分簇式无线传感器网络聚合节点自主移动机制

分簇式无线传感器网络聚合节点自主移动机制

无线传感器网络由几个分布在特定区域的节点组成。传感器节点监测应用程序区域的信息，并通过多通道将其传输到收集节点。最后，节点的管理节点到达聚集节点的管理节点，以执行数据采集和任务监测。集合节点的移动可分为三种类型：固定路径移动、随机移动和独立移动。由于主动移动可以及时响应当前的网络状态并获得所需的数据，因此文献采用了分阶段分发树的方法。由于集群节点移动到特定节点的位置而获得所需的数据，这种方法不适用于真实的应用程序场景。在文献中，基于1:8的区域评估方法提出了多步移动的策略。该算法只考虑节点的两个相邻节点，并以最大移动距离为节点的传输半径。如果没有考虑路径拓扑变化的影响，则文献中提出了多节点的运动。在文献中，提出了一种独立于建筑工具的节点移动策略。当考虑节点移动方向时，策略仅考虑单个邻居节点的数据流量和距离，而不考虑节点的剩余能量。本文的研究设定汇聚节点每次进行微小的移动,即保持拓扑不会发生很大变化.通过多次微小的自主变化,汇聚节点可以平衡节点负载,从而延长网络生存周期.1聚合节点通信的描述无线传感器网络能量消耗采用环状能耗模型.以汇聚节点为中心,按照节点和汇聚节点的距离,可以将区域分成若干个环,假定每个环之间的间隔为节点通信半径的大小,环从内到外依次命名为ring0,ring1,…,ringN.显然ring0一跳就可以到达汇聚节点,而ringN要通过中继N跳才能到达汇聚节点.假定部署区域半径为A,每单位面积产生数据量为λ,节点的单位数据量的发送功率为Et,接收功率为Er.根据文献中的模型,发送l比特信息经过距离d,节点消耗的能量和接收l比特信息消耗的能量分别为Et(l,d)=lEelec+lεampd2,Er(l)=lEelec,式中:εamp是传输放大器功耗,典型值为10pJ/(bit·m-2);Eelec是发送或接收每比特所消耗的能量,典型值为90nJ/bit.当传输距离为30m左右时,代入可以计算得到εampd2=9≪90,故可以设定Et≈Er=lEelec.分析汇聚节点距离x∈[r-R/2,r+R/2]的环状区域,其中:R是节点通信半径;r=iR-R/2(i=1,2,…,N).每个节点的能耗包括转发外环数据消耗的能量Ef和发送自己产生数据消耗的能量Et,即Econ=Ef+Et‚(1)Econ=Ef+Et‚(1)式中:Ef=(Er+Et)2π∫Ar+R/2Ar+R/2λxdx;Et=Et2π∫r+R/2r-R/2r+R/2r−R/2λxdx.根据式(1)可得每个环消耗的能量为Econ=2π(A2-r2-R2/4)Eλ=2π(A2-r2-R2/4)Eelecλ,Econ=2π(A2−r2−R2/4)Eλ=2π(A2−r2−R2/4)Eelecλ,单位面积数据产生速率λ取10～80Kbit/s,离汇聚节点的距离r取15～285m,能耗如图1所示.可以看出λ越大,能耗Econ越大;越靠近汇聚节点虽然环的面积越小,但能耗却越大.下面的研究基于信息采集型传感器网络,即节点周期性采集数据并上报.汇聚节点的移动相应也按轮进行,每轮包括数据传输和移动处理.假定传感器网络传感节点同构,即每个传感节点具有同样的通信半径R.汇聚节点在只考虑接收传感节点信息的情况下,通信半径也可认为是R,其通信覆盖范围描述为半径R的圆.另外定义如下符号:S为可移动的汇聚节点;Skiki为第k轮数据传输中,距离汇聚节点i跳的传感器节点集合,i∈Z;SIk1k1为集合Sk1k1中节点按通信数据流量升序排列得到的前β的节点集合,β为预设的百分比.2从聚合节点的角度优化数据传输各簇头节点以多跳形式和汇聚节点进行通信,汇聚节点记录能够以单跳形式直接和它通信的节点集合S1.将S1中节点按照数据流量的大小排序,取包含主要数据流量的节点记录于SI1.当前大多数的无线传感器网络路由都是能量有效的路由,若某个节点的能量消耗过多,则路由算法会自动地减少通过该节点转发的数据包.所以,若第k+1轮的SIk+11k+11和第k轮的SIk1k1不同,则表明存在节点能耗异常,需要改变汇聚节点的位置.在第k+1轮数据传输中,若SIk+11k+11≠SIk1k1,则选取SIk+11k+11中的节点,以这些节点的坐标计算加权质心位置,该位置即汇聚节点的移动方向.其中以各节点的数据流量和残余能量综合指标做加权值.若汇聚节点需要移动,通过相关计算,则可以获得汇聚节点的最大可移动距离.第k+1轮汇聚节点上数据传输主要流程如下:a.接受各簇头节点传来的数据包;b.分析数据包,获得单跳邻居节点的ID、坐标、数据流量和残余能量;c.根据节点ID和数据流量,生成SIk+11k+11,并和SIk1k1进行对比;若无变化,则跳转到步骤e;若有变化,计算移动方向和移动距离;d.汇聚节点移动;e.等待下一轮传输.2.1节点数据流量ti和残余能量ei综合指标假设第k+1轮数据传输后汇聚节点需要移动.设SIk+11k+11中有n个节点,节点i坐标为(xi,yi),汇聚节点的移动方向即加权的质心位置方向.在网络拓扑不变的情况下,汇聚节点应该向数据流量大、残余能量少的节点方向移动.以各节点的数据流量Ti和残余能量Ei综合指标做加权:wi=Τin∑i=1Ei/(Ein∑i=1Τi).wi=Ti∑i=1nEi/(Ei∑i=1nTi).假设加权质心坐标为(xp,yp),则有xp=16Ζn-1∑i=0(xiwi+xi+1wi+1)(xiyi+1-xi+1yi);yp=16Ζn-1∑i=0(yiwi+yi+1wi+1)(xiyi+1-xi+1yi),xp=16Z∑i=0n−1(xiwi+xi+1wi+1)(xiyi+1−xi+1yi);yp=16Z∑i=0n−1(yiwi+yi+1wi+1)(xiyi+1−xi+1yi),式中:Ζ=12n-1∑i=0(xiyi+1-xi+1yi)Z=12∑i=0n−1(xiyi+1−xi+1yi);xn=x0;yn=y0.2.2两相性能参数p0ad的面积要使汇聚节点的移动对整个网络的路由影响不大,可采用下面两种方式:a.以汇聚节点覆盖最大变化率限制移动.该方法保证汇聚节点移动后,至少要以α维持原覆盖率.假定汇聚节点移动了l,如图2所示,即¯Ρ0Ρ1=lP0P¯¯¯¯¯¯¯1=l,汇聚节点从P0移动到了P1.显然¯Ρ0D=l/2,∠Ρ0AD=arcsin(¯Ρ0D/¯Ρ0A),∠Ρ0ADP0D¯¯¯¯¯¯¯=l/2,∠P0AD=arcsin(P0D¯¯¯¯¯¯¯/P0A¯¯¯¯¯¯¯),∠P0AD比较小,可以做如下近似:∠P0AD≈l/(2R).阴影部分的面积Sshadow=4(SP0AC-SP0AD),其中:SP0AC是扇形P0AC的面积;SP0AD是三角形P0AD的面积.定义α=Sshadow/Scircle,其中Scircle=πR2表示节点的覆盖面积.要使节点覆盖范围保持一定的稳定性,则α需大于一个阈值.由于:SΡ0AD=¯Ρ0D⋅¯AD/2≈Rl/4;SΡ0AC=[(π/2-∠Ρ0AD)/(2π)]πR2=(πR2-Rl)/4,SP0AD=P0D¯¯¯¯¯¯¯⋅AD¯¯¯¯¯/2≈Rl/4;SP0AC=[(π/2−∠P0AD)/(2π)]πR2=(πR2−Rl)/4,因此α=(πR2-Rl-Rl)/(πR2),解之可得l=(1-α)πR/2.(2)b.以距离的数学期望限制移动.汇聚节点P0通信范围内任意一个簇头节点H,汇聚节点的移动保证节点H不会脱离其通信范围.假定汇聚节点移动了l,如图3所示,即¯Ρ0Ρ1=l,汇聚节点从P0移动到了P1.设¯Ρ0Η=x,计算节点覆盖范围内任意一点和圆相交的长度¯AB的期望(可假定点H是均匀分布在圆内)E(¯AB)=∫R02√R2-x2xRdx=πR2‚节点和圆点距离的期望为E(¯Ρ0Η)=R√16-π2/4.要保证H不会由于移动脱离其通信范围,则最大移动距离¯Ρ0Ρ1=¯DΗ,于是有l=R(1-√16-π2/4).(3)3覆盖变化率的仿真实验使用NetworkSimulator2进行仿真.汇聚节点初始位于矩形中心位置,传感器节点设置为传输距离40m,节点初始能量1J,发射功率0.052W,接收功率0.059W,数据包大小1024bit.仿真主要是比较采用固定汇聚节点、随机移动汇聚节点和自主移动汇聚节点的传感器网络性能.自主移动策略中汇聚节点的移动距离可以采用以覆盖变化率限制或以距离期望限制,这2种方式只是计算过程不一样.令式(2)中的l与式(3)中的l相同,可得α=75.74%,该参考值也是最小可选的α值.在该覆盖变化率下,上述2种方式计算得到的移动距离是相同的.图4显示了在不同网络规模下,按照3种汇聚节点处理方式,传感器节点每传输一个数据包给汇聚节点所消耗的平均能耗.L表示部署矩形区域长度.结果显示网络规模越大,消耗的能量越大,因为中继消耗的能量越大.自主移动策略消耗的能量少于固定和随机移动汇聚节点策略.图5显示了不同节点初始能量E0状态下节点的平均生存周期T.固定汇聚节点的生存周期随着初始能量的增长而线性