王建璽,岳 圓
(1.平頂山學院 計算機學院,河南 平頂山 467000;2.中國人民解放軍61267部隊,北京 101114)
隨著無線通信技術的發展,人們對其傳輸質量的要求也越來越高,出現了無線通信數據傳輸能量消耗大的問題,相對較低的初始能量,傳感器部署區較大,數據傳輸量大導致能耗增多,數據傳輸不穩定。無線通信數據傳輸能源消耗大的問題極大地限制了無線通信技術的發展,因此研究了云環境下無線通信數據傳輸能耗優化方法,以減少無線通信數據的能源消耗[1]。
由于簇頭節點的轉發任務重,需要長距離通信,能源消耗較大。為了將無線傳輸節點的任務均勻地分配到網絡節點中,對簇頭節點進行選擇[2]。
選擇簇頭過程,使用HFUI協議進行周期性循環,將節點劃分成簇,每個周期由數據傳輸階段組成,任務是選取簇頭節點。對網絡進行初始化,在每個節點中產生隨機數,判斷是否成為簇頭節點,并設定閾值,計算公式為:

其中,Sf代表計算完成的閾值,ei代表網絡節點,代表簇頭判斷因子,d代表節點間通信距離,f代表節點間傳輸的數據量,x代表節點剩余能量,r代表發送數據時的消耗能量,此次計算不做定向分析,簇頭選擇根據節點是否大于該閾值決定。
若該數大于設定閾值,選該節點為簇頭,并向全網發送一個包含本節點地址的聲明信號,反之選為普通節點。成員節點向簇頭發送包含本地節點的加入信號時,標明自己為該簇內節點,簇頭根據自己信號數量,為本簇內成員分配相應時隙,將信息進行廣播,簇內成員接收并檢查簇頭節點發送的時隙信息,確定發送時隙。第一次迭代結束后,所有節點進行下一次迭代,當最終簇頭加入迭代終止,如果迭代結束后存在節點既不是最終簇頭也沒加入其他簇,則該節點成為最終簇,以完成簇頭選擇。
簇頭選擇完成后,制定通信協議[3]。無線通信數據傳輸時,每個節點在自己的時隙內將數據發送給相應的簇頭節點,在其余時隙發送時進行休眠模式,等待下一個組網周期進行發送[4]。并不是所有正確接收到信號的簇成員都進行傳輸,而是根據本次傳輸的需要來進行協作節點數據的調節,目標節點會合并所有接收到的數據進行解碼。
數據傳輸包括簇內傳輸和簇與簇之間的傳輸。傳輸時,將簇內傳輸階段所接收到的所有數據進行融合,統一發送給傳輸節點,經過一段組網發送完成后,網絡自動重新回到組網階段,進行下一次節點的發送。采用功率控制機制,根據源節點和目的節點之間的距離對功率進行調節,進一步節省能量。考慮到簇首之間的能耗均衡問題,通過減小基站附近簇的規模來降低該區域用于簇內消耗的能量,預留更多的能量進行簇首之間的數據轉發,使各個節點之間的競爭半徑與其到基站的距離成正比,使基站附近的簇首節點承擔更多的轉發任務。根據基站遠近劃分為大小不等的若干層,每層的大小由總層數和區域邊緣距離基站的距離決定,提出JIEF通信協議,對通信能耗進行均衡。設定閾值,計算公式為:

其中,Fdg代表通信能耗均衡參數,i代表發送距離,sq代表設定的閾值,d代表節點間通信距離,此次計算不做定向分析。
當節點間的通信距離小于閾值時,采用自由空間模型,反之采用衰落模型,此時源節點發送數據到目標節點所需要的能耗表示為:

其中,Edgh代表接受數據需要消耗的能量,d代表功率放大器消耗的能量比例系數,K代表接受數據量,此次計算不做定向分析。
基于此,計算數據發送之間所消耗的能量,計算公式為:

其中,βcd代表源節點發送到目標之間的距離參數,w代表簇頭數目,z代表節點轉化為簇頭的次數,此次計算不做定向分析。
通過制定通信協議將各個獨立節點組織成一個高效節能的多跳數據傳輸網絡,通過計算能夠在源節點和目的節點間尋找合適的路徑并進行數據轉發,節省單節點能耗,并能夠考慮網絡整日的能耗及其均衡性,以完成云環境下無線通信數據傳輸能耗優化。
章節1的設計只是從理論上證明了此次設計的有效性,為了測試本文設計方法在無線通信數據傳輸中的能耗情況,進行了仿真實驗。實驗的操作系統為Windows7,采用云計算平臺進行無線通信環境模擬,使用隨機信號發生器隨機生成傳輸任務,忽略無線信道中的碰撞和干擾,實驗參數設置如表1所示。
為保證此次實驗的嚴謹性,使用傳統的無線通信數據傳輸方法和本文設計的傳輸方法進行對比,對比結果如圖1所示。
由圖1可知,相同配置環境下,傳統方法在進行無線數據傳輸時能耗較大,而本文方法在進行無線數據傳輸時能耗較小,說明該方法能夠合理將網絡中的節點進行處理,并通過制定的通信協議大大減少無線數據傳輸能耗。

表1 實驗參數設置

圖1 總能耗對比
無線通信技術是目前科技領域備受關注的技術之一。但目前的無線通信數據傳輸中,存在著節點傳輸數據能耗大的問題,因此設計了優化方法。經與傳統方法的對比分析,本文設計的方法能夠大大降低數據通信所需的能耗,具有更好的能量效率,達到了最小化能耗的目的。