CN105744585A - 基于三维方块的能量均衡路由计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明针对水下传感器网络的能耗问题，公开一种基于三维方块的能量均衡路由计算方法，包括簇头选举和数据传输两阶段，首先将整个网络看做是一个三维方块，将其划分为小方块，每个小方块自成一个簇群；簇头选举阶段将剩余能量和节点坐标作为选举簇头节点的参数，以节约节点能量，延长网络时间；数据传输阶段利用节点剩余能量以及坐标来寻找数据传输的下一跳，建立可靠的数据传输路径。本发明在能耗，可靠性以及端到端的延迟方面都有较好的表现。

Description

基于三维方块的能量均衡路由计算方法

技术领域

本发明涉及水下传感器网络的路由协议，特别涉及基于三维方块的能量均衡路由计算方法。

背景技术

由于研究和开发海洋资源的需要，现代网络和通信系统已经从陆地和空中延伸到了海洋。水下传感器网络是近年来发展迅速，研究相当活跃的通信技术领域之一，是当代海洋研究、海洋环境立体监测，海洋资源勘探和开发，以及地震海啸等系统中的重要技术组成部分。相应的，研究水下传感器网络(UWSNs,UnderwaterWirelessSensorNetworks)可以给信息传输提供技术保障。另外，通过传感器节点可靠的以及能量有效的协作来执行监测任务，UWSNs已经被应用于很多应用场景。同时，UWSNs和陆地传感器网络(TWSNs,TerrestrialWirelessSensorNetworks)有很多不同，传统的应用在TWSNs上的路由协议并不能直接应用于UWSNs中。同时，由于水声调制解调器的发送功率和接收功率比较高，以及水下传感器节点因为海洋环境恶劣而更换困难，所以UWSNs中的能量有效更加重要，而且能量问题成为UWSNs中网络协议设计的重要准则。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本发明提出一种基于三维方块的能量均衡路由计算方法，将剩余能量和节点坐标作为选举簇头节点的参数，以节约节点能量，延长网络时间；利用节点剩余能量以及坐标来寻找数据传输的下一跳，建立可靠的数据传输路径。

基于三维方块的能量均衡路由计算方法，包括簇头选举和数据传输两阶段，首先将整个网络看做是一个三维方块，将其划分为小方块，每个小方块自成一个簇群；簇头选举阶段将剩余能量和节点坐标作为选举簇头节点的参数，以节约节点能量，延长网络时间；数据传输阶段利用节点剩余能量以及坐标来寻找数据传输的下一跳，建立可靠的数据传输路径。

所述簇头选举包括以下步骤：

S11、基站节点广播Cube-length报文；

S12、节点根据报文中的k值计算自己的方块号，开启计时器并将ClusterT置为1；

S13、在节点计时器结束之前收到其他节点发来的Cluster-Msg报文，则对报文信息进行判断；

S14、若报文中的方块号与节点自己的方块号一致，计算并比较参数Ci，如果报文中的参数Ci大于自己的参数Ci，停止计时并修改ClusterT为0；反之将报文中的信息保存至Cluster-List[]中并继续计时；

S15、若报文中的方块号与节点自己的方块号不一致直接丢弃报文并返回S13；

S16、重复S13-S15直到节点计时器结束；

S17、节点的计时器结束之后向半径为的范围内广播Cluster-Msg报文；

S18、节点在计时器结束之后收到其他节点发来的Cluster-Msg报文，判断报文中的方块号与节点自己的方块号是否一样，如果是，且ClusterT为1，则置该节点的ClusterT为0，同时输出该报文的发送节点；反之，如果方块号不同，节点将收到的报文丢弃；

S19、重复S18直到输出结果。

所述数据传输包括如下步骤：

S21、以基站为中心以2k为半径的三维范围所覆盖的方块区域内的簇头节点使用单跳的形式直接向基站传输数据；

S22、每个簇头节点计算其所有比其方块号小的邻居簇头节点的权值Vertex以及权值的最大减少量和最大增加量；

S23、每个簇头节点在其NCT中选出在权值范围内具有最小下界的节点作为下一跳节点输出结果，并将该邻居簇头节点加入到其路由表中；

S24、检查每个簇头节点NCT中的节点权值范围是否与具有最小下界的节点重叠，有重叠则将重叠节点输出，并将其加入到路由表中。

S12的具体过程为：节点根据Cube-length报文中的k值计算自己的方块号Gi(m,n,h)，网络配置完毕后开启一个计时器，并设置ClusterT为1；计时器的时长Ti根据公式确定：

$T_i=T_{max}\·\frac{E_{res}}{E_{init}}\·\frac{D_{G,bs}-D_{i,bs}}{D_{G,bs}}$

其中k表示小方块的边长，m、n、h表示小方块三个维度的标量，E_res为节点当前的剩余能量值，E_init为节点当前的初始能量值，D_G,bs表示节点所在方块到基站节点的最大距离，D_i,bs表示节点到基站节点的距离；由节点的初始能量相同可知：距离基站节点越近，当前的剩余能量值越大，T_i越小；距离基站节点越远，当前的剩余能量值越小，T_i越大接近于设定值T_max。

所述计时器计时结束之后只会在节点发送数据给簇头节点或基站节点后重新开启计时器。

S14的具体过程为，如果在节点计时器结束之前，节点收到其他节点发来的Cluster-Msg报文，则对报文信息进行判断：若报文中的方块号与节点自己的方块号一致，按照公式计算参数C_i，如果报文中的参数C_i大于自己的参数C_i，停止计时并修改Cluster_T为0；如果报文中的参数C_i小于自己的参数C_i，将报文中的信息保存至Cluster-List[]中并继续计时；同样若报文中的方块号与节点自己的方块号不一致应直接丢弃报文并继续计时；其中，E_res为节点剩余能量，D_i,bs为节点到基站节点的距离；由式可知，节点剩余能量越大，节点到基站节点距离越近，C_i就越大。

S17的具体过程为，节点在计时器计时结束时向半径为的范围内广播Cluster-Msg报文，报文中包含节点编号，节点剩余能量E_res，节点到BS的距离D_i,bs，方块号G_i(m,n,h)以及节点位置坐标(m,n,h)。

S22的具体过程为，选择距离基站节点最近、到目的节点端到端延迟最小以及剩余能量最大的节点作为下一跳节点，对寻找下一跳的问题进行建模，用以下公式表示：

NFP：对于

需要知道以及的值，

其中，Di,bs和Dc,bs分别表示节点i和节点c到基站节点的距离；Eres(i)和Eres(c)分别表示节点i和节点c的剩余能量；ti.c是指节点i和节点c之间的端到端延迟；tth是指端到端延迟的门限值；λ和μ是用来权衡能量和延迟重要性的参数，这样就把到基站节点的距离、节点剩余能量和节点之间的端到端延迟三个变量转换为一个权值，方便在节点之间比较，选出最佳下一跳；由于UWSNs中节点的移动性，在节点发送完Cluster-Neighbor数据报之后节点的坐标发生变化，节点发送Cluster-Neighbor数据报的最大范围为且水声信号在水中的速度是一定的，因此计算出节点在这段时间的最大移动距离即权值Vertex(i)随之被调整为一个范围即

其中

以及

分别表示权值的最大减少量和最大增加值。

本发明针对码头海底监测的水声传感器网络的能耗问题，提出了一种基于三维方块的能量均衡路由算法。首先从网格的角度将整个网络看做是一个三维方块，将其划分为小方块，每个小方块是自成一个簇群；将剩余能量和节点坐标作为选举簇头节点的参数，以节约节点能量，延长网络时间；最后利用节点剩余能量以及坐标来寻找数据传输的下一跳，建立可靠的数据传输路径；本发明在能耗，可靠性以及端到端的延迟方面都有较好的表现。

附图说明

图1为基于三维方块的能量均衡路由计算方法的网络模型图；

图2(a)～图2(i)为基于三维方块的能量均衡路由计算方法中簇头选举模型图；

图3为基于三维方块的能量均衡路由计算方法中数据传输模型图；

图4为簇头选举流程图；

图5为数据传输流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了更好的完成对应用在码头周围海域路由协议的研究，我们提出如下假设：

(1)三维水下传感器网络已经布置完毕，且整个网络被划分为很多小的方块SCs(smallcubes)，数据包传输单元协同SC的逻辑空间，同时传感器节点之间的通信是基于单跳和多跳的。节点的密度随着SC的大小而变化。

(2)传感器节点的总数为N，BS(BaseStation)置于监测区域的水平面表面，节点随机分布在检测区域。文献算法用来获取节点的位置坐标以及BS的坐标。

(3)每一个传感器节点都有一个唯一的标识，其具有相同的初始能量，传输功率，通信范围以及收集信息的范围，BS有固定的能量补充即BS的能量是无限的。传感器节点因收集信息所消耗的能量固定为E_da(nJ/bit/packet)。

(4)BS和整个网络是固定的。所有的节点根据水流以相同的速度在方块中随机移动，所以节点不会在下次簇头选举时进入另一个SC，SC中的所有节点都有机会被选举为簇头节点。

三维空间划分：根据水下的空间特性，将UWSNs看做是三维环境。将这个三维环境看作是一个大方块BC(BigCube)。BC的表面是水面，向下延伸，如图1所示。BC的边长为b。装有水声和无线调制解调器的BS置于水平面，设BC的右上角为三维坐标图中的零点(0,0,0)即BS。依据BC的大小将其划分为多个SCs，SC的边长k与节点的可通信范围c相关(为了使簇头节点能与邻剧簇头节点通信，两个SC的对角线即两个相邻的SC的最远距离必须小于或等于c)，SC中节点的数量由节点密度决定。对每个SC进行编号G_i(m,n,h)，m,n,h＝1,2……，b/k。节点i(x,y,z)的SC号G_i(m,n,h)根据公式(13，14，15)计算，m，n，h越小，节点越靠近BS。当网络配置完成时，BS广播SC的边长k和BS的坐标给所有节点。每个节点根据自己的坐标按照公式(16)来计算节点到BS的距离D_i,bs以及节点位于哪个SC并标记。

$m=\frac{k-x\mathrm{mod}k+x}{k}---\left(1\right)$

$n=\frac{k-y\mathrm{mod}k+y}{k}---\left(2\right)$

$h=\frac{k-\left|z\right|\mathrm{mod}k+\left|z\right|}{k}---\left(3\right)$

$D_{i,j}=\sqrt{{(x_i-x_j)}^2+{(y_i-y_j)}^2+{(z_i-z_j)}^2}---\left(4\right)$

数据存储：SC中的节点依据本章提出的算法来选举簇头节点，且节点将自己的信息(包括节点编号，节点坐标，节点剩余能量，节点到BS的距离)发送给簇头节点。节点完成发送后重新计算其(m,n,h)，并标记，然后在新的SC中重新选举簇头节点。簇头节点将收集到的其所在的SC的所有信息存储在Cluster-list[]中。

休眠机制：每个SC中都会选举一个簇头节点，这个簇头节点负责收集SC中的所有信息，并融合这些信息，然后选择到BS节点的最佳路径。同时，在下一轮的簇头选举中，簇头节点根据所有节点的剩余能量来选举新的簇头。当簇头节点融合信息以及发送给BS节点式，其他节点进入睡眠状态，当某些节点的K个邻居都处在工作，且这K个节点是可以相互链接时，这部分节点可以进入休眠,并可以通过调整K的值来调整SC中进入休眠的节点。

TWSNs一般采用类似于LEACH使用的基于多径传输和自由空间的能量模型，节点的能量消耗主要分为数据处理能耗和通信能耗，其中，节点发送数据包的能耗与数据包的大小、通信环境以及传输距离有关。总的来讲，节点发送数据给其他节点的能量消耗可以通过公式(5)来计算：

$E_{tx}=\{\begin{array}{c}{\mathrm{l\&epsiv;}}_{elec}+{\mathrm{l\&epsiv;}}_{fs}{d}^2,d<d_0\\ {\mathrm{l\&epsiv;}}_{elec}+{\mathrm{l\&epsiv;}}_{mp}{d}^4,d\&GreaterEqual;d_0\end{array}---\left(5\right)$

其中，l表示包的比特数，ε_elec为收发机电路的电子能，ε_mp和ε_fs表示多径模型和自由空间的放大参数，d₀为门限距离，d为发送节点到接收节点之间的距离。如果d小于d₀，则采用自由空间放大模型ε_fsd²；否则，则采用多径放大模型ε_mpd⁴。

但是，由于TWSNs和UWSNs在通信模式上的不同，那么无线电信号和水声信号的放大参数也不一样。在UWSNs中，无论是自由空间模型还是多径模型，放大参数都被定义为a(f)⁴，其中a(f)是吸收系数，d是发送方到接收方的距离，f为水声信号的频率。另外，a(f)可以利用Thorps公式来计算。例如，当频率为1000Hz时有公式：

$\log a\left(f\right)=0.011\frac{f^2}{1+f^2}+4.4\frac{f^2}{4100+f^2}+2.75\&times;{10}^{-5}{f}^2+0.0003---\left(6\right)$

综上所示，对能量消耗的模型有如下定义：

定义1节点以频率f发送l比特的数据包给相距为d的节点所消耗的能量为：

$E_{tx}=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{l\&epsiv;}}_{elec}+la{\left(f\right)}^d{d}^2,d<d_0\\ {\mathrm{l\&epsiv;}}_{elec}+la{\left(f\right)}^d{d}^4,d\&GreaterEqual;d_0\end{array}\right.---\left(7\right)$

定义2节点接收l比特的数据包所消耗的能量为：

E_Rx＝lε_elec(8)

另外，假设同一个SC中收集到的信息是高度相关的，不同的SC收集到的信息是不同的基于此，簇头节点可以将收集到的簇内节点的信息整合在一个数据报中。因此簇头节点之间并不融合数据，他们只向BS节点发送数据报。

当源节点向目的节点发送数据时经常会产生延迟，称之为端到端的延迟(end-to-enddelay)。通常情况下，端到端的延迟主要有如下几种类型组成：

(1)发送和接收时间：节点发送或接收数据报时在信道中的传输延迟。该时间由数据报大小和数据传输速率的函数来计算。

(2)传输时间：信道中信号从发送发到接收方的时间。与水声信号在水中传播的速度有关。

(3)字节排队时间：数据报在路由队列等待的时间。由网络的拥塞情况决定。

因此，用tr_i表示节点i的发送和接收时间，用pr_ij表示节点i到节点j的传输时间，用a_i表示节点i的字节排队时间。所以，节点i到节点j的端到端延迟t_i.j可以通过公式来计算：

t_i,j＝tr_i+pr_ij+a_i(9)

由于节点i的发送和接收时间tr_i是数据报大小p和数据传输速率r_i的函数，因此

${\mathrm{tr}}_i=\frac{p}{r_i}---\left(10\right)$

另外，因为节点i到节点j的传输时间pr_ij与节点i到节点j的距离D_i,j和水声信号在水中传播的速度V_sound相关，所以

${\mathrm{pr}}_{ij}=\frac{D_{i,j}}{v_{sound}}---\left(11\right)$

最后，定义端到端延迟都比延迟的最大门限t_th低。

簇头选举的详细过程如图2所示，在这个网格内有九个节点，其中它们的计时器时间的大小为T₁>T₂>T₈>T₆>T₄>T₅>T₃>T₇>T₉，且它们的参数大小为C₃<C₉<C₅<C₇<C₄<C₈<C₆<C₂<C₁。按照上文的选举算法，节点9的计时器时间最快耗尽，因此节点首先向所有节点发送Cluster-Msg报文，节点1到节点9收到Cluster-Msg报文后比较参数C_i，由于它们的大小排序为C₃<C₉<C₅<C₇<C₄<C₈<C₆<C₂<C₁，因此，除了节点3外，所有节点将节点9加入到Cluster-List[]中如图2(a)所示。最终，如图2(b)到(i)所示，经过8轮的计算和对比，节点1将会被选举为改SC的簇头。

通过上述簇的选举以及构建过程，每个方块内的节点自成一个簇群，且每个方块中距离基站节点最近的且剩余能量最大的节点被选举为簇头节点，且簇头节点的Cluster-List[]中保存有此网格所有节点信息，同时，成员节点会收到簇头节点发送的关于簇头节点信息的报文。另外，当节点被选举为簇头节点后，为获取邻居网格簇头节点的信息，簇头节点向半径为(两个相邻SC的最长对角线的长度，使两个SC的簇头节点能相互通信)的范围内广播Cluster-Neighbor报文，报文包括簇头节点的剩余能量E_res，网格编号G_i(m,n,h)，到基站节点的距离D_i,bs，节点坐标(x,y,z)，以及簇头节点的编号i。收到Cluster-Neighbor报文的节点判断是否为簇头节点即Cluster_T等于1，若该节点为簇头，则将报文中的信息存储到邻居簇头信息表NCT(如表1)中方便簇头节点寻找下一跳节点；否则丢弃该报文。

表1簇头选举过程的邻居簇头信息表

图3详细描述了节点A向基站节点传输数据的过程，图中节点B为节点A所在网格的簇头节点，节点C、D、E、F、G分别为该网格相邻网格的簇头节点，其中Vertex(E)<Vertex(C)<Vertex(F)<Vertex(D)<Vertex(G)，在簇头选举结束后，簇头节点B、C、D、E、F、G分别向半径为的范围内广播包括簇头节点的剩余能量E_res，方块编号G_i(m,n,h)，簇头节点到基站节点的距离D_i,bs，节点坐标(x,y,z)，以及簇头节点的编号i的Cluster-Neighbor报文，同时，节点B会受到邻居方块簇头节点的Cluster-Neighbor报文，然后节点B根据Cluster-Neighbor报文中的信息计算Vertex(i)，由于Vertex(E)<Vertex(C)<Vertex(F)<Vertex(D)<Vertex(G)，所以节点B选定节点G作为下一跳节点；依次按照上述步骤选出所有节点的下一跳节点，从而构成路由线路。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。

Claims (8)

1.基于三维方块的能量均衡路由计算方法，其特征在于，包括簇头选举和数据传输两阶段，首先将整个网络看做是一个三维方块，将其划分为小方块，每个小方块自成一个簇群；簇头选举阶段将剩余能量和节点坐标作为选举簇头节点的参数，以节约节点能量，延长网络时间；数据传输阶段利用节点剩余能量以及坐标来寻找数据传输的下一跳，建立可靠的数据传输路径。

2.根据权利要求1所述的基于三维方块的能量均衡路由计算方法，其特征在于，所述簇头选举包括以下步骤：

S11、基站节点广播Cube-length报文；

S12、节点根据报文中的k值计算自己的方块号，开启计时器并将ClusterT置为1；

S13、在节点计时器结束之前收到其他节点发来的Cluster-Msg报文，则对报文信息进行判断；

S14、若报文中的方块号与节点自己的方块号一致，计算并比较参数Ci，如果报文中的参数Ci大于自己的参数Ci，停止计时并修改ClusterT为0；反之将报文中的信息保存至Cluster-List[]中并继续计时；

S15、若报文中的方块号与节点自己的方块号不一致直接丢弃报文并返回S13；

S16、重复S13-S15直到节点计时器结束；

S17、节点的计时器结束之后向半径为的范围内广播Cluster-Msg报文；

S18、节点在计时器结束之后收到其他节点发来的Cluster-Msg报文，判断报文中的方块号与节点自己的方块号是否一样，如果是，且ClusterT为1，则置该节点的ClusterT为0，同时输出该报文的发送节点；反之，如果方块号不同，节点将收到的报文丢弃；

S19、重复S18直到输出结果。

3.根据权利要求1所述的基于三维方块的能量均衡路由计算方法，其特征在于，所述数据传输包括如下步骤：

S21、以基站为中心以2k为半径的三维范围所覆盖的方块区域内的簇头节点使用单跳的形式直接向基站传输数据；

S22、每个簇头节点计算其所有比其方块号小的邻居簇头节点的权值Vertex以及权值的最大减少量和最大增加量；

S23、每个簇头节点在其NCT中选出在权值范围内具有最小下界的节点作为下一跳节点输出结果，并将该邻居簇头节点加入到其路由表中；

S24、检查每个簇头节点NCT中的节点权值范围是否与具有最小下界的节点重叠，有重叠则将重叠节点输出，并将其加入到路由表中。

4.根据权利要求2所述的基于三维方块的能量均衡路由计算方法，其特征在于，S12的具体过程为：节点根据Cube-length报文中小方块的边长k计算自己的方块号G_i(m,n,h)，网络配置完毕后开启一个计时器，并设置Cluster_T为1；计时器的时长T_i根据公式确定：

$T_i=T_{max}\&CenterDot;\frac{E_{res}}{E_{init}}\&CenterDot;\frac{D_{G,bs}-D_{i,bs}}{D_{G,bs}}$

其中k表示小方块的边长，m、n、h表示小方块三个维度的标量，m,n,h的值根据公式确定：

$m=\frac{k-x\mathrm{mod}k+x}{k}$

$n=\frac{k-y\mathrm{mod}k+y}{k}$

$h=\frac{k-\left|z\right|\mathrm{mod}k+\left|z\right|}{k}$

E_res为节点当前的剩余能量值，E_init为节点当前的初始能量值，D_G，bs表示节点所在方块到基站节点的最大距离，D_i,bs表示节点到基站节点的距离；由节点的初始能量相同可知：距离基站节点越近，当前的剩余能量值越大，T_i越小；距离基站节点越远，当前的剩余能量值越小，T_i越大接近于设定值T_max。

5.根据权利要求4所述的基于三维方块的能量均衡路由计算方法，其特征在于，所述计时器计时结束之后只会在节点发送数据给簇头节点或基站节点后重新开启计时器。

6.根据权利要求2所述的基于三维方块的能量均衡路由计算方法，其特征在于，S14的具体过程为，如果在节点计时器结束之前，节点收到其他节点发来的Cluster-Msg报文，则对报文信息进行判断：若报文中的方块号与节点自己的方块号一致，按照公式计算参数C_i，如果报文中的参数C_i大于自己的参数C_i，停止计时并修改Cluster_T为0；如果报文中的参数C_i小于自己的参数C_i，将报文中的信息保存至Cluster-List[]中并继续计时；同样若报文中的方块号与节点自己的方块号不一致应直接丢弃报文并继续计时；其中，E_res为节点剩余能量，D_i,bs为节点到基站节点的距离；由式可知，节点剩余能量越大，节点到基站节点距离越近，C_i就越大。

7.根据权利要求2所述的基于三维方块的能量均衡路由计算方法，其特征在于，S17的具体过程为，节点在计时器计时结束时向半径为的范围内广播Cluster-Msg报文，报文中包含节点编号，节点剩余能量E_res，节点到BS的距离D_i,bs，方块号G_i(m,n,h)以及节点位置坐标(m,n,h)。

8.根据权利要求3所述的基于三维方块的能量均衡路由计算方法，其特征在于，S22的具体过程为，选择距离基站节点最近、到目的节点端到端延迟最小以及剩余能量最大的节点作为下一跳节点，对寻找下一跳的问题进行建模，用以下公式表示：

NFP：对于

需要知道以及的值；

其中，D_i,bs和D_c,bs分别表示节点i和节点c到基站节点的距离；E_res(i)和E_res(c)分别表示节点i和节点c的剩余能量；t_i.c是指节点i和节点c之间的端到端延迟；t_th是指端到端延迟的门限值；λ和μ是用来权衡能量和延迟重要性的参数，这样就把到基站节点的距离、节点剩余能量和节点之间的端到端延迟三个变量转换为一个权值，方便在节点之间比较，选出最佳下一跳；节点发送Cluster-Neighbor数据报的最大范围为且水声信号在水中的速度是一定的，因此计算出节点在这段时间的最大移动距离即权值Vertex(i)随之被调整为一个范围即[Vertex(i)-Δ^- _ic,Vertex(i)+Δ^- _ic]，

其中

以及

分别表示权值的最大减少量和最大增加值。