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基于協(xié)作傳輸?shù)拇蠓秶鶺SNs能耗均衡分簇算法*

2014-09-25 08:15:18韓飛飛閆藝倩郎保才
傳感器與微系統(tǒng) 2014年7期
關鍵詞:發(fā)射功率協(xié)作能耗

蔣 陽, 韓飛飛, 閆藝倩, 郎保才

(重慶大學 通信工程學院,重慶 400044)

0 引 言

由于無線傳感器網(wǎng)絡(WSNs)是一個數(shù)據(jù)收集網(wǎng)絡,在大范圍WSNs中,數(shù)據(jù)的傳遞一般采用多跳方式,從而導致靠近匯聚節(jié)點(Sink)的傳感器節(jié)點因轉(zhuǎn)發(fā)外圍節(jié)點數(shù)據(jù)而增大負荷,消耗更多的能量,導致整個網(wǎng)絡中能量消耗不均衡現(xiàn)象,研究人員為此開展了大量的研究。文獻[1~4]在網(wǎng)絡中增加中繼節(jié)點專門負責數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā),從而避免因承擔過多負載造成能耗不均的問題,但是,文獻[4]提出的中繼節(jié)點的數(shù)目巨大,在實際應用中不適用。文獻[5]提出一種基于可調(diào)發(fā)射功率的能耗均衡策略來減少節(jié)點能量消耗。近年來,協(xié)同技術的發(fā)展引起WSNs研究人員的注意[6~8]。文獻[8]提出一種剩余能量激發(fā)的協(xié)作傳輸方案,通過協(xié)作傳輸節(jié)點直接將數(shù)據(jù)發(fā)送給Sink節(jié)點,一定程度上解決了網(wǎng)絡中的能量不均問題,但該方法不適用于大范圍的WSNs。

1 理論基礎

1.1 WSNs模型和能耗模型

1.1.1 網(wǎng)絡模型

WSNs采用分簇算法,因此,網(wǎng)絡模型是一種層次型結(jié)構(gòu),如圖1所示。

針對此模型,現(xiàn)做如下假設:

1)網(wǎng)絡中的節(jié)點一旦部署,則靜止不動;2)除Sink節(jié)點不受能量限制外,網(wǎng)路中的其他節(jié)點具有相同的初始能量;3)網(wǎng)絡中的節(jié)點能夠自動調(diào)整發(fā)射功率。

1.1.2 能耗模型

采用通用的WSNs能耗模型[8],如式(1)

圖1 網(wǎng)絡模型

ETx(k,d)=ETx_elec(k)+ETx_amp(k,d)

(1)

ERx(k)=ERx_elec(k)=kEelec,

(2)

式中ETx(k,d)為傳感器節(jié)點發(fā)送kbit數(shù)據(jù)所消耗的能量,ETx_elec(k)為傳感器節(jié)點發(fā)送kbit數(shù)據(jù)發(fā)射電路所消耗的能量,ETx_amp(k,d)為傳感器節(jié)點發(fā)送kbit數(shù)據(jù)功放消耗的能量;ERx(k)為節(jié)點接收kbit的數(shù)據(jù)所消耗能量;Eelec為發(fā)射電路損耗的能量。在功率放大損耗中,若傳輸距離小于閾值d0,功率放大損耗采用自由空間模型;當傳輸距離大于d0,功率放大損耗采用多路徑衰減模。εfs,εamp分別為自由空間模型和多路徑衰減模型中功率放大所需的能量。

1.2 WSNs分簇算法

分簇算法在一定程度上保證了網(wǎng)絡中的能量均衡,能夠在一定程度上延長網(wǎng)絡壽命,典型的分簇算法有LEACH[9],HEED,LEACH—C[10]等。

針對大范圍WSNs,為了均衡全網(wǎng)的能耗,保證簇頭節(jié)點在網(wǎng)絡中的均勻分布至關重要,因此,大范圍WSNs的分簇算法必須滿足以下條件:

1)簇的形成必須是分布式自組織的;

2)簇首節(jié)點應比較均勻的分布;

3)節(jié)點之間的信道模型應盡可能采用自由空間模型;

4)簇首節(jié)點應盡可能選擇能量高的節(jié)點;

5)簇首節(jié)點必須是周期性輪循的。

1.3 協(xié)作多輸入多輸出技術

多輸入多輸出(multiple-input multiple-output,MIMO)是使用多根發(fā)射天線和多根接收天線進行無線傳輸?shù)募夹g,是現(xiàn)代通信中最重要的技術之一。在WSNs中,傳感器節(jié)點之間通過互相協(xié)作構(gòu)成虛擬多天線系統(tǒng),從而獲得空間分集增。對于MISO系統(tǒng),現(xiàn)假定采用STBC進行編碼協(xié)同,調(diào)制方式為BPSK,當誤碼率為10-3時,不同的協(xié)作節(jié)點個數(shù)帶來的分集增益和當節(jié)點采用相同的發(fā)射功率所帶來的距離擴展如表1[11]。

表1 分集增益和距離擴展因子

表1描述的是協(xié)作傳輸對節(jié)點發(fā)射距離的影響,據(jù)此可以確定協(xié)作節(jié)點的個數(shù)。

現(xiàn)假定節(jié)點的發(fā)送距離不變,加入?yún)f(xié)作傳輸之后,節(jié)點的發(fā)射功率必然降低,協(xié)作前后,節(jié)點發(fā)射功率的變化情況如下

(3)

2 EBBMCC—LS分簇算法描述

EBBMCC—LS算法把分簇和協(xié)作傳輸技術相結(jié)合,以達到保證大范圍WSNs中的能耗均衡。

2.1 簇的構(gòu)成

1)初始均勻簇的構(gòu)成

當所有傳感器節(jié)點部署到監(jiān)測區(qū)域后,節(jié)點通過初始化獲取自身的位置信息,然后按圖2示流程完成初始均勻簇的構(gòu)成。假定Sink節(jié)點的位置信息為(x0,y0),網(wǎng)絡中的傳感器節(jié)點數(shù)目為n,當節(jié)點部署完成之后,則每一個傳感器節(jié)點的位置信息固定不變,表示為[(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi),…,(xn,yn)]。

圖2中,Shead為簇首節(jié)點集合,RNHm為簇內(nèi)成員節(jié)點集。

圖2 初始簇構(gòu)建流程圖

2)確定最優(yōu)簇首節(jié)點

簇頭節(jié)點負責接收簇內(nèi)其他節(jié)點感知的數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)融合后向Sink節(jié)點發(fā)送,相比其他節(jié)點要消耗更多的能量,應盡可能地選擇剩余能量多的節(jié)點作為簇首節(jié)點,同時應盡量選擇具有簇內(nèi)最小通信代價的節(jié)點作為簇首節(jié)點。

節(jié)點j擔任簇首時的簇內(nèi)最小通信代價通過公式(4)所示的代價函數(shù)進行計算。假定簇內(nèi)成員節(jié)點k將數(shù)據(jù)發(fā)送給簇首采用的功率級別為Pk,簇內(nèi)成員節(jié)點數(shù)目為m,則簇內(nèi)最小通信代價表示為

(4)

該式表示簇內(nèi)所有節(jié)點將數(shù)據(jù)發(fā)送給簇首節(jié)點時的平均發(fā)射功率,沒有考慮節(jié)點的剩余能量水平,在加入剩余能量進行修正之后的最小通信代價為

(5)

根據(jù)修正后的簇內(nèi)最小通信代價,確定每個簇中的最優(yōu)節(jié)點為簇首。

簇內(nèi)最優(yōu)簇首確定之后,簇首節(jié)點向簇內(nèi)成員廣播自己成為簇頭消息,并分配各個成員節(jié)點的TDMA時隙。至此,在網(wǎng)絡中均勻分布的分簇階段結(jié)束,網(wǎng)絡進入數(shù)據(jù)傳輸階段。

2.2 基于協(xié)作傳輸?shù)拇亻g通信策略

一般來說,簇首可采用2種通信方式將融合信息傳送到基站:一種是簇首與基站間以單跳的通信方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸;另一種是通過某種策略,獲取簇首到基站的最小能量代價路徑,以多跳的方式實現(xiàn)與基站間的數(shù)據(jù)傳輸。EBBMCC—LS算法的簇間通信采用的是初始多跳加協(xié)作傳輸?shù)姆绞剑虼?,該算法中簇間通信的關鍵問題是協(xié)作傳輸問題。

1)協(xié)作傳輸?shù)臈l件

2)協(xié)作節(jié)點的選擇

根據(jù)表(1)本算法中協(xié)作節(jié)點個數(shù)只考慮2,3,4。當簇頭節(jié)點滿足協(xié)作傳輸條件,有數(shù)據(jù)需要發(fā)送時,根據(jù)最少跳數(shù)原則,由式(6)確定協(xié)作節(jié)點個數(shù)

(6)

其中,ds為發(fā)送節(jié)點距Sink節(jié)點的距離,dci為i個節(jié)點傳輸時的發(fā)射距離。

為保證數(shù)據(jù)發(fā)送后簇內(nèi)能量的最大化,選擇滿足下列條件的傳感器節(jié)點作為協(xié)作節(jié)點

(7)

其中,Ere(CHi)為第i個節(jié)點的剩余能量,dci為第i個節(jié)點到簇首節(jié)點的距離,n為簇內(nèi)成員節(jié)點的個數(shù)。

3 仿真分析

3.1 仿真設置

本文使用Matlab作為仿真平臺,利用無線電通信系統(tǒng)模型計算網(wǎng)絡的能量損耗。仿真實驗中各項參數(shù)設置網(wǎng)絡范圍為300 m×300 m,400 m×400 m,500 m×500 m;節(jié)點數(shù)量為300,500,700;基站位置為(150,150)m,(200,200)m,(250,250)m;節(jié)點初始能量為0.5 J;簇半徑為30 m;Eelec為50 nJ/bit;Efs為10 pJ/bit/m2;Emp為0.001 3 pJ/bit/m4;傳輸距離閾值為75 m。在仿真實驗中,當節(jié)點能量Emin小于0.002 J時,認為該節(jié)點已經(jīng)死亡。

3.2 簇的分布情況

EBBMCC—LS算法是為了均衡大范圍WSNs中的能量消耗提出的一種分簇路由算法,下面首先驗證網(wǎng)絡中簇的分布情況。

圖3為300個傳感器節(jié)點隨機非均勻分布在300 m×300 m的正方形區(qū)域內(nèi)的節(jié)點分布圖,節(jié)點平均分布密度為1個/m2。在圖3所示節(jié)點部署的基礎上運行分簇算法構(gòu)建簇,運行結(jié)果如圖4,圖中簇首節(jié)點比較均勻的分布在網(wǎng)絡中。可見EBBMCC—LS算法能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)點在網(wǎng)絡中的均勻分簇。

圖3 節(jié)點分布圖

圖4 網(wǎng)絡中初始簇首分布

3.3 能耗均衡分析

本文的研究重點是WSNs中的能耗均衡問題,現(xiàn)對EBBMCC—LS算法的能耗問題進行驗證,通過網(wǎng)絡中節(jié)點的死亡情況驗證算法在能耗均衡方面的特性。

圖5為網(wǎng)絡范圍為300 m×300 m時,LEACH分簇單跳傳輸方式、LEACH分簇多跳傳輸方式、LEACH—C分簇多跳傳輸方式和EBBMCC—LS方式下,隨著輪數(shù)的變化網(wǎng)絡中死亡節(jié)點出現(xiàn)的情況,從圖中看出,EBBMCC—LS算法第一個死亡節(jié)點出現(xiàn)的最晚,且在出現(xiàn)第一個死亡節(jié)點后所有節(jié)點都很快的死亡。說明EBBMCC—LS算法相對于其它具有更好的能耗均衡性,而且能夠推遲網(wǎng)絡中第一個死亡節(jié)點出現(xiàn)的時刻,延長了WSNs的壽命。

圖5 網(wǎng)絡范圍為300 m×300 m時的節(jié)點死亡情況

4 結(jié) 論

本文針對大范圍WSNs的能耗均衡問題展開研究,提出的EBBMCC—LS算法在保證網(wǎng)絡均勻分簇的基礎上,在簇間通信時加入?yún)f(xié)作傳輸策略,保證了網(wǎng)路中的能耗均衡。通過仿真表明:該算法適用于大范圍WSNs,能夠解決大范圍WSNs中的能耗不均問題。

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