非自主性移动无线传感器网络研究

1、    非自主性移动无线传感器网络研究    吴禀雅陈庆章摘要：无线传感器网络是目前比较流行的一种应用于各种监测环境的网络，其应用中遇到的一个难点是如何监测移动物体，例如泥石流区域或火山灰区域。于是诞生了一种非自主移动无线传感器网络，它布署在移动体内，随着移动体的移动而移动，在移动过程中监测环境数据。文章介绍了非自主移动无线传感器网络的概念、主要应用特点和大致工作原理。文章给出了一种支持非自主移动无线传感器网络的移动模型，该模型可以用于网络的路由查询、数据传输和网络的重构。关键词：非自主移动；无线传感器网络；泥石流；非自主移动无线传感器网络1 引言无线传

2、感器网络（wireless sensor network，简称wsn）技术是随着经济和社会发展而诞生的产物，是本世纪最具有影响力和改变人类未来生活方式的高技术领域四大支柱产业之一。所谓无线传感器网络是指大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，目的是协作地采集、处理和传输网络覆盖地域内感知对象的监测信息，并报告给用户。无线传感器网络在应用中，遇到一个难题，就是应用环境会发生移动，例如应用在泥石流运动规律的监测上或火山灰的监测上。这种环境下，无线传感器网络节点将随着监测体的移动而移动。这种环境中部署的网络，就需要改变传统的无线传感器网络的模式，而形成一种非自主性移动无线传感器网

3、络（non-autonomous mobile wireless sensornetwork）。2 国内外研究状况近年来，有研究者提出了一种应用于泥石流的非自主移动传感器网络的设计，他们把传感器放置在会发生泥石流中的区域中，当泥石流发生时，这些传感器及其构成的往网络，会随土块、沙砾等一起滚动，并存储记录的数据。等待泥石流结束后再将传感器回收，然后下载存储的数据。但由于其没有足够的空间存放泥石流产生时需要采集的大量数据，也不能实时将数据进行汇报，所以只能用于环境受控的实验中。另有文献报道一种用于山体滑坡预防系统的传感网络，该系统由分层的传感节点组成，上层的传感节点作为聚集器与基站进行通信，整个监

4、控过程不仅实时取样数据、可用于为专业人员提供历史预测数据，而且当山体滑坡事件到来时还能进行事件预测。另外，也有面向湿地水环境远程实际监控的非自主移动无线传感器系统，该系统应用于湿地监测主要实现的功能是：传感器节点负责收集水环境参数，包括水温、ph值、溶解氧等，通过基站传输数据到远程终端数据中心，以做到实时处理与分析，数据中心的工作人员可以全天候监测湿地天气。此外，该系统还能对突发事件如环境污染以及水环境参数的急剧变化作出预警，各类参数可以作为防治污染的数据支持和决策依据。3 支撑非自主性移动无线传感器网络的传感节点考虑到非自主移动传感器网络的移动性会对节点设备带来很多碰撞和摩擦，一般传感器节点

5、并不能胜任这种环境的部署。目前已经研发出一些特殊的移动无线传感器节点，让传感器随着泥石流一起运动，在移动过程中测量移动体内部重要数据，如流速、孔隙压力、振幅、振动频率等。测量到的数据可即时发送回接收器，这样，就可以监视泥石流的内部参数和报告实时数据了。这种特殊的无线传感器节点，可设计为一个封装在耐磨塑料外壳中的可移动无线传感器节点，其外壳应可以抵御一定力量的碰撞、重量较轻、可以飘浮在水面上或能被泥石流携带移动，是一个低功耗的无线传感器节点。传感器中应集成有无线收发器，能够实时报告其经纬度信息。为避免传感器收集到的自身移动轨迹信息丢失，传感器节点内也可以配置一定容量的可写存储空间以保存位置信息。

6、在一般情况下，可移动无线传感器在待机模式下运行、仅偶尔与接收器进行沟通，以便于节约能源。当有泥石流发生并逼近时，只要任一无线传感器检测到有泥石流产生的低频振动，就将发送一个警告信息给接收器。接收器则决定是否要唤醒所有的无线传感器。如果接收器唤醒了所有的无线传感器，传感器就进入激活状态，将把所有收集到的原始数据都发送给接收器，并与后台计算机之间联络进行计算。4 namwsn传感器移动模型在移动无线网络中，经常需要合适的移动模型来进行网络路由的部署研究。随着越来越多的科学研究需要对流动液体中无线传感器节点进行部署，跟随流动液体进行非自主性移动的移动模型研究也越来越受到关注。对于非自主性移动无线传感

7、网络来说，如果预先得到传感器漂流的轨迹，按照轨迹来部署接收器，可以增加无线传感器与接收器通信的机会和时间。可以尝试通过构建传感器的移动模型的方法来得到传感器移动轨迹。构建非自主移动传感器网络移动模型的主要方法是，利用基于跟踪的方法，以在真实环境中收集的信息为基础来建立移动模型。首先使用gps收集传感器节点的移动轨迹，然后将这些轨迹转变为参数映射图，最后构建移动模型。首先，用一个特殊的无线gps传感器取代传统的固定传感器，无线gps传感器可以随着水流移动。将多个无线gps传感器投入水流中，它们可以随着水流非自主性地移动，并且记录下自身移动的轨迹。在河流的下游收集随着水流移动到此的传感器，并得到它

8、们的移动轨迹。这个步骤可以重复多次，来收集多条轨迹信息。每条轨迹都将包含一系列的速度和方向的参数点。然后，将收集到的gps传感器的运动轨迹数据进行处理，去掉不合理的数据，例如，有些gps传感器损坏无法发送回完整的轨迹信息、或者还有些gps可能被障碍物困在河流中无法继续移动造成gps信息始终维持某固定值而不改变等。将合理的、完整的gps传感器运动轨迹数据进行处理，可以用于构建一个水流的参数映射图。这个参数映射图是二维的，可以展示一些重要参数，例如在河流的不同位置水流的速度和方向等。最后，通过建立的水流的参数映射图，可以构建出以其为基础的传感器移动模型，移动模型模拟了水流、泥石流等可能的运动轨迹，

9、从而可以得到非接收器自主移动传感器网络的优化部署位置。 这里的移动模型是一个可以及时生成水流、泥石流等在时间和空间维度的运动描述的函数。这个移动模型基于实际的水流或泥石流的运动轨迹生成，其运动可以用虚拟轨迹来描述，具体是通过算法随机方式产生每一个点的运动轨迹。移动模型的轨迹生成算法流程如下。（1）初始化。从起始位置任意抽取一起始点；（2）取得当前点p'k处的速度和方向参数vx，y和dx，y值（3）通过vx，y和dx，y得到该点的移动轨迹movement，并得到下一点p'k+1；（4）判断p'k+1是否属于有效区域，如果是继续（5），如果不是，转回p'k，生成一个

10、弹跳轨迹p'k+1，再重复（4）；（5）判断p'k+1是否已经到达目的地，如果不是，返回（2），如果是，接着（6）；（6）输出最后生成的轨迹。移动模型轨迹生成函数可以生成一条从起始位置开始的虚拟运动轨迹。起始点可以从起始位置（投放gps传感器位置）随机选取，虚拟运动轨迹中的每一点均是逐点递归生成的。若当前点为p'k，则p'k在下一秒钟的移动轨迹可以利用速度和方向参数值vx，y、dx，y得到，如公式1所示，通过移动轨迹movement，可以来到下一轨迹点p'k+1。movement=vx，y×dx，y 公式l判断轨迹点p'k+1是否是在有

11、效区域内，有效区域指已经去除了有障碍、无水流通过等的部分区域。若p'k+1不属于有效区域内，则要返回p'k，生成一个弹跳轨迹。弹跳轨迹是在水流碰到障碍物或者堤岸时发生的，返回p'k时后，判断其所在位置四周轨迹点数量，取其中轨迹点数量最多的点，视其为弹跳目的地，得到位于期间的轨迹点p'k+1。接着判断轨迹点p'k+1是否已经到达目的地（回收gps传感器位置），若未到达目的地，则继续重复上述算法步骤，直到p'k+1到达目的地为止。利用移动模型的轨迹生成算法，基于实际泥石流的运动轨迹，可以得到预测的虚拟泥石流运动轨迹，这样就可以得到最佳的接收器部署位置，提高和优化无线传感器网络的连通性和感应区域。5 结语非自主性移动无线传感网络指无线传感器受到自然界的外力或者某些无法控制的力量被动地进行移动的无线传感器网络。相较于传统的无线传感器网络，非自主性移动无线传感器网络在河流、海洋和泥石流的现场监测具有突出的优势。非自主移动无线传感器网络系统可以利用现象内部监测的方式，让无线传感器随着河流、海洋或泥石流一起