基于改進蟻群的無線傳感網絡路由優化方法

王晰墨

（沈陽工學院信息與控制學院 遼寧 沈陽 110000）

0 引言

路由技術對網絡性能的影響較大，為了提升網絡的性能，研究人員設計了許多路由優化方法。 其中一種是基于相關性傳輸模型的無線傳感網絡路由優化方法。 該方法利用鏈路相關性從無線鏈路中獲取傳輸數據［1］。 為了確保無線鏈路傳輸質量，使用伯努利（Bernoulli）采樣理論，找出感知基點到sink 的最優路徑，降低數據傳輸的能耗。另一種是基于超限快速決策樹的無線傳感網絡路由優化方法。 該方法利用隨機森林遞歸特征消除算法從大量的網絡變量參數中選取關鍵變量，形成路由優化模型［2］。 以上兩種方法均得到了一定效果，但是數據重復傳輸的問題始終未解決［3］。 本文結合改進蟻群算法，設計了無線傳感網絡路由優化方法。

1 無線傳感網絡路由優化改進蟻群方法設計

1.1 劃分無線傳感網絡傳輸區域

在無線傳感網絡中，為了減少網絡節點工作時消耗的能量，確保節點長時間運行，更好地完成節點數據傳輸任務，需要先進行網絡傳輸區域劃分。 首先，網絡路由將節點劃分成若干個簇，以循環的方式選取簇頭節點，并通過普通節點將數據傳輸到簇頭節點。 然后，利用簇頭節點將這些數據打包并傳輸到基站［4］。 為了避免節點承擔過大的數據轉發壓力，增加能耗問題，本文將無線傳感網絡節點分為直接傳輸和間接傳輸兩個部分，利用簇頭節點選取節點空間位置，使節點分布更加均勻。 基站向感應區域傳輸一條數據，節點收到數據之后，向基站報告節點位置信息與剩余能量［5］。 基站接收到節點上傳的信息與能量后，將整個網絡分成多個等寬的環形區域，如圖1 所示。

圖1 網絡分區示意圖

如圖1 所示，離基站最近的區域為直接傳輸區域，為1 區，其他區域為間接傳輸區域，為4 區［6］。 計算網絡分區的上下邊界公式如式（1）所示：

式（1）中，S為網絡分區的上邊界；X為網絡分區的下邊界；dmin、dmax為節點與基站距離的最小值與最大值；i為網絡分區的編號；m為區域總編號。

1.2 基于改進蟻群算法構建無線傳感網絡路由優化模型

節點因能量耗盡而出現首死亡節點的輪數越大，網絡壽命就越長。 假設網絡中所有節點的數據傳輸速率相同，接待子節點數量越多，節點負載就越大［7］。 考慮到螞蟻的自然通信場景與無線傳感網絡通信場景相似，蟻群優化算法具有魯棒性、低復雜度和高適應性等優勢，本文利用改進蟻群算法，構建了無線傳感網絡路由優化模型，尋找源節點與通信節點的最短路徑，減少路由傳輸的能量消耗，優化網絡生存周期。 蟻群算法的關鍵在于每只螞蟻的行動均會產生信息素，能夠解決復雜的通信問題，快速尋優［8］。 假設節點S為螞蟻的家，D為螞蟻搜尋到的食物目標，從S到D的過程中，路徑上的信息素濃度為式（2）所示：

式（2）中，η為路徑上的信息素濃度；Q為信息素總濃度；L為路徑長度。 信息素的濃度僅與L有關，想要找到一條最短路徑需要滿足式（3）條件：

式（3）中，D（r） 為端到端的延時約束條件；Dn（n） 為節點處理數據n的時延；Dl（l） 為鏈路在路徑l上的時延；N?為路由在網絡上的節點集合；Dr為無線傳感網絡路由要求的時延。 在該場景中，螞蟻種群中存在x只螞蟻，在t時刻，第k只螞蟻從第i個節點到第j個節點時，遵循著一定的轉移規則。 根據約束條件與轉移規則，構建路由優化模型，模型表達式如式（4）所示：

1.3 優化無線傳感網絡路由協議

本文根據改進蟻群算法優化模型，利用概率閾值選擇最優簇頭節點。 節點每次傳輸數據之后，均向基站發送自身位置與能量信息，獲取最佳族群數量。 當所有簇頭節點選擇好之后，節點之間共享位置與能量信息，并用于數據包路由中執行數據包路由策略，將數據包發送到目標節點中。 路由發現次數為式（5）所示：

式（5）中，F為路由發現次數；R（r） 為源節點發起的路由請求；Nr為源節點發起的路由請求集合的全部非重復事件；r為節點。F能夠顯示全部源節點向無線傳感網絡發起的非重復路由請求情況，F越大，參與路由過程的節點越多，越容易找出下一跳節點路由，從而提升網絡傳輸效率。

2 仿真實驗

2.1 實驗過程

本次使用開源仿真工具NS－2 對無線傳感網絡場景仿真，并對網絡路由協議和網絡協議作出大規模仿真。 在MATLAB2014 環境中進行實驗，感知區域為100 m2×100 m2、200 m2×200 m2，傳感器節點初始數量為100，依次累加到1 000。 節點初始能量為0.5 J，控制數據包大小為200 bit，數據包大小為4 000 bit，數據傳輸速率為250 kbps，經過3 000 輪完成數據傳輸。

如表1 所示，本文在1 000×1 000 的場景下進行實驗，設置了100 個自由移動的節點，4 個固定節點，其余節點均為不固定的節點。 在無線傳感網絡中，感知區域的中心位置為（50，50）m，將自由移動的節點放置在感知區域范圍之外，位置為（150，100）m。 根據每輪時間建立網絡數據傳輸階段，并由各個路由節點組成單個時隙，分析不同時隙的路由發現次數與節點沖突數量，從而判斷數據傳輸性能。

表1 仿真參數表

2.2 實驗結果

隨機選取200～1 000 個移動節點開展測試，判斷路由優化效果。 將F、C作為路由優化的性能指標，并在不同節點密度條件下進行性能分析，滿足本次實驗需求。 利用3 種方法開展測試，得到無線傳感網絡路由優化性能對比結果如表2 所示。

表2 實驗結果

如表2 所示，本次實驗將移動節點數量從100 開始逐漸遞增，每次增加50 個節點，最大增加至1 000 個節點，源節點的數據發送速率固定為4 個分組／s。 隨著移動節點數量的增加，節點密度升高，節點周圍存在的下一跳節點數量也隨之增加。 數據從源節點傳輸到其他節點的過程中，出現了一個或多個節點同時接收的情況，存在數據重復傳輸的問題。 在相同背景下，使用第一種方法，F在100～1 000 次的范圍內變化，C在0.5×105～6.0×105次的范圍內變化。 由此可見，使用該方法之后，路由發現次數持續降低，參與路由過程的節點存在重復數據的情況較多，網絡傳輸效果不佳。 使用第二種方法，F在110～1 200次的范圍內變化，C在0.1×105～1.7×105次的范圍內變化。 由此可見，該方法的路由發現次數與節點沖突數量均得到了優化，與第一種優化方法相比性能更佳。 然而，該方法的最小F低于500，最大C高于1.5×105次。 因此，需要進一步優化以解決該方法的數據沖突問題。 在使用本文設計的方法之后，F在1 000～2 500 次的范圍內變化，C在0.01×105～0.10×105次的范圍內變化。 由此可見，該方法的路由發現次數較多，節點沖突數量較少，路由發現次數雖然持續降低，但均未低于1 000 次，節點沖突數量也未超過0.10×105次，路由優化效果更佳。

3 結語

綜上所述，近些年來，無線傳感網絡這一技術被提出，人們可以通過該技術獲取物理世界的重要信息，實現數字一體化的目標。 無線傳感網絡由多個傳感器節點組成，通過部署的場景領域，收集場景內的數據與信息，自組織性良好。 然而，由于受環境因素影響較大，無線傳感網絡的路由技術仍存在不足之處。 因此，需要針對實際場景設計滿足需求的路由協議，以提高無線傳感網絡的性能與壽命。 本文利用改進蟻群算法，設計了無線傳感網絡路由優化方法。 該方法從網絡分區、優化模型和路由協議等方面，將傳感器節點分成普通節點與簇頭節點，從而有針對性地分配不同任務，實現了數據高效率的傳輸，為網絡高覆蓋提供支持。