基于蟻群算法的Z i g b e e網絡自組織優化設計

黃釘勁 楊劉柱 李 飛

(西安工業大學 光電工程學院，陜西 西安710032)

0 前言

現代監控系統包括兩個重要的領域，其一、工業現場監控系統；其二、廣義上的監控系統。工業現場監控系統主要應用工業自動化領域中，對工業過程中各種輸入、輸出參量進行采集和控制。工業現場監控系統一般采用工控機設備進行監控。而廣義上的監控系統的研究領域更加廣泛，主要監控對象包括自然環境、生物種群、區域監控等。不同于工業現場監控系統的通信技術，廣義監控系統的數據傳送常常使用無線傳輸技術實現。因此，對無線通信技術的研究將極大地促進監控系統的運行。廣義監控系統不僅要求實現無線傳輸，而且要求無線傳輸具有低成本、高可靠性、功耗低等特點。Zigbee網絡可以很大程度上滿足監控系統對無線傳輸的要求[1]。

Zigbee網絡模塊，當功率為100mW時，其傳輸距離最高為1.6公里，當功率為1mW時，其傳輸距離最高為120m。Zigbee網絡模塊不工作時處于休眠狀態，此時工作電流僅為0.7μA。由于采用了碰撞避免機制（CSMA-CA），避免了發送數據時的沖突。此外，Zigbee網絡采用密鑰長度為128位的加密算法，對所傳輸的數據進行加密處理，保證了數據傳輸時的可靠性和安全性[2]。由于Zigbee模塊通常和嵌入式監控設備集成在一起，所以Zigbee網絡的體積可以做得很小，投放靈活。有時甚至可以裝在野外動物身上，以對其行動規律進行監控。本文的主要工作并不集中于對Zigbee模塊進行設計，而是根據其網絡協議棧建立一定的網絡拓撲模型以實現大規模的組網。

1 Zigbee網絡協議棧

Zigbee棧體系結構分為四層，包括物理層（PHY：physical layer）、媒體訪問控制層 (MAC：medium access control sub-layer)、網絡層（NWK：network）以及應用層（APL：application layer）。

Zigbee設備有且只有一個64位IEEE地址，網絡連接后協調器給從設備分配一個16位的短地址。64位IEEE地址是絕對地址，16位短地址是相對地址。一個網絡結構最多能容納255個全功能設備，一個Zigbee網絡能容納65000個節點。在Zigbee網絡中根據地位和功能不同，可以分為全功能設備（FFD:function device）和簡化功能設備(RFD:reduced function device)[3]。FFD是具有路由和中繼功能的網路設備，可以作為協調器（Coordinator），FFD設備與FFD設備之間不但能夠通信，FFD與RFD設備之間也能夠通信。但RFD只能與FFD設備通信，RFD設備之間不能夠通信。常見Zigbee網絡拓撲的有三種，星狀結構、樹簇狀結構和網狀結構。其拓撲結構如圖1所示。

Zigbee網絡支持三種不同的信號頻段，分別位于2450MHz波段（全球通用頻段）和 868MHZ（歐盟頻段）/915MHz（美國頻段）波段。2450MHz波段射頻可以提供250kbps的數據速率和16個不同的信道。868/915MHz波段中，868MHz支持1個數據速率為20kbps的信道，915MHz支持10個數據速率為40kbps的信道。

圖1 典型的Zigbee網絡協議拓撲結構圖

本文根據Zigbee網絡協議棧及組網規則構建了一種全新拓撲結構。該拓撲結構是一種全網拓撲結構，包括9層網絡，每層網絡由可以相互通信FFD設備構成。每個FFD設備同時與6個RFD設備構成樹形拓撲結構。該拓撲結構可以根據實際工程任務的要求減少層數，但是不能再增加新網絡層。如果該全網結構不能滿足工程需要，可以構建多個全網結構。

2 Zigbee網絡拓撲結構建模

網絡拓撲結構建模：設每層有N個FFD路由，每個路由有M個RFD節點。FFD路由之間可以相互通信，RFD節點之間不可以相互通信。FFD路由之間的距離在射頻功率為100mW時，理論上最大距離可達到1.6公里。RFD設備在射頻功率為1mW時，理論上最大距離可達120m。為了保證通信的穩定性和時效性，此處建立的模型基于FFD路由距離為800m，RFD節點距離為100m。

根據以上所述規則，FFD設備與RFD設備的距離為：rFR=0.1km，RFD設備與RFD設備的距離rRR=0.1km，則有下式：

代入求的M=6，也就是是在每個FFD設備周圍距離0.1km處布置6個RFD設備即可實現給FFD設備周圍的全網覆蓋。

計算每層FFD設備數N：第一層為中心層，只需要布置一個FFD設備，作為Zigbee網絡的終端路由與協調器，該FFD設備既可以與其他FFD設備通信可以和其他網絡進行融合，從而將Zigbee網絡檢測的數據實時地發送出去。

設第k層網絡需要N個FFD設備，根據上述規則，有rFF=0.8km。以第一個FFD設備為中心，第k層網路距離中心FFD設備的距離rk=krFF，其中k為層數。則，第k層網絡需要的FFD設備數Nk由以下公式求得：

根據（2）式可以求得任意k層的FFD設備數Nk，但FFD設備的總數并不是無限的，根據Zigbee組網協議的要求，全網結構只能容納最多256個FFD設備，因此，由下式可以確定k的數目：

取 π=3.14，得 k2+k-81≤0

求k2+k-81=0，得k≈8,則該網絡拓撲結構最多只能容納9層（k+1層）網絡FFD設備。每層網絡設備的數如表1。

表1 每層所需全功能設備數

以上我們構建了全網設備的網絡拓撲結構模型：該拓撲結構共分9層FFD設備，每層FFD設備間距為0.8km,每個FFD設備周圍有0.1km處沿圓周布置6個RFD設備。則整個網絡的半徑R=（9-1）*0.8=6.4km?？梢娙W覆蓋面積A=πR2≈128.6km2。

3 蟻群算法及自組織實現

本文采用蟻群算法作為自組織路由算法[4-5]。當RFD設備采集到有效數據時，通過Zigbee網絡將數據發送到目標FFD設備。由于RFD設備只能與FFD設備通信，因此應用于Zigbee網路的蟻群算法的起始地址為該RFD設備的父FFD設備。目標地址為網絡中的任意FFD設備。Zigbee網絡的建立就是根據起始地址和目標地址的通信，而其他不參與通信的Zigbee設備處于休眠狀態，這樣不僅可以實現網路根據需要通信而不需要再另外設置專門的網絡，而且可以大大地降低功耗[6]。這正是Zigbee網絡的最大特點。因此，盡管全網拓撲結構布置了多達217個FFD設備，但實際工作的FFD設備只是其中建立通信的相關FFD設備，其他FFD設備處于休眠狀態，直到該FFD設備需要參與通信為止。

在每個FFD設備中保存網路路由表，作為網路通信路由的依據。網絡路由表記為IPd，領域表記為IPn，起始地址記為IPs，目標地址記為IPo。 τij(t)表示 t時刻 IPi到 IPj的信息素，ηij(t)表示啟發信息，ηij(t)=，其中 l（i，j）表示 IPi到 IPj的距離。螞蟻在移動過程中根據領域表IPn中到各個FFD設備的信息素與啟發信息決定轉移方向，其轉移方向（t） 按下式計算：

經過n個時刻，螞蟻從初始目標到達終點目標，各路徑下的信息素根據下式進行更新：

其中ρ表示信息素揮發因素ρ?（0,1），Δτij表示所有螞蟻留在路徑上的信息素，表示第k只螞蟻在經過路由表路徑的信息素。Q為常數，Lk為螞蟻k建立的路由表中所有地址的路徑總長度。

4 仿真結果及分析

根據以前分析，本文首先利用Matlab軟件生成了全網設備的網絡拓撲模型，如圖2所示為。圖中各點表示全網拓撲結構的227個FFD設備。每個FFD設備周圍則分布著6個RFD設備。

圖2 全設備網絡拓撲結構圖

目標地址 IPo選取的是（0，0）位置，起始地址 IPs選取的是（5.9182，2.4492）位置。仿真結果如圖3和圖4所示。圖3表示的是沒有人為干預的情況下，根據蟻群算法編制的自組織路由圖，其路徑為（5.9182， 2.4492）、（5.3512,1.6506）、（4.5105,1.6417）、（3.9126,0.8316）、（3.0910， 0.8282）、 （2.2553，0.8208）、（1.6，0）、（0.8，0）、（0，0）。 為了驗證系統的自組織能力，將圖3中的位置為（0.8，0）的點屏蔽，然后重新運行，得到圖 4所示的新的路由圖，其路徑為（5.9182，2.4492）、（5.3512,1.6506）、（4.5105，1.6417）、（3.9126,0.8316）、（3.0910,0.8282）、（2.2553， 0.8208）、（1.3856，0.8）、（0.4，0.6928）、（0，0）。

圖3 自組織路由圖1

圖4 自組織路由圖2

5 結論

通過對衣裙算法的仿真可見，利用蟻群算法可以大大地提高系統的穩定性和可靠性。同時可以大大提高監控系統的覆蓋范圍，實現區域全覆蓋功能。同時由于沒有參與到路徑中的設備都處于休眠模式，可以最大限度地減少系統的功耗。

［1］劉新宇，李兵，黃珊，陳鳴．一種ZigBee無線傳感器網絡拓撲發現算法[J]．計算機工程，2012，38（4）：98-99．

［2］李建中，李金寶，石勝飛．傳感器網絡及其數據管理的概念、問題與進展[J]．軟件學報，2003，14（10）：1718-1725．

［3］張杰，涂巧玲，楊文剛．傳感器網絡節點通信模塊的低功耗研究[J]．傳感器與微系統，2009，28（9）：28-30．

［4］劉彥鵬．蟻群優化算法的理論研究及其應用[D]．杭州：浙江大學，2007．

［5］倪劍慶，邢漢承，張志政．蟻群算法及其應用研究進展[J]．計算機應用與軟件，2008，25（8）：12-16．

［6］劉瓊．智能優化算法及其研究[D]．無錫：江南大學，2011．