基于動態WSN中分簇脈沖耦合時間同步開銷研究

莫文婷

（安徽文達信息工程學院，安徽 合肥 230000）

WSN的研究起步于20世紀90年代末，當無線自組網絡技術日趨成熟時，無線通信、微電子、傳感技術也得到快速發展，如何將無線自組網與傳感技術相結合的課題成為熱點，即無線傳感器網絡的研究。無線傳感網絡中節點之間相互交流與信息交換需要時間同步，因此時間同步是一項重要的技術支持。

目前，時間同步方法主要分3類：基于發送者的同步，如FTSP；基于發送者-接收者的同步，如TPSN，基于接收者-接收者的時間同步，如RBS。這些經典時間同步算法在時間上都能達到有效的同步。在工業、農業等無線傳感器利用中，為了節約成本以及能更大范圍采集網絡中的數據，傳感器點節點不斷移動，網絡點拓撲結構不斷，在動態WSN網絡中以上的同步算法不能很好解決時間同步問題。因此對于動態WSN，文章提出動態脈沖耦合 振 蕩 器（Moving Pulse Coupled Oscillator，MPCOs），因網絡范圍比較大，大范圍傳感器節點同步開銷比較大，可以先局部同步，再整體傳感器節點同步，因此在MPCOs基礎上進行優化，提出分簇型 MPCOs（Clustering -Moving Pulse Coupled Oscillator）算法，解決網絡負擔、通信開銷，提高時間同步速度，使同步具有針對性和方向性。

1 MPCOs模型

移動式脈沖耦合振蕩器是在脈沖耦合振蕩器基礎上根據網絡情況進行優化，在動態的無線傳感器網絡中，通過傳感器點節點不斷移動采集網絡中數據，網絡中點拓撲結構不斷發生變化，而MPCOs模型具有自組織、無記憶網絡同步模型，則很好應用于動態無線傳感器網絡則。文章中，采用在網絡中W= (I,E)有N個節點（節點設置I= { 1 ,2,3…N}并且E?I×I），所有節點在二維空間（L×L）以周期性相同、速度為V的相同速度進行移動，同時它們的初始相位角是隨機確定。令相位φi是節點i的相位變量，因為周期T與相位關系為那么節點i的位置變化為和狀態變量的分別是下式（1）和（2）：

當節點i的狀態和相位在時間t內達到1，它將激發一個信號強度為ε的脈沖。那么節點j狀態增加ε達到狀態xj，方向相位角θj隨機變化，節點隨機分布。因此，得（3）式：

從式（3）可以看出，在任意均勻分布間隔為[0，2π]內，狀態變化是任意的。x（t+）表示接收脈沖信號后的狀態，x（t-）是接收脈沖信號前的狀態。通過更新所有傳感器節點的相位，使所有節點時間達到同步。

2 分簇型MPCOs步驟

為減輕網絡負擔與開銷，在MPCOs模型基礎上提出分簇型算法。實現WSN整個網絡的同步，需要包括主要的內容包括：簇內節點的時間同步；簇間節點的時間同步，最終實現整個網絡時間同步。

步驟1：確定最優簇頭數目mbest，計算方法如下公式：

其中，mbest為簇頭數目；N為無線傳感網絡的節點數目；λ1為MPCOs模型固定屬性值為4.965 1；λ2為另一個MPCOs模型固定屬性值為4.865 1；M為網絡監測區域范圍；d為監測區域與匯聚節點的距離。

步驟2：利用基于距離的K-MEANS聚類算法生成mbest個簇頭節點，以通信開銷最小為形成簇的準則。

步驟3：形成簇頭節點后，利用鄰居握手協議（NHP）形成簇。

步驟4：根據MPCOs模型先實現簇內同步，然后再實現簇間之間時間同步。

3 C-MPCOs算法

4 仿真結果分析

MPCOs模型利用狀態函數：

仿真分析速度V、耦合強度ε以及耦合節點通信半徑R對時間同步時間的影響。討論傳感器節點為N=4個，速度為V=[22 26 30 34 38 40]m/s，半徑R=[20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40]m，可以采取不同的耦合強度，文章中耦合強度ε=0.04的情況。根據算法得到如下仿真圖1R-T。

圖1 R-T

N=4，ε=0.04

仿真結果圖1分別是在節點N=4，耦合強度ε=0.04仿真圖。討論速度為V=[22 26 30 34 38 40]m/s，半徑R=[20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40]m時，同步時間與它們之間關系。從仿真圖可以看出總體趨勢，在某段通信半徑范圍內，隨著半徑范圍的增加，剛開始同步時間在十幾秒以上，隨著半徑范圍點增加，在半徑為40 m時，同步時間縮小為6 s以下，同步時間明顯比比較范圍小的同步時間快，即同步半徑越大同步時間越快；對于速度相對而言，速度為40 m/s與22 m/s的整體同步時間要快，即速度越大的整體點同步時間越快，則速度越大同步時間速率收斂越快。因此速度和通信半徑與同步時間收斂速度成正比。

最終將MPCOs模型應用到WSN中，同時將網絡分為多個簇，在一個簇內達到同步后，再將各個簇再進行整體同步。根據上述仿真在100 m×100 m區域內，選最佳參數節點數N=8、耦合強度ε=0.04、通信半徑R=40 m、速度V=34 m/s，進行仿真后得同步時間為Tsync=2.337 9 s。對N=8個節點進行分簇，根據公式（4）計算得到簇頭節點為2，則分為兩個簇x1、x2，進行仿真后如圖2（a）、圖2（b），圖2（a）中不同點顏色表示振蕩器不同步，最后所有節點顏色相同，則所有傳感器節點都達到同步狀態，如圖2（b）。

圖2（a） 振蕩器節點不同時狀態圖

圖2（b） 振蕩器節點同步狀態圖

根據MPCOs模型仿真得到最優參數，再將最優參數應用C-MPCOs算法進行仿真，如圖3所示，簇x1、簇x2同步后的同步時間為Tsync=0.667，相比于MPCOs模型時間同步快了1.670 9 s，有效點縮短了同步時間，減小網絡開銷。

圖3 Xi—t

5 總結

文章在MPCOs模型基礎上進行優化提出C-MPCOs算法提高同步時間，從而有效減少網絡開銷。通過MPCOs模型仿真在確定參數最優情況下，再根據C-MPCOs算法進行仿真。通過仿真驗證了C-MPCOs算法明顯相比于MPCOs算法同步時間提高，有效減小網絡負擔和同步開銷，使同步更具有方向性。文章模型能很好在二維動態相互交互平面進行時間同步，對于三維空間需更進一步研究。