CN102932868A - 无线传感网络内进行数据传输的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线传感网络内进行数据传输的方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：（1）无线传感网络内待传输节点内设置2种，包括依据蚁群算法建立的路由表和依据Dijkstra算法建立的路由表；（2）进行数据传输时，无线传感网络内待传输节点先对传输数据进行判断是否为音视频数据；当传输的数据为音视频数据时，按照蚁群算法建立的路由表进行传送；否则按照依据Dijkstra算法建立的路由表传送。该方法既能保证信息的QoS，也能降低无线传感网络的节点功耗。

Description

无线传感网络内进行数据传输的方法

技术领域

本发明属于无线传感网络质量优化传输技术领域，具体涉及一种无线传感网络内进行数据传输的方法。

背景技术

QoS（Quality of Service）服务质量，是网络的一种安全机制，是用来解决网络延迟和阻塞等问题的一种技术。在正常情况下，如果网络只用于特定的无时间限制的应用系统，并不需要QoS，比如Web应用，或E-mail设置等。但是对关键应用和多媒体应用就十分必要。当网络过载或拥塞时，QoS能确保重要业务量不受延迟或丢弃，同时保证网络的高效运行。

无线传感网多媒体传送的QoS问题研究的很少，大部分研究集中在对整个多媒体信息的QoS保障，效果不明显。本发明因此而来。

发明内容

本发明目的在于提供一种无线传感网络内进行数据传输的方法，解决了现有技术中无线传感网络内多媒体数据传输延迟堵塞等问题。

为了解决现有技术中的这些问题，本发明提供的技术方案是：

一种无线传感网络内进行数据传输的方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

（1）无线传感网络内待传输节点内设置2种，包括依据蚁群算法建立的路由表和依据Dijkstra算法建立的路由表；

（2）进行数据传输时，无线传感网络内待传输节点先对传输数据进行判断是否为音视频数据；当传输的数据为音视频数据时，按照蚁群算法建立的路由表进行传送；否则按照依据Dijkstra算法建立的路由表传送。

为了保障信息的QoS，本发明将多媒体信息分成两类，并且根据不同信息各自的特点建立起路由表。把信息分成两种不同的信息是困难的，解决这个问题采用硬件电路检测方式。

对无线传感网多媒体信息传送信息QoS的保障和传送信息时降低无线节点的功耗。首先对于所要传送的信息进行分类，主要区分是否为音视频信息流。若是，则此信息依据蚁群算法建立的路由表进行传送。如若不是，则信息依据Dijkstra算法建立的路由表传送。

对于异常警报信息流和普通文字信息流用Dijkstra算法既能满足其丢包率小，能耗小等要求，还能减少带宽的利用降低拥堵概率。而对于音视频信息流的丢包率要求低点，但是对带宽和能耗的要求很高。因此选择蚁群算法能很好的保障其服务质量并降低传送的能耗。这样既能保证信息的QoS也能降低节点功耗。

相对于现有技术中的方案，本发明的优点是：

本发明技术方案可以实现无线传感网络内节点的节能，保证数据传输的质量。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1为无线传感网络内进行数据传输的方法的流程示意图。

具体实施方式

以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解，这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以根据具体厂家的条件做进一步调整，未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。

实施例

如图1所示，本实施例的无线传感网络内进行数据传输的方法，包括以下步骤：

（1）无线传感网络内待传输节点内设置2种，包括依据蚁群算法建立的路由表和依据Dijkstra算法建立的路由表；

（2）进行数据传输时，无线传感网络内待传输节点先对传输数据进行判断是否为音视频数据；当传输的数据为音视频数据时，按照蚁群算法建立的路由表进行传送；否则按照依据Dijkstra算法建立的路由表传送。

其中按照蚁群算法建立路由表的方法如下所述：

人工蚂蚁就是一些探测包，它们在所经路径上会留下人工信息素，通过统计路径上的信息豢以及启发因子可以计算蚂蚁在每个路由器上的转移概率，在经过多次迭代后，信息素最高的路由就是所求之解。在MsNs中，人工蚂蚁将针对对应的信息素更新公式与启发因子,

的转移概率函数如公式(1)所示。

${\left(P_{\mathrm{ij}}^s\left(t\right)\right)}_k=\left\{\begin{array}{cc}\frac{{\left({\mathrm{\π}}_{\mathrm{ij}}^s\left(t\right)\right)}^2{\left({\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^s\left(t\right)\right)}^{\mathrm{\β}}}{\underset{v_k\∉{\mathrm{tabu}}_k}{\mathrm{\Σ}}{\left({\mathrm{\π}}_{\mathrm{ik}}^s\left(t\right)\right)}^2{\left({\mathrm{\η}}_{\mathrm{ik}}^s\left(t\right)\right)}^{\mathrm{\β}}},& v_{j\∉{\mathrm{tabu}}_k}\\ 0,& v_{j\∈{\mathrm{tabu}}_k}\end{array}\right.---\left(1\right);$

其中：s∈S；，tabu_k(k=1,2,....,m)用于记录蚂蚁已经走过的节点集合，称为禁忌表；

表示时刻往路径(v_i,v_j)上的第s类服务的信息素；

为第s类服务的启发因子；参数α、β可反映路由选择中路径上残留信息素和启发因子的重要程度。

蚂蚁从源簇头节点v₀在经过址时间Δt转移到达汇聚节点n，所经路径p=Ps(v₀,v_t)，采用基于全局状态的信息素更新策略。MSNs中，由于节点众多，网络拓扑复杂，有时不能及时采集到网络的全局状态信息，因此需要构造基于局部状态信息的启发式因子。这样概率转移函数就能综合反映网络的全局和局部的状态信息，并可以通过调整参数α、β使得全局和局部的综合达到最优。当由于网络一些突发原因使得全局状态信息不能及时反映到汇聚节点时，可以加大启发因子的参数值，更多地根据局部状态信息进行路由选择。路径p上的信息素更新规则为：

${\mathrm{\π}}_{\mathrm{ij}}^s(t+\mathrm{\Δt})={\mathrm{p\π}}_{\mathrm{ij}}^s\left(t\right)+{\mathrm{\Δ\π}}_{\mathrm{ij}}^s(t+\mathrm{\Δt})---\left(2\right);$

上面公式(2)和(3)中，集合As表示发送的s类蚂蚁集合；

表示t时刻发起的搜索周期中链路口e(v_i,v_j)上s类信息素的增量；p∈(0，1)是挥发因子，用于限制信息素的无限增长；

表示第k只蚂蚁在时间段(t，t+△t)释放在链路e(v_i,v_j)上各类信息素数量。即：

$\mathrm{\Δ}\left({\mathrm{\π}}_{\mathrm{ij}}^s\right)(t,t+\mathrm{\Δt})={\mathrm{\γ}}_s^l\left(w^b\left(p\right)\right)+{\mathrm{\γ}}_s^l{(1-w^l\left(p\right))}^{\frac{1}{\left|P\right|}}+\frac{{\mathrm{\γ}}_s^d(d_{\max }-w^d\left(p\right))+{\mathrm{\γ}}_s^c(c_{\max }-w^c\left(p\right))}{\left|p\right|}---\left(4\right);$

构造反映局部信息的启发因子为:

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^s\left(t\right)={\mathrm{\γ}}_s^b\left(w_{i,j}^b\right)+{\mathrm{\γ}}_s^l(1-w_{i,j}^l)+{\mathrm{\γ}}_s^d(d_{\max }-w_{i,j}^d)+{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{\β}}^c(c_{\max }-w_{i,j}^c)---\left(5\right).$

定义1(信息素路由表)每个节点都有一张表，维护着每类信息素值以及每类蚂蚁从该节点到下一跳节点的实时转移概率，称之为信息路由表(PRtable)。

该表为一个三维结构，在x轴方向上为与该节点能够直接通信的其它节点；在y轴方向上为三种类型的数据：启发因子、信息素和转移概率；在z轴方向上为三种服务：s_e、s_i和s_m。

定义2(最优路径表)每个节点维护的用于服务的数据包路由的表称之为最优路径表(OPtable)，在每次迭代收敛后更新。

每条路径的各条链路上都要更新数据流的信息素，以便节点建立数据流的路由表，当节点发送某类数据时，选择适合该类业务Qos的路径。

MsNs中，上行多媒体信息的数据量大，Qos要求高。因此应当尽量减少网络中的下行控制信息的传播；同时还应当加快蚁群算法的收敛速度以及降低计算复杂度。基于上述两方面的考虑，在汇聚节点对信息素值进行量化处理。设链路上每类业务信息素的最大值

对区间

进行量化处理，分为L个量化级，即

当根据公式(4)计算的每类信息素值落在某个区间

q=1，…,L-1，则：

${\mathrm{\π}}_{\mathrm{ij}}^s(t+\mathrm{\Δt})=\frac{{\mathrm{\π}}_q^s+{\mathrm{\π}}_{q+1}^s}{2}---\left(6\right).$

采用均匀量化将信息素取值限制在有限的量化级上。这样能使算法的收敛速度加快，并且，当信息素值落在同一量化区间时，其量化值是相同的，因而没有必要发送反向蚂蚁来更新路径上的信息素及其概率取值，即不必要频繁刷新最优路径，从而降低下行控制流的数量。

是影响量化性能的一个非常重要的参数，对它的选取不能太大也不宜太小.

ASAR算法流程如下：

步骤1初始化

和

初始化每个簇头节点的三类服务的信息素路由表PRtabIe和最优路径表0Ptable为空；在汇聚节点对区间

量化为量化级；将蚂蚁均匀放置在h个簇头节点上，寻找对应服务的最优路径；

步骤2对每只蚂蚁k(k=0,1,2....h)按概率或

选择下一跳簇头节点，概率值由公式(1)得出；

步骤3当所有蚂蚁到达汇聚节点，根据公式(3)，(4)计算3厅个路径上每条链路的平均信息素增量Δτ_ij，然后按公式(5)计算h个路径上每条链路的当前信息素值π_ij；

步骤4比较每个信息素值各自落在自己的哪个量化区间，根据公式(7)得出量化值为当前信息素值；

步骤5假设当前信息素值发生变化的路径数目为n(n≤h)，发送斥只反向蚂蚁到对应的簇头节点，根据每只蚂蚁的爬行路径改变每条链路(i,j)量，修改信息素轨迹强度，更新簇头节点上的各类服务的最优路径表OPtable和信息素路由表PRtable；

步骤6对各链路(i,j)，置

Nc=Nc+1;

步骤7若Nc<预定的迭代次数且不收敛，则转到步骤2；否则，转到步骤8；

步骤8更新簇头节点上的各类服务的最优路径表OPtable，一次路径搜索结束。下一个周期到来时，转向步骤l。

Dijkstra算法建立路由表的过程如下所示：

（1）初始化集合E，使之只包含源节点S，并初始化集合R，使之包含所有其它节点。初始化路径列O，使其包含一段从S起始的路径。这些路径的长度值等于相应链路的量度值，并以递增顺序排列列表O。

（2）若列表O为空，或者O中第1个路径长度为无穷大，则将R中所有剩余节点标注为不可达，并终止算法。

（3）首先寻找列表O中的最短路径P，从O中删除P。设V为P的最终节点。若V已在集合E中，继续执行步骤2。否则，P为通往V的最短路径。将V从R移至E。

（4）建立一个与P相连并从V开始的所有链路构成的侯选路径集合。这些路径的长度是P的长度加上与P相连的长度。将这些新的链路插入有序表O中，并放置在其长度所对应的等级上。继续执行步骤2。

具体传送步骤：

首先，在每个节点上用蚁群算法和Dijkstar算法建立起两张路由表，分别标志为A和B。当源节点传送信息时，通过节点自身的硬件电路实现信息的划分。划分为音视频信息流和普通文字信息流并标记为A和B两种信息。当传送的信息为A信息时，按照路由表A传送。当到达下一节点后，下一节点根据自身的检测电路判定信息类别，若为信息A信息时，也按照节点中的路由表A传送，以此形式一直传到目的节点。当传送的信息为B时，按照节点中路由表B传送。当到达下一节点后，下一节点根据自身的检测电路判定信息B时，按照节点中路由表B传送，以此形式一直传送到目的节点。

上述实例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种无线传感网络内进行数据传输的方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

（1）无线传感网络内待传输节点内设置2种，包括依据蚁群算法建立的路由表和依据Dijkstra算法建立的路由表；

（2）进行数据传输时，无线传感网络内待传输节点先对传输数据进行判断是否为音视频数据；当传输的数据为音视频数据时，按照蚁群算法建立的路由表进行传送；否则按照依据Dijkstra算法建立的路由表传送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述方法步骤（2）中音视频数据的判断是通过硬件电路检测判断。

Images