)算資源和能量資源極大受限,現(xiàn)有的許多定位技術(shù)(如GPS)很難直接使用,例如對(duì)于部署在復(fù)雜環(huán)境(如海洋、山地、戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境)的傳感節(jié)點(diǎn)。為了提高精度,往往需要在網(wǎng)絡(luò)中傳播多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)(anchor)的定位數(shù)據(jù),再利用諸如多維定標(biāo)算法等技術(shù)把多維測(cè)量數(shù)據(jù)映射到二維或三維空間,這種方式涉及矩陣浮點(diǎn)運(yùn)算,計(jì)算量大,誤差也較大,需要盡可能避免[3]。③處理能力受限問題。由于傳感節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力有限,所以算法的復(fù)雜度不能太高。

根據(jù)已有的文獻(xiàn),現(xiàn)有中繼節(jié)點(diǎn)的研究主要集中在解決預(yù)先部署問題,而對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展部署的研究不夠深入。而預(yù)先部署假設(shè)數(shù)據(jù)流量穩(wěn)定,但在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中,作為網(wǎng)絡(luò)流量瓶頸和網(wǎng)關(guān),如果數(shù)據(jù)流量發(fā)生變化,某些中繼節(jié)點(diǎn)需要轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)負(fù)載較重,這時(shí)不做調(diào)整可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)擁塞及分組丟失,甚至?xí)^早消耗完能量而死亡,引起整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓。而成簇路由協(xié)議主要考慮層次結(jié)構(gòu)中頂層中繼節(jié)點(diǎn)(簇頭)的負(fù)載平衡,開銷較大。為此,針對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn),提出了一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)在線擴(kuò)展部署算法,對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)載平衡,即當(dāng)現(xiàn)有某中繼節(jié)點(diǎn)過載后,選擇合適位置新增中繼點(diǎn),共同轉(zhuǎn)發(fā)過載的數(shù)據(jù)流量,這樣降低了作為網(wǎng)絡(luò)瓶頸的中繼節(jié)點(diǎn)的能耗速度,從而延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。該算法面對(duì)第一個(gè)問題,在優(yōu)化算法的約束條件中加入帶寬限制(見3.2節(jié))進(jìn)行優(yōu)化。對(duì)于第2個(gè)問題,直接利用錨節(jié)點(diǎn)的定位測(cè)量數(shù)據(jù),避開開銷大的降維計(jì)算,把傳感節(jié)點(diǎn)看做是由d個(gè)錨節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的d維歐氏空間的節(jié)點(diǎn),以傳輸距離作為衡量能量消耗的性能指標(biāo),計(jì)算出以各個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)為中心的d維信號(hào)傳輸球面的相交區(qū)域,從中搜索適合的候選中繼節(jié)點(diǎn)位置,傳輸球面的半徑為傳感節(jié)點(diǎn)到中繼節(jié)點(diǎn)的距離。算法最壞情況下的計(jì)算復(fù)雜度為O(md+1),其中,m為將要指派給新增中繼節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)量,并進(jìn)一步提出了優(yōu)化方法,可以在大多數(shù)情況下把計(jì)算復(fù)雜度降為 O(m),以解決傳感節(jié)點(diǎn)處理能力受限問題。

本文第2節(jié)討論相關(guān)工作;第3節(jié)給出了問題定義,并證明了算法所需的數(shù)學(xué)定律;第4節(jié)描述了中繼部署算法;第5節(jié)討論了算法的復(fù)雜性并提出了優(yōu)化方法;第6節(jié)給出了仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析;第7節(jié)為結(jié)束語。

2 相關(guān)工作

利用中繼節(jié)點(diǎn)提高網(wǎng)絡(luò)性能是目前傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。中繼節(jié)點(diǎn)通過事先設(shè)計(jì)的布放位置來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),從而達(dá)到提高網(wǎng)絡(luò)性能的目的。根據(jù)中繼節(jié)點(diǎn)和傳感節(jié)點(diǎn)的傳輸距離不同,解決方法也不同,當(dāng)前主要方式是以中繼節(jié)點(diǎn)作為路由路徑上的網(wǎng)關(guān)或轉(zhuǎn)發(fā)站,建立面向連接或生命周期的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),通過部署平面或?qū)哟位W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行求解。而且對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)的能力要求也不一樣,在平面網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中中繼節(jié)點(diǎn)可以用普通傳感節(jié)點(diǎn)代替,而在層次化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中作為傳感節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)關(guān),中繼節(jié)點(diǎn)的傳輸半徑要高于一般傳感節(jié)點(diǎn)。平面網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中傳感節(jié)點(diǎn)可以轉(zhuǎn)發(fā)其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),但在多層中繼部署的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,傳感節(jié)點(diǎn)只能把數(shù)據(jù)發(fā)送給中繼節(jié)點(diǎn)或基站,不能轉(zhuǎn)發(fā)其他節(jié)點(diǎn)消息。而設(shè)計(jì)兼有平面結(jié)構(gòu)和分簇結(jié)構(gòu)優(yōu)點(diǎn)的新型數(shù)據(jù)傳輸模式,是目前很重要的研究方向[4],這也是本文研究的努力方向。

文獻(xiàn)[5]把中繼節(jié)點(diǎn)部署問題分割為2個(gè)NP難問題:網(wǎng)絡(luò)維護(hù)問題和網(wǎng)絡(luò)修復(fù)問題。為了解決網(wǎng)絡(luò)維護(hù)問題,以Fiedler值作為網(wǎng)絡(luò)連接度指標(biāo),以中繼節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)作為決策變量,通過構(gòu)造分層的半正定規(guī)劃函數(shù)來進(jìn)行求解,但網(wǎng)絡(luò)規(guī)模受到限制,仿真實(shí)驗(yàn)在 50個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)左右才能取得較好效果。在此基礎(chǔ)上提出了一個(gè)自適應(yīng)的啟發(fā)算法來求解網(wǎng)絡(luò)修復(fù)問題,改變中繼節(jié)點(diǎn)位置來提高網(wǎng)絡(luò)連接度,但中繼節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)需要消耗大量能量,以犧牲能量來提高連接度的辦法值得商榷。為了進(jìn)一步降低能耗,提出了一個(gè)“加權(quán)最小能量路由”算法來平衡傳感節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)之間的負(fù)載,這需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議進(jìn)行修改。從文中可以發(fā)現(xiàn)中繼節(jié)點(diǎn)的再部署及負(fù)載平衡對(duì)降低能耗具有重要的影響。

文獻(xiàn)[6]通過 Vorinoi圖把傳感區(qū)域分區(qū)(即Voronoi單元),以Voronoi單元的交集作為中繼節(jié)點(diǎn)候選位置,并提出一個(gè)選擇算法最小化所需中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,該方法僅用于隨機(jī)部署,而且沒有考慮中繼節(jié)點(diǎn)過載問題。文獻(xiàn)[7]把布放區(qū)域劃分為等大小的單元網(wǎng)格,把優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為選擇可以放置中繼節(jié)點(diǎn)的單元格,并通過啟發(fā)算法求解最少的候選單元格來優(yōu)化中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。文獻(xiàn)[8]和文獻(xiàn)[9]針對(duì)確定性部署問題,尋找最少數(shù)量的中繼節(jié)點(diǎn)以滿足網(wǎng)絡(luò)生命周期和連接度的要求,該問題等效于最小覆蓋集問題,針對(duì)該NP難問題,提出了一個(gè)回歸算法計(jì)算次優(yōu)解。與文獻(xiàn)[6]類似,該算法首先求解傳感節(jié)點(diǎn)傳輸區(qū)域的交集,并把中繼節(jié)點(diǎn)放置在擁有較多數(shù)量傳感節(jié)點(diǎn)的交集中,以此來最大化中繼節(jié)點(diǎn)能夠服務(wù)的傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)量。文獻(xiàn)[6~8]給筆者的啟發(fā)是通過搜索傳感節(jié)點(diǎn)傳輸區(qū)域的交集,可以簡(jiǎn)化候選中繼節(jié)點(diǎn)部署區(qū)域的優(yōu)化選擇過程。

文獻(xiàn)[10]對(duì)影響中繼節(jié)點(diǎn)負(fù)載平衡的相關(guān)因素進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)如果能夠控制節(jié)點(diǎn)間傳輸距離,通過最短路徑法即可取得較好的負(fù)載平衡,并提出了一個(gè)基于中心度的能量控制策略。文獻(xiàn)[11]把中繼節(jié)點(diǎn)部署問題轉(zhuǎn)換為一個(gè)歐氏 Steiner最小樹問題(ESMT),并提出了一個(gè)考慮能量平衡的混合算法求解。從文獻(xiàn)[10,11]可以發(fā)現(xiàn)中繼節(jié)點(diǎn)能量平衡的重要性,減少傳感節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)之間的傳輸距離對(duì)降低能耗具有較大作用。

以上文獻(xiàn)關(guān)注于對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)的預(yù)先部署,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中流量發(fā)生改變,導(dǎo)致中繼節(jié)點(diǎn)能耗變化時(shí),預(yù)先部署則需要調(diào)整?,F(xiàn)有研究主要集中在采用移動(dòng)節(jié)點(diǎn)方式進(jìn)行擴(kuò)展部署[12],但這種方式中繼節(jié)點(diǎn)的成本較高,能量消耗大。在層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,簇頭可以看作中繼節(jié)點(diǎn)的最上層,分簇路由協(xié)議為了平衡簇頭負(fù)載作了大量研究,例如文獻(xiàn)[13]提出采用多簇頭方式共同承擔(dān)簇頭任務(wù),但簇的形成和維護(hù)需要消耗大量能量。文獻(xiàn)[14]為了解決傳感器網(wǎng)絡(luò)的流量擁塞問題,提出了一種動(dòng)態(tài)的中繼節(jié)點(diǎn)部署機(jī)制來調(diào)整路由,首先識(shí)別出擁塞區(qū)域,然后添加新的中繼節(jié)點(diǎn)繞開擁塞區(qū)域,但如前文所述,傳感器網(wǎng)絡(luò)中直接添加新的節(jié)點(diǎn)開銷太大,而本文重點(diǎn)考慮利用現(xiàn)有冗余節(jié)點(diǎn)或負(fù)載較輕節(jié)點(diǎn)來作為新的中繼節(jié)點(diǎn)。CODA算法提出了一種擁塞發(fā)現(xiàn)及控制算法[15],它的擁塞發(fā)現(xiàn)機(jī)制可以發(fā)現(xiàn)過載區(qū)域及節(jié)點(diǎn),但它是通過抑制源節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)來實(shí)施擁塞控制,而本文是通過增加新的中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)載平衡來減輕擁塞。本文算法適用于平面和層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),可以利用現(xiàn)有負(fù)載較輕節(jié)點(diǎn)作為新的中繼節(jié)點(diǎn)來減輕超載中繼節(jié)點(diǎn)的能耗,并進(jìn)一步提供了對(duì)多維定標(biāo)的支持。

3 問題描述

在多維定標(biāo)環(huán)境下傳感器網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)都可用d維歐氏空間中的頂點(diǎn)表示,這樣歐氏空間中兩點(diǎn)之間的距離可以表達(dá)維傳感節(jié)點(diǎn)之間的傳輸距離。為此需要定義傳感節(jié)點(diǎn)?中繼節(jié)點(diǎn)的指派規(guī)則來表示傳感數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系:為了減小能耗,中繼節(jié)點(diǎn)的位置應(yīng)該盡可能靠近傳感節(jié)點(diǎn)群,傳感節(jié)點(diǎn)選擇傳輸距離內(nèi)最近的中繼節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)[16,17]。每個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)存在自己的“責(zé)任區(qū)”,責(zé)任區(qū)內(nèi)傳感節(jié)點(diǎn)s距中繼節(jié)點(diǎn)r的距離要小于s與其他中繼節(jié)點(diǎn)的距離。采用“就近指派”規(guī)則的原因有3條。

1) 大部分路由協(xié)議采用該規(guī)則,傳輸能耗受傳輸距離的影響最大,距離越遠(yuǎn),能耗越大。

2) 簡(jiǎn)化中繼節(jié)點(diǎn)與傳感節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系,便于找出初始的最優(yōu)布置區(qū)域。

3) 系統(tǒng)容錯(cuò)性強(qiáng),當(dāng)某個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)失效退出網(wǎng)絡(luò)后,傳感節(jié)點(diǎn)可自動(dòng)選擇次近的中繼節(jié)點(diǎn)。

當(dāng)然某些復(fù)雜的路由協(xié)議定義的指派關(guān)系也比較復(fù)雜,但本文的算法只需做相應(yīng)改動(dòng)即可適應(yīng)。為了簡(jiǎn)化起見,本文的指派規(guī)則為就近指派。為了延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期,中繼節(jié)點(diǎn)需要避免超負(fù)載工作。當(dāng)某個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)超負(fù)載時(shí),在它附近選擇一個(gè)新的中繼節(jié)點(diǎn)來承擔(dān)過重的負(fù)載。按照就近指派規(guī)則,超載工作的中繼節(jié)點(diǎn)上部分信息將轉(zhuǎn)交新的中繼節(jié)點(diǎn)發(fā)送,本文主要研究如何選擇合適部署位置的節(jié)點(diǎn)作為補(bǔ)充的新中繼點(diǎn)。

3.1 理論背景

中繼節(jié)點(diǎn)部署問題可被轉(zhuǎn)換為歐氏空間中的集合問題,其中,中繼節(jié)點(diǎn)和傳感節(jié)點(diǎn)都表示為頂點(diǎn),通過節(jié)點(diǎn)間相互約束關(guān)系可計(jì)算出包含候選中繼節(jié)點(diǎn)位置的空間區(qū)域。

d維空間?d中任意2點(diǎn)x,y間傳輸距離為dist(x, y) =。d維閉合球體Br(p)(半徑r≥0,中心點(diǎn)為p)定義為Br(p)={x:dist(x, p)≤r}。?1中閉合球體為線段,?2中閉合球體為一個(gè)圓盤。

?d中(d?1)維球面Sr(p)(半徑r≥0,中心點(diǎn)為p)定義為Sr(p)={x:dist(x,p)=r}。二維球面為三維空間的普通球面或單點(diǎn),一維球面為一個(gè)圓或單點(diǎn),0維球面就是直線上的2個(gè)點(diǎn)或單點(diǎn),?d中(d?1)維球面也被稱為超球面。d維球體集合{Bi:i=1,…,n}把空間劃分為區(qū)域,所以區(qū)域可被定義為,每個(gè)區(qū)域都包含有自己的邊界。為了表示傳感節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)負(fù)載,給每一個(gè)球體Bi定義了一個(gè)屬性?權(quán)重W(Bi)。因此區(qū)域 A =Bi的權(quán)重為包含它的所有球體權(quán)重的總和,即 W( R ) =∑ W( Bi)。

本文中傳感節(jié)點(diǎn)的傳輸范圍以球體表示,節(jié)點(diǎn)位置用特征點(diǎn)表示,傳輸?shù)臄?shù)據(jù)負(fù)載以權(quán)重表示。例如圖1中4個(gè)二維球體,權(quán)重分別為2、4、8和16,把整個(gè)空間劃分成 10個(gè)區(qū)域,圖中黑點(diǎn)為特征點(diǎn),即多個(gè)球面的相交點(diǎn)或部署點(diǎn)。下面介紹本文需要用到的3個(gè)定理。

圖1 傳輸球面示例,A的區(qū)域劃分

定理1 如果d?(d>1)中至少2個(gè)不同球面的相交區(qū)非空,則該相交區(qū)為一個(gè)k維球面(k<d?1)。

證明 可由文獻(xiàn)17的定理3.6直接得證。

定理2 如果S為d個(gè)(d?1)維球面的非空相交區(qū),則其中有(d?1)個(gè)球面的相交區(qū)仍為S,否則S為0維球面。

證明 設(shè)S1,…,Sn為(d>1)維球面,根據(jù)定理1,S1和 S2的相交區(qū)為 S1(S1和 S2相同),或者為一個(gè)低維球面 S1'(維度小于 d?1)。如果為前者,可以去掉S1,則定理成立。對(duì)于后者,進(jìn)一步考慮S1'和S3的相交區(qū),同理可以去掉S3,或者得到一個(gè)維度低于S1'的球面S2',如果在前面d?1步不去掉任何一個(gè)球面,最后Sd-1'=S的維度為零。

定理3 設(shè)A為一組球體B劃分的區(qū)域集合,對(duì)應(yīng)B的球面集合為U,對(duì)于A中的任意一個(gè)區(qū)域a,存在一個(gè)U的相交區(qū),它被a所包含,否則該相交區(qū)為零維球面且必有一點(diǎn)在a內(nèi)。

證明 設(shè)U的相交區(qū)集合為S,對(duì)于a∈A,設(shè)sa為S中與a有相交點(diǎn)的最小維度球面。下面采用反證法進(jìn)行證明,如果sa的維度大于0,則sa?a。如果該命題非真,即可找到一個(gè)區(qū)域 a∈A,使得sa?a。這意味著sa球面中至少一個(gè)點(diǎn)在a內(nèi),同時(shí)又至少有一個(gè)點(diǎn)在a外,這表明Sa與a的邊界相交,而a的邊界被定義為a與U中球面的相交區(qū),換句話說,sa與U中某球面的相交區(qū)上有一點(diǎn)在區(qū)域a的邊界上。根據(jù)定理 1,該相交區(qū)為一個(gè)維度低于sa的球面,這與sa為最小維度的假設(shè)矛盾,所以定理得證。

3.2 問題描述

傳感器網(wǎng)絡(luò)中包含2類節(jié)點(diǎn):傳感節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)。每一個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)指派一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)。中繼節(jié)點(diǎn)可為多個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)。傳感節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)都存在于d?空間中,傳感節(jié)點(diǎn)之間的距離可以通過多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)測(cè)量得出。

傳感節(jié)點(diǎn)—中繼節(jié)點(diǎn)的指派規(guī)則為就近分配,換作計(jì)算幾何學(xué)的術(shù)語,即中繼節(jié)點(diǎn)為處于它的Voronoi區(qū)域的所有傳感節(jié)點(diǎn)提供轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)。節(jié)點(diǎn)n的Voronoi區(qū)域由離n的距離相較空間中其他節(jié)點(diǎn)更近的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。

傳感節(jié)點(diǎn)在傳輸數(shù)據(jù)時(shí)需要通過中繼節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā),傳感器網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在單位時(shí)間內(nèi)能夠轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)有限,該限度即為它的容量(帶寬)。傳感節(jié)點(diǎn)的傳輸數(shù)據(jù)量和中繼節(jié)點(diǎn)的容量在本文中以正實(shí)數(shù)表示,一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)所分配的傳感節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)量不能超過它的當(dāng)前容量。

假設(shè)某中繼節(jié)點(diǎn)rol過載,需要加入一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)rad接管部分指派給rol的傳感節(jié)點(diǎn)。因此問題轉(zhuǎn)換為計(jì)算 rad的位置坐標(biāo),使其能夠接管合適數(shù)量的傳感節(jié)點(diǎn),即 rad需要滿足以下 2個(gè)帶寬受限的約束條件:

1) rad轉(zhuǎn)發(fā)的總數(shù)據(jù)流量不能超過它當(dāng)前的最大容量;

2) rad從rol接管的流量不能小于rol的過載流量。

有關(guān)過載節(jié)點(diǎn)和區(qū)域的發(fā)現(xiàn)及傳播算法已有大量研究[14,15],非本文研究重點(diǎn),為簡(jiǎn)便起見,本文以流量閾值作為超載的判別準(zhǔn)則。當(dāng)然 rad增加的流量負(fù)載不僅包括從rol上接管的負(fù)載,也要考慮從其他中繼節(jié)點(diǎn)接管的負(fù)載,由于rad的流量限制,該問題也可能無解。下面計(jì)算節(jié)點(diǎn)吞吐率(處理的總數(shù)據(jù)流量)與能耗率的關(guān)系。相距為r的2個(gè)節(jié)點(diǎn)收發(fā)kbit/s的數(shù)據(jù)所消耗的能量為

其中,δ為路徑衰弱系數(shù),α1、α2和 β為電路相關(guān)參數(shù)。對(duì)于第i個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)ri,它當(dāng)前所轉(zhuǎn)發(fā)的總數(shù)據(jù)流量與能耗率ERi之間滿足下式:

kij為 ri到下一跳中繼節(jié)點(diǎn)rj的流量。式(2)反映了中繼節(jié)點(diǎn)所能處理的數(shù)據(jù)流量、傳輸距離及能耗率三者之間的關(guān)系,在傳輸距離一定的情況下,通過調(diào)整數(shù)據(jù)流量的分布,可以使得能耗率達(dá)到平衡。

為了更加清楚地描述問題,給出以下定義。每一個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)n的傳輸球體B(n)以n為中心,以n到所分派中繼節(jié)點(diǎn)的距離為半徑。節(jié)點(diǎn)n的球面為B(n)的邊界。B(n)的權(quán)重代表 n的發(fā)送數(shù)據(jù)流量。定義A為整個(gè)部署區(qū)域所有傳感節(jié)點(diǎn)的傳輸球體組成的空間集合,A(r)為分配給 r的傳感節(jié)點(diǎn)傳輸球體組成的空間集合。因?yàn)锳(r)為A的子集所組成,所以 A中任一個(gè)區(qū)域必然被 A(r)中的一個(gè)區(qū)域包含。A(r)和A中的任意一個(gè)區(qū)域都將具有一個(gè)權(quán)重屬性。

如果A中某個(gè)區(qū)域的節(jié)點(diǎn)rad被選擇作為中繼節(jié)點(diǎn),那么分配給rol的節(jié)點(diǎn)所產(chǎn)生的負(fù)載等于該區(qū)域的權(quán)重。如果屬于 A(rol)的某個(gè)區(qū)域中產(chǎn)生一個(gè)新的中繼節(jié)點(diǎn),那么從rol上被接管的負(fù)載等于該區(qū)域的權(quán)重。因此,產(chǎn)生 rad的合適位置應(yīng)該屬于 A中權(quán)重小于rad帶寬的某區(qū)域,同時(shí)也屬于A(rol)中權(quán)重大于rol過載流量的某區(qū)域,這也是本算法的核心思想。

下面通過圖示來說明。圖1和圖2為一個(gè)二維傳感器網(wǎng)絡(luò),分別表示A和A(rol)的區(qū)域劃分,它們包含2個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)rol和rad,帶寬均為9(為了不失一般性,這里假設(shè)中繼節(jié)點(diǎn)和傳感節(jié)點(diǎn)能力相同),4個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)n1、n2、n3、n4,發(fā)送流量分別為2、4、8和16。其中,n1、n2、n3分配給rol,由其轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),n4分配給rad。圖3(a)給出了A中所有區(qū)域及其附屬權(quán)重,它包括10個(gè)區(qū)域(a1~a10),它們由 B(n1)至 B(n2)共 4 個(gè)傳輸球體的交叉區(qū)和互補(bǔ)區(qū)域組成。圖2給出了由B(n1)、B(n2)和B(n3)(屬于rol的節(jié)點(diǎn)傳輸球體)交叉建立的區(qū)域集合 A(rol),其中 a2和 a6同時(shí)屬于 A和 A(rol)。

示例中,因?yàn)閚1、n2、n3的總流量為14,所以rol超載,過載流量為5。從問題約束條件1可知,rad新增負(fù)載不能超過其帶寬,所以 rad適合的位置為 a1、a2、a3、a4和 a6,為了滿足約束條件 2,即保證過載的流量能夠從rol接管,從圖2可以看出適合rad的位置應(yīng)該為a6、a13和a14,所以應(yīng)該在區(qū)域a4(a13的子集)和a6中的節(jié)點(diǎn)中挑選rad,從圖2中可以看出n3節(jié)點(diǎn)最為合適。

圖2 A(rol)的區(qū)域劃分

4 中繼節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展算法

本算法思路如下:設(shè)rol為超載中繼節(jié)點(diǎn),這時(shí)遍歷A空間所有區(qū)域a(后文介紹優(yōu)化方法)。如果A(rol)中有一區(qū)域aol包含a,則檢查aol和a的權(quán)重是否滿足得到有效解的2個(gè)條件,當(dāng)發(fā)現(xiàn)有(aol, a)滿足條件,則算法結(jié)束,新增節(jié)點(diǎn) rad為 a中剩余能量最大的節(jié)點(diǎn)。判斷 aol是否包含 a的算法比較簡(jiǎn)單,在4.2節(jié)將介紹如何在a中找到具有合適權(quán)重的區(qū)域。

算法的重點(diǎn)是如何高效地遍歷A中所有區(qū)域,直接的做法是計(jì)算所有傳感節(jié)點(diǎn)的子集,檢查它們的傳輸球體是否相交形成交叉區(qū)。由于m個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)可以有2m個(gè)組合,這種方法屬于指數(shù)復(fù)雜度,不具有可行性。

本文的方法是通過尋找A中的特征點(diǎn)集合來遍歷A中區(qū)域。一旦找到特征點(diǎn),求出包含它的區(qū)域是比較容易的,位于一個(gè)區(qū)域邊界上的特征點(diǎn)可能同時(shí)位于其他區(qū)域內(nèi),如圖1所示。本文的算法每次在至多d個(gè)傳輸球面的交叉區(qū)上選取特征點(diǎn),由于網(wǎng)絡(luò)中具有 O(nd)個(gè)交叉區(qū),而每個(gè)交叉區(qū)至多選取2點(diǎn),所以算法搜索的特征點(diǎn)數(shù)量為O(md),其中,m為傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)量,這種方法可降低算法最壞情況下的復(fù)雜度。

4.1 算法流程

下面給出算法的流程。

擴(kuò)展算法:計(jì)算新增中繼節(jié)點(diǎn)的位置

算法輸入?yún)?shù)中傳感節(jié)點(diǎn)的多維坐標(biāo)可以在網(wǎng)絡(luò)啟動(dòng)前由已知坐標(biāo)的錨節(jié)點(diǎn)把測(cè)量結(jié)果直接發(fā)送給中繼節(jié)點(diǎn),權(quán)重和過載流量需要根據(jù)當(dāng)前傳感節(jié)點(diǎn)的傳輸流量計(jì)算,具體方法見4.1節(jié)。算法主體為循環(huán)結(jié)構(gòu),循環(huán)開始從傳感節(jié)點(diǎn)的S個(gè)集合中選擇至多包含d個(gè)球面的子集?(第2行),如果?中所有球面被遍歷,沒有找到可行解則退出(第3行),否則計(jì)算?中所有球面的交叉區(qū)?,由定理1可知?為空或一個(gè)低維球面,如果?非空,則繼續(xù)(第4行),從?中選擇特征點(diǎn)構(gòu)成N,由于零維球面至多包含2個(gè)頂點(diǎn),因此集合N也至多包含2個(gè)元素(第6~9行),第11行開始子循環(huán),遍歷包含N中頂點(diǎn)的所有區(qū)域。在下面完備性證明中將說明本方法能夠遍歷A中每一個(gè)子集(遍歷的所有N集合中包含了A內(nèi)子集的特征點(diǎn)),搜索包含N內(nèi)頂點(diǎn)的所有區(qū)域以及計(jì)算相應(yīng)權(quán)重的方法見 4.2節(jié),如果有一個(gè)區(qū)域滿足帶寬及過載條件,則該區(qū)域的傳感節(jié)點(diǎn)可以作為新的中繼節(jié)點(diǎn)。

很明顯算法的解具有多樣性特點(diǎn),由于第2行?的選擇和第9行N的選擇具有一定隨機(jī)性,因此每次執(zhí)行可能產(chǎn)生不同的解,但這種多樣性不影響本算法的正確性和完備性。

正確性證明:由于第 13行的約束性判別,所以第14行的p為正確的位置。

完備性證明:完備性指如果問題有解,算法一定能夠找到它。為了證明本算法的完備性,首先需要證明當(dāng)算法沒有找到解退出時(shí),A中的所有區(qū)域都被遍歷到(11~15行)。設(shè)有區(qū)域a∈A,根據(jù)定理3會(huì)出現(xiàn)2種情況:①S中球面形成的交叉區(qū)被a包含;②該交叉區(qū)為零維球面,并與a有一個(gè)相交點(diǎn)。定理2進(jìn)一步補(bǔ)充說明至多搜索d個(gè)球面的交叉區(qū)就可找到該解(第2行)。

設(shè)第4行的?為定理3中的交叉區(qū),這時(shí)存在2種情況:①?為a所包含;②?為零維球面且與a有一點(diǎn)相交。如果①成立,則不管5~9行選擇何種頂點(diǎn),a必會(huì)被11~15行的子循環(huán)找到,如果②成立,在11 ~15行中搜索了所有與?有交點(diǎn)的區(qū)域。因此算法沒有找到可行解退出時(shí),可以肯定網(wǎng)絡(luò)空間A內(nèi)所有區(qū)域被搜索過,無可行解。

4.2 權(quán)重的計(jì)算

算法重點(diǎn)之一就是在A空間找到包含特征點(diǎn)v的所有區(qū)域并計(jì)算出權(quán)重。設(shè)包含v的所有區(qū)域集合為Av,B1為內(nèi)部包含n的傳輸球體集合,B2為邊界上包含v的傳輸球體集合,所以對(duì)于任意一個(gè)區(qū)域 a(a∈Av),它的權(quán)重為 W1+W2,W1為 B1中所有球體的權(quán)重之和,W2為B2中部分球體的權(quán)重之和。

舉例說明如下,假設(shè)圖1中v為n3和n4的交叉區(qū)中位于B(n2)內(nèi)的點(diǎn),因此Av包含了區(qū)域a3、a7、a8 和 a10,B1包含 B(n2),B2包含 B(n3)和 B(n4)。可得 Av中 W1的值為傳輸球體 B(n2)的權(quán)重 4,B2中2個(gè)球體都包含區(qū)域a10,W2對(duì)應(yīng)a10的值為24,它等于B(n3)和B(n4)的權(quán)重之和,而W2中對(duì)應(yīng)a3、a7、a8的值同理可得分別為0、8和16。

W1和B1的計(jì)算與Av中特殊區(qū)域無關(guān),可以比較容易的計(jì)算得出,而計(jì)算Av中W2的算法比較復(fù)雜,主要包含2個(gè)步驟。

1)設(shè)計(jì)了一個(gè)判別規(guī)則,搜索滿足以下條件的B2的子集B3(B3?B2),該條件為B3內(nèi)所有球體包含某區(qū)域 a(a∈ Av),且 a? B2/B3。

2)為了避免遍歷B2內(nèi)所有子集組合,利用如下推論對(duì)搜索過程中B3的數(shù)量做了限制。

推論1 對(duì)于B3?B2,如果Av內(nèi)存在區(qū)域a,a被B3中所有球體包含且位于B2/B3之外,當(dāng)且僅當(dāng)B3中所有球體的球心可通過一個(gè)包含點(diǎn)n的超面與(B2/B3)內(nèi)球心分割。

證明 設(shè) v附近有一點(diǎn) v1,v1和 v位于以 n為球心的球體內(nèi)的條件為:矢量(v, v1)和(v,n)之間夾角小于π/2。因此當(dāng)且僅當(dāng)B3內(nèi)球體的球心包含v且與 v1位于(v,v1)正交超面的同一側(cè)時(shí),v1位于 B3內(nèi)球體的交叉區(qū)域。

圖3為圖1中v點(diǎn)周圍的詳細(xì)圖示,v為a3和a4的交叉區(qū)中位于B(n2)內(nèi)的點(diǎn)。因?yàn)?v,v2)和(v,n3)的夾角小于 π/2,所以 v2位于 B(n3)內(nèi),同理 v2同時(shí)也位于B(n4)內(nèi)。因?yàn)関2,n3和 n4位于超面 z2(z2正交于(v,v2))的同一側(cè),所以v2位于a10(包含v)區(qū)域內(nèi)。而v3在B(n4)內(nèi)但在B(n3)外,(v,v3)和(v, n4)的夾角小于 π/2,但(v, v3)和(v, n3)的夾角大于π/2。同理,因?yàn)関3和n4位于z3(z3正交于(v,v3))的同一側(cè),但和n3分別位于z3的兩側(cè),所以v3在區(qū)域a8內(nèi)。

圖3 權(quán)重的計(jì)算示例

推論2 如果C為B2內(nèi)所有球體球心的集合,搜索 Av內(nèi)所有區(qū)域的問題可以進(jìn)行簡(jiǎn)化查找分區(qū)問題,即查找把C劃分為2個(gè)子集的分區(qū),其中這2個(gè)子集可以被包含n的超面分割。

證明 假設(shè)C∪{v}包含至少d個(gè)線性無關(guān)點(diǎn),C1為C的非空子集,可在C∪{v}內(nèi)增加新的線性無關(guān)點(diǎn),并把以它們?yōu)榍蛐牡那蝮w權(quán)重設(shè)為 0,根據(jù)文獻(xiàn)[19]的推論4.2可知,如果C1和CC1可被包含v的超面分割,則該超面包含v和C中至少d?1個(gè)點(diǎn)。這樣在步驟1中不必計(jì)算Av內(nèi)可能的組合,只需選擇d?1個(gè)特征點(diǎn)即可。

5 算法分析及改進(jìn)

在本節(jié)對(duì)算法的復(fù)雜度進(jìn)行分析,并提出了相應(yīng)的優(yōu)化方法。

5.1 最壞情況下復(fù)雜度分析

假設(shè)錨節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為 d,即網(wǎng)絡(luò)部署空間的維度d為常數(shù),下面逐行分析復(fù)雜度。盡管本文沒有指明如何選擇 ?,但不難在常數(shù)時(shí)間執(zhí)行完算法的第2行(例如可以對(duì)?中子集排序,然后按升序提?。?。第4行需要計(jì)算?中各球面的交叉區(qū)?,因?yàn)?的維度設(shè)置為 d,所以這一工作也可在常數(shù)時(shí)間執(zhí)行。第5行和第6行的判斷語句可以看做?計(jì)算過程的一個(gè)子部分。第11 ~15行的執(zhí)行時(shí)間也為常數(shù)。而計(jì)算權(quán)重 w和 wol的算法(4.2節(jié)給出)與(m+|B2|d)成線性比例關(guān)系,|B2|為 B2包含的球體數(shù)量,即為與N中某點(diǎn)相交的球體數(shù)量,這里m為計(jì)算 W1的開銷,而計(jì)算W2的開銷由計(jì)算 B2的交叉區(qū)組成。因?yàn)樵诘谝淮窝h(huán)時(shí)對(duì)B2的計(jì)算結(jié)果可以存儲(chǔ),所以在后面循環(huán)中可以跳過B2中球面集合的計(jì)算。所以第11~15行的開銷為O(m),即一次循環(huán)的開銷為O(m),循環(huán)的次數(shù)由可能選取的?的數(shù)量決定,即從m元組中選取至多d元子集的次數(shù),它的復(fù)雜度為 O(md),所以最壞情況下算法復(fù)雜度為O(md+1)。

5.2 算法優(yōu)化

因?yàn)椴渴饌鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)時(shí),錨節(jié)點(diǎn)的數(shù)量不會(huì)很多,所以算法的復(fù)雜度取決與傳感器的數(shù)量,所以考慮如何進(jìn)一步減少算法中可計(jì)算的傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

為了方便路由并減少能耗,新增的中繼節(jié)點(diǎn)應(yīng)該部署在超載節(jié)點(diǎn)附近。因此遠(yuǎn)離超載節(jié)點(diǎn)的傳感節(jié)點(diǎn)不受新增節(jié)點(diǎn)的影響,在算法中可以不考慮這些節(jié)點(diǎn)。如果增加中繼節(jié)點(diǎn)后,沒有傳感節(jié)點(diǎn)可以分派到該新增節(jié)點(diǎn)上,那就表明算法的這次部署無效,因此需要建立一個(gè)判別規(guī)則區(qū)分哪些為可忽略節(jié)點(diǎn),這就需要在d?中限制新增節(jié)點(diǎn)的可部署區(qū)域。

推論3 設(shè)已分派給超載中繼節(jié)點(diǎn)rol的傳感節(jié)點(diǎn)s,它能夠重新分派給新增中繼節(jié)點(diǎn)rad的條件為dist(rol, rad)≤2g,g為rad的傳輸半徑,或rad與最遠(yuǎn)分配節(jié)點(diǎn)之間的距離。

證明 假設(shè)新增中繼節(jié)點(diǎn)后,rad從 rol上接管了傳感節(jié)點(diǎn)s的流量,根據(jù)“就近指派”原則可得dist(s, rad)≤dist(s, rol)。根據(jù)g的定義可得dist(s,rol)≤g。根據(jù)三角不等式定律可得dist(rol), rad≤dist(s,rad)+dist(s, rol) ≤2dist(s, rol) ≤2g。

從推論3可以推出,如果中繼節(jié)點(diǎn)和傳感節(jié)點(diǎn)之間遵循就近指派原則,部署算法只需考慮與超載節(jié)點(diǎn)距離在g之內(nèi)的傳感節(jié)點(diǎn),即中繼節(jié)點(diǎn)的路由表中只需登記g范圍之內(nèi)的傳感節(jié)點(diǎn)。當(dāng)然對(duì)其他指派方式,也可按照類似方法加以限制。如果傳感節(jié)點(diǎn)圍繞中繼節(jié)點(diǎn)均勻分布,部署算法需要考慮的節(jié)點(diǎn)數(shù)量與分派給中繼節(jié)點(diǎn)的傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)量呈線性比例關(guān)系。進(jìn)一步假設(shè),如果網(wǎng)絡(luò)中中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)量隨著傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)量線性增加,則部署算法在一次執(zhí)行時(shí)需要計(jì)算的節(jié)點(diǎn)數(shù)量為常數(shù)。

6 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證部署算法的可行性和有效性,在Qualnet網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)下設(shè)計(jì)了3種實(shí)驗(yàn),為了提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可信性,每次實(shí)驗(yàn)采用不同的隨機(jī)種子重復(fù) 10次取其平均值顯示。能量模型采用式(1),參數(shù)設(shè)置參照了MICA系列傳感器節(jié)點(diǎn),其中,α1(發(fā)送或接收 1bit數(shù)據(jù)消耗的能量)設(shè)置為50nJ/bit,α2(對(duì)1bit數(shù)據(jù)發(fā)送放大器消耗的能量)設(shè)置為0.1nJ/bit/m2,β為50nJ/bit,δ設(shè)置為2,報(bào)文長(zhǎng)度為512bit,傳感節(jié)點(diǎn)傳輸半徑r設(shè)置為30m,初始能量為6J,為了減少中繼節(jié)點(diǎn)制造成本,初始能量為傳感節(jié)點(diǎn)的2倍即12J,帶寬為1.5Mbit/s,其他參數(shù)設(shè)置包括傳輸半徑與傳感節(jié)點(diǎn)相同。傳感節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集率在[50kbit/s,100kbit/s]間均勻分布,每隔30s進(jìn)行一次數(shù)據(jù)收集,部署區(qū)域?yàn)?000m×2000m,路由采用Dijkstra最短路徑算法[20]。設(shè)定位服務(wù)由6個(gè)錨節(jié)點(diǎn)提供,在部署后把測(cè)量坐標(biāo)發(fā)布給各中繼節(jié)點(diǎn)。

為了避免偏向于某一種中繼節(jié)點(diǎn)部署算法和中繼節(jié)點(diǎn)?傳感節(jié)點(diǎn)分配算法,按照在負(fù)載平衡問題上廣泛應(yīng)用的方法設(shè)置起始的網(wǎng)絡(luò)部署態(tài)勢(shì),采用k-means算法對(duì)傳感節(jié)點(diǎn)分簇,中繼節(jié)點(diǎn)部署在算法生成的k個(gè)簇群的中心[21]。

第1種為擴(kuò)展性實(shí)驗(yàn),以測(cè)試當(dāng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒l(fā)生變化時(shí)算法的反應(yīng)能力。實(shí)驗(yàn)共分100步,開始時(shí)先部署100個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)和1個(gè)中繼節(jié)點(diǎn),隨后99步中每次增加100個(gè)傳感節(jié)點(diǎn),由于流量增加,超載節(jié)點(diǎn)運(yùn)行部署算法增加新的中繼節(jié)點(diǎn),測(cè)量每次部署節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行時(shí)間。當(dāng)傳感節(jié)點(diǎn)達(dá)到 10000個(gè)時(shí),每次隨機(jī)減少一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn),這時(shí)運(yùn)行部署算法增加新節(jié)點(diǎn)以減輕超載節(jié)點(diǎn)的負(fù)載,并記錄算法運(yùn)行時(shí)間。假設(shè)中繼節(jié)點(diǎn)最高負(fù)載帶寬為L(zhǎng),設(shè)置過載閾值為0.25L,為了避免新增節(jié)點(diǎn)能耗率太高,每次可以被新增中繼節(jié)點(diǎn)接管的流量設(shè)置為在[0.25L, 05L]之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)。從算法流程可以看出,從超載節(jié)點(diǎn)接管的流量大小是非常重要的。每當(dāng)增加中繼節(jié)點(diǎn)時(shí),不僅運(yùn)行部署會(huì)有一定的開銷,改變路由信息也會(huì)增加開銷。如果轉(zhuǎn)接的流量設(shè)置過小,會(huì)造成超載節(jié)點(diǎn)反復(fù)過載,因此把從超載節(jié)點(diǎn)上轉(zhuǎn)接的流量設(shè)置為25%以避免短時(shí)間內(nèi)發(fā)生二次過載。另外為了限制分派給新增中繼節(jié)點(diǎn)的傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)量,把新增節(jié)點(diǎn)的最大負(fù)載設(shè)置為超載節(jié)點(diǎn)負(fù)載的50%。

每次增加一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn),隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大,融合了5.2節(jié)所示優(yōu)化方法的部署算法的運(yùn)行時(shí)間如圖4所示。從圖4可見算法的運(yùn)行時(shí)間與傳感節(jié)點(diǎn)的數(shù)量呈線性關(guān)系。

圖4 不同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的算法時(shí)間開銷

在網(wǎng)絡(luò)中已部署10000個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)和100個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)后,隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化,算法的運(yùn)行時(shí)間變化如圖5所示。每個(gè)仿真步隨機(jī)刪除一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn),由于剩余中繼節(jié)點(diǎn)負(fù)載增大,部署算法進(jìn)行運(yùn)算增加一個(gè)新的中繼節(jié)點(diǎn)減輕最大超載節(jié)點(diǎn)的負(fù)載。注意:新增中繼節(jié)點(diǎn)的位置不一定在刪除節(jié)點(diǎn)附近,與刪除節(jié)點(diǎn)的位置沒有關(guān)系。每個(gè)仿真步之間算法的運(yùn)行時(shí)間都有變化,但總體上都以77ms為平均值上下浮動(dòng)20ms,而77ms與圖4中網(wǎng)絡(luò)規(guī)模達(dá)到 10000個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)時(shí)的算法運(yùn)行時(shí)間基本一致。

圖5 不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的算法時(shí)間開銷

第2種為比較性實(shí)驗(yàn),為此設(shè)計(jì)了一個(gè)無優(yōu)化擴(kuò)展部署方案以便與本文的優(yōu)化部署方案進(jìn)行比較。在無優(yōu)化部署方案中,新增中繼節(jié)點(diǎn)的位置以超載節(jié)點(diǎn)為中心隨機(jī)正態(tài)分布,這也可看做存在冗余部署時(shí)激活休眠節(jié)點(diǎn)的一種方式。設(shè)超載節(jié)點(diǎn)與分配給它的最遠(yuǎn)傳感節(jié)點(diǎn)之間距離為g,把分布的方差設(shè)置為g×k,其中,k為適應(yīng)因子,它根據(jù)起始部署方案的位置進(jìn)行調(diào)節(jié)以適應(yīng)超載節(jié)點(diǎn)的環(huán)境。當(dāng)所有中繼節(jié)點(diǎn)位置計(jì)算完畢后,每個(gè)采集輪次隨機(jī)選擇15%的傳感節(jié)點(diǎn),使其數(shù)據(jù)采集率增加為在[75kbit/s, 150kbit/s]間均勻分布,其余保持為初始值,觀察網(wǎng)絡(luò)性能的變化情況,其中過載閾值和最大轉(zhuǎn)接負(fù)載閾值的設(shè)置和第1個(gè)實(shí)驗(yàn)相同。在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中定義了3個(gè)性能指標(biāo)。①能量利用率:在出現(xiàn)一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)(消耗完所有能量),所有中繼節(jié)點(diǎn)消耗的能量之和與初始能量之和的比值;②生命周期:在出現(xiàn)一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)死亡時(shí),仿真所進(jìn)行的輪數(shù);③中繼節(jié)點(diǎn)負(fù)載方差:在出現(xiàn)一個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)死亡后,統(tǒng)計(jì)100個(gè)初始中繼節(jié)點(diǎn)的負(fù)載變化標(biāo)準(zhǔn)方差。圖6和圖7分別比較了3種部署方案(本文的優(yōu)化擴(kuò)展部署方案、無優(yōu)化擴(kuò)展部署方案和僅僅初始部署)的能量利用率和生命周期,其中,中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)量從10增加到100個(gè)。

圖6 不同中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)量的歸一化能量利用率

圖7 不同中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)量的網(wǎng)絡(luò)生命周期

從圖6可以看出,無論在能量消耗還是生命周期指標(biāo)上,2種擴(kuò)展部署算法的性能與無擴(kuò)展部署算法相比要高,這是由于當(dāng)某個(gè)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)流量增加時(shí),擴(kuò)展算法可以把部分流量負(fù)載轉(zhuǎn)接給其他節(jié)點(diǎn),從而減少能耗。而優(yōu)化擴(kuò)展算法的性能比另外2種算法都占有明顯優(yōu)勢(shì),與無優(yōu)化擴(kuò)展算法相比,在能量利用率上平均高出5%到15%,在生命周期上平均延長(zhǎng)8%到25%,并且隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大和中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增多,優(yōu)勢(shì)更為明顯,這時(shí)因?yàn)閮?yōu)化擴(kuò)展算法具有良好的可擴(kuò)展性,隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加,考慮的優(yōu)化位置數(shù)量也會(huì)增加。對(duì)于無擴(kuò)展部署的方案而言,能量利用率在中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)量為10到50個(gè)時(shí)有明顯增加,隨后變化開始緩慢,能量浪費(fèi)較大??傮w而言,能量利用率隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加逐漸達(dá)到一個(gè)飽和值,生命周期則隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加線性增長(zhǎng)。

圖8表示了無擴(kuò)展部署和優(yōu)化擴(kuò)展部署情況下中繼節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定性,可以看出在優(yōu)化擴(kuò)展部署下,隨著中繼節(jié)點(diǎn)的增加,其負(fù)載的標(biāo)準(zhǔn)方差基本為常數(shù),而初始部署方案的遞增曲線表明隨著中繼節(jié)點(diǎn)的增加,它們之間的負(fù)載變化逐漸增大。

圖8 不同中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)量的負(fù)載標(biāo)準(zhǔn)方差

第3種為敏感性實(shí)驗(yàn),主要測(cè)試算法對(duì)2個(gè)重要參數(shù)(overload和 reload)的敏感度,在測(cè)試值 overload的敏感度時(shí),reload固定設(shè)置為0.75L,當(dāng)測(cè)試最高轉(zhuǎn)接流量reload時(shí),overload固定為0.25L。

新增中繼節(jié)點(diǎn)的接管負(fù)載閾值固定為 0.75L時(shí),超載節(jié)點(diǎn)的過載閾值從0到0.7L之間增加時(shí),算法運(yùn)行時(shí)間和無可行解比例的變化如圖9所示。

超載節(jié)點(diǎn)的過載閾值固定為中繼節(jié)點(diǎn)最大帶寬的0.25倍時(shí),新增中繼節(jié)點(diǎn)的接管負(fù)載從0.3倍到1倍之間增加時(shí),算法運(yùn)行時(shí)間和無可行解比例的變化如圖10所示。從圖9和圖10可以看出,算法的開銷及找到可行解的概率受overload和reload 2個(gè)閾值參數(shù)的影響較大,降低 overload和增加reload可以改進(jìn)算法的性能。

圖9 不同過載閾值時(shí)運(yùn)行時(shí)間和無可行解率的變化

圖10 不同接管負(fù)載閾值時(shí)運(yùn)行時(shí)間和無可行解的改變

7 結(jié)束語

本文提出了一個(gè)在多維空間搜索新增中繼節(jié)點(diǎn)合理位置的優(yōu)化擴(kuò)展部署算法。該算法在最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度為O(md),其中,m為傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)量,d為傳感器網(wǎng)絡(luò)多維定標(biāo)的維度,并進(jìn)一步提出了一個(gè)優(yōu)化方法,在大多數(shù)情況下可以把算法的復(fù)雜度降為m的線性函數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明算法的時(shí)間復(fù)雜度基本上隨傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)量呈線性增長(zhǎng),在一個(gè)包含1000個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳感器網(wǎng)絡(luò)中部署中繼節(jié)點(diǎn)所花的時(shí)間控制在90ms以內(nèi)。如果允許犧牲一定的算法精度,通過進(jìn)一步放松超載節(jié)點(diǎn)的過載閾值和新增節(jié)點(diǎn)的接管負(fù)載閾值,可以更大幅度地減少算法的時(shí)間開銷,因此本文提出的擴(kuò)展部署算法適用于計(jì)算受限的傳感器節(jié)點(diǎn)。如果算法精度影響了新增節(jié)點(diǎn)平衡負(fù)載的能力,還可以通過算法的后續(xù)運(yùn)行繼續(xù)增加中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行彌補(bǔ)。通過實(shí)驗(yàn)還可以看出擴(kuò)展算法提高了網(wǎng)絡(luò)的能量利用率,延長(zhǎng)了生命周期。

因?yàn)槌d中繼節(jié)點(diǎn)擁有算法必須的數(shù)據(jù),所以由它運(yùn)行擴(kuò)展部署算法較為合適。但當(dāng)超載節(jié)點(diǎn)負(fù)載已達(dá)到最大限度或能量消耗已近底線時(shí),盡管現(xiàn)有傳感節(jié)點(diǎn)的微控制器計(jì)算能力已得到較大發(fā)展,但可能還是無法承擔(dān)計(jì)算密集的任務(wù)??梢杂?種辦法來解決,一種是在中繼節(jié)點(diǎn)負(fù)載達(dá)到其最大帶寬的某一部分時(shí)提前運(yùn)行擴(kuò)展部署算法實(shí)施卸載;還有一種辦法是超載節(jié)點(diǎn)把數(shù)據(jù)發(fā)送給其他中繼節(jié)點(diǎn)由其代理運(yùn)行。在4.1節(jié)中盡管算法采用的是集中式運(yùn)行方式,但由于主循環(huán)內(nèi)的迭代運(yùn)算相互無關(guān),所以算法也可以放到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行運(yùn)行。

[1]AZIM A, ISLAM M.Hybrid LEACH:a relay node based low energy adaptive clustering hierarchy for wireless sensor networks[A].Proceedings of the 2009 IEEE 9th International Conference on Communications[C], Kuala Lumpur Malaysia, 2009.911-916.

[2]DELIGIANNAKIS A, KOTIDIS Y, ROUSSOPOULOS N.Bandwidth-constrained queries in sensor networks[J].The VLDB Journal,2008, 17(3):443-467.

[3]COSTA J A, NEAL P, ALFRED O, et al.Distributed weighted- multidimensional scaling for node localization in sensor networks[J].ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN), 2006, 2(1):39-64.

[4]沈波,張世永,鐘亦平.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議[J].軟件學(xué)報(bào), 2006,17(7):1588-1600.SHEN B,ZHANG S Y,ZHONG Y P.Cluster-based routing protocols for wireless sensor networks[J].Journal of Software, 2006, 17(7):1588-1600.

[5]IBRAHIM A S, SEDDIK K G, LIU K J.Connectivity-aware network maintenance and repair via relays deployment[J].IEEE Transactions on Wireless Communications, 2009, 8(1):356-366

[6]LI J S, KAO C, KE J D.Voronoi-based relay placement scheme for wireless sensor networks[J].IET Communications, 2009, 3(4):530-538

[7]LEE S, YOUNIS M.Optimized relay placement to federate segments in wireless sensor networks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2010, 28(5):742-752

[8]TANG J, HAO B, SEN A.Relay node placement in large scale wireless sensor networks[J].Computer Communications, 2006, 29(2):490-501.

[9]MISRA S, HONG S D, XUE G, TANG J.Constrained relay node placement in wireless sensor networks:formulation and approximations[J].IEEE Transactions on Networking, 2010, 18(2):434-447.

[10]PATHAK P H, DUTTA R.Impact of power control on relay load balancing in wireless sensor networks[A].Proceedings of the Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)[C].Sydney,Australia, 2010.1-6.

[11]WANG F, WANG D, LIU J C.Traffic-aware relay node deployment for data collection in wireless sensor networks[A].Proceedings of the 6th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor Mesh and Ad Hoc Communications and Networks[C].Rome, Italy,2009, 351-359.

[12]YANG Y Y, MIRELA I, et al.Improving network lifetime with mobile wireless sensor networks[J].Journal of Computer Communications, 2010, 33(4):409-419.

[13]鄭增威,吳朝暉,林懷忠等.可靠傳感網(wǎng)聚類路由算法研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào).2005, 39(10):1461-1464.ZHENG Z W, WU Z H,LIN H Z, et al.Reliable clustering routing algorithm for wireless sensor networks[J].Journal of Zhejiang University(Engineering Science), 2005, 39(10):1461-1464.

[14]MENA J, KALOGERAKI V.Dynamic relay node placement in wireless sensor networks[A].Proceedings of the 2008 International Symposium on Applications and the Internet[C].Turku, Finland, 2008.25-35.

[15]WAN C Y, EISENMAN S B, CAMPBELL A T.CODA:congestion detection and avoidance in sensor networks[A].Proceedings.of First ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys 2003)[C].Los Angeles, 2003.266-279.

[16]ERGEN S C, VARAIYA P.Optimal placement of relay nodes for energy efficiency in sensor networks[A].Proceedings of the IEEE International Conference on Communications[C].Istanbul, 2006.3473-3479.

[17]ZAFAR B, MIR Z H, SHAMS S M, et al.On improved relay nodes placement in two-tiered wireless sensor networks[A].Proceedings of the Military Communications Conference[C].Boston, MA, USA,2009.1-7.

[18]LI H B.Hyperbolic conformal geometry with clifford algebra[J].International Journal of Theoretical Physics, 2001, 40(1):81-94

[19]WAGNER U.On the number of corner cuts[J].Advances in Applied Mathematics.2002, 29(2):122-131

[20]BHATTACHARYA A, KUMAR A.Delay constrained optimal relay placement for planned wireless sensor networks[A].Proceedings of the 18th International Workshop on Quality of Service (IWQoS)[C].Beijing, China, 2010.1-9.

[21]PENG W, EDWARDS D.J.K-Means like minimum mean distance algorithm for wireless sensor[A].Proceedings of 20102nd International Conference on Computer Engineering and Technology (ICCET)[C].Chengdu, China, 2010.120-124.

猜你喜歡
區(qū)域
分割區(qū)域
探尋區(qū)域創(chuàng)新的密碼
科學(xué)(2020年5期)2020-11-26 08:19:22
基于BM3D的復(fù)雜紋理區(qū)域圖像去噪
軟件(2020年3期)2020-04-20 01:45:18
小區(qū)域、大發(fā)展
商周刊(2018年15期)2018-07-27 01:41:20
論“戎”的活動(dòng)區(qū)域
區(qū)域發(fā)展篇
區(qū)域經(jīng)濟(jì)
關(guān)于四色猜想
分區(qū)域
公司治理與技術(shù)創(chuàng)新:分區(qū)域比較
主站蜘蛛池模板: 免费看的一级毛片| 国产在线日本| 青青国产视频| www.99在线观看| 日韩精品亚洲一区中文字幕| 国产午夜小视频| www.亚洲一区| 亚洲毛片一级带毛片基地| 精品一区二区三区无码视频无码| 四虎影视国产精品| 日本人真淫视频一区二区三区| 国产在线观看精品| 视频二区中文无码| 综合色区亚洲熟妇在线| 日韩精品资源| 成人伊人色一区二区三区| 亚洲国产高清精品线久久| 97视频在线精品国自产拍| 国产91精选在线观看| 国产日韩精品欧美一区灰| P尤物久久99国产综合精品| 中文字幕va| 精品国产免费观看| 9啪在线视频| 另类综合视频| 婷婷色狠狠干| 六月婷婷综合| 国语少妇高潮| 91成人在线免费视频| 少妇极品熟妇人妻专区视频| 国产视频你懂得| 婷婷中文在线| 狂欢视频在线观看不卡| 国产91麻豆免费观看| 91视频99| 亚洲欧美另类中文字幕| 在线观看网站国产| 亚洲欧洲日产国产无码AV| 亚洲人成影视在线观看| 国产成人精品一区二区| 国产精品自在在线午夜| 欧美午夜理伦三级在线观看| 亚洲精品无码成人片在线观看| 大香伊人久久| 97se亚洲综合在线韩国专区福利| 亚洲国产综合精品一区| 国产一区二区三区夜色| 国产福利在线观看精品| 人妖无码第一页| 欧美在线视频a| 日本道中文字幕久久一区| 亚洲欧洲日产国码无码av喷潮| 亚洲男人的天堂久久香蕉网| 人妻丰满熟妇AV无码区| 人妻精品久久久无码区色视| 69av免费视频| 亚洲手机在线| 在线国产毛片| 国产欧美精品一区二区| 欧美色视频网站| 日韩无码黄色网站| 精品亚洲麻豆1区2区3区| 波多野结衣视频网站| 性做久久久久久久免费看| 午夜精品区| 九九久久精品免费观看| 特级毛片8级毛片免费观看| 国产精品视屏| 国产精品偷伦在线观看| www.日韩三级| 欧美国产在线一区| 国产毛片久久国产| 午夜久久影院| 国产毛片久久国产| 免费看美女自慰的网站| 手机在线国产精品| 欧美一道本| 毛片基地视频| 精品久久蜜桃| 999精品色在线观看| 国产精品综合久久久| 国产亚洲精品无码专|