丁偉 ，李樹泉 ，李思維 ，唐良瑞 ，孫丹丹

（1.華北電力大學新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 102206；2.國家電網(wǎng)公司客戶服務(wù)中心，天津 300012；3.北京國電通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司，北京 100070）

面向智慧園區(qū)的WSN路由優(yōu)化算法

丁偉1，李樹泉2，李思維3，唐良瑞1，孫丹丹3

（1.華北電力大學新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 102206；2.國家電網(wǎng)公司客戶服務(wù)中心，天津 300012；3.北京國電通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司，北京 100070）

為解決智慧園區(qū)中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）的能耗不均衡問題，構(gòu)建了路由代價函數(shù)，并提出了一種新的能耗均衡路由算法。該算法結(jié)合智慧園區(qū)中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點，綜合考慮節(jié)點地理位置和剩余能量來構(gòu)建路由代價函數(shù)。傳感器節(jié)點通過選擇其鄰居節(jié)點中路由代價最小的節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。仿真結(jié)果表明，該算法可以有效節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能耗，同時延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

智慧園區(qū)；無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；路由代價；網(wǎng)絡(luò)生命周期

1 引言

隨著國家電網(wǎng)公司提出將國家電網(wǎng)公司客戶服務(wù)中心（以下簡稱國網(wǎng)客服中心）南北園區(qū)建設(shè)為“國家電網(wǎng)能源技術(shù)與服務(wù)創(chuàng)新園區(qū)”的目標，實現(xiàn)對園區(qū)各種信息的實時監(jiān)測，廣泛集成能量、環(huán)境等信息變得刻不容緩。在這種情況下，以低功耗、低成本為優(yōu)勢的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（wireless sensor network，WSN）作為其他組網(wǎng)方式的有效補充，逐漸獲得了廣泛應(yīng)用。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由多個采集節(jié)點和匯聚（sink）節(jié)點構(gòu)成的自組織網(wǎng)絡(luò)，進而通過多跳轉(zhuǎn)發(fā)的方式將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到sink節(jié)點，由sink節(jié)點實現(xiàn)向上傳送和數(shù)據(jù)存儲［1-2］。而路由算法是WSN網(wǎng)絡(luò)層的核心，它直接決定數(shù)據(jù)分組從源節(jié)點到目的節(jié)點的路徑，從而直接影響網(wǎng)絡(luò)的功耗。因此，對智慧園區(qū)中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由問題進行研究是十分必要的。

由于傳感器節(jié)點主要依靠電池供電，節(jié)點能量受限，因此需要充分實現(xiàn)節(jié)點能耗的有效性。最小能耗（minimum energy consumption，MEC）路由［3］單純追求 節(jié) 點傳輸能耗的有效性，但常常導(dǎo)致處于最小能耗路徑上的節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)重，能量消耗過快而過早死亡，最終引起網(wǎng)絡(luò)癱瘓。為了實現(xiàn)能耗的均衡性，在進行路由選擇時必須充分考慮節(jié)點的剩余能量因素。但是，過多選擇剩余能量較多的節(jié)點作為下一跳會導(dǎo)致數(shù)據(jù)分組的傳輸路徑過長，不能充分實現(xiàn)節(jié)點能量的有效性。因此，在進行路由算法設(shè)計時，兼顧網(wǎng)絡(luò)能耗的有效性和均衡性，是目前主要的研究方向。ECBR算法［4］綜合考慮下兩跳節(jié)點的信息，構(gòu)建了一種新的能量代價函數(shù)，較好地實現(xiàn)了節(jié)點能耗的有效性和均衡性；ELACO［5］路由算法綜合考慮了節(jié)點的能量和地理位置信息，進而智能地搜索從source節(jié)點到sink節(jié)點的最優(yōu)路徑，因而有效地延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)能量的均衡消耗；UCPC算法［6］采取如下策略：將網(wǎng)絡(luò)分成不均勻的虛擬塊，并且在簇頭路由時考慮節(jié)點位置和剩余能量的影響，構(gòu)建基于節(jié)點位置和剩余能量的隸屬度函數(shù)，并將二者進行融合判決，并根據(jù)最大隸屬度原則選擇父節(jié)點，優(yōu)化路由選擇。EETMO［7］算法以節(jié)點剩余能量和節(jié)點到基站的距離兩個特征參量建立隸屬度函數(shù)，利用三角模融合算子進行判決。UCRA［8］算法是一種基于權(quán)值機制的非均勻分簇路由算法，其采用基于權(quán)值的局部競選簇首策略，改善了熱區(qū)問題，有效均衡了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗，延長了網(wǎng)絡(luò)生存時間。MECT［9］算法基于最小能耗樹，并在構(gòu)造樹的過程中考慮到節(jié)點的剩余能量，在減少能耗的同時保證了能耗均衡。但以上算法或計算復(fù)雜度較大，或更多關(guān)注節(jié)點能耗的均衡性，并不適合應(yīng)用于智慧園區(qū)中的WSN。

基于以上分析，針對智慧園區(qū)中WSN的特點，本文提出一種基于路由代價的WSN路由優(yōu)化算法（optimized routing algorithm based on routing cost，RCOR）。該算法綜合考慮節(jié)點的地理位置信息和剩余能量，構(gòu)建節(jié)點的路由代價函數(shù)。傳感器節(jié)點通過計算其鄰居節(jié)點的路由代價，進而選取路由代價最小的鄰居節(jié)點作為下一跳節(jié)點，進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。仿真結(jié)果表明，該算法有效節(jié)約了網(wǎng)絡(luò)能耗，同時延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

2 系統(tǒng)模型與定義

2.1 網(wǎng)絡(luò)模型

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于南北園區(qū)內(nèi)各種信息的監(jiān)測采集，將各種信息采集終端視為傳感器網(wǎng)絡(luò)的普通節(jié)點，將就地控制中心視為sink節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)中大量的普通節(jié)點和sink節(jié)點則構(gòu)成了智慧園區(qū)的信息采集網(wǎng)。

本文所研究的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)均假設(shè)具有以下特點：

·某個區(qū)域內(nèi)隨機部署了多個完全相同的傳感器節(jié)點，每個節(jié)點都具有功率控制能力，并調(diào)節(jié)至某一固定發(fā)送半徑R；

·唯一的sink節(jié)點部署在固定位置，且能量不受限制；

·所有的傳感器節(jié)點初始能量有限且相同，并且能實時獲取自己的剩余能量；

·每個傳感器節(jié)點可通過接收信號的強度估算自己到相鄰節(jié)點的距離。

2.2 能耗模型

本文采用如下的無線通信能量消耗模型［7］，當傳感器節(jié)點在傳輸l bit數(shù)據(jù)且傳送距離為d時，發(fā)送端所消耗的能量為：

接收端所消耗的能量為：

其中，Eelec表示發(fā)射機和接收機電路處理單位比特數(shù)據(jù)所消耗的能量；d0為功率放大損耗采用不同模型時的距離閾值當傳輸距離小于距離閾值d0時，采用自由空間模型，Efs是自由空間模型下功率放大的能量消耗；當傳輸距離大于距離閾值d0時，采用多徑衰減傳輸模型，Emp是多徑衰減模型下功率放大的能量消耗。

為了更清楚地描述路由算法，下面給出鄰居節(jié)點以及前向鄰居節(jié)點的定義。

定義1 （鄰居節(jié)點）節(jié)點i的鄰居節(jié)點集定義為：

其中，d（i，j）為節(jié)點 i和 j之間的距離。

定義2 （前向鄰居節(jié)點）節(jié)點i的前向鄰居節(jié)點集定義為：

其中，d（i，s）、d（j，s）分別表示節(jié)點 i、j到 sink 節(jié)點的距離。該節(jié)點集包含了與節(jié)點i直接通信的所有鄰居節(jié)點，而且排除了節(jié)點i后向傳輸?shù)目赡?，從而保證了不會有環(huán)路出現(xiàn)。

3 路由代價

在進行WSN路由算法設(shè)計時，只關(guān)注節(jié)點能耗的有效性，極易導(dǎo)致最小能耗路徑上的節(jié)點產(chǎn)生擁塞，進而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)生命周期降低。反之，只追求節(jié)點能量的均衡消耗，將導(dǎo)致數(shù)據(jù)分組轉(zhuǎn)發(fā)路徑過長，降低節(jié)點能耗的有效性。因此，為節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能耗并實現(xiàn)能耗的均衡性，必須合理匹配節(jié)點能耗的有效性和均衡性。基于以上需求，本文提出了前向傳輸節(jié)點這一概念，并在該條件下定義了一種新的路由代價函數(shù)，綜合考慮了節(jié)點位置和剩余能量兩個因素，從而保證了能量的高效利用，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能耗的均衡。

3.1 節(jié)點靠近最短路徑程度

考慮節(jié)點傳輸范圍有限等原因，大多數(shù)節(jié)點通常不能直接與sink節(jié)點進行通信，而需要依靠其余節(jié)點采用多跳轉(zhuǎn)發(fā)的方式進行數(shù)據(jù)傳輸。為此，從降低節(jié)點能耗的角度出發(fā)，建立數(shù)據(jù)分組在WSN中的發(fā)送路徑，保證了當前節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組給下一跳節(jié)點時所消耗的能量較少。

由最小能耗模型知，如果數(shù)據(jù)分組的每一個轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點都在源節(jié)點到sink節(jié)點的連線上，則數(shù)據(jù)分組在傳輸過程中消耗的總能量最少。然而實際上各節(jié)點的鄰居節(jié)點并不都是在該連線上，因此節(jié)點靠近最短路徑的程度可作為衡量節(jié)點能耗的重要指標。節(jié)點位置示意如圖1所示，源節(jié)點i的數(shù)據(jù)分組要想到達sink節(jié)點，需要被轉(zhuǎn)發(fā)至i的鄰居節(jié)點。節(jié)點靠近最短路徑程度的定義如下：

其中，d（i，j）、d（i，sink）、d（j，sink）分別表示節(jié)點 i到節(jié) 點 j的距離、節(jié)點i到sink節(jié)點的距離以及節(jié)點j到sink節(jié)點的距離。由式（5）可知，節(jié)點i通過節(jié)點j進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)時，CD（j）越大，表示節(jié)點j越靠近最小能耗路徑，即被選為下一跳節(jié)點的可能性越大，從而節(jié)約節(jié)點能耗。

圖1 節(jié)點位置示意

3.2 前進距離

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)分組在向前傳輸時始終是向sink節(jié)點靠近的，也即每一跳向sink節(jié)點靠近的距離越大，越有利于節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能耗。由于各節(jié)點到sink節(jié)點距離大不相同，因此需對其進行統(tǒng)一處理，進而在進行下一跳節(jié)點的選擇時，定義數(shù)據(jù)分組的前進距離如下：

由式（6）可知，節(jié)點數(shù)據(jù)分組單跳前進距離越大，越有利于降低網(wǎng)絡(luò)能耗。

3.3 節(jié)點剩余能量

在式（5）和式（6）的作用下，數(shù)據(jù)分組總是沿著能耗近似最小的路徑進行轉(zhuǎn)發(fā)，這會導(dǎo)致處于轉(zhuǎn)發(fā)路徑上的某些節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)過重，節(jié)點能量消耗過快，甚至節(jié)點死亡。為此，本文從能量均衡的角度出發(fā)，基于節(jié)點剩余能量構(gòu)建節(jié)點剩余能量函數(shù)，以均衡網(wǎng)絡(luò)的能耗，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能耗的均衡性。

其中，Er（j）是節(jié)點 j的剩余能量，Eini是節(jié)點 j的初始能量。

根據(jù)式（7），節(jié)點j的剩余能量越多，其被選作下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的可能性越大，越有助于均衡網(wǎng)絡(luò)的能耗，據(jù)此可以為節(jié)點i進行路由選擇提供依據(jù)。

3.4 路由代價函數(shù)

式（5）和式（6）從降低傳輸能耗的角度出發(fā)，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點越靠近最短路徑，數(shù)據(jù)分組單跳前進距離越大，到下一跳可選節(jié)點傳輸能耗越低，說明其越適合承擔數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)。式（7）從均衡網(wǎng)絡(luò)能耗的角度出發(fā)，考慮轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點當前的剩余能量，其更直接地反映了該節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的能力，可以直接用來選擇下一跳節(jié)點。為此，合理地將以上3個因素進行融合，可作為數(shù)據(jù)分組路由的依據(jù)。為此定義如下的路由代價函數(shù)：

由式（8）可知，路由代價不僅保證數(shù)據(jù)分組選擇鄰居節(jié)點中向sink節(jié)點最短路徑方向上的節(jié)點作為下一跳，而且保證在避免路由回傳、環(huán)路的情況下繞過低能量節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，既有效地節(jié)約了網(wǎng)絡(luò)能量，又充分實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)能耗的均衡性。

4 算法實現(xiàn)

面向智慧園區(qū)的WSN路由優(yōu)化算法主要包括以下幾個步驟。

（1）鄰居發(fā)現(xiàn)：在網(wǎng)絡(luò)初始階段，所有傳感器節(jié)點首先估算自身到sink節(jié)點的距離，然后傳感器節(jié)點以最大通信半徑R為通信半徑，確定其鄰居節(jié)點，進而根據(jù)式（4）確定前向鄰居節(jié)點。

（2）能量代價計算：基于鄰居節(jié)點信息表（包括節(jié)點的前進距離、節(jié)點靠近最短路徑程度、節(jié)點的剩余能量），根據(jù)式（8）計算每個前向鄰居節(jié)點的路由代價。

（3）路由選擇：當節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)時，若sink節(jié)點位于轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的通信半徑范圍外，則選擇前向鄰居節(jié)點中路由代價最小的節(jié)點作為下一跳；若sink節(jié)點位于節(jié)點的鄰居節(jié)點范圍內(nèi)，則直接將數(shù)據(jù)發(fā)送給sink節(jié)點。

由本文的路由算法可知，傳感器節(jié)點無需掌握整個網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)與狀態(tài)參數(shù)，僅需要鄰居節(jié)點的信息即可做出路由決策，路由算法具有較小的實現(xiàn)開銷和更好的可擴展性［10］，適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。

5 仿真實驗

為了驗證算法的有效性，本文采用MATLAB對RCOR算法進行了實驗仿真，同時將RCOR算法與最小能耗（MEC）路由算法和最大剩余能量（MREBR）［11］算法進行了對比。仿真中，節(jié)點隨機均勻分布在正方形區(qū)域中，所有節(jié)點一旦放置就不再移動。仿真參數(shù)設(shè)置見表1。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

表2是不同節(jié)點死亡率下3種算法所經(jīng)過輪數(shù)的對比情況?？梢钥闯觯琑COR算法在不同節(jié)點死亡率的情況下，其運行的輪數(shù)都高于另外2種算法，有效地延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。這是因為MEC算法只考慮從源節(jié)點構(gòu)建到sink節(jié)點的最短路徑，導(dǎo)致某些節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)重，能量消耗過快，節(jié)點過早死亡，因而經(jīng)過輪數(shù)最短。MREBR算法只是單純考慮節(jié)點剩余能量因素進行路由選擇，導(dǎo)致路由路徑過長，因此其經(jīng)過的輪數(shù)較長。RCOR算法綜合考慮節(jié)點位置和剩余能量，有效地實現(xiàn)了節(jié)點能耗有效性和均衡性的結(jié)合，因此其網(wǎng)絡(luò)生命周期最長。

表2 網(wǎng)絡(luò)生命周期對比

圖2為MEC、RCOR和 MREBR 3種算法節(jié)點的端到端平均能耗隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的變化情況對比。不難看出，MEC算法的端到端平均能耗在不同節(jié)點數(shù)量下始終最低。MREBR算法因單純考慮節(jié)點的剩余能量以均衡網(wǎng)絡(luò)的能耗，故其路由路徑較長，最終導(dǎo)致其端到端平均能耗最高。而本文算法實現(xiàn)了能耗有效性和均衡性的平衡，故端到端平均能耗介于MEC算法和MREBR算法之間。

圖2 端到端平均能耗對比

圖3 節(jié)點平均剩余能量對比

圖3對網(wǎng)絡(luò)中最開始有節(jié)點死亡時傳感器節(jié)點的平均剩余能量進行了對比。由圖3可知，MEC算法平均剩余能量最高，RCOR算法次之，而MREBR算法最低。這是因為MREBR算法以節(jié)點剩余能量最多為依據(jù)來確定轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，以均衡網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，故其平均剩余能量最低。而RCOR算法除了考慮節(jié)點剩余能量外，還將節(jié)點位置考慮在內(nèi)，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)能耗有效性和均衡性的結(jié)合，故性能次優(yōu)。MEC算法只考慮建立最短路徑，使得最短路徑上的節(jié)點過早死亡，因此其平均剩余能量指標最高。

6 結(jié)束語

結(jié)合智慧園區(qū)中WSN的特點，針對現(xiàn)有路由算法的不足，提出了一種新的基于路由代價的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法。該算法以降低和均衡網(wǎng)絡(luò)能耗為目標，綜合考慮節(jié)點地理位置和剩余能量，并構(gòu)建了路由代價函數(shù)。傳感器節(jié)點依據(jù)路由代價最小原則，從前向鄰居節(jié)點中選擇下一跳節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。仿真結(jié)果表明，該路由算法能夠有效節(jié)約網(wǎng)絡(luò)的能耗，延長網(wǎng)絡(luò)的生存時間。

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An optimized routing algorithm in WSN for smart park

DING Wei1，LI Shuquan2，LI Siwei3，TANG Liangrui1，SUN Dandan3
1.State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources，North China Electric Power University，Beijing 102206，China 2.State Grid Customer Services Center，Tianjin 300012，China 3.Beijing GuoDianTong Network Technology Co.，Ltd.，Beijing 100070，China

To solve the energy problem in wireless sensor networks used for smart park，an optimized routing algorithm based on routing cost in WSN was proposed.According to the characteristics of smart park，the algorithm took a comprehensive consideration of the remaining energy and geographical location of nodes and exploited a new routing cost function.The sensor nodes selected the node with the minimum routing cost to forward the packets.Simulation results show that the algorithm significantly reduces the energy consumption of the network and extends the network lifetime effectively.

smart park，wireless sensor network，routing cost，network lifetime

TN 915.853

A

10.11959／j.issn.1000-0801.2016070

2015-09-20；

2016-02-01

丁偉（1991-），男，華北電力大學碩士生，主要研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由和電力系統(tǒng)通信。

李樹泉（1964-），男，國家電網(wǎng)公司客戶服務(wù)中心高級工程師，主要從事電力工程、能源互聯(lián)、低碳節(jié)能等方面的研究工作。

李思維（1988-），男，北京國電通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司工程師，主要從事智能微電網(wǎng)、用電及需求側(cè)等相關(guān)工作。

唐良瑞（1968-），男，華北電力大學教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向為電力系統(tǒng)通信、無線通信以及光纖通信。

孫丹丹（1991-），女，現(xiàn)就職于北京國電通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司，主要研究方向為電力信息通信、信息安全。