高麗娜,戴天虹,李 昊

(東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,哈爾濱 150040)

如何在WSNs的監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)部署多個(gè)有目的、可調(diào)控的Sink節(jié)點(diǎn),既可以削弱“能量空洞”問(wèn)題,還可以更好的均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能耗,提高網(wǎng)絡(luò)性能,是當(dāng)前WSNs中一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[1]通過(guò)分析傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的分布,利用啟發(fā)式算法求解Sink節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)位置,使通過(guò)Sink節(jié)點(diǎn)的總數(shù)據(jù)流最大,但該算法網(wǎng)絡(luò)總能耗過(guò)大且不適合動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)[2-4]研究移動(dòng)多Sink節(jié)點(diǎn)選址問(wèn)題,根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量把網(wǎng)絡(luò)劃分為若干子網(wǎng)絡(luò),在子網(wǎng)中通過(guò)最大平衡連接分區(qū)MBCP(Maximally Balanced Connected Partitio)技術(shù),尋找Sink節(jié)點(diǎn)最優(yōu)位置解,使分區(qū)內(nèi)能耗最低,從而延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。文獻(xiàn)[5-6]研究雙層傳感器網(wǎng)絡(luò)Sink節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),利用迭代算法,在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)找到中繼節(jié)點(diǎn)覆蓋所有傳感器節(jié)點(diǎn),并結(jié)合優(yōu)化算法得出Sink節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)位置,該方法適用于異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò),但傳感器節(jié)點(diǎn)、中繼節(jié)點(diǎn)及Sink節(jié)點(diǎn)是以單跳模式相互通訊。文獻(xiàn)[7-8]在雙層異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)中,使用k-均值聚類(lèi)算法(k-means clustering algorithm)尋找每簇的中心作為Sink節(jié)點(diǎn)的最佳位置,但該算法須已知網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的位置,一旦節(jié)點(diǎn)位置發(fā)生變化或節(jié)點(diǎn)死亡,則計(jì)算結(jié)果失效。

本文將網(wǎng)絡(luò)中某段時(shí)間內(nèi)向Sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送過(guò)數(shù)據(jù)包的全部一跳鄰居節(jié)點(diǎn)視為質(zhì)點(diǎn)系,所發(fā)送的數(shù)據(jù)量作為質(zhì)點(diǎn)質(zhì)量,使Sink節(jié)點(diǎn)向著傳感器節(jié)點(diǎn)密度大的方向移動(dòng),并配合對(duì)Sink節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的限制,達(dá)到多個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)相互協(xié)作,逐步逼近移動(dòng)到Sink節(jié)點(diǎn)新位置,即該質(zhì)點(diǎn)系的質(zhì)心位置,可以更好地均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,提高數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。

1 質(zhì)心理論

1.1 質(zhì)心定義

在物理學(xué)質(zhì)點(diǎn)系的研究中,有一個(gè)特殊的點(diǎn),在質(zhì)點(diǎn)系動(dòng)力學(xué)理論中具有重要作用,稱(chēng)為質(zhì)點(diǎn)系的質(zhì)量中心,簡(jiǎn)稱(chēng)質(zhì)心[9]。它的作用與質(zhì)點(diǎn)系上的力系無(wú)關(guān),質(zhì)心是質(zhì)點(diǎn)系質(zhì)量分布的平均位置,假設(shè)質(zhì)點(diǎn)系由N個(gè)質(zhì)點(diǎn)組成,其中它們的質(zhì)量是m1,m2,…,mN[9-11]。若用r1,r2,…,rN表示質(zhì)點(diǎn)系中各質(zhì)點(diǎn)相對(duì)于某一固定點(diǎn)O的矢徑,則用rσ表示質(zhì)心的矢徑,即式(1):

(1)

圖1 質(zhì)點(diǎn)位置示意圖

1.2 問(wèn)題分析

對(duì)于多Sink節(jié)點(diǎn)重選址問(wèn)題,我們可以將某段時(shí)間內(nèi)向Sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送過(guò)數(shù)據(jù)包的全部一跳鄰居節(jié)點(diǎn)視為質(zhì)點(diǎn)系,所發(fā)送的數(shù)據(jù)量作為質(zhì)點(diǎn)質(zhì)量,而質(zhì)點(diǎn)系中必然就會(huì)存在質(zhì)心的位置,而此時(shí)的質(zhì)心位置就是Sink節(jié)點(diǎn)需要移動(dòng)到的最優(yōu)位置[12]。這樣就將多Sink節(jié)點(diǎn)選址問(wèn)題與數(shù)學(xué)和物理問(wèn)題聯(lián)系起來(lái),從而更好的解決Sink節(jié)點(diǎn)重選址問(wèn)題。通過(guò)位置矢量的直角坐標(biāo)軸分量,可得質(zhì)心坐標(biāo)表達(dá)式,如式(2)所示,圖1為質(zhì)點(diǎn)位置示意圖。

(2)

2 質(zhì)心重選址算法

2.1 算法分析

假設(shè)在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi),隨機(jī)分布若干個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)和若干個(gè)Sink節(jié)點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)工作正常,當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)j在接收數(shù)據(jù)包時(shí),需要做以下準(zhǔn)備工作:

Step 1 記錄轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn),并在接收到數(shù)據(jù)后確認(rèn);

Step 2 判斷該階段內(nèi)接收的數(shù)據(jù)總量TOTALj是否夠ω個(gè);

Step 3 判斷鄰居節(jié)點(diǎn)i轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)量SUMi是否超過(guò)數(shù)據(jù)總量TOTALj的ρ倍;

Step 4 當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)j在接收到某一個(gè)數(shù)據(jù)包后,符合Step 2和Step 3要求的前提下,啟動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)重選址算法;反之,Sink節(jié)點(diǎn)則繼續(xù)正常工作。

多Sink節(jié)點(diǎn)重選址啟動(dòng)流程如圖2所示。

圖2 Sink節(jié)點(diǎn)重選址啟動(dòng)流程圖

當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)j進(jìn)入重選址階段,該Sink節(jié)點(diǎn)首先應(yīng)根據(jù)式(2)計(jì)算出此時(shí)的坐標(biāo)值。在重選址算法啟動(dòng)前應(yīng)先確定該節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)值與其他Sink節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前坐標(biāo)是否相鄰,避免多個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)同時(shí)移向相同監(jiān)測(cè)區(qū)間。若它們之間的距離小于ξ,則Sink節(jié)點(diǎn)j保持原地不動(dòng),反之則進(jìn)行重選址。當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)j確認(rèn)自己可以重新選址后,則向Rt范圍內(nèi)的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)廣播指令,此時(shí)忽略鄰居節(jié)點(diǎn)向該Sink節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包的影響。Sink節(jié)點(diǎn)j在廣播指令之后即開(kāi)始向新位置移動(dòng),移動(dòng)過(guò)程中拒收任何數(shù)據(jù),此時(shí)周邊的傳感器節(jié)點(diǎn)接收到Sink節(jié)點(diǎn)傳來(lái)的指令,也將停止向該Sink節(jié)點(diǎn)傳送數(shù)據(jù)。當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)j重新選址移動(dòng)完畢后,則立即向當(dāng)前通信半徑范圍Rt內(nèi)廣播指令,告知鄰居傳感器節(jié)點(diǎn)該Sink節(jié)點(diǎn)重選址結(jié)束。此時(shí)傳感器節(jié)點(diǎn)i將會(huì)出現(xiàn)以下3種情況:①當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)i即接收到指令,又接收到指令,則標(biāo)志位flag=1,表示該傳感器節(jié)點(diǎn)i并未離開(kāi)Sink節(jié)點(diǎn)通信半徑Rt范圍內(nèi),正常傳送數(shù)據(jù)。②當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)i接收到指令,未接收到指令,則標(biāo)志位flag=0,表示該傳感器節(jié)點(diǎn)i并已離開(kāi)Sink節(jié)點(diǎn)通信半徑Rt范圍內(nèi),則刪除Sink節(jié)點(diǎn)j重啟局部更新路由向新Sink節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)。③當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)i未接收到指令,接收到指令,則標(biāo)志位flag=1,表示該Sink節(jié)點(diǎn)j移入到傳感器節(jié)點(diǎn)i的監(jiān)測(cè)區(qū)域,此時(shí)傳感器節(jié)點(diǎn)i接入Sink節(jié)點(diǎn)j并向其發(fā)送數(shù)據(jù)。

圖3 Sink節(jié)點(diǎn)重選址移動(dòng)流程圖

2.2 算法流程

Sink節(jié)點(diǎn)j移動(dòng)和傳感器節(jié)點(diǎn)i在接收指令信息時(shí),Sink節(jié)點(diǎn)重選址移動(dòng)流程圖如圖3所示。具體步驟如下:

Step 1 初始化,判斷此時(shí)傳感器節(jié)點(diǎn)i是否在匯聚節(jié)點(diǎn)j通信半徑Rt監(jiān)測(cè)區(qū)域SE內(nèi),若在該區(qū)域,且該傳感器節(jié)點(diǎn)i向匯聚節(jié)點(diǎn)j轉(zhuǎn)發(fā)了數(shù)據(jù),則記錄該傳感器節(jié)點(diǎn)的位置信息;

Step 2 匯聚節(jié)點(diǎn)j根據(jù)式(2)更新坐標(biāo);

Step 3 判斷匯聚節(jié)點(diǎn)j與相鄰匯聚節(jié)點(diǎn)之間的距離dj是否大于ξ,若大于ξ,匯聚節(jié)點(diǎn)移動(dòng)并廣播指令,反之,則該匯聚節(jié)點(diǎn)j不移動(dòng);

Step 4 當(dāng)匯聚節(jié)點(diǎn)j移動(dòng)到監(jiān)測(cè)區(qū)域SI,判斷匯聚節(jié)點(diǎn)j與相鄰匯聚節(jié)點(diǎn)之間的距離dk是否大于ξ,若大于ξ,則廣播指令,停止移動(dòng),反之,繼續(xù)移動(dòng);

Step 5 判斷傳感器節(jié)點(diǎn)i是否接收到了和指令,若兩個(gè)指令均接收到,標(biāo)志位flag=1,則正常傳送數(shù)據(jù)給匯聚節(jié)點(diǎn);若接到指令,未接收到指令,此時(shí)flag=0刪除該匯聚節(jié)點(diǎn),啟動(dòng)局部更新,尋找新的匯聚節(jié)點(diǎn);若未接收到,而接收到了,此時(shí)flag=1,該傳感器節(jié)點(diǎn)則需接入該匯聚節(jié)點(diǎn),并向其發(fā)送數(shù)據(jù)。

2.3 實(shí)例分析

假設(shè)試驗(yàn)區(qū)一個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)A附近有鄰居傳感器節(jié)點(diǎn)a,b和c,初始位置如圖4(a)所示,假設(shè)某段時(shí)間內(nèi),傳感器節(jié)點(diǎn)a,b和c分別向Sink節(jié)點(diǎn)A發(fā)送了5個(gè)、15個(gè)、20個(gè)數(shù)據(jù)包。根據(jù)式(2)計(jì)算可得Sink節(jié)點(diǎn)A的新坐標(biāo)如式(3)所示,且移動(dòng)后位置如圖4(b)所示。

(3)

圖4 Sink節(jié)點(diǎn)移動(dòng)坐標(biāo)示意圖

根據(jù)式(2)計(jì)算可得Sink節(jié)點(diǎn)新位置,符合質(zhì)心的物理學(xué)定義,在Sink節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)包時(shí)滿足Sink節(jié)點(diǎn)重選址啟動(dòng)條件后,在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中逐步逼近最優(yōu)位置,并不是一步到位,且該算法在移向最優(yōu)位置的過(guò)程中,還兼顧了傳感器節(jié)點(diǎn)稀疏的區(qū)域,從而有效的避免了Sink節(jié)點(diǎn)位置移動(dòng)過(guò)快,節(jié)約傳感器節(jié)點(diǎn)在局部重建路由上的能耗,以路由代價(jià)的提升抵消了Sink節(jié)點(diǎn)重選址所帶來(lái)的能耗。

除此之外,該算法還考慮到了如何避免多個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)同時(shí)移向相同傳感器監(jiān)測(cè)區(qū)域的情況,通過(guò)計(jì)算Sink節(jié)點(diǎn)移動(dòng)后距離是否允許移動(dòng)到新位置,進(jìn)行有效的控制,突出了多Sink節(jié)點(diǎn)間可協(xié)作移動(dòng)的特點(diǎn)。當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)逐步移向傳感器節(jié)點(diǎn)較密集的監(jiān)測(cè)區(qū)域時(shí),該區(qū)域的傳感器節(jié)點(diǎn)以最少的跳數(shù),將數(shù)據(jù)包傳送給Sink節(jié)點(diǎn),降低丟包率,該算法的合理性及高效性通過(guò)以下仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 仿真設(shè)置

在OMNeT++[13-14]仿真平臺(tái)主要針對(duì)網(wǎng)絡(luò)生命周期、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率兩方面將基于質(zhì)心的多Sink節(jié)點(diǎn)重選址算法與多Sink節(jié)點(diǎn)位置固定和基于COST函數(shù)[15]的多Sink節(jié)點(diǎn)重選址算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),從而驗(yàn)證質(zhì)心多Sink節(jié)點(diǎn)重選址算法的有效性及可靠性。

為保證節(jié)點(diǎn)密度對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響最小,仿真過(guò)程中隨機(jī)分布傳感器節(jié)點(diǎn),且監(jiān)測(cè)區(qū)域隨節(jié)點(diǎn)數(shù)量作出適當(dāng)?shù)母淖?。仿真主要分兩部?第1種仿真環(huán)境設(shè)置傳感器節(jié)點(diǎn)為400、600和800個(gè),分別分布在400 m×400 m、600 m×600 m和800 m×800 m范圍內(nèi),其中Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)量為5。第2種仿真環(huán)境在400 m×400 m監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)隨機(jī)分布400個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn),其中Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)量從1到10個(gè)依次遞增,并觀察Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)WSNs性能的影響。但在仿真過(guò)程中,需對(duì)下幾點(diǎn)進(jìn)行約束:

①傳感器節(jié)點(diǎn)和Sink節(jié)點(diǎn)均隨機(jī)分布在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi),網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí),所有傳感器節(jié)點(diǎn)保持靜止不動(dòng),而Sink節(jié)點(diǎn)則可以在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)無(wú)限制移動(dòng);

②結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析時(shí),忽略Sink節(jié)點(diǎn)因移動(dòng)所消耗的時(shí)間,當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)得到要移動(dòng)的新位置坐標(biāo)后,可在允許范圍內(nèi)快速移動(dòng),不考慮移動(dòng)過(guò)程消耗的時(shí)間;

③為了使Sink節(jié)點(diǎn)更精確地計(jì)算出重選址最優(yōu)位置坐標(biāo),在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行期間,全部傳感器節(jié)點(diǎn)可在需要的時(shí)候提取自己的位置坐標(biāo);

④傳感器節(jié)點(diǎn)的發(fā)送和接收數(shù)據(jù)的能量模型采用一階無(wú)線模型[16-17],即式(4)所示:

ETX(d)=Eelec+εampd2
ERX=Eelec

(4)

其他仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 仿真參數(shù)

如圖5所示,為5個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)、400個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在400 m×400 m監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的示意圖。

圖5 一種節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布示意圖

如圖6所示,為網(wǎng)絡(luò)生命周期結(jié)束后5個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)通過(guò)質(zhì)心重選址算法移動(dòng)后的位置示意圖,此時(shí)傳感器節(jié)點(diǎn)靜止不動(dòng)。

圖6 Sink節(jié)點(diǎn)移動(dòng)后位置示意圖

3.2 結(jié)果分析

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)平均剩余能量

如圖7所示,為3種選址算法平均剩余能量隨時(shí)間變化曲線圖。可知,質(zhì)心重選址算法中各節(jié)點(diǎn)到Sink節(jié)點(diǎn)距離的總和低于其他兩種選址算法,對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)能耗更少。在網(wǎng)絡(luò)工作前100 s,3種匯聚選址算法所對(duì)應(yīng)的能耗差別并不大,質(zhì)心重選址算法對(duì)應(yīng)的能耗相對(duì)少于其他兩種選址算法;隨著仿真繼續(xù)100 s后有節(jié)點(diǎn)死亡,部分?jǐn)?shù)據(jù)包被丟棄,網(wǎng)絡(luò)能耗速度緩慢,但其中質(zhì)心重選址算法耗能速度低于另外兩種選址算法,可知該算法對(duì)應(yīng)的傳感器節(jié)點(diǎn)失效速度比另外兩種算法慢。

圖7 網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量

3.2.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)平均跳數(shù)

如圖8所示,節(jié)點(diǎn)數(shù)為400時(shí)3種算法的網(wǎng)絡(luò)平均跳數(shù)對(duì)比圖。由圖可知,3種選址算法隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)平均跳數(shù)都有所下降,但質(zhì)心重選址算法對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)平均跳數(shù)始終低于另外兩種選址算法的平均節(jié)點(diǎn)跳數(shù),有效的降低了網(wǎng)絡(luò)的丟包率提高了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率,從而達(dá)到了延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期的最終目的。

圖8 節(jié)點(diǎn)數(shù)為400時(shí)網(wǎng)絡(luò)平均跳數(shù)

圖9 網(wǎng)絡(luò)生命周期對(duì)比圖

3.2.3 網(wǎng)絡(luò)生命周期

如圖9所示,為3種算法仿真的網(wǎng)絡(luò)生命周期對(duì)比圖。可知,質(zhì)心重選址算法網(wǎng)絡(luò)生命周期明顯高于其他兩種Sink節(jié)點(diǎn)重選址算法。由于該重選址算法使Sink節(jié)點(diǎn)向傳感器節(jié)點(diǎn)密度較大的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)附近逐步移動(dòng),最終達(dá)到最優(yōu)位置。在多Sink節(jié)點(diǎn)分別移向各自最優(yōu)位置后,由圖7、圖8可知傳感器節(jié)點(diǎn)傳送數(shù)據(jù)的平均跳數(shù)和節(jié)點(diǎn)能耗都有效降低。并且,在多Sink節(jié)點(diǎn)移動(dòng)過(guò)程中多個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)之間是相互協(xié)作,逐步向最優(yōu)位置逼近的。在此過(guò)程中,節(jié)約了傳感器節(jié)點(diǎn)局部更新路由的能耗,進(jìn)一步節(jié)約了網(wǎng)絡(luò)能量,延長(zhǎng)了WSNs的生命周期。而COST算法網(wǎng)絡(luò)平均能耗大幅度增加,網(wǎng)絡(luò)生命周期縮短,這是因?yàn)樵撍惴ㄐ枰?jié)點(diǎn)全局信息,節(jié)點(diǎn)之間需要交換大量的數(shù)據(jù)信息。相對(duì)于位置固定選址算法,質(zhì)心重選址算法和COST算法在網(wǎng)絡(luò)生命周期方面都有所提升,質(zhì)心重選址算法性能提升更加顯著。

雖然在WSNs中部署多個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)可以有效的均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、降低網(wǎng)絡(luò)能耗,但在網(wǎng)絡(luò)工作時(shí),若Sink節(jié)點(diǎn)保持不動(dòng),仍會(huì)出現(xiàn)鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)過(guò)重,而提早死亡,造成能量空洞,縮短網(wǎng)絡(luò)生命周期。而多Sink節(jié)點(diǎn)的質(zhì)點(diǎn)重選址算法將質(zhì)心原理自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整這種變化,可以很好的適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的隨時(shí)變化。

3.2.4 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率

如圖10所示,為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率對(duì)比圖。由圖可知,質(zhì)心重選址算法的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)成功率優(yōu)于其他兩種算法的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)成功率。因?yàn)槎鄠€(gè)Sink節(jié)點(diǎn)通過(guò)質(zhì)心重選址算法將互相協(xié)作分別移向傳感器節(jié)點(diǎn)密集區(qū)域,逐步逼近最優(yōu)位置,縮短轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)路徑,降低丟包率。而COST算法,其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率還低于多Sink節(jié)點(diǎn)固定的情況,這是因?yàn)槎郤ink節(jié)點(diǎn)固定的情況下采用的路由協(xié)議也是基于路由代價(jià)的蟻群路由算法算法,選擇路由協(xié)議時(shí)考慮了路徑平均最小鏈路質(zhì)量,進(jìn)行最優(yōu)路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,從而降低網(wǎng)絡(luò)丟包率。多Sink節(jié)點(diǎn)位置保持不動(dòng),鄰居節(jié)點(diǎn)到Sink節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)始終不變,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率相對(duì)質(zhì)心重選址算法低。

圖10 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率對(duì)比圖

隨著網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)密度的增加網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率不會(huì)有所提高,因?yàn)榇藭r(shí)網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)密度增加,所以在實(shí)際應(yīng)用中,部署網(wǎng)絡(luò)應(yīng)根據(jù)實(shí)際要求部署,無(wú)需盲目高密度的部署傳感器節(jié)點(diǎn)。

3.2.5 Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)WSNs性能影響

①網(wǎng)絡(luò)生命周期

如圖11所示,為Sink節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)WSNs生命周期的影響折線圖,隨著Sink節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加,網(wǎng)絡(luò)生命周期呈上升趨勢(shì)。此時(shí)網(wǎng)絡(luò)中,Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)量在3個(gè)～5個(gè)時(shí)最好,因?yàn)榇藭r(shí)的網(wǎng)絡(luò)生命周期增長(zhǎng)速度最快,此時(shí)Sink節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)生命周期的影響最大。而但當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)目達(dá)到一定數(shù)量后,網(wǎng)絡(luò)生命周期的增長(zhǎng)速度緩慢,而對(duì)于其他規(guī)模的WSNs,則需進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證。

圖11 Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)生命周期的影響

②數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率

如圖12所示,為Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率的影響,可知,隨著Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率直線上升,尤其當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中由一個(gè)匯聚節(jié)點(diǎn)向多個(gè)匯聚節(jié)點(diǎn)跳變的過(guò)程,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率大幅度提升。對(duì)于該網(wǎng)絡(luò)中Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)量在2個(gè)～4個(gè)時(shí)最好,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率最高,可見(jiàn)Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率的影響之大。但當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)增加大一定數(shù)目后,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率趨于平穩(wěn),并沒(méi)有很大波動(dòng),因此對(duì)于這種規(guī)模的WSNs部署3個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)最為合理,WSNs性能最好,針對(duì)其他規(guī)模的網(wǎng)絡(luò),Sink節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況部署,并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

圖12 Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)成功率的影響

上述仿真實(shí)驗(yàn),是在一定仿真環(huán)境假設(shè)情況下進(jìn)行的,在實(shí)際應(yīng)用中還需考慮很多因素,如硬件成本、環(huán)境限制、應(yīng)用需求等。

4 結(jié)論

本文主要研究多Sink節(jié)點(diǎn)質(zhì)心重選址算法,通過(guò)對(duì)質(zhì)心理論的研究,將質(zhì)心理論引入到多Sink節(jié)點(diǎn)重選址算法中,使Sink節(jié)點(diǎn)重選址到質(zhì)心位置,并給出明確的Sink節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)、限制移動(dòng)的條件確定Sink節(jié)點(diǎn)重新選擇的最優(yōu)位置,并根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)接收信息的情況決定網(wǎng)絡(luò)工作狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,質(zhì)心重選址算法不但可以避免網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)“能量空洞”問(wèn)題、均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、降低丟包率還可延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。

對(duì)于多Sink節(jié)點(diǎn)重選址算法,忽略了Sink節(jié)點(diǎn)移動(dòng)延遲的問(wèn)題,未考慮移動(dòng)中的消耗。因此在未來(lái)的實(shí)際應(yīng)用中還需進(jìn)一步研究,考慮當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)移動(dòng)延遲較大的情況,從而得到更加有效的多Sink節(jié)點(diǎn)重選址算法。比如,根據(jù)Sink節(jié)點(diǎn)不同的移動(dòng)速度對(duì)重選址機(jī)制進(jìn)行調(diào)整,設(shè)置Sink節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速度使網(wǎng)絡(luò)性能最優(yōu)化等。

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