CN102685916A - 无线传感器网络两阶段节点调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无线传感器技术领域，特别是一种无线传感器网络两阶段节点调度方法，将集中式节点调度机制和分布式节点调度机制相结合，分簇完成后在每个簇内进行两阶段节点调度。该方法包括以下步骤：步骤1：将网络分簇，并选举簇头节点，非簇头节点进行簇头选择；步骤2：在分簇完成的基础上，簇头节点在第一阶段采取集中式节点调度机制，对簇内的成员节点进行统一调度；步骤3：在第一阶段节点调度结果的基础上，各个成员节点根据邻居节点的信息以及自身的剩余能量，在第二阶段采取分布式节点调度机制，对自身进行调度。该方法有利于在保证网络覆盖质量的同时，减少网络能耗，延长网络的生命周期。

Description

无线传感器网络两阶段节点调度方法

技术领域

本发明涉及无线传感器技术领域，特别是一种无线传感器网络两阶段节点调度方法。

背景技术

无线传感器网络是由大量的传感器节点组织起来的，传感器节点负责感知网络区域内的数据，并将感知到的数据发送到基站。通过基站对所有节点进行直接管理将增加网络的通信开销、管理延迟和管理复杂性，从而影响到网络的实时性，增加网络的能量消耗。分簇算法是有效解决这一问题的方法之一。分簇算法是根据一定的规则对传感器节点分组进行管理，每个簇都选出一个簇头节点，负责簇内数据收集、成员节点的管理、以及与其他簇之间的通信。分簇算法为网络的资源管理提供一个很好的框架，通过簇头节点协助基站对网络进行管理。尽管分簇算法能够较好地对网络进行管理，但是传感器节点的能量和资源有限是无线传感器网络中的另一个重要问题。节点一般都依靠电池供电，其能源非常有限，并且由于节点数量大，节点部署之后进行充电几乎是不可能的，因此如何有效地利用节点的能量，最大限度地提高能源利用效率，以延长网络的寿命是最重要的问题之一。目前围绕着能量有效利用已经展开很多研究了，在这些方法中，真正最大限度的节能方式是睡眠调度方法。经过睡眠调度，网络中的节点有两种状态：工作状态和睡眠状态。处于工作状态时，节点可以检测在感知范围内的数据、接收和传输数据；而处于睡眠状态时，节点进入节能模式，关闭自身的通信功能，不参与簇内的大部分活动，仅保留功耗极低的接受邻居信息和在特定条件下自我唤醒的功能。这种方法是可行而且合理的，因为大部分传感器网络是高密度配置的，节点同时处于工作状态，某些区域可能被多个传感器节点同时覆盖，这样就会存在冗余覆盖，浪费大量不必要的能源，而且搜集到的数据具有高度相关性和冗余性。睡眠调度通过让部分节点进入睡眠状态，可以有效地减少网络中的冗余覆盖。因此在能量有限的高节点密度的传感器网络场景中，通过有选择性地将感知区域被其邻居节点覆盖的传感器节点置于睡眠状态，使节点轮流工作，可以有效地减少网络中的能量消耗，提高节点能量的利用效率，延长整个网络的生命周期。如何在保持网络覆盖的情况下选择最小的工作节点集是睡眠调度中主要研究内容，这也是一个NP-难问题。

在现有技术中，有些方法是从如何减少网络的能耗方面考虑的，这些方法能够有效的减少网络中的冗余覆盖面积和处于工作状态的节点数量，但是网络中存在一定的覆盖空洞，不能很好地保证网络的覆盖质量。而其他的方法主要是从保持网络覆盖质量方面进行考虑的，这些方法能够有效的保证网络的覆盖质量，但是并没有考虑冗余覆盖面积的大小，没能很好地提高网络能耗的有效性，这样可能造成某些高密度地区的节点始终处于工作状态，造成节点的能量消耗不均衡，长期处于工作状态的节点能量很快消耗完，影响网络的生命周期。

发明内容

本发明的目的是提供一种无线传感器网络两阶段节点调度方法，该方法有利于在保证网络覆盖质量的同时，减少网络能耗，延长网络的生命周期。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种无线传感器网络两阶段节点调度方法，将集中式节点调度机制和分布式节点调度机制相结合，分簇完成后在每个簇内进行两阶段节点调度，包括以下步骤：

步骤1：将网络分簇，并选举簇头节点，非簇头节点进行簇头选择；

步骤2：进行第一阶段节点调度：在分簇完成的基础上，每个簇内的成员节点向簇头节点发送自身信息，簇头节点根据接收的成员节点信息，运行集中式节点调度机制，对簇内的成员节点进行统一调度；将调度后的节点状态信息发送给各个成员节点，成员节点接收到簇头节点发送的信息后对自身状态进行更新；

步骤3：进行第二阶段节点调度：在第一阶段节点调度结果的基础上，各个成员节点根据收到的邻居节点广播信息确定自身的邻居节点集，然后根据邻居节点的信息以及自身的剩余能量，运行分布式节点调度机制，对自身进行调度。

本发明的有益效果是将无线传感器网络中的分簇方法和节点睡眠调度方法有效地结合在一起对网络进行管理，同时在节点睡眠调度方法中结合了集中式和分布式的调度机制，集中式节点调度可以对整体做出有效的调度，而分布式节点调度可以根据节点自身信息以及邻居信息做出实时调度，通过二者的结合可以保证网络的覆盖，有效地应对网络中的变化，具有较好的实时性，且能够有效地减少网络能耗，延长了网络的生命周期，优化了网络资源。

附图说明

图1是本发明的两阶段节点调度方法的流程图。

具体实施方式

本发明无线传感器网络两阶段节点调度方法，将集中式节点调度机制和分布式节点调度机制相结合，分簇完成后在每个簇内进行两阶段节点调度。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤1：将网络分簇，并选举簇头节点，非簇头节点进行簇头选择；

步骤2：进行第一阶段节点调度：在分簇完成的基础上，每个簇内的成员节点向簇头节点发送自身信息，簇头节点根据接收的成员节点信息，运行集中式节点调度机制，对簇内的成员节点进行统一调度；将调度后的节点状态信息发送给各个成员节点，成员节点接收到簇头节点发送的信息后对自身状态进行更新；

步骤3：进行第二阶段节点调度：在第一阶段节点调度结果的基础上，各个成员节点根据收到的邻居节点广播信息确定自身的邻居节点集，然后根据邻居节点的信息以及自身的剩余能量，运行分布式节点调度机制，对自身进行调度。

在上述步骤2中，所述集中式节点调度机制利用粒子群优化算法，对簇内的节点进行睡眠调度：

假设对含有n个成员节点的簇进行睡眠调度，一个粒子代表睡眠调度问题中的一个可行解，粒子在某一时刻的位置表示成一个n维的0-1二进制排列串，节点处于工作状态用二进制1表示，节点处于睡眠状态用二进制0表示；

根据每个成员节点的能量信息和邻居信息对粒子进行初始化，每个成员节点的睡眠概率p定义如下：

其中，

表示节点i的现在的剩余能量，

表示节点i的初始能量，

表示节点i的当前邻居节点数量，k是节点睡眠的效率参数，每个节点的节点位在0和1之间随机初始化，随机初始化值若大于对应节点的睡眠概率，则该节点位设置为1，否则设置为0；

对于睡眠节点考虑其有效感知度，对于工作节点考虑其冗余覆盖度和剩余能量，定义适应值函数

如下：

其中，，表示粒子i在t时刻的位置，

表示簇内第j个传感器节点的节点位，j=1,2,…,n，=1表示节点处于工作状态，

=0表示节点处于睡眠状态，n表示当前簇内包含的成员节点数量，

表示粒子i的当前工作节点集，

表示粒子i的当前睡眠节点集，

、

、

表示加权因子, 

表示工作节点j的冗余覆盖度，

表示睡眠节点j的有效感知面积所对应的圆心角，节点的有效感知面积表示节点的感知区域中未被其他节点重叠覆盖的区域；由此，

表示簇内工作节点集的剩余能量之和与该些节点的初始能量之和的比值；

表示簇内工作节点集的冗余覆盖面积所对应的圆心角；

表示睡眠节点有效感知面积所对应的圆心角；

根据上述适应值函数，构造粒子群优化算法，簇头节点运行粒子群优化算法，选取合适的节点集合工作。为了克服粒子群优化算法存在的收敛过早的缺点，本发明中引入了文献《Topology control in wireless sensor networks based on discrete particle swarm optimization》 (B. Y. You, G. L. Chen, and W. Z. Guo, IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems, November 2009, pp.269-273)中提出的带交叉变异算子的粒子位置和速度更新方式，构造相应的离散粒子群优化算法。

在上述步骤3中，所述分布式节点调度机制按如下方法进行：

网络初始时，簇内所有成员节点以第一阶段的集中式节点调度结果为初始状态；处于工作状态的节点广播自身的信息，广播的信息包括节点的编号、位置信息以及剩余能量，各节点记录下收到的邻居节点发送的信息以确定自身的邻居节点集；

工作节点确定了自身的邻居节点集之后进行调度：

进行调度之前，工作节点给邻居节点发送一条信息告知邻居节点自己开始睡眠调度，邻居节点收到该信息后进入等待状态，处于等待状态的节点不能改变自身的状态；

在没有邻居节点进行调度的情况下，工作节点进行调度；工作节点根据收集到的邻居节点信息计算自身的覆盖冗余度，判断自身是否为冗余节点，如果自身为冗余节点，则节点进入睡眠状态，节点在进入睡眠状态之前，将自身将进入的状态广播给邻居节点，广播完之后进入睡眠状态；如果自身为非冗余节点，则节点运行随机睡眠调度机制：节点以概率pro(i)睡眠，以(1- pro(i))的概率保持工作状态，节点睡眠概率pro定义如下：

其中，RS(i)表示邻居节点对睡眠节点i的冗余覆盖面积之和，Area(i)表示节点i的感知区域的面积；

节点完成调度之后，将自身的状态信息发送给邻居节点，邻居节点接收到该信息后对该节点的状态进行更新，若该节点经过调度后处于睡眠状态，则邻居节点将该节点从其邻居节点集中删除；

睡眠节点不能转发信息，但是可以接收工作节点发送的信息；睡眠节点定时根据收集到的信息计算自己的有效覆盖度，有效覆盖度是节点的有效感知面积所对应的圆心角与圆周角的比值；若睡眠节点的有效覆盖度小于设定值，则该睡眠节点自动唤醒进入工作状态，以保证网络的覆盖率。在本发明中，当节点的有效覆盖度小于1/3时，节点将自动唤醒进入工作状态。

在步骤2和步骤3中，都要用到节点的覆盖冗余度，节点的覆盖冗余度计算算法可以分为以下几个步骤：

（1）确定每个邻居节点的覆盖范围；

（2）对重叠区域进行合并；

（3）计算覆盖冗余度。

计算节点的覆盖冗余度时，要先确定每个邻居节点的覆盖范围。步骤（1）中用邻居节点对节点的覆盖范围所对应的圆心角代表冗余覆盖范围，每个邻居节点的冗余覆盖范围记为[A(L),A(R)]，A (L)表示该邻居节点覆盖范围的起始角度，A(R)表示邻居节点覆盖范围的终止角度。

邻居节点的覆盖范围之间存在着重叠，所以在步骤（2）中要对重叠区域进行合并，以确定最终的覆盖范围。对步骤（1）中的所有邻居节点的覆盖范围按照A _i (L)升序排序，得到序列：A₁(L),A₁(R),A₂(L),A₂(R),…,A _k (L),A _k (R)，其中k为节点的邻居节点个数。邻居节点之间的重叠包含部分重叠和完全重叠两种情况。对于部分重叠的节点进行合并，假设邻居节点i满足A _i (R)≥A _i+1(L)而且A _i+1(R)≥A _i (R)，此时我们将节点i和节点i+1的覆盖范围进行合并，则此时的序列为：A₁(L),A₁(R),A₂(L),A₂(R),…,A _i-1(L),A _i-1(R),A _i (L),A _i+1(R),A _i+2(L),A _i+2(R),…,A _k (L),A _k (R)；而对于完全重叠的节点，要将覆盖范围较小的邻居节点从序列中去除，假设邻居节点i满足A _i (R) ≥A _i+1(L)而且A _i (R)≥A _i+1(R)，此时节点i的覆盖范围包含了节点i+1的覆盖范围，此时应该将节点i+1的覆盖范围从序列中去除，得到的序列为：A₁(L),A₁(R),A₂(L),A₂(R),…,A _i-1(L),A _i-1(R),A _i (L),A _i (R),A _i+2(L),A _i+2(R),…,A _k (L),A _k (R)。

步骤（3）中根据步骤（1）和步骤（2）的处理结果确定邻居节点对节点的覆盖范围，计算节点的覆盖冗余度。假设经过合并得到的最终序列为：A₁(L),A₁(R),A₂(L),A₂(R),…,A _m (L),A _m (R)（1≤m≤k），则此时节点的冗余覆盖角度为

，计算得到的冗余覆盖角度与圆周角的比值就是该节点的覆盖冗余度。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。 

Claims (3)

1.一种无线传感器网络两阶段节点调度方法，其特征在于：将集中式节点调度机制和分布式节点调度机制相结合，分簇完成后在每个簇内进行两阶段节点调度，包括以下步骤：

步骤1：将网络分簇，并选举簇头节点，非簇头节点进行簇头选择；

步骤2：进行第一阶段节点调度：在分簇完成的基础上，每个簇内的成员节点向簇头节点发送自身信息，簇头节点根据接收的成员节点信息，运行集中式节点调度机制，对簇内的成员节点进行统一调度；将调度后的节点状态信息发送给各个成员节点，成员节点接收到簇头节点发送的信息后对自身状态进行更新；

步骤3：进行第二阶段节点调度：在第一阶段节点调度结果的基础上，各个成员节点根据收到的邻居节点广播信息确定自身的邻居节点集，然后根据邻居节点的信息以及自身的剩余能量，运行分布式节点调度机制，对自身进行调度。

2.根据权利要求1所述的无线传感器网络两阶段节点调度方法，其特征在于：所述集中式节点调度机制利用粒子群优化算法，对簇内的节点进行睡眠调度：

假设对含有n个成员节点的簇进行睡眠调度，一个粒子代表睡眠调度问题中的一个可行解，粒子在某一时刻的位置表示成一个n维的0-1二进制排列串，节点处于工作状态用二进制1表示，节点处于睡眠状态用二进制0表示；

根据每个成员节点的能量信息和邻居信息对粒子进行初始化，每个成员节点的睡眠概率p定义如下：

其中，

表示节点i的现在的剩余能量，表示节点i的初始能量，

表示节点i的当前邻居节点数量，k是节点睡眠的效率参数，每个节点的节点位在0和1之间随机初始化，随机初始化值若大于对应节点的睡眠概率，则该节点位设置为1，否则设置为0；

对于睡眠节点考虑其有效感知度，对于工作节点考虑其冗余覆盖度和剩余能量，定义适应值函数

如下：

其中，

，表示粒子i在t时刻的位置，表示簇内第j个传感器节点的节点位，j=1,2,…,n，

=1表示节点处于工作状态，

=0表示节点处于睡眠状态，n表示当前簇内包含的成员节点数量，

表示粒子i的当前工作节点集，表示粒子i的当前睡眠节点集，

、、

表示加权因子, 表示工作节点j的冗余覆盖度，

表示睡眠节点j的有效感知面积所对应的圆心角，节点的有效感知面积表示节点的感知区域中未被其他节点重叠覆盖的区域；由此，表示簇内工作节点集的剩余能量之和与该些节点的初始能量之和的比值；表示簇内工作节点集的冗余覆盖面积所对应的圆心角；

表示睡眠节点有效感知面积所对应的圆心角；

根据上述适应值函数，构造粒子群优化算法，簇头节点运行粒子群优化算法，选取合适的节点集合工作。

3.根据权利要求2所述的无线传感器网络两阶段节点调度方法，其特征在于：所述分布式节点调度机制按如下方法进行：

网络初始时，簇内所有成员节点以第一阶段的集中式节点调度结果为初始状态；处于工作状态的节点广播自身的信息，广播的信息包括节点的编号、位置信息以及剩余能量，各节点记录下收到的邻居节点发送的信息以确定自身的邻居节点集；

工作节点确定了自身的邻居节点集之后进行调度：

进行调度之前，工作节点给邻居节点发送一条信息告知邻居节点自己开始睡眠调度，邻居节点收到该信息后进入等待状态，处于等待状态的节点不能改变自身的状态；

在没有邻居节点进行调度的情况下，工作节点进行调度；工作节点根据收集到的邻居节点信息计算自身的覆盖冗余度，判断自身是否为冗余节点，如果自身为冗余节点，则节点进入睡眠状态，节点在进入睡眠状态之前，将自身将进入的状态广播给邻居节点，广播完之后进入睡眠状态；如果自身为非冗余节点，则节点运行随机睡眠调度机制：节点以概率pro(i)睡眠，以(1- pro(i))的概率保持工作状态，节点睡眠概率pro定义如下：

其中，RS(i)表示邻居节点对睡眠节点i的冗余覆盖面积之和，Area(i)表示节点i的感知区域的面积；

节点完成调度之后，将自身的状态信息发送给邻居节点，邻居节点接收到该信息后对该节点的状态进行更新，若该节点经过调度后处于睡眠状态，则邻居节点将该节点从其邻居节点集中删除；

睡眠节点不能转发信息，但是可以接收工作节点发送的信息；睡眠节点定时根据收集到的信息计算自己的有效覆盖度，有效覆盖度是节点的有效感知面积所对应的圆心角与圆周角的比值；若睡眠节点的有效覆盖度小于设定值，则该睡眠节点自动唤醒进入工作状态，以保证网络的覆盖率。

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