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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中地理能量感知路由的改進

—— Improved method of GEAR protocol in WSN
作者:顧康寧 張興敢 南京大學 電子科學與工程系 時間:2008-11-06 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

摘要:網(wǎng)絡(luò)的首要設(shè)計目標是能量的高效利用,所以設(shè)計其路由協(xié)議需要重點考慮能耗問題。針對WSN的GEAR路由協(xié)議,提出一種能耗上的改進方案并進行仿真,仿真結(jié)果顯示,該方案能明顯降低能耗。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/89284.htm

關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò); 路由; 地理能量感知路由; 節(jié)能路由


引言

  網(wǎng)絡(luò)是由部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的大量廉價的微型傳感器節(jié)點,通過無線通信的方式形成的一個多跳自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),其目的是協(xié)作地感知、采集和處理覆蓋區(qū)域內(nèi)的事件信息,并發(fā)送給觀察者。由于節(jié)點能量有限且補充困難,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的首要設(shè)計目標是能量[6]的高效利用。本文在原有GEAR[1]路由協(xié)議基礎(chǔ)上提出改進方法,從而在路由協(xié)議[4]上節(jié)省無線傳感器節(jié)點有限的能量,并提高整個網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

GEAR協(xié)議介紹和改進

  GEAR[5](Geographical and Energy Aware Routing)路由協(xié)議是根據(jù)事件區(qū)域的地理位置信息,建立匯聚節(jié)點到事件區(qū)域的優(yōu)化路徑,避免了泛洪查詢消息,從而減少了建立路由的開銷。但是傳統(tǒng)的GEAR路由機制由于缺乏足夠的拓撲信息,路由過程中會遇到路由空洞[2]的現(xiàn)象。

  本文提出了考慮兩跳節(jié)點信息的路由機制,大大減少了路由空洞出現(xiàn)的概率,降低了每次成功查詢的平均能耗;根據(jù)無線發(fā)射功率和通信半徑的關(guān)系,由通信距離確定發(fā)射功率[3],并在路由選擇時考慮發(fā)射功率,提出了更加節(jié)省能量的GPEAR路由機制。

GEAHAR路由機制

  過多的路由空洞會消耗很多不必要的能量,降低整個網(wǎng)絡(luò)的通信效率。為了減少或避免路由空洞,節(jié)點需要知道更多的拓撲信息,這就是GEAHAR(Geographical energy aware and hole avoid routing)機制提出的依據(jù)?;舅枷胧窃诓樵兿r,節(jié)點選擇下一跳節(jié)點不僅僅考慮鄰居一跳節(jié)點的代價值最小,而是考慮兩跳的信息。

  鄰居節(jié)點是指節(jié)點一跳通信范圍內(nèi)可以到達的所有節(jié)點的集合。如(1)式定義,dmax為節(jié)點最大通信距離,為所有節(jié)點的集合。

NbNi={Nj|d(Nj,Ni)}
≤dmax,Nj∈N}(1)

  節(jié)點Ni選擇下一跳Nnext(i)的依據(jù)如(2)式。Nbi為節(jié)點Ni的鄰居節(jié)點集合,NbNbi(j)為節(jié)點Ni的鄰居節(jié)點Nbi(j)的鄰居節(jié)點集合。β為比例系數(shù),取值范圍為0~1。β取值為1,算法退化為一跳的GEAR路由機制。式中需要注意的是NbNbi(j)(k)≠Ni,即第二跳節(jié)點不能選擇當前節(jié)點,否則將出現(xiàn)返回路由的現(xiàn)象,這將大量消耗不必要的能量。

Nnext(i)=min(βc(Nbi(j),T)+(1-β)min(c(NBNbj(j)(k),T)))Nbi(j)∈Nbi,NbNbi(j)(K)∈NbNbi(j),NbNb(j)(k)≠Ni(2)

GPEAR路由機制

  在接收靈敏度一定的情況下,無線發(fā)射功率P和接收半徑R之間關(guān)系是P正比于R2~R5,也就是P可能會遠遠大于R2。如果在節(jié)點間通信時考慮通信的距離,適當調(diào)整發(fā)射功率,而不是使用相同的發(fā)射功率(這樣的話只能以最大通信距離來發(fā)射),則可以大大降低通信的能耗,延長整個網(wǎng)絡(luò)的壽命,降低每個數(shù)據(jù)包的通信代價。

  GPEAR(Geographical and physical energy aware routing)路由機制是在傳統(tǒng)GEAR路由機制作下一跳路由選擇時,考慮物理層發(fā)射功率與通信半徑的關(guān)系,從而做出更加適合的選擇。

  假設(shè)無線通信部分能量消耗與通信距離的四次方成正比,并將發(fā)射功率分為5檔,見表1。

表1 發(fā)射功率與通信半徑的關(guān)系


GPEAR路由機制則是選擇鄰居節(jié)點中代價值和發(fā)送一跳的通信代價的聯(lián)合最小的節(jié)點作為下一跳節(jié)點,如式(3)所示:

Nnext(Ni)={Nj|min(h(Ni,Nj,T)=rc(Nj,T)+(1-r)Esend(Ni,Nj)),Nj∈NbNi} (3)

  式中,Nnext(Ni)為節(jié)點Ni選擇的下一跳節(jié)點;h(Ni,Nj,T)為節(jié)點Ni經(jīng)由Nj到事件區(qū)域T的新代價值;Esend(Ni,Nj)為節(jié)點Ni到節(jié)點Nj的通信代價,如表1中的歸一化數(shù)值;NbNi為節(jié)點Ni的鄰居節(jié)點集合;r為比例系數(shù),取值范圍為0~1。

仿真環(huán)境

仿真條件假設(shè)

 ?。?)查詢信息中包含了目標區(qū)域(即事件區(qū)域)的位置,此處假設(shè)用目標區(qū)域的中心位置作為目標區(qū)域的位置;

 ?。?)每個節(jié)點都知道自己的位置信息和剩余能量,并且可以通過一個簡單的Hello機制獲取鄰居節(jié)點的位置信息和剩余能量。節(jié)點的位置信息可以使用低成本的GPS定位機制或者其他現(xiàn)成的定位機制獲得;

 ?。?)節(jié)點間的鏈接是雙向的,即如果節(jié)點可以獲得鄰居節(jié)點的訪問,則節(jié)點也可以訪問鄰居節(jié)點,這對于一般的MAC協(xié)議,如IEEE 802.11,都是容易實現(xiàn)的;

 ?。?)節(jié)點每消耗總能量的10%時,通知鄰居節(jié)點自己的剩余能量信息,用于更新鄰居節(jié)點中的鄰居節(jié)點列表信息;當節(jié)點剩余能量小于一個閾值時,將通知自己的鄰居節(jié)點,將自己從鄰居節(jié)點列表中刪除,表示該節(jié)點已經(jīng)死亡。

仿真參數(shù)

  在100m*100m的區(qū)域內(nèi),隨機分布200個傳感器節(jié)點,節(jié)點初始能量為1000J,節(jié)點死亡能量閾值為5J,最大通信距離為25m,最大通信距離通信時,每次消耗1J能量。對于GPEAR算法,通信能耗與通信距離的關(guān)系由表1給出。仿真環(huán)境假設(shè)會聚節(jié)點(Sink)在整個區(qū)域的中心(50,50)處,四個事件區(qū)域在整個區(qū)域的四個角上(0,0)、(0,100)、(100,0)和(100,100),每個事件區(qū)域做100次查詢后,輪流轉(zhuǎn)換。

3  測試標準

 ?。?)查詢成功次數(shù):只有成功的查詢對用戶才是有用的,所以網(wǎng)絡(luò)能夠進行的成功查詢次數(shù)可以體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的生存周期和傳輸可靠性。

 ?。?)每次成功查詢平均消耗的能量:該標準體現(xiàn)了整個網(wǎng)絡(luò)能量的利用效率。

  每次查詢的平均消耗能量為整個網(wǎng)絡(luò)消耗能量除以成功查詢的次數(shù),如式(4)所示。

仿真結(jié)果


圖1 衰減指數(shù)對算法性能的影響

  圖1的結(jié)果表明,隨著衰減指數(shù)(衰減指數(shù)為2表示發(fā)射能量和通信半徑的二次方成正比,依次類推)的增長, GPEAR算法的性能則改善非常明顯。


圖2最大允許跳數(shù)對算法性能的影響

  圖2結(jié)果表明,最大允許跳數(shù)(即查詢從Sink節(jié)點到目的節(jié)點經(jīng)由的最大節(jié)點數(shù),若超過這個最大數(shù),則認為查詢失?。Ω魉惴ǖ挠绊懖皇呛苊舾?。若最大允許跳數(shù)小于15,GPEAR算法的成功查詢次數(shù)將大大下降,每次成功查詢的平均能耗也大大增加,這個是因為GPEAR算法的本質(zhì)是通過縮短每次通信半徑以降低總的查詢能耗,而這樣會增加中間經(jīng)由節(jié)點的數(shù)量,顯然若最大允許跳數(shù)太小,將會使失敗次數(shù)大大增加。另外GEAHAR算法要求最大允許跳數(shù)不能太大,否則會使失敗查詢消耗過多的能量,相對這種能耗過大更優(yōu)的方法是重新發(fā)送查詢信息。

  綜合圖1和圖2表明,對于每次成功查詢平均消耗的能量:

  (1)GEAHAR算法比GEAR算法約降低5%;

  (2)當衰減指數(shù)為4、最大允許跳數(shù)為25時,GPEAR算法比AGEAR算法降低約60%。


圖3 GEAHAR算法中β參數(shù)的影響

  圖3結(jié)果表明,β值在0.3~0.7時,GEAHAR算法性能基本是穩(wěn)定的,而β過小或者過大則對算法性能影響較大。

  圖4結(jié)果表明,參數(shù)y對GPEAR算法的性能有一定影響,參數(shù)y需要根據(jù)具體應用環(huán)境選擇,根據(jù)區(qū)域內(nèi)的節(jié)點密度和衰減指數(shù)有關(guān)。


圖4 GPEAR算法中參數(shù)y的影響

結(jié)語

  本文在GEAR路由的基礎(chǔ)上,以節(jié)約網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗和延長網(wǎng)絡(luò)生存周期為目標,提出了GEAHAR和GPEAR路由算法。仿真結(jié)果表明新的算法顯著提高了網(wǎng)絡(luò)成功查詢次數(shù),降低了每次查詢消耗的平均能量,從而達到了提高能量利用效率的效果。
    
參考文獻:

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