分層的水下傳感器網(wǎng)絡策略范文
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《通信學報》2014年第六期
1網(wǎng)絡與能耗模型
1.1網(wǎng)絡模型在網(wǎng)絡初始狀態(tài)，n個傳感器節(jié)點隨機分布在一個M×M×N的長方體內(nèi)，10個sink節(jié)點均勻地分布在監(jiān)控領域的水面（長方體上表面），如圖1所示，并假設水下傳感器網(wǎng)絡具有以下性質(zhì)。1)水下傳感器網(wǎng)絡由固定在海底的靜態(tài)節(jié)點、懸浮在水中的動態(tài)節(jié)點和浮在水面的sink節(jié)點構成。2)所有非sink節(jié)點均具有唯一的ID，并均勻地分布在監(jiān)測區(qū)域。3)傳感器節(jié)點采用水聲通信進行數(shù)據(jù)通信，且數(shù)據(jù)分組傳送到任意sink節(jié)點，均表示數(shù)據(jù)被成功采集。4)所有非sink節(jié)點具有相似的處理/通信能力。5)節(jié)點按照預先設置的功率進行數(shù)據(jù)通信，一經(jīng)部署通信功率不再改變。6)節(jié)點不具有位置感知能力，但能感知深度信息。7)節(jié)點周期性進行數(shù)據(jù)采集任務，并始終有數(shù)據(jù)傳送至基站。8)網(wǎng)絡的生命周期被定義為10%節(jié)點死亡的時間[15]。
1.2能耗模型本文采用與文獻[16]相同的水聲通信能耗模型。對于當前的水下傳感器網(wǎng)絡節(jié)點，發(fā)送數(shù)據(jù)產(chǎn)生的能耗遠遠地超過節(jié)點接收數(shù)據(jù)產(chǎn)生的能耗，因此本文用節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)產(chǎn)生的能耗來衡量整個網(wǎng)絡的能耗，即不考慮數(shù)據(jù)接收帶來的能耗。式(1)給出了水下傳感器網(wǎng)絡中節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)的能耗模型。
1.3節(jié)點運動模型水下傳感器網(wǎng)絡節(jié)點通過錨鏈被錨定，通過調(diào)整錨鏈長度來形成三維網(wǎng)絡，節(jié)點隨著海流做受限的運動[17]。圖2給出了節(jié)點的運動范圍。如圖2所示，錨鏈長度為L，通過對節(jié)點受力分析得知，節(jié)點受到了水流橫向的沖擊力F，水流產(chǎn)生的浮力f以及錨鏈對節(jié)點的拉力T，這3種力構成了一組平衡力，夾角度數(shù)為β。于是有tanβ=F/f，節(jié)點的運動范圍Field=[Lcosβ,L]。為了模擬水下傳感器網(wǎng)絡的動態(tài)性特點，本文假定節(jié)點在運動范圍內(nèi)采用RandomWaypoint運動模型[18]。RandomWaypoint運動模型描述為：傳感器節(jié)點在運動空間A內(nèi)隨機生成坐標值產(chǎn)生起始S和目的點D，節(jié)點運動速度在[Vmin，Vmax]之間隨機取值并勻速從S沿直線運動到D，再在[Tmin，Tmax]中隨機選取一個時間Tpause保持靜止，這樣完成一次運動過程。隨后節(jié)點將本次運動的目的點D作為下次運動的起始點S，開始下一次運動過程，如此重復。網(wǎng)絡中所有傳感器節(jié)點均遵循上述運動過程，它們之間相互獨立。
2算法設計
2.1算法設計路線首先分析水下傳感器網(wǎng)絡的環(huán)境特點，即水聲通信、節(jié)點不具有感知全局位置信息的能力、網(wǎng)絡高時延、節(jié)點移動性等，并建立相關的網(wǎng)絡模型。如圖3所示，該算法思想立足于網(wǎng)絡冗余，建立與網(wǎng)絡冗余相關的接收節(jié)點的深度范圍和網(wǎng)絡分層。同時針對特定深度范圍內(nèi)的傳感器節(jié)點，建立機會轉發(fā)的路由機制，從而滿足水下傳感器網(wǎng)絡的特性。
2.2算法描述節(jié)點將帶有當前深度信息的數(shù)據(jù)分組進行一次廣播，接收該數(shù)據(jù)分組的鄰居節(jié)點獲該發(fā)送節(jié)點的深度信息，結合節(jié)點通信半徑、網(wǎng)絡冗余度等信息計算通信范圍D，并檢查自己是否在通信范圍D內(nèi)。如果在，則計算轉發(fā)概率P；反之，則丟棄該數(shù)據(jù)分組。
3分層路由策略
3.1分層間距d與網(wǎng)絡冗余ζ采用靜態(tài)分層模型，通過數(shù)學分析，預先確定網(wǎng)絡的分層間距；該分層模型下，層內(nèi)節(jié)點之間無需進行數(shù)據(jù)通信，層間通信采用了機會路由；節(jié)點i通過感知當前深度信息來確定層號，機會轉發(fā)帶來的極大挑戰(zhàn)是網(wǎng)絡冗余，本文從網(wǎng)絡冗余角度分析，提出分層間距d，該分層間距將依賴于節(jié)點的通信半徑R和網(wǎng)絡的冗余度ζ（每個節(jié)點廣播后最多存在ζ個節(jié)點接收數(shù)據(jù)）。在總體積為VU的區(qū)域內(nèi)隨機分布n個水下傳感器節(jié)點，由此構成水下傳感器網(wǎng)絡。假設該網(wǎng)絡的網(wǎng)絡冗余度為ζ，為保證層內(nèi)任意節(jié)點的接收范圍內(nèi)最大概率地存在ζ個節(jié)點，考慮圖4所示的情況。在T時刻，某節(jié)點位于圖4所示的原點處，節(jié)點通信半徑R為預設固定值，假設分層間距為d。由于分層網(wǎng)絡模型下同層節(jié)點無需進行通信，該節(jié)點在T時刻的通信范圍被限制在區(qū)域DABCD內(nèi)。根據(jù)網(wǎng)絡冗余度的定義，該節(jié)點的通信范圍DABCD內(nèi)的最大概率存在著ζ個節(jié)點來接收數(shù)據(jù)。對通信范圍DABCD和網(wǎng)絡分層間距d做了如下數(shù)學分析。DABCD的體積可由球錐ABCDO的體積減去圓錐ABCO的體積，求解區(qū)域DABCD的體積通過預先設定節(jié)點通信半徑R，根據(jù)實際的應用需求給出冗余度ζ，便能計算出相應的網(wǎng)絡分層間距d和任意節(jié)點對應的下一跳鄰居節(jié)點所在的深度區(qū)間I(h)，并對水下傳感器網(wǎng)絡冗余進行初步的控制。
3.2機會路由中消息轉發(fā)概率針對節(jié)點位置信息未知的水下傳感器網(wǎng)絡，結合網(wǎng)絡分層間距和節(jié)點的下一跳鄰居節(jié)點所在的深度區(qū)間，提出一種基于相對深度距離和相對剩余能量的機會轉發(fā)路由。定義1相對深度距離。水下傳感器網(wǎng)絡中，任意節(jié)點i進行一次數(shù)據(jù)轉發(fā)，其下一跳鄰居節(jié)點所在的深度范圍為[d1，d2]，i的相對深度距離為mE。其中di為該節(jié)點的當前深度信息。定義2相對剩余能量。水下傳感器網(wǎng)絡中，某節(jié)點當前剩余能量為Er，節(jié)點的平均剩余能量為E。mE為當前網(wǎng)絡狀態(tài)下節(jié)點剩余能量的最小值，該值可由sink節(jié)點周期性全網(wǎng)反饋獲得，該節(jié)點的為了防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸中斷的現(xiàn)象，當數(shù)據(jù)傳輸失敗時，選擇該節(jié)點通信范圍DABCD內(nèi)的鄰居節(jié)點中具有最大轉發(fā)概率的節(jié)點（Pk值最大的節(jié)點）作為消息的轉發(fā)節(jié)點。4.3隊列管理的實現(xiàn)隊列管理機制工作原理包括消息入列方法和消息出列方法。消息入列方法：節(jié)點i收到來自其他節(jié)點的消息后，從消息中獲取轉發(fā)節(jié)點的深度信息和剩余能量信息，計算該節(jié)點轉發(fā)消息的概率Pi（詳見4.2節(jié)），節(jié)點i以概率Pi將該消息插入消息隊列，以1−Pi的概率丟棄該消息，進入消息隊列的消息按照Pi值由大到小的先后順序發(fā)送；節(jié)點自身采集的信息則立即發(fā)送。若某節(jié)點的鄰居節(jié)點均被丟棄時，選擇Pi值最大的鄰居節(jié)點進入隊列，防止消息傳遞過程中出現(xiàn)傳遞中斷的情況。消息出列方法：某節(jié)點的消息隊列中若存在多個數(shù)據(jù)分組，根據(jù)數(shù)據(jù)分組中攜帶的Pi值大小，節(jié)點優(yōu)先發(fā)送Pi值大的數(shù)據(jù)分組，消息發(fā)送后消息標記為已發(fā)送，但不立刻丟棄；只有當隊列滿時，丟棄在隊列中存在時間最久的已發(fā)送消息，避免多次發(fā)送同一消息。
4實驗與仿真
本文仿真實現(xiàn)了layered-DBR、DBR和Flooding算法，并從節(jié)點周期性采集次數(shù)和能量消耗做了性能比較。在仿真實驗中，本文定義1000個節(jié)點隨機分布在1000m×1000m×5L00m的三維區(qū)域。網(wǎng)絡中設定10個sink，它們位于三維區(qū)域的上表面位置。其他網(wǎng)絡參數(shù)以及相應的缺省值如表1所示。圖6給出了在節(jié)點通信半徑R=240m的條件下，α取值對網(wǎng)絡周期性數(shù)據(jù)采集次數(shù)和網(wǎng)絡能量消耗的影響。從圖6可以看出，當α取值為0.5時，綜合網(wǎng)絡能耗表現(xiàn)和消息轉發(fā)次數(shù)，網(wǎng)絡有較好的性能表現(xiàn)，因此在后續(xù)的仿真實驗中默認α=0.5。圖7(a)給出了在網(wǎng)絡冗余度ζ=2時，取不同的節(jié)點通信半徑，網(wǎng)絡剩余能量隨著網(wǎng)絡周期性數(shù)據(jù)采集次數(shù)的增加所帶來的變化情況。可以看出，在一定范圍內(nèi)隨著網(wǎng)絡通信半徑增加，網(wǎng)絡能量消耗逐漸增大。圖7(b)給出了在網(wǎng)絡通信半徑R=240m時，取不同的網(wǎng)絡冗余度，網(wǎng)絡能量消耗隨著網(wǎng)絡周期性數(shù)據(jù)采集次數(shù)的增加所產(chǎn)生的變化。從圖7(b)中可以看出，網(wǎng)絡能耗并沒有因為網(wǎng)絡冗余度的改變而產(chǎn)生大幅度的變化，這是由于layered-DBR算法采用了機會轉發(fā)機制之后，網(wǎng)絡中消息副本在一定程度上得到了控制，網(wǎng)絡能耗一定程度上不再受網(wǎng)絡冗余的影響。圖8(a)給出了在網(wǎng)絡通信半徑為220m的條件下，完成多次周期性數(shù)據(jù)采集后，網(wǎng)絡的能量消耗的對比。圖8(b)中給出了在不同的網(wǎng)絡通信半徑下，網(wǎng)絡生命周期內(nèi)的周期性數(shù)據(jù)采集總次數(shù)的對比。可以看出，采用layered-DBR算法的網(wǎng)絡性能要優(yōu)于DBR算法和Flooding算法。
5結束語
針對水下傳感器網(wǎng)絡，考慮水下網(wǎng)絡復雜環(huán)境(節(jié)點無法感知全局位置信息，節(jié)點的移動性等)，提出了一種網(wǎng)絡分層機制，該機制不僅能避免同層節(jié)點通信帶來的巨大網(wǎng)絡能量消耗，而且簡化了網(wǎng)絡模型。進而，本文提出了一種水下傳感器網(wǎng)絡的分層路由協(xié)議layered-DBR。該策略基于網(wǎng)絡冗余給出了適用于不同網(wǎng)絡冗余環(huán)境下的接收節(jié)點的深度域，并引入機會轉發(fā)機制和消息隊列管理，在滿足水下傳感器網(wǎng)絡復雜網(wǎng)絡環(huán)境的同時，有效地控制了網(wǎng)絡消息副本的數(shù)量。仿真實驗表明，layered-DBR能夠有效地控制網(wǎng)絡冗余，與DBR和Flooding算法相比，該算法有效地減少網(wǎng)絡的能耗，延長了網(wǎng)絡壽命。
作者：彭艦洪昌建劉唐張云勇單位：四川大學計算機學院四川師范大學基礎教學學院中國聯(lián)通研究院平臺與云計算研究中心