CN101835233A - 面向无线传感器网络的随机路由的选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种面向无线传感器网络的随机路由的选择方法：所述网络由传感器节点和一个汇聚节点构成，汇聚节点和各传感器节点均存储有所述网络的拓扑信息；进行随机路由选择时包括如下步骤：(1)网络从网络中随机选择准备发送数据包的节点；(2)准备发送数据包的节点在与其距离最小的下一跳节点中通过比较下一跳节点和准备发送数据包的节点到汇聚节点的最短路径的跳数而选择接受其数据包的下一跳节点；若被选中的下一跳节点是汇聚节点，则执行步骤(4)，否则执行步骤(3)；(3)将其数据包发送至选中的下一跳节点，以该下一跳节点为下一步路径选择中准备发送数据包的节点执行步骤(2)；(4)汇聚节点接收到数据包，结束随机路由选择。

Description

面向无线传感器网络的随机路由的选择方法

技术领域

本发明涉及一种面向无线传感器网络的随机路由的选择方法，特别涉及一种在无线传感器网络中，基于传感器节点距离汇聚节点的最短路径的跳数，选择随机路由的方法。

背景技术

压缩感知(Compressed Sensing)是近几年来的一项新兴信号处理技术，其核心思想是将数据采样和压缩合并进行，首先采集信号的非自适应线性投影(测量值)，然后根据相应的重构算法由测量值复原信号。压缩感知有两个方面的基本要求：信号的稀疏性，观测基(观测矩阵)与变换基(变换矩阵)的非相关性。对于自然界的任何信号，均存在一个特定的表示空间，使得该信号在此空间具有稀疏性。经相关理论证明，随机矩阵，即元素为随机数的矩阵，与固定的变换基具有很好的非相关性。

压缩感知的数学原理为：设长度为N的矢量信号X在正交变换基Ψ上的变换系数是稀疏的，即：原始信息X为一维N×1向量，X∈R^N，存在一个N×N变换矩阵Ψ，X＝ΨP，其中P亦为一维N×1向量，使得P具有稀疏性。信号的稀疏性是指若向量中非零项的个数为K，K＜N，则称该向量是K-稀疏。

用与变换基Ψ不相关的观测矩阵Φ对原始信息进行线性变换，观测矩阵Φ为一个M×N的矩阵，Φ∈R^M×N(M＜＜N)，并得到观测信号集合Y，即

Y＝ΦX，

$Y=\mathrm{\ΦX}=\mathrm{\Φ\ΨP}=\widetilde{\mathrm{\Φ}}P,$

故Y为一维M×1向量。在已知

的条件下，可利用优化求解方法从Y中精确地或高概率地重构信号P，继而恢复出原始信号X。

压缩感知技术的最大优点在于能以远低于奈奎斯特采样率的采样速率进行采样，大大减少信号在数据采集和传输过程中消耗的资源和能量。相对于常规的先采样后压缩的分布式信源编码方法，压缩感知的优势在于不需要被处理信号的任何先验信息，且不需要控制信息交换。

无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是通过无线通信的方式形成的一个多跳的且有可能自组织的网络系统，由部署在一定检测区域内的大量微型传感器节点组成，主要功能为协作地感知、采集和处理网络覆盖区域的监测信息，并发送给观察中心(汇聚节点)。一般来说，无线传感器网络中包含大量的广泛分布的节点，故需要传输、分析和处理大量的数据。

根据压缩感知和无线传感器网络的特性，压缩感知技术被用于无线传感器网络中，在没有任何先验信息的情况下，提供一种有效的数据融合算法，减少处理大量数据所需要的观测值数目，降低无线传感器网络中的数据传输负担和数据融合的计算复杂度。在无线传感器网络中，将压缩感知与网络拓扑和路由相结合，各分布节点的信息在传向汇聚节点的路径中不断加权汇聚，加权信息构成压缩感知技术需要的观测矩阵，最终汇聚节点根据观测矩阵正确重构网络中各节点信息。经路由形成的观测矩阵是稀疏矩阵，从而大大减少了汇聚节点进行信号重构时的计算量。

然而，目前关于将压缩感知用于无线传感器网络与路由相结合的技术存在很大的缺陷。在当前技术中，经现有的路径选择技术形成的观测矩阵不再具有很好的随机性，故观测矩阵与变换基的非相关性不能得到保证，从而大大减低了压缩感知中信号重构的性能。故如何实现经由路径选择技术形成的观测矩阵的随机性成为亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向无线传感器网络的随机路由的渐进式选择方法，从而实现了路由的随机性，从而解决将压缩感知用于无线传感器网络中经由路径选择技术形成的观测矩阵的随机性问题。

在无线传感器网络中，最大限度满足路径随机性的路由选择方法应该是路由选择中各个参数的确定均为随机的路由选择方法。在本发明涉及的无线传感器网络中，路由选择中的参数包括选择哪些节点为路径开启节点，被选中节点如何选择下一跳节点，以及节点发送感知数据信息时的加权系数。在本发明的路由选择方法中，以设定的概率随机地选择无线传感器网络的传感器节点作为数据源发送数据，开启任意路径；在每一条路径中，被选中节点随机地选择下一跳节点；被选中节点发送数据的加权系数是利用随机数生成器生成的随机数，从而能实现路由的随机性。

具体地说，本发明实现其目的所采取的技术方案是：该面向无线传感器网络的随机路由的选择方法是：

所述所述网络由传感器节点和一个汇聚节点构成，所述汇聚节点和各传感器节点均存储有所述网络的拓扑信息；

进行所述随机路由的选择时包括如下步骤：

(1)所述网络以设定的概率随机选择网络中的传感器节点为准备发送数据包的节点，各被选中的准备发送数据包的节点的数据包中所包含的信息为该节点的id信息和该节点的运算信息，所述运算信息为该节点获取的检测对象的信息与生成的随机数的乘积；

(2)准备发送数据包的节点选择接收其数据包的下一跳节点，被选中的下一跳节点满足以下条件A或条件B，

所述条件A为：被选中的下一跳节点和所述准备发送数据包的节点之间的距离最小，并且该下一跳节点到汇聚节点的最短路径的跳数与所述准备发送数据包的节点到汇聚节点的最短路径的跳数相同，

所述条件B为：被选中的下一跳节点和所述准备发送数据包的节点之间的距离最小，并且该下一跳节点到汇聚节点的最短路径的跳数比所述准备发送数据包的节点到汇聚节点的最短路径的跳数小1，

如果被选中的下一跳节点满足条件A，则执行步骤(3)；否则，判断被选中的下一跳节点是否为汇聚节点：

若被选中的下一跳节点是汇聚节点，则执行步骤(4)，否则执行步骤(3)；

(3)准备发送数据包的节点将其数据包发送至步骤(2)选中的下一跳节点；

该下一跳节点在接收到数据包后判断该数据包中的id信息中是否存在该下一跳节点自身的id信息，若不存在该下一跳节点自身的id信息，则将该下一跳节点自身的运算信息与其接收到的数据包中的运算信息相叠加并同时将该下一跳节点自身的id信息添加至其接收到的数据包中以使该接收到的数据包得到更新，该更新后的数据包为该下一跳节点的准备发送的数据包；若存在该下一跳节点自身的id信息，则将该下一跳节点接收到的数据包作为该下一跳节点的准备发送的数据包；

接着以该下一跳节点为下一步路径选择中准备发送数据包的节点执行步骤(2)；

(4)汇聚节点接收到数据包，所述随机路由选择结束。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

本发明随机地确定路由选择中的各个参数，其中，路径开启节点的选择是以设定的概率随机选择的，下一跳节点是在符合要求的节点中随机选择，被选中节点发送数据的加权系数是随机数，从而本发明实现了随机的路由选择方式。当将压缩感知用于所述无线传感器网络时，依据这种随机的路由选择方式生成的观测矩阵具有随机性。根据随机矩阵与任何固定基具有很好的非相关性的性质，从而能满足观测矩阵与被观测信号的非相关性，满足将压缩感知有效运用于无线传感器网络的必要条件。

在满足了随机性的同时，本发明由于基于传感器节点到汇聚节点的最短路径的跳数选择路由，故当将压缩感知用于无线传感器网络时，生成的观测矩阵具有较好的稀疏性，从而能大大降低汇聚节点进行数据重构的计算复杂度。

附图说明：

图1为本发明的一种实施方式中无线传感器网络的拓扑图；

图2为本发明基于无线传感器网络的随机路由的选择方法的流程图。

具体实施方式

为能够方便地解释本发明的技术方案，以下以图1所示的无线传感器网络为例。需要说明的是，图1所示的无线传感器网络并不是对本发明所用的无线传感器网络的限制。

假设无线传感器网络中包含N个传感器节点和一个汇聚节点。作为本发明的一种实施方式，在图1所示的无线传感器网络中，汇聚节点位于传感器节点所覆盖区域的中心。当然，本发明所涉及的无线传感器网络，汇聚节点可以是位于传感器节点所覆盖区域内的任意位置，或者是位于传感器节点所覆盖区域之外，只要能保证汇聚节点与各传感器节点进行正常通信即可。各传感器节点均有一个固有的id。汇聚节点和各传感器节点均存储有所述网络的拓扑信息，因此网络的拓扑信息在汇聚节点和各传感器节点处均为已知，网络的拓扑信息包含网络中汇聚节点的id和位置信息、各传感器节点的id和位置信息以及各传感器节点到汇聚节点的最短路径信息。假设网络中传感器节点到汇聚节点的最短路径的跳数最大为L_max。根据各传感器节点到汇聚节点的最短路径的跳数，将无线传感器网络划分为不同的区域。为便于说明本发明的技术方案，可如图1所示将无线传感器网络划分为不同的环状区域，使得到汇聚节点的最短路径的跳数相同的传感器节点位于同一个环状区域中：其中，到汇聚节点的最短路径的跳数为1的传感器节点位于距离汇聚节点最近的环状区域中，称该距离汇聚节点最近的环状区域为第1环状区域；到汇聚节点的最短路径的跳数为的传感器节点位于距离汇聚节点最远的环状区域中，称该距离汇聚节点最远的环状区域为第L_max环状区域；从第1环状区域到第L_max环状区域，其间各环状区域中包含的传感器节点到汇聚节点的最短路径的跳数依次加1，即其间各环状区域中包含的传感器节点到汇聚节点的最短路径的跳数依次为2，3，……，L_max-1，故依次称其间各环状区域为第2环状区域、第3环状区域、……、第L_max-1环状区域。故在图1中，节点a处于第2环状区域，距离汇聚节点的最短路径的跳数为2；节点b处于第2环状区域，距离汇聚节点的最短路径的跳数为2；节点c处于第3环状区域，距离汇聚节点的最短路径的跳数为3；节点d处于第3环状区域，距离汇聚节点的最短路径的跳数为3。

在本发明的无线传感器网络中，数据包均能被正确的接收和转发。

具体地说，如图2所示，本发明面向无线传感器网络的基于最短路径的跳数的随机路由的选择方法的步骤为：

(1)网络以设定的概率随机地选择网络中的节点为准备发送数据包的节点，该设定的概率为M/N，其中M为满足M＞KlogN的任意整数，N为网络中节点的总个数，K为网络中所有节点获得的检测对象信息的稀疏性指标。各被选中节点的数据包中所包含的信息为该节点的id信息以及该节点的运算信息，所述运算信息为该节点获取的检测对象的单一信息值与生成的随机数的乘积，该随机数是由该节点根据其自身id信息利用内置的随机生成器产生的随机系数；

(2)准备发送数据包的节点按如下方法选择接收其数据包的下一跳节点：

假设该准备发送数据包的节点位于第L_q环状区域，L_q∈[1，L_max]，L_q为正整数，选择与该准备发送数据包的节点距离最小，且位于第L_q环状区域中的节点或位于第L_q-1环状区域中的节点为该接收其数据包的下一跳节点。如果位于第L_q环状区域的节点被选中为该下一跳节点，则执行步骤(3)；否则，判断该被选中的下一跳节点是否为汇聚节点：若该被选中的下一跳节点是汇聚节点，则执行步骤(4)，否则执行步骤(3)。经由此种准备发送数据包的节点选择接收其数据包的下一跳节点选择方式，实现了路由选择中选择下一跳节点的随机性；

(3)准备发送数据包的节点将其数据包发送至步骤(2)选定的下一跳节点。

该下一跳节点在接收到数据包后判断该数据包中的id信息中是否存在该下一跳节点的自身id，若不存在该下一跳节点的自身id，则将该下一跳节点的自身运算信息与其接收到的数据包中的运算信息相叠加并同时将该下一跳节点的自身id信息添加至其接收到的数据包中以使该接收到的数据包得到更新，该更新后的数据包为该下一跳节点的准备发送的数据包；若存在该下一跳节点的自身id，则将该下一跳节点接收到的数据包作为该下一跳节点的准备发送的数据包。

接着以该下一跳节点为下一步路径选择中准备发送数据包的节点执行步骤(2)；

(4)汇聚节点接收到数据包，所述随机路由选择结束。

Claims (1)

1.一种面向无线传感器网络的随机路由的选择方法，其特征是：

所述网络由传感器节点和一个汇聚节点构成，所述汇聚节点和各传感器节点均存储有所述网络的拓扑信息；

进行所述随机路由的选择时包括如下步骤：

(1)所述网络以设定的概率随机选择网络中的传感器节点为准备发送数据包的节点，各被选中的准备发送数据包的节点的数据包中所包含的信息为该节点的id信息和该节点的运算信息，所述运算信息为该节点获取的检测对象的信息与生成的随机数的乘积；

(2)准备发送数据包的节点选择接收其数据包的下一跳节点，被选中的下一跳节点满足以下条件A或条件B，

所述条件A为：被选中的下一跳节点和所述准备发送数据包的节点之间的距离最小，并且该下一跳节点到汇聚节点的最短路径的跳数与所述准备发送数据包的节点到汇聚节点的最短路径的跳数相同，

所述条件B为：被选中的下一跳节点和所述准备发送数据包的节点之间的距离最小，并且该下一跳节点到汇聚节点的最短路径的跳数比所述准备发送数据包的节点到汇聚节点的最短路径的跳数小1，

如果被选中的下一跳节点满足条件A，则执行步骤(3)；否则，判断被选中的下一跳节点是否为汇聚节点：

若被选中的下一跳节点是汇聚节点，则执行步骤(4)，否则执行步骤(3)；

(3)准备发送数据包的节点将其数据包发送至步骤(2)选中的下一跳节点；

该下一跳节点在接收到数据包后判断该数据包中的id信息中是否存在该下一跳节点自身的id信息，若不存在该下一跳节点自身的id信息，则将该下一跳节点自身的运算信息与其接收到的数据包中的运算信息相叠加并同时将该下一跳节点自身的id信息添加至其接收到的数据包中以使该接收到的数据包得到更新，该更新后的数据包为该下一跳节点的准备发送的数据包；若存在该下一跳节点自身的id信息，则将该下一跳节点接收到的数据包作为该下一跳节点的准备发送的数据包；

接着以该下一跳节点为下一步路径选择中准备发送数据包的节点执行步骤(2)；

(4)汇聚节点接收到数据包，所述随机路由选择结束。

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