李 廬 趙曉峰

（1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 教務(wù)處，安徽 蚌埠 233030；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 圖書與信息中心，安徽 蚌埠 233030）

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種集成監(jiān)測(cè)、控制以及無(wú)線通信的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，能夠通過(guò)末梢傳感設(shè)備獲取周圍信息，并對(duì)其進(jìn)行分布式處理，隨后傳遞給用戶，而用戶從得到的傳感信息挖掘出所需要的信息，具有極強(qiáng)的感知性、大規(guī)?；?、自組織性、動(dòng)態(tài)化等特點(diǎn)，在軍事、智能交通、環(huán)境監(jiān)控、醫(yī)療衛(wèi)生等多個(gè)領(lǐng)域具有顯著作用。然而，傳感器網(wǎng)絡(luò)工作的環(huán)境較為惡劣，數(shù)據(jù)傳輸并不很穩(wěn)定，鏈路和節(jié)點(diǎn)很容易失效，導(dǎo)致出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟包和傳輸錯(cuò)誤現(xiàn)象[1]。在此背景下，如何保證傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸成為一大難題。

面對(duì)上述問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外對(duì)其進(jìn)行了很多研究，提出了基于網(wǎng)絡(luò)編碼的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸方法、基于支持向量機(jī)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸方法、基于粒子群優(yōu)化的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸方法等。這些方法存在共同缺點(diǎn)就是當(dāng)節(jié)點(diǎn)分布非常密集時(shí)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載水平失衡，容易出現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)因能量耗盡而過(guò)早死亡，導(dǎo)致傳輸路徑出現(xiàn)更嚴(yán)重的抖動(dòng)現(xiàn)象或直接造成通信鏈路中斷，使得數(shù)據(jù)丟包現(xiàn)象反而嚴(yán)重[2]。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種新的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法，即基于拓?fù)涓兄成渌惴ǖ膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法。該方法主要分為三部分：第一部分傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓兄坏诙糠指鶕?jù)得到的傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，映射得出拓?fù)渖厦織l鏈路的數(shù)據(jù)傳輸能力；第三部分根據(jù)鏈路傳輸能力，合理分配資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸[3]。為測(cè)試本文方法的有效性，進(jìn)行仿真測(cè)試實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明：與基于網(wǎng)絡(luò)編碼的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法、基于支持向量機(jī)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法、基于粒子群優(yōu)化的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法相比，本文基于拓?fù)涓兄成渌惴ǖ膫鬏敺椒ǖ臄?shù)據(jù)丟包率得到有效改善，由此可知本文方法的穩(wěn)定傳輸性能更佳，傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的完整性得到進(jìn)一步改善。

1 傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法

傳感器網(wǎng)絡(luò)集數(shù)據(jù)的采集、處理和傳輸三種功能為一體，由若干個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)、一個(gè)匯聚節(jié)點(diǎn)和一個(gè)管理節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，如圖1 所示。

大量傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在待監(jiān)控范圍內(nèi)，通過(guò)無(wú)線通信將散落的傳感器節(jié)點(diǎn)組成一個(gè)多跳的自組織網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后啟動(dòng)各傳感器節(jié)點(diǎn)感知、獲取監(jiān)控范圍內(nèi)的信息，包括聲、光、溫度、濕度等，并進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，再將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)匯聚到一起，最后通過(guò)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)，包括Internet、衛(wèi)星等，傳輸?shù)焦芾砉?jié)點(diǎn)，進(jìn)行信息存儲(chǔ)和處理，供用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析決策[4]。

圖1 傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

傳感器網(wǎng)絡(luò)可以在任何環(huán)境、任何時(shí)間內(nèi)工作，并不需要太多的人力來(lái)進(jìn)行管理，且具有更好的容錯(cuò)能力，獲取的信息較為可靠準(zhǔn)確。然而當(dāng)節(jié)點(diǎn)分布非常密集，且能量負(fù)載分布不均衡時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸路徑會(huì)出現(xiàn)抖動(dòng)，導(dǎo)致傳輸不穩(wěn)定，造成數(shù)據(jù)丟包。為此，本文從負(fù)載均衡的角度著手，利用拓?fù)涓兄成渌惴▽?shí)現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸。

1.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)感知

傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是指在傳感器網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)相互連接的形式。一般有三種形式，即星型拓?fù)?、網(wǎng)狀拓?fù)浜蜆?shù)狀拓?fù)?，如圖2 所示[5]。

圖2 傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形式

三種傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形式特點(diǎn)如表1 所示。

表1 三種傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形式特點(diǎn)

傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)感知是指確定待監(jiān)控范圍內(nèi)各節(jié)點(diǎn)位置以及鏈接部署方案的過(guò)程。由此可知傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)感知分為兩個(gè)階段任務(wù)：傳感器節(jié)點(diǎn)定位和拓?fù)錁?gòu)建，具體過(guò)程如下。

階段1：傳感器節(jié)點(diǎn)定位。

傳感器節(jié)點(diǎn)定位方法有很多，如通過(guò)計(jì)算錨節(jié)點(diǎn)距離進(jìn)行定位、通過(guò)預(yù)測(cè)信號(hào)接收強(qiáng)度進(jìn)行定位、通過(guò)估算信號(hào)傳送時(shí)間進(jìn)行定位等[6]。在這里采用“通過(guò)計(jì)算錨節(jié)點(diǎn)距離”進(jìn)行定位，原理如下：利用機(jī)器設(shè)備設(shè)置運(yùn)行程序口令，自動(dòng)生成錨節(jié)點(diǎn)位置，方法簡(jiǎn)單高效。

階段2：傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)建。

步驟 1：計(jì)算無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量消耗最小時(shí)需要的簇頭數(shù)量；

步驟2：尋找每個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)；

步驟3：計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的覆蓋均勻度；

步驟 4：根據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余能量和每個(gè)節(jié)點(diǎn)的覆蓋均勻度計(jì)算權(quán)值，構(gòu)建最小支配集MDS；

步驟5：根據(jù)MDS，構(gòu)建連通支配集CDS；

步驟 6：當(dāng)有新的節(jié)點(diǎn)加入或者所述節(jié)點(diǎn)退出傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)，重復(fù)步驟2 到步驟6，完成拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的構(gòu)建[7]。

1.2 數(shù)據(jù)傳輸能力映射

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)獲取之后，為使后期能夠?qū)崿F(xiàn)負(fù)載均衡分配，需要知道拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上每個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳輸能力，即在整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸能力感知——拓?fù)渚嚯x映射，包括節(jié)點(diǎn)鏈路傳輸能力計(jì)算和區(qū)域拓?fù)溆成涞葍蓚€(gè)步驟[8]。

1.2.1 節(jié)點(diǎn)鏈路傳輸能力計(jì)算

傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是由若干個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)相互連接構(gòu)成，因此獲取節(jié)點(diǎn)鏈路的數(shù)據(jù)傳輸能力對(duì)于分配資源具有重要意義[9]。節(jié)點(diǎn)鏈路傳輸能力計(jì)算公式如下：

式(1)中，Y 表示節(jié)點(diǎn)鏈路傳輸能力； Pij表示節(jié)點(diǎn)i 通過(guò)節(jié)點(diǎn)鏈路j 的路徑數(shù)； Pij′表示節(jié)點(diǎn)i 通過(guò)節(jié)點(diǎn)鏈路j 的實(shí)際估算流量；γ 表示鏈路寬度。

1.2.2 區(qū)域拓?fù)溆成?/p>

區(qū)域拓?fù)溆成涞哪康氖桥袛噫溌返亩秳?dòng)出現(xiàn)可能性，其原理是通過(guò)對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中整體鏈路進(jìn)行映射處理，然后再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，最后根據(jù)式(2)實(shí)現(xiàn)鏈路抖動(dòng)判斷。

式(2)中，S 為鏈路抖動(dòng)概率；d1為實(shí)際拓?fù)渚嚯x；d2為估算的拓?fù)渚嚯x。

1.3 數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸實(shí)現(xiàn)

傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)載不均衡是影響傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定的關(guān)鍵因素，因此要想實(shí)現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸，就要先解決負(fù)載不均衡的問(wèn)題。在數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸研究中，分為傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡調(diào)度和穩(wěn)定傳輸兩個(gè)階段內(nèi)容[10]。

階段1：傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡調(diào)度。

在這里采用蟻群算法得到傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡調(diào)度最優(yōu)方案。蟻群算法是一種模擬螞蟻覓食過(guò)程發(fā)展而來(lái)的尋優(yōu)算法[11]。該算法應(yīng)用具體過(guò)程如下：

步驟 1：信息初始化。輸入算法相關(guān)參數(shù)，并賦予傳感器每條鏈路相同的信息素；

步驟2：選擇策略。讓螞蟻隨機(jī)挑選一條路走，并同時(shí)釋放信息素；

步驟 3：信息素更新。為防止算法陷人局部最優(yōu)，在螞蟻完成一次搜索后，需要對(duì)螞蟻留在鏈路上的信息素進(jìn)行更新；

步驟4：求局部最優(yōu)解；

步驟5：全局更新；

步驟6：求全局最優(yōu)解；

步驟 7：對(duì)最優(yōu)解進(jìn)行反編碼，得到傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡調(diào)度方案[12]。

階段2：數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸。

在這里根據(jù)上述得到的傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡分配方案，利用一種并發(fā)編織多路徑可靠傳輸協(xié)議實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸。具體流程如下：

步驟1：傳感器節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)；

步驟2：將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綄?duì)應(yīng)集群的簇頭節(jié)點(diǎn)（匯聚節(jié)點(diǎn)）；

步驟 3：在簇頭節(jié)點(diǎn)中對(duì)傳輸過(guò)來(lái)的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；

步驟4：為簇頭節(jié)點(diǎn)構(gòu)建本地路由表；

步驟 5：根據(jù)構(gòu)建的路由表，為簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分組；

步驟 6：根據(jù)數(shù)據(jù)分組情況，為簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行并發(fā)多路徑傳輸；

步驟7：對(duì)傳輸過(guò)來(lái)的分組數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；

步驟 8：比較融合后的數(shù)據(jù)包與原始數(shù)據(jù)包大小。若大小相同，說(shuō)明數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸；若大小不相同，說(shuō)明數(shù)據(jù)出現(xiàn)丟包，未實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸[13]。

2 傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法性能仿真分析

為測(cè)試本文傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法性能，需要進(jìn)行性能仿真實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)參與者有 4個(gè)，即本文方法和三種傳統(tǒng)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法（基于網(wǎng)絡(luò)編碼的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法、基于支持向量機(jī)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法、基于粒子群優(yōu)化的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法）。實(shí)驗(yàn)過(guò)程包括傳感器網(wǎng)絡(luò)部署、測(cè)試平臺(tái)搭建、實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析四步驟[14]。

2.1 傳感器網(wǎng)絡(luò)部署

本文所使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均來(lái)自真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，其背景為某古建筑安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目，傳感器節(jié)點(diǎn)部署在 400 m×400 m 的區(qū)域內(nèi)，具體情況如圖 3所示。

圖3 傳感器節(jié)點(diǎn)部署

2.2 測(cè)試平臺(tái)搭建

為測(cè)試傳輸性能，搭建測(cè)試平臺(tái)，如圖4 所示。

圖4 測(cè)試平臺(tái)

該平臺(tái)環(huán)境設(shè)置如下：處理器為Intel(R) Core(T M)7M640@2.8GHz；內(nèi)存為Kingston4GB×2；硬盤為SAMSUNG 128G SSD；操作系統(tǒng)為Windows8.1企業(yè)版；仿真平臺(tái)為MATLAB7.10[15]。

2.3 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置由表2 給出。

表2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文選取數(shù)據(jù)丟包率來(lái)評(píng)測(cè)方法性能。丟包率是指數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中所丟失數(shù)據(jù)包數(shù)量占所發(fā)送數(shù)據(jù)包的比率，丟包率越小，傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性越好，反之越差。為保證結(jié)果準(zhǔn)確性，反復(fù)進(jìn)行10 次實(shí)驗(yàn)。表3 為四種傳輸方法10 次應(yīng)用下得到的數(shù)據(jù)丟包率情況。

表3 數(shù)據(jù)丟包率情況 單位：%

從表3 可以看出，本文方法的平均數(shù)據(jù)丟包率為0.02436%。而基于網(wǎng)絡(luò)編碼、支持向量機(jī)、粒子群優(yōu)化的三種傳統(tǒng)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法的平均數(shù)據(jù)丟包率分別為 0.03472%，0.03617%，0.04079%。由以上結(jié)果對(duì)比可知，本文方法的數(shù)據(jù)丟包率更少，說(shuō)明本文的基于拓?fù)涓兄成渌惴ǖ膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸方法穩(wěn)定性更好。

3 結(jié) 語(yǔ)

綜上所述，傳感器網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)、軍事、交通控制、環(huán)境監(jiān)控等多個(gè)領(lǐng)域均起到了重要作用。它通過(guò)傳感器感知相關(guān)信息，在經(jīng)過(guò)處理后，傳輸給用戶，而用戶透過(guò)這些信息可以獲取到所需信息，從而為決策提供可靠依據(jù)。然而，受到傳感器工作環(huán)境的影響，其數(shù)據(jù)傳輸時(shí)并不很穩(wěn)定，經(jīng)常出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟包現(xiàn)象。為此，在三種傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸方法基礎(chǔ)上，提出一種基于拓?fù)涓兄成渌惴ǖ膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸方法。經(jīng)測(cè)試，本文方法丟包率更小，說(shuō)明本文方法穩(wěn)定傳輸性能更好，更能保證數(shù)據(jù)包的完整性。