无线传感器网络中地理能量感知路由的改进 疯狂代码 ĵ: http:/ 无线传感器网络是由部署在监测区域内大量廉价微型传感器节点通过无线通信方式形成个多跳自组织网络系统 其目是协作地感知、采集和处理覆盖区域内事件信息并发送给观察者由于节点能量有限且补充困难无线传感器 网络首要设计目标是能量[6]高效利用本文在原有GEAR[1]路由协议基础上提出改进思路方法从而在路由协议 [4]上节省无线传感器节点有限能量并提高整个网络生存周期 GEAR协议介绍和改进 GEAR[5](Geographical and Energy Aware Routing)路由协议是根据事件区域地理位置信息建立汇聚节点到 事件区域优化路径避免了泛洪查询消息从而减少了建立路由开销但是传统GEAR路由机制由于缺乏足够拓扑信息 路由过程中会遇到路由空洞[2]现象 本文提出了考虑两跳节点信息路由机制大大减少了路由空洞出现概率降低了每次成功查询平均能耗;根据无线发 射功率和通信半径关系由通信距离确定发射功率[3]并在路由选择时考虑发射功率提出了更加节省能量GPEAR路 由机制 GEAHAR路由机制 过多路由空洞会消耗很多不必要能量降低整个网络通信效率为了减少或避免路由空洞节点需要知道更多拓扑信 息这就是GEAHAR(Geographical energy aware and hole avoid routing)机制提出依据基本思想是在查询消 息时节点选择下跳节点不仅仅考虑邻居跳节点代价值最小而是考虑两跳信息 邻居节点是指节点跳通信范围内可以到达所有节点集合如(1)式定义dmax为节点最大通信距离为所有节点集合 NbNi= ≤dmax,Nj∈N}(1) 节点Ni选择下跳Nnext(i)依据如(2)式Nbi为节点Ni邻居节点集合NbNbi(j)为节点Ni邻居节点Nbi(j)邻居节点集 合β为比例系数取值范围为0~1β取值为1算法退化为跳GEAR路由机制式中需要注意是NbNbi(j)(k)≠Ni即第 2跳 节点不能选择当前节点否则将出现返回路由现象这将大量消耗不必要能量 Nnext(i)=min(βc(Nbi(j),T)+(1-β)min(c(NBNbj(j)(k),T)))Nbi(j)∈Nbi,NbNbi(j)(K)∈NbNbi(j),NbNb(j)(k)≠Ni(2) GPEAR路由机制 在接收灵敏度定情况下无线发射功率P和接收半径R的间关系是P正比于R2~R5也就是P可能会远远大于R2如果 在节点间通信时考虑通信距离适当调整发射功率而不是使用相同发射功率(这样话只能以最大通信距离来发射)则 可以大大降低通信能耗延长整个网络寿命降低每个数据包通信代价 GPEAR(Geographical and physical energy aware routing)路由机制是在传统GEAR路由机制作下跳路由选 择时考虑物理层发射功率和通信半径关系从而做出更加适合选择 假设无线通信部分能量消耗和通信距离 4次方成正比并将发射功率分为5档见表1 表1 发射功率和通信半径关系 GPEAR路由机制则是选择邻居节点中代价值和发送跳通信代价联合最小节点作为下跳节点如式(3)所示: Nnext(Ni)= (3) 式中Nnext(Ni)为节点Ni选择下跳节点;h(Ni,Nj,T)为节点Ni经由Nj到事件区域T新代价值;Esend(Ni,Nj)为节点 Ni到节点Nj通信代价如表1中归化数值;NbNi为节点Ni邻居节点集合;r为比例系数取值范围为0~1 仿真环境 仿真条件假设 (1)查询信息中包含了目标区域(即事件区域)位置此处假设用目标区域中心位置作为目标区域位置; (2)每个节点都知道自己位置信息和剩余能量并且可以通过个简单Hello机制获取邻居节点位置信息和剩余能量节点位置信息可以使用低成本GPS定位机制或者其他现成定位机制获得; (3)节点间链接是双向即如果节点可以获得邻居节点访问则节点也可以访问邻居节点这对于般MAC协议如IEEE 802.11都是容易实现; (4)节点每消耗总能量10%时通知邻居节点自己剩余能量信息用于更新邻居节点中邻居节点列表信息;当节点剩 余能量小于个阈值时将通知自己邻居节点将自己从邻居节点列表中删除表示该节点已经死亡 仿真参数 在100m*100m区域内随机分布200个传感器节点节点能量为1000J节点死亡能量阈值为5J最大通信距离为 25m最大通信距离通信时每次消耗1J能量对于GPEAR算法通信能耗和通信距离关系由表1给出仿真环境假设会 聚节点(Sink)在整个区域中心(5050)处 4个事件区域在整个区域 4个角上(00)、(0100)、(1000)和(100100)每个 事件区域做100次查询后轮流转换 3 测试标准 (1)查询成功次数:只有成功查询对用户才是有用所以网络能够进行成功查询次数可以体现网络生存周期和传输 可靠性 (2)每次成功查询平均消耗能量:该标准体现了整个网络能量利用效率 每次查询平均消耗能量为整个网络消耗能量除以成功查询次数如式(4)所示 仿真结果 图1 衰减指数对算法性能影响 图1结果表明随着衰减指数(衰减指数为2表示发射能量和通信半径 2次方成正比依次类推)增长 GPEAR算法性能 则改善非常明显 图2最大允许跳数对算法性能影响 图2结果表明最大允许跳数(即查询从Sink节点到目节点经由最大节点数若超过这个最大数则认为查询失败)对各 算法影响不是很敏感若最大允许跳数小于15GPEAR算法成功查询次数将大大下降每次成功查询平均能耗也大大 增加这个是GPEAR算法本质是通过缩短每次通信半径以降低总查询能耗而这样会增加中间经由节点数量显然若 最大允许跳数太小将会使失败次数大大增加另外GEAHAR算法要求最大允许跳数不能太大否则会使失败查询消 耗过多能量相对这种能耗过大更优思路方法是重新发送查询信息 综合图1和图2表明对于每次成功查询平均消耗能量: (1)GEAHAR算法比GEAR算法约降低5%; (2)当衰减指数为4、最大允许跳数为25时GPEAR算法比AGEAR算法降低约60% 图3 GEAHAR算法中β参数影响 图3结果表明β值在0.3～0.7时GEAHAR算法性能基本是稳定而β过小或者过大则对算法性能影响较大 图4结果表明参数y对GPEAR算法性能有定影响参数y需要根据具体应用环境选择根据区域内节点密度和衰减指 数有关 图4 GPEAR算法中参数y影响 本文在GEAR路由基础上以节约网络节点能耗和延长网络生存周期为目标提出了GEAHAR和GPEAR路由算法仿 真结果表明新算法显著提高了网络成功查询次数降低了每次查询消耗平均能量从而达到了提高能量利用效率效 果 参考文献: 1. Yu Y, Govindan R, Estrin D. Geographical and energy aware routing: A recursive data dissemination protocol for wireless sensor networks[R].UCLA Computer Science Department20011—23. 2. 孙利民无线传感器网络清华大学出版社2005 3. 孙雨耕、田飞无线传感器网络中种能量有效混合式拓扑算法电子测量技术200730(11):69-73 4. 戴世瑾、张翼德无线传感器网络路由协议研究和分析计算机应用研究200623(12):294-297 5. 万东无线传感网络路由算法研究浙江大学信息科学和工程学院2006. 6. 高键ZigBee无线传感器网络节点耗能研究电子测试20082(2):102-106. 7. 赵海霞,无线传感器网络GEAR协议种改进方案传感器和微系统200625(9):61-63. 8. 刘林峰、刘业、庄艳艳高效能耗传感器网络模型分析和路由算法设计电子学报200735(3):459-462. 2009-2-12 5:07:16 疯狂代码 。