賈海云

摘要：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種智能化的監(jiān)控系統(tǒng)，其由大量具有數(shù)據(jù)處理和通信能力的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，目的是對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的信息實(shí)時(shí)感知、采集和處理。傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)有效可靠地傳輸建立在良好的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上。該文采用粒子群算法以動(dòng)態(tài)聯(lián)盟機(jī)制為通信機(jī)制，生成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)更有效地節(jié)約了節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)通信的能耗，做到了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的均衡，從而提高了網(wǎng)絡(luò)的存活時(shí)間。

關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；粒子群算法；網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的均衡；存活時(shí)間

中圖分類號(hào)：TN92 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）12-0033-02

1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究背景

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（wireless sensor networks， WSN） 是由大量?jī)r(jià)格低廉隨機(jī)分布的微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成，這些傳感器節(jié)點(diǎn)具有數(shù)據(jù)處理能力、通信能力與計(jì)算能力，它們組織在一起形成一個(gè)智能化自組織的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)，該網(wǎng)絡(luò)主要功能是感知、采集和處理監(jiān)測(cè)區(qū)域中被感知對(duì)象的信息，并將相關(guān)信息傳輸給監(jiān)測(cè)者。

隨著信息科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為新一代網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，引起了世界許多國(guó)家的軍事部門、工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的極大關(guān)注，并在各領(lǐng)域中發(fā)揮巨大的作用，如醫(yī)療衛(wèi)生、國(guó)防軍事監(jiān)測(cè)、工業(yè)自動(dòng)化控制、環(huán)境污染監(jiān)測(cè)、智能家居、制造業(yè)和航空交通控制等領(lǐng)域。目前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外各界最新研究的熱點(diǎn)，涉及諸多高端的科學(xué)理論和先進(jìn)技術(shù)，具有非常廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展?jié)摿?，將?huì)給人們生活生產(chǎn)等各個(gè)領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)影響。

然而，無線傳感網(wǎng)絡(luò)要全面發(fā)揮應(yīng)用價(jià)值有許多問題需要解決，例如：網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)間通信、運(yùn)行成本、能量供給、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、安全可靠性等問題。其中，能量供給是首先要解決的問題，傳感器節(jié)點(diǎn)采用干電池供電，電量耗盡會(huì)使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)失效或死亡。目前，雖然可以使用環(huán)境能量采集技術(shù)給電池充電，但是成本高，普及率低。因此，在保證系統(tǒng)性能需求的基礎(chǔ)上，本文主要工作是研究WSN網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的初始生成，良好的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的生成有利于減小網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量損耗，均衡網(wǎng)絡(luò)的能耗，提高節(jié)點(diǎn)的存活時(shí)間。

2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)

2.1 無線傳感器的結(jié)構(gòu)

廉價(jià)微型的傳感器節(jié)點(diǎn)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常包括匯聚節(jié)點(diǎn)、傳感器節(jié)點(diǎn)和管理節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)間的工作過程是傳感器節(jié)點(diǎn)探測(cè)采集數(shù)據(jù)信息，將感知的信息初步處理后，以多條中繼的方式處理和融合，再將信息以協(xié)作的方式傳遞給匯聚節(jié)點(diǎn)，再將最終信息傳遞給基站；接著基站以有線或無線鏈路將信息傳送給用戶。

無線傳感器節(jié)點(diǎn)一般布置在環(huán)境惡劣的區(qū)域，采用電池供電，為了更好地利用電源的能量，科研工作者在硬件設(shè)計(jì)方面引入太陽能充電模塊；軟件方面從網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)通信協(xié)議等方面考慮提高電池的利用率。本文從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)方面出發(fā)，采用離散粒子群算法生成網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)，降低網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量損耗，做到網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的均衡，提高網(wǎng)絡(luò)的存活時(shí)間。

2.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的通信

本文采用聯(lián)盟機(jī)制作為網(wǎng)絡(luò)的通信機(jī)制，如圖1所示能量模型建立聯(lián)盟結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕A(chǔ)上，黑點(diǎn)表示聯(lián)盟頭，白點(diǎn)表示聯(lián)盟成員，BS表示基站。圖a中聯(lián)盟頭接收聯(lián)盟成員感知采集到的信息，圖b中聯(lián)盟頭將融合后的數(shù)據(jù)反饋給聯(lián)盟成員，圖d中聯(lián)盟內(nèi)所有成員節(jié)點(diǎn)以協(xié)作方式共同將數(shù)據(jù)發(fā)送給基站，圖c為基站把接收到信息處理后再廣播給節(jié)點(diǎn)。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，產(chǎn)生的能耗主要表現(xiàn)在采集數(shù)據(jù)的能耗、聯(lián)盟頭向成員節(jié)點(diǎn)反饋數(shù)據(jù)的能耗和向基站傳輸數(shù)據(jù)的能耗這3個(gè)方面，其中聯(lián)盟內(nèi)數(shù)據(jù)廣播的能耗占主要地位。

2.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成

初始聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的生成對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能好壞起著非常重要的作用，聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在該通信機(jī)制下節(jié)點(diǎn)以協(xié)同方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳送，有效地降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗，并且做到了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能量分布的均勻性。網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)布置完成后，主要的問題就是確定各節(jié)點(diǎn)的歸屬。

因此，本文應(yīng)用聯(lián)盟的能耗模型，對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的初始化進(jìn)行研究，采用粒子群優(yōu)化算法找到最優(yōu)的聯(lián)盟結(jié)構(gòu)。粒子群算法是從鳥群隨機(jī)覓食的過程中受到啟發(fā)，主要用于解決問題的優(yōu)化算法。假設(shè)某個(gè)種群有n個(gè)粒子，把n個(gè)粒子分成若干子種群，這些粒子隨機(jī)分布，每個(gè)粒子都由適應(yīng)度函數(shù)確定適應(yīng)度值，適應(yīng)度值大的粒子可以進(jìn)行迭代，經(jīng)過算法快速的收斂，可尋得問題的最優(yōu)解。

粒子群算法用于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的生成時(shí)，將網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)比作粒子，對(duì)所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行編號(hào)，適應(yīng)度值大的參與迭代運(yùn)算，在迭代過程中每個(gè)節(jié)點(diǎn)可能被劃分到其他聯(lián)盟結(jié)構(gòu)中，形成新的聯(lián)盟結(jié)構(gòu)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)劃分完畢后確立聯(lián)盟頭，算法生成最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

WSN中基于粒子群算法的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成的程序設(shè)計(jì)思想如下：

1）節(jié)點(diǎn)隨機(jī)初始化。節(jié)點(diǎn)數(shù)目為100，聯(lián)盟結(jié)構(gòu)取6個(gè)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量為3焦耳，數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣葹?Mbit/s；

2）對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行劃分，分成若干個(gè)子種群，按照步驟3到6進(jìn)行迭代；

3）計(jì)算各粒子的適應(yīng)度值，保存適應(yīng)度函數(shù)的最大值；

4）迭代進(jìn)化。當(dāng)?shù)螖?shù)m=1，所有節(jié)點(diǎn)全部更新，比較適應(yīng)度函數(shù)值，始終保持適應(yīng)度值大的粒子參與迭代。

5）判斷。如果迭代次數(shù)小于設(shè)定值，則繼續(xù)進(jìn)行步驟4，否則，進(jìn)入步驟6；

6）輸出滿足條件的編碼數(shù)組；

7）比較各種群的編碼組合，選出整個(gè)迭代過程的最優(yōu)解。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是在Matlab平臺(tái)上仿真分析的，將粒子群算法生成的最優(yōu)聯(lián)盟結(jié)構(gòu)和最短距離法生成的聯(lián)盟結(jié)構(gòu)做比較。當(dāng)聯(lián)盟頭為6個(gè)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示，左圖為粒子群優(yōu)化算法生成的初始拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，右圖為最短距離法生成的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，形狀相同的節(jié)點(diǎn)歸屬于同一個(gè)聯(lián)盟?？紤]到能耗的均衡，離基站遠(yuǎn)的聯(lián)盟信道衰減小，形成的聯(lián)盟的規(guī)模應(yīng)該大。對(duì)比兩圖，可以看出左圖的聯(lián)盟規(guī)模離基站越近規(guī)模越小，離基站越遠(yuǎn)聯(lián)盟的規(guī)模越大，這種結(jié)構(gòu)有利于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗的均衡，有利于提高網(wǎng)絡(luò)的存活時(shí)間。

網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的存活個(gè)數(shù)比較，將基于粒子群算法生成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與最短距離法生成的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)做對(duì)比，從表1可以看出隨著網(wǎng)絡(luò)通信次數(shù)的增加，粒子群生成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)充分考慮了聯(lián)盟通信的總能耗和能耗均方差，在通信次數(shù)達(dá)到1000次才出現(xiàn)死亡，有效地提高了節(jié)點(diǎn)的存活時(shí)間；而最短距離法中的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)隨著通信次數(shù)的增加逐步地死亡。

綜上所述，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)初始生成的好壞直接影響到節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)傳輸?shù)男Ч?，本文采用的粒子群算法?yōu)于最短距離法，仿真實(shí)驗(yàn)也進(jìn)一步說明了粒子群算法在聯(lián)盟初始結(jié)構(gòu)生成上的優(yōu)越性。

4 總結(jié)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為十大新興技術(shù)之一，有著巨大的應(yīng)用價(jià)值，在各領(lǐng)域中正發(fā)揮著舉足輕重的作用，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一需更深入地探索研究。本文采用聯(lián)盟機(jī)制作為網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通信機(jī)制，重點(diǎn)研究網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)的生成問題，具有一定的參考價(jià)值和研究意義。

參考文獻(xiàn)：

[1] 任豐原， 黃海寧， 林闖. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[J]. 軟件學(xué)報(bào)， 2003， 14（7）：1282-1291.

[2] 李津. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)初級(jí)初始化算法設(shè)計(jì)及仿真[D] .華中科技大學(xué)，2006.

[3] 李敦. WSN中節(jié)點(diǎn)布置及聯(lián)盟結(jié)構(gòu)生成問題研究[D]. 合肥工業(yè)大學(xué)2010.

[4] 于海濱， 曾鵬. 智能無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[M]. 北京：科學(xué)出版社， 2006：46-98.

[5] 張文愛， 劉麗芳， 李孝榮. 基于粒子進(jìn)化的多粒子群優(yōu)化算法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2008，44（7）： 51-53.