尚志文，李曉卉，趙 兵，梁曉兵

（1.武漢科技大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢430081；2.中國電力科學(xué)研究院，北京100192）

0 引 言

如何設(shè)計更加優(yōu)化的樓宇無線傳感器網(wǎng)絡(luò) （wireless sensor networks，WSN）［1，2］路 由、平 衡 網(wǎng) 絡(luò) 能 量 消 耗 是 降低樓宇WSN 節(jié)點的能耗、延長網(wǎng)絡(luò)生存期的重要問題。

WSN 路由主要分為兩個大類，分簇路由［3］和平面路由［4，5］。分簇路由是以LEACH 算法為代表的一系列WSN分簇路由，該算法簇頭選擇隨機性太大，若簇頭相距過近或者簇頭處于網(wǎng)絡(luò)邊緣，則部分遠離簇頭的節(jié)點容易能耗過大而提前死亡［6］，并且該算法通常應(yīng)用在大規(guī)模WSN中，而樓宇WSN 屬于小型WSN。以AODVjr協(xié)議［7］和DD協(xié)議［8］等為代表的平面路由協(xié)議主要都是通過發(fā)現(xiàn)一條距離最短、能耗最小的路徑來路由數(shù)據(jù)包，但是單條路徑能耗最小并不代表能延長整個WSN 的生命期，倘若頻繁地使用同一條路徑，會使該條路徑上的節(jié)點過早耗盡電能，從而縮短了整個網(wǎng)絡(luò)的生命期。

為解決以上問題，本文提出一種適用于樓宇WSN 的能量均衡路由算法 （energy－balancing routing for WSN using in building，EBR－WSNB）。該算法在平面路由協(xié)議的基礎(chǔ)上，引入路由負(fù)載的概念，通過路由負(fù)載值修改路由表，使網(wǎng)絡(luò)達到負(fù)載均衡，延長整個網(wǎng)絡(luò)生命期。

1 網(wǎng)絡(luò)模型

本文旨在研究樓宇WSN［9］，其特點是該網(wǎng)絡(luò)模型是由一個匯聚節(jié)點和m 行n 列的N（N＝m×n，其中m、n 均為大于2的正整數(shù)）個節(jié)點組成的網(wǎng)絡(luò)。假設(shè)有一棟3層高的樓宇即m＝3，每層樓4個房間即4個無線傳感器節(jié)點，n＝4。采用ZigBee布網(wǎng)［10］，協(xié)調(diào)器 （coordinator）位于中間樓層的最頂端，用于運行路由算法、控制整個網(wǎng)絡(luò)以及采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。因此該網(wǎng)絡(luò)模型可等效為3行4列一共12個節(jié)點和一個匯聚節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示。

圖1 3行4列的樓宇WSN 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

從圖1所示的網(wǎng)絡(luò)模型可以看出，該網(wǎng)絡(luò)是一個布局規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)。在實際生活中，樓宇WSN 中各個節(jié)點位置相對固定，因此它們都可以等效成與圖1類似的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)。

2 樓宇WSN 能量均衡路由算法 （EBR－WSNB）

2.1 路由負(fù)載 （RL）

有關(guān)研究結(jié)果表明，WSN 中處理器和各種傳感器模塊的功耗隨著技術(shù)的進步越來越低，無線通信模塊是WSN 中最消耗能量的部分［11］。而節(jié)點的能耗則與路由的數(shù)據(jù)包數(shù)量有關(guān)，一個節(jié)點路由的數(shù)據(jù)越多，消耗的能量就越多，這必然導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點能耗不均衡。

為了更清楚的觀察節(jié)點能耗，本文定義路由負(fù)載RL（routing load）來衡量通過某個節(jié)點i的數(shù)據(jù)包量占路由數(shù)據(jù)包總量的比例。樓宇WSN 中內(nèi)層節(jié)點既要發(fā)出本節(jié)點的數(shù)據(jù)包，又要接收并轉(zhuǎn)發(fā)上一跳節(jié)點上傳的數(shù)據(jù)包，而終端節(jié)點只發(fā)出本節(jié)點數(shù)據(jù)包，因此節(jié)點i的路由負(fù)載RLi的數(shù)學(xué)模型應(yīng)該由兩部分組成

式中：Di——節(jié)點i每秒路由的數(shù)據(jù)包數(shù)目；li——節(jié)點i所在網(wǎng)絡(luò)層數(shù)depth；iLH——節(jié)點i的上一跳節(jié)點的集合；x——節(jié)點i的上一跳節(jié)點的集合中的一個節(jié)點；xNH——節(jié)點x 的下一跳節(jié)點；RLx——節(jié)點x 的路由負(fù)載；NxNH——節(jié)點x 的下一跳節(jié)點個數(shù)，N——子節(jié)點的總個數(shù)。

需要注意的是，由式 （1）可以看出，計算某個節(jié)點i的RLi需要先計算出該節(jié)點的上一跳節(jié)點的RLx值，所以計算時應(yīng)從終端節(jié)點逐層往上層計算。

假設(shè)在如圖1 所示的網(wǎng)路中運行ZigBee 網(wǎng)絡(luò)中的AODVjr路由算法找到了一條最短路徑，設(shè)定每個節(jié)點每秒發(fā)出一個數(shù)據(jù)包。下面計算depth＝3 層的各個節(jié)點的RL值

從上面的計算結(jié)果可以看出，除了根節(jié)點所在層以外，同層節(jié)點的路由負(fù)載不均衡，同理可以算出其它層節(jié)點路由負(fù)載也是如此，因為中間部分節(jié)點的上一跳節(jié)點數(shù)較多，負(fù)載的數(shù)據(jù)包也就相對較多，自然就會消耗更多能量，造成網(wǎng)絡(luò)能量消耗不均衡的現(xiàn)象。

2.2 EBR－WSNB算法步驟

為了平衡樓宇WSN 中各個節(jié)點的能耗，需要有效均衡WSN 中節(jié)點的RL。因此本文提出一種通過減少網(wǎng)絡(luò)邏輯鏈路達到修正RL的方法來建立路由表。

EBR－WSNB算法實現(xiàn)過程如下：

（1）算法初始化

初始化網(wǎng)絡(luò)，匯聚節(jié)點在收集到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒑?，將網(wǎng)絡(luò)配置成m 行n 列的基本的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，并在每個節(jié)點的路由表中添加 “路由次數(shù)”條目。

（2）建立優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

在初始網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞幕A(chǔ)上，根據(jù)式 （1）計算每層各個節(jié)點的RL，并計算該層各個節(jié)點RL 值的方差基本值。利用RL值的方差來判斷當(dāng)前層的負(fù)載是否均衡，方差越小則表示本層各個節(jié)點的RL 值越相近，本層節(jié)點的負(fù)載也就越均衡。RL的方差越大說明當(dāng)前層負(fù)載不均衡。此時若每層只存在一個RL最大的節(jié)點，需要將該RL最大的節(jié)點與其上一跳節(jié)點間的邏輯鏈接依次刪除，刪除后重新計算本層各節(jié)點的RL 和方差，如果方差達到最小，則保存此時的路由表，如果方差沒有達到最小，則恢復(fù)之前路由表，重復(fù)進行刪除操作，直到刪除某條邏輯鏈路之后，當(dāng)前層節(jié)點的RL 值的方差達到最小時，保存此時的路由表；若每層存在兩個以上RL 最大的節(jié)點，則對除去最高一行和最低一行以外的所有中間行節(jié)點同時進行上述刪除操作，直到當(dāng)前層節(jié)點的RL 值的方差達到最小時，保存此時的路由表。

（3）數(shù)據(jù)傳遞

無論是發(fā)送數(shù)據(jù)包還是接收數(shù)據(jù)包，都要在發(fā)送和接收到數(shù)據(jù)包的節(jié)點的路由表的 “路由次數(shù)”條目上加1，節(jié)點向下一跳節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)包時，優(yōu)先選擇 “路由次數(shù)”最小的節(jié)點進行傳遞，若存在兩個以上 “路由次數(shù)”最小的節(jié)點，則依次選擇進行傳遞。

EBR－WSNB算法如圖2所示。

圖2 EBR－WSNB算法

該算法的核心是刪除了負(fù)載最大的節(jié)點的邏輯鏈接之后，同層節(jié)點的RL 值會相對均衡，按新的網(wǎng)絡(luò)邏輯鏈接更新路由表。由于設(shè)備可能隨機的選擇可以連接的下一跳節(jié)點，節(jié)點每發(fā)送或者接收一次數(shù)據(jù)包，就在 “路由次數(shù)”條目上加1計數(shù)，當(dāng)某個節(jié)點要選擇下一跳節(jié)點時，優(yōu)先選擇 “路由次數(shù)”小的節(jié)點連接，即剩余能量較多的節(jié)點進行傳輸，即可進一步達到能耗均衡。

將以上算法應(yīng)用到圖1所示網(wǎng)絡(luò)中，對于depth＝1層的節(jié)點，節(jié)點2的RL 值最大，依次刪除節(jié)點2與節(jié)點4、節(jié)點5和節(jié)點6的邏輯鏈接，并重新計算各個節(jié)點的RL和該層各節(jié)點RL 的方差，最后由計算結(jié)果可以看出，在刪除節(jié)點2和節(jié)點5的邏輯鏈接后，depth＝1層的節(jié)點的RL的方差達到最小，因此保存移除節(jié)點2和節(jié)點5的邏輯鏈接之后的路由表，以此類推，對depth＝2和depth＝3層的節(jié)點也進行以上操作，直到depth＝2和depth＝3層中的節(jié)點的RL都達到相對均衡即方差最小后，保存路由表，即可得到如圖3所示的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

圖3 運行EBR－WSNB算法之后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

計算圖3所示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中各個節(jié)點的RL值，并且將其與AODVjr算法即圖1所示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相比，結(jié)果見表1。

表1 AODVjr算法與EBR－WSNB算法RL值對比

通過表1可以看出在AODVjr算法中，depth＝4層的節(jié)點RL 值相同，因為它們沒有上一跳節(jié)點。越往高層，RL值相對越大，即消耗的能量就越多，因為內(nèi)層累積數(shù)據(jù)量越來越大。節(jié)點2、節(jié)點5和節(jié)點8的RL 值分別大于與它們同層的其它兩個節(jié)點，因為它們可連接的上一跳節(jié)點數(shù)較多，正因為如此，節(jié)點2、節(jié)點5和節(jié)點8耗能就會比跟它們同層的其它兩個節(jié)點更快，所以就造成了網(wǎng)絡(luò)能量消耗不均勻的現(xiàn)象，最終就會導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)過早癱瘓。這就是傳統(tǒng)AODVjr算法應(yīng)用在此網(wǎng)絡(luò)中的缺陷。

由表1可以看出EBR－WSNB算法明顯均衡了網(wǎng)絡(luò)各層中節(jié)點的RL，使各層中的各個節(jié)點可以均衡消耗能量，但是它在降低中間節(jié)點RL 值的同時，增大了該層其它節(jié)點的RL值，這是由于其它節(jié)點分擔(dān)負(fù)載導(dǎo)致的，而每層以及整個網(wǎng)絡(luò)的路由負(fù)載總量并沒有改變，由此說明，整個網(wǎng)絡(luò)耗能總量是沒有變的，該算法只是均衡了負(fù)載，從而達到延長網(wǎng)絡(luò)生命期的目的。

3 算法仿真

3.1 仿真場景及參數(shù)

本文仿真的實驗場景是一座3層高的教學(xué)樓，每層樓4個教室，每個教室一個ZigBee傳感器節(jié)點，而coordinator安裝在中間樓層即第二層的最頂端。初始網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D1所示。傳感器運行過程中，每秒發(fā)送一個數(shù)據(jù)包。每個節(jié)點的初始能量為2J，每發(fā)送一個數(shù)據(jù)包耗能1mJ，每接收一個數(shù)據(jù)包耗能0.5mJ，直到任何一個節(jié)點耗盡能量為止結(jié)束仿真。實驗通過對比本文算法和AODVjr算法性能，驗證本文算法的優(yōu)越性。

3.2 仿真結(jié)果分析

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)生命期比較

分別在仿真場景中運行AODVjr算法和EBR－WSNB算法，直到出現(xiàn)第一個耗盡能量的節(jié)點為止，記為整個網(wǎng)絡(luò)的生命期，仿真結(jié)果見表2。

表2 網(wǎng)絡(luò)生命期對比

通過表1和表2可以看出，雖然整個網(wǎng)絡(luò)耗能總量沒有變，但是通過EBR－WSNB算法使各個節(jié)點分擔(dān)路由量，能量得以均衡消耗，從而整個網(wǎng)絡(luò)生命期有了大幅度的提升。

3.2.2 各節(jié)點耗能比較

由表2知，在AODVjr算法下，該仿真網(wǎng)絡(luò)生命期只有157s，下面對比兩種算法在第157s時各個節(jié)點的能耗總量。如圖4所示。

由圖4 可以看出，AODVjr算法下，各層中各個節(jié)點的能耗非常不均衡，正因為如此，才會出現(xiàn)某個節(jié)點提前耗盡能量而 “死亡”的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓。正如圖4中的節(jié)點1，在第157s已經(jīng)耗盡能量，而與它同層的節(jié)點3耗能卻還很少，節(jié)點1 “死亡”之后，盡管它的上一跳節(jié)點還可以選擇其它的路徑傳遞數(shù)據(jù)，但是之后整個網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)全都負(fù)擔(dān)到了節(jié)點2和節(jié)點3上，加速了它們的能量消耗，整個網(wǎng)絡(luò)也會很快陷入癱瘓。然而在EBRWSNB算法下，各層中各個節(jié)點能耗均衡，不會出現(xiàn)某一個節(jié)點提前耗盡能量的現(xiàn)象，從而整個網(wǎng)絡(luò)生命期得以延長。

圖4 在第157s時兩種算法下各節(jié)點耗能量比較

3.2.3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)變化影響比較

本文前面的討論和仿真都建立在3 行4 列的網(wǎng)絡(luò)中，實際應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)規(guī)?？赡芨?。在上面仿真場景其它條件不變的情況下，增加網(wǎng)絡(luò)節(jié)點個數(shù)，然后在比較兩種算法下網(wǎng)絡(luò)生命期，結(jié)果如圖5所示。

圖5 節(jié)點數(shù)變化對網(wǎng)絡(luò)生命期的影響

從圖5可以看出，隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)的增加，網(wǎng)絡(luò)生命期逐漸減小，因為節(jié)點數(shù)越多，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量越大，越靠近匯聚節(jié)點的節(jié)點路由負(fù)載越大，自然耗能就越快。但是無論節(jié)點數(shù)怎么變化，整個網(wǎng)絡(luò)在本文所述的EBR－WSNB算法下比傳統(tǒng)的AODVjr算法網(wǎng)絡(luò)生命期長，體現(xiàn)了本文所述算法的優(yōu)越性。

需要說明的是，當(dāng)樓層過高時，若把匯聚節(jié)點安放在中間樓層，上、下部分樓層將連接不到匯聚節(jié)點，這時需要在depth＝1 層節(jié)點與匯聚節(jié)點之間再安置足夠數(shù)量的router保證數(shù)據(jù)能順利傳送到匯聚節(jié)點。

4 結(jié)束語

本文提出一種基于路由負(fù)載RL 的路由建立算法，該算法通過更新RL 值動態(tài)修改路由表達到能量均衡的路由選擇。算法仿真結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)的AODVjr路由算法，該算法在樓宇WSN 中能更好的均衡網(wǎng)絡(luò)能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)生命期。

不可忽略的是，該算法是以較大的路由表的存儲空間換取網(wǎng)絡(luò)生命期的延長，在算法運行過程中要執(zhí)行一定的運算，因此未來將進一步簡化運算過程并在實際的樓宇網(wǎng)絡(luò)中驗證算法的有效性。

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