CN102026331B - 无线传感器网络中分布式多跳节能通信方法 - Google Patents
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Abstract
一种无线传感器网络上进行分布式多跳节能通信的方法。在簇头选择过程中能量大的节点优先成为簇头,能量相同的节点在竞争簇头过程中不会发生碰撞,簇头分布均匀。数据从簇头传输到基站过程中,将网络中均匀分布的簇头构造成一棵路由树,通过多跳传输的方式减少直接与基站通信的簇头节点数量,从而更进一步的降低能量开销。同时,该算法还限制了多跳路由的最短转发距离,降低了中间节点的电路开销,减少了多跳的数据转发次数,节省了网络的能量消耗,弱化了网络中的“热点问题”,节约了网络能量,保持了网络负载平衡,延长了网络的生命周期。
Description
技术领域
本发明涉及无线传感器网络通信技术,具体是一种无线传感器网络中分布式多跳节能通信方法。
背景技术
在当今信息技术飞速发展的时代,互联网为人们提供了快捷的通信平台,极大地方便了人们的信息交流,无线传感器网络技术的产生将彻底改变人类自古以来仅仅靠自身的触觉、视觉、嗅觉来感知信息的现状,极大的提高人类获取信息的准确性和灵敏度。作为信息时代的一项变革性的技术,无线传感器网络可以使人们在任何时间、任何地点和任何环境条件下获取大量详实、可靠的信息,真正实现“无处不在的计算”理念。无线传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,它的出现引起了全世界范围的广泛关注。美国《商业周刊》将无线传感器网络列为21世纪高技术领域中的四大支柱型产业之一,《技术评论》杂志也将其列为未来改变世界的10大新兴技术之首。可以预言,无线传感器网络的发展和广泛应用,将对人们的社会生活和产业变革带来极大的影响和产生巨大地推动力。
目前,已经存在多种关于无线传感器网络分簇算法的研究。LEACH作为最早被提出的动态分簇算法,在一个周期内,让少量节点成为簇头,非簇头节点向簇头节点以TDMA的方式发送数据,簇头节点融合来自非簇头节点的数据之后,以单跳的方式和基站直接通信。在LEACH研究的基础上,提出了一种集中式的簇头选择和簇的生成算法LEACH-C,由基站根据所有节点的位置和能量进行簇头选择,然而该算法需要为每个节点安装GPS以获得节点的位置信息,这样就额外的增加了传感器节点的造价。HEED算法选择簇头依据主次两个参数,主参数依赖于剩余能量,用于随机地选取初始簇头集合,次参数依赖于簇内通信代价,竞争产生最终的簇头,然而HEED的簇生成算法需要在簇半径内进行多次消息迭代,由此要花费很大的通信开销。
随着研究的深入,人们又相继提出了基于能量预测的分簇算法(CHEP)和分布式能量高效的自适应分簇算法(DEEAC)。目的是使能量较高的节点有更大的机率成为簇头,但是它们都有各自的缺陷,比如DEEAC需要每个节点来估算当前网络的总能耗,而基于能量预测的分簇算法(CHEP)要得到能量预测参数要不断的计算节点的状态转换概率矩阵。同时,由于仍然采用随机数机制选择簇头,每轮产生的簇头数目依然不稳定,而且算法都没考虑到簇头位置均匀分布的问题。能量效率的非均匀成簇算法(EEUC)采用了候选簇头在局部竞争的方法,有效地控制了算法所产生的簇头数目,却增加了算法自身的开销。在文献“无线传感器网络中基于自适应定时器策略的分簇算法”(曹涌涛,何晨,蒋铃鸽.无线传感器网络中基于自适应定时器策略的分簇算法[J].电子学报,2007,35(9):1719-1723)和“A Time-based Cluster-Head Selection Algorithmfor LEACH”(Hu Junping,Jin Yuhui,Dou Liang.A Time-based Cluster-HeadSelection Algorithm for LEACH[C].13th IEEE Symposium on Computers andCommunications,2008:1172-1176)都提到使用定时器机制来选择簇头,通过给能量较大的节点设置较小的等待时间,从而使剩余能量较多的节点有较大的概率成为簇头。然而,文献“无线传感器网络中基于自适应定时器策略的分簇算法”中并未对每轮产生的簇头数目进行研究,若产生簇头数目不稳定,簇头能量消耗过大,进而影响网络整体的性能。文献“A Time-based Cluster-HeadSelection Algorithm for LEACH”中提出的TB-LEACH虽然产生了固定的簇头数目,但簇头的位置分布并不均匀,这样每个簇头管理的成员节点个数不均匀,导致簇与簇之间能量消耗不均匀,网络生存时间就得不到有效延长,而且没有考虑当网络运行初期节点能量相同的情况下竞选簇头发生的冲突问题。
簇头选择后,为了减小远距离的通信能耗,一般选择多跳方法完成从簇头到基站的数据通信。目前已有很多基于簇的多跳路由算法,例如在“MhatreV,Rosenberg C.Design guidelines for wireless sensor networks:Communication,clustering and aggregation.Ad Hoc Networks,2004,2(1):45-63”文献中,分析了Ad Hoc网络中的簇头数量和节点到簇头的最优通信模型,未对数据转发过程进行深入研究。在文献“胡钢,谢冬梅,吴元忠.无线传感器网络路由协议LEACH的研究与改进[J].传感技术学报,2007,20(6):1391-1396”中,从其体系结构、协议栈、网络层次等几个方面分析介绍了无线传感器网络路由协议,深入研究了经典的聚类路由算法——LEACH(LowEnergy Adaptive Clustering Hierarchy),在选择转发节点时,选择离自己平面距离最近的节点进行路由中转,但是该算法未考虑转发的跳数,导致跳数太多,网络开销增大,因此仍然需要深入研究。在“李成法,陈贵海,吴杰等.一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议[J].计算机学报,2007,30(1):27-36”文献中,李成法等人提出了基于竞争的多跳非均匀分簇算法,仿真结果显示了较好的效果,但该算法中的参数选取主要凭经验给出,理论分析不够,需要进行深入研究。另外基于竞争产生簇头仍然存在能量浪费问题,因为候选簇头数量较多,需要竞争的次数较多,因此需要继续深入研究。在“刘志,裘正定.基于分环多跳的无线传感网分簇路由算法[J].通信学报,2008,29(3):104-112”文献中,提出了一种分环多跳分簇路由算法RBMC(ring basedmulti-hop clustering routing algorithm)。RBMC算法采用分环的方式实现簇头间的多跳通信,通过在不同环内构建大小不同的簇解决传感器网络中存在的“热点”问题,在不同的簇头选举策略下,能够同时满足节点能量同构及异构两种情形,但是该算法未深入研究簇头选择机制。在“朱艺华,沈丹丹,吴万登等.无线传感器网络优化生存时间的动态路由算法[J].电子学报,2009,37(5):1041-1045”文献中,提出基于最短路径树,通过构造不同的权值函数,提出了Ratio-W与Sum-W两种路由算法,这两种路由算法,能够延长网络生存时间并将能耗维持在一个经济的水平。同时,通过对算法参数的调整,可以平衡网络生存时间与能耗,但是未深入研究簇头选择及转发节点选择问题。另外,现有路由方法没有解决多跳路由算法中节能转发跳数和最短有效转发距离的问题,特别地,当转发距离较近时,中间节点的电路消耗造成的总体能量消耗变大和簇头节点在选择下一跳路由时,簇头之间交换信息的开销较大;同时,基于簇的多跳路由算法中簇头之间和簇与簇之间的能量平衡问题也需要进一步的改进。
发明内容
针对现有技术存在的上述技术问题,本发明改进了节点的时间延迟机制模型并由此得到的延迟时间,使得剩余能量较多的节点有较小的延迟时间,考虑到网络内节点的能量消耗和负载均衡,在最优簇半径和最佳簇头数目作用于簇头的选择过程当中,解决了簇头分布不均匀的问题。为此提出基于生成路由树算法解决簇头数据传输到基站的问题,实践证明,本方法使得选出的簇头更适合担当数据转发任务,网络能量消耗更小,网络生命周期进一步延长。
本发明提出一种无线传感器网络上进行分布式多跳节能通信的方法,该方法首先选择簇头,定时器控制确定网络中剩余能量大的节点优先成为簇头;基于生成路由树的多跳路由方式,根据最短有效转发距离Restriction_distance和节能转发跳数传输在簇数据。在定时器中增加一个随机成分rand(0,α),当定时器计时达到某一个节点延迟时间,该节点将获得竞争簇头的权利,拥有竞争权的节点通过自身的簇头信息集合查看网络内当前簇头个数。
选择簇头的具体步骤为:每个节点生成一个定时器,并控制所有节点定时器开始倒计时;计算各节点延迟时间,将拥有最小延迟时间的节点i作为第1个簇头;该第1个簇头的节点使用非持续CSMA MAC(带有冲突检测的载波监听多路访问)协议向全网广播消息CH_ADV;收到CH_ADV消息的节点,将此消息放入节点i的集合SCH(i)中;算法模块将集合SCH(i)的绝对值与最优簇头数量h进行比较,若满足|SCH(i)|<h,计算节点i与集合SCH(i)中每个簇头节点之间的距离,并与节点广播半径rc进行比较,若满足d(i,SCH(i))>rc,则选节点i为簇头。所述多跳路由方式具体为,根据自由空间传输ξfs和多路径衰减传输ξmp参数设置阈值若簇头到基站距离小于Restriction_distance,则簇头直接与基站进等通信,否则使用多跳路由将监测数据传输给基站,其转发跳数为其中d为从当前簇头到基站的距离。节点选择距离最小的节点作为其父节点,当簇头到基站距离大于Restriction_distance时,则根据以下公式确定节点j与当前簇头i之间的距离其中,当前簇头为i,j是i的邻居信息表中的一个簇头节点,eij表示节点i和节点j直接通信的能量消耗,RSSj为节点j接收到汇聚点广播消息Sink_ADV的信号强度,RSSmax是基站广播Sink_ADV时的信号强度,D表示距离估算函数,Emax是节点的初始能量,是节点j的剩余能量。
本发明的有益效果是,避免了在选择簇头过程中冲突的发生以及在数据传输过程中有效降低了能量开销,本方法操作简单,容易实现。
附图说明
下面结合附图和实施例对本实用新型进一步说明。
图1是本发明成簇方法的流程图。
图2是本发明路由树生成过程示意图。
具体实施方式
本发明设计一种无线传感器网络中基于退避机制的分布式多跳节能通信方法。该方法包括如下步骤。
1、选择簇头。
定时器控制确定网络中剩余能量大的节点优先成为簇头。在簇头选择过程中能量大的节点优先成为簇头,能量相同的节点在竞争簇头过程中不会发生碰撞,簇头分布均匀。在成为簇头过程中能量相同的节点具有成为簇头的相同概率,避免产生不必要的能量浪费,避免能量浪费具体为,在定时器中增加一个随机成分rand(0,α)(表示生成一个[0,α]之间的一个随机数),避免了具有相同剩余能量的节点发生冲突,取α=0.05,Emax是节点的初始能量,是节点i的剩余能量。当Timer(i)数值相同时,随机成分不同,因此定时器的数值不同,因此可以避免冲突的发生。当定时器计时达到某一个节点延迟时间,该节点将赢得竞争簇头的权利,拥有竞争权的节点通过自身的簇头信息集合查看网络内当前簇头个数,若已经达到最佳值,节点将不再参与簇头竞争,并且通过信号接收强度判断节点和集合中每个簇头节点之间的距离不小于最优簇半径,保证每轮的簇头个数都是最佳值并且均匀分布在监测的区域中。
选择簇头具体方法为,每个节点生成一个定时器,计算各节点延迟时间,将最小延迟时间的节点作为第1个簇头;该第1个簇头向全网广播消息CH_ADV;收到CH_ADV消息的节点,将此消息放入节点i的集合SCH(i)中,计算第1个簇头与集合SCH(i)中每个簇头节点之间的距离,并与节点广播半径rc进行比较,并选择簇头节点。
定时器控制网络中剩余能量较多的节点有较小的延迟时间,从而拥有更大的机会竞选簇头,达到均衡簇头能量消耗的目的。每轮产生了稳定的簇头个数,并且簇头的位置均匀分布在网络中,从而使每轮数据收集的能耗达到最小,有效利用了网络能量,延长网络的生命周期。
2、簇数据传输。设置最短有效转发距离Restriction_distance和节能转发跳数,基于生成路由树的多跳路由方式传输在簇数据。
多跳路由方式是在簇头间生成一种基于距离能量代价的路由树,簇头选择下一跳节点时,综合考虑两节点间链路能耗、接收节点的剩余能量水平和距离基站的位置选择下一跳,通过局部信息动态选择下一跳,并且通过最短有效转发距离,合理有效地选择多跳。
在簇间路由树的生成中:首先在网络部署完成后,基站用一个给定的发送功率向网络内广播一个信号汇聚节点广播消息Sink_ADV,计算信号强度,节点以此信号强度计算到基站的近似距离。
节点在向基站传输数据时根据此距离选择合适的发送功率来节约能量消耗且用于构造簇间路由树。在有些路由算法中,中继节点对接收到的数据进行数据融合,然后再断续发送。实际上,不同簇之间的数据相关性很小,因此中继簇头节点不再对来自其它簇头的数据进一步融合,只是简单的转发给下一跳。
根据自由空间传输ξfs,多路径衰减传输ξmp参数设置阈值其中ξfs和ξmp与所采用的传输信道模型有关。若簇头到基站距离小于Restriction_distance,则直接与基站进等通信,否则应尽可能使用多跳路由将监测数据传输给基站。在数据传输过程中,节能转发跳数选择为其中d为从当前簇头到基站的距离。
另外在实际应用当中,选择下一跳路由的转发节点时,应当综合考虑整个网络能量平衡的因素。在形成簇以后,为了保证由所有簇头节点形成的子图是连通的,每个簇头在其覆盖半径2rc内广播一条消息NODE_STATE_MSG。簇头i收到簇头j的广播消息后,计算出它们之间的近似距离,每个簇头节点保存相关信息建立一张邻居簇头信息表。如,当簇头到基站距离大于Restriction_distance时,假设当前簇头为i,j是i的邻居信息表中的一个簇头节点,则根据以下公式确定j与i之间的距离其中,eij表示节点i和节点j直接通信的能量消耗,RSSj为节点j接收到Sink_ADV的信号强度,RSSmax是基站广播
综合考虑能量平衡的因素,节点选择距离最小的簇头作为其父节点,用于转发数据到下一跳。节点i选择节点j作为父节点的依据是选择综合花费最小的DEC(i,j),即:NFi=Min(DEC(i,j)),选择花费最小的节点作为父节点。若节点i的邻居信息表为空,说明此簇头周围没有其它的簇头存在,这种情况会出现在网络运行到后期,大部分节点已经死亡的情况下,此时,簇头将数据直接传输给基站。
DEC(i,j)充分考虑了两节点间通信的能量消耗和邻居节点的剩余能量以及到基站的距离状况,通过对这三个因素的综合考虑,选择最小的DEC(i,j),使得在发送能耗较小的情况下,距离基站较近并且剩余能量充足的节点优先成为父节点。按照以上策略确定路由方式之后,簇头生成一棵以基站为根的树,数据沿着基站的方向传输。
下面结合附图对本发明簇头选择及成簇进行说明。
如图1所示,对于本发明网络成簇方法,其处理方法流程如下:
Step 1:在每轮循环的开始,每个节点生成一个定时器,节点i在定时器Timer(i)秒后超时;
Step 2:所有节点定时器开始倒计时,拥有最小延迟时间Timer(i)的节点i将首先达到定时间隔并成为第1个簇头;
Step 3:采用当前第1个簇头的节点使用非持续CSMA MAC协议向全网广播簇头广播的消息名称CH_ADV消息;
Step 4:普通节点在定时时间到达之前可能收到一个或多个CH_ADV消息,将此消息放入本节点的集合SCH(i)(可能成为簇头的候选簇头集合)中;
Step 5:判断下一个定时时间到达的节点,算法模块将集合SCH(i)的绝对值与最优簇头数量h进行比较,当|SCH(i)|<h或考察完所有超时的节点,转步骤(Step7);否则,当|SCH(i)|≥h时,转步骤(Step 6);
Step 6:计算节点i与集合SCH(i)中每个簇头节点之间的距离,并与节点i广播半径rc进行比较,若满足d(i,SCH(i))>rc,则选节点i为簇头,转步骤(Step 3);否则,节点i仍为普通节点,转步骤(Step 5);
Step 7:产生出k≤h个簇头;
Step 8:簇头选择好后,普通节点加入到离自己最近的簇头与之形成簇,簇头基于成员节点的数目构建TDMA调度,簇的成员按分配好的TDMA时隙将数据发送至簇头,簇头融合后发送给基站,算法采用与LEACH相同的组织方式,在此不再赘述。
下面结合附图对本发明无线传感器网络分布式多跳节能通信方法中簇数据传输进行说明。
为了更好的描述路由树生成算法,考虑图2(a)中的无线传感器网络,在这个网络中,假设由7个簇头节点A-G和一个基站Sink节点组成,簇头节点A想要给Sink节点发送分组。该发明在每个节点上维护了一张邻居簇头信息集合,实际上,图中B、C和D之所以连接到A原因是因为它们是A的邻居节点集合中的节点。当节点A有数据要向Sink节点发送时,它从邻居节点集合中根据距离能量代价DEC确定一个节点,比如C作为转发节点,然后构造一个簇头节点数据通信分组,并将它广播出去,B、C和D均能收到该分组,但只有分组中指定的节点才能转发这个分组。按照以上的过程,每个簇头节点都能找到其在路由树上的父节点,所以路由树很容易生成。按照以上策略确定路由方式之后,簇头生成一棵以基站为根的树,数据沿着基站的方向在边上传输,如图2(b)所示。
Claims (3)
1.一种无线传感器网络上进行分布式多跳节能通信的方法,其特征在于,每个节点生成一个定时器,并控制所有节点定时器开始倒计时,计算各节点延迟时间,将拥有最小延迟时间的节点i作为第1个簇头,该第1个簇头的节点使用非持续CSMA MAC协议向全网广播CH_ADV消息,收到CH_ADV消息的节点,将此消息放入节点i的集合SCH(i)中,算法模块将集合SCH(i)的绝对值与最优簇头数量h进行比较,若满足|SCH(i)|<h,计算节点i与集合SCH(i)中每个簇头节点之间的距离,并与节点广播半径rc进行比较,若满足d(i,SCH(i))>rc,则选节点i为簇头;即定时器控制确定网络中剩余能量大的节点优先成为簇头,能量相同的节点在竞争簇头过程中不发生碰撞;基于生成路由树的多跳路由方式,根据最短有效转发距离Restriction_distance和节能转发跳数传输在簇数据,节点选择距离最小的节点作为其父节点,当簇头到基站距离大于Restriction_distance时,则根据以下公式确定节点j与当前簇头i之间的距离其中,当前簇头为i,j是i的邻居信息表中的一个簇头节点,eij表示i和j直接通信的能量消耗,RSSj为节点j接收到Sink_ADV的信号强度,RSSmax是基站广播Sink_ADV时的信号强度,D表示距离估算函数,Emax是节点的初始能量,是节点j的剩余能量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述能量相同的节点在竞争簇头过程中不发生碰撞具体包括,在定时器中增加一个随机成分rand(0,α),避免具有相同剩余能量的节点发生冲突,当定时器计时达到某一个节点延迟时间,该节点获得竞争簇头的权利,拥有竞争权的节点通过自身的簇头信息集合查看网络内当前簇头个数,其中,rand(0,α)表示[0,α]之间的一个随机数。
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CN104994020A (zh) * | 2015-05-06 | 2015-10-21 | 天津理工大学 | 基于蜂群优化算法模型的预测性能量高效分簇路由方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102026331A (zh) | 2011-04-20 |
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