劉東 熊召新

摘 要： 依據(jù)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSNs）中WiFi、聲或可見(jiàn)光的機(jī)會(huì)信號(hào)，提出基于最優(yōu)簇?cái)?shù)的區(qū)塊模型（CML）。區(qū)塊模型為衰落模型，反映機(jī)會(huì)信號(hào)隨傳播距離的衰減變化。為了減少總體能耗，利用區(qū)塊模型的泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)的不同階次計(jì)算最優(yōu)簇?cái)?shù)。最后利用移動(dòng)手機(jī)、無(wú)線接入點(diǎn)、聲和光信號(hào)建立真實(shí)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，分析最優(yōu)簇?cái)?shù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，相比Exponential模型和對(duì)數(shù)Log模型，CML的能耗分別下降約6%和8%。此外，相比于WiFi和聲信號(hào)，可見(jiàn)光信號(hào)的能效提高近12%。

關(guān)鍵詞： 無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)； 能效； 簇； 機(jī)會(huì)信號(hào)； 區(qū)塊模型； 最優(yōu)簇?cái)?shù)

中圖分類號(hào)： TN914?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）19?0019?04

Abstract： A compartmental model based on optimal cluster number is proposed according to the opportunity signals of WiFi， acoustics and visible light in wireless sensor networks （WSNs）. The compartmental model acting as an attenuation model can reflect the attenuation variation of opportunistic signal with propagation distance. In order to minimize the overall energy consumption， the different orders expanded by the Taylor series of the compartmental model is used to calculate the optimal cluster number. The mobile phone， wireless access point， sound and light signals are adopted to establish the real experimental platform to analyze the optimal cluster number. The experimental data shows that the energy consumption of the compartmental model is reduced by about 6% and 8% respectively than that of the exponential model and logarithm model， and the energy efficiency of the visible light signal is improved by about 12% than that of the WiFi and acoustic signals.

Keywords： wireless sensor network； energy efficiency； cluster； opportunity signal； compartmental model； optimal cluster number

0 引 言

能效是許多通信系統(tǒng)的基本要求，如無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSNs）、物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）[1]。為了解決高層問(wèn)題，如定位、跟蹤、路由和連通問(wèn)題，將興趣區(qū)域劃分不同的區(qū)?；诖氐耐?fù)浣Y(jié)構(gòu)是典型的分區(qū)技術(shù)。分簇技術(shù)充分利用了傳感節(jié)點(diǎn)的有限通信半徑。每個(gè)簇內(nèi)產(chǎn)生一個(gè)簇頭，并由簇頭先融合數(shù)據(jù)，再向信宿傳輸這些融合數(shù)據(jù)[2]，數(shù)據(jù)傳輸示意圖如圖1所示。

低功耗自適應(yīng)簇協(xié)議LEACH[3]，LEACH協(xié)議用Type?2邏輯算法選擇簇頭，簇頭在節(jié)點(diǎn)間輪流轉(zhuǎn)換，進(jìn)而平衡網(wǎng)絡(luò)能耗。盡管簇技術(shù)能夠降低網(wǎng)絡(luò)能耗、提高數(shù)據(jù)傳輸效率，但是在固定網(wǎng)絡(luò)下，分多少個(gè)簇，即最優(yōu)簇?cái)?shù)仍是一個(gè)挑戰(zhàn)問(wèn)題[4?5]。分簇的根本目的是減少能耗。因此，分簇必須與能耗相結(jié)合。為此，本文以最小化總體能耗為目標(biāo)，進(jìn)而優(yōu)化最優(yōu)簇?cái)?shù)。

目前，所有簇技術(shù)是基于距離[dn]或指數(shù)無(wú)線能量消耗模型，其中[n]是路徑衰落指數(shù)。此外，文獻(xiàn)[6]針對(duì)WSNs的定位和跟蹤，提出有效的區(qū)塊（Compartmental）模型。在非視距環(huán)境下，相比于指數(shù)Exponential模型和對(duì)數(shù)Log模型[7]，Compartmental模型具有較好的性能。這激發(fā)了利用Compartmental模型優(yōu)化簇?cái)?shù)的動(dòng)力，從而實(shí)現(xiàn)總體能量消耗的最小化。

此外，基于不同的應(yīng)用，引用機(jī)會(huì)性信號(hào)是不錯(cuò)的策略。機(jī)會(huì)性的信號(hào)，如WiFi、聲信號(hào)或可見(jiàn)光等?？梢罁?jù)不同的應(yīng)用，選擇這些機(jī)會(huì)性信號(hào)進(jìn)行分析。例如，可見(jiàn)光不適合室外場(chǎng)景；聲信號(hào)在安靜環(huán)境無(wú)法使用；WiFi信號(hào)在擁擠地方衰減迅速。

為此，提出基于機(jī)會(huì)信號(hào)的WSN最優(yōu)簇?cái)?shù)的研究。先建立基于最小能耗的Compartmental模型，然后利用泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)算法分析在不同階次下的最優(yōu)簇?cái)?shù)，最后利用移動(dòng)手機(jī)、無(wú)線接入點(diǎn)、聲和光信號(hào)建立真實(shí)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，分析最優(yōu)簇?cái)?shù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，基于Compartmental模型的平均能耗比Exponential模型和對(duì)數(shù)Log模型分別下降約6%和8%。

1 網(wǎng)絡(luò)模型

假定[N]個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)均勻分布于[M×M]網(wǎng)絡(luò)。簇?cái)?shù)表示為[K]。面向機(jī)會(huì)信號(hào)的基于區(qū)塊模型的能量消耗模型如圖2所示。

從上述分析可知，能耗與距離[d]成非線性關(guān)系。為此，利用泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)[8]分析能耗與距離的關(guān)系。考慮到計(jì)算量，只分析低階次項(xiàng)。

1.1 一階項(xiàng)

可利用任意的求根法獲取式（13）的閉合解，如牛頓法、梯度下降法等。最終，可獲取簇?cái)?shù)的最優(yōu)解[Kfirstopt]。

1.2 二階項(xiàng)

2 性能分析

2.1 仿真平臺(tái)

在2.4 GHz頻段，將無(wú)線標(biāo)準(zhǔn)IEEE 802.11引用于接入點(diǎn)（Access Point，AP）與移動(dòng)手機(jī)間的通信。接入點(diǎn)AP（TP?Link TL?WR841N）由2個(gè)全向天線組成，且其有5 dBi的增益。智能手機(jī)（Moto E3）測(cè)量室內(nèi)多個(gè)位置的來(lái)自AP的信號(hào)強(qiáng)度。同時(shí)，分別利用安卓聲音檢測(cè)器、Lux Meter分別測(cè)量室內(nèi)多個(gè)位置的聲、光信號(hào)，且分別采用852 Hz的單音頻和700 nm的單色光源。在室內(nèi)每隔0.6 m收集這些機(jī)會(huì)信號(hào)。引用改進(jìn)的Prony estimator[6，9]估計(jì)區(qū)塊模型的參數(shù)，如表1所示。此外，[Eelec=50] nJ/bit，[Eda=5] nJ/bit/signal，[?=]4 000 bits。

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 不同能量模型的平均能耗

本小節(jié)分析不同能量模型的平均能耗性能。為此，引用文獻(xiàn)[6?7]所述的Exponential模型和對(duì)數(shù)Log模型作為參考。依據(jù)文獻(xiàn)[6?7]，指數(shù)、對(duì)數(shù)模型可分別表示為：[Eamp（d）=αexp（βd）]，[Eamp（d）=γlogd+δ]。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別如表2和圖3所示。

從圖3可知，隨著簇?cái)?shù)的增加，平均能耗也隨之增加。相比于Exponential和Log模型，本文提出的Compartmental模型的平均能耗得到了有效控制。對(duì)比圖3a）和圖3b）可知，節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加加大了平均能耗。

表2列舉了這三個(gè)模型的最優(yōu)簇?cái)?shù)，并分別列出直接搜索和推導(dǎo)分析兩種策略下所獲取的最優(yōu)簇?cái)?shù)。從表2可知，相比于Exponential和Log模型，Compartmental模型能得到最優(yōu)的簇?cái)?shù)。同時(shí)，節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加也提高了最優(yōu)簇?cái)?shù)。

2.2.2 不同信號(hào)模型下的平均能耗

本節(jié)分析Compartmental模型在不同信號(hào)模型（WiFi、Acoustic、Visible light）下的能耗和最優(yōu)簇?cái)?shù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如圖4所示。

從圖4可知，在[N=200]時(shí)，與WiFi和Acoustic信號(hào)相比，可見(jiàn)光信號(hào)消耗的能量更少。原因在于：在高照度要求下，可見(jiàn)光信號(hào)具有高的信噪比。與其他信號(hào)相比，可見(jiàn)光信號(hào)隨傳輸距離的衰減變緩。

表3顯示了不同信號(hào)下的最優(yōu)簇?cái)?shù)。從表3可知，可見(jiàn)光信號(hào)下，簇?cái)?shù)最少。此外，從表3不難發(fā)現(xiàn)，[M]的增加擴(kuò)大了簇?cái)?shù)。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文針對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的能耗問(wèn)題，提出基于最優(yōu)簇?cái)?shù)的區(qū)塊模型。該模型利用WiFi、聲、可見(jiàn)光的機(jī)會(huì)信號(hào)，并引用泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)，分析在不同階次下的最優(yōu)簇?cái)?shù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，利用基于可見(jiàn)光的區(qū)塊模型的能耗最低。與指數(shù)和對(duì)數(shù)的能耗模型相比，本文提出的區(qū)塊模型的平均能耗得到了有效控制。

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