CN107911859B - 基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法 - Google Patents
基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107911859B CN107911859B CN201711002359.2A CN201711002359A CN107911859B CN 107911859 B CN107911859 B CN 107911859B CN 201711002359 A CN201711002359 A CN 201711002359A CN 107911859 B CN107911859 B CN 107911859B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- node
- network
- life cycle
- data
- transmission
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
- H04W52/02—Power saving arrangements
- H04W52/0209—Power saving arrangements in terminal devices
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
- H04W52/04—TPC
- H04W52/30—TPC using constraints in the total amount of available transmission power
- H04W52/34—TPC management, i.e. sharing limited amount of power among users or channels or data types, e.g. cell loading
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法,步骤(1)、建立水下无线传感器网络最大化生命周期模型;步骤(2)、执行迭代算法,获得网络传输方案(包括节点的数据码率,传输功率和网络链路调度)的最优方案。与现有技术相比,本发明可以实现对网络中节点能耗的降低,和节点间能耗的平衡,因此可以有效延长网络的生命周期。
Description
技术领域
本发明涉及水下无线传感器网络领域,特别是涉及到一种水下无线传感器网络生命周期延长方法。
背景技术
由于水下通信的特殊性,传统的陆上传感器网络设计方法不适用于水下网络。因而出现水下无线传感器网络,可为各项海洋活动提供可靠高效的通信服务的新型网络架构。该无线传感器网络中的传感器节点一旦部署将难以维护与回收,且在大多数应用场景下难以得到能量补充,从而节点能量受限。因此,降低网络能耗或延长全网生存周期成为了水下无线传感器网络设计中的最主要目标。
因此,现有技术中也陆续提出了一些适用于水下环境的传感器网络生命周期延长方法陆续出。其中大多数算法通常仅对单一网络协议层进行优化设计,其对网络性能提升的作用有限;已有的跨层设计算法又仅将最小化全网总体能耗作为目标,易造成网络中节点能量的不均匀消耗,使一些节点较早死亡,降低网络生命周期。
发明内容
结合水下无线传感器网络中传感器节点能量受限的特点,本发明提出了一种基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法,基于网络跨层设计方式,通过迭代方式对节点的数据码率,数据传输功率和网络的链路调度的联合优化,实现了水下无线传感器网络生命周期的延长。
本发明的一种基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法,该方法包括以下步骤:
步骤1、建立水下无线传感器网络最大化生命周期模型:
选取网络中首个死亡节点的生存时间作为整个网络的生命周期,网络生命周期定义Tnet为:
Tnet=minTi,i=1,...,M
其中,Ti表示第i个节点的生存时间,M表示网络中除去汇聚节点的传感器节点的数量;
考虑网络中节点的多种约束条件,采用TDMA时分多址(time division multipleaccess,)技术建立最大化生命周期模型:
Pi n≤Pmax,i=1,...,M,n∈{1,...,N} (4)
公式(1)表示节点数据流量约束条件,对网络中任意节点,在任意一个TDMA周期内,节点发送数据量应为接收数据量与节点自身采集数据量之和;式中,等式左端为节点在一个TDMA周期内所发送的数据量与所接收的数据量的差值,右端为节点每个TDMA周期所采集的数据量;
公式(2)表示节点能量约束条件,节点在其生命周期内,其数据传输所消耗的能量应小于其初始能量Einit;节点数据传输能耗可用节点平均功率与节点生命周期Ti的乘积表示;式中,以节点在每个TDMA周期的能耗与TDMA周期时长之商作为节点的平均功率;
公式(4)表示节点传输功率约束条件;节点在任意时隙的传输功率Pi n应不大于由节点硬件条件所限制的最大传输功率Pmax;
式中,Tslot、Ttran分别表示TDMA时隙时长和每个时隙中用于节点数据发送的时长;si为节点数据采集速率;C(l)为信道带宽;Pmax表示节点硬件所允许的最大传输功率;Einit表示节点的初始能量;Pi n分别表示节点的数据码率和传输功率;N表示TDMA一帧(frame)中所包含的时隙数量;ψi、分别表示节点用于数据发送与接收的时隙集合;
步骤2、执行迭代算法,所包含如下的具体处理:
步骤2-1、算法初始化,以标准TDMA传输方案作为网络初始传输方案,即为每个节点分配同等数量的时隙,节点在所分配的时隙进行数据传输,在其它时隙接受数据或休眠;
步骤2-2、对网络中传感器节点的传输功率、数据码率实现网络链路调度的跨层的联合优化;
若当前迭代下求解出的网络生命周期值大于上次迭代的值,执行步骤2-3,否则执行步骤2-4;
步骤2-3、更新链路调度,在当前链路调度下,求解网络生命周期最大化模型获得最优的节点数据码率、传输功率方案;该步骤具体处理如下:
其中,Ji表示节点i的用于数据发送的传输链路数量;xij、lij分别为链路(i,j)的数据负载量和地理长度;B3dB为链路的系统带宽;
其次,选择当前迭代下生存时间理论值最小的节点imin,对其所分配的时隙数量nimin进行更新,公式如下:
最后,选择另一个节点jsel,对其所分配的时隙数量njsel进行更新,公式如下:
所选择的节点jsel需满足在更新后,其理论生存时间应高于当前迭代下的网络生命周期值,即上述链路调度更新后,当前迭代下的网络生命周期值大于或等于上次迭代的理论值;
是否要重复链路调度?
若更新后的链路调度方案未在此前迭代中出现,则重复链路调度,执行下次迭代,转至步骤2-2;
步骤2-4、将上一次迭代的网络传输方案作为最优方案,退出算法。
附图说明
图1为基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法整体流程图;
图2为迭代算法流程图;
图3为算法迭代过程;
图4为算法与传统TDMA传输方法在不同网络参数下的性能比较;(a)不同节点采集速率,(b)不同节点间地理距离,(c)不同节点数量,(d)不同时隙时长。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步的详细描述。
所提出方法主要分为两大步骤。其具体细节如下:
步骤1、建立水下无线传感器网络最大化生命周期模型:
选取网络中首个死亡节点的生存时间作为整个网络的生命周期。由于传感器成本较高,且检测区域范围通常较大,水下传感器网络通常为稀疏的网络拓扑结构。任何节点的死亡都有可能会造成网络性能的大幅下降甚至网络的死亡,因此将首个死亡节点的生存时间作为整个网络的生命周期更加合理,更加符合实际应用场景。将网络生命周期定义Tnet为:
Tnet=minTi,i=1,...,M
其中,Ti表示第i个节点的生存时间,M表示网络中传感器节点(除去汇聚节点)的数量。
(1)考虑网络中节点的多种约束条件,以降低网路冲突,采用时分多址(timedivision multiple access,TDMA)技术建立最大化生命周期模型:
Pi n≤Pmax,i=1,...,M,n∈{1,...,N} (4)
公式(1)表示节点数据流量约束条件。对网络中任意节点,在任意一个TDMA周期内,节点发送数据量应为接收数据量与节点自身采集数据量之和。式中,等式左端为节点在一个TDMA周期内所发送的数据量与所接收的数据量的差值,右端为节点每个TDMA周期所采集的数据量。
公式(2)表示节点能量约束条件。节点在其生命周期内,其数据传输所消耗的能量应小于其初始能量Einit。节点数据传输能耗可用节点平均功率与节点生命周期Ti的乘积表示。式中,我们以节点在每个TDMA周期的能耗与TDMA周期时长之商作为节点的平均功率。
公式(4)表示节点传输功率约束条件。节点在任意时隙的传输功率Pi n应不大于由节点硬件条件所限制的最大传输功率Pmax。
式中,Tslot、Ttran分别表示TDMA时隙时长和每个时隙中用于节点数据发送的时长;si为节点数据采集速率;C(l)为信道带宽;Pmax表示节点硬件所允许的最大传输功率;Einit表示节点的初始能量;Pi n分别表示节点的数据码率和传输功率;N表示TDMA一帧(frame)中所包含的时隙数量;ψi、分别表示节点用于数据发送与接收的时隙集合;
步骤2、执行迭代算法,以便平衡并降低各传感器节点能耗,从而延长水下传感器网络生命周期。如图2所示的迭代算法流程所包含的处理具体如下:
算法初始化,以标准TDMA传输方案作为网络初始传输方案,即为每个节点分配同等数量的时隙(slot),节点在所分配的时隙进行数据传输,在其它时隙接受数据或休眠,步骤21;
对网络中传感器节点的传输功率、数据码率实现网络链路调度的跨层的联合优化,步骤22;
若当前迭代下求解出的网络生命周期值大于上次迭代的值,执行步骤23,否则执行步骤24;
更新链路调度,在当前链路调度下,求解网络生命周期最大化模型获得最优的节点数据码率、传输功率方案,步骤23;该步骤具体处理如下:
其中,Ji表示节点i的用于数据发送的传输链路数量;xij、lij分别为链路(i,j)的数据负载量和地理长度;B3dB为链路的系统带宽。
其次,选择当前迭代下生存时间理论值最小的节点imin,对其所分配的时隙数量nimin进行更新,公式如下:
最后,选择另一个节点jsel,对其所分配的时隙数量njsel进行更新,公式如下:
所选择的节点jsel需满足在更新后,其理论生存时间应高于当前迭代下的网络生命周期值。即上述链路调度更新后,当前迭代下的网络生命周期值大于或等于上次迭代的理论值。
是否要重复链路调度?
若更新后的链路调度方案未在此前迭代中出现,则重复链路调度,执行下次迭代,转至步骤22;
否则,将上一次迭代的网络传输方案(包括节点的数据码率,传输功率和网络链路调度)作为最优方案,退出算法,步骤24。
本发明的实现要求网络中传感器节点可获取自身及其它节点的地理位置信息,目前已有多项技术能够完成这一过程。本技术在网络部署时,将各节点地理位置写入节点存储器供节点计算调用。虽然在水下环境中,传感器节点的地理位置会随着水体运动略微变化,造成定位偏差,但由于网络的稀疏拓扑结构,节点的移动速度通常远小于节点间的地理距离,此类定位偏差对算法性能影响不大。此外,本发明还可以通过功率控制适当增加每次数据传输的发送功率,从而确保数据传输的成功率。
实验表明,通过适当增大TDMA每一帧(frame)的时隙数目,可以提高算法性能,但随着时隙数目的增加,算法性能提高程度降低,且算法迭代次数会大幅增加,算法执行时间延长。实验中,在线性网络拓扑下,当节点数目为10时,TDMA每一帧时隙数目最优值为27。本算法分别在节点数目为6,8,10的情况进行仿真实验。在传统多跳传输模式,随着节点数量的增加,距离汇聚节点较近的普通节点(用于数据采集的节点)数据负载量会增加,能耗随之增加,并较早死亡,造成网络生命周期的降低。但本算法较好地解决了这一问题,通过为距离汇聚节点较近的普通节点增加分配的时隙数量,可以降低其传输功率,从而有效延长网络的生命周期。
如图3所示的实验结果是在线性网络拓扑下进行本发明的仿真实验,其表明所提出算法经过多次迭代可以有效延长网络生命周期。如图4所示,实验结果表明,所提出的迭代算法在不同网络参数下均优于传统的标准TDMA传输方法。
Claims (1)
1.一种基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤(1)、建立水下无线传感器网络最大化生命周期模型:
选取网络中首个死亡节点的生存时间作为整个网络的生命周期,网络生命周期定义Tnet为:
Tnet=min Ti,i=1,...,M
其中,Ti表示第i个节点的生存时间,M表示网络中除去汇聚节点的传感器节点的数量;
考虑网络中节点的多种约束条件,采用TDMA时分多址(time division multipleaccess,)技术建立最大化生命周期模型:
Pi n≤Pmax,i=1,...,M,n∈{1,...,N} (4)
公式(1)表示节点数据流量约束条件,对网络中任意节点,在任意一个TDMA周期内,节点发送数据量应为接收数据量与节点自身采集数据量之和;式中,等式左端为节点在一个TDMA周期内所发送的数据量与所接收的数据量的差值,右端为节点每个TDMA周期所采集的数据量;
公式(2)表示节点能量约束条件,节点在其生命周期内,其数据传输所消耗的能量应小于其初始能量Einit;节点数据传输能耗可用节点平均功率与节点生命周期Ti的乘积表示;式中,以节点在每个TDMA周期的能耗与TDMA周期时长之商作为节点的平均功率;
公式(4)表示节点传输功率约束条件;节点在任意时隙的传输功率Pi n应不大于由节点硬件条件所限制的最大传输功率Pmax;
式中,Tslot、Ttran分别表示TDMA时隙时长和每个时隙中用于节点数据发送的时长;si为节点数据采集速率;C(l)为信道带宽;Pmax表示节点硬件所允许的最大传输功率;Einit表示节点的初始能量;Pi n分别表示节点的数据码率和传输功率;N表示TDMA一帧(frame)中所包含的时隙数量;ψi、分别表示节点用于数据发送与接收的时隙集合;
步骤(2)、执行迭代算法,所包含如下的具体处理:
步骤(2-1)、算法初始化,以标准TDMA传输方案作为网络初始传输方案,即为每个节点分配同等数量的时隙,节点在所分配的时隙进行数据传输,在其它时隙接受数据或休眠;
步骤(2-2)、对网络中传感器节点的传输功率、数据码率实现网络链路调度的跨层的联合优化;
若当前迭代下求解出的网络生命周期值大于上次迭代的值,执行步骤(2-3),否则执行步骤(2-4);
步骤(2-3)、更新链路调度,在当前链路调度下,求解网络生命周期最大化模型获得最优的节点数据码率、传输功率方案;该步骤具体处理如下:
其中,Ji表示节点i的用于数据发送的传输链路数量;xij、lij分别为链路(i,j)的数据负载量和地理长度;B3dB为链路的系统带宽;
其次,选择当前迭代下生存时间理论值最小的节点imin,对其所分配的时隙数量nimin进行更新,公式如下:
最后,选择另一个节点jsel,对其所分配的时隙数量njsel进行更新,公式如下:
所选择的节点jsel需满足在更新后,其理论生存时间应高于当前迭代下的网络生命周期值,即上述链路调度更新后,当前迭代下的网络生命周期值大于或等于上次迭代的理论值;
是否要重复链路调度?
若更新后的链路调度方案未在此前迭代中出现,则重复链路调度,执行下次迭代,转至步骤(2-2);
步骤(2-4)、将上一次迭代的网络传输方案作为最优方案,退出算法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711002359.2A CN107911859B (zh) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | 基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711002359.2A CN107911859B (zh) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | 基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107911859A CN107911859A (zh) | 2018-04-13 |
CN107911859B true CN107911859B (zh) | 2020-03-06 |
Family
ID=61840879
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711002359.2A Active CN107911859B (zh) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | 基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107911859B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110831067B (zh) * | 2019-10-21 | 2022-03-29 | 阳光学院 | 一种基于平衡路由和混合传输的方法和装置 |
CN111031557B (zh) * | 2019-12-09 | 2020-09-08 | 青海师范大学 | 一种能量有效的水下无线传感器网络并发调度方法及系统 |
CN114390469B (zh) * | 2022-03-23 | 2022-07-12 | 青岛科技大学 | 基于跨层协作的三维柱状水声传感器网络的寿命延长方法 |
CN114585043B (zh) * | 2022-03-25 | 2023-07-21 | 电子科技大学 | 一种路由选择方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103987102A (zh) * | 2014-04-25 | 2014-08-13 | 南京邮电大学 | 一种基于非合作博弈的水下无线传感器网络拓扑控制方法 |
CN105764114A (zh) * | 2016-04-19 | 2016-07-13 | 浙江理工大学 | 一种基于能耗均衡的水下无线传感器网络拓扑控制方法 |
-
2017
- 2017-10-24 CN CN201711002359.2A patent/CN107911859B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103987102A (zh) * | 2014-04-25 | 2014-08-13 | 南京邮电大学 | 一种基于非合作博弈的水下无线传感器网络拓扑控制方法 |
CN105764114A (zh) * | 2016-04-19 | 2016-07-13 | 浙江理工大学 | 一种基于能耗均衡的水下无线传感器网络拓扑控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Cross-Layer Design for Lifetime Maximization in Interference-Limited Wireless Sensor Networks;Ritesh Madan;《IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS》;20061130;第5卷(第11期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107911859A (zh) | 2018-04-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107911859B (zh) | 基于跨层设计的水下无线传感器网络的生命周期延长方法 | |
Kuila et al. | Energy efficient clustering and routing algorithms for wireless sensor networks: Particle swarm optimization approach | |
CN108777877B (zh) | 一种狭长拓扑下的WSNs分簇路由方法 | |
CN103052147A (zh) | 一种基于无线传感网的能量有效性多级环形组网的方法 | |
Saxena et al. | Clustering based on node density in heterogeneous under-water sensor network | |
Zytoune et al. | An energy efficient clustering protocol for routing in wireless sensor network | |
Shankar et al. | Energy optimization in cluster based wireless sensor networks | |
Varsha et al. | Development of QoS optimized routing using Artificial bee colony and TABU-GA with a mobile base station in Wireless Sensor Network | |
CN110191480B (zh) | 具有移动Sink节点的三维无线传感网数据收集方法 | |
CN110661566B (zh) | 一种采用深度图嵌入的无人机集群组网方法与系统 | |
Bi et al. | DAR: An energy-balanced data-gathering scheme for wireless sensor networks | |
CN107995600A (zh) | 一种基于矩阵补全的无线传感网数据采集方法 | |
AU2021101381A4 (en) | Energy-efficient prediction system for data aggregation in sensor network | |
CN105682170A (zh) | 一种基于能耗均衡的分簇式无线传感网数据收集方法 | |
Srinivasalu et al. | Cluster Based Routing Protocol Using Energy Centric Multi Objective Salp Swarm Algorithm for WSNs. | |
Alhakami et al. | Dao-r: Integrating data aggregation and offloading in sensor networks via data replication | |
Sujithra et al. | Genetic algorithm based energy efficient data gathering in wireless sensor networks | |
CN103686916A (zh) | 一种基于剩余能量和期望传输次数的工业无线传感网多路径数据传输方法 | |
Madhan-Sohini et al. | Over-the-air clustered wireless federated learning | |
CN109831264B (zh) | 基于最近邻居回归的时序水声信道质量预测方法和系统 | |
CN108156087B (zh) | 一种分簇、流量分配、编码协商和数据转发方法及装置 | |
CN106454937A (zh) | 一种移动终端缓存空间的分配控制方法 | |
Ketshabetswe et al. | A compression-based routing strategy for energy saving in wireless sensor networks | |
Koriem et al. | Circles Routing Protocol for Wireless Sensor Network | |
CN104270797A (zh) | 基于边介数的无线传感器网络分簇方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |