CN108400937A - 煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务的路由方法 - Google Patents

煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务的路由方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务的路由方法。该方法包括:簇头节点分别根据传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务对应的路径的WMSNs传输时延、传输丢包率和传输能耗采用线性加权法建立传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的总QoS评价函数;根据传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的优先级,基于总QoS评价函数的值最大的约束条件采用差分进化算法分别计算出传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务分别对应的最佳路径。本发明实现了针对3种多媒体业务的3条节点不相交路径,实现了煤矿井下3种多媒体业务的区分服务,保障了3种多媒体业务对传输时延、传输丢包率和传输能耗不同的服务质量需求。

Description

煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务的路由方法
技术领域
本发明涉及无线多媒体传感器网络技术领域,尤其涉及一种煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务的路由方法。
背景技术
煤矿安全生产对环境监测、无线语音通信和无线视频监视有迫切的需求。无线多媒体传感器网络(Wireless MultimediaSensor Networks,WMSNs)是在传统无线传感器网络基础上引入了音频、图像、视频等多媒体应用的新型传感器网络。WMSNs具有快捷方便的无线接入、灵活多变的拓扑结构和丰富的多媒体感知能力。为此,提出在煤矿井下构建WMSNs,以进一步提高煤矿井下环境监测、无线语音通信和无线视频监视的能力,保障煤矿井下的安全生产。
煤矿井下WMSNs集环境监测、无线语音通信和无线视频监视为一体。环境监测信息、音频信息和视频信息对WMSNs的实时性、可靠性和能耗等服务质量(Quality ofService,QoS)保障需求是不同的。WMSNs的路由协议是将多媒体数据在一定的约束条件下从源节点传送到目的节点的机制,在很大程度上影响着WMSNs中多媒体业务的性能和服务质量。因此,需要提出区分服务的路由协议以使煤矿井下WMSNs支持不同QoS保障的多媒体业务。
现有的WMSNs区分服务的路由协议一般采用单层网络结构。在单层网络结构WMSNs的路由中,节点需要承担采集多媒体业务、处理多媒体业务和转发多媒体业务等多种任务,节点需要具有较大的计算能力和能量。煤矿井下巷道一般是带状结构,单层网络结构WMSNs在带状结构巷道场景中传输多媒体业务需要多次的中继转发。因此,距离汇聚节点越近的节点就越需要处理和转发更多的多媒体业务,造成网络流量成锥形分布。考虑到煤矿井下WMSNs节点的计算能力和能量有限,锥形分布的网络流量必然会造成呈带状结构的煤矿井下WMSNs网络时延、丢包率和能耗偏高的现象,难以为多媒体业务提供QoS保障。
发明内容
本发明的实施例提供了一种煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务的路由方法,以客服现有技术的缺点。
为了实现上述目的,本发明采取了如下技术方案。
一种煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务的路由方法,包括:
在煤矿井下无线多媒体传感器网络中设置环境监测节点、语音节点、视频节点,所述环境监测节点通过传感器采集环境监测数据,形成传感数据业务并传输给簇头节点,所述语音节点采集语音数据,形成语音数据业务并传输给簇头节点,所述视频节点采集视频数据,形成视频数据业务并传输给簇头节点;
所述簇头节点分别通过不同的路径将所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务传输给汇聚节点,分别根据所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务对应的路径的WMSNs传输时延、传输丢包率和传输能耗采用线性加权法建立所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的总QoS评价函数;
根据所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的优先级,基于总QoS评价函数的值最大的约束条件采用差分进化算法分别计算出所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务分别对应的最佳路径。
进一步地,所述的在煤矿井下无线多媒体传感器网络中设置环境监测节点、语音节点、视频节点,包括:
构建煤矿井下无线多媒体传感器网络的体系结构,该体系结构包括地面监控中心、有线光纤骨干网和部署在煤矿井下的无线多媒体传感器网络,煤矿井下的无线多媒体传感器网络包含环境监测节点、语音节点、视频节点、簇头节点、转发节点和汇聚节点,所述簇头节点为环境监测节点、语音节点和视频节点提供无线接入服务,并通过转发节点以单跳或多跳中继的方式将汇集的多媒体信息传递至汇聚节点,所述汇聚节点通过有线光纤骨干网将汇集的多媒体信息传递至地面监控中心。
进一步地,所述的分别根据所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务对应的路径的WMSNs传输时延、传输丢包率和传输能耗采用线性加权法建立所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的总QoS评价函数,包括:
路径p的传输时延D(p)为:
D(p)=∑D(h) (1)
式中,D(h)为路径p中第h段单跳链路的时延;
路径p的传输丢包率PL(p)为:
PL(p)=1-ΠPR(h) (2)
式中,PR(h)为路径p中第h段单跳链路成功转发某种多媒体业务的概率;
路径p的传输能耗E(p)为:
E(p)=∑E(h) (3)
式中,E(h)为路径p中第h个节点的能耗;
对路径p的传输时延、传输丢包率和传输能耗的函数D(p)、PL(p)和E(p)进行归一化处理,得到3个量纲统一的子QoS评价函数,即:
式中,j=1、2和3分别对应着传输时延、传输丢包率和传输能耗,fj为煤矿井下WMSNs路由优化问题中的第j个函数,u(fj)为对fj进行归一化得到的第j个子QoS评价函数,λj,max和λj,min分别为fj可接受的上下限值,下限值为对函数fj单独进行最优计算时得到的最小值,上限值则为系统初始运行时函数fj能取到的最大值;
采用线性加权法对3个子QoS评价函数设定3个权重系数,得到多媒体业务i的总QoS评价函数,即:
式中,分别为多媒体业务i在传输时延、传输丢包率和传输能耗子QoS评价函数上的权重,并且满足Dmax、PLmax和Emax分别为多媒体业务i可接受的最大时延、最大丢包率和最大能耗,Dmin、PLmin和Emin分别为单独对子QoS评价函数进行最优计算时得到的最小时延、最小丢包率和最小能耗;
将式(10)所示的路径p的总QoS评价函数fi(p)作为多媒体业务i的适应度函数。
进一步地,对传感数据业务,传输时延的权重取最大值;对语音业务,传输丢包率的权重取最大值;对视频业务,传输能耗的权重取最大值。
进一步地,所述的根据所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的优先级,基于适应度函数的值最大的约束条件采用差分进化算法分别计算出所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务分别对应的最佳路径,包括:
对所述无线多媒体传感器网络中的处理层和转发层进行网络初始化,计算出簇头节点向汇聚节点发送多媒体业务时所需要的最小跳数,记为hop值;
将从簇头节点到汇聚节点的任一路径看成某个个体x,将多条从簇头节点到汇聚节点的路径看成由多个个体{x1,x2,……,xNP}构成的一个路径种群X,对所述路径种群X进行初始化处理,簇头节点w0首先在邻居节点中随机选取1个小于或等于自己hop值的转发节点w1,并向转发节点w1发送1个路径探测包,当转发节点w1接收到路径探测包时,转发节点w1对路径探测包进行转发,转发节点w1任意选取1个不包括w0的等于或小于自己hop值的邻居节点w2转发路径探测包,即从转发节点w1开始转发节点wn向发节点wn+1转发路径探测包的规则为:
当路径探测包转发至汇聚节点时,汇聚节点将路径探测包经过的转发节点集合作为1条初始路径,并通过路径探测包中记录的链路信息,获得初始路径中各个相邻节点之间的单跳链路信息;
所述汇聚节点通过接收簇头节点w0发送的NP个路径探测包,获得簇头节点w0到汇聚节点的NP条初始路径,构成一个种群规模为NP的路径种群X;
所述汇聚节点根据所述式(10)计算出所述路径种群X中的每条路径的适应度函数的值,将适应度函数的值最大的路径作为多媒体业务i的最优路径。
进一步地,所述的方法还包括:
3种多媒体业务的业务优先级从高到低的顺序是:传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务,在汇聚节点按业务优先级最先获得传感数据业务的最优路径后,更新传感数据业务所占用转发节点的路由表,其他业务的优化过程将不再使用传感数据业务已占用的转发节点;汇聚节点随后按业务优先级获得语音数据业务的最优路径,更新语音数据业务所占用转发节点的路由表,其他业务的优化过程将不再使用传感数据业务、语音数据业务已占用的转发节点;汇聚节点最后按业务优先级获得视频数据业务的最优路径,更新视频数据业务所占用转发节点的路由表。
进一步地,所述的对所述无线多媒体传感器网络中的处理层和转发层进行网络初始化,计算出簇头节点向汇聚节点发送多媒体业务时所需要的最小跳数,记为hop值,包括:
(1)网络初始化时,所有簇头节点、转发节点和汇聚节点采用载波侦听多路访问机制广播带有各自标识的“ID”包,簇头节点、转发节点和汇聚节点通过接收“ID”包获得各自的邻居节点集;
(2)汇聚节点为目的节点,将汇聚节点的hop值设为最小值0;
(3)汇聚节点首先向邻居节点广播一次hop值为1的“hop”包,所有能接收到该“hop”包的邻居节点将自己的hop值更新为1,并且不再接收新的“hop”包;
(4)在等待一段时间后,所有hop值为1的节点采用载波侦听多路访问机制向邻居节点广播一次hop值为2的“hop”包,所有能接收到该“hop”包的邻居节点,将自己的hop值更新2,并且不再接收新的“hop”包;
(5)同样,在等待一段时间后,所有将自己的hop值更新为正整数α的节点采用载波侦听多路访问机制向邻居节点广播一次hop值为α+1的“hop”包,所有能接收到该“hop”包的邻居节点,将自己的hop值更新为α+1,并且不再接收新的“hop”包;
(6)重复步骤(5),直到所有的节点包括簇头节点都建立了自己的hop值。
进一步地,所述的方法还包括:
采用变异操作对路径种群X中两个随机个体的链路进行随机组合,构成从簇头节点到汇聚节点的新路径,所述变异操作包括:汇聚节点在路径种群中随机选取2条路径,一条路径作为基准个体x1,另一条路径作为差分个体x2,搜索x1和x2是否有共同的交叉节点,如果没有共同的交叉节点,则重新随机选取两条路径作为新的基准个体x1和差分个体x2;如果有共同的交叉节点,则计算基准个体x1和差分个体x2交叉节点的数目,记为s;在转发层中,从簇头节点到汇聚节点方向将基准个体x1和差分个体x2分别分割为s+1段链路,将x1的第段链路用x2的第段链路替换,得到变异个体x3为:
式中,代表z向上取整数,F为介于0和1之间的缩放因子;
将所述变异个体x3作为所述路径种群X中的新路径个体。
进一步地,所述的方法还包括:
对所述变异个体x3执行交叉操作,所述交叉操作包括:将变异个体x3与差分个体x2进行二项式杂交,得到试验个体x4
式中,x2,k、x3,k和x4,k中的k分别表示差分个体x2、变异个体x3和试验个体x4的第k段链路;randk(0,1)为介于0和1之间的随机数;Cr为介于0和1之间的交叉概率常数,公式(13)的具体交叉操作为对变异个体x3的第k段链路以概率Cr进行选取,如果变异个体x3的第k段链路被选中,则用差分个体x2的第k段链路替换变异个体x3的第k段链路,否则保留变异个体x3的第k段链路,最终得到试验个体x4
对上述试验个体x4和基准个体x1执行选择操作,所述选择操作包括:根据上述式(10)对试验个体x4和基准个体x1的适应度函数值进行比较,采用贪婪机制选择适应度函数值大的个体保存在下一代种群中,即:
式中,x5为保存在下一代路径种群X中的新路径个体。
进一步地,所述的方法还包括:
通过迭代的方式重复上述变异操作、交叉操作和选择操作,设定最大迭代次数为m次,通过m次迭代路径种群,汇聚节点计算出路径种群中适应度函数值最大的个体,获得多媒体业务i的最优路径。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出,本发明实施例通过归纳了煤矿井下WMSNs传输时延、传输丢包率和传输能耗3个函数,采用线性加权法构建了多媒体业务的总QoS评价函数,实现了针对3种传感数据业务的3条节点不相交路径,实现了煤矿井下3种多媒体业务的区分服务,保障了3种多媒体业务对传输时延、传输丢包率和传输能耗不同的服务质量需求,提高了网络的QoS性能。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种煤矿井下WMSNs体系结构示意图;
图2为本发明实施例提供的一种煤矿井下WMSNs路由的网络结构示意图;
图3为本发明实施例提供的一种网络初始化的示意图;
图4为本发明实施例提供的一种路径探测包的转发规则示意图;
图5为本发明实施例提供的一种汇聚节点采用DE路由优化算法获得多媒体业务i最优路径的流程图;
图6为本发明实施例提供的一种多媒体业务的节点不相交的路径示意图;
图7a,图7b,图7c分别为本发明实施例提供的一种采用所提路由优化算法每次迭代时传感数据业务、语音业务和视频业务最优路径的QoS评价函数值与迭代次数的关系示意图;
图8a、图8b和图8c分别为本发明实施例提供的一种采用所提出路由优化算法传感数据业务、语音业务和视频业务的最优路径在传输时延、传输丢包率和传输能耗方面的性能示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解,下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明,且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
为解决上述现有技术的问题,本发明实施例在煤矿井下WMSNs单层网络结构的基础上另行建立了转发层结构,专门用于无线多媒体业务的传输,并将整个煤矿井下WMSNs网络结构划分为传感层、处理层和转发层,分别负责多媒体业务的采集、处理和转发,以均衡节点的任务量,提高网络的QoS性能。此外,针对传感数据业务、语音业务和视频业务在传输时延、传输丢包率和传输能耗3方面不同的QoS需求,提出在WMSNs转发层采用3条节点不相交的路径分别转发3种多媒体业务。分别建立了传感数据业务、语音业务和视频业务的总服务质量评价函数,并先后利用改进差分进化(Differential Evolution,DE)算法优化3种多媒体业务的总服务质量评价函数,分别获得3种多媒体业务的3条节点不相交的路径,实现了煤矿井下3种多媒体业务的区分服务,提高了网络的QoS性能。
本发明实施例提供的一种煤矿井下WMSNs体系结构如图1所示。系统主要由地面监控中心、有线光纤骨干网和部署在煤矿井下的WMSNs等3层体系结构组成。煤矿井下WMSNs包含环境监测节点、语音节点、视频节点、簇头节点、转发节点和汇聚节点。簇头节点汇集环境监测节点、语音节点和视频节点感知的多媒体信息,并通过转发节点以多跳中继的方式将汇集的多媒体信息传递至汇聚节点。汇聚节点通过有线光纤骨干网将汇集的多媒体信息传递至地面监控中心。通过这种方式,地面监控中心可以实时监测煤矿井下重要的环境参数,与井下作业人员实时语音通信,并对井下作业情况进行视频监控。
煤矿井下WMSNs内的环境监测节点周期性监测井下一氧化碳、甲烷、温度、湿度、气压、风速、粉尘浓度和烟雾浓度等8种类型的重要环境参数。环境监测节点对采集的8种环境参数进行整理和封装,形成传感数据业务,然后,通过簇头节点、转发节点、汇聚节点和有线光纤骨干网WMSNs将传感数据业务上传到地面监控中心。环境监测节点采集的环境参数直接关系到煤矿安全,为了确保地面监控中心能够快速掌握煤矿井下的环境参数,传感数据业务对传输的实时性要求较高。传感数据业务的优先级为高级,QoS保障需求以低时延为主。
煤矿井下WMSNs内的语音节点为井下作业人员随身携带的矿用防爆型手机。语音节点与地面监控中心之间的语音调度通信产生的数据为语音业务。为保证井下作业人员与地面监控中心通话声音的可辨识性,无线语音数据需要有较低的丢包率。语音业务的优先级为中级,QoS保障需求以低丢包率为主。
煤矿井下WMSNs内的视频节点为布置在煤矿井下的矿用防爆型摄像机。视频节点向地面监控中心无线传输的视频数据为视频业务。视频业务主要是帮助地面监控中心直观地了解煤矿井下作业情况,并不直接涉及到煤矿井下作业环境安全参数。视频业务的优先级为低级,QoS保障需求以低能耗为主。
在图1中,簇头节点汇集传感数据业务、语音业务和视频业务。不同类型的业务需按照不同的QoS保障需求发送到汇聚节点。表1从多媒体业务的优先级、实时性需求、可靠性需求和节省能耗需求等方面对3种多媒体业务的QoS保障需求进行了归纳。
表1煤矿井下多媒体业务的QoS保障需求
图2为包括转发层在内的煤矿井下WMSNs网络的整体结构示意图,并自下而上将整个网络划分为传感层、处理层和转发层。传感层由各子簇的环境监测节点、语音节点和视频节点构成,负责采集传感数据业务、语音业务和视频业务。各子簇采用载波侦听多路访问机制将采集的多媒体业务发送至处理层各自的子簇簇头节点,如图2中的传感层指向处理层的箭头所示。处理层由负责管理各子簇多媒体节点的簇头节点构成,负责接收和处理传感层采集的3种多媒体业务,并向转发层发送3种多媒体业务,如图2中处理层指向转发层的箭头所示。为了避免多个簇头节点同时发送多媒体业务造成转发层的信道冲突,处理层各簇头节点向转发层发送多媒体业务时采用分时发送策略,每个簇头节点只在所分配的固定时隙内发送各自的多媒体业务。转发层由转发节点和汇聚节点构成,负责转发各簇头节点向汇聚节点发送的3种多媒体业务。为了避免转发节点同时转发3种多媒体业务造成信道冲突,转发层将选择3条节点不相交的路径分别同时转发传感数据业务、语音业务和视频业务,如图2中转发层内指向汇聚节点的箭头所示。
传感层的环境监测节点、语音节点和视频节点向处理层的簇头节点发送多媒体业务一般只需要一跳即一次无线传输,而处理层的簇头节点向转发层的汇聚节点发送多媒体业务则需要多跳即多次的中继发送,所以WMSNs路由的性能主要由转发层决定。在煤矿井下WMSNs转发层,传输时延、传输丢包率和传输能耗的性能会因为转发路径的不同有着很大的差别。如对于簇头节点距离汇聚节点较远的情况,可以通过增加转发次数来减小中继节点间的无线通信距离,从而降低了单跳节点间因长距离无线传输所带来的高能耗,但是增加转发次数又会造成整个路径传输时延和传输丢包率的增加。因此,簇头节点到汇聚节点的路由需要在传输时延、传输丢包率和传输能耗3方面进行综合优化。
假设发送3种多媒体业务的某簇头节点为vs,接收3种多媒体业务的汇聚节点为vd,转发层内所有转发节点的集合为{v1,v2,…,vN}。那么煤矿井下WMSNs转发层的拓扑可以抽象成一个二维有向图G=(V,E)。V={vs,vd,v1,v2,…,vN},表示转发层内所有节点的集合,E={e12,e13,…,exy}表示转发层内任意两个相邻节点之间单跳链路的集合。对于3种多媒体业务中的任何一种多媒体业务i,都可以用路径p={vs,va,…vn,vd}表示一条从簇头节点vs到汇聚节点vd的路径,其中i=1、2和3分别表示传感数据业务、语音业务和视频业务,集合{va,…vn}表示路径p经过的转发节点。对于3种多媒体业务中的任何一种多媒体业务i,路径p的性能都可以用3个函数D(p)、PL(p)和E(p)分别描述传输时延、传输丢包率和传输能耗。但是3种多媒体业务对3个函数D(p)、PL(p)和E(p)赋予的权重不同。
关于传输时延:在图2的转发层中,WMSNs的传输时延定义为从簇头节点发送某种多媒体业务经过转发节点的转发到达汇聚节点所需的时间。路径p的传输时延等于路径p中所有转发链路的时延之和,有:
D(p)=∑D(h) (1)
式中,D(h)为路径p中第h段单跳链路的时延。
关于传输丢包率:在图2的转发层中,路径p将某种多媒体业务从簇头节点成功发送至汇聚节点的概率等于路径p中所有转发链路成功转发某种多媒体业务概率的乘积。那么路径p的传输丢包率PL(p)可以表示为:
PL(p)=1-ΠPR(h) (2)
式中,PR(h)为路径p中第h段单跳链路成功转发某种多媒体业务的概率。
关于传输能耗:在图2的转发层中,WMSNs的传输能耗定义为簇头节点、汇聚节点以及路径p中所有转发节点的能耗的总和,即
E(p)=∑E(h) (3)
式中,E(h)为路径p中第h个节点的能耗。
路径p中单个节点的能耗又可由发送业务的能耗、处理业务的能耗和接收业务的能耗3部分组成。煤矿井下无线通信的损耗近似与传输距离的2-4次方成正比。根据发送端和接收端之间的距离,节点间的路径损耗可近似选择自由空间路径损耗模型或者多径路径损耗模型。
发送端将b比特多媒体业务发送至距离d m处所消耗的能量ET可以表示为
式中,Eelec为无线电发送元件的射频能耗系数,εfs和εmp为功率放大器的能耗系数,三者均为发送电路的固有参数;d0为决定煤矿井下信道模型的阈值距离。无论是采用自由空间路径损耗模型还是采用多径路径损耗模型,节点间的路径损耗在阈值距离d0m处应具有相同的值,所以距离门限d0也可由功率放大器的能耗系数εfs和εmp表示为:
接收端接收b比特多媒体业务的能耗为
ER=Eelecb (6)
式中,Eelec为无线电接收元件的射频能耗系数,这里假设无线电发送元件的能耗系数和无线电接收元件的能耗系数相同。
煤矿井下节点处理b比特多媒体业务的能耗为
EP=EPROb (7)
式中,EPRO为处理能耗系数。
那么,路径p中单个节点的能耗E(h)可以表达为发送端能耗、接收端能耗和处理能耗的总和,即
E(h)=ET+ER+EP (8)
关于路径QoS评价函数:在煤矿井下WMSNs中,传输时延、传输丢包率和传输能耗3方面都影响着多媒体业务i的QoS保障。WMSNs路由需要对传输时延、传输丢包率和传输能耗3个函数D(p)、PL(p)和E(p)进行综合优化,是一个多目标优化问题。为解决传输时延、传输丢包率和传输能耗3个函数量纲不统一的问题,对传输时延、传输丢包率和传输能耗的函数D(p)、PL(p)和E(p)进行归一化处理,得到3个量纲统一的子QoS评价函数,即
式中,j=1、2和3分别对应着传输时延、传输丢包率和传输能耗,fj为煤矿井下WMSNs路由优化问题中的第j个函数,u(fj)为对fj进行归一化得到的第j个子QoS评价函数,λj,max和λj,min分别为fj可接受的上下限值,下限值为对函数fj单独进行最优计算时得到的最小值,上限值则为系统初始运行时函数fj能取到的最大值。
为保障多媒体业务i在传输时延、传输丢包率和传输能耗3方面的综合QoS保障需求,采用线性加权法对3个子QoS评价函数设定3个权重系数,得到多媒体业务i的总QoS评价函数,即:
式中,分别为多媒体业务i在传输时延、传输丢包率和传输能耗子QoS评价函数上的权重,权重越大表示相应的QoS评价函数对多媒体业务i的QoS保障越重要,并且满足Dmax、PLmax和Emax分别为多媒体业务i可接受的最大时延、最大丢包率和最大能耗,Dmin、PLmin和Emin分别为单独对子QoS评价函数进行最优计算时得到的最小时延、最小丢包率和最小能耗。
这里需要说明的是,3种多媒体业务有3个总QoS评价函数,3个总QoS评价函数在传输时延、传输丢包率和传输能耗3方面的权重取舍不同。对传感数据业务,传输时延的权重取最大值;对语音业务,传输丢包率的权重取最大值;对视频业务,传输能耗的权重取最大值。
煤矿井下WMSNs网络转发层路由算法就是要为传感数据业务、语音业务和视频业务在图2的转发层中分别寻找从簇头节点到汇聚节点的最优路由路径。在图2的转发层中,对于3种多媒体业务中的任何一种多媒体业务i,从某个簇头节点到汇聚节点的路径p={vs,va,…vn,vd}是由M个节点之间的链路连接组成的,其中,M个节点分别为簇头节点vs、汇聚节点vd以及从va至vn的各转发节点。
为了在图2的转发层中寻找到多媒体业务i的最优路径,可将路径p={vs,va,…vn,vd}看成一个由M个节点组成的个体x,然后利用公式(10)对个体x进行求解,得到路径p的总QoS评价函数fi(p)的值。这样就可以将多媒体业务i的路径优化问题转化为利用公式(10)求解最优个体,使得路径p的总QoS评价函数fi(p)的值最大的问题。
为了减少图2的转发层中转发节点的计算量和能耗,汇聚节点可采用集中式优化算法对多媒体业务i的路径进行最优个体求解。差分进化(Differential EvolutionAlgorithm,DE)算法是一种基于群体差异的集中式全局优化算法,通过种群内个体间的合作与竞争来实现最优个体的求解,非常适合煤矿井下转发节点计算能力和能量有限的WMSNs。
为了保障煤矿井下WMSNs传感数据业务、语音业务和视频业务在图2的转发层中寻找到各自的最优路径,根据表1煤矿井下3种多媒体业务的优先级,汇聚节点通过改进差分进化算法先后对3种多媒体业务的路径进行优化。
图3为本发明实施例提供的一种网络初始化的示意图,处理过程包括:对传感数据业务、语音业务和视频业务进行路径优化前,需要对图2中的处理层和转发层进行网络初始化。网络初始化就是计算簇头节点向汇聚节点发送多媒体业务时所需要的最小跳数,记为hop值。网络初始化是由汇聚节点开始发起的,其具体步骤如下:
(1)网络初始化时,所有簇头节点、转发节点和汇聚节点采用载波侦听多路访问机制广播带有各自标识的“ID”包,簇头节点、转发节点和汇聚节点通过接收“ID”包,获得各自的邻居节点集即通过一跳就可到达的节点集;
(2)因为汇聚节点为目的节点,所以将汇聚节点的hop值设为最小值0;
(3)汇聚节点首先向邻居节点广播一次hop值为1的“hop”包,所有能接收到该“hop”包的邻居节点将自己的hop值更新为1,并且不再接收新的“hop”包;
(4)在等待一段时间后,所有hop值为1的节点采用载波侦听多路访问机制向邻居节点广播一次hop值为2的“hop”包,所有能接收到该“hop”包的邻居节点,将自己的hop值更新2,并且不再接收新的“hop”包;
(5)同样,在等待一段时间后,所有将自己的hop值更新为正整数α的节点采用载波侦听多路访问机制向邻居节点广播一次hop值为α+1的“hop”包,所有能接收到该“hop”包的邻居节点,将自己的hop值更新为α+1,并且不再接收新的“hop”包;
(6)重复步骤(5),直到所有的节点包括簇头节点都建立了自己的hop值。
通过以上6个步骤,可以建立起图3簇头节点、转发节点和汇聚节点的hop值形成结果,如图3所示。这里需要注意的是,部分hop值为α的节点与部分hop值为α+1的节点,由于彼此间的距离较远可能无法通过一跳到达即他们彼此并不是相邻节点。例如图3中hop值为1的最右端转发节点与hop值为2的最左端的转发节点,由于彼此间的距离较远就可能无法通过一跳到达,因此,他们相互间就不是相邻节点。
DE路径优化算法包括:先进行种群初始化。如上所述,在图2的转发层中,从簇头节点到汇聚节点的任一路径可看成某个个体x。那么多条从簇头节点到汇聚节点的路径就可以看成由多个个体{x1,x2,……,xNP}构成的一个路径种群X。对传感数据业务、语音业务和视频业务进行路径优化都是通过汇聚节点优化初始路径种群X实现的,所以需要对WMSNs的转发层进行路径种群初始化。
在路径种群初始化时,为了获得从某个簇头节点k0到汇聚节点的1条初始路径,簇头节点w0首先在邻居节点中随机选取1个小于或等于自己hop值的转发节点w1,并向转发节点w1发送1个路径探测包。
当转发节点w1接收到路径探测包时,转发节点w1对路径探测包进行转发。转发节点w1任意选取1个不包括w0的等于或小于自己hop值的邻居节点w2转发路径探测包,即从转发节点w1开始转发节点wn向发节点wn+1转发路径探测包的规则为:
式中,第1个公式表示下一跳转发节点的hop值要小于或等于当前转发节点的hop值,以保证路径探测包是向汇聚节点方向传输;第2个公式表示对于同一个路径探测包,每个转发节点最多只能转发一次,避免出现路径探测包折返即走“回头路”的情况发生。
当路径探测包转发至汇聚节点时,汇聚节点将路径探测包经过的转发节点集合作为1条初始路径,并通过路径探测包中记录的链路信息,获得初始路径中各个相邻节点之间的单跳链路信息。本发明实施例提供的一种路径探测包的转发规则如图4所示。
汇聚节点通过接收簇头节点w0发送的NP个路径探测包,就可以获得簇头节点w0到汇聚节点的NP条初始路径,构成一个种群规模为NP的路径种群X。路径种群规模NP越大,汇聚节点优化初始路径种群X获得的最优路径的QoS保障就越好,但相应地也增加了路径种群初始化的计算量。
为了增加种群中个体的多样性,采用变异操作和交叉操作对路径种群中两个随机个体的链路进行随机组合,构成新的从簇头节点到汇聚节点的路径,从而增加一个新的路径个体。
在变异操作中,汇聚节点在路径种群中随机选取2条路径,一条路径作为基准个体x1,另一条路径作为差分个体x2。搜索x1和x2是否有共同的交叉节点,如果没有共同的交叉节点,则重新随机选取两条路径作为新的基准个体x1和差分个体x2。如果有共同的交叉节点,则计算基准个体x1和差分个体x2交叉节点的数目,记为s。在图2的转发层中,从簇头节点到汇聚节点方向将基准个体x1和差分个体x2分别分割为s+1段链路。将x1的第段链路用x2的第段链路替换,得到变异个体x3为:
式中,代表z向上取整数,F为介于0和1之间的缩放因子。F的取值越大,基准个体x1越靠近汇聚节点的链路越容易发生变异操作。在DE路径优化算法中“加法”操作表示用一段链路替换另一段链路。
在交叉操作中,将变异个体x3与差分个体x2进行二项式杂交,得到试验个体x4
式中,x2,k、x3,k和x4,k中的k分别表示差分个体x2、变异个体x3和试验个体x4的第k段链路;randk(0,1)为介于0和1之间的随机数;Cr为介于0和1之间的交叉概率常数。Cr的取值越大,差分个体x2对试验个体x4的贡献就越大,发生交叉的可能就也越大。公式(13)的具体交叉操作为对变异个体x3的第k段链路以概率Cr进行选取,如果变异个体x3的第k段链路被选中,则用差分个体x2的第k段链路替换变异个体x3的第k段链路,否则保留变异个体x3的第k段链路,最终得到试验个体x4
通过上面的交叉操作,使得试验个体x4的每一段链路是由差分个体x2和变异个体x3的每一段链路以随机的方式组合而成。同时变异操作还确保试验个体x4的第段链路由差分个体x2组成,避免试验个体x4只由基准个体x1组成,造成种群的无效操作。
选择操作:为了选择较优的个体保存在下一代种群中,在基准个体x1和试验个体x4之间进行选择操作。汇聚节点将式(10)路径p的总QoS评价函数fi(p)作为多媒体业务i的适应度函数,对试验个体x4和基准个体x1的适应度函数值进行比较,采用贪婪机制选择适应度函数值大的个体保存在下一代种群中,即:
式中,x5为保存在下一代路径种群中的子代路径个体。
为了使种群不断进化,逐步聚焦到最优个体的位置,通过迭代的方式重复变异操作、交叉操作和选择操作。设定最大迭代次数为m次,通过m次迭代路径种群,汇聚节点就可计算出路径种群中适应度函数值最大的个体,从而获得多媒体业务i的最优路径。图5为汇聚节点采用DE路由优化算法获得多媒体业务i最优路径的流程图。在汇聚节点按业务优先级获得多媒体业务i最优路径后,更新多媒体业务i所占用转发节点的路由表,其他业务的优化过程将不再使用已占用的转发节点称为节点标记法,即采用节点标记法可分别获得传感数据业务、语音业务和视频业务的3条节点不相交路径。
3种多媒体业务的业务优先级从高到低的顺序是:传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务,在汇聚节点按业务优先级最先获得传感数据业务的最优路径后,更新传感数据业务所占用转发节点的路由表,其他业务的优化过程将不再使用传感数据业务已占用的转发节点;汇聚节点随后按业务优先级获得语音数据业务的最优路径,更新语音数据业务所占用转发节点的路由表,其他业务的优化过程将不再使用传感数据业务、语音数据业务已占用的转发节点;汇聚节点最后按业务优先级获得视频数据业务的最优路径,更新视频数据业务所占用转发节点的路由表。
实施例二
实验及分析
仿真模型
为了检验所提出的煤矿井下WMSNs区分服务路由协议的性能,假设在1000m×5m的带状结构巷道中,图2所示的转发层随机均匀部署48个转发节点,发送3种多媒体业务的某个簇头节点位于(20,2)处,接收3种多媒体业务的汇聚节点位于(980,3)处。传感数据业务、语音业务和视频业务在式(10)传输时延、传输丢包率和传输能耗归一化子QoS评价函数上的权重分别如表2所示。
表2不同种类业务的QoS评价权重
为了比较3条节点不相交路径对传感数据业务、语音业务和视频业务在传输时延方面的QoS保障区别,假设两个节点之间的单跳时延D随机均匀分布在6ms~8ms之间。同时为了能更清楚地看到算法丢包率的性能,假设两个节点之间的单跳丢包率PL具有较大值,随机均匀分布在1%~6%之间。最后,为了比较算法在能耗方向的QoS保障区别,假设射频能耗系数Eelec为50nJ·bit-1,电路放大器能耗系数εfs和εmp分别为10pJ·bit-1·m-2和0.0013pJ·bit-1·m-4,处理能耗系数EPRO为5nJ·bit-1,两个节点之间的最大通信距离d为150m,煤矿井下信道模型的阈值距离d0由公式(5)距离门限与功率放大器能耗系数的关系计算为87.7m。仿真中还假设,路径种群规模NP为30,最大迭代次数m为25。表3列出了区分服务路由协议的各仿真参数。
表3区分服务路由协议的仿真参数
4.2实验结果分析
根据3种多媒体业务的优先级,按照传感数据业务最先、语音业务次之和视频业务最后的顺序,图6为采用所提出的煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务路由协议为3种多媒体业务先后计算出的3条路径示意图。在图6中,实心符号、空心圆圈和空心方块分别表示转发节点、簇头节点和汇聚节点;十字加号、三角形和五角星形分别表示转发传感数据业务、语音业务和视频业务的转发节点,实心圆圈表示未转发任何多媒体业务的转发节点。从图6可以看出,为传感数据业务、语音业务和视频业务分别选定的经过十字加号、三角形和五星星形的3条路径各节点不相交,并分别经过7个、9个和11个转发节点到达汇聚节点。
图7为采用本发明所提路由优化算法每次迭代时传感数据业务、语音业务和视频业务最优路径的QoS评价函数值与迭代次数的关系。从图7可以看出,无论是对总QoS评价函数还是对各子QoS评价函数,所提路由优化算法在转发层的全局搜索最优路径均具有较快的收敛速度。这是由于在种群初始化时,采用所提出的式(11)转发规则,路径探测包尽可能均匀地经历了各个转发节点,保证了初始路径包含了各个转发节点之间的单跳链路信息。此外,所提路由优化算法通过变异操作、交叉操作和选择操作有效地迭代和选择出了最优路径。从图7a、图7b和图7c还可以看出,传感数据业务、语音业务和视频业务最优路径的子QoS评价函数分别在传输时延、传输丢包率和传输能耗上相应最大。这是由于在式(10)路径总QoS评价函数中,如表2所示,分别对传感数据业务、语音业务和视频业务的权重设置为最大值。
表4给出了采用所提出路由优化算法计算传感数据业务、语音业务和视频业务最优路径的总QoS评价函数值和3个子QoS评价函数值。从表4可以看到,传感数据业务、语音业务和视频业务最优路径的总QoS评价函数值依次减小。这是因为根据3种多媒体业务的优先级,所提出路由优化算法首先为传感数据业务选择满足QoS保障要求的路径。这时所有转发节点都在选择范围之内,所以传感数据业务最优路径的总QoS评价函数值可以达到最大。基于同样的原因,语音业务和视频业务将先后分别选择剩余的转发节点,造成了语音业务最优路径的总QoS评价函数值略低于传感数据业务,视频业务最优路径的总QoS评价函数值最小。
表4最优路径的QoS评价函数值
图8a、图8b和图8c分别给出了采用所提出路由优化算法传感数据业务、语音业务和视频业务的最优路径在传输时延、传输丢包率和传输能耗方面的性能。从图8a可以看到,传感数据业务、语音业务和视频业务最优路径的传输时延分别约为54.7ms、67.5ms和84.3ms。由于传感数据具有最高优先级并在路径优化时给予传输时延最高的权重,实现了传感数据业务在传输时延方面的性能优于语音业务和视频业务。
通常转发次数越少传输时延和传输丢包率越低,有一定的正相关关系,但转发节点间距离较长时会比转发节点间距离较短时丢包率高。语音业务选取最优路径时给予传输丢包率的权重最高,使得语音业务的转发次数不会太多,因而,语音业务的传输时延也不会太大。因此,虽然语音业务和视频业务在选取最优路径时给予传输时延的权重都不高,但语音业务在传输时延方面的性能要优于视频业务。
从图8b可以看到,传感数据业务、语音业务和视频业务最优路径的传输丢包率分别约为24.5%、19.3%和28.8%。由于语音业务在路径优化时给予传输丢包率最高的权重,实现了语音业务在传输丢包率方面的性能优于传感数据业务和视频业务。虽然传感数据业务和视频业务在路径优化时给予传输丢包率的权重都不高,但是由于传输时延和传输丢包率的正相关关系作用较大,所以传感数据业务在传输丢包率方面的性能要好于视频业务。
从图8c可以看到,传感数据业务、语音业务和视频业务最优路径的传输能耗分别约为2.37μJ/bit、2.33μJ/bit和0.836μJ/bit。由于视频业务在路径优化时给予传输能耗最高的权重,实现了视频业务在传输能耗方面的性能优于传感数据业务和语音业务。传感数据业务和语音业务在传输能耗方面的性能几乎一致,虽然传感数据业务的优先级高于语音业务,但是语音业务在路径优化时给予传输能耗的权重高于传感数据业务,使得语音业务最优路径的传输能耗略微低于传感数据业务最优路径的传输能耗。
综合图8a、图8b和图8c,具有最高优先级的传感数据业务在传输时延方面性能最优,在传输丢包率方面也具有较优的性能,但在传输能耗方面性能较差。具有次高优先级的语音业务在传输丢包率方面性能最优,在传输时延方面也具有较优的性能,但在传输能耗方面性能较差。优先级最低的视频业务在传输能耗方面性能最优,但在传输时延和传输丢包率方面性能都较差。
由图6和图8可知,所提出的煤矿井下WMSNs区分服务路由协议根据多媒体业务的优先级以及多媒体业务的QoS保障需求,通过DE路由优化算法选择3条节点不相交的路径,实现煤矿井下WMSNs多媒体业务的区分服务,保障传感数据业务的低时延,语音业务的低丢包率和视频业务的低能耗等需求。
综上所述,本发明实施例通过归纳了煤矿井下WMSNs传输时延、传输丢包率和传输能耗3个函数。通过对3个函数进行归一化处理得到3个量纲统一的子QoS评价函数,并采用线性加权法构建了多媒体业务的总QoS评价函数。采用所提出的网络初始化方法、路径探测包转发规则、DE路由优化算法,无论是对总QoS评价函数还是对各子QoS评价函数,在转发层全局搜索最优路径均具有较快的收敛速度,获得3条节点不相交的路径。
仿真结果表明,采用本发明实施例所提出的煤矿井下区分服务路由方法实现了传感数据业务在传输时延方面性能最优,语音业务在传输丢包率方面性能最优,视频业务在传输能耗方面性能最优,同时兼顾了不同业务在其他方面的性能。
采用本发明实施例所提出的煤矿井下区分服务路由方法获得了3条节点不相交路径,实现了煤矿井下3种多媒体业务的区分服务,保障了3种多媒体业务对传输时延、传输丢包率和传输能耗不同的服务质量需求,提高了网络的QoS性能。
本领域普通技术人员可以理解:附图只是一个实施例的示意图,附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述可知,本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置或系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明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揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务的路由方法,其特征在于,包括:
在煤矿井下无线多媒体传感器网络中设置环境监测节点、语音节点、视频节点,所述环境监测节点通过传感器采集环境监测数据,形成传感数据业务并传输给簇头节点,所述语音节点采集语音数据,形成语音数据业务并传输给簇头节点,所述视频节点采集视频数据,形成视频数据业务并传输给簇头节点;
所述簇头节点分别通过不同的路径将所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务传输给汇聚节点,分别根据所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务对应的路径的WMSNs传输时延、传输丢包率和传输能耗采用线性加权法建立所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的总QoS评价函数;
根据所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的优先级,基于总QoS评价函数的值最大的约束条件采用差分进化算法分别计算出所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务分别对应的最佳路径。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的在煤矿井下无线多媒体传感器网络中设置环境监测节点、语音节点、视频节点,包括:
构建煤矿井下无线多媒体传感器网络的体系结构,该体系结构包括地面监控中心、有线光纤骨干网和部署在煤矿井下的无线多媒体传感器网络,煤矿井下的无线多媒体传感器网络包含环境监测节点、语音节点、视频节点、簇头节点、转发节点和汇聚节点,所述簇头节点为环境监测节点、语音节点和视频节点提供无线接入服务,并通过转发节点以单跳或多跳中继的方式将汇集的多媒体信息传递至汇聚节点,所述汇聚节点通过有线光纤骨干网将汇集的多媒体信息传递至地面监控中心。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的分别根据所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务对应的路径的WMSNs传输时延、传输丢包率和传输能耗采用线性加权法建立所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的总QoS评价函数,包括:
路径p的传输时延D(p)为:
D(p)=∑D(h) (1)
式中,D(h)为路径p中第h段单跳链路的时延;
路径p的传输丢包率PL(p)为:
PL(p)=1-ΠPR(h) (2)
式中,PR(h)为路径p中第h段单跳链路成功转发某种多媒体业务的概率;
路径p的传输能耗E(p)为:
E(p)=∑E(h) (3)
式中,E(h)为路径p中第h个节点的能耗;
对路径p的传输时延、传输丢包率和传输能耗的函数D(p)、PL(p)和E(p)进行归一化处理,得到3个量纲统一的子QoS评价函数,即:
式中,j=1、2和3分别对应着传输时延、传输丢包率和传输能耗,fj为煤矿井下WMSNs路由优化问题中的第j个函数,u(fj)为对fj进行归一化得到的第j个子QoS评价函数,λj,max和λj,min分别为fj可接受的上下限值,下限值为对函数fj单独进行最优计算时得到的最小值,上限值则为系统初始运行时函数fj能取到的最大值;
采用线性加权法对3个子QoS评价函数设定3个权重系数,得到多媒体业务i的总QoS评价函数,即:
式中,分别为多媒体业务i在传输时延、传输丢包率和传输能耗子QoS评价函数上的权重,并且满足Dmax、PLmax和Emax分别为多媒体业务i可接受的最大时延、最大丢包率和最大能耗,Dmin、PLmin和Emin分别为单独对子QoS评价函数进行最优计算时得到的最小时延、最小丢包率和最小能耗;
将式(10)所示的路径p的总QoS评价函数fi(p)作为多媒体业务i的适应度函数。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对传感数据业务,传输时延的权重取最大值;对语音业务,传输丢包率的权重取最大值;对视频业务,传输能耗的权重取最大值。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述的根据所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务的优先级,基于适应度函数的值最大的约束条件采用差分进化算法分别计算出所述传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务分别对应的最佳路径,包括:
对所述无线多媒体传感器网络中的处理层和转发层进行网络初始化,计算出簇头节点向汇聚节点发送多媒体业务时所需要的最小跳数,记为hop值;
将从簇头节点到汇聚节点的任一路径看成某个个体x,将多条从簇头节点到汇聚节点的路径看成由多个个体{x1,x2,……,xNP}构成的一个路径种群X,对所述路径种群X进行初始化处理,簇头节点w0首先在邻居节点中随机选取1个小于或等于自己hop值的转发节点w1,并向转发节点w1发送1个路径探测包,当转发节点w1接收到路径探测包时,转发节点w1对路径探测包进行转发,转发节点w1任意选取1个不包括w0的等于或小于自己hop值的邻居节点w2转发路径探测包,即从转发节点w1开始转发节点wn向发节点wn+1转发路径探测包的规则为:
当路径探测包转发至汇聚节点时,汇聚节点将路径探测包经过的转发节点集合作为1条初始路径,并通过路径探测包中记录的链路信息,获得初始路径中各个相邻节点之间的单跳链路信息;
所述汇聚节点通过接收簇头节点w0发送的NP个路径探测包,获得簇头节点w0到汇聚节点的NP条初始路径,构成一个种群规模为NP的路径种群X;
所述汇聚节点根据所述式(10)计算出所述路径种群X中的每条路径的适应度函数的值,将适应度函数的值最大的路径作为多媒体业务i的最优路径。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述的方法还包括:
3种多媒体业务的业务优先级从高到低的顺序是:传感数据业务、语音数据业务、视频数据业务,在汇聚节点按业务优先级最先获得传感数据业务的最优路径后,更新传感数据业务所占用转发节点的路由表,其他业务的优化过程将不再使用传感数据业务已占用的转发节点;汇聚节点随后按业务优先级获得语音数据业务的最优路径,更新语音数据业务所占用转发节点的路由表,其他业务的优化过程将不再使用传感数据业务、语音数据业务已占用的转发节点;汇聚节点最后按业务优先级获得视频数据业务的最优路径,更新视频数据业务所占用转发节点的路由表。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述的对所述无线多媒体传感器网络中的处理层和转发层进行网络初始化,计算出簇头节点向汇聚节点发送多媒体业务时所需要的最小跳数,记为hop值,包括:
(1)网络初始化时,所有簇头节点、转发节点和汇聚节点采用载波侦听多路访问机制广播带有各自标识的“ID”包,簇头节点、转发节点和汇聚节点通过接收“ID”包获得各自的邻居节点集;
(2)汇聚节点为目的节点,将汇聚节点的hop值设为最小值0;
(3)汇聚节点首先向邻居节点广播一次hop值为1的“hop”包,所有能接收到该“hop”包的邻居节点将自己的hop值更新为1,并且不再接收新的“hop”包;
(4)在等待一段时间后,所有hop值为1的节点采用载波侦听多路访问机制向邻居节点广播一次hop值为2的“hop”包,所有能接收到该“hop”包的邻居节点,将自己的hop值更新2,并且不再接收新的“hop”包;
(5)同样,在等待一段时间后,所有将自己的hop值更新为正整数α的节点采用载波侦听多路访问机制向邻居节点广播一次hop值为α+1的“hop”包,所有能接收到该“hop”包的邻居节点,将自己的hop值更新为α+1,并且不再接收新的“hop”包;
(6)重复步骤(5),直到所有的节点包括簇头节点都建立了自己的hop值。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述的方法还包括:
采用变异操作对路径种群X中两个随机个体的链路进行随机组合,构成从簇头节点到汇聚节点的新路径,所述变异操作包括:汇聚节点在路径种群中随机选取2条路径,一条路径作为基准个体x1,另一条路径作为差分个体x2,搜索x1和x2是否有共同的交叉节点,如果没有共同的交叉节点,则重新随机选取两条路径作为新的基准个体x1和差分个体x2;如果有共同的交叉节点,则计算基准个体x1和差分个体x2交叉节点的数目,记为s;在转发层中,从簇头节点到汇聚节点方向将基准个体x1和差分个体x2分别分割为s+1段链路,将x1的第段链路用x2的第段链路替换,得到变异个体x3为:
式中,代表z向上取整数,F为介于0和1之间的缩放因子;
将所述变异个体x3作为所述路径种群X中的新路径个体。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述的方法还包括:
对所述变异个体x3执行交叉操作,所述交叉操作包括:将变异个体x3与差分个体x2进行二项式杂交,得到试验个体x4
式中,x2,k、x3,k和x4,k中的k分别表示差分个体x2、变异个体x3和试验个体x4的第k段链路;randk(0,1)为介于0和1之间的随机数;Cr为介于0和1之间的交叉概率常数,公式(13)的具体交叉操作为对变异个体x3的第k段链路以概率Cr进行选取,如果变异个体x3的第k段链路被选中,则用差分个体x2的第k段链路替换变异个体x3的第k段链路,否则保留变异个体x3的第k段链路,最终得到试验个体x4
对上述试验个体x4和基准个体x1执行选择操作,所述选择操作包括:根据上述式(10)对试验个体x4和基准个体x1的适应度函数值进行比较,采用贪婪机制选择适应度函数值大的个体保存在下一代种群中,即:
式中,x5为保存在下一代路径种群X中的新路径个体。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述的方法还包括:
通过迭代的方式重复上述变异操作、交叉操作和选择操作,设定最大迭代次数为m次,通过m次迭代路径种群,汇聚节点计算出路径种群中适应度函数值最大的个体,获得多媒体业务i的最优路径。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108965138A (zh) * 2018-09-14 2018-12-07 常熟理工学院 一种新一代多媒体传感网的实现方法
CN109089323A (zh) * 2018-08-23 2018-12-25 西安邮电大学 一种低开销的工业无线传感器选择方法
CN109362048A (zh) * 2018-08-15 2019-02-19 杭州电子科技大学 基于无线传感器网络的地下管廊检测方法
CN111065146A (zh) * 2019-12-19 2020-04-24 西安邮电大学 一种基于链路质量的自组网路由确定方法
CN115696254A (zh) * 2022-09-27 2023-02-03 广州念旧数码科技有限公司 一种无线传感器网络的大数据传输方法
CN116256972A (zh) * 2022-11-29 2023-06-13 哈尔滨理工大学 一种六足机器人人机指令组合优选方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101489188A (zh) * 2009-02-25 2009-07-22 南京邮电大学 多媒体传感器网络接入技术中网关发现方法
CN102025620A (zh) * 2010-12-07 2011-04-20 南京邮电大学 基于业务区分的认知网络QoS保障方法
US20160373342A1 (en) * 2015-06-16 2016-12-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for multipath media delivery
US20170093687A1 (en) * 2015-09-30 2017-03-30 The Mitre Corporation Method and apparatus for shortening multi-hop routes in a wireless ad hoc network

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101489188A (zh) * 2009-02-25 2009-07-22 南京邮电大学 多媒体传感器网络接入技术中网关发现方法
CN102025620A (zh) * 2010-12-07 2011-04-20 南京邮电大学 基于业务区分的认知网络QoS保障方法
US20160373342A1 (en) * 2015-06-16 2016-12-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for multipath media delivery
US20170093687A1 (en) * 2015-09-30 2017-03-30 The Mitre Corporation Method and apparatus for shortening multi-hop routes in a wireless ad hoc network

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孙仁科 等: "WMSNs节点不相交多路径QoS路由算法", 《中国矿业大学学报》 *
尤凯明 等: "煤矿井下无线多媒体传感器网络区分服务的QoS-MAC协议", 《煤炭学报》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109362048A (zh) * 2018-08-15 2019-02-19 杭州电子科技大学 基于无线传感器网络的地下管廊检测方法
CN109362048B (zh) * 2018-08-15 2021-05-25 杭州电子科技大学 基于无线传感器网络的地下管廊检测方法
CN109089323A (zh) * 2018-08-23 2018-12-25 西安邮电大学 一种低开销的工业无线传感器选择方法
CN109089323B (zh) * 2018-08-23 2021-07-09 西安邮电大学 一种低开销的工业无线传感器选择方法
CN108965138A (zh) * 2018-09-14 2018-12-07 常熟理工学院 一种新一代多媒体传感网的实现方法
CN108965138B (zh) * 2018-09-14 2020-08-25 常熟理工学院 一种新一代多媒体传感网的实现方法
CN111065146A (zh) * 2019-12-19 2020-04-24 西安邮电大学 一种基于链路质量的自组网路由确定方法
CN115696254A (zh) * 2022-09-27 2023-02-03 广州念旧数码科技有限公司 一种无线传感器网络的大数据传输方法
CN116256972A (zh) * 2022-11-29 2023-06-13 哈尔滨理工大学 一种六足机器人人机指令组合优选方法
CN116256972B (zh) * 2022-11-29 2024-01-23 哈尔滨理工大学 一种六足机器人人机指令组合优选方法

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