分析無線傳感器網絡中能量全局優化精確數據收集

楊明 劉倩

摘要：無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks簡稱WSN）是一種分布式傳感網絡，它由大量傳感器節點、匯聚節點和用戶管理節點組成，因為微電機系統、片上系統、無線通信和低功耗嵌入式技術等相關技術的飛速發展，導致了WSN的不斷發展，并被廣泛應用于各個領域。其中環境監控離我們的日常生活最為接近。數據收集是無線傳感器網絡應用的基本功能，它是將傳感器節點放置在監測區域內，通過這些節點之間相互協助，對環境參數或監測對象進行感知進行記錄，并將記錄傳送給用戶。在實際的應用中，數據收集的過程就是傳感器節點收集數據，并傳送到sink節點。常見的數據收集分為相關數據收集和精確數據收集。本文主要對精確數據收集進行分析。

關鍵詞：無線傳感器網絡;數據收集算法;能量全局化

在多條無線傳感器在網絡進行數據收集的時候，靠近匯聚點的傳感器節點因為其需要轉發來自其他節點的數據，導致了該傳感器節點能力消耗過快，由于過度使用，加大了該傳感器節點的損耗，縮短了使用期限，影響數據的傳遞。在這一情況下，本文基于精確數據收集的基礎上提出了更為全面的全局優化算法EGODGA暨能量（energy）全局（global）優化（optimization）數據（data）收集（gathering）算法（algorithm）。

1 EGODGA算法簡介

EGODGA算法是一種能夠對數據高效收集的模式，能有效地收集傳感器節點的數據，它與最短路徑算法Djikstra不同，EGODGA算法同時考慮鏈路代價和節點代價，找出從源節點到目標節點的最快速且消耗低的路徑，實現網絡能力全局優化。根據有關計算結果表明在相同條件下，Djikstra最短路徑算法與精確數據收集算法相比，EGODGA算法可以對通過優化網絡拓撲子樹的節點數目進行有效計算，實現網絡的能力平衡。該算法適用于多跳靜態無線傳感器網絡的全局優化。EGODGA算法綜合了其他算法的優勢，通過尋找源節點與sink節點間總代價最小的路徑，來建設sink附近節點的能量消耗，達到延長網絡的使用期限[1] 。

2 與其他算法的對比

EGODGA算法與其他算法相比有什么優勢呢，我們選取了常用的幾種無線傳感器網絡數據收集的算法，例如LET、CCM、LORA_SPT等。LET算法是主要優點是保證網絡拓撲中的每個節點到sink節點的耗能最小，但是這個優點有時也是他的缺點，因為如果該算法每顆子樹上的節點數目不一致，就會出現節點數目分布不均勻的情況，這種情況就會導致節點能量使用不均勻，如果局部節點轉發數據過多，就會造成局部節點的過早死亡;CCM算法是把整個網絡作為一個通信代價圖來處理，CCM算法自身的動態規劃算法與Dijkstra算法相結合，用最小通信代價作為Dijkstra算法的權值，在此基礎上產生一個新網絡拓撲[2] 。該算法的優點是優化了局部耗能，缺點是無法對網絡進行全局優化;LORA_SPT算法是基于LET算法的一種算法，它有效的考慮了臨近節點的剩余能量，此外還考慮了其他因子[3] 。但是該算法在構建權值函數的時候，對于求出各個因子的準確值，還較為困難。而精確數據收集算法可以有效均衡網絡耗能，有效延長網絡的使用期限，還可以在較短時間內建立網絡拓撲。該算法在執行過程中，傳感器節點不僅需要考慮鏈路代價，還需要考慮節點代價，算法以鏈路代價與節點代價之和作為最小代價路徑。在算法運行的過程中，每隔傳感器都都會計算到達sink的最小代價路徑，當所有結果算出之后，將數據進行綜合、根據轉移節點的方式得到最終的網絡拓撲。這種結構能全面有效的對各項數據進行平衡，提高工作的效率。

3 EGODGA算法的設計

網絡的使用期限與sink的臨近節點有關。EGODGA算法的設計思路是從葉子節點出發，順著鏈路找到樹枝，根據從下往上倒推，逐級推到sink節點，從而形成一顆能量全局優化的類樹[4] 。在局部優化的時候，還需要考慮通行鏈路代價和上級節點的負載情況。

4EGODGA算法的實現

EGODGA算法的實現需要通過sink節點與傳感器節點不斷進行數據發送，保證sink節點接收數據并不斷更新信息。在實現過程中Sink節點需要給所有節點發送數據，并要求所有數據將自身節點位子、自身能量、節點ID等信息發送回sink節點，sink節點收到各節點的信息后，對其進行計算，將計算出來的初始節點代價及鏈路代價發給所有節點，各節點收到數據后，及時開展計算工作，尋找最小代價路徑[5] 。在尋找最小路徑工作中，sink節點根據節點通報的信息不斷更新網絡中的節點代價，直至最后建立完整的網絡拓撲結構，sink節點統治所有節點停止運算，進入數據收集階段，在該算法的過程中，節點發送的各項數據里，不僅需要有檢測到的任務數據，還需要有傳感器節點自身的ID號、路由器、剩余能量信息等。這樣有利于sink的運行。

5結束語

EGODGA算法可以構造子樹節點數量相對平衡的網絡拓撲，使節點能量得到全局的優化，從而延長網絡使用期限。他與最短路徑算法Dijikstra和MAXLAT算法相比，EGODGA算法可以使網絡瓶頸節點的降到最低，達到延長網絡的使用期限。但是在算法上來說，EGODGA算法較為復雜。

參考文獻：

[1] 莫文杰，鄭霖.優化網絡生命周期和最短化路徑的WSN移動sink路徑規劃算法[J].計算機應用，2017.37（8）：2150-2156.

[2] 謝小軍，于浩，陶磊，等.基于動態數據壓縮的能量采集無線傳感網絡數據收集優化[J].計算機應用，2018，v.38;No.336（08）：219-224.

[3] 米志超，周建江，邵海林.一種啟發式能量優化的無線傳感器網絡數據收集算法[J].武漢大學學報（理學版），2008，54（3）：338-342.

[4] 陳零，王建新，張士庚，等.無線傳感器網絡中基于樹的能量高效分布式精確數據收集算法[J].電子學報，2013，41（9）：1738-1743.

[5] 劉麗萍，安新升，張強，等.太陽能無線傳感器網絡節點傳輸功率優化策略[J].哈爾濱工業大學學報，2015，47（9）：36-41.