CN108235272A - 一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法,所述方法包括以下步骤:S1、计算时延限制;S2、构建无线传感器网络对应的最小生成树;S3、找出移动基站的粗筛选停靠点;S4、确定移动基站的最终停靠点;S5、构建网络传输路由。所述方法根据不同的业务需求对应的时延要求选择不同的移动基站停靠点,兼顾整个无线传感器网络的能耗,在满足时延要求的基础之上给出移动基站的停靠点,规划移动基站的移动路径,同时优化节点数据的传输方式,最大限度地减小了全网的能量消耗以延长网络寿命。
Description
技术领域
本发明涉及无线传感器网络的数据收集领域,具体涉及一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法。
背景技术
无线传感器网络是由部署在观测环境内的大量微型传感器节点通过无线通信方式组成的一种无线网络,当今在不同的领域之中已有广泛的应用,例如智能家居、医疗健康监测系统、野外森林火险探测等。组成网络的传感器节点通常是由能量有限的电池进行供电,部署之后能量往往难以得到补充,节点的数据存储能力和数据处理能力均有限,这些特点使得无线传感器网络的的节点部署方案、数据收集方法的设计尤为重要,合理的节点部署策略和高效的数据收集方法能够最大程度地延长整个网络的寿命,实现经济效益最大化。
传统的无线传感器网络有一个或者多个固定位置的基站,普通的传感器节点使用多跳路由的方式把数据传输到基站。不论使用何种路由方式,始终存在“能量空洞”问题,即靠近基站的小范围内的无线传感器节点需要转发大量的由网络外围节点传输过来的数据,从而导致部分靠近基站的无线传感器节点能量消耗速率远大于全网平均能量消耗速率,这部分节点会过早地“死亡”而影响到整个网络的寿命。随着传感器网络的发展,有学者提出了使用“移动基站”来解决能量空洞的问题:普通的传感器节点不再需要使用多跳的路由方式进行数据接力传输,只需要有一定的数据缓存能力,周期性地等待移动基站出现在其通信范围之内时将数据发送给移动基站。
移动基站的路径规划和数据收集策略是研究的热门问题,有很多学者提出了相关的解决方案,大多数的方案考虑的侧重点都在减小全网能耗以及数据传输的路由策略上而没有考虑业务对时延的要求。由于移动基站的移动速度有限,往往移动基站移动一轮收集一次全网数据需要消耗很长的时间,对于时延敏感的业务而言这是不能容忍的。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足,为了使得移动基站在时延相对敏感的无线传感器网络中有较好的应用,提供了一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法,所述方法根据不同的业务需求对应的时延要求选择不同的移动基站停靠点,兼顾整个无线传感器网络的能耗,在满足时延要求的基础之上给出移动基站的停靠点,规划移动基站的移动路径,同时优化节点数据的传输方式,最大限度地减小了全网的能量消耗以延长网络寿命。
本发明的目的可以通过如下技术方案实现:
一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法,所述方法采用单个移动基站周期性地移动来收集检测区域的数据,移动基站以一定的顺序访问且仅访问部分特定的“停靠点”,具体包括以下步骤:
S1、计算时延限制:根据无线传感器网络的时延容忍情况和移动基站的移动速度计算获得移动基站的总路径长度限制Llimit;
S2、构建无线传感器网络对应的最小生成树:首先调用无线传感器网络的GPS定位模块获得所有无线传感器节点的地理位置坐标,根据无线传感器节点的坐标集合构建无线传感器网络拓扑结构,然后使用得到的无线传感器网络拓扑结构建立无向带全图G=(V,E),初始化移动基站停靠点集合S=φ,找出无向带全图G的最小生长树,即为无线传感器网络对应的最小生成树;
S3、找出移动基站的粗筛选停靠点:
S3.1、首先找出无线传感器网络对应的最小生成树的直径,即叶子节点到叶子节点之间的最长链路,并将直径的中点加入集合Snew,以直径的中点为分割点,将该最小生成树分割成新的子树,并从新的子树中找出无线传感器网络对应的新的最小生成树;
S3.2、移动基站按照设定的顺序访问集合Snew中的所有点形成回路,访问的顺序由旅行商问题算法确定,计算移动基站所走的总路径长度L,若L<Llimit则令Scandidate=Scandidate∪Snew,S=Snew,Snew=φ;
S3.3、重复步骤S3.1-步骤S3.2,直至L≥Llimit,其中,Scandidate为移动基站的停靠候选点集合,S为移动基站的当前停靠点集合;
S4、确定移动基站的最终停靠点:将集合Scandidate中的点排序,排序后按照顺序依次考察集合Scandidate中的点能否加入集合S,考察完所有的点后集合S中的点即为最终确定的移动基站的停靠点;
S5、构建网络传输路由:其他未被选作停靠点的普通无线传感器节点利用初始的无线传感器网络对应的最小生成树确定下一跳数据传输目标节点。
进一步地,步骤S2所述的无向带全图G=(V,E)中,顶点集V对应无线传感器网络中所有的无线传感器节点,边集合E对应无线传感器节点之间的地理位置距离度量值,对于任意i号和j号的无线传感器的实际距离d,构建权重w=d的边e={i,j}∈E。
进一步地,步骤S4中所述集合Scandidate中的点排序是指集合Scandidate中的点按照距离集合S中的点最近的跳数降序排列。
进一步地,步骤S4中所述考察集合Scandidate中的点能否加入集合S,是指若将该点加入集合S后按照旅行商问题算法求解,得到的移动基站所走的总路径长度L,若L<Llimit,则保留该点,否则不加入该点并终止考察。
进一步地,步骤S5中所述的普通无线传感器节点确定下一跳数据传输目标节点具体是指以集合S中的点作为源点,运行多源宽度优先搜索算法(BFS)确定下一跳数据传输目标节点。
本发明与现有技术相比,具有如下优点和有益效果:
1、本发明基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法在同构和异构的无线传感器网络中均有良好的应用,移动基站的具体类型和运动形式不受限制,只要是具有一定移动能力和数据收集能力的无线收发装置即可,典型的移动基站类型有运动小车、无人机、机器人等。
2、本发明能够动态地根据具体业务对时延的容忍程度来进行移动基站的路径规划,若业务对时延的要求较为苛刻,则最终选定的移动基站停靠点数量较少,数据能够被尽快地收集;若业务对时延的要求相对宽松,则最终选定的移动基站停靠点数量较多,在保证数据能够被按时、正确地收集的前提下,更多的移动基站停靠点意味着非停靠点即普通传感器节点路由的平均跳数较小,可以节约数据发送的能耗,延长网络寿命。
3、本发明给出了普通传感器节点的高效路由方式,将传统网络长距离多跳的“链式传输”方式进行了剖分,使得每个传感器节点都能在较少的跳数之内把数据传输到移动基站的停靠点,极大地减小了传感器节点数据传输的平均跳数,缓解了“能量空洞”问题,从而大幅度降低了网络的平均能耗,延长了网络寿命。
附图说明
图1为本发明实施例中根据实际的生产生活环境建模得到的无线传感器网络拓扑图。
图2为本发明实施例一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法的流程图。
图3(a)为本发明实施例中无线传感器网络对应的最小生成树示意图,图3(b)为本发明实施例中最小生成树的中点及剖分子树的示意图;图3(c)为本发明实施例中移动基站的粗筛选停靠点示意图,图3(d)为本发明实施例最终确定的移动基站的停靠点示意图,图3(e)为本发明实施例中移动基站的移动路径和无线传感器节点的路由示意图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
实施例:
本实施例提供了一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法,所述方法的流程图如图2所示,包括以下步骤:
S1、计算时延限制:根据无线传感器所监测数据的具体类型和要求确定无线传感器网络时延的容忍程度,根据无线传感器网络的时延容忍情况和移动基站的移动速度计算获得移动基站的总路径长度限制Llimit,本实施例的无线传感器监测风速并且每t秒统计一次过去一段时间内的平均风速,移动基站以均匀的速度移动,运动速度为v,得到移动基站的总路径长度限制Llimit=v×t;
S2、构建无线传感器网络对应的最小生成树:首先调用无线传感器网络的GPS定位模块获得所有无线传感器节点的地理位置坐标,根据无线传感器节点的坐标集合构建无线传感器网络拓扑结构,如图1是根据实际的生产生活环境建模得到的无线传感器网络拓扑图,图中黑色小圆圈代表实际的无线传感器节点,本实施例共20个节点,编号从1到20;然后使用得到的无线传感器网络拓扑结构建立无向带全图G=(V,E),顶点集V对应无线传感器网络中所有的无线传感器节点,边集合E对应无线传感器节点之间的地理位置距离度量值,对于任意i号和j号的无线传感器的实际距离d,构建权重w=d的边e={i,j}∈E,初始化移动基站停靠点集合S=φ,使用Kruskal或Prim算法找出无向带全图G的最小生长树,即为无线传感器网络对应的最小生成树,如图3(a)所示;
S3、找出移动基站的粗筛选停靠点:
S3.1、首先找出无线传感器网络对应的最小生成树的直径,树的直径是指树的最长简单路,即叶子节点到叶子节点之间的最长链路,树的直径不唯一,通过两次BFS可以找出最小生成树的直径:先任选一个起点运行BFS找到最长路的终点,再从终点进行BFS,则第二次BFS找到的最长路即为树的直径。树的直径即最长链路的长度记为Lpath,若Lpath为奇数,链路的中点对应的节点为第个节点,反之若Lpath为偶数时,第个节点和第个节点均可作为链路的中点,取链路的中点加入集合Snew,并以该中点为分割点将该最小生成树分割成新的子树,如图3(b)所示,本实施例中树的直径的节点编号依次为9-8-7-5-10-11-12-17-18-19-20,取链路的中点即11号节点加入集合Snew,并从新的子树中找出无线传感器网络对应的新的最小生成树;
S3.2、移动基站按照设定的顺序访问集合Snew中的所有点形成回路,访问的顺序由旅行商问题(TSP)算法确定,计算移动基站每圈所走的总路径长度L,若L<Llimit则令Scandidate=Scandidate∪Snew,S=Snew,Snew=φ;
S3.3、对于每一棵最新生成的最小生成树,重复步骤S3.1-步骤S3.2,直至L≥Llimit,其中,Scandidate为移动基站的停靠候选点集合,S为移动基站的当前停靠点集合,如图3(c)所示,此时S={3,7,13,19},Scandidate={5,11,17},为粗筛选得到的结果;
S4、确定移动基站的最终停靠点:将集合Scandidate中的点按照距离集合S中的点最近的跳数降序排列,排序之后Scandidate={17,11,5},按照顺序依次考察集合Scandidate中的所有点,若将17号点加入集合S后移动基站所走的总路径长度L<Llimit,保留该点,再考察11号点,将其加入集合S后移动基站所走的总路径长度L≥Llimit,则将11号点从集合S中移除,并终止考察,本实施例最终确定的移动基站的停靠点集合S={3,7,13,17,19},如图3(d)所示;
S5、构建网络传输路由:其他未被选作停靠点的普通无线传感器节点利用初始的无线传感器网络对应的最小生成树,以集合S中的点作为源点,运行多源宽度优先搜索算法(BFS)确定下一跳数据传输目标节点。如图3(e)所示,源节点集合S={3,7,13,17,19},现在以确定9号节点下一跳数据传输目标节点为例,通过多源BFS算法确定该节点到各个源节点的跳数依次为5、2、7、7、9,则该节点选择跳数最小的7号源节点作为数据传输的最终目标节点,而对应的下一跳目标是8号传感器节点。
以上所述,仅为本发明专利较佳的实施例,但本发明专利的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内,根据本发明专利的技术方案及其发明专利构思加以等同替换或改变,都属于本发明专利的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1、计算时延限制:根据无线传感器网络的时延容忍情况和移动基站的移动速度计算获得移动基站的总路径长度限制Llimit;
S2、构建无线传感器网络对应的最小生成树:首先调用无线传感器网络的GPS定位模块获得所有无线传感器节点的地理位置坐标,根据无线传感器节点的坐标集合构建无线传感器网络拓扑结构,然后使用得到的无线传感器网络拓扑结构建立无向带全图G=(V,E),初始化移动基站停靠点集合S=φ,找出无向带全图G的最小生长树,即为无线传感器网络对应的最小生成树;
S3、找出移动基站的粗筛选停靠点:
S3.1、首先找出无线传感器网络对应的最小生成树的直径,即叶子节点到叶子节点之间的最长链路,并将直径的中点加入集合Snew,以直径的中点为分割点,将该最小生成树分割成新的子树,并从新的子树中找出无线传感器网络对应的新的最小生成树;
S3.2、移动基站按照设定的顺序访问集合Snew中的所有点形成回路,访问的顺序由旅行商问题算法确定,计算移动基站所走的总路径长度L,若L<Llimit则令Scandidate=Scandidate∪Snew,S=Snew,Snew=φ;
S3.3、重复步骤S3.1-步骤S3.2,直至L≥Llimit,其中,Scandidate为移动基站的停靠候选点集合,S为移动基站的当前停靠点集合;
S4、确定移动基站的最终停靠点:将集合Scandidate中的点排序,排序后按照顺序依次考察集合Scandidate中的点能否加入集合S,考察完所有的点后集合S中的点即为最终确定的移动基站的停靠点;
S5、构建网络传输路由:其他未被选作停靠点的普通无线传感器节点利用初始的无线传感器网络对应的最小生成树确定下一跳数据传输目标节点。
2.根据权利要求1所述的一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法,其特征在于:步骤S2所述的无向带全图G=(V,E)中,顶点集V对应无线传感器网络中所有的无线传感器节点,边集合E对应无线传感器节点之间的地理位置距离度量值,对于任意i号和j号的无线传感器的实际距离d,构建权重w=d的边e={i,j}∈E。
3.根据权利要求1所述的一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法,其特征在于:步骤S4中所述集合Scandidate中的点排序是指集合Scandidate中的点按照距离集合S中的点最近的跳数降序排列。
4.根据权利要求1所述的一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法,其特征在于:步骤S4中所述考察集合Scandidate中的点能否加入集合S,是指若将该点加入集合S后按照旅行商问题算法求解,得到的移动基站所走的总路径长度L,若L<Llimit,则保留该点,否则不加入该点并终止考察。
5.根据权利要求1所述的一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法,其特征在于:步骤S5中所述的普通无线传感器节点确定下一跳数据传输目标节点具体是指以集合S中的点作为源点,运行多源宽度优先搜索算法确定下一跳数据传输目标节点。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110516385A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-29 | 长沙理工大学 | 一种数据传输网的建立方法、系统及相关装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102612080A (zh) * | 2012-03-09 | 2012-07-25 | 武汉理工大学 | 基于第二代小波零树编码的最小能耗自适应汇聚路由方法 |
CN103414786A (zh) * | 2013-08-28 | 2013-11-27 | 电子科技大学 | 一种基于最小生成树的数据聚合方法 |
CN106304110A (zh) * | 2016-08-09 | 2017-01-04 | 华侨大学 | 一种基于多移动基站的传感云数据收集方法 |
CN106993295A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-07-28 | 南京邮电大学 | 一种基于移动sink的无线传感网的数据收集方法 |
CN107483248A (zh) * | 2017-08-17 | 2017-12-15 | 广东工业大学 | 一种基于无线传感器网络的约束最小生成树拓扑控制算法 |
-
2017
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102612080A (zh) * | 2012-03-09 | 2012-07-25 | 武汉理工大学 | 基于第二代小波零树编码的最小能耗自适应汇聚路由方法 |
CN103414786A (zh) * | 2013-08-28 | 2013-11-27 | 电子科技大学 | 一种基于最小生成树的数据聚合方法 |
CN106304110A (zh) * | 2016-08-09 | 2017-01-04 | 华侨大学 | 一种基于多移动基站的传感云数据收集方法 |
CN106993295A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-07-28 | 南京邮电大学 | 一种基于移动sink的无线传感网的数据收集方法 |
CN107483248A (zh) * | 2017-08-17 | 2017-12-15 | 广东工业大学 | 一种基于无线传感器网络的约束最小生成树拓扑控制算法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
GUOLIANG XING: "Rendezvous Design Algorithms for Wireless SensorNetworks with a Mobile Base Station", 《PROCEEDINGS OF THE 9TH ACM INTERATIONAL SYMPOSIUM ON MOBILE AD HOC NETWORKING AND COMPUTING》 * |
KUMAR NITESH: "Minimum spanning tree–based delay-aware mobile sink traversal in wireless sensor networks", 《INT J COMMUN SYST》 * |
R.SUDARMANI: "Minimum Spanning Tree for Clustered Heterogeneous Sensor Networks with Mobile Sink", 《2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND COMPUTING RESEARCH (ICCIC) 》 * |
张明才: "基于最小生成树的非均匀分簇路由算法", 《计算机应用》 * |
汪林云: "无线传感器网络中带有移动汇点的能量高效的数据收集协议", 《传感技术学报》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110516385A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-29 | 长沙理工大学 | 一种数据传输网的建立方法、系统及相关装置 |
CN110516385B (zh) * | 2019-08-30 | 2023-04-25 | 长沙理工大学 | 一种数据传输网的建立方法、系统及相关装置 |
Also Published As
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