CN111343691A - 面向网内计算的无线传感器网络中继节点部署方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种面向网内计算的无线传感器执行器网络中继节点部署方法。本发明针对已有中继节点部署方法仅考虑传统网络性能约束，无法构建支持网内计算模式的网络拓扑的问题，提出基于分治思想的中继节点部署方法。该方法具体包括两个步骤：执行器节点覆盖和网络连通性构建。执行器节点覆盖步骤中，通过为每个执行器节点部署用于覆盖该节点的中继节点，将整体问题拆分为若干实时性、可靠性约束连通性子问题；在网络连通性构建步骤中，针对每个子问题基于最短路径算法和带权重集合覆盖算法，在实时性、可靠性约束下构建网络连通性。最终，该方法可用较低部署成本成功构建支持网内计算模式，且满足实时性、可靠性要求的无线传感器执行器网络。

Description

面向网内计算的无线传感器网络中继节点部署方法

技术领域

本发明涉及无线传感器执行器网络技术领域，具体涉及一种面向网内计算的无线传感器执行器网络中继节点部署方法。

背景技术

无线传感器/执行器网络具有便于安装、部署快捷等优点，被广泛应用于工业领域。无线传感器/执行器网络由传感器节点、执行器节点及汇聚节点组成，这些节点借助单/多跳路径通信。传感器节点和执行器节点具有通信范围小、能量受限、计算能力弱等特点。在许多应用中，传感器节点和执行器节点位置已知且固定，因此仅凭已有节点无法构建起全局网络连通性。为此，国内外学者主张通过部署额外中继节点为整个网络搭建连通的拓扑结构，以此降低传感节点能耗、提高网络可扩展性。

另一方面，为满足工业无线传感器网络对实时性、可靠性越来越苛刻的要求，网内计算这一新型通信计算模式被提出，并吸引了众多关注。在该模式中，传感器节点直接向执行器节点发送环境感知信息，且任何在传输路径上的节点都可参与信息处理计算，并最终由路径上某一节点根据计算结果生成控制信号并将该信号发至相应执行器节点。该模式将计算任务分散在网络各个节点上，从而避免了集中计算模式(如边缘计算等)的许多缺点，因此成为近期研究热点。

已有网内计算相关研究的一个重要假设前提为：底层网络拓扑结构能够满足网内计算要求。然而，中继节点部署作为构建底层网络拓扑的重要手段，其相关研究仅停留在一些考虑传统约束(如覆盖度、连通性、负载均衡、时延等)的部署问题，尚未有相关工作从中继节点部署的角度出发，研究如何构建满足网内计算要求的网络拓扑结构。另外，无线传感器/执行器网络多应用于工业自动化领域，须确保数据通信的可靠性、实时性。鉴于上述需求，目前亟需一种面向网内计算模式构建实时可靠无线传感器/执行器网络的中继节点部署方法。

发明内容

针对现有中继节点部署算法仅考虑传统网络性能约束(如时延等)，缺乏一种构建支持网内计算模式且满足实时性、可靠性的无线传感器执行器网络，本发明的目的是提供一种面向网内计算的无线传感器执行器网络中继节点部署方法。面向网内计算的无线传感器执行器网络中继节点部署方法，包括以下步骤，(1)、执行器节点覆盖；

执行器节点覆盖包括以下阶段，(1.1)、输入n个传感器节点位置信息S＝{s₁,s₂,…,s_n}、k个执行器节点位置信息A＝{a₁,a₂,…,a_k}、m个候选部署位置信息 C＝{c₁,c₂,…,c_m}，传感器节点通信半径r_s、执行器节点通信半径r_a、中继节点通信半径r_r、跳数约束δ，其中，中继节点只能部署在候选部署位置，跳数约束用来控制端到端时延和可靠性；

(1.2)、令r(u)表示节点u的通信半径，||u-v||表示两个节点u和v之间的欧式距离，如任意两个节点u和v的距离满足||u-v||≤min(r(u),r(v))，则u和v相互覆盖对方，互为邻居，在构建完全通信图时认为每个候选部署位置具有通信半径 r_r，在所有邻居节点之间生成一条边，最终构建完全通信图G；

(1.3)、在完全通信图G中，对所有执行器节点，

执行以下指令：

(1.3.1)、统计与a相关联的所有传感器节点，并记这些传感器节点集合为 S_a，

(1.3.2)、从C中找出其所有邻居，并记这些邻居为N_a，

(1.3.3)、从N_a中找出满足下式的所有候选部署位置

其中

表示图G中节点a与s间的一条最短路径、h(·)表示某条路径的跳数，并记这些候选部署位置为

为

中每个候选部署位置c，

计算一个权值ω(c)，计算方法如下

(1.3.4)、最终，选取

中具有最小权值的候选部署位置放置中继节点，覆盖执行器节点a，并记这个用来覆盖执行器节点a的中继节点为y_a；

(1.4)、记执行完步骤(1.3)所部署的中继节点集合为Y，执行器覆盖步骤最终返回该步骤内部署中继节点集合Y和所构建完全通信图G；

(2)网络连通性构建：

依次为每个执行器节点和与其相关联的传感器节点在跳数约束下构建连通性，具体包括如下步骤：

(2.1)、对于每个执行器节点，记为a，

令集合

并执行以下步骤：

(2.1.1)、令集合I＝S_a，与执行器节点a相关联的所有传感器节点，这些节点的时延约束更新为δ-1，即

其中Δ(·)表示某节点到y_a的跳数约束；

(2.1.2)、为C中每个候选部署位置确定权重，方法如下：如该位置已放置中继节点，则该位置权值为0；否则，该位置权值为1；

(2.1.3)、删除I中所有与y_a相邻的节点；

(2.1.4)、对于C中每个候选部署位置，记为c，c∈C，从I中搜寻c可以有效覆盖的所有节点F(c)，其中有效覆盖的定义为：对于候选部署位置c以及节点u，如c和u互为邻居且满足下列条件

则称候选部署位置c有效覆盖节点u，即u∈F(c)；

(2.1.5)、至此，问题已降解为C中选取一些候选部署位置有效覆盖I中所有节点，即集合覆盖问题，从C中选取一组具有最小权值的候选部署位置覆盖I 中所有节点；

(2.1.6)、令

为采用已有带权重集合覆盖算法所求解，即所选取候选部署位置，并令

按下列方法更新

中所有节点时延约束

并令

重复步骤(2.1.2)～(2.1.6)，直到

即S_a中所有传感器节点都被连接至y_a；

(2.2)、对所有执行器节点执行步骤(2.1)后，将中继节点部署在集合

所记录的候选部署位置上，最终在跳数约束下构建起所有执行器节点到与其相关联的传感器节点的通路，以此支持网内计算。

该方法在求解过程中根据已有文献将可靠性及实时性用跳数表示，其具体包括两个步骤：执行器节点覆盖和网络连通性构建。执行器节点覆盖步骤中，通过为每个执行器节点部署用于覆盖该节点的中继节点，将整体问题拆分为若干跳数约束连通性子问题；在网络连通性构建步骤中，针对每个子问题基于最短路径算法和带权重集合覆盖算法，在跳数约束下构建网络连通性。

本发明提出的一种面向网内计算的无线传感器执行器网络中继节点部署方法，是在充分考虑网内计算模式，以及工业应用对部署成本、实时性可靠性等方面需求下提出的，该方法能够利用较低的中继节点部署成本，成功构建支持网内计算模式的实时可靠无线传感器/执行器网络。具体表现为：

(1)、本发明提出的中继节点部署算法，能够在每个执行器节点与其相关联的传感器节点间构建满足跳数约束的连通性，以此构建支持网内计算模式的底层拓扑结构，该模式能够有效均衡负载、降低时延、提高可靠性。

(2)、采用带权重的方式有效区分已部署和未部署中继节点的位置，并利用带权重最小集合覆盖算法充分利用已部署中继节点降低总体部署成本。

(3)、基于最短路径算法将时延约束下的连通性问题转化为若干覆盖子问题，使算法在构建连通性时兼顾跳数约束，有效地降解问题复杂度、降低算法时间复杂度。

附图说明

图1为传统边缘计算模式的示意图。

图2为本发明网内计算模式的示意图。

图3为执行器节点覆盖示意图(包括图3(a)至3(f))。

图4为网络连通性构建示意图(包括图4(a)至3(d))。

图中各标记对应的名称：

1、汇聚节点，2、中继节点，3、执行器节点，4、传感器节点。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。

网内计算模式与传统边缘计算模式的对比，如图1和图2所示，其中虚线箭头为环境感知信息流向、实线箭头为控制信号流向。在网内计算模式中，与某执行器节点相关联的传感器节点不再将环境感知信息发往汇聚节点(即边缘节点) 进行集中处理、产生控制信号，而是将环境感知信息直接发送至该执行器节点，由路径上某些节点处理这些信息生成控制信号并将该信号发送至执行器节点。由此可见，在搭建网络底层拓扑时，必须构建所有执行器节点与其相关联的传感器节点间满足跳数约束的连通性。

本发明包括执行器覆盖与网络连通性构建两个步骤。

步骤(1)执行器覆盖过程如图3所示，其中圆形、实心六边形、虚心六边形、三角形分别表示执行器节点、已部署中继节点的候选部署位置、未部署中继节点的候选部署位置、传感器节点，本例中执行器节点a与传感器节点s₁、s₂及s₃相关联，即S_a＝{s₁,s₂,s₃}。注意，本例中只给出对一个执行器节点的覆盖过程，对于存在多个执行器节点的网络可对每个执行器节点循环执行该过程即可。

具体包括以下步骤：

(1.1)输入n个传感器节点位置信息S＝{s₁,s₂,…,s_n}、k个执行器节点位置信息A＝{a₁,a₂,…,a_k}、m个候选部署位置信息C＝{c₁,c₂,…,c_m}，传感器节点通信半径r_s、执行器节点通信半径r_a、中继节点通信半径r_r、跳数约束δ，其中，中继节点只能部署在候选部署位置，跳数约束用来控制端到端时延和可靠性。

根据输入执行器节点、传感器节点、候选部署位置、各节点通信半径以及跳数约束(假设为5跳，即δ＝5)信息，给任意两个相邻节点生成一条边，形成完全通信图如图3(a)所示。

(1.2)令r(u)表示节点u的通信半径，||u-v||表示两个节点u和v之间的欧式距离，如任意两个节点u和v的距离满足||u-v||≤min(r(u),r(v))，则u和v相互覆盖对方，互为邻居，在构建完全通信图时认为每个候选部署位置具有通信半径r_r，在所有邻居节点之间生成一条边，最终构建完全通信图G。

(1.3)在完全通信图G中，对所有执行器节点，

执行以下指令：

(1.3.1)、统计与a相关联的所有传感器节点，并记这些传感器节点集合为 S_a，

(1.3.2)、从C中找出其所有邻居，并记这些邻居为N_a，在本例中N_a＝{c₁,c₂,c₃}。

(1.3.3)、从N_a中找出所有满足如下的式(1)的候选部署位置，

其中

表示图G中节点a与s间的一条最短路径、h(·)表示某条路径的跳数，并记这些候选部署位置为

为

中每个候选部署位置c，

计算一个权值ω(c)，计算方法如下

从图3(c)中可以看出，c₁到s₁、s₂、s₃的最短距离分别是5、5、6，因此c1不满足式(1)，从图3(d)～(e)中可以看出c₂和c₃满足式(1)，因此本例中

(1.3.4)、从

中挑选具有最小权重的位置部署中继节点覆盖执行器节点a，并记这个用来覆盖执行器节点a的中继节点为y_a。

其中权重计算方法如式(2)所示。从图3(d)～(e)中可以看出c₂和c₃的权重分别为10和8，因此，最终选择c₃部署中继节点覆盖执行器节点a。

(1.4)、记执行完步骤(1.3)所部署的中继节点集合为Y，执行器覆盖步骤最终返回该步骤内部署中继节点集合Y和所构建完全通信图G。

步骤(2)网络连通性过程如图3所示，本例中执行器节点a与传感器节点 s₁、s₂及s₃相关联，即S_a＝{s₁,s₂,s₃}，其中c₂是执行器覆盖步骤中用来放置覆盖a 中继节点的位置，跳数约束为δ＝5。注意，本例中只给出一个执行器节点与其相关联传感器节点的连通性构建过程，对于存在多个执行器节点的网络可对每个执行器节点循环执行该过程即可。具体包括以下步骤：

(2.1)、对于每个执行器节点，记为a，

令集合

并执行以下步骤：

(2.1.1)、令集合I＝S_a，与执行器节点a相关联的所有传感器节点，这些节点的时延约束更新为δ-1，即

其中Δ(·)表示某节点到y_a的跳数约束；

Δ(s₁)＝4、Δ(s₂)＝4及Δ(s₃)＝4。

(2.1.2)、为C中每个候选部署位置确定权重，方法如下：如该位置已放置中继节点，则该位置权值为0；否则，该位置权值为1；

从图3(a)中可以看出除了c₂和c₄外，其它部署位置都没有放置中继节点，因此c₂和c₄的权重为0，其它部署位置的权重都为1。

(2.1.3)、删除I中所有与y_a相邻的节点；

从I中删除c₂的邻居节点，本例中没有要删除的节点。

(2.1.4)、对于C中每个候选部署位置，记为c，c∈C，从I中搜寻c可以有效覆盖的所有节点F(c)，其中有效覆盖的定义为：对于候选部署位置c以及节点u，如c和u互为邻居且满足下列条件

则称候选部署位置c有效覆盖节点u，即u∈F(c)；

根据式(4)为每个候选部署位置搜寻其可以有效覆盖的I中节点，如图4 (a)所示，只有c₄、c₉、c₁₀、c₁₁可以有效覆盖I中节点，其中c₄有效覆盖s₁、 c₉有效覆盖s₁、s₂，c₁₀有效覆盖s₂、s₃，c₁₁有效覆盖s₃。

(2.1.5)、至此，问题已降解为C中选取一些候选部署位置有效覆盖I中所有节点，即集合覆盖问题，从C中选取一组具有最小权值的候选部署位置覆盖I 中所有节点。

从c₄、c₉、c₁₀、c₁₁中选取c₄和c₁₀来有效覆盖I＝{s₁,s₂,s₃}，即

所有，本次迭代在c₄和c₁₀部署中继节点，如图4(b)所示。

(2.1.6)、令

为采用已有带权重集合覆盖算法所求解，即所选取候选部署位置，并令

按下列方法更新

中所有节点时延约束

并令

重复步骤(2.1.2)～(2.1.6)，直到

即S_a中所有传感器节点都被连接至y_a；

并根据式(5)更新I中所有节点跳数约束，可得Δ(c₄)＝3、Δ(c₁₀)＝3。

由于I＝{c₄,c₁₀}不为空集，因此算法继续迭代。从I中删除c₂的邻居节点，本例中没有要删除的节点。

(2.1.7)根据式(4)为每个候选部署位置搜寻其可以有效覆盖的I中节点，如图4(b)所示，只有c₁、c₅、c₆可以有效覆盖I中节点，其中c₁有效覆盖c₄、 c₅有效覆盖c₄、c₁₀，c₆有效覆盖c₁₀。

(2.1.8)从c₁、c₅、c₆中选取c₅来有效覆盖I＝{c₄,c₁₀}，即

本次迭代在c₅部署中继节点，如图4(c)所示。令

并根据式(5)更新I中所有节点跳数约束，可得Δ(c₅)＝2。

(2.1.9)由于I＝{c₅}不为空集，因此算法继续迭代。c₅为c₂的邻居，所以从 I中删除c₂的邻居节点后，I为空集，意味着所有与执行器节点a相关联的传感器节点都已在跳数约束下构建起与a的连通性，如图4(d)所示。

(2.2)、对所有执行器节点执行步骤(2.1)后，将中继节点部署在集合

所记录的候选部署位置上，最终在跳数约束下构建起所有执行器节点到与其相关联的传感器节点的通路，以此支持网内计算。

Claims (1)

1.面向网内计算的无线传感器执行器网络中继节点部署方法，其特征在于，包括以下步骤，(1)、执行器节点覆盖；

执行器节点覆盖包括以下阶段，(1.1)、输入n个传感器节点位置信息S＝{s₁,s₂,…,s_n}、k个执行器节点位置信息A＝{a₁,a₂,…,a_k}、m个候选部署位置信息C＝{c₁,c₂,…,c_m}，传感器节点通信半径r_s、执行器节点通信半径r_a、中继节点通信半径r_r、跳数约束δ，其中，中继节点只能部署在候选部署位置，跳数约束用来控制端到端时延和可靠性；

(1.2)、令r(u)表示节点u的通信半径，||u-v||表示两个节点u和v之间的欧式距离，如任意两个节点u和v的距离满足||u-v||≤min(r(u),r(v))，则u和v相互覆盖对方，互为邻居，在构建完全通信图时认为每个候选部署位置具有通信半径r_r，在所有邻居节点之间生成一条边，最终构建完全通信图G；

(1.3)、在完全通信图G中，对所有执行器节点，

执行以下指令：

(1.3.1)、统计与a相关联的所有传感器节点，并记这些传感器节点集合为S_a，

(1.3.2)、从C中找出其所有邻居，并记这些邻居为N_a，

(1.3.3)、从N_a中找出满足下式的所有候选部署位置

其中

表示图G中节点a与s间的一条最短路径、h(·)表示某条路径的跳数，并记这些候选部署位置为

为

中每个候选部署位置c，

计算一个权值ω(c)，计算方法如下

(1.3.4)、最终，选取

中具有最小权值的候选部署位置放置中继节点，覆盖执行器节点a，并记这个用来覆盖执行器节点a的中继节点为y_a；

(1.4)、记执行完步骤(1.3)所部署的中继节点集合为Y，执行器覆盖步骤最终返回该步骤内部署中继节点集合Y和所构建完全通信图G；

(2)网络连通性构建：

依次为每个执行器节点和与其相关联的传感器节点在跳数约束下构建连通性，具体包括如下步骤：

(2.1)、对于每个执行器节点，记为a，

令集合

并执行以下步骤：

(2.1.1)、令集合I＝S_a，与执行器节点a相关联的所有传感器节点，这些节点的时延约束更新为δ-1，即

其中Δ(·)表示某节点到y_a的跳数约束；

(2.1.2)、为C中每个候选部署位置确定权重，方法如下：如该位置已放置中继节点，则该位置权值为0；否则，该位置权值为1；

(2.1.3)、删除I中所有与y_a相邻的节点；

(2.1.4)、对于C中每个候选部署位置，记为c，c∈C，从I中搜寻c可以有效覆盖的所有节点F(c)，其中有效覆盖的定义为：对于候选部署位置c以及节点u，如c和u互为邻居且满足下列条件

则称候选部署位置c有效覆盖节点u，即u∈F(c)；

(2.1.5)、至此，问题已降解为C中选取一些候选部署位置有效覆盖I中所有节点，即集合覆盖问题，从C中选取一组具有最小权值的候选部署位置覆盖I中所有节点；

(2.1.6)、令

为采用已有带权重集合覆盖算法所求解，即所选取候选部署位置，并令

按下列方法更新

中所有节点时延约束

并令

重复步骤(2.1.2)～(2.1.6)，直到

即S_a中所有传感器节点都被连接至y_a；

(2.2)、对所有执行器节点执行步骤(2.1)后，将中继节点部署在集合

所记录的候选部署位置上，最终在跳数约束下构建起所有执行器节点到与其相关联的传感器节点的通路，以此支持网内计算。

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