杜壯壯，王 俊，賀智濤，高 頌

（河南科技大學(xué) 農(nóng)業(yè)裝備工程學(xué)院，河南 洛陽 471003）

農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Farmland Wireless Sensor Networks，F(xiàn)WSN）是一種由大量部署于農(nóng)田的傳感器節(jié)點(diǎn)通過無線協(xié)作方式感知和處理作物生長(zhǎng)相關(guān)信息的分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署密度小、分布范圍廣，分層分簇的路由特征致使節(jié)點(diǎn)能量消耗不均衡，具有由內(nèi)而外分級(jí)消耗能量的特點(diǎn)。負(fù)擔(dān)信息轉(zhuǎn)發(fā)量較大的內(nèi)層節(jié)點(diǎn)常因能量耗盡而過早死亡，造成原本連通的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞指?，?dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的連通性與覆蓋度降低，甚至引發(fā)全局網(wǎng)絡(luò)癱瘓，網(wǎng)絡(luò)壽命嚴(yán)重受限。因此，開展針對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與節(jié)點(diǎn)能耗行為的網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化方法研究是解決FWSN規(guī)模應(yīng)用瓶頸根本性問題的關(guān)鍵。

在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)方面，Bao N等提出了圓形不均等分層分簇優(yōu)化節(jié)點(diǎn)部署的方法來降低網(wǎng)絡(luò)的能耗。Zhao Z等基于一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，提出了一種在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)能集群路由協(xié)議，有效提高了網(wǎng)絡(luò)生存周期。在節(jié)點(diǎn)能耗行為方面，江冰等開發(fā)了一種混合式的分簇路由算法以實(shí)現(xiàn)簇頭節(jié)點(diǎn)的均勻分布與能量消耗的減少。Chen等提出了一種非均勻分簇路由協(xié)議，以達(dá)到均衡節(jié)點(diǎn)能耗的目的。Mostafa等通過設(shè)置全局節(jié)點(diǎn)初始能量異構(gòu)改善全局網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗均衡表現(xiàn)。已開展的研究?jī)H從節(jié)點(diǎn)部署方式或分簇路由算法單方面出發(fā)，均未能系統(tǒng)地改進(jìn)FWSN的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與節(jié)點(diǎn)耗能，無法保證網(wǎng)絡(luò)壽命的最大化。圓形蛛網(wǎng)的螺旋分層結(jié)構(gòu)與有中心分層式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在拓?fù)湫问?、結(jié)構(gòu)功能方面有相似之處，其多徑性振動(dòng)信息抗毀傳輸機(jī)理為傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命延長(zhǎng)提供了一種全新參考。故本文提出一種仿蛛網(wǎng)的FWSN網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化方法，該方法通過構(gòu)建流量概率分配機(jī)制與負(fù)載容量分層模型來有效優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)壽命。

1 仿蛛網(wǎng)拓?fù)浣?gòu)

仿蛛網(wǎng)的農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型由節(jié)點(diǎn)、徑向鏈路、螺旋鏈路構(gòu)成，模型如圖1所示。節(jié)點(diǎn)散布于監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)；徑向鏈路為層間通信最優(yōu)選擇，即相鄰層節(jié)點(diǎn)間的最短連接路徑；螺旋鏈路為同層通信最佳選擇，即同層相鄰節(jié)點(diǎn)間的最短路徑。該拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中內(nèi)層節(jié)點(diǎn)密度大、覆蓋區(qū)域小，外層節(jié)點(diǎn)密度小、覆蓋區(qū)域大，具有圓形蛛網(wǎng)的中心收縮聚集特征。

圖1 仿蛛網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ?/p>

仿蛛網(wǎng)農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)過程是建立網(wǎng)絡(luò)通信邏輯拓?fù)涞倪^程，為了便于問題討論，本文做出如下假設(shè)：

1）網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)都具有唯一的物理坐標(biāo)，中心節(jié)點(diǎn)的物理坐標(biāo)為（0，0），其他子節(jié)點(diǎn)的物理坐標(biāo)依據(jù)與中心節(jié)點(diǎn)通信計(jì)算得出。

2）任意節(jié)點(diǎn)至少可以與1個(gè)其他節(jié)點(diǎn)通信，即網(wǎng)絡(luò)中不存在孤立節(jié)點(diǎn)，且通信鏈路為對(duì)稱鏈路，即兩節(jié)點(diǎn)間可實(shí)現(xiàn)雙向通信。

3）網(wǎng)絡(luò)采用載波監(jiān)聽多路訪問/沖突避免（CSMA/CA）協(xié)議，以避免數(shù)據(jù)傳輸時(shí)發(fā)生信道沖突。

具體組網(wǎng)過程如下：

1）中心節(jié)點(diǎn)邏輯層默認(rèn)為0，各子節(jié)點(diǎn)路由表初始為空，中心節(jié)點(diǎn)廣播發(fā)送組網(wǎng)數(shù)據(jù)包，向周圍尋找可以建立可靠通信連接的子節(jié)點(diǎn)。當(dāng)周圍子節(jié)點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)包并計(jì)算與中心節(jié)點(diǎn)的距離后，此節(jié)點(diǎn)成為中心節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)，并將物理坐標(biāo)添加到本地路由表中。子節(jié)點(diǎn)本地路由表格式如表1所示。

表1 子節(jié)點(diǎn)本地路由表格式

2）各子節(jié)點(diǎn)依據(jù)本地路由表中的物理坐標(biāo)計(jì)算與中心節(jié)點(diǎn)間的距離以確定自身層號(hào)。子節(jié)點(diǎn)所在層號(hào)編碼與中心節(jié)點(diǎn)的距離成正相關(guān)，即距離中心節(jié)點(diǎn)越遠(yuǎn)，層號(hào)越大。層間距可依據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行自主設(shè)定，此時(shí)即可獲取所有子節(jié)點(diǎn)所在的層號(hào)，并將層號(hào)添加到對(duì)應(yīng)的本地路由表中。層號(hào)確定后，將第層子節(jié)點(diǎn)以水平方向?yàn)槠鹗嘉恢冒错槙r(shí)針分別編碼為-1，-2，-3…，由此可以獲取所有子節(jié)點(diǎn)的分層編號(hào)及層節(jié)點(diǎn)編號(hào)。

3）各子節(jié)點(diǎn)層號(hào)及物理坐標(biāo)確定后，首先由邏輯層1內(nèi)的子節(jié)點(diǎn)發(fā)送組網(wǎng)幀，顯然邏輯層1內(nèi)的節(jié)點(diǎn)既向周圍發(fā)送組網(wǎng)幀，又會(huì)收到來自同層其他子節(jié)點(diǎn)的組網(wǎng)幀。收到組網(wǎng)幀的子節(jié)點(diǎn)后判斷自身層數(shù)與源節(jié)點(diǎn)的層數(shù)關(guān)系。

①若兩者相等，說明發(fā)送方與接收方位于同一邏輯層，則記錄兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)間的距離，至邏輯層1組網(wǎng)結(jié)束時(shí)，將所有發(fā)送節(jié)點(diǎn)中與其通信距離最小的兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)作為橫向鏈路節(jié)點(diǎn)記錄在本地路由表中。

②若接收方層數(shù)小于發(fā)送方，說明接收方屬于較小邏輯層，則僅記錄相鄰較小邏輯層兩子節(jié)點(diǎn)間的距離，至邏輯層1組網(wǎng)結(jié)束時(shí)，將所有發(fā)送節(jié)點(diǎn)中與其通信距離最小的一個(gè)子節(jié)點(diǎn)作為徑向鏈路節(jié)點(diǎn)記錄在本地路由表中。

③若接收方層數(shù)大于發(fā)送方，則不予處理。

4）重復(fù)步驟3），遍歷所有邏輯層，組網(wǎng)過程隨即完成。

2 流量分配機(jī)制

組網(wǎng)結(jié)束后，依據(jù)所建立的仿蛛網(wǎng)邏輯拓?fù)浣⒘髁糠峙錂C(jī)制。

1）任意一個(gè)非中心節(jié)點(diǎn)，均默認(rèn)與周圍3個(gè)子節(jié)點(diǎn)建立數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系，即同層的橫向鏈路節(jié)點(diǎn)和前一層徑向鏈路節(jié)點(diǎn)，并定義選擇徑向鏈路和橫向鏈路通信概率分別為，（＞0，＞0且＞），且當(dāng)任意節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，與其相連的鏈路同時(shí)失效，無法完成數(shù)據(jù)收發(fā)任務(wù)，而鏈路故障時(shí)僅使兩端節(jié)點(diǎn)無法通信。

2）任意節(jié)點(diǎn)與所聯(lián)系的3個(gè)子節(jié)點(diǎn)間任一節(jié)點(diǎn)成功通信的概率均為（0≤≤1）。表2定義了不同工況下節(jié)點(diǎn)的通信選擇概率和通信成功率。

表2 節(jié)點(diǎn)通信設(shè)定

3）全網(wǎng)子節(jié)點(diǎn)與基站通信過程中，若該節(jié)點(diǎn)負(fù)載超過自身容量，則該節(jié)點(diǎn)判定為失效，此時(shí)相鄰?fù)鈱庸?jié)點(diǎn)通過同層中繼節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)繼續(xù)向內(nèi)層節(jié)點(diǎn)傳輸。

4）此外，完成一次迭代后，重新統(tǒng)計(jì)剩余存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目，當(dāng)死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)超過（表示死亡節(jié)點(diǎn)與全部節(jié)點(diǎn)的比值）時(shí)，重新組網(wǎng)形成新的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/p>

Algorithm 1組網(wǎng)通信過程：

3 負(fù)載容量分層模型

在經(jīng)典的負(fù)載容量分層模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合仿蛛網(wǎng)FWSN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性，本文提出仿蛛網(wǎng)農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載容量分層模型。

1）基于蛛網(wǎng)分層特征，提出負(fù)載容量分層模型如下：

式中：C為第層單個(gè)節(jié)點(diǎn)容量；L為第層單個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)載；為調(diào)節(jié)系數(shù)，用于調(diào)整節(jié)點(diǎn)容量值大小（≥0）；表示層號(hào)。

2）第層單個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)載L定義為：

式中：L表示第層單個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)載，即同層節(jié)點(diǎn)具有一致的初始負(fù)載；L表示第+1層所有節(jié)點(diǎn)初始負(fù)載總和；T表示第層節(jié)點(diǎn)總數(shù)。內(nèi)層節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)載取決于相鄰?fù)鈱庸?jié)點(diǎn)的初始負(fù)載，因此，通過定義最外層節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)載便可以獲得全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)載。負(fù)載容量分層模型定義為：

4 網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)指標(biāo)

4.1 有效節(jié)點(diǎn)比

有效節(jié)點(diǎn)比是指網(wǎng)絡(luò)正常狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)數(shù)與初始網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)的比值，該指標(biāo)可從網(wǎng)絡(luò)失效規(guī)模角度評(píng)估節(jié)點(diǎn)失效對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響，表示為：

式中：N為網(wǎng)絡(luò)中正常狀態(tài)節(jié)點(diǎn)數(shù)；為初始網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)；∈[0，1]。有效節(jié)點(diǎn)比越高，表明網(wǎng)絡(luò)生存能力越佳。

4.2 網(wǎng)絡(luò)效率比

網(wǎng)絡(luò)效率是衡量網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)失效后破壞程度的一個(gè)有效指標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)中兩節(jié)點(diǎn)之間最短距離的倒數(shù)為其對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)效率。對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)而言，將所有節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的效率平均值作為網(wǎng)絡(luò)效率，可用表示，計(jì)算公式為：

網(wǎng)絡(luò)效率比為節(jié)點(diǎn)失效過程中的網(wǎng)絡(luò)效率與初始網(wǎng)絡(luò)效率的比值，其計(jì)算公式為：

式中：E為節(jié)點(diǎn)失效后的網(wǎng)絡(luò)效率；∈[0，1]，該指標(biāo)值越大，表明網(wǎng)絡(luò)存活能力越好。

5 仿真結(jié)果分析

仿蛛網(wǎng)模型仿真環(huán)境層數(shù)設(shè)置為5層，層間距為15 m，根據(jù)各層面積占比隨機(jī)在1~5層節(jié)點(diǎn)覆蓋區(qū)域內(nèi)生成節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)12，28，33，48，63，共計(jì)184個(gè)節(jié)點(diǎn)。定義單個(gè)節(jié)點(diǎn)初始流量（N）為1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位，兩節(jié)點(diǎn)間通信成功概率設(shè)置為0.8，網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)置如表3所示。試驗(yàn)結(jié)果為50次獨(dú)立仿真的統(tǒng)計(jì)平均結(jié)果。

表3 網(wǎng)絡(luò)仿真參數(shù)設(shè)置

5.1 性能試驗(yàn)

為分析失效節(jié)點(diǎn)數(shù)增加時(shí)，調(diào)節(jié)系數(shù)對(duì)仿真輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)效率比的影響規(guī)律，設(shè)置隨機(jī)破壞節(jié)點(diǎn)數(shù)由5~15變化，調(diào)節(jié)系數(shù)由0~40進(jìn)行增大，仿真結(jié)果如圖2所示。從圖2a）可以得出，當(dāng)死亡節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)在5~15，調(diào)節(jié)系數(shù)由0~40增長(zhǎng)時(shí)，仿真輪數(shù)下降率分別為41.1%，38.2%，35.1%，32.8%，31.8%，31.3%，30.1%，25.4%，23.5%，可以得出，節(jié)點(diǎn)故障數(shù)增多時(shí)，隨著調(diào)節(jié)系數(shù)增大，仿真輪數(shù)下降率逐漸減小，表明增大調(diào)節(jié)系數(shù)能有效減緩節(jié)點(diǎn)失效造成的仿真輪數(shù)急劇下降的趨勢(shì)。當(dāng)調(diào)節(jié)系數(shù)處于5~40區(qū)間，相較于調(diào)節(jié)系數(shù)為0時(shí)，平均仿真輪數(shù)分別增加了10.7%，16.15%，22.4%，28.3%，35.1%，64.2%，82.3%，93.3%，可知增大調(diào)節(jié)系數(shù)能顯著促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)仿真輪數(shù)的增加，當(dāng)調(diào)節(jié)系數(shù)大于等于30時(shí)，網(wǎng)絡(luò)仿真輪數(shù)增速要顯著大于調(diào)節(jié)系數(shù)小于30時(shí)，表明數(shù)值較大的調(diào)節(jié)系數(shù)能有效延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

從圖2b）可以看出，當(dāng)死亡節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)由5~15，調(diào)節(jié)系數(shù)由0~40變化時(shí)，網(wǎng)絡(luò)效率比下降率分別為27.0%，25.6%，5.5%，25.9%，23.7%，23.6%，23.0%，23.5%，21.8%，表明節(jié)點(diǎn)故障數(shù)增多時(shí)，調(diào)節(jié)系數(shù)增大與網(wǎng)絡(luò)效率比下降呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)死亡節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)由5~15，調(diào)節(jié)系數(shù)為5~40變化，相較于調(diào)節(jié)系數(shù)為0時(shí)，平均網(wǎng)絡(luò)效率比分別增加了19.9%，24.8%，54.3%，62.1%，70.9%，120.2%，139.2%，168.4%，可以得出，網(wǎng)絡(luò)效率比隨調(diào)節(jié)系數(shù)增大而提高；當(dāng)調(diào)節(jié)系數(shù)大于等于30時(shí)，網(wǎng)絡(luò)效率比增速要大于調(diào)節(jié)系數(shù)小于30時(shí)，表明調(diào)節(jié)系數(shù)增大對(duì)提升網(wǎng)絡(luò)效率比具有積極作用。

圖2 調(diào)節(jié)系數(shù)對(duì)仿真輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)效率比的影響

為分析該網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化方法在應(yīng)對(duì)不同位置節(jié)點(diǎn)故障時(shí)的表現(xiàn)，對(duì)模型中每一層節(jié)點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)故障攻擊，仿真結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出，第1~5層隨機(jī)2個(gè)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，隨著調(diào)節(jié)系數(shù)的增加，仿真輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)效率比均顯著增加，如當(dāng)死亡節(jié)點(diǎn)占比為0.9，調(diào)節(jié)系數(shù)由0增加到40時(shí)，第1~5層仿真輪數(shù)分別增加48.9%，37.6%，39.75%，38.9%，22.1%，網(wǎng)絡(luò)效率比分別增加19.1%，24.7%，23.6%，23%，50%，表明調(diào)節(jié)系數(shù)對(duì)仿真輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)效率比均具有顯著的提升效果，但調(diào)節(jié)系數(shù)對(duì)仿真輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)效率比的影響程度由內(nèi)層到外層分別為逐漸減弱和漸趨增強(qiáng)的趨勢(shì)。其中，當(dāng)死亡節(jié)點(diǎn)占比為0.9時(shí)，第1~5層不同調(diào)節(jié)系數(shù)下的平均仿真輪數(shù)分別為156.26，154.36，151.12，154.76，99.96輪，平均網(wǎng)絡(luò)效率比分別是0.050，0.049，0.047，0.046，0.056。

表4 第1~5層隨機(jī)2個(gè)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)的網(wǎng)絡(luò)性能

由此說明，內(nèi)層節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，通過調(diào)整調(diào)節(jié)系數(shù)可有效增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的抗毀能力，邊緣位置節(jié)點(diǎn)的失效相較于內(nèi)層節(jié)點(diǎn)的影響效果相對(duì)較弱。

以上仿真結(jié)果表明，本文所提出的網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化方法可合理調(diào)度部分節(jié)點(diǎn)失效后的網(wǎng)絡(luò)流量，并通過節(jié)點(diǎn)的初始能量由外層至內(nèi)層關(guān)聯(lián)性增加，有效地降低不同層節(jié)點(diǎn)重要性差異所帶來的能耗差異，從而保障網(wǎng)絡(luò)連通度水平，均衡全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)能耗，可靠延長(zhǎng)FWSN網(wǎng)絡(luò)壽命。

5.2 對(duì)比試驗(yàn)

為進(jìn)一步測(cè)試本文提出的網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化方法的性能，采用城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)失效模型與本文算法進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，得到的仿真結(jié)果如圖3所示。圖3a）為選擇性失效和隨機(jī)性失效方式下兩種算法的有效節(jié)點(diǎn)比隨仿真輪數(shù)增加的變化規(guī)律。從圖3a）可以看出：當(dāng)仿真輪數(shù)為5時(shí)，4類情況下有效節(jié)點(diǎn)占比分別為0.4，0.75，0.97，0.98；隨著仿真輪數(shù)繼續(xù)增加至10時(shí)，4類情況下有效節(jié)點(diǎn)比分別為0.25，0.68，0.9，0.93，相較于5輪時(shí)分別下降37.5%，9.3%，9.2%，8.1%?？芍疚乃岬乃惴ㄔ谶x擇性失效和隨機(jī)性失效情況下，有效節(jié)點(diǎn)比隨仿真輪數(shù)變化趨勢(shì)一致且變化幅度相近，能有效延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

圖3 網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)/指標(biāo)比較

圖3b）為選擇性失效情況下，兩種算法在不同調(diào)節(jié)系數(shù)下有效節(jié)點(diǎn)比隨仿真輪數(shù)增加的變化規(guī)律。從圖3b）可以看出，當(dāng)仿真輪數(shù)為5時(shí)，，分別由0.1增加至0.5時(shí)，有效節(jié)點(diǎn)比分別增加260%和1.0%。此外，為0.1時(shí)的有效節(jié)點(diǎn)比是為0.5時(shí)的1.3倍。可知通過增大調(diào)節(jié)系數(shù)，比較算法的有效節(jié)點(diǎn)比顯著增大，而本文所提算法表現(xiàn)出緩慢的增長(zhǎng)趨勢(shì)，但此時(shí)本文所提算法下的有效節(jié)點(diǎn)比仍遠(yuǎn)高于比較算法，這是由于本文算法的負(fù)載容量調(diào)整與網(wǎng)絡(luò)分層緊密相關(guān)，分配策略更加合理。圖3c）為兩種算法在不同的失效方式下網(wǎng)絡(luò)效率比的變化規(guī)律。從圖3c）可以看出：當(dāng)仿真輪數(shù)為5時(shí)，4類情況下網(wǎng)絡(luò)效率比分別是0.4，0.75，0.86，0.88；隨著仿真輪數(shù)繼續(xù)增加到10時(shí)，4類情況下網(wǎng)絡(luò)效率比分別是0.1，0.68，0.75，0.78，相較于5輪時(shí)分別下降75.0%，9.3%，12.7%，11.3%?？梢园l(fā)現(xiàn)，本文所提的算法在選擇性失效和隨機(jī)性失效情況下，網(wǎng)絡(luò)效率比均能表現(xiàn)出一致的變化規(guī)律，且變化趨勢(shì)平緩。圖3d）為選擇性失效情況下，兩種算法在不同調(diào)節(jié)系數(shù)下網(wǎng)絡(luò)效率比的變化規(guī)律。從圖3d）可以看出：當(dāng)仿真輪數(shù)小于5時(shí)，比較算法通過增大調(diào)節(jié)系數(shù)可有效延緩網(wǎng)絡(luò)效率比的下降，當(dāng)仿真輪數(shù)繼續(xù)增加時(shí)，即使增大調(diào)節(jié)系數(shù)，網(wǎng)絡(luò)效率比仍維持在較低的水平；而本文所提模型在調(diào)節(jié)系數(shù)較小時(shí)，網(wǎng)絡(luò)效率比即可保持較高水平，隨著調(diào)節(jié)系數(shù)的增加，網(wǎng)絡(luò)效率比具有增長(zhǎng)趨勢(shì)，但增幅較小。

通過上述分析可知，本文所提仿蛛網(wǎng)的FWSN網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化方法可在面對(duì)節(jié)點(diǎn)不同類型失效時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度網(wǎng)絡(luò)流量，依據(jù)節(jié)點(diǎn)所在層合理分配容量，可靠保證網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通度，均衡網(wǎng)絡(luò)能耗，使得有效節(jié)點(diǎn)比和網(wǎng)絡(luò)效率比均能穩(wěn)定變化且變化幅度緩慢，最大化提高網(wǎng)絡(luò)壽命。

6 結(jié) 語

受自然界圓形蛛網(wǎng)抗毀結(jié)構(gòu)啟示，本文提出一種仿蛛網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化方法，該方法由流量概率分配機(jī)制與負(fù)載容量分層模型組成。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，增大調(diào)節(jié)系數(shù)可促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)仿真輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)效率比的增加，當(dāng)調(diào)節(jié)系數(shù)大于等于30時(shí)，網(wǎng)絡(luò)仿真輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)效率比增速顯著大于調(diào)節(jié)系數(shù)較小的情況。相較于對(duì)比算法，流量概率分配機(jī)制能動(dòng)態(tài)調(diào)度網(wǎng)絡(luò)流量以減少節(jié)點(diǎn)失效對(duì)網(wǎng)絡(luò)連通度的影響，負(fù)載容量分層模型可有效平衡不同層節(jié)點(diǎn)的能耗差異。此外，本文所提出的網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化方法在選擇性失效和隨機(jī)性失效情況下，均能有效減緩有效節(jié)點(diǎn)比和網(wǎng)絡(luò)效率比的下降趨勢(shì)，確保農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的可靠性，為改善農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)存活時(shí)間提供一種新的解決思路。