基于WSN路由算法優(yōu)化的溫室智能監(jiān)控系統(tǒng)研究

秦芹

摘? ?要：文章對當前無線傳感器網(wǎng)絡在溫室大棚系統(tǒng)應用中存在的匯聚節(jié)點或轉發(fā)節(jié)點能量損耗大、節(jié)點能量損耗不均衡問題進行分析和研究，重點研究了目前幾種常用的無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議，并對異構路由分簇算法-SEP進行改進。通過改進，實現(xiàn)降低路由中的能量損耗，最終達到降低無線傳感器網(wǎng)絡系統(tǒng)能量損耗的目的，為無線傳感器網(wǎng)絡在多溫室智能監(jiān)控系統(tǒng)中的應用提供理論依據(jù)。

關鍵詞：異構路由分簇算法;智能以太保護;無線傳感器網(wǎng)絡;能量損耗;多溫室智能監(jiān)控

國家對物聯(lián)網(wǎng)技術研究大力支持。河北作為農(nóng)業(yè)大省，目前對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的智能監(jiān)控技術，尤其是溫室大棚的環(huán)境信息采集與監(jiān)控技術還處于研究階段，沒有實現(xiàn)大范圍的普及。將無線傳感器網(wǎng)絡（Wireless Sensor Network，WSN）應用到溫室監(jiān)控系統(tǒng)中，實現(xiàn)溫室環(huán)境參數(shù)的自動采集和自動控制，可以大大降低人工成本、減輕農(nóng)民負擔，為實現(xiàn)溫室智能監(jiān)控和自動化管理提供技術支持。無線傳感網(wǎng)中的節(jié)點能量有限特點使降低系統(tǒng)能耗成為影響無線傳感網(wǎng)發(fā)展的重要因素。路由協(xié)議的設計和選擇是影響系統(tǒng)能耗的關鍵因素之一，因此，對路由協(xié)議進行優(yōu)化、最大限度地降低節(jié)點和網(wǎng)絡能量損耗，是決定無線傳感網(wǎng)能否投入實際應用的關鍵因素[1]。

目前，無線傳感器網(wǎng)絡技術在農(nóng)業(yè)溫室大棚中有了一定的應用，但無線傳感器網(wǎng)絡中存在數(shù)據(jù)包丟失率高、節(jié)點能量有限、中間節(jié)點能量損耗大、節(jié)點能量損耗不均勻等問題。選擇合理的無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議，可以有效解決能量損耗大、不同節(jié)點能量損耗不均的問題[2]。

1? ? 無線傳感器網(wǎng)絡

1.1? 無線傳感器網(wǎng)絡的整體架構

無線傳感器網(wǎng)絡的整體架構主要由3部分組成：傳感器節(jié)點、匯聚節(jié)點和網(wǎng)關節(jié)點，具體如圖1所示。

1.2? 無線傳感器網(wǎng)絡的能量消耗

在無線傳感器網(wǎng)絡中，能量的消耗是一直在研究的問題，是影響整個系統(tǒng)長期有效工作的主要因素。匯聚節(jié)點要與底層所有傳感器節(jié)點進行數(shù)據(jù)交換，因此，在整個系統(tǒng)中，匯聚節(jié)點的能量損耗往往是最大的。如何有效地選取匯聚節(jié)點、保持系統(tǒng)能量均衡，是降低整體系統(tǒng)能量損耗的主要研究方面[3]。

節(jié)點的能量消耗主要是由數(shù)據(jù)的發(fā)送、接收和狀態(tài)切換造成的，而單從單個節(jié)點的能量損耗看，可以用公式（1）計算：

Ea=PTX×ttx+PRX×trx+Pctc（1）

其中，Ea為系統(tǒng)總體能量，PTX為發(fā)送功率，ttx為發(fā)送數(shù)據(jù)時間，PRX為接收功率，trx為接收數(shù)據(jù)時間，Pc為狀態(tài)切換功率，tc為狀態(tài)切換時間。

由此可見，頻繁切換節(jié)點狀態(tài)會影響節(jié)點的能量損耗。匯聚節(jié)點的選取與更換頻率和算法直接影響WSN的整體性能、造成能量損耗不均勻。

基于此，本系統(tǒng)針對目前WSN中間節(jié)點能量損耗大、節(jié)點能量損耗不均衡問題，對當前常見的WSN路由協(xié)議進行研究分析，從以下兩個方面對異構路由分簇算法-智能以太保護（Smart Ethernet Protection，SEP）進行改進：

（1）對簇頭選舉方式進行改進，提出了最低能量輪換選舉算法，即降低因簇頭選舉頻率高而造成的能量浪費。在保證簇頭最低能量的同時，盡可能延長當選簇頭的時間。被輪換掉的簇頭在很長一段時間內不會再被當選，從而也保證了簇頭節(jié)點的能量補給。

（2）對多跳機制進行改進，提出了移動匯聚節(jié)點。匯聚節(jié)點的移動路徑會根據(jù)信息采集量多少等情況進行自動優(yōu)化，減少了信息轉發(fā)次數(shù)，從而達到減少路由中能量損耗的目的。

2? ? 異構路由分簇算法-SEP

低功耗自適應集簇分層型協(xié)議（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）是針對同構無線傳感網(wǎng)絡提出的自適應分簇協(xié)議，使用該協(xié)議的前提是認為網(wǎng)絡中所有節(jié)點都是同構的，但在實際使用過程中，同構只是一個理想狀態(tài)。因此，波士頓大學的Smaragdakis等提出了針對二級異構節(jié)點組成的網(wǎng)絡的SEP分簇路由協(xié)議[4]。

SEP協(xié)議初始將網(wǎng)絡中所有節(jié)點分為一級節(jié)點和二級節(jié)點，兩級節(jié)點具有不同的初始能量，不同初始能量的節(jié)點被選舉為簇頭節(jié)點的概率和輪換周期都不相同。一級節(jié)點的選舉概率低，輪換周期長;二級節(jié)點的選舉概率高，輪換周期短。通過這種改進方式，做到更大的能量均衡，延長網(wǎng)絡的穩(wěn)定周期[5]。

3? ? 異構路由分簇算法-SEP的改進

算法改進原理與仿真如下：SEP協(xié)議適用于二級網(wǎng)絡節(jié)點的無線傳感網(wǎng)絡，但在實際使用過程中，網(wǎng)絡中的節(jié)點能量可能是多級的，而且在使用過程中可能有新的節(jié)點加入。為了適應更復雜的網(wǎng)絡，本文對SEP協(xié)議進行改進，在每一輪的簇頭選舉過程中，對所有節(jié)點的能量進行計算，根據(jù)節(jié)點能量和總能量的比值，影響該節(jié)點被選為簇頭節(jié)點的概率，增加了系統(tǒng)的自適應性，滿足多級異構網(wǎng)絡模型。

改進之后的SEP算法仿真結果如圖2—3所示。以下是選舉階段的算法步驟：

（1）計算節(jié)點xi的當前能量Ei和總能量Eall。

（2）計算選取為簇頭的影響因子。

（3）計算節(jié)點Xi被選為簇頭的概率：Pi=Si×Pav。

（4）計算節(jié)點的輪換周期：Ti=1/Pi。

（5）判斷該節(jié)點是否到達論文周期，如果未到達，則判斷Pi是否大于0.5，若是，則標記為簇頭節(jié)點，同時輪換數(shù)加1。

4? ? 相關代碼

for i=1：1：n

if（S（i）.E>0）

temp_rand=rand;

if （ （S（i）.G）<=0）%如果該節(jié)點在候選集合中 保證前1/p輪該節(jié)點不是簇

if（ （ S（i）.ENERGY==0 && （ temp_rand <= （ pnrm / （ 1 - pnrm * mod（r，round（1/pnrm）） ）） ） ）? ）

%如果節(jié)點為正常節(jié)點并且概率小于閾值

countCHs=countCHs+1;%簇節(jié)點數(shù)+1? ? ? ? ? ? packets_TO_BS=packets_TO_BS+1;? ? ? ? ? ? PACKETS_TO_BS（r+1）=packets_TO_BS;

S（i）.type=C;%該節(jié)點類型變?yōu)榇?/p>

S（i）.G=100;

C（cluster）.xd=S（i）.xd;

C（cluster）.yd=S（i）.yd;

C（cluster）.zd=S（i）.zd;

plot3（S（i）.xd，S（i）.yd，S（i）.zd，k*）;? ? ? ? ? ? distance=sqrt（ （S（i）.xd-（S（n+1）.xd） ）^2 + （S（i）.yd-（S（n+1）.yd） ）^2+ （S（i）.zd-（S（n+1）.zd） ）^2 ）;%到sink的距離? ? ? ? ? ? C（cluster）.distance=distance;

C（cluster）.id=i;%表示第i個節(jié)點是簇

X（cluster）=S（i）.xd;

Y（cluster）=S（i）.yd;

Z（cluster）=S（i）.zd;

cluster=cluster+1;%廣播自己成為簇頭。

5? ? 結語

本文實現(xiàn)了對SEP算法的改進，增強了系統(tǒng)的自適應性。目前，我國的智能溫室控制系統(tǒng)的開發(fā)還需要一個漫長的過程。與發(fā)達國家相比，我國室內環(huán)境控制算法存在較大的不足。在今后的工作中將進一步研究相關算法，使智能溫室控制系統(tǒng)能夠滿足我國實際應用的需要。

[參考文獻]

[1]蔣文賢，賴超.一種壓縮感知的異構傳感網(wǎng)絡分簇路由算法[J].小型微型計算機系統(tǒng)，2015（2）：563-569.

[2]徐新黎，呂琪.一種帶有能量自補給節(jié)點的異構傳感器網(wǎng)絡分簇路由算法[J].計算機科學，2017（1）：134-137.

[3]吳文平.面向精細化的WSN路由協(xié)議低功耗性能的分析[J].陰山學刊，2017（2）：60-63.

[4]陳韜.異構無線傳感器網(wǎng)絡中基于能量均衡的分簇路由算法研究[D].杭州：杭州電子科技大學，2018.

[5]李一泓.基于能量異構無線傳感器網(wǎng)絡的路由算法研究[D].南昌：南昌大學，2016.

Research on greenhouse intelligent monitoring system

based on WSN routing algorithm optimization

Qin Qin

（Baoding University， Baoding 071000， China）

Abstract：In this paper， the problems of convergence node or forwarding node energy loss and node energy loss imbalance in the application of wireless sensor network in greenhouse system are analyzed and studied， and several commonly used routing protocols of wireless sensor network are studied， and the heterogeneous routing clustering algorithm-SEP is improved. Through the improvement， the energy loss in routing can be reduced， and finally the energy loss in wireless sensor network system can be reduced， which provides a theoretical basis for the application of wireless sensor network in multi-greenhouse intelligent monitoring system.

Key words：heterogeneous routing clustering algorithm; smart Ethernet protection; wireless sensor network; energy loss; multi-greenhouse intelligent monitoring