CN102111912B - Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法 - Google Patents

Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，属于无线传感器网络的组网技术领域。本发明根据节点的分布以及它们之间的邻居关系，寻找一个在给定深度条件下的最小化子节点数的树型拓扑结构。相比现有技术，本发明的Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法具有以下优点：第一，实现了自动组网功能，用户无需根据节点的分布，手动地组建树型网络；第二，由于最小化了子节点的数目，减少了节点的负载，提高了网络的生存时间；第三，由于限定了网络的深度，有利于约束数据包从叶子节点转发到协调器的时延。

Description

Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法
技术领域
本发明涉及无线传感器网络的组网技术，尤其涉及一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法。
背景技术
无线传感器网络是由部署在检测区域内大量的廉价型传感器节点组成，通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者或控制者，具有广泛的应用范围。典型的如：医疗领域、现代农业领域、智能交通领域以及工业控制领域等。
对于需要进行连续监控的应用场合，无线传感网通常采用树型拓扑结构。然而对于树型网络，如果其深度较大，那么数据包从叶子节点转发到根节点的时间则较长；如果节点的子节点数（也可成为节点的入度）较多，那么该节点的负载则较重，其电量容易过早消耗完毕。很明显，在网络中节点数目保持不变的情况下，网络的深度和节点的入度之间是一对矛盾。
Zigbee标准采用三元组(Cm,Rm,Lm)来描述一个树型网络的拓扑结构，其中Cm表示协调器或路由器可以拥有的子节点数（包含子路由器和终端节点），Rm表示协调器或路由器可以拥有的子路由器数，Lm表示树型拓扑的深度。由于在Zigbee同构无线传感网中，协调器、路由器以及终端节点都采用相同的设备，其中一个节点充当协调器，负责接收来自于其它节点的数据包；剩余节点既进行数据采集，也负责数据包的转发。因此，在基于Zigbee的同构网络中，只需要Cm和Lm两个元素就可以描述树型拓扑结构。现在的问题是：如何根据节点的实际分布，构建一个树型拓扑结构，以便用Cm和Lm来进行描述。上述问题可以建模为寻找一个符合某种条件的生成树问题。
已有关于寻找生成树问题的算法可以分为两类：第一类是寻找单个约束下的最小生成树，如最小度生成树、最小代价生成树等；第二类是寻找多个约束下的最小生成树，如深度有界的最小代价生成树、有界度的最小跳数生成树、有界度的最小代价生成树等。在构建Zigbee同构树型网络时，我们通常是在限制网络深度的情况下，寻找一个最小化子节点的生成树，它可以建模为寻找一个有界深度的最小度生成树问题。该问题是一个NP-Hard问题，现有的各种生成树算法中，还没有可以直接用于解决该问题的算法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，该方法能够根据节点的分布以及它们之间的邻居关系，自动寻找并构建一个在给定深度条件下的最小化子节点数的树型拓扑结构无线传感网络。
本发明具体采用以下技术方案：
一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，包括以下步骤：
步骤10、协调器获取网络中节点的邻居关系图G=(V,E)；
步骤20、协调器根据邻居关系图确定可生成的树型拓扑深度的上界Lu和下界Ll，并将其反馈给用户；
步骤30、用户根据实际的需求给定最终生成的树型拓扑的深度上限值Ls；
步骤40、根据用户给定的Ls值，协调器按照以下步骤构建一个深度受限的最小化子节点数的树型拓扑Te：
步骤41、以协调器作为根节点，对邻居关系图图G=(V,E)中的所有节点进行BFS（Breadth First Search，广度优遍历）遍历，得到一个临时有向树Tt=(V,E)；
步骤42、对临时有向树Tt中的节点按照它们子节点的数目进行由大到小的排序，将排序结果放在一个队列中，拥有最多子节点的节点放在队列的最前面，并将其作为当前待优化节点；
步骤43、对当前待优化节点进行局部优化操作，如果成功，跳转到步骤42，否则进入步骤44；
步骤44、如果当前节点不是队列中最后一个节点，则将下一个节点作为当前待优化节点，跳转到步骤43；否则进入步骤45；
步骤45、将Tt作为最终的树型拓扑Te输出，结束；
步骤50、协调器将该树型拓扑Te采用广播的方式传递给网络中的每一个节点。
作为优选地技术方案，步骤43中所述局部优化操作具体按照以下步骤：
步骤4301、根据邻居关系图G=(V,E)和临时树Tt=(V,E)以及当前待优化的节点n，构建新的有向图Gn=(V,En)，同时将节点n的所有子节点都标记为“新”，并从中选择一个作为当前子节点，记为m；其中构建新的有向图Gn=(V,En)按照以下方法：
对于节点n的子节点数为cn，检查临时树Tt中的每一个节点的子节点数，如果大于等于cn-1，就从有向图G中删除该节点的所有入边，接着将树Tt中的有向边添加到有向图G中；
步骤4302、将当前子节点m标记为“旧”，从有向图Gn和Tt中删除节点n与当前子节点m之间的有向边；
步骤4303、以节点m为起点，对有向图Gn使用广度优先遍历，寻找一条从节点m通向协调器的有向路径P，如果路径存在，则跳转到步骤4304；否则，如果存在标记为“新”的子节点，那么从中选择一个作为当前节点，记为m，跳转到步骤4302；否则，局部优化过程失败，结束；
步骤4304、根据路径P对Tt进行修改，修改原则是：对于P中的每一个节点，从树Tt中删除以该节点作为起点的边，并向Tt中添加P中以该节点作为起点的边；
步骤4305、如果更新后的Tt的深度不超过Ls，那么局部优化过程成功，结束；否则恢复上述修改过程，如果存在标记为“新”的子节点，那么从中选择一个作为当前节点，记为m，跳转到步骤4302；否则局部优化过程失败，结束。
作为另一优选方案，步骤10中协调器按照以下步骤获得网络中节点的邻居关系图G=(V,E)：
步骤11、协调器采用广播方式发送一个探测数据包，该数据包仅包含一个变量Addr，用于表示发送该数据包节点的64位物理地址，其初始值为协调器的64位物理地址；
步骤12、每一个节点如果首次接收到该探测数据包，则记录下数据包中Addr的值，其对应的节点作为父节点，并发送一个确认数据包给父节点，同时用自身的64位物理地址更新Addr的值后广播该数据包；如果不是第一次接收到该探测数据包，仅记录下数据包中Addr的值，并将相应的节点作为邻居节点；
步骤13、父节点接收到确认数据包后记录下子节点的64位物理地址；
步骤14、如果节点没有接收到确认数据包，则表明该节点没有子节点，每一个子节点将自身形成的邻居表信息发送给父节点；
步骤15、父节点在收集所有子节点的邻居表信息后，对所有邻居表信息进行综合，形成一个更加完整的邻居表，并将该邻居表发送给自己的父节点；
步骤16、协调器接收到所有子节点的邻居表后，通过对邻居表信息进行综合，形成一个完整的邻居关系图G=(V,E)。
作为又一优选技术方案，步骤20中，协调器分别采用深度优遍历（DFS：Depth FirstSearch）算法和广度优遍历（BFS：Breadth First Search）算法获得树型拓扑深度的上界Lu和下界Ll的值，具体过程为：以协调器作为起始节点，对邻居关系图G=(V,E)进行深度优遍历，最终得到一个DFS树，该DFS树的深度即为上界Lu的值；以协调器作为起始节点，对邻居关系图进行广度优遍历，最终得到一个BFS树，该BFS树的深度即为下界Ll的值。
本发明根据节点的分布以及它们之间的邻居关系，寻找一个在给定深度条件下的最小化子节点数的树型拓扑结构。本发明的Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法具有以下优点：第一，实现了自动组网功能，用户无需根据节点的分布，手动地组建树型网络；第二，由于最小化了子节点的数目，减少了节点的负载，提高了网络的生存时间；第三，由于限定了网络的深度，有利于约束数据包从叶子节点转发到协调器的时延。
附图说明
图1是本发明的Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法的流程图；
图2是本发明具体实施方式中所述的邻居关系示意图；
图3是本发明具体实施方式中所述的初始树型拓扑图；
图4是本发明具体实施方式中所述的临时有向图示意图；
图5是本发明具体实施方式中所述的经过局部优化过的树型拓扑结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：
如附图1所示，本发明的Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法按照以下步骤：
步骤10、协调器获取网络中节点的邻居关系图G=(V,E)；
为了更清楚的说明本发明的邻居关系图获取过程，下面以图2中所示无线传感网络为例进行说明，图2中所有的传感器节点采用相同的设备，其中节点1充当协调器，其余节点既作为路由器也作为终端节点。图中的有向连接线表明一个节点可以接收到另外一个节点的数据包。由于采用相同的设备，设备的发射功率相同，因此节点之间的通信是双向的。
步骤11、协调器1用广播方式发送一个探测数据包，该数据包仅包含一个变量Addr，用于表示发送该数据包节点的64位物理地址，其初始值为协调器的64位物理地址；
步骤12、每个节点如果首次接收到该探测数据包，则记录下数据包中Addr的值，其对应的节点作为父节点，并发送一个确认数据包给父节点，同时用自身的64位物理地址更新Addr的值后广播该数据包；如果不是第一次接收到该探测数据包，仅记录下数据包中Addr的值，并将相应的节点作为邻居节点。例如，节点1广播一个探测数据包，节点2、4－6都将接收到该数据包，由于它们是首次接收到该探测数据包，因此将记录下节点1的64位物理地址，并发送一个确认信息给节点1。假设节点2也广播一个探测数据包，节点1、3、4都将接收到该数据包。此时由于节点1已经知道节点2是它的子节点，因此节点1不理会该数据包；由于节点3是首次接收到该探测数据包，因此将记录下节点2的64位物理地址，并向节点2发送一个确认数据包。此时节点3知道节点2是它的父节点，节点2也知道节点3是它的子节点；由于节点4不是第一次接收到该数据包，因此它仅将节点2标记为其邻居节点。
步骤13、父节点接收到确认数据包后记录下子节点的64位物理地址。例如，节点1记录下节点2、4－6的64位物理地址。
步骤14、如果节点没有接收到确认数据包，则表明该节点没有子节点，每一个子节点将自身形成的邻居表信息发送给父节点。例如，节点7没有接收到确认数据包，因此节点7没有子节点，但是节点7能够接收到来自于节点3和节点8的探测数据包，因此，节点3和节点8的邻居节点，节点7将把自身的邻居表信息发送给父节点，即节点3。
步骤15、父节点在收集所有子节点的邻居表信息后，对所有邻居表信息进行综合，形成一个更加完整的邻居表，并将该邻居表发送给自己的父节点；
步骤16、协调器接收到所有子节点的邻居表后，通过对邻居表信息进行综合，即可形成一个完整的邻居关系图G=(V,E)。
步骤20、协调器根据邻居关系图确定可生成的树型拓扑深度的上界Lu和下界Ll，并将其反馈给用户；
本发明方法中，协调器分别采用深度优遍历算法和广度优遍历算法获得树型拓扑深度的上界Lu和下界Ll的值，具体过程为：以协调器作为起始节点，对邻居关系图G=(V,E)进行深度优遍历，最终得到一个DFS树，该DFS树的深度即为上界Lu的值；以协调器作为起始节点，对邻居关系图进行广度优遍历，最终得到一个BFS树，该BFS树的深度即为下界Ll的值。
深度优遍历算法和广度优遍历算法为现有技术，其基本内容如下。
深度优先遍历算法：假设原始图中所有的顶点未曾被访问，则从图中的某个顶点A出发，访问此顶点，然后依次从A的未被访问的邻接节点出发深度优先遍历图，直至图中所有和A有路径相同的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访问的顶点作为起始点，重复上述过程，直至图中所有的顶点都被访问到为止。
广度优先遍历算法：假设从图中的某个顶点A出发，在访问了A之后一次访问A的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有节点未被访问，则另选图中一个尚未被访问的顶点作为起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。
步骤30、用户根据实际的需求给定最终生成的树型拓扑的深度上限值Ls；
步骤40、根据用户给定的Ls值，协调器按照以下步骤构建一个深度受限的最小化子节点数的树型拓扑Te：
下面结合图2－图5给出构建算法的具体过程：
步骤41、以图2中的节点1为根节点，采用广度优先遍历获得一个初始树Tt，其结构如图3所示；
步骤42、对Tt中的节点按照其子节点的数目由大到小进行排序，由于节点1包含4个子节点，节点4包含3个子节点，节点2、3、8、5包含1一个子节点，其余节点不包含子节点，因此排序结果为节点1、4、2、3、8、5、6、7、9、10、11、12，并将所有节点标记为未被优化状态；
步骤43、将排序中最左边的标记为未被优化的节点作为当前节点，将当前节点的状态标记为已优化，并对该节点进行优化；
步骤44、如果优化成功，则跳转至步骤42；否则，如果还存在标记为未被优化的节点，则跳转至步骤43，否则，跳转至步骤45；
步骤45、整个构建过程结束，得到最终的树型拓扑结构Te。
在整个构建算法中，需要对节点进行优化，优化的目的是减少节点的子节点数。我们以图3中的节点4为例说明该优化过程（在这里，我们假设用户选择的树型拓扑深度的上限值为5）：
对于图3中的节点4，其子节点数为3。而在图3中子节点数大于2（节点4的子节点数减去1）的节点只有节点1和节点4，因此我们在图2中删除节点1和节点4的所有入度边后，与图3进行合并之后，得到图4；在图4中，随机选择节点4的一个未被使用的子节点，并将其标记为已经使用状态，使用广度优先遍历，寻找到达节点1的新路径。如果新路径不存在，则局部优化过程失败，结束；否则，进入步骤3。我们这里选择节点8，很明显新路径存在，即节点8->节点3->节点2->节点1；用新路径替代原来旧路径，替代后的树型拓扑如图5所示。如果新树的深度小于等于用户给定深度的上限值，那么局部优化过程成功，结束；否则，恢复到用新路径替代之前的树型拓扑结构。如果节点4存在未被标记为已经使用的子节点，则跳转至步骤2，否则，局部优化过程失败，结束。图5中的树的深度为4，小于用户给定的深度值5，因此局部优化成功。
步骤50、协调器将该树型拓扑Te采用广播的方式传递给网络中的每一个节点。

Claims (3)

1.一种Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤10、协调器获取网络中节点的邻居关系图G=(V,E)；
步骤20、协调器根据邻居关系图确定可生成的树型拓扑深度的上界Lu和下界Ll，并将其反馈给用户；
步骤30、用户根据实际的需求给定最终生成的树型拓扑的深度上限值Ls；
步骤40、根据用户给定的Ls值，协调器按照以下步骤构建一个深度受限的最小化子节点数的树型拓扑Te：
步骤41、以协调器作为根节点，对邻居关系图G=(V,E)中的所有节点进行广度优遍历，得到一个临时有向树Tt=(V,E)；
步骤42、对临时有向树Tt中的节点按照它们子节点的数目进行由大到小的排序，将排序结果放在一个队列中，拥有最多子节点的节点放在队列的最前面，并将其作为当前待优化节点；
步骤43、对当前待优化节点进行局部优化操作，如果成功，跳转到步骤42，否则进入步骤44；所述局部优化操作具体按照以下步骤：
步骤4301、根据邻居关系图G=(V,E)和临时树Tt=(V,E)以及当前待优化的节点n，构建新的有向图Gn=(V,En)，同时将节点n的所有子节点都标记为“新”，并从中选择一个作为当前子节点，记为m；其中构建新的有向图Gn=(V,En)按照以下方法：
对于节点n的子节点数为cn，检查临时树Tt中的每一个节点的子节点数，如果大于等于cn-1，就从有向图G中删除子节点数大于等于cn-1的节点的所有入边，接着将树Tt中的有向边添加到有向图G中；
步骤4302、将当前子节点m标记为“旧”，从有向图Gn和Tt中删除节点n与当前子节点m之间的有向边；
步骤4303、以节点m为起点，对有向图Gn使用广度优先遍历，寻找一条从节点m通向协调器的有向路径P，如果路径存在，则跳转到步骤4304；否则，如果存在标记为“新”的子节点，那么从中选择一个作为当前节点，记为m，跳转到步骤4302；否则，局部优化过程失败，结束；
步骤4304、根据路径P对Tt进行修改，修改原则是：对于P中的每一个节点，从树Tt中删除以该节点作为起点的边，并向Tt中添加P中以该节点作为起点的边；
步骤4305、如果更新后的Tt的深度不超过Ls，那么局部优化过程成功，结束；否则恢复上述修改过程，如果存在标记为“新”的子节点，那么从中选择一个作为当前节点，记为m，跳转到步骤4302；否则局部优化过程失败，结束；
步骤44、如果当前节点不是队列中最后一个节点，则将下一个节点作为当前待优化节点，跳转到步骤43；否则进入步骤45；
步骤45、将Tt作为最终的树型拓扑Te输出，结束；
步骤50、协调器将该树型拓扑Te采用广播的方式传递给网络中的每一个节点。
2.如权利要求1所述Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，其特征在于，步骤10中协调器按照以下步骤获得网络中节点的邻居关系图G=(V,E)：
步骤11、协调器采用广播方式发送一个探测数据包，该数据包仅包含一个变量Addr，用于表示发送该数据包节点的64位物理地址，其初始值为协调器的64位物理地址；
步骤12、每一个节点如果首次接收到该探测数据包，则记录下数据包中Addr的值，其对应的节点作为父节点，并发送一个确认数据包给父节点，同时用自身的64位物理地址更新Addr的值后广播该数据包；如果不是第一次接收到该探测数据包，仅记录下数据包中Addr的值，并将相应的节点作为邻居节点；
步骤13、父节点接收到确认数据包后记录下子节点的64位物理地址；
步骤14、如果节点没有接收到确认数据包，则表明该节点没有子节点，每一个子节点将自身形成的邻居表信息发送给父节点；
步骤15、父节点在收集所有子节点的邻居表信息后，对所有邻居表信息进行综合，形成一个更加完整的邻居表，并将该邻居表发送给自己的父节点；
步骤16、协调器接收到所有子节点的邻居表后，通过对邻居表信息进行综合，形成一个完整的邻居关系图G=(V,E)。
3.如权利要求1所述Zigbee同构树型无线传感网的集中式构建方法，其特征在于，步骤20中，协调器分别采用深度优遍历算法和广度优遍历算法获得树型拓扑深度的上界Lu和下界Ll的值，具体过程为：以协调器作为起始节点，对邻居关系图G=(V,E)进行深度优遍历，最终得到一个DFS树，该DFS树的深度即为上界Lu的值；以协调器作为起始节点，对邻居关系图进行广度优遍历，最终得到一个BFS树，该BFS树的深度即为下界Ll的值。
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