CN103228021B - 一种基于无线传感器执行网络的设施作物生长参数监测和控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是包括三个阶段：分簇形成阶段、簇内更新阶段、簇头重新选举阶段。该方法将WSAN技术应用于设施作物，并提出一种适合WSAN网络的协作路由协议——基于动态分簇的角度转发路由协议，同时提出一种基于密封第一价拍卖的实时任务分配算法RTAA-SFPA。本发明可以实现设施作物应用的自动化、网络化和智能化；可以实现设施作物管理的实时性、可靠性和低能耗。<!--1--><!--2--><!--3-->

Description

一种基于无线传感器执行网络的设施作物生长参数监测和控制方法

技术领域

本发明涉及无线网络通信技术、传感器技术、微电子技术、计算机技术、分布式信息处理技术、协同合作技术、智能控制技术领域，具体地讲是一种基于无线传感器执行网络（Wireless Sensor and Actor Network ,WSAN）的设施作物（果蔬、花卉）生长参数监测和控制方法，其特征是它采用三层协作模型：传感器(Sensor)节网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，属于无线传感网技术领域。

背景技术

传统设施作物往往孤立地使用机器设备来管理，由于设备之间没有通信能力，所以无法摆脱依靠人力监控作物生长的尴尬局面。自从20世纪90年代以来，随着微电子技术、计算机技术和无线通信技术等技术的发展，推动了低功耗多功能传感器节点的快速发展，使其在微小体积内能够集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织的网络系统，从而实现对监测区域事件的协同感知。随着WSN技术应用于设施作物中，使得人们从繁杂的劳动中解脱出来，实现了设施作物应用的自动化、网络化和智能化。

但是，WSN网络只能对感知对象进行简单的感知，而不能对感知的结果做出任何决策。随着自动控制技术的发展，这种结果已经不能满足社会发展的需求，人们现在需要WSN网络能够在无人看守的环境中，对设施大棚中发生的事件自动做出决策，能够进行自动控制，而无需人为干预，成为一种具有智能控制的网络，这就导致了无线传感器执行器网络(Wireless Sensor and Actor Network,WSAN)的提出。

WSAN是由大量资源受限的传感器(Sensor)节点和少量资源丰富的执行器节点通过无线通信自主形成的。在WSAN网络中,传感器节点负责收集外界的事件信息,然后上报给簇头节点，而执行器节点依据从簇头节点接收传感器节点探测到的信息做出决策,并对事件区域做出响应。在传统的基于WSN的设施作物应用中，事件信息先传递给下降节点，然后在由下降节点召唤相应的执行器节点来进行控制；而基于WSAN的方式能使得感知-控制的效率更高，事件信息直接由簇头节点报告给执行器节点，由执行器节点进行决策，实现了设施作物应用的自动性、智能性和实时性。而且与传统无线传感器网络中的下降节点与传感器节点的通信相比,执行器节点与传感器节点距离相对接近, 从传感器节点检测到事件至执行器节点做出响应之间的时间延迟较短,更能够满足实时应用的需求。这种网络具有广泛的应用前景,如战场监视系统、核生化攻击检测系统、工业控制、环境监测系统以及资产跟踪等。

由于WSAN网络具有节点异构性、节点部署多样性、节点协作多样性、执行器节点具有移动性等特点，所以原有WSN网络中的路由协议并不能很好的适用于WSAN网络。为了解决WSAN网络中传感器节点将检测到的事件报告给执行器节点，然后由执行器节点做出相应的决策，就需要我们根据WSAN网络的特点去研究适合WSAN网络的路由协议。

目前国内外对于WSAN路由的研究不足，基本上是通过对原有的WSN路由进行改进，以适应WSAN的环境。WSN路由协议根据拓扑结构分为两类：平面路由协议和层次路由协议。其中平面路由协议又可以为分为主动路由协议和反应式路由协议以及基于地理位置路由协议，而层次路由协议分为单层路由协议和多层路由协议。对于平面路由协议经典的路由算法包括Flooding洪泛、DD定向扩散、AODV距离适量路由和GEAR地理位置路由，但这些路由协议在选择下一跳节点的时候需要转发大量的数据包，严重消耗了网络带宽，而且数据包到达的延时大，无法满足WSAN网络的低能耗和实时性要求。对于层次路由协议经典的算法包括LEACH低能耗自适应算法、LSCA基于链路状态的动态分簇算法、TEEN基于阈值的能量有效的路由，但这些路由协议有个共同的缺点就是CLH能量消耗过快，网络需要频繁地进行簇头重新选举，同时一些协议对于簇头重新选取阶段考虑不足，严重缩短了网络生存周期。

至于簇头节点如何将事件报告给执行器节点可以采用多种方式：DDLSC路由协议采用LSCA算法将传感器节点分簇，对于簇头节点使用定向扩散(Directed Diffusion, DD)的方法将事件从簇头节点报告给执行器节点，该方法通过洪泛(flooding)方式在全网广播interest报文，建立到执行器节点的路径，同时需要周期性发送巩固(reinforcement)报文进行路径修复，因而该方法占据网络带宽、浪费网络资源而且传输延迟大无法满足WSAN的能耗和实时性要求；协作路由(CooperateRouting)的方法，需要簇头CLH1内的每个节点知道自身到CLH2的开销，然后通过多跳方式传输，这在实际应用时并不现实而且延时大无法满足WSAN网络的实时性要求；基于地理位置(Location-aided)的方式，节点根据坐标选择距离目的节点最近的节点作为下一跳节点，该方法中需要为每个节点定位，同时坐标的计算很复杂，计算量大，坐标的计算对节点能量造成很大负担，因而无法满足WSAN网络对能耗的要求，但该方法相对于其他方法在实时性有很好的表现；源主机在路由发现阶段借助角度信息和地理位置信息选择下一跳路由，但是角度信息是通过人工指定的方式，缺少理论支撑，而且每次选择距离Actor最近的主机转发，这会使得靠近执行器节点的主机过早死亡，造成全网能耗不均，但是该协议使用角度信息减少了数据包的洪泛，降低了网络延迟。本发明在研究基于地理位置方式的路由协议时，发现节点定位需要借助角度信息去实现，而且角度信息的获取要比地理位置获取容易，同时使用角度信息既可以满足实现性，也可以降低计算复杂度。

WSAN中执行器节点之间需要协作，协作的主要目的是进行任务分配。在WSAN中有两种类型任务:单反应节点任务(Single-Actor Task,简称SAT)和多反应节点任务(Multi- Actor Task, 简称MAT)。SAT是指每项任务只需一个反应节点就能完成,而MAT是指每项任务需要多个反应节点协同完成。当事件发生时，要求执行器节点能够对事件作出快速响应,以满足WSAN网络的实时性要求；同时均衡网络能耗,以避免事件频发区域执行器节点执行能耗过大,缩短网络寿命，以满足WSAN网络的低能耗要求。

发明内容

本发明的目的是针对WSN在设施作物应用中的智能控制技术缺陷，提出将WSAN技术引入农业设施作物领域，进而提出一种基于WSAN网络的设施作物生长参数监测和控制方法，实现设施作物生长参数监测与管理的自动化、网络化和智能化，实现设施作物生产的智能性、实时性和节能性。

本发明为解决上述技术问题采用如下技术方案：

1、一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是包括三个阶段：分簇形成阶段、簇内更新阶段、簇头重新选举阶段。

2. 根据权利要求1所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是分簇形成阶段包括以下步骤：

步骤1：执行器节点启动后利用泰森多边形图划分感知范围；

步骤2：传感器节点启动后标记自身为未分簇状态，同时设定一个定时器，设置定时时间为T_w，其中T_w>T_b ，T_b是BEAC(beacon)帧重新广播的间隔时间；

步骤3：传感器节点开始监听信道并准备接受接收簇头节点广播的BEAC 帧；

步骤4：如果传感器节点收到BEAC帧会进行如下操作,

(1)传感器节点向簇头(clh)回复 BREP(beacon reply)帧；

(2)簇头节点和传感器节点更新邻居节点表(NT)；

(3)簇头节点和传感器节点在NT中记录双方的RSSI值；

(4)簇头节点设置休眠标记位；

(5)ic节点设置休眠标记位；

(6)如果处于唤醒状态的传感器节点检测到事件，该传感器节点会将自身的休眠时间T_s更改为T_s+θ_t；

(7)步骤5：如果传感器节点在T_w时间内没有收到BEAC帧，该节点会将自身设定为clh，然后开始广播BEAC帧；

步骤6：在分簇形成阶段所有节点都需要进行时间同步，以保证事件的有效性；

3. 根据权利要求1所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是BRCA算法簇内更新阶段算法包括以下步骤：

步骤1：如果簇内的传感器节点收到来自其它簇头节点的BEAC帧，该节点判断收到的RSSI值的大小，如果RSSI_new >RSSI_old+∆,其中RSSI_new是收到新clh(clh_new)节点的RSSI值，而RSSI_old是原clh(clh_old)节点的RSSI值，∆是算法中预定义的增量阈值；

传感器节点会回复BREP帧通知clh_new 节点将该节点加入簇中，同时发送 SCAN (slave cancel)帧通知 clh_old节点从自身NT表中移除该节点；

(1)clh_new节点和 clh_old节点会更新他们的 NT表；

(2)步骤2：否则传感器节点会忽略BEAC帧。

4. 根据权利要求1所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是BRCA算法簇头重新选举阶段算法包括以下步骤：

步骤1： 如果簇头节点的剩余能量 E_clh小于设定的能量阈值E_n,

clh_old通知簇内的传感器节点上报他们的E_s, D_s, A_s；

(1)clh_old计算所有簇内节点的节点预算(δ) 并比较各个节点的δ值，以找出拥有最大节点预算(δ_max)的节点；

(2)clh_old通知拥有δ_max 的节点作为新簇头clh_new 并通知其它节点；

步骤2：否则源簇头节点继续担任簇头；

5. 根据权利要求1所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是角度转发路由协议(AFRP)包括两个阶段：角度查询阶段和数据转发阶段。角度转发路由协议在角度查询阶段会生成源簇头节点到目的执行器节点的单源多路径，而在数据转发阶段源簇头节点会确定一条到目的执行器节点的单源最短路径。

6. 根据权利要求5所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是角度转发路由协议的角度查询阶段算法包括以下步骤：

步骤1： 每个clh 在BRCA算法中已经获得自身的 E_s,以及自身与执行器节点的角度A_s和距离D_s；

步骤2： 如果R_c>=D_s,其中R_c是簇头节点的传输半径，则clh1节点直接向执行器节点报告事件；

步骤3： 如果R_c<D_s,

(1)clh1 节点进入角度查询阶段，该节点使用P_H 级别的功耗广播AQP(angle query packet)报文；

(2)在clh1角度范围内的clhi 节点会回复AQRP(angle query reply packet)报文上报自身的A_s, D_s 和 E_s；

(3)clh1收到 AQRP 报文会记录在自身的 NT表中；

(4)clh1计算邻居簇头节点的优先级P_i；

(5)clhi节点重复该过程直到有簇头节点能够直接将事件报告给执行器节点；

步骤4： 如果clhi节点的P_i=P_max,

(1)clh1 会选择 clhi 作为下一跳节点 ；

(2)clhi 重复该过程直到AQR报文到达执行器节点；

步骤5：如果执行器节点收到簇头节点发送的AQP报文,

(1)执行器节点会记录该报文的序列号(SEQ) 并比较自身记录的SEQ；

(2)如果执行器节点找到相同的SEQ则会忽略该报文；

(3)否则执行器节点广播接收到的最短路径；

7. 根据权利要求5所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是还包括角度转发路由协议的数据转发阶段5包括以下步骤：

步骤1：clh1获得执行器节点广播的数据转发路径后，就会进入数据转发阶段；

步骤2：在该阶段 clh1节点从NT表中查找下一跳簇头节点clhi并将数据转发给下一跳节点clhi；

步骤3：clhi节点收到数据后进行缓存，然后查找自身NT表进行转发；

步骤4：clhj节点收到数据后重复该过程直到数据到达执行器节点。

8. 根据权利要求1所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是ic节点和簇头节点是静止的，而执行器节点可以移动。同时执行器节点可以进行数据聚合和任务分解。

9. 根据权利要求1所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是执行器节点可以分为两类：主决策节点和竞标节点，而且这两类节点都有四种状态。将主决策节点的状态划分为空闲态、初始态、等待态、决策态；将竞标节点的状态划分为：空闲态、启动态、等待态、执行态。

10 根据权利要求1所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是执行器节点在网络初始部署后会采用执行器节点重新部署算法(RDAA)，对已经划分好执行范围的执行器节点进行重新部署，使得执行器节点尽量部署在执行区域的中间，保证执行器节点对事件的实时响应。

11. 根据权利要求1所述的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是RDAA算法包括以下步骤：

步骤1：执行器节点记录自身的坐标Pt₀，同时声明两个坐标变量Pt_min和Pt_max，令Pt_min=Pt_max=Pt₀；

步骤2：执行器节点记录clh的数量count，然后循环从NT中读取clh的坐标放到Pt_temp中

(1)如果Pt_temp.x<Pt₀.x并且Pt_temp.y<Pt₀.y，Pt_min=Pt_temp；

(2)如果Pt_temp.x>Pt₀.x并且Pt_temp.y>Pt₀.y，Pt_max=Pt_temp；

(3)否则，从NT中读取clh的坐标放到Pt_temp中；

步骤3：计算执行器节点的新坐标Pt₀.x=(Pt_min.x+Pt_max.x)/2，Pt₀.y=(Pt_min.y+Pt_max.y)/2；

步骤4：执行器节点移动到新坐标Pt₀。

执行器节点在收到簇头节点报告的事件后会采用基于密封第一价拍卖的实时任务分配算法(RTAA-SFPA)对于事件区域发生的事件采用基于拍卖的合同网协议将发生的事件作为任务分配给效能值最小的执行器节点或者执行器节点的集合，以均衡网络能耗。效能值是通过计算效能函数获得，而效能函数需要权衡执行器节点完成任务所需要的时间(Ta_i)、执行器节点与事件区域的距离(Da_i)、执行器节点的剩余能量(Ea_i)这三个参数。

是还包括RTAA-SFPA算法，RTAA-SFPA算法包括以下步骤：

步骤1：主决策节点收到事件报告后，将自身状态从空闲态转变为初始态，同时采用合同网协议将任务分解为多个单位任务；

步骤2：主决策节点对于每个单位任务采用密封第一价拍卖机制进行拍卖，并广播JOIN_ACTION拍卖公告，之后主决策节点将自身状态标记为等待态，等待接收竞标节点的标价；

步骤3：收到主决策节点拍卖公告的执行器节点成为竞拍节点，同时将自身状态由空闲态转变为启动态，并根据效能函数计算自身的效能值Ua_i；

步骤4：竞拍节点将自身的效能值Ua_i以密封的形式作为标价回复给主决策节点，同时将自身状态转变为等待态，等待主决策节点的决策公告；

步骤5：主决策节点收到竞拍节点报告的效能值Ua_i后，会将自身状态转变为决策态，并与自身的效能值进行比较，选择出具有最小效能值的节点作为执行节点，然后做出决策；

步骤6：竞拍节点收到决策公告后，会判断自身是否为中标节点，如果是则将自身状态标记为执行态，开始执行任务，否则将自身状态标记为空闲态。

本发明的一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，提出一种新的协作路由协议——基于动态分簇的角度转发路由协议AFRPDC(angle forwarding routing protocol base on dynamic clustering)。AFRPDC协议包含了簇内(intra-cluster,ic)节点和簇头(cluster-head,clh)节点间，以及簇头节点和执行器节点间2层面的协作关系，由2部分算法组成：基于接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)的动态分簇算法BRCA(based on RSSI dynamic clustering algorithm）和角度转发路由协议AFRP(angle forwarding routing protocol)。

AFRPDC协议中的ic节点和簇头节点之间协作的目的是保证网络中部署的传感器(sensor)节点平稳分簇，选举出合适的簇头节点，同时保证网络中发生异常事件时，ic节点可以及时将事件报告给簇头节点；而簇头节点和执行器节点之间协作的目的是保证簇头节点在收到ic节点报告的事件后及时反馈给执行器节点，由执行器节点及时做出决策。

AFRPDC协议中的ic节点和簇头节点间的协作采用基于RSSI的动态分簇算法BRCA。BRCA算法针对LSCA(link-state clustering algorithm)算法中的簇头重新选举阶段进行了优化，同时引入基于事件频率的休眠/唤醒机制，降低了节点能耗，延长了网络生存周期。

BRCA算法对于簇头重现选举采用基于阈值的方式，同时采用多参数权衡的方法实现簇头的最优选取。此外，BRCA采取RSSI值替代LSCA算法中的链路状态值，简化了原算法的复杂度。

基于阈值的方式是当簇头节点的剩余能量E_s小于阈值E_n时，簇头节点才会重新选举，以最大化网络的生存周期。多参数权衡的方法是在簇头重新选举时权衡ic节点的E_s、D_s和A_s这3个参量，并为各个参量赋予不同的权值c_i，然后，通过调整权值来获得节点预算δ。簇头节点根据簇内节点上报的节点预算δ，选择拥有最大节点预算δ_max的节点作为新簇头clh_new，并发送簇头移交报文CHHO（cluster-head hand off）给该节点。

节点预算δ的计算方法如式（1）所示。其中，角度信息A_s以弧度来表示，例如π/4、π/6等。

δ=c₁*E_s+c₂*D_s+c₃*A_s （1）

AFRPDC协议中簇头节点和执行器节点间的协作采用角度转发路由协议AFRP。角度转发路由协议利用角度信息实现簇头节点与执行器节点的通信，同时簇头节点采用多参数权衡的方法选择下一跳簇头节点。

簇头节点在执行器节点广播时通过天线阵列获得自身与执行器节点之间的角度A_s，而簇头节点与执行器节点之间的距离D_s则可以通过计算RSSI值获得。簇头节点采用的多参数权衡方法在选择下一跳时通过权衡簇头节点与执行器节点之间的角度A_s和距离D_s和剩余能量E_s来计算自身角度范围内簇头节点的优先级P_clh，而具有最大优先级P_max的簇头节点将作为下一跳节点。

节点优先级P_clh可以根据式（2）来计算。

P_clh=d₁*A_s+d₂*D_s+d₃*E_s （2）

网络中部署的执行器节点自身能量充沛配备GPS定位引擎和天线阵列，配备GPS定位引擎可以使执行器节点获得自身的地理位置信息，使用天线阵列可以使得执行器节点广播自己的方位；而ic节点和簇头节点由于能量有限只配备天线阵列，用于获得ic节点和簇头节点与执行器节点之间的角度和距离以及ic节点与簇头节点之间的距离，并可以通过定位算法获得ic节点和簇头节点的位置信息。

网络中部署的所有传感器节点都有两级发射功率：P_L和P_H，其中P_L用于簇内通信，而P_H用于簇间通信。网络中的每个节点都有一个全网唯一的标识号，该标识号可以采用16位或者64位地址格式，也可以人工指定一个随机数，同时每个节点自身都有一个邻居节点表(NT)，用来记录节点周围的邻居节点的信息。如果一个传感器节点当选为簇头节点，则该节点的标识号将成为簇的标识(CID)。

传感器节点的邻居节点表(NT)中需要记录如下信息：邻居节点的ID、执行器节点的ID、邻居节点的角度信息(A_s)、邻居节点的剩余能量(E_s)、邻居节点与执行器节点之间的距离(D_s)。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1.本发明将层次路由思想和RSSI技术引入设计中，提出了基于RSSI的动态分簇算法，该算法有别于传统的平面路由协议和层次路由协议，它是将RSSI值的大小作为节点选择簇头的主要标准，解决了网络中新入网节点动态入簇。同时，获取RSSI值不需要增加较大的计算量和额外的硬件，应用成本较低。

2.本发明借助有向感知模型的思想将角度引入本设计中，提出了角度转发路由协议，该协议有别于生成树算法和地理位置辅助路由协议，它是将角度作为选择下一跳中继节点的主要依据，降低了计算复杂度，缩短了网络延迟，满足WSAN网络的实时性和可靠性要求。

3.本发明在网络初始部署后对执行器节点采用执行器节点重新部署算法(RDAA)，可以将执行器节点近似移动到执行器节点执行区域的中心，以实现执行器节点对事件的实时响应。该算法只需要借助簇头节点的地理位置信息，计算量小，而且不需要额外的硬件。

4.本发明将密封第一价拍卖机制与合同网协议引入本设计中，提出一种基于密封第一价拍卖的实时任务分配算法，该算法可以将执行器节点收到的事件作为任务进行实时分配，保证事件处理的实时性和可靠性，同时该算法是一个分布式算法。

附图说明

图1是本发明的整体框架图。

图2是单源多路径生成图。

图3是单源最短路径图。

图4是执行器节点重新部署算法的原理图。

图5是本发明的执行器节点的执行流程图。

图6是本发明的传感器节点的流程流程图。

图7是本发明的簇头节点的执行流程图。

图8是本发明的簇内节点的执行流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

如图1所示，一种基于WSAN网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是它采用三层协作模型：传感器(Sensor)节点之间的协作和传感器节点与执行器节点(Actor)节点之间的协作以及执行器节点之间的协作。传感器节点之间的协作采用基于接收信号强度(RSSI)的动态分簇算法(BRCA)实现传感器节点的分簇，选出簇头(Cluster-Head,CLH)节点和簇内(Intra-Cluster, IC)节点；而传感器节点与执行器节点之间的协作实际上是簇头节点和执行器节点之间的协作，簇头节点采用角度路由协议(AFRP)将IC节点感知到的事件报告给执行器节点；至于执行器节点之间的协作则是采用执行器节点重新部署算法(RDAA)实现执行器节点的重新部署和基于密封第一价拍卖的实时任务分配算法(RTAA-SFPA)实现任务的实时分配。

基于RSSI的动态分簇算法(BRCA)包括三个阶段：分簇形成阶段、簇内更新阶段、簇头重新选举阶段。分簇形成阶段的目的是选出簇头节点(CLH)和簇内节点(IC)，将网络中的所有传感器节点分簇；簇内更新阶段的目的是IC节点更换簇头节点，当IC节点收到新簇头节点的广播帧，它会比较两个簇头节点的RSSI帧，根据两者的RSSI大小做出决策；簇头重新选举阶段的目的是当原簇头节点的剩余能量低于阈值时，就要进行簇头重新选举，选举出新的簇头节点。

角度转发路由协议(AFRP)包括两个阶段：角度查询阶段和数据转发阶段。在角度查询阶段簇头节点与执行器节点之间会生成单源多路径，如图2所示；但在数据转发阶段执行器节点会向簇头节点确定一条单源最短路径，之后簇头节点会使用这条最短路径将事件报告给执行器节点，如图3所示。

执行器节点重新部署算法(RDAA)主要用于对已经划分好执行范围的执行器节点进行重新部署，使得执行器节点尽量部署在执行区域的中间，以实现执行器节点对事件的实时响应。而基于密封第一价拍卖的实时任务分配算法(RTAA-SFPA)对于事件区域发生的事件采用基于拍卖的合同网协议将发生的事件作为任务分配给效能值最小的执行器节点或者执行器节点的集合，以均衡网络能耗。效能值是通过计算效能函数获得，而效能函数需要权衡执行器节点完成任务所需要的时间(Ta_i)、执行器节点与事件区域的距离(Da_i)、执行器节点的剩余能量(Ea_i)这三个参数。

如图4所示，本发明部署的执行器节点在网络初始部署后，虽然整个网络区域被执行器节点划分，但是执行器节点并没有处于执行区域的中心，这会导致执行器节点对发生在自身执行区域内事件的响应时间不一致，距离执行器节点近的事件响应时间短，而距离执行器节点远的事件响应时间长。为了均衡执行器节点对自身执行区域内发生事件的处理时间以及满足WSAN网络的实时性要求，本发明提出了一个简单的、分布式的、低能耗的执行器节点重新部署算法(RDAA)，使得执行器节点在获得了自身执行范围内的簇头节点报告后，通过该算法可以获得执行区域的中心并移动到该区域中心。

本发明提出的执行器节点重新部署算法(RDAA)包括以下步骤：

步骤1:执行器节点记录自身的坐标Pt₀，同时声明两个坐标变量Pt_min和Pt_max，令Pt_min=Pt_max=Pt₀；

步骤2:执行器节点记录CLH的数量count，然后循环从NT中读取CLH的坐标放到Pt_temp中

(1)如果Pt_temp.x<Pt₀.x并且Pt_temp.y<Pt₀.y，Pt_min=Pt_temp；

(2)如果Pt_temp.x>Pt₀.x并且Pt_temp.y>Pt₀.y，Pt_max=Pt_temp；

(3)否则，从NT中读取CLH的坐标放到Pt_temp中；

步骤3:计算执行器节点的新坐标Pt₀.x=(Pt_min.x+Pt_max.x)/2，Pt₀.y=(Pt_min.y+Pt_max.y)/2；

步骤4:执行器节点移动到新坐标Pt₀；

如图5所示，本发明部署的执行器节点上电后，会通过自身配置的GPS定位引擎获得自身的地理位置信息，然后设定执行器节点的传输半径Ra和初始节点能量E₀，最后为执行器节点设定能耗模型E(n)，之后执行器节点启动进入工作状态。执行器节点启动后，会在自身的感知范围内接收簇头节点的广播，之后会调用执行器节点重新部署算法，将执行器节点尽量移动到执行区域的中心。Actor重新部署后，会计算自身的剩余能量Es，并判断Es是否小于10，本发明设定如果节点的剩余能量小于10时，就认为节点以死亡，否则执行器节点等待簇头节点报告事件。如果执行器节点收到簇头节点报告的事件，该执行器节点自动成为主决策节点，主决策节点会将收到的事件作为任务进行分解，同时开启拍卖机制，向周围执行器节点广播拍卖公告，收到拍卖公告的执行器节点自动成为竞标节点参与竞标。主决策节点根据效能函数确定执行任务的竞标节点集合，开始分配任务。本发明提出一种基于密封第一价拍卖的实时任务分配算法(RTAA-SFPA)，该算法包括以下步骤：

步骤1:主决策节点收到事件报告后，将自身状态从空闲态转变为初始态，同时采用合同网协议将任务分解为多个单位任务；

步骤2:主决策节点对于每个单位任务采用密封第一价拍卖机制进行拍卖，并广播JOIN_ACTION拍卖公告，之后主决策节点将自身状态标记位等待态，等待接收竞标节点的标价；

步骤3:收到主决策节点拍卖公告的执行器节点成为竞拍节点，同时将自身状态由空闲态转变为启动态，并根据效能函数计算自身的效能值Ua_i；

步骤4:竞拍节点将自身的效能值Ua_i以密封的形式作为标价回复给主决策节点，同时将自身状态转变为等待态，等待主决策节点的决策公告；

步骤5: 主决策节点收到竞拍节点报告的效能值Ua_i后，会将自身状态转变为决策态，并与自身的效能值进行比较，选择出具有最小效能值的节点作为执行节点，然后做出决策。

步骤6:竞拍节点收到决策公告后，会判断自身是否为中标节点，如果是则将自身状态标记为执行态，开始执行任务，否则将自身状态标记为空闲态。

如图6所示，本发明部署的传感器节点启动后，会等待接收执行器节点广播ablf帧，如果传感器节点收到ablf帧，传感器节点会计算自身与执行器节点之间的角度As和距离Ds，并记录在自身的邻居节点表NT中。之后传感器节点进入分簇形成阶段，在分簇形成阶段传感器节点执行以下操作：

步骤1:传感器节点标记标记自身为未分簇状态，同时设定一个定时器T_w，其中T_w>T_b ，T_b是BEAC帧重新广播的间隔时间;

步骤2:传感器节点监听信道接收 BEAC 帧;

步骤3:如果传感器节点收到BEAC帧会进行如下操作,

(1)传感器节点向簇头(CLH)回复 BREP帧;

(2)簇头节点和传感器节点更新邻居节点表(NT);

(3)簇头节点和传感器节点在NT中记录双方的RSSI值;

(4)簇头节点设置休眠标记位;

(5)簇内节点设置标记位;

(6)如果处于唤醒状态的传感器节点检测到事件，该传感器节点会将自身的休眠时间T_s更改为T_s+θ_t;

步骤4:如果传感器节点在Tw时间内没有收到BEAC帧，该节点会将自身设定为CLH，然后开始广播BEAC帧;

步骤5:在分簇形成阶段所有节点都需要进行时间同步，以保证事件的有效性;

在分簇形成阶段，传感器节点选出簇头节点和簇内节点后，簇头节点会进入如图7所示的簇头节点流程图，而簇内节点会进入如图8所示的簇内节点流程图。

如图7所示，本发明中的簇头节点会设置自身的传输半径Rc和自身的能耗模型E(n)，然后计算自身的剩余能量Ec，如果Ec小于50，则簇头节点就会进入簇头重新选举阶段，否则簇头节点等待接收簇内节点报告的事件。簇头节点在簇头重新选举阶段会执行以下步骤：

步骤1: 如果簇头节点的剩余能量 E_CLH小于设定的能量阈值E_n,

(1)CLH_old通知簇内的传感器节点上报他们的E_s, D_s, A_s;

(2)CLH_old计算所有簇内节点的节点预算(δ) 并比较各个节点的δ值，以找出拥有最大节点预算(δ_max)的节点;

(3)CLH_old通知拥有δ_max 的节点作为新簇头CLH_new 并通知其它节点;

步骤2:否则原簇头节点继续担任簇头;

当簇头节点收到簇内节点报告的事件，簇头节点会进入角度查询阶段，簇头节点使用P_H级别的功耗向下一跳簇头节点查询到达执行器节点的最短路径，簇头节点在角度查询阶段会生成到达Actor的多条路经，最终由执行器节点确认一条单源最短路径。

簇头节点在角度查询阶段执行以下步骤：

步骤1: 每个CLH 在BRCA算法中已经获得自身的 Es,以及自身与执行器节点的角度As和距离Ds;

步骤2: 如果Rc>=Ds,其中Rc是簇头节点的传输半径，则CLH1节点直接向执行器节点报告事件;

步骤3: 如果Rc<Ds,

(1)CLH1 节点进入角度查询阶段，该节点使用PH 级别的功耗广播AQP报文;

(2)在CLH1角度范围内的CLHi 节点会回复AQRP报文上报自身的As,Ds 和 Es;

(3)CLH1收到 AQRP 报文会记录在自身的 NT表中;

(4)CLH1计算邻居簇头节点的优先级Pi;

(5)CLHi节点重复该过程直到有簇头节点能够直接将事件报告给执行器节点;

步骤4: 如果CLHi节点的Pi=Pmax,

(1)CLH1 会选择 CLHi 作为下一跳节点 ;

(2)CLHi 重复该过程直到AQR报文到达执行器节点;

步骤5:如果执行器节点收到簇头节点发送的AQP报文,

(1)执行器节点会记录该报文的序列号(SEQ) 并比较自身记录的SEQ;

(2)如果执行器节点找到相同的SEQ则会忽略该报文;

(3)否则执行器节点广播接收到的最短路径;

如图8所示，本发明中的簇内节点会设置自身的传输半径Rs和自身的能耗模型E(n)，然后计算自身的剩余能量Es。如果Es小于10，表明簇内节点已死亡，否则簇内节点一直监测网络区域。当簇内节点检测到网络区域发生事件，簇内节点会使用P_L级别的功耗向簇头节点报告事件。如果簇内节点在监测网络的过程中接收到新簇头节点的beac帧，簇内节点会进入簇内更新阶段，根据判断的结果决定簇内节点是否更换簇头。

簇内节点在簇内更新阶段执行以下步骤：

步骤1: 如果簇内的传感器节点收到来自其它簇头节点的BEAC帧，该节点判断收到的RSSI值的大小，如果RSSI_new >RSSI_old+∆,其中RSSI_new是收到新CLH(CLH_new)节点的RSSI值，而RSSI_old是原CLH(CLH_old)节点的RSSI值，∆是算法中预定义的增量阈值。

(1)传感器节点会回复BREP帧通知CLH_new 节点将该节点加入簇中，同时发送 SCAN 帧通知 CLH_old节点从自身NT表中移除该节点;

(2)CLH_new节点和 CLH_old节点会更新他们的 NT表;

步骤2:否则传感器节点会忽略BEAC帧;

本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是它采用三层协作模型：传感器节点之间的协作和传感器节点与执行器节点之间的协作以及执行器节点之间的协作，传感器节点之间的协作采用基于接收信号强度RSSI的动态分簇算法BRCA实现传感器节点的分簇，所述基于接收信号强度RSSI的动态分簇算法BRCA简称BRCA算法，包括三个阶段：分簇形成阶段、簇内更新阶段、簇头重新选举阶段；

所述分簇形成阶段包括以下步骤：

步骤1：执行器节点启动后利用泰森多边形图划分感知范围；

步骤2：传感器节点启动后标记自身为未分簇状态，同时设定一个定时器，设置定时时间为T_w，其中T_w>T_b，T_b是BEAC帧重新广播的间隔时间；

步骤3：传感器节点开始监听信道并准备接受接收簇头节点广播的BEAC帧；

步骤4：如果传感器节点收到BEAC帧会进行如下操作,

(1)传感器节点向簇头clh回复BREP帧；

(2)簇头节点和传感器节点更新邻居节点表NT；

(3)簇头节点和传感器节点在邻居节点表NT中记录双方的RSSI值；

(4)簇头节点设置休眠标记位；

(5)ic节点设置休眠标记位，所述ic节点为簇内节点；

(6)如果处于唤醒状态的传感器节点检测到事件，该传感器节点会将自身的休眠时间T_s更改为T_s+θ_t，其中为θ_t延长时间；

(7)步骤5：如果传感器节点在T_w时间内没有收到BEAC帧，该节点会将自身设定为clh，然后开始广播BEAC帧；

步骤6：在分簇形成阶段所有节点都需要进行时间同步，以保证事件的有效性；

所述簇内更新阶段算法包括以下步骤：

步骤1：如果簇内的传感器节点收到来自其它簇头节点的BEAC帧，该节点判断收到的RSSI值的大小，如果RSSI_new>RSSI_old+Δ,其中RSSI_new是收到clh_new节点的RSSI值，其中clh_new为新clh节点，而RSSI_old是clh_old节点的RSSI值，其中clh_old为原clh节点，Δ是算法中预定义的增量阈值；

传感器节点会回复BREP帧通知clh_new节点将该节点加入簇中，同时发送SCAN帧通知clh_old节点从自身NT表中移除该节点；

(1)clh_new节点和clh_old节点会更新他们的NT表；

(2)步骤2：否则传感器节点会忽略BEAC帧；

所述BRCA算法簇头重新选举阶段算法包括以下步骤：

步骤1：如果簇头节点的剩余能量E_clh小于设定的能量阈值E_n,

clh_old通知簇内的传感器节点上报他们的E_s,D_s,A_s，E_s为节点的剩余能量，D_s为邻居节点与执行器节点之间的距离，A_s为邻居节点的角度信息；

(1)clh_old节点计算所有簇内节点的节点预算δ并比较各个节点的节点预算δ值，以找出拥有最大节点预算δ_max的节点；

(2)clh_old节点通知拥有最大节点预算δ_max的节点作为新簇头clh_new节点并通知其它节点；

步骤2：否则源簇头节点继续担任簇头；

角度转发路由协议包括两个阶段：角度查询阶段和数据转发阶段，角度转发路由协议在角度查询阶段会生成源簇头节点到目的执行器节点的单源多路径，而在数据转发阶段源簇头节点会确定一条到目的执行器节点的单源最短路径；

角度转发路由协议的角度查询阶段算法包括以下步骤：

步骤1：每个clh在BRCA算法中已经获得自身的E_s,以及自身与执行器节点的角度A_s和距离D_s；

步骤2：如果R_c>＝D_s,其中R_c是簇头节点的传输半径，则clh1节点直接向执行器节点报告事件；

步骤3：如果R_c<D_s,

(1)clh1节点进入角度查询阶段，该节点使用P_H级别的功耗广播AQP报文；

(2)在clh1角度范围内的clhi节点会回复AQRP报文上报自身的A_s,D_s和E_s；

(3)clh1收到AQRP报文会记录在自身的NT表中；

(4)clh1计算邻居簇头节点的优先级P_i；

(5)clhi节点重复该过程直到有簇头节点能够直接将事件报告给执行器节点；

步骤4：如果clhi节点的P_i＝P_max,

(1)clh1会选择clhi作为下一跳节点；

(2)clhi重复该过程直到AQR报文到达执行器节点；

步骤5：如果执行器节点收到簇头节点发送的AQP报文,

(1)执行器节点会记录该报文的序列号SEQ)并比较自身记录的序列号SEQ；

(2)如果执行器节点找到相同的序列号SEQ则会忽略该报文；

(3)否则执行器节点广播接收到的最短路径；

角度转发路由协议的数据转发阶段包括以下步骤：

步骤1：clh1获得执行器节点广播的数据转发路径后，就会进入数据转发阶段；

步骤2：在该阶段clh1节点从NT表中查找下一跳簇头节点clhi并将数据转发给下一跳节点clhi；

步骤3：clhi节点收到数据后进行缓存，然后查找自身NT表进行转发；

步骤4：clhj节点收到数据后重复该过程直到数据到达执行器节点；

ic节点和簇头节点是静止的，而执行器节点可以移动，同时执行器节点可以进行数据聚合和任务分解；

执行器节点可以分为两类：主决策节点和竞标节点，而且这两类节点都有四种状态，将主决策节点的状态划分为空闲态、初始态、等待态、决策态；将竞标节点的状态划分为：空闲态、启动态、等待态、执行态；

执行器节点在网络初始部署后会采用执行器节点重新部署算法RDAA，简称RDAA算法，它对已经划分好执行范围的执行器节点进行重新部署，使得执行器节点尽量部署在执行区域的中间，保证执行器节点对事件的实时响应；

RDAA算法包括以下步骤：

步骤1：执行器节点记录自身的坐标Pt₀，同时声明两个坐标变量Pt_min和Pt_max，令Pt_min＝Pt_max＝Pt₀；

步骤2：执行器节点记录clh的数量count，然后循环从NT中读取clh的坐标放到Pt_temp中

(1)如果Pt_temp.x<Pt₀.x并且Pt_temp.y<Pt₀.y，Pt_min＝Pt_temp；

(2)如果Pt_temp.x>Pt₀.x并且Pt_temp.y>Pt₀.y，Pt_max＝Pt_temp；

(3)否则，从NT中读取clh的坐标放到Pt_temp中；

步骤3：计算执行器节点的新坐标Pt₀.x＝(Pt_min.x+Pt_max.x)/2，Pt₀.y＝(Pt_min.y+Pt_max.y)/2；

步骤4：执行器节点移动到新坐标Pt₀；

执行器节点在收到簇头节点报告的事件后会采用基于密封第一价拍卖的实时任务分配算法RTAA-SFPA，简称RTAA-SEPA算法，它对于事件区域发生的事件采用基于拍卖的合同网协议将发生的事件作为任务分配给效能值最小的执行器节点或者执行器节点的集合，以均衡网络能耗，效能值是通过计算效能函数获得，而效能函数需要权衡执行器节点完成任务所需要的时间Ta_i、执行器节点与事件区域的距离Da_i、执行器节点的剩余能量Ea_i这三个参数；

RTAA-SFPA算法包括以下步骤：

步骤1：主决策节点收到事件报告后，将自身状态从空闲态转变为初始态，同时采用合同网协议将任务分解为多个单位任务；

步骤2：主决策节点对于每个单位任务采用密封第一价拍卖机制进行拍卖，并广播JOIN_ACTION拍卖公告，之后主决策节点将自身状态标记为等待态，等待接收竞标节点的标价；

步骤3：收到主决策节点拍卖公告的执行器节点成为竞拍节点，同时将自身状态由空闲态转变为启动态，并根据效能函数计算自身的效能值Ua_i；

步骤4：竞拍节点将自身的效能值Ua_i以密封的形式作为标价回复给主决策节点，同时将自身状态转变为等待态，等待主决策节点的决策公告；

步骤5：主决策节点收到竞拍节点报告的效能值Ua_i后，会将自身状态转变为决策态，并与自身的效能值进行比较，选择出具有最小效能值的节点作为执行节点，然后做出决策；

步骤6：竞拍节点收到决策公告后，会判断自身是否为中标节点，如果是则将自身状态标记为执行态，开始执行任务，否则将自身状态标记为空闲态。