無線傳感網絡中機會性的組播路由

2019-04-01 13:11:40聶燕柳

計算機應用與軟件 2019年2期

聶燕柳

(鄭州工業應用技術學院河南新鄭 451100)

0 引言

傳統的基于數據收集的無線傳感網絡WSNs[1-2]能夠支持多對一(Many-to-one)的流量模型。多個源節點向單個目的節點(信宿)傳輸數據，如以信宿為根的數據收集樹。而一些數據收集協議也支持沿著根向葉的數據傳輸，即形成一對多(One-to-Many)流量模型。此外，一些數據收集協議具有一定擴展性，對它們進行修剪，它們也能支持多個源節點向潛在多目的節點中任意一個節點傳輸數據，即多對任意(Many-to-any)節點。

然而，目前缺乏多對多(Many-to-Many)的數據收集協議，即組播協議[3]。設計有效的組播協議的挑戰之一：WSNs中無線電常采用值日周期DC(Duty-Cycled)策略，即周期性或事件觸發型地關掉、開啟無線電，進而保存節點能量。但當一個節點要接收數據包時，發送節點的無線電和接收節點的無線電都必須開啟。因此，如何給發送節點和接收節點安排一個短暫的同時開啟無線電的時間成為WSNs的關鍵[4]。發送節點等待接收節點開啟無線電的時間越長，發送節點所消耗的能量也就越多。若發送節點需要等待多個接收節點，如組播，則發送節點將消耗更多能量，這些因素加劇了設計組播協議的難度。而機會模型能夠有效地提高數據收集的能效、時延和可靠性。機會模型允許節點依據網絡條件和事件動態選擇轉發節點，這就增加了發送節點在選擇轉發節點的空間。

若采用單一轉發節點，發送節點需等待預選的轉發節點喚醒，這必然增加時延和能耗。而相比于單一轉發節點，構建轉發節點集(多個轉發節點)，可以有效地降低轉發時延。一旦構建了轉發節點集，發送節點能夠機會性將數據傳輸轉發節點集內第一個喚醒的節點。一方面，降低了轉發時延，另一方面，也增加鏈路的強健性，提高數據傳輸的穩定性，降低能耗。

為此，本文提出基于機會性組播路由OMR(Opportunistic Multicasting routing)。OMR路由考慮多個目的節點，先構建轉發節點集，再從轉發節點集內選擇一個轉發節點，通過此轉發節點向目的節點傳輸數據包復本，直到所有目的節點均接收到數據包。仿真結果表明，提出的OMR路由能夠有效地提高能效，并降低傳輸時延。

1 OMR路由

OMR路由是基于DC的異步MAC協議。每個節點周期地廣播beacon包，節點通過交互beacon包，獲取鄰居節點信息。在廣播beacon間隔TF內，所有的潛在轉發節點進入休眠狀態[6]，休眠時間從[0.5TW,1.5TW]中內隨機選擇，其中TW由網絡設定的喚醒間隔，即節點的期望休眠時間。

OMR模型主要由轉發節點集的構建FSS(Forwarder set selection)、目的節點代表的委派DD(Destination Delegation)兩個階段構成。在FSS階段，源節點決定哪些鄰居節點可以作為數據包的下一跳轉發節點。當構建轉發集后，發送節點再從轉發集中選擇一個能向目的節點傳輸數據包的節點作為轉發節點，這個過程稱為DD階段。

1.1 FSS階段

所謂組播，就是數據包有多個目的節點，這樣的數據包稱為組播數據包。假定數據包的目的地址集為D,發送節點必須決定哪些鄰居節點能夠轉發數據包(成為轉發節點)。

節點覆蓋：若一個轉發節點能夠向目的節點d∈D傳遞數據包，則說明該轉發節點能夠覆蓋d。對于任意一個組播數據包，要求組播轉發節點能夠覆蓋所有目的節點d∈D。轉發節點集內至少有一個節點覆蓋每個目的節點。

盡管最初將鄰居節點作為轉發節點，但后期須從這些鄰居節點選擇一些合適的節點作為轉發節點。為此，本文引用兩個簡單的啟發式算法構建轉發節點。這兩個算法僅依據路由梯度內的信息選擇轉發節點。

接下來以圖1為例，分析這兩個算法的具體的實施過程。

(a) 以節點5為目的節點的梯度 (b) 以節點6為目的節點梯度圖1 構建轉發集示例

如圖1所示，假定數據包的目的節點集D={5,6}。圖1(a)、(b)分別顯示以節點5、6為目的節點的梯度。接下來，以構建節點1的轉發節點集為例，說明Union算法和MCS算法構建轉發節點集的過程。

表1 以Union算法構建轉發集

表2 以MCS算法構建轉發集

1.2 DD階段

接下來，進行目的節點代表的委派工作。所謂目的節點代表就是將部分目的節點作為節點j的目的節點[7]。假定指定給節點j的目的節點集為Dj。對于任意一個目的節點d∈D，如果滿足下式，則將節點d加入Dj。

(1)

圖2 構建DD階段示例

1.3 OMR路由流程

隨后，等待Dj內的目的節點喚醒。一旦Dj內有目的節點喚醒(假定節點d)，節點j將就數據包傳輸至d，并將d從Dj中刪除。再判斷Dj是否為空，若為空，則結束。否則，再等待Dj的其余節點喚醒，重復上述過程,直到Dj為空。整個路由流程如圖3所示。

圖3 OMR算法流程圖

節點3等待目的節點喚醒，一旦有喚醒，就將數據包傳輸至喚醒它的目的節點[8]。如圖4(c)所示，目的節點6先喚醒。隨后，再等待目的節點5喚醒，一旦喚醒，就將數據包傳輸至節點5，如圖4(d)所示。

(a) 初始狀態(b) 將復本傳輸至節點3

(d) 節點3將數據包傳輸至節點5圖4 OMR路由示例

2 性能仿真

2.1 仿真環境

利用MATLAB軟件建立仿真平臺。引用文獻[9]的RI-MAC機會模型作為仿真模型的鏈路層。仿真參數如表3所示。

表3 仿真參數

系統中總共部署K個源節點，優先在區域的四個角部署4個節點，并在區域中心部署一個節點。剩余的源節點隨機部署于區域內。M個目的節點也隨機部署于仿真區域內。在每個拓撲環境下，每個源節點以特定間隔產生100個數據包。以下的實驗數據是基于50個拓撲結構下所獲取的實驗數據的平均值。

為了更好地分析OMR路由性能，選擇文獻[10]的DownTree-Opp和文獻[11]的FROMS進行比較，并分析它們的轉發數據包所消耗能量(轉發能耗)、傳輸時延和數據包復本數。其中轉發能耗表示TX/RX因實施組播方案，額外消耗能量的單位為單元(Units)，它表示無線電開啟一毫秒所消耗的能量。而傳輸時延表示從源節點將數據包傳輸至所有組播的目的節點所消耗的時間。數據包復本數是指數據包的分裂次數，次數越低，性能越好。

2.2 數據分析

2.2.1 目的節點數對算法性能的影響

首先分析目的節點數對路由性能的影響，本次實驗參數：100個傳感節點、5個源節點，目的節點數從1變化至10，步長為1。仿真數據如圖5-圖7所示。

圖5顯示了三個協議的轉發能耗隨目的節點數的變化情況。由圖5可知，三個協議的轉發能耗隨目的節點數增加呈增長趨勢。這正是所預期的，目的節點數越多，轉發的數據包數次數也越多，所消耗的轉發能量也越多。相比于DownTree-Opp和FROMS協議，提出的OMR路由的轉發能耗最低。

圖5 轉發能耗

圖6顯示了三個協議的傳輸時延。由圖6可知，目的節點數的增加，傳輸時延也增加。原因在于：目的節點數越多，離源節點距離遠的概率也就越大，就增加了傳輸時延。此外，FROMS協議的傳輸時延性能最差，這主要是因為FROMS是依據最優結構樹傳輸數據包，因此，發送節點必須等待特定的轉發節點喚醒，這增加了傳輸時延。

圖6 傳輸時延

圖7顯示了三個協議的消息復本數。由圖7可知，OMR路由的復本數遠低于DownTree-Opp協議，但它的復本數高于FROMS協議。這說明了OMR算法是通過高的復本數換取低能耗、低時延。

圖7 消息復本數

2.2.2 傳感節點數對算法性能的影響

本次實驗分析傳感節點數性能的影響，實驗參數如下：傳感節點數從50至200變化，步長為50；源節點數為5，目的節點為10。

先分析節點數對轉發能耗的影響。由圖8可知，提出OMR路由的轉發能耗性能優于DownTree-Opp和FROMS路由。并且，OMR路由的轉發能耗隨節點數的增加而下降，原因在于：節點數越多，轉發節點集內節點數也越多，可選擇的下一跳轉發節點的概率就越大。

圖8 轉發能耗

圖9的傳輸時延數據也再次證實了OMR路由的性能。由圖9可知，相比于FROMS和DownTree-Opp路由，OMR路由的傳輸時延得到有效的控制。例如，當傳感節點數為200時，OMR算法的傳輸時延約790 ms，而FROMS路由、DownTree-Opp路由的傳輸時延分別達到2 200 ms、1 200 ms。