江渝川，何國斌

(1.重慶人文科技學院計算機工程學院，重慶401524；2.西南大學計算機與信息科學學院，重慶400715)

0 引言

隨著工業(yè)化4.0及新興物聯(lián)網(wǎng)硬件技術的不斷推動及普及，無線傳感網(wǎng)技術（WSN，Wireless Sensor Network）亦日益呈現(xiàn)移動化、智能化等新特點，成為智慧城市等新興基礎設施建設的促進因素之一[1]．如何利用無線傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)信息采樣迅速、網(wǎng)絡傳輸帶寬充足、價格低廉等優(yōu)勢，同時規(guī)避移動化所帶來的傳輸控制困難、信息誤碼率較高等難題，成為當今移動無線傳感網(wǎng)的熱門研究領域[2]．

為提高移動無線傳感網(wǎng)的控制能力，特別是解決移動性增大情況下的數(shù)據(jù)控制同步傳輸?shù)膯栴}，學者們提出了一系列的解決方法，一定程度上滿足了智慧城市的建設需要．如Jamal N A[3]等提出了一種基于第三方廣播機制的移動無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)控制同步傳輸算法，通過周期機制篩選出能量最優(yōu)的區(qū)域節(jié)點作為第三方廣播節(jié)點方式，實現(xiàn)區(qū)域節(jié)點間的數(shù)據(jù)同步，進而實現(xiàn)區(qū)域內節(jié)點的數(shù)據(jù)同步，該方式具有實現(xiàn)簡單、成本低廉的優(yōu)勢，且部署難度較低；但是，該算法需要采取廣播方式對全部的區(qū)域內節(jié)點進行數(shù)據(jù)控制信息的廣播，需要復雜的擁塞控制機制以防止“廣播風暴”現(xiàn)象的發(fā)生，且存在能量消耗過大而帶來發(fā)射功率不足的問題．Liu Y[4]等提出了一種基于區(qū)域控制信息雙向緩存替換機制的移動無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)控制同步傳輸算法，通過設置上層節(jié)點-下層節(jié)點交互的方式進行數(shù)據(jù)控制分組的交換，能夠滿足大規(guī)模節(jié)點布設的實際部署環(huán)境，具有很強的可操作性；然而，該算法需要通過在區(qū)域間同時設置隸屬不同區(qū)域的上層節(jié)點及下層節(jié)點，使其管理機制復雜，且上層節(jié)點一旦出現(xiàn)傳輸受阻，將直接導致數(shù)據(jù)控制分組出現(xiàn)嚴重的丟包現(xiàn)象．Joshua Lackey[5]等采取單向時間戳加載控制方式，提出了一種基于時間戳優(yōu)化機制的移動無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)控制同步傳輸算法，該算法采取被動接收機制，區(qū)域節(jié)點通過接收帶有時間戳的數(shù)據(jù)控制分組，且與自身緩存中的時間計數(shù)器進行比對，能夠在sink節(jié)點失效的情況下實現(xiàn)對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的有效控制．然而，由于該算法需要采取被動方式接收帶有時間戳的控制分組，雖然具有較低的通信開銷成本，但是該算法由于未考慮時間戳接收過程的復雜性而導致時間延誤較高．

為了解決上述問題，本文提出了一種基于似然估計補償機制的移動無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)控制同步傳輸算法．首先，利用MAC層發(fā)包反饋方式來實現(xiàn)區(qū)域節(jié)點-子節(jié)點結構的初始化，且采取廣播機制有效降低數(shù)據(jù)同步過程中的控制誤差，促進區(qū)域結構的穩(wěn)定；隨后采取數(shù)據(jù)分組雙向交互的分組方式建立似然估計補償機制，該機制能夠在sink-區(qū)域節(jié)點、區(qū)域節(jié)點-區(qū)域節(jié)點、區(qū)域節(jié)點-子節(jié)點三個層次實現(xiàn)控制信息的精確同步，且能夠通過同步控制的方式進一步實現(xiàn)鏈路傳輸?shù)姆€(wěn)定性，提高了其對數(shù)據(jù)傳輸過程的精確控制．最后，采取NS2仿真實驗環(huán)境進行仿真實驗，證明了DTS-LECM算法的有效性．

1 移動無線傳感網(wǎng)絡模型

考慮到移動無線傳感網(wǎng)具有多跳、分區(qū)域、拓撲關系疏松的特性[6]，其模型見圖1，因此，在拓撲位置可變的區(qū)域內隨機分布n個可自由移動的傳感器節(jié)點，網(wǎng)絡模型如下：

數(shù)據(jù)傳輸周期內，傳感器節(jié)點移動范圍不超過整體矩形區(qū)域，且區(qū)域內預設sink節(jié)點作為全局中樞節(jié)點，該節(jié)點具有能量無限特性，且接入北斗導航系統(tǒng)[6]．

區(qū)域內節(jié)點均可通過分簇算法預先進行區(qū)域維護，單個區(qū)域內由區(qū)域節(jié)點-成員節(jié)點兩層模型所構成，區(qū)域節(jié)點用于維護整個區(qū)域內的數(shù)據(jù)傳輸及上傳，成員節(jié)點用于數(shù)據(jù)采集；且成員節(jié)點不能進行跨區(qū)通信[7]．

數(shù)據(jù)控制分組被定位在網(wǎng)絡第四層模型范疇內，即全部的數(shù)據(jù)控制將由MAC層中的調度機制完成；在任意一個傳輸周期中，傳感器節(jié)點的時鐘漂移及拓撲具有不變特性，即傳輸周期內節(jié)點移動不影響數(shù)據(jù)控制同步傳輸?shù)倪^程[8]．

移動無線傳感網(wǎng)在數(shù)據(jù)傳輸時需要進行精確的數(shù)據(jù)控制，涵蓋頻率偏移控制及時鐘偏移控制兩個方面[9]．一般而言，典型的移動無線傳感網(wǎng)節(jié)點均采用晶體振蕩器方式進行時鐘控制，時間震蕩周期為60ppm，約1s范圍內的時鐘偏移為46μs[10]，對任意的移動無線傳感節(jié)點i的時鐘震蕩T(i,t)模型為：

模型（1）中α表示頻率偏移，f表示時鐘偏移．由模型（1）可得任意兩個節(jié)點i和j之間的時鐘控制關系T(i,j,t)為：

其中f(i,j)表示節(jié)點i和j之間的時鐘相對偏移，α(i,j)表示節(jié)點i和j之間的相位相對偏移．對于網(wǎng)絡中任意兩個節(jié)點i和j之間若滿足如下的關系，則可說明網(wǎng)絡整體處于同步狀態(tài)：

移動無線傳感網(wǎng)中任意節(jié)點均處于移動狀態(tài)，因此在下一個數(shù)據(jù)控制周期內模型（3）所示的同步狀態(tài)可能會有較大幅度的變化．此外，由于頻率偏移α和時鐘偏移f均可能由于節(jié)點運動中產(chǎn)生的多普勒效應而發(fā)生變化，因此需要采取一定的控制機制，以便整個網(wǎng)絡以較高的精確度實現(xiàn)模型（3）所示的同步狀態(tài)．

圖1 移動無線傳感網(wǎng)網(wǎng)絡模型

圖2 DTS-LECM算法流程圖

2 本文移動無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)控制同步傳輸算法

為實現(xiàn)模型（3）所示的網(wǎng)絡同步，本文提出了一種基于似然估計補償機制的移動無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)控制同步傳輸算法(Data Transmission Synchronization algorithm In Mobile Wireless Sensor Networks based on Likelihood Estimation Compensation Mechanism，DTS-LECM算法)．它由三個步驟組成：①分層區(qū)域初始化形成機制；②基于似然估計補償機制的區(qū)域節(jié)點控制信息同步；③區(qū)域子節(jié)點控制信息同步．通過分層區(qū)域初始化形成機制，能夠實現(xiàn)對移動狀態(tài)的無線傳感網(wǎng)節(jié)點的區(qū)域初始化，便于進行控制信息的一次性部署．采用基于似然估計補償機制分別進行區(qū)域節(jié)點控制信息同步及區(qū)域子節(jié)點控制信息同步，能夠在復雜網(wǎng)絡條件下實現(xiàn)對相位及頻率的精確控制，保障數(shù)據(jù)的穩(wěn)定傳輸．

2.1 分層區(qū)域初始化形成機制

由于無線移動傳感網(wǎng)具有多跳特性，任意兩節(jié)點之間的拓撲距離越遠，則相關的頻率偏移和時間偏移誤差也就越大，需要采取一定的機制篩選區(qū)域節(jié)點，并通過區(qū)域節(jié)點達到控制區(qū)域子節(jié)點傳輸?shù)哪康模送猓紤]到無線移動傳感網(wǎng)具有區(qū)域節(jié)點平均分布的特性[10]，本文采用直接從各個分區(qū)中選取能量最佳的節(jié)點作為區(qū)域節(jié)點．成功篩選出區(qū)域節(jié)點后，按如下步驟實現(xiàn)區(qū)域節(jié)點-區(qū)域子節(jié)點的二級分層結構：

Step 1 對sink節(jié)點基于最高的優(yōu)先指數(shù)，初始指數(shù)設定為0；

Step 2 sink節(jié)點將自身拓撲位置及指數(shù)采取廣播形式發(fā)送Find數(shù)據(jù)分組，用于搜尋區(qū)域節(jié)點；

Step 3 區(qū)域節(jié)點收到sink節(jié)點發(fā)送的Find廣播包后，將自身的初始值從0變?yōu)?，并參照Step 2的辦法繼續(xù)將自身拓撲位置及指數(shù)向區(qū)域內子節(jié)點進行廣播，見圖3；

Step 4 循環(huán)進行Step 2、Step 3，直到整個網(wǎng)絡中節(jié)點接受到Find數(shù)據(jù)分組為止．

圖3 分層區(qū)域初始化形成

圖4 鏈路建立

2.2 基于似然估計補償機制的區(qū)域節(jié)點控制信息同步

分層區(qū)域初始化完成后，區(qū)域節(jié)點需要與sink節(jié)點進行數(shù)據(jù)控制同步．首先，由sink節(jié)點采取廣播方式發(fā)送Start分組，第一級區(qū)域節(jié)點在獲取到Start分組后將自身控制信息以ReStart分組方式發(fā)送到sink節(jié)點，并將接收到的Start分組轉發(fā)到相鄰區(qū)域的區(qū)域節(jié)點；按這種方式繼續(xù)直到sink節(jié)點收到全部區(qū)域節(jié)點發(fā)送的ReStart分組為止．為簡便起見，著重討論兩個區(qū)域節(jié)點i和j之間的同步過程，見圖5．詳細步驟如下：

Step 1：鏈路建立．區(qū)域節(jié)點i首先發(fā)起Find請求，時間戳為T(i,t,1)，F(xiàn)ind控制分組涵蓋區(qū)域節(jié)點i的初始指數(shù)，區(qū)域節(jié)點j在下一時刻獲取到Find請求，時間戳為T(j,t,2)，且將自身初始指數(shù)進行自減操作；下一傳輸中區(qū)域節(jié)點j發(fā)送請求，該請求包含T(i,t,1)及T(j,t,2)兩個時間戳，并賦予新的時間戳T(j,t,3)；區(qū)域節(jié)點i收到請求后，向區(qū)域節(jié)點j發(fā)送請求，并賦予時間戳為T(i,t,4)；

Step 2：控制數(shù)據(jù)存儲同步．為便于區(qū)域節(jié)點i和j的信息精確控制，周期內將互相進行n次確認，獲取的時間戳序列如下：

Step 3：頻率及時間修正．考慮到區(qū)域節(jié)點i保存了模型（4）所示的n次確認信息，結合模型（2）～（3）并便于計算，不妨設基準時間為T(i,1)，根據(jù)該基準時間并結合Step 1做如下的定義：

結合模型（5）～（8）經(jīng)過n次確認后，第n輪傳輸周期中區(qū)域節(jié)點i和j之間的4個時間戳T(1)、T(2)、T(3)、T(4)可分別表示為：

結合（6）～（12），對模型（13）及（14）求對數(shù)并令一階導數(shù)為0，可得f(i,1)和α(i,1)的精確估計分別為：

其中模型（15）～（16）相關參數(shù)滿足：

區(qū)域節(jié)點i根據(jù)模型（15）及（16）對本地頻偏及相位偏移進行調整，從而完成區(qū)域節(jié)點的頻率及時間修正．

Step 4：全網(wǎng)數(shù)據(jù)修正．考慮到全網(wǎng)任意區(qū)域節(jié)點和子節(jié)點間均能構成一個跳數(shù)為1的單向連通網(wǎng)絡，按Step 1～3逐點進行數(shù)據(jù)同步，且根據(jù)模型（15）和模型（16）進行數(shù)據(jù)匹配同步，最終數(shù)據(jù)將全部保存在Sink節(jié)點里，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)同步完成．

圖5 基于似然估計補償機制的區(qū)域節(jié)點控制信息同步

圖6 區(qū)域子節(jié)點控制信息同步

2.3 區(qū)域子節(jié)點控制信息同步

完成基于似然估計補償機制的區(qū)域節(jié)點控制信息同步流程后，區(qū)域節(jié)點已經(jīng)能夠實現(xiàn)與sink節(jié)點間的數(shù)據(jù)同步交換．傳統(tǒng)方案[12]一般采取單純廣播機制實現(xiàn)區(qū)域節(jié)點與區(qū)域子節(jié)點間的信息交互．由于廣播機制存在廣播效率較低，數(shù)據(jù)擁塞等問題，提出如下解決該問題并實現(xiàn)區(qū)域節(jié)點與區(qū)域子節(jié)點控制信息的精確交互，步驟如下：

Step 1 區(qū)域節(jié)點以廣播方式發(fā)送Find分組，按模型（15）和（16）獲取與區(qū)域子節(jié)點的頻率偏移和相位偏移，轉Step 2；

Step 2 區(qū)域子節(jié)點收到Find分組后，向區(qū)域內全部節(jié)點廣播分組，廣播時按模型（15）、（16）對本地時鐘進行調整，見圖6；調整過程按信息傳遞輪數(shù)進行，即本輪數(shù)據(jù)傳輸完畢后，重新進入Step 1進行新的區(qū)域建立過程；

Step 3 返回基于似然估計補償機制的區(qū)域節(jié)點控制信息同步，重新調整區(qū)域節(jié)點并進行數(shù)據(jù)同步，轉Step 1繼續(xù)進行區(qū)域子節(jié)點控制信息同步流程．

3 仿真實驗

為便于進行仿真比較，仿真實驗采用NS2仿真實驗環(huán)境，WSN節(jié)點信號采用移動跳頻信號[13]，對照組采用時間同步控制算法（Time Synchronization Control Algorithm，TSC算法）[14]、相位同步控制算法（Phase Synchronization Control Algorithm，PSC算法）[15]和信息片層次分組控制同步算法（Synchronization algorithm for Hierarchical Packet Control of Slices，HPCS-S算法）[16]．鑒于移動無線傳感網(wǎng)具有的節(jié)點移動特性，且傳感網(wǎng)絡中影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹饕蛩貫樾诺蓝秳?，故信道環(huán)境采用高斯信道、瑞利信道兩種信道，用于模擬普通抖動和高強度抖動兩種實驗情況；仿真指標采用控制精度、控制分組丟包率、鏈路抖動頻率分布對比三個指標，進行仿真對比，相關參數(shù)如下：

表1 信號生成的仿真參數(shù)

表2 治安目標定位參數(shù)

此外，為了測試本文算法與對照算法在實際項目中的運行情況，將其用于治安目標追蹤定位領域，考慮到當前公安部門對被追蹤人信號特征均需要采用基站定位，且待定位人與人群中固有頻率偏移存在一定的差異性，因此，公安部門需要對流動狀態(tài)下目標人進行有效追蹤，且數(shù)據(jù)傳輸精度要能夠達到可定位的水平．因此，設置實際項目參數(shù)如下：

圖7(a)～圖7(b)顯示了DTS-LECM算法與TSC算法、PSC算法、HPCS-S算法在高斯信道及瑞利信道兩種信道條件下的控制精度仿真對比．由圖可知，DTS-LECM算法在兩種模擬環(huán)境下的控制精度均有顯著的優(yōu)勢，控制時延誤差要顯著低于對照組算法，具有較好的控制精度．這是由于DTS-LECM算法采取了分層區(qū)域初始化形成機制、基于似然估計補償機制的區(qū)域節(jié)點控制信息同步、區(qū)域子節(jié)點控制信息同步三種方式，且進行數(shù)據(jù)同步時改善了傳統(tǒng)算法中常用的廣播機制的同時，特別針對區(qū)域節(jié)點間的控制難題使用了似然估計補償機制，能夠在誤差較大的情況下選取較低的頻率及相位偏差進行精確化，大大改善了因網(wǎng)絡環(huán)境抖動時延造成的誤差，有效降低了區(qū)域節(jié)點-區(qū)域子節(jié)點進行交互過程中因鏈路抖動造成的同步困難．TSC算法僅采取簡單的廣播機制進行頻率捕捉，一旦網(wǎng)絡環(huán)境抖動因素較強將因頻率捕捉困難而造成較大的時延；PSC算法雖然在廣播機制基礎上，采取頻分復用的方式降低頻率捕捉困難的同時，能夠采取相位補償機制進一步提高對流動性較大環(huán)境的適應性能．然而，該算法對區(qū)域節(jié)點更新問題采取簡單輪詢機制，若下一傳輸周期因傳輸困難導致難以輪詢，則該輪控制分組將因傳輸受阻導致控制精度急劇惡化．HPCS-S算法雖然能夠針對移動無線傳感網(wǎng)的移動特性進行雙向匹配同步，但該算法僅采取線性機制對相位進行估計，若網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)節(jié)點較少，將因相位偏移較大而制約控制精度的提升．因此，DTS-LECM算法的控制精度較對照組算法具有明顯的優(yōu)勢．

圖7 控制精度仿真

圖8 控制分組丟包率仿真

圖8 (a)～圖8(b)顯示了DTS-LECM算法與TSC算法、PSC算法、HPCS-S算法在高斯信道及瑞利信道兩種信道條件下控制分組丟包率的仿真對比情況．由圖可知，DTS-LECM算法在信號觀測周期不斷增長的情況下控制分組丟包率要顯著低于對照組算法．這是由于DTS-LECM算法采用了分層區(qū)域初始化形成機制、基于似然估計補償機制的區(qū)域節(jié)點控制信息同步、區(qū)域子節(jié)點控制信息同步三種方式，分別從網(wǎng)絡拓撲層和MAC層兩個層面進行分組同步誤差控制，改善了控制分組誤包情況的發(fā)生．TSC算法、PSC算法、HPCS-S算法在誤差分組的控制過程中均采用簡單輪詢機制進行誤差控制，即一旦發(fā)生誤包現(xiàn)象，則將該分組誤差進行丟棄，導致對照組算法在發(fā)生信道抖動時會發(fā)生顯著的丟棄現(xiàn)象．因此，在控制分組丟包率方面，DTS-LECM算法具有顯著優(yōu)勢．

圖9 鏈路抖動頻率分布仿真

圖9 (a)～圖9(d)顯示了DTS-LECM算法與TSC算法、PSC算法、HPCS-S算法在瑞利信道條件下鏈路抖動頻率分布測試結果．由圖可知，DTS-LECM算法鏈路抖動頻率分布在0左右，而TSC算法、PSC算法、HPCS-S算法均出現(xiàn)了鏈路抖動頻率分布層次不齊的現(xiàn)象．這是由于DTS-LECM算法能夠針對sink-區(qū)域節(jié)點、區(qū)域節(jié)點-區(qū)域節(jié)點、區(qū)域節(jié)點-子節(jié)點三個層次強化對數(shù)據(jù)傳輸?shù)谋O(jiān)控粒度，且能夠通過更高精度的控制信息同步機制對數(shù)據(jù)傳輸鏈路的抖動進行控制．因此DTS-LECM算法的鏈路抖動頻率的分布情況較為集中，均值接近理想狀態(tài)．TSC算法及PSC算法僅分別從頻率偏移及相位偏移的角度對傳輸精度進行控制，鏈路抖動頻率分別較DTS-LECM算法更為離散；HPCS-S算法由于僅采用簡單輪詢機制進行分組誤差控制，鏈路抖動發(fā)生概率較高．TSC算法、PSC算法、HPCS-S算法的鏈路抖動頻率較DTS-LECM算法均更為離散．

圖10 不同算法的有效定位頻次測試結果

圖10 顯示了DTS-LECM算法與TSC算法、PSC算法、HPCS-S算法在公安項目中目標人信號有效定位頻次的仿真對比．由圖可知，DTS-LECM算法在人群密度不斷增長的情況下信號定位頻次要顯著高于對照組算法．這是由于DTS-LECM算法能夠通過分層區(qū)域初始化形成機制將目標人特征信號進行初步定位，且能夠通過區(qū)域節(jié)點控制信息同步、區(qū)域子節(jié)點控制信息同步的方式將特征信號從路由層及射頻信號層兩個層面進行誤差控制，可在較短的時間能盡可能多地對目標人特征信號進行追蹤．因此，其信號定位頻次較高．TSC算法、PSC算法、HPCS-S算法由于僅采用輪詢方式進行目標人特征信號逐步定位，一旦數(shù)據(jù)鏈路發(fā)生抖動則本次追蹤過程將終止，使得目標人信號定位頻次較少，給追蹤目標特征信號帶來了一定的困難．因此，對目標信號的實際仿真實驗中，DTS-LECM算法具有顯著優(yōu)勢．

4 結束語

為解決當前移動無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)控制傳輸中存在的鏈路抖動難以控制、同步誤差較大、網(wǎng)絡拓撲結構不穩(wěn)定、控制信息難以精確同步等不足，提出了一種基于似然估計補償機制的移動無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)控制同步傳輸算法；采取了分層區(qū)域初始化形成機制、基于似然估計補償機制的區(qū)域節(jié)點控制信息同步、區(qū)域子節(jié)點控制信息同步三種方式分別從網(wǎng)絡層、數(shù)據(jù)鏈路層兩個層面，針對sink-區(qū)域節(jié)點、區(qū)域節(jié)點-區(qū)域節(jié)點、區(qū)域節(jié)點-區(qū)域子節(jié)點三個方面消除數(shù)據(jù)傳輸過程中遇到的同步困難、精度較差等實際難題找到了解決的方案，與TSC算法、PSC算法、HPCS-S算法等常見算法相比，DTS-LECM算法具有顯著的實際應用價值．

下一步，將考慮DTS-LECM算法存在的控制機制過于復雜的問題，擬采取拓撲-球面矯正機制促進DTSLECM算法在超高速移動無線傳感網(wǎng)領域中的應用，例如抗洪領域中的高速水聲電磁頻譜特性傳輸?shù)龋岣弑疚慕鉀Q方案在低性能網(wǎng)絡環(huán)境下的適用性能，進一步提高DTS-LECM算法的實際部署價值．