CN101883326A - 基于无人驾驶车辆监测的无线传感器网络数据传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于无人驾驶车辆监测的无线传感器网络数据传输方法，将带有传感器节点的无人驾驶车辆从某入口处进入传感器网络的覆盖区域到达出口处。首先进行节点分簇组网，形成高效的通信骨干网；然后为无人驾驶车辆寻找一条从源节点到达目的节点能量消耗较低的最短路径；同时确定监测消息传输的最短路径；穿越过程中车辆不断收集监测消息，通过无线传感器网络将监测消息发回基站。本发明实现了对无人危险环境的动态监测。利用剩余能量高的节点构成骨干网，很好地解决了硬件条件的限制，数据传输过程中频繁的使用某些节点传输数据，使得网络中的节点的能量不均衡，从而导致被超负荷使用的节点过早死亡，缩短了网络的生存期这一问题。

Description

基于无人驾驶车辆监测的无线传感器网络数据传输方法

技术领域

本发明属于无线传感器网络通信技术领域，涉及在无人危险环境(如战场)中无人驾驶车辆对无线传感器网络监测数据传输应用，在确保能够完成实时数据传输的同时使网络有最大的网络生存期。

背景技术

微小传感器技术和节点间的无线通信能力为传感器网络赋予了广阔的应用前景，主要表现在军事、环境、健康、家庭和其他商业领域。另外，无线传感器网络作为当今信息领域新的研究热点，涉及多学科交叉的研究领域，有非常多的技术有待发现和研究，在动态目标监测中所涉及到得相关技术主要有路由协议和能量消耗。

在大多数情况下，传感器网络的节点都是由电池供电，电池容量非常有限，并且对于有成千上万节点的无线传感器网络来说，更换电池非常困难，甚至是不可能的，如果网络中的节点因为能量耗尽而不能工作，会带来网络拓扑结果的改变以及路由的重新建立等问题，甚至可能使得网络分成不连通的部分，造成通信的中断。因此，在不影响网络通信的情况下，尽可能的节省无线传感器网络节点的有限的能量成为无线传感器网络的核心问题。

传统路由协议在选择最优路径时，很少考虑节点的能量消耗问题。而无线传感器网络中节点的能量有限，延长整个网络的生存周期成为传感器网络路由协议设计的重要目标，因此需要考虑节点的能量消耗以及网络能量均衡使用的问题。另一方面，无线传感器网络为了节省通信能量，通常采用多跳的通信模式，而节点有限的存储资源和计算资源，使得节点不能存储大量的路由信息，不能进行太复杂的路由计算。在节点智能获取局部拓扑信息和资源有限的情况下，如何实现简单高效的路由机制是无线传感器网络的一个基本问题。

就整个网络的节能优化而言，需要从全局上考虑如何将流量从数据源传递到目的地，这里的重要问题是如何在源和目的地之间找到一条节能的多跳路由。节能路由是在普通的路由协议基础上，考虑相关的能耗因素，引入新的与电源消耗有关的衡量指标，实现能耗的节约，这方面已经有很多研究成果。比如，最简单的节能路由协议是最少能量路由，即寻找一条能耗最低的路由，通过它传送数据。但这样未必能延长网络的生存时间，因为某些处于关键位置的节点可能被过度使用而导致电源过早耗尽。

在传感器网络中，每个节点的传感单元均具备一定得传感范围，传感单元只能监控到传感范围之内的事件。拓扑管理是通过寻找并定期调度这些覆盖冗余节点进入不工作的休眠状态来达到节能的目的。因为进入休眠状态的节点基本不消耗能量，所以拓扑管理对于节能非常有效；而且，由于没有参与工作地节点不会发送数据，同时也降低了通信开销。拓扑管理还需要保证网络在经过拓扑管理之后仍然能后确保足够的网络覆盖。这里的网络覆盖通常反映了网络对传感区域的监测能力，它是衡量传感器网络服务质量的重要指标。

无线传感器网络系统与应用密切相关，不同的应用背景，无线传感器网络的设计具有差别，甚至完全不同。现有技术中基于无线传感器的监测已经有很多的应用，根据检测目标的不同，可以将这些应用分为两类：静态目标监测和动态目标检测。

静态目标监测如文献：“基于无线传感器网络的微量爆炸物监测系统、装置及方法”，CN1776760，2006-05-24，(中国科学院计算技术研究所，崔莉，蒋理)。该系统可以在不同场所对微量爆炸物进行监测、危险源定位、报警等，有利于面向公共安全的预警工作。其中，基站通过有线方式接入骨干网络，并以无线方式和网络节点进行通信，将来自节点的数据信息传输至骨干网络上的监控管理中心。而无线节点内具有微型固态爆炸物化学传感器和无线通信设备，可以完成化学成分监测、节点定位等功能。

另一类动态目标监测，如文献：“无线传感器网络的铁路溜车自动监测和报警控制系统”，CN101138983，2008-03-12。(哈尔滨工业大学刘晓为，崔波，张海峰，于文玺，唐佳禄，吕柄均，张谅)。该系统以无线传感器网络为技术平台，主要完成对编组场内溜车信息的自动监测控制报警。当检测到有溜车信息时，传感器节点发出报警信号，在车辆溜出监测路段前，计算机通过串口给无线收发节点发送命令，由无线收发节点控制脱轨器，使溜逸车辆上脱轨器脱轨。

目前对于在无人危险环境中使用无人驾驶车辆对无线传感器网络进行数据传输的应用尚未见报导。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能量消耗低且易于实现的基于无人驾驶车辆的无人危险环境监测数据传输方法。

实现本发明的技术方案是：首先假设这样一个场景：一辆带有传感器节点的无人驾驶车辆要从某入口处进入传感器网络的覆盖区域，最终要避开所有节点(为确保无线传感器网络的安全)穿越危险区域到达出口处，车辆在穿越过程中不断收集监测消息，然后通过无线传感器网络将监测消息发回基站，以此来实现对网络的动态监测。

本发明具体实施步骤如下：

步骤A：构建随机无线传感器网络；

步骤B：利用节点分簇方法确定簇头节点，进而建立基于簇头节点的骨干数据传输网络；

步骤C：随机选取出入口，模拟网络消息传输，消耗能量；

步骤D：获取汽车的行驶路径；

步骤E：确定信息传输路径，借助无线传感器网络返回车辆监测消息。

所述步骤B的节点分簇算法，按如下过程进行：

(B1)首先SINK节点广播组网消息通知网络节点开始组网，SINK节点被认为是簇头节点，其他所有节点状态恢复为未确定状态；

(B2)处于未探测到状态的节点按如下规则确定自己的行为：

接收到簇头消息时，改变自己的状态为簇成员状态，并且保存簇头的身份参数ID，然后广播其簇成员消息；

接收到簇成员消息时，改变自己的状态为簇头定时状态；

(B3)处于簇头定时状态的节点按如下规则确定自己的行为：

比较处于定时状态节点的能量大小，从中选择出能量最大的节点，作为下一个簇头节点，而其他的状态继续恢复为未确定状态；

(B4)处于簇成员状态与簇头确定状态的节点在同一轮分簇组网中将不再处理任何消息，只有未确定状态节点按收到消息的处理规则确定自己的行为；

(B5)不断探测直到所有节点的状态都确定下来，最终处于簇头确定状态的节点将构成一个高效的多跳通信骨干网；

(B6)所有节点的状态确定后，建立骨干网，进行数据传输。同时SINK节点周期性发起组网消息，不断改变骨干网，直到网络死亡。

在步骤D，步骤E中所述的车辆路径规避方法，按如下过程进行：

将监测区域中每一个地理位置看作具有特定坐标位置的单元格，车辆路径规避方法可以归结为寻找这样一个单元格序列：从某一给定的区域入口即源节点出发经由相邻的通路单元格最终到达区域出口即目的节点，行进过程中，车辆能沿八个方向寻找通路，而最短路径就是找出从区域入口到出口所经过单元格个数最少的路径。

本发明具有如下的特点：

1)本发明针对的是战场这一类无人危险环境，通过无人驾驶车辆穿越危险区域来不断的获取实时数据，实现了对网络的动态监测。

2)本发明利用的是剩余能量高的节点不断构成骨干网，很好地解决了由于硬件条件的限制(网络节点通常由电池供电，电池能量有限)，数据传输过程中频繁的使用某些节点传输数据，使得网络中的节点的能量不均衡，从而导致被超负荷使用的节点过早死亡，缩短了网络的生存期这一问题。

3)本发明针对性较强、具有普适性；方法实现简单，具有很好的可行性。

附图说明

图1本发明动态标目监测流程图；

图2本发明数据路由方法流程图；

图3车辆规避路径方法采用的单元格模型；

图4寻找单元格通路的方向标注；

图5网络拓扑结构；

图6信息传输路径的单元格模型；

图7是利用数据路由方法找到的簇头节点所构成的簇网络拓扑图；

图8是通过簇头节点构建得骨干网络图；

图9是网络消息传输过程示意图；

图10是对网络的节点死亡数据统计示意图；

具体实施方式

结合上述附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

如图1，本发明的实施首先提出了车辆路径规避方法，找到一条从源节点到达目的节点能量消耗较低的最短路径。然后通过节点分簇方法，选取剩余能量较高的节点进行组网，形成一个高效的通信骨干网，来有效延长网络的生存期，最后将消息传输的最短路问题用车辆路径规避方法来解决。

具体实现步骤：

步骤101：构建随机无线传感器网络；

步骤102：利用节点分簇方法确定簇头节点，进而建立基于簇头节点的骨干数据传输网络；

步骤103：随机选取出入口，模拟网络消息传输，消耗能量；

步骤104：获取汽车的行驶路径。可以直接采用定位模块(比如GPS模块)进行定位，为了降低硬件设备要求，本发明采用车辆路径规避方法得到汽车路径；

步骤105：确定信息传输路径，车辆中的传感器节点将监测消息发送给最近的簇头节点，再借助无线传感器骨干网将监测消息返回给SINK节点。

节点分簇方法的具体实现如下：

1)方法说明

设无线传感器网络有n个节点，所有节点均静止不动，同时每个节点被赋予一个独一无二的全局标识符，考虑加权网络，即为网络中的每个节点赋予权值，表示节点的剩余能量，SINK节点无能量限制.而相邻节点之间的链路是可靠且双向连通。为了延长网络的寿命，就要从n个节点中选取尽量少的，并且剩余能量较高的节点充当传输节点。选取出来的节点所组成的网络是连通的，即每个节点都能够通过多跳的方式到达SINK节点，同时尽量剔除冗余链路，只经过最少节点。

节点的初始状态为“未探测到状态”，即所有节点收到SINK节点广播的组网消息后所处的状态；当节点已成为簇成员则处于“簇成员状态”；当节点收到簇成员状态消息但还未确定自己的簇头身份时处于“簇头定时状态”；当节点已确定自己为簇头时处于“簇头确定状态”.

2)方法描述

方法由SINK节点周期性发起组网消息，使得网络中每个节点都有可能充当簇头节点，从而均衡消耗节点能量，延长网络寿命。

结合附图2，方法具体过程如下：

(1)步骤201，SINK节点广播组网消息通知网络节点开始组网，SINK节点被认为是簇头节点，其他所有节点状态恢复为未探测到状态。

(2)处于未探测到状态的节点按如下规则确定自己的行为：

步骤202，接收到簇头消息时，改变自己的状态为簇成员状态，并且保存参数ID为自己的簇头，然后广播其簇成员消息。

步骤207，接收到簇成员消息时，改变自己的状态为簇头定时状态。

(3)处于簇头定时状态的节点按如下规则确定自己的行为：

步骤208，比较处于定时状态节点的能量大小，从中选择出能量最大的节点，作为下一个簇头节点，而其他的状态继续恢复为未确定状态，即步骤209。

(4)处于簇成员状态与簇头确定状态的节点在同一轮分簇组网中将不再处理任何消息，只有未确定状态节点按收到消息的处理规则确定自己的行为。

(5)步骤211，不断探测直到所有节点的状态都确定下来，最终处于簇头确定状态的节点将构成一个高效的多跳通信骨干网。

所有节点的状态都确定后，就可以得到骨干网，进行数据传输。同时SINK节点可周期性发起组网消息，不断改变骨干网，直到网络死亡。

车辆路径规避方法的具体实现如下：

1)问题描述

如附图3所示，一个N×M的大方块区域，填充数字1的单元格表示此路不通，空白的单元格表示通路。问题可以归结为寻找这样一个单元格序列：从某一给定的区域入口(源节点)出发经由相邻的通路单元格最终到达区域出口(目的节点)。行进中，车辆能沿附图4中的八个方向依次寻找通路。而最短路径问题就是找出从区域入口到出口所经过单元格个数最少的路径。

对于汽车行驶路径的寻找，直接避开“1”单元格(传感器节点)寻找一条从源节点到目的节点的最短路径即可。而对于信息传输路径则是在连通图(附图8)中寻找从某个节点到达SINK节点的最短路径，同样可以转化为寻找一条从入口(距离汽车最近的簇头节点)到出口(SINK节点)所经过单元格个数最少的路径。附图5为某网络的拓扑结构，根据节点之间是否连通建立迷宫模型，其中两节点不连通则单元格填充“1”，否则单元格空白，如附图6。则信息传输路径问题最终可以利用车辆路径规避方法解决。

2)求解方法

解法一：利用深度优先搜索(DFS)进行求解，从入口出发，顺着附图4中八个方向中的某一方向向前探索，若能走通，则继续往前走；否则沿原路退回(回溯)，换一个方向再继续探索，直至所有可能的通路都探索到为止。如果恰好某一步探索到出口，则就找到了从入口到出口的路径。再利用深度优先搜索出所有到达出口的路径，通过比较得到最短距离的路径。

解法二：利用广度优先搜索(BFS)进行求解：从入口出发，离开入口后，按照附图4中的八个方向，依次访问与当前位置邻接的单元格，然后分别从这些相邻单元格出发依次访问它们的邻接格，并使“先被访问的单元格的邻接格‘先于’后被访问的单元格的邻接格”被访问，直至访问到区域出口，则找到了最短路径。

本发明的实现采用广度优先搜索的方法。

本发明的效果，可以通过仿真进一步说明：

1)仿真条件

仿真实验基于附图1中的动态目标监测流程图进行，该实例对每个传感器节点的能量参数的变化进行监测。

2)仿真过程

(2.1)按照仿真条件，设置仿真的初始条件。

表1随机网络的参数

参数名称	参数设置值
		目标区域	800*800
节点数目	300

参数名称	参数设置值
		节点最大发射距离	100
节点初始能量	2J
		发射数据消耗能量	0.015J
接收数据消耗能量	0.012J
		空闲消耗能量	0.010J
死亡能量	0.015J

(2.2)利用节点分簇方法寻找簇头节点，得到附图7，其中红色节点为簇头，蓝色节点为簇成员节点。利用簇头节点构建骨干网络，得到骨干网络附图8。

(2.3)不断随机选取出入口，模拟网络消息传输，消耗能量，如附图9。图中的ENTRY，EXPORT为一次随机选择的出入口，利用车辆路径规避方法得到汽车的行驶路径和监测消息的传输路径。

(2.4)统计节点死亡过程，统计所得数据。

3)仿真结果分析

对网络进行相应的计算机模拟仿真，网络节点生存期数值统计结果见附图10。从附图10可见，在仿真进行50趟之后网络节点才开始死亡，并且节点的死亡过程具有很好的线性，说明整个网络在消息传输过程中能量均衡，没有超负荷使用而导致过早死亡的网络节点，即节点生存期有所提高，有效延长了网络的寿命，充分说明了本发明的有效性。本发明针对性较强、具有普适性；方法在线实现简单、计算快，具有很好的可行性。

以上实施例提供的技术方案中的全部或部分内容可以通过软件编程实现，其软件程序存储在可读取的存储介质中，存储介质例如：计算机中的硬盘、光盘或软盘。

以上所述仅为本发明的验证实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明技术思想下所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于无人驾驶车辆监测的无线传感器网络数据传输方法，其特征在于：首先进行节点分簇组网，形成高效的无线传感器通信骨干网，来有效延长网络的生存期；然后为带有传感器的无人驾驶车辆寻找一条从源节点到达目的节点能量消耗较低的最短路径；同时确定监测消息传输的最短网络路径；穿越过程中车辆不断收集监测消息，通过无线传感器网络将监测消息发回基站，实现对网络的动态监测；具体实现步骤如下：

步骤A：构建随机无线传感器网络；

步骤B：利用节点分簇方法确定簇头节点，进而建立基于簇头节点的骨干数据传输网络；

步骤C：汽车随机选取出入口，模拟网络消息传输，消耗能量；

步骤D：利用车辆路径规避方法得到无人驾驶汽车的行驶路径；

步骤E：确定信息传输路径，借助骨干网返回车辆监测消息。

2.如权利要求1所述的基于无人驾驶车辆监测的无线传感器网络数据传输方法，其特征在于，步骤B所述的节点分簇算法，按如下过程进行：

(B1)首先SINK节点广播组网消息通知网络节点开始组网，SINK节点被认为是簇头节点，其他所有节点状态恢复为未确定到状态；

(B2)处于未探测到状态的节点按如下规则确定自己的行为：

接收到簇头消息时，改变自己的状态为簇成员状态，并且保存簇头的身份参数ID，然后广播其簇成员消息；

接收到簇成员消息时，改变自己的状态为簇头定时状态；

(B3)处于簇头定时状态的节点按如下规则确定自己的行为：

比较处于定时状态节点的能量大小，从中选择出能量最大的节点，作为下一个簇头节点，而其他的状态继续恢复为未确定状态

(B4)处于簇成员状态与簇头确定状态的节点在同一轮分簇组网中将不再处理任何消息，只有未确定状态节点按收到消息的处理规则确定自己的行为；

(B5)不断探测直到所有节点的状态都确定下来，最终处于簇头确定状态的节点将构成一个高效的多跳通信骨干网；

(B6)所有节点的状态确定后，建立骨干网，进行数据传输，同时SINK节点周期性发起组网消息，不断改变骨干网，直到网络死亡。

3.如权利要求1所述的基于无人驾驶车辆监测的无线传感器网络数据传输方法，其特征在于：步骤D，步骤E所述的车辆路径规避方法，按如下过程进行：

将监测区域中每一个地理位置看作具有特定坐标位置的单元格，车辆路径规避方法归结为寻找这样一个单元格序列：从某一给定的区域入口即源节点出发经由相邻的通路单元格最终到达区域出口即目的节点，行进过程中，车辆能沿八个方向寻找通路，而最短路径就是找出从区域入口到出口所经过单元格个数最少的路径。

4.如权利要求3所述的基于无人驾驶车辆监测的无线传感器网络数据传输方法，其特征在于：车辆规避路径采用广度优先搜索的方法来控寻。

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