一種高跟蹤質量保證的預先節點選擇策略

李慶華 ，桂衛華

LI Qinghua1，2,GUI Weihua2

1.麗水學院 工學院，浙江 麗水 323000

2.中南大學 信息科學與工程學院，長沙 410083

1.Institute of Technology,Lishui University,Lishui,Zhejiang 323000,China

2.School of Information Science and Engineering,Central South University,Changsha 410083,China

1 相關工作

無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，WSNs）的發展改變了人與自然的交流方式，移動目標跟蹤是無線傳感器網絡的一個重要的應用之一，主要的應用場景有：在戰場中對入侵目標的跟蹤；在珍稀動物的保護中，以實現對珍稀動物的無人實時跟蹤與監測；其他如災難預報和智能交通等領域具有廣泛的應用[1-2]。在這些應用中，傳感器節點協作監測一個或多個特定的目標，并將感知數據發送到Sink節點以作決策或進一步處理，從而使用戶能夠實時、連續跟蹤目標，感知目標的移動與狀態，以實現感知世界的目標[3-4]。

無線傳感器網絡的節點是由電池供電，能量非常有限[3-4]，而且不能被替換與更新，因而傳感器節點的能量一旦消耗盡，則完全失去功能而死亡[5-6]。為了節省節點的能量消耗，傳感器節點一般采用周期性的睡眠與活躍（sleep and active）的工作方式[5]。如果多個節點監測到目標后都向Sink報告目標的話，那么，網絡將會承擔很多報告數據。而實際上，同一監測目標的這些報告數據存在冗余[7-8]，如果將同一目標監測到的數據進行數據融合后再發向Sink，則會大大減少網絡的能量消耗。因而，有研究提出將依據目標所在的區域劃分為簇[9]。當關注的目標出現發生后，位于目標周圍的處于active狀態的傳感器節點產生感知數據并向簇頭節點報告感知的數據。簇頭節點將選定參考節點的信息進行數據融合向Sink節點匯報，由于同一目標只出現在網絡的某一個局部區域內，同一時刻參與目標監測的節點數目有限，而同一目標在進行數據融合后再發往Sink，因此能夠大大減少數據的傳送量，是一種較好的策略，在本文中稱這種策略為基于簇的目標監測策略。

本文的策略從總體上來說達到了如下的目標：（1）充分利用了非hotspots區域高達90%的剩余能量，從而可以依據目標的移動位置預先選擇一些節點進行目標跟蹤，因而大大提高了連續跟蹤目標的能力，并使得目標跟蹤的質量也得到很大提高。（2）策略采用節點狀態監測與更新的方法，適時使監測較小的節點轉為sleep狀態以節省能量。同時，由于本文的預先選擇策略使得目標處于高質量監測節點的概率增大，因而及時將低質量監測節點轉為sleep既不影響監測質量，也可降低系統的能量消耗。

2 系統模型與問題定義

2.1 網絡模型

為方便起見，作如下假設：

（1）同質的傳感器網絡，即所有傳感器節點是同質的，具有相同的通信與處理能力，初始能量相等。

（2）與大多數研究相同，設傳感器節點可以通過某種方法獲得自己的位置坐標，節點vi的坐標用(xi，yi)表示。

（3）傳感器節點采用周期性sleep與active輪換的方式工作以節省能量。設節點的工作周期時間長度為Γ，在時間Γ內，節點處于sleep的時間為τs，處于active的時間長度為τa，根據文獻[10]的定義：節點的占空比定義如下：

2.2 能量消耗模型

本文的能量消耗模型與其他文獻采用的模型是一樣的[2-4]，發送l比特數據的能量消耗見公式（2），接收l比特數據的能量消耗見公式（3）。

2.3 問題描述

本文的目標是：在網絡監測中，需要保證有足夠多的監測節點連續地監測到目標，而且目標跟蹤質量要盡量高。對于目標跟蹤質量，提出如下的幾個性能指標。

（1）連續跟蹤的質量：連續跟蹤質量指：設目標進入監測區域的總時間為T，目標被監測的質量超過一定閾值?的時間為t，則定義連續跟蹤質量。

（2）跟蹤質量：為簡單起見，定義跟蹤質量為一段時間內跟蹤到目標的節點個數，監測到目標的節點個數越多，則監測的質量越高。

3 高跟蹤質量的預先節點選擇策略

3.1 策略描述

本節詳細給出本文策略的詳細實現方法。如前面所述，本文策略的前面階段與已有的研究是相同的，不相同的是提前對目標可能移動的區域進行預測，提前選擇一些節點進行監測。因此，策略的形成分為如下幾個階段：

（1）工作簇的形成階段：當目標進入監測區域后，由于節點周期性的sleep與active輪換，一旦目標被處于active的節點感知到，則所有感知到目標的節點將自己感知目標信號的強度信息，以及自己的剩余能量情況進行廣播，類似于簇的形成過程，以下面的公式競爭簇頭。

（2）預測區域節點加入簇的過程

簇頭節點通過目標周圍節點感知的信息，通過常用的三點定位法[7]確定目標的位置，然后將目標的位置，預測的目標移動方向，β與rx的值廣播。所有收到廣播值的節點計算自己是否落在節點的預測區域內，如果節點落到預測區域內，則向簇頭節點發送請求加入簇的信息而加入簇。

（3）簇的穩定運行階段

簇的穩定運行階段比較簡單，感知目標的節點將自己感知的信息發往簇頭，簇頭進行信息融合采用比如最短路由（shortest routing）策略發往Sink。

（4）簇頭的輪換

簇頭節點不斷計算目標的位置，如果計算出的目標位置距離簇頭的距離大于一定的閾值σ后，則簇頭節點重新指定新的簇頭，新的簇頭節點重新廣播簇半徑rb，然后，舊的簇頭廣播自己不當簇頭的信息，那些收到新簇頭節點消息并且在簇半徑rb的節點成新簇的簇內節點，那些只收到舊簇頭撤銷簇頭消息的節點恢復正常的sleep與active輪換的工作方式。

（5）新的簇頭重復第（2）到第（4）個階段。

下面給出本文策略的算法描述。

3.2 策略的參數優化

設節點距離sink的距離為l，l=hr+x，則此節點承擔的數據包個數為：

其中z為使l+zr剛好小于R的整數。

依據能量消耗公式（2）和公式（3），設節點承擔一個數據包的能量消耗為ep，則可以得到距離Sink為l處遠的節點，其轉發數據的能量消耗為：

設距離Sink最近節點的距離為 y，其能量消耗最大，其他節點相對于能量消耗最大節點剩余的能量為：

那么現在要確定的是在剩余能量為E0時，能夠支撐多大的預測區域。當β和rx確定時，其所圈定的圓弧面積為：

而預測區域僅是S1區域的一部分。設目標距離簇的邊界距離為w，則預測區域的面積：

設w在(0,rb)間的圓上取值，因此，其平均取值可以計算得到為，因此：

設數據收集周期為Γ，因而在單位時間內，節點被選擇后其能量消耗比未選擇前增加的能量消耗速率為Δ，因而在時間周期Γ內，增加的能量消耗為：ΔΓ。整個預選擇區域的增加的能量消耗為：npΔΓ。距離Sink為l處遠的節點剩余的能量為，因而，將所有剩余的能量用于預測節點的選擇，建立等式：

在上式中，只有β和rx是未知數，因而可以選擇合適的β和rx，在不影響網絡壽命的情況下，提高目標監測的質量。

4 實驗結果

4.1 仿真參數設置

采用OMNET++4.0作為仿真工具，仿真的WSN覆蓋區域為圓形，其半徑R=500 m。用來監測的傳感器節點數為500，節點的發送半徑可以隨時間變化，采用r=50，r=70，rb=0.6r。節點隨機分布且所有節點初始能量都相同。能量仿真參數如表1所示。

如無特別說明，實驗結果是20次實驗結果的平均。

圖1給出了當固定β=100°的情況下，距離Sink不同距離處rx的平均長度情況，可見在離Sink預測區域越來越大，意味著連續目標跟蹤的能力增強，消耗了更多能量，但這些能量都是網絡本身剩余的能量，因而不影響網絡壽命。圖2給出的是在rx固定的情況下，β的變化情況，從圖2也可得到同樣的規律，即隨著遠離Sink，由于剩余能量的增多，因而β越大，也就是目標跟蹤能力增強。

表1 仿真參數

圖1 網絡不同區域rx的變化情況

圖2 β的變化情況

4.2 仿真結果與分析

在本文的實驗中，性能對比的參照實驗是類似于文獻[11]動態簇的目標跟蹤策略。在這樣的策略中，如果目標出現后，在目標附近動態形成簇，在本文中這種策略稱為基本版（baseline version）的策略，其存在的不足是當目標移動到新的地方時，簇的形成與建立跟不上目標的移動，因而影響監測的質量。而本文的策略是在其基礎上提前在目標可能移去的區域選擇一些節點進行監測，以提高目標監測質量。下面給出這兩種策略的性能實驗結果。

圖3的實驗結果是目標在網絡任意位置出現后，以不同速度移動時，不同策略選擇監測節點個數的情況。在實驗中，設置簇頭節點在當目標距離簇頭節點30 m時就輪換一次。從圖3的實驗可以看出，當目標的移動速度較慢時，不同的策略選擇的節點個數差不多，但是，隨著目標移動速度加快，本文策略選擇的節點個數增大。

圖3 不同策略下選擇的節點個數

圖4給出的是同時監測到目標的節點個數的對比情況（同時，是單位時間內監測到目標的節點個數）。在目標移動速度較小時，目標完全被節點覆蓋，因而不同策略同時監測到節點的個數相差不大。而目標移動速度較大時，目標往往移出簇，因而以往研究下會存在監測的盲區，導致同時監測到目標的節點個數降低。而本文的策略還是維持在一個較高的水平，因而跟蹤質量得到提高。

圖4 監測目標的節點個數

圖5給出的是不同策略下監測目標錯失率的對比情況（是指目標沒有被監測到的時間與總時間的比值）。很顯然，如果目標移動速度越快，選擇節點的速度遠跟不上目標移動速度的話，那么目標錯失率就高。反之，目標移動速度低，則目標錯失率低。圖5給出了不同策略的錯失率的對比，從實驗結果可以看出，本文的策略雖然在目標移動速度增大時，錯失率也上升，但是還是遠遠小于以往策略，說明本文的策略具有較好的性能。

圖5 錯失監測目標的概率

圖6給出的是不同策略下的網絡壽命情況。從總體上來說不同策略的網絡壽命相近。但是，還是有此細小的差別：當目標移動速度增大時，以往的策略由于有目標錯失，因而有部分時間與節點沒有感知到目標。因而目標移動速度增大時，其數據量反而減少，因而其網絡壽命向上增長。而本文策略不同，目標錯失率較小，同時由于目標移動快時，預測區域變化較快，節點的選擇動態變化大，能量消耗反而多，因而網絡壽命反而有所下降。

圖6 網絡壽命的對比

5 結論

目標跟蹤中的節點選擇仍然是一個值得研究的重要課題[12]。很少有研究考慮到節點這種sleep與active狀態輪換工作而對目標跟蹤造成錯失的影響。本文研究了這一問題。提出了預先在目標移動的區域選擇一部分節點，從而能夠較好地提高網絡監測的質量，同時，在網絡壽命方面與以往的研究性能基本相同。達到這樣效果的重要原因是：本文創新性地依據網絡節點的能量消耗情況，對節點能量有剩余的區域預測區域較大，而在能量消耗緊張的區域預測區域較小，或者甚至沒有。從而既有效利用了網絡能量，又提高了網絡的監測質量。對于設計高跟蹤質量的網絡具有較好的指導作用。

[1]Wei W，Ting H，Bisdikian C，et al.Impact of in-network aggregation on target tracking quality under network delays[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2013，31（4）：808-818.

[2]Youngwon Kim A，Seong-Moo Y，Changhyuk A，et al.Doppler effect on target tracking in wireless sensor networks[J].Computer Communications，2013，36（7）：834-848.

[3]Anfeng L，Xin J，Guohua C，et al.Deployment guidelines for achieving maximal lifetime and avoiding energy holes in sensor network[J].Information Sciences，2013，230（5）：197-226.

[4]Anfeng L，Zhongming Z，Chao Z，et al.Secure and energy efficient disjoint multi-path routing for WSNs[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology，2012，61（7）：3255-3265.

[5]Zhou F，Trajcevski G，Ghica O，et al.Deflection aware tracking principals selection in active wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology，2012，61（7）：3240-3254.

[6]林曉輝，于潔瓊，陳彬.基于博弈論的無線傳感器網絡能耗均衡[J].廣西大學學報：自然科學版，2012，37（6）：1150-1157.

[7]Benazir F，Govindarasu M.Energy minimization by exploiting data redundancy in real-time wireless sensor networks[J].Ad Hoc Networks，2013，11（6）：1715-1731.

[8]趙明，陳志剛，葛志輝，等.QS-Sift：一種基于服務質量和空間相關性的無線傳感器網絡MAC協議[J].小型微型計算機系統，2006，27（11）：2007-2011.

[9]周賢偉，林亮，覃伯平.一種無線傳感器網絡分簇規模約束算法[J].傳感技術學報，2007，20（4）：908-911.

[10]胡倩，陳新.分簇無線傳感器網絡中密度感知的自適應占空比機制的研究[J].傳感技術學報，2013，26（1）：105-109.

[11]鄧克波，劉中.基于無線傳感器網絡動態簇的目標跟蹤[J].兵工學報，2008，29（10）：1197-1202.

[12]任倩倩，李建中，王宇.無線傳感器網絡具有跟蹤質量保證的節點選擇算法[J].計算機學報，2012，35（10）：2007-2015.