CN101631361A - 无线体域网的网络生存期优化方法 - Google Patents

Abstract

一种无线体域网技术领域的网络生存期优化方法，包括：确定临时节点类型、采集数据类型、采集数据速率、临时节点位置以及在网络内持续工作的时间；进行初始化；将父节点和子节点以及临时节点的地址信息写入各自的路由表；用计算出来的各节点之间的数据流量值更新到各节点的路由表；将存储器中的最终所需数据传送至信息中心；当临时节点的工作时间达到步骤一所述的工作时间时，sin k节点发出控制信息给临时节点，使之处于关闭状态并停止工作，网络的路由表和节点间的数据流量值恢复优化计算前的状态，网络按照恢复的路由表和数据流量值继续工作。本发明充分利用临时节点的富余能量，通过临时节点平衡网络节点间能量消耗，延长网络生存期。

Description

无线体域网的网络生存期优化方法

技术领域

本发明涉及的是一种网络技术领域的方法，具体涉及一种无线体域网的网络生存期优化方法。

背景技术

无线体域网(WBAN)是一种新型无线传感器网络，主要是指将各种传感器置于身体各部位的用于监测人体身体状况的网络。目前，WBAN在我们的日常生活、医疗、娱乐、军事、航空等领域已有很多重要的应用。WBAN节点能量由电池供电，能量受到限制，因此如何延长WBAN网络生存期成为研究重点。

无线传感器网络由于节点能量受到限制，如何延长网络生存期一直是研究的重点。网络生存期是指网络内第一个节点死亡的时间。传感器网络生存期研究可以分为两个层次：1、单个节点的生存时间；2、网络节点间能量消耗的平衡。单个节点的能量消耗可以分为两个部分：有效消耗(如发送或接收数据，处理查询请求和转发数据等)和无效消耗(如不断的监听周围环境，重传丢失的数据等)。网络节点间能量消耗的平衡主要是指：对于某个网络来说，网络内第一个节点的死亡时间决定了网络生存期，网络节点间的能量消耗的平衡性决定了网络生存期的长短。

因此，设计高效节能的通信协议使传感器节点尽可能长时间地工作和设计合理可靠的网络路由协议使网络节点间的数据通信量均衡，是无线传感器网络设计中延长网络生存期的主要方法。

经过对现有技术的检索发现，美国专利申请号US2007058664，记载了一种采用分布式路由技术来减小无线传感网络能量消耗的方法；中国专利申请号200710052464，记载了一种采用一种基于D-S算法的延长传感器网络生命周期的方法；美国专利申请号US7277414，记载了一种采用数据融合技术、路由技术、传感器节点的能量管理技术以延长网络生存期；美国专利申请号US7447526，记载了一种采用两种能量消耗模式(能量节省模式、数据发送/接受模式)转变来节省网络能量消耗；但是已有的理论和技术未能考虑无线传感器网络应用于人体所出现的新的情况。具体情况如下：在WBAN应用于人体医疗监护检测方面，对于某具体的WBAN，医学上有时需要利用临时节点加入网络突发性地检测某项人体生理数据；临时节点在规定的时间内加入网络执行某项检测任务；任务完成后，临时节点脱离网络，此时可能还有相对丰富的能量尚未用完。已有技术未能考虑到以上所述新的情况，即未能从充分利用临时节点的富余能量方面出发延长网络生存期。

经过检索，未发现利用临时节点平衡网络节点间能量消耗情况的无线体域网延长网络生存期方法相关的技术文献的报道。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提供一种无线体域网的网络生存期优化方法，从利用临时节点富余能量角度出发，通过充分利用临时节点富余能量，平衡网络节点间能量消耗，延长网络生存期。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：

第一步、设定临时节点类型、采集数据类型、采集数据速率、临时节点位置以及在网络内持续工作的时间。

所述的临时节点类型是指安装于人体体表或体内以采集生理数据的传感器类型。

所述的采集数据类型是指医疗或其他方面应用时所需临时节点采集的人体生理数据类型。

所述的采集数据速率是指临时节点采集所需生理数据的速率。

所述的临时节点位置是指临时节点位于人体表面的坐标。

所述的临时节点在网络内持续工作时间是指临时节点需在网络内持续采集所需生理数据所需的时间。

第二步、将临时节点安置于确定好的位置，启动该临时节点，进行初始化。

所述的初始化包括以下步骤：

1)启动临时节点并使之处于空闲状态，并将其位置和第一步所述的工作时间传送给sin k节点；

2)sin k节点根据临时节点位置分配给临时节点一个MAC地址。

所述的sin k节点是指无线传感器网络内的用来接收其他节点采集的数据的中心节点。

第三步、分别计算与临时节点可以具有链路的子节点和父节点，并将父节点和子节点以及临时节点的地址信息写入各自的路由表。

所述的子节点是指：可以向临时节点发送数据的节点；

所述的父节点是指：可以接收临时节点发送的数据的节点。

所述的计算与临时节点具有链路的子节点方法如下：

根据子节点量化公式A_i＝{k|d_k，sin k≥d_i，sin k，k∈N_i}；

其中：N_i＝{j|d_i，j≤R}，A_i为临时节点的子节点，N_i为临时节点的邻居节点，d_i，j为节点i与节点j之间的距离，R为临时节点的通信半径，d_k，sin k为节点k与sin k节点之间的距离，d_i，sin k为节点i与sin k节点之间的距离。

所述的计算与临时节点具有链路的父节点方式如下：

根据父节点量化公式S_i＝{k|d_k，sin k≤d_i，sin k，k∈N_i}；

其中：N_i＝{j|d_i，j≤R}，S_i为临时节点的父节点，A_i为临时节点的子节点，N_i为临时节点的邻居节点，d_i，j为节点i与节点j之间的距离，R为临时节点的通信半径，d_k，sin k为节点k与sin k节点之间的距离，d_i，sin k为节点i与sin k节点之间的距离。

第四步、计算网络各节点之间的优化数据流量值，并用计算出来的各节点之间的数据流量值更新到各节点的路由表。

所述的优化数据流量值是指：在保证临时节点持续工作的时间能够达到步骤一所述的持续工作时间的情况下，能够最大程度地延长网络生存期的各节点之间的最优数据流量值。

所述的网络生存期是指网络从启动工作至第一个非临时节点的网络节点死亡的时间，根据充分利用临时节点的富余能量的思想，在保证临时节点工作时间能够达到步骤一所述的持续工作时间，最大程度平衡节点间的通信数据流量，进而平衡节点间能量消耗，从而最大程度地延长网络生存期的节点间通信的优化数据流量值。

所述的优化数据流量值通过以下模型采用分布式算法求出：

max imize $T_{\mathrm{Net}}\left(r\right)=\underset{i\∈S}{\min }{T}_i\left(r\right);$

subject to

$\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}(r_{i,j}-r_{j,i})=g_i,i\∈U\∪m$

$(\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{r}_{i,j}{u}_{i,j}+\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{r}_{j,i}{v}_{j,i})T_0+(T_{\mathrm{Net}}-T_0){\mathrm{\ω}}_i\≤B_i,i\∈U\∪m;$

其中： $T_i\left(r\right)=T_0+\frac{B_i-{\mathrm{\η}}_i{T}_0}{{\mathrm{\ω}}_i},$ T_Net(r)为在网络流量r下的网络生存期，r为网络流量r是所有节点间流量r_i，j的集合，T₀为临时节点需要在网络中持续工作时间，r_i，j是节点i发送给节点j的单位时间内的流量，g_i是节点i单位时间内采集数据量，U为整个网络节点集合，m为临时节点，ω_i为节点i在临时节点加入前和离开后的单位功耗，η_i为节点i在临时节点期间的单位功耗，B_i为节点i初始能量，T_i(r)为节点i存活时间。

第五步、各节点按照更新的路由表将采集的数据通过多跳的方式传送给sin k节点，sin k节点将接收到的数据采用融合与分类处理，获得最终所需数据，并将该最终所需数据存储于sin k节点存储器中，当sin k节点存储器存储满后，sin k节点通过无线网关与互联网连接，将存储器中的最终所需数据传送至信息中心。

第六步、当临时节点的工作时间达到步骤一所述的工作时间时，sin k节点发出控制信息给临时节点，使之处于关闭状态并停止工作，网络的路由表和节点间的数据流量值恢复优化计算前的状态，网络按照恢复的路由表和数据流量值继续工作。

与现有技术相比，本发明充分利用临时节点的富余能量，通过临时节点平衡网络节点间能量消耗，延长网络生存期。

附图说明

图1为本发明流程图。

图2为实施例示例图。

图3为实施例优化后示意图。

图4为实施例仿真图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图2所示，本实施例的运行环境如下：

在临时节点加入网络时，网络已正常工作一段时间，网络中的每个节点拥有一个MAC地址，如图中节点编号分别为1、2、3，...，21，作为各个节点的识别标志。除了sin k节点，每个节点都有规律的采集人体生理数据。每个节点本地寄存器中存有自己的路由表(父节点、子节点)和与其邻居节点间(父节点、子节点)通信数据流量信息，具体如下表所示：

例如节点7接收子节点8、9、2的数据，传输给其父节点(sin k节点)。网络正是在这样的状态工作下，每个节点接收子节点发送来的数据，并传送给父节点，通过多跳地方式，最终传输给sin k节点，如节点3采集的数据，通过多跳地方式，经过节点6、1转发，最终传输到sin k节点。sin k节点将接收到的信息，进行融合与分类处理，得到最终所需信息，并将其存储于自身存储器中。通过无线网关与互联网连接，当存储器空间满时，sin k节点将存储器内的信息传送至信息中心。

每个节点拥有剩余能量B_i，i∈1，2，...，21，其单位功耗主要由三部分构成：采集数据功耗、接收数据功耗和发送数据功耗，可以量化为 ${\mathrm{\ω}}_i=e_i{g}_i+\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{r}_{i,j}{u}_{i,j}+\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{r}_{j,i}{v}_{i,j},$ (其中e_i是节点i采集单位数据能量消耗，u_i，j是节点i发送给节点j单位数据能量消耗，v_j，i是节点j接收节点i单位数据能量消耗。)

如图1所示，本实施例包括以下步骤：

第一步、临时节点m加入网络前，首先根据具体的应用需要，设定并记录所需临时节点的类型、采集数据的类型、临时节点处于网络的位置以及需持续工作的时间T₀。

第二步、将临时节点安置于确定好的位置，启动该临时节点，进行初始化，其中它会和其他节点一样被分配到一个MAC地址，以便于节点之间的区分。

第三步、如图3所示，临时节点初始化结束后，根据临时节点m位置以及传输半径R，可计算其父节点(1、10和17)、子节点(4、6、7、8和9)，并更新临时节点和其父节点、子节点各自的本地寄存器路由表中的父节点和子节点信息。

计算临时节点父节点的方法可以量化为：S_i＝{k|d_k，sin k≤d_m，sin k，k∈N_m}，其中N_m＝{j|d_m，j≤R}；

计算临时节点子节点的方法可以量化为：A_m＝{k|d_k，sin k≥d_m，sin k，k∈N_m}，其中N_i＝{j|d_i，j≤R}。

第四步、计算网络各节点之间的优化数据流量值，并用计算出来的各节点之间的数据流量值更新到各节点的路由表。在保证临时节点持续工作的时间能够达到步骤一所述的持续工作时间的情况下，能够最大程度地延长网络生存期的各节点之间的最优数据流量值，该优化数据流量值通过以下方式计算得到：

根据充分利用临时节点的富余能量的思想，在保证临时节点完成自身的任务前提下，平衡节点间的通信数据流量，进而平衡节点间能量消耗，从而整体上延长网络生存时间。各个节点间通信数据流量确认后，利用所求出的流量值更新各个节点与其父节点、子节点之间的流量值。

计算优化数据流量值的方法可以量化为由下列模型采用分布式算法求出：

max imize $T_{\mathrm{Net}}\left(r\right)=\underset{i\∈S}{\min }{T}_i\left(r\right)$

subject to

$\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}(r_{i,j}-r_{j,i})=g_i,i\∈U\∪m$

$(\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{r}_{i,j}{u}_{i,j}+\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{r}_{j,i}{v}_{j,i})T_0+(T_{\mathrm{Net}}-T_0){\mathrm{\ω}}_i\≤B_i,i\∈U\∪m$

其中： $T_i\left(r\right)=T_0+\frac{B_i-{\mathrm{\η}}_i{T}_0}{{\mathrm{\ω}}_i},$ T_Net(r)为在网络流量r下的网络生存期，r为网络流量r是所有节点间流量r_i，j的集合，T₀为临时节点需要在网络中持续工作时间，r_i，j是节点i发送给节点j的单位时间内的流量，g_i是节点i单位时间内采集数据量，U为整个网络节点集合，m为临时节点，ω_i为节点i在临时节点加入前和离开后的单位功耗，η_i为节点i在临时节点期间的单位功耗，B_i为节点i初始能量，T_i(r)为节点i存活时间。

第五步、如图3所示，各节点按照更新的路由表将采集的数据通过多跳的方式传送给sin k节点，sin k节点将接收到的数据采用融合与分类处理，获得最终所需数据，并将该最终所需数据存储于sin k节点存储器中。通过无线网关与互联网连接，当sin k节点存储器满时，sin k节点将存储器中的最终所需数据传送至信息中心。

第六步、当临时节点的工作时间达到工作时间T₀时，sin k节点发出控制信息给临时节点m，使之处于关闭状态并停止工作，网络的路由表和节点间的数据流量值恢复优化计算前的状态，网络按照恢复的路由表和数据流量值继续工作，如图2所示。

如图2，22个传感器节点构成一个多跳无线体域网，其中21个普通节点，1个sin k节点；除sin k节点外，每个节点具有相同剩余能量，单位时间内采集数据量相同；

如图3，在原先图2所示情况下，有一个临时节点m加入网络；临时节点所处的位置如图所示，其初始能量与网络内其他节点剩余能量相同，采集数据量也与其他节点一样；临时节点需在网络内的工作时间为T₀()。

以上网络仿真结果如图4所示，图中所示结果已经归一化处理(以临时节点未加入网络的网络生存期为标准)，优化后的生存期与优化前相比已得到很大改善；另外，可以观察到随着T₀(以临时节点持续工作可以存活的最长时间为标准进行了归一化处理)的变化，网络生存期的改善情况也不一样，说明生存期的改善程度与临时节点持续工作的时间T₀有密切的关系。

Claims (8)

1、一种无线体域网的网络生存期优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、设定临时节点类型、采集数据类型、采集数据速率、临时节点位置以及在网络内持续工作的时间；

第二步、将临时节点安置于确定好的位置，启动该临时节点，进行初始化，即：

1)启动临时节点并使之处于空闲状态，并将其位置和工作时间传送给sin k节点；

2)sin k节点根据临时节点位置分配给临时节点一个MAC地址；

第三步、分别计算与临时节点可以具有链路的子节点和父节点，并将父节点和子节点以及临时节点的地址信息写入各自的路由表；

第四步、计算网络各节点之间的优化数据流量值，并用计算出来的各节点之间的数据流量值更新到各节点的路由表；

第五步、各节点按照更新的路由表将采集的数据通过多跳的方式传送给sin k节点，sin k节点将接收到的数据采用融合与分类处理，获得最终所需数据，并将该最终所需数据存储于sin k节点存储器中，当sin k节点存储器存储满后，sin k节点通过无线网关与互联网连接，将存储器中的最终所需数据传送至信息中心；

第六步、当临时节点的工作时间达到步骤一所述的工作时间时，sin k节点发出控制信息给临时节点，使之处于关闭状态并停止工作，网络的路由表和节点间的数据流量值恢复优化计算前的状态，网络按照恢复的路由表和数据流量值继续工作。

2、根据权利要求1所述的无线体域网的网络生存期优化方法，其特征是，第一步中所述的临时节点类型是指安装于人体体表或体内以采集生理数据的传感器类型。

3、根据权利要求1所述的无线体域网的网络生存期优化方法，其特征是，第一步中所述的采集数据类型是指医疗或其他方面应用时所需临时节点采集的人体生理数据类型。

4、根据权利要求1所述的无线体域网的网络生存期优化方法，其特征是，第一步中所述的采集数据速率是指临时节点采集所需生理数据的速率；所述的临时节点位置是指临时节点位于人体表面的坐标。

5、根据权利要求1所述的无线体域网的网络生存期优化方法，其特征是，第一步中所述的临时节点在网络内持续工作时间是指临时节点需在网络内持续采集所需生理数据所需的时间。

6、根据权利要求1所述的无线体域网的网络生存期优化方法，其特征是，第二步中所述的sin k节点是指无线传感器网络内的用来接收其他节点采集的数据的中心节点。

7、根据权利要求1所述的无线体域网的网络生存期优化方法，其特征是，第三步中所述的节点，子节点是指：向临时节点发送数据的节点；父节点是指：可以接收临时节点发送的数据的节点；

所述的计算与临时节点具有链路的子节点方法如下：

根据子节点量化公式A_i＝{k|d_k，sink≥d_i，sin k，k∈N_i}；

其中：N_i＝{j|d_i，j≤R}，A_i为临时节点的子节点，N_i为临时节点的邻居节点，d_i，j为节点i与节点j之间的距离，R为临时节点的通信半径，d_k，sin k为节点k与sin k节点之间的距离，d_i，sin k为节点i与sin k节点之间的距离；

所述的计算与临时节点具有链路的父节点方式如下：

根据父节点量化公式S_i＝{k|d_k，sin k≤d_i，sin k，k∈N_i}；

其中：N_i＝{j|d_i，j≤R}，S_i为临时节点的父节点，A_i为临时节点的子节点，N_i为临时节点的邻居节点，d_i，j为节点i与节点j之间的距离，R为临时节点的通信半径，d_k，sin k为节点k与sin k节点之间的距离，d_i，sin k为节点i与sin k节点之间的距离。

8、根据权利要求1所述的无线体域网的网络生存期优化方法，其特征是，第四步中所述的优化数据流量值是指：在保证临时节点持续工作的时间能够达到步骤一所述的持续工作时间的情况下，能够最大程度地延长网络生存期的各节点之间的最优数据流量值；

所述的网络生存期是指网络从启动工作至第一个非临时节点的网络节点死亡的时间，根据充分利用临时节点的富余能量的思想，在保证临时节点工作时间能够达到步骤一所述的持续工作时间，最大程度平衡节点间的通信数据流量，进而平衡节点间能量消耗，从而最大程度地延长网络生存期的节点间通信的优化数据流量值；

所述的优化数据流量值通过以下模型采用分布式算法求出：

max imize $T_{\mathrm{Net}}\left(r\right)=\underset{i\∈S}{\min }{T}_i\left(r\right);$

subject to

$\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}(r_{i,j}-r_{j,i})=g_i,i\∈U\∪m$

$(\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{r}_{i,j}{u}_{i,j}+\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{r}_{j,i}{v}_{j,i})T_0+(T_{\mathrm{Net}}-T_0){\mathrm{\ω}}_i\≤B_i,i\∈U\∪m;$

其中： $T_i\left(r\right)=T_0+\frac{B_i-{\mathrm{\η}}_i{T}_0}{{\mathrm{\ω}}_i},$ T_Net(r)为在网络流量r下的网络生存期，r为网络流量r是所有节点间流量r_i，j的集合，T₀为临时节点需要在网络中持续工作时间，r_i，j是节点i发送给节点j的单位时间内的流量，g_i是节点i单位时间内采集数据量，U为整个网络节点集合，m为临时节点，ω_i为节点i在临时节点加入前和离开后的单位功耗，η_i为节点i在临时节点期间的单位功耗，B_i为节点i初始能量，T_i(r)为节点i存活时间。

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