CN100583932C - 无线传感器网络中数据收集设备的移动决策方法 - Google Patents

Abstract

无线传感器网络中数据收集设备的移动决策方法，在每个连续的数据收集周期的监听阶段，数据收集设备根据上一周期中收集到的网络中节点能量的分布信息移动到新的位置，移动的策略是：朝剩余能量最高的节点移动，同时避开剩余能量最低的节点；在汇报阶段，各节点根据监听到的数据收集设备的位置信息进行路由并发送数据，所述的数据中包含有该数据包所经过的节点中剩余能量最高的一个节点的能量和位置信息，以及若干个剩余能量最低的节点的能量和位置信息。该方法从均衡节点能量消耗，延长网络生存时间角度，采用应用此算法的移动设备进行数据收集，在不同的网络部署情况下，可以比使用位置固定的数据收集设备将网络生存时间延长2～4倍。

Description

无线传感器网络中数据收集设备的移动决策方法

技术领域

本发明涉及一种在无线传感器网络中收集数据的方法，特别是一种在无线传感器网络中周期性收集数据的过程中，移动的无线数据收集设备为进行移动决策所采用的方法。

背景技术

在数据收集型无线传感器网络中，传感器节点的无线通信能力以及所配置的能量很有限，所有的感知数据将以多跳的方式向网络中的数据收集设备汇集，这将导致靠近数据收集设备的传感器节点由于需要转发远离数据收集设备的节点的数据而消耗更多的能量。如果数据收集设备的位置是固定不动的，靠近数据收集设备的传感器节点将成为“热点”而耗尽能量。由于很难对部署在监控区域内的大量传感器节点方便地补充电量，少部分传感器节点的能量耗尽可能会造成数据收集设备与其它工作节点通信路径的断裂，使传感数据无法到达数据收集设备，从而造成整个网络功能的过早失效。采用可移动的数据收集设备可以缓解“热点”问题，均衡网络中节点的能量消耗，从而延长网络生存时间。但是对于周期性数据收集应用，数据收集设备的移动方式以及收集数据的方式不是任何方式都适合，比如(1)数据收集设备不能随机移动，因为无规律的移动不仅很难提升网络性能，还要考虑移动所带来的附加成本；(2)数据收集设备不能在移动过程中仅收集一跳邻居节点的数据，虽然这种方式对节点来说最省能量，但是要求数据收集设备在个数据收集周期中均要遍历整个网络，而同时数据收集设备的移动速度有限，所以会使得网络收集数据的延迟很大，且随网络规模的增大而增加。因此需要支持数据收集设备在网络中边移动边收集全网的数据的方法。

目前的无线传感器网络领域中，提供给移动设备进行分布式移动决策的方法并不多，参考文献“Base-Station Repositioning For Optimized Performance of Sensor Networks”(M.Younis，M.Bangad，K.Akkaya.In Proc.of the Vehicular Technology Conference(VTC’03)，Orlando，Florida，October 2003，pp.490-492)提出了一个启发式算法来决策数据收集设备移动的方向和距离，此方法的核心思想是数据收集设备(文中称为Base-Station)根据各个邻居节点的数据通信量判断哪个方向上的传感器节点负担更重，然后便朝着这个方向移动。此方法适用于少数节点汇报数据的情况，当应用于全网所有节点均汇报数据的周期性收集型网络中时，其最大问题是数据收集设备容易陷入“局部最优”点，比如当数据收集设备移动到网络中心时，很有可能会由于各方向数据量相等而在原地徘徊，出现与采用固定数据收集设备时同样的问题，即距离数据收集设备较近的传感器节点负担较重的数据转发任务而消耗过多的能量，造成较早地耗尽能量。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种方法，使无线数据收集设备在无线传感器网络中收集数据时，可以根据已经收集到的数据所包含的信息，自主决策下一步移动的方向和距离，同时平衡网络中传感器节点的能量消耗，尽量避免少数节点的过早耗尽能量，从而延长网络的生存时间。

本发明的技术方案如下：一种无线传感器网络中数据收集设备的移动决策方法，每个连续的数据收集周期至少包括监听和汇报两个阶段：

在每个数据收集周期的监听阶段，数据收集设备根据上一周期中收集到的网络中节点能量的分布信息移动到新的位置，移动的策略是：朝剩余能量最高的节点移动，同时避开剩余能量最低的节点；

在汇报阶段，各节点根据监听到的数据收集设备的位置信息进行路由并发送数据包，所述的数据包中分别包含有该数据包所经过的节点中剩余能量最高的一个节点的能量和位置信息以及若干个剩余能量最低的节点的能量和位置信息。

数据收集型无线传感器网络中，传感器节点配备有限的无线通信能力和不可更换的电池能源，而数据收集设备具有较强的无线通信能力，且其能量充足或可获得持续补充。传感器节点和数据收集设备均利用已经公知的现有技术(如GPS定位设备等)可以获知自己的位置信息。

如图1所示，在无线传感器网络中，数据收集设备的移动决策方法将数据收集过程划分为邻居发现过程和数据收集过程两个阶段。网络初始化时需要首先进入邻居发现过程，在此过程中，所有节点不等间隔地广播若干个通告消息(包含节点自身的标识和位置信息)，然后进行监听，将接收到的节点加入邻居列表。在网络运行过程中，如果需要适应节点的失效情况，可以周期性地进行邻居发现过程。邻居发现过程中所广播的通告消息数目，由一个发送计数器进行控制。如图2所示，在邻居发现过程中，节点根据监听到的邻居通告消息更新自己的邻居列表，然后判断发送计数器是否已满，只要计数器未满，就继续邻居发现过程；当计数器满时，结束邻居发现过程。

邻居发现过程结束后，网络中所有传感器节点均获知了自己一跳邻居节点的信息，即可开始数据收集过程。如图1所示，数据收集过程由连续的数据收集周期组成，每个数据收集周期可分为三个阶段：监听阶段、汇报阶段和睡眠阶段。在监听阶段，传感器节点均监听数据收集设备向全网广播的位置通告信息，广播的方式可以是大功率直接广播，也可以是小功率逐步扩散；在汇报阶段，传感器节点根据数据收集设备的新位置，重新进行路由(选择下一跳转发节点)，并朝着数据收集设备的新位置汇报数据；睡眠阶段是当全网节点不需要发送数据时，可进入低功耗的睡眠状态以节省能量。不同的应用场合下，各个阶段的长度可以设置不同的值，有的应用中甚至可以不需要睡眠阶段。网络收集数据过程中，传感器节点的工作流程如图2所示。

在汇报阶段，传感器节点周期性地汇报感知数据，数据包被多跳转发到数据收集设备。传感器节点所发送的数据包中除了所必需的应用数据外，需要携带以下信息：

(1)此数据包所经过的传感器节点中，剩余能量最高的节点的剩余能量值和位置信息；

(2)此数据包所经过的传感器节点中，剩余能量最低的节点的剩余能量值和位置信息。

由于数据包中包含最大剩余能量字段和最小剩余能量字段，在转发过程中，每个节点可根据自身的剩余能量情况修改这两个字段的内容。节点将这两个字段的值与自己的剩余能量比较，如果自己的剩余能量比剩余能量最高值大，则修改剩余能量最高值字段和相应位置信息；如果自己的剩余能量比剩余能量最低值小，则也进行相应修改，但不删除先前剩余能量最低的节点的信息。这样，当数据包到达数据收集设备节点时，数据收集设备将获得这条路径上具有最大剩余能量和若干最小剩余能量的节点的信息。数据收集设备收到所有传感器节点的一个周期的数据后，可以从数据包中提取本数据收集周期内网络中剩余能量最高和最低的节点的分布信息。数据收集设备将网络最高剩余能量节点作为本次移动的目的地，称为MoveDest，并联合其它所有被汇报的剩余能量最低的节点(称为“准热点”)的能量水平及位置确定自身的新位置。数据收集设备在确定新的位置时，将采用一种基于半象限的方法，尽量避开所有被汇报为具最低能量的节点，并逐渐朝着MoveDest移动。

数据收集设备在确定新的位置时，将采用一种基于半象限的方法，尽量避开所有被汇报为具最低能量的节点，并逐渐朝着MoveDest移动。

此基于半象限的方法描述如下：以数据收集设备为原点建立坐标系，并将该坐标系分为8个扇区，每个扇区是半个象限。首先确定MoveDest所在的扇区，并标记此扇区及其左右两个相邻扇区为“前向扇区”。数据收集设备将根据准热点在这些扇区的分布情况决定移动位置。每个扇区将被赋予一个能量值代表此扇区的能量水平，如果扇区内有准热点，则取这些准热点的剩余能量的最大值为此扇区的能量水平值；否则，将其能量水平值设置为一个较大的值(如节点的初始能量值)。数据收集设备每次移动的距离有一个可以控制的阈值，每次移动均需要在这个阈值的距离范围内，如图3中所示，图中用虚线表示的圆圈均代表数据收集设备单次移动的阈值。以下将结合图3和图5，根据准热点在扇区内的分布情况分别讨论数据收集设备的移动决策方法：

(1)情况1——所有的前向扇区内均没有准热点：此时数据收集设备将对准MoveDest移动，但要受限于每次移动的阈值范围，如图3(a)所示；

(2)情况2——MoveDest所在的前向扇区中没有准热点，而其它两个前向扇区中均有准热点：此时数据收集设备将沿着MoveDest所在扇区的中线移动，如图3(b)所示；

(3)情况3——MoveDest所在的前向扇区中没有准热点，而其它两个前向扇区中只有一个有准热点：此时数据收集设备将移动到MoveDest和P点的连线上的某个位置，所述的P点是两个没有准热点的前向扇区交界线与移动阈值边界的交点，如图3(c)所示；该新位置的确定方法是根据数据收集设备分别到P点和MoveDest的距离进行倒数加权，具体说明如下：令数据收集设备到P点和MoveDest的距离分别为d_P和d_M-D，P点和MoveDest的坐标分别为(X_P，Y_P)和(X_M-D，Y_M-D)，则新位置的坐标为：

$(\frac{X_P\·{\left(d_P\right)}^{-1}}{{\left(d_P\right)}^{-1}+{\left(d_{M-D}\right)}^{-1}}+\frac{X_{M-D}\·{\left(d_{M-D}\right)}^{-1}}{{\left(d_P\right)}^{-1}+{\left(d_{M-D}\right)}^{-1}},\frac{Y_P\·{\left(d_P\right)}^{-1}}{{\left(d_P\right)}^{-1}+{\left(d_{M-D}\right)}^{-1}}+\frac{Y_{M-D}\·{\left(d_{M-D}\right)}^{-1}}{{\left(d_P\right)}^{-1}+{\left(d_{M-D}\right)}^{-1}})$

(4)情况4——MoveDest所在的前向扇区有准热点，而其它两个前向扇区中至少有一个没有准热点：此时数据收集设备将沿着没有准热点的前向扇区的中线移动；如果其它两个前向扇区均没有准热点，选择策略为：哪个扇区能量水平值较大，数据收集设备将向哪个扇区移动，如图3(d)所示；

(5)情况5——三个前向扇区中均有准热点，而其它扇区中有不包含准热点的：数据收集设备将沿着其中一个的中线移动；选择策略同样是选择左右相邻扇区的能量水平之和最大的扇区，如图3(e)所示；

(6)情况6——所有8个扇区中均包含准热点：数据收集设备将沿着左右相邻扇区的能量水平之和最大的扇区的中线移动，如图3(f)所示。

在数据收集过程中，数据收集设备的工作流程如图4所示，在汇报阶段，数据收集设备首先向全网广播自身的位置信息，并接收节点发送的感知数据，在数据收集过程结束后，节点进入睡眠阶段。当一个周期结束后，数据收集设备停止接收数据并根据上一周期节点的能量分布情况计算新的位置，然后移动到新的位置，结束监听过程，开始新一轮的汇报过程。

数据收集设备在移动的过程中，将根据每个周期内收到的数据包判断剩余能量最高的节点所在的位置，并向该节点移动。当数据收集设备很接近某个MoveDest后(如已在一跳通信范围内)，将在以MoveDest为圆心的圆周上尝试停留在不同位置，停留位置的选取方案可以是在圆周上均匀选择若干个点。在每个停留位置，数据收集设备均会进行一个周期的数据收集，并观察在哪个位置上可以从MoveDest获得更多的数据，即能让MoveDest消耗更多的能量，则在此位置上逗留直到网络中出现新的剩余能量最高点(即新的MoveDest)。如果在数据收集设备绕行MoveDest一周前，网络中即已出现新的剩余能量最高点，则数据收集设备会放弃当前MoveDest而向此新的最高点移动。

本发明的技术效果是：从均衡节点能量消耗，延长网络生存时间角度，采用应用此算法的移动设备进行数据收集，在不同的网络部署情况下，可以比使用位置固定的数据收集设备将网络生存时间延长2～4倍。

附图说明

图1表示无线网络收集数据阶段的划分示意图；

图2表示传感器节点的工作流程图；

图3表示移动策略所包括的6种情况示例，分别用图3(a)～(f)表示；

图4表示数据收集设备的工作流程图；

图5表示数据收集设备计算移动位置的方法流程图；

图6(a)、(b)表示本发明实施例的移动决策过程。

具体实施方式

在覆盖范围约40,000m²的区域中部署一个由100个无线传感器节点组成的传感器网络，用于采集温度、湿度及光照等数据。数据收集设备为一个移动设备(如PDA或便携式个人电脑)，并配有可与无线传感器节点进行通信的无线收发模块或扩展卡。本发明所提出的移动决策方案以应用程序的形式运行在移动设备上。数据采集人员手持数据收集设备，可根据屏幕上的图形化提示信息移动到区域的任何地方进行数据收集。单个传感器节点的通信范围很小(＜30m)，需要经过多跳将数据传输至数据收集设备。每个传感器节点均采用AA干电池供电，初始电量约为1200mAh。数据收集设备的电量充足，可以完成整个数据采集过程。

数据收集周期设置为15分钟，其中每个周期开始后的一分钟为所有节点的监听阶段(如图1)，数据采集人员将在此一分钟内移动到新位置。每个收集周期的汇报阶段为10分钟，由一种多跳的数据收集协议完成相应功能。网络中所有传感器节点将在数据收集周期的最后4分钟内进入睡眠状态以节省能量。

数据收集设备的初始位置任意。经过若干个采集周期后，数据收集设备所处的网络环境如图6(a)所示。此时网络中能量最高的传感器节点剩余能量为809mAh，因此作为此周期的MoveDest。图6(a)中显示了四个主要的准热点在数据收集设备附近的分布，可见符合图3(c)的情况，即MoveDest所在的前向扇区内没有准热点，另外两个前向扇区中有一个没有准热点，因此数据收集设备将按照第3种情况进行移动决策。当数据收集设备移动到新位置后，将进行新一轮的数据收集。此时数据收集设备周围的节点分布如图6(b)所示，各个节点由于转发数据量的不同，能量水平的降低程度也不同。当新一轮数据收集结束时，MoveDest仍是网络中剩余能量最高的节点，由于此时MoveDest所在扇区内有准热点，而两外两个前向扇区中有一个没有准热点，因此数据收集设备将按照第4种情况进行移动决策。当数据收集设备在MoveDest一跳范围之内时，该节点仍为剩余能量最高的节点，则数据收集设备将以该节点为圆心，并以自身为初始位置选取圆周上均匀分布的4个位置作为下一个周期的新位置。如果数据收集设备在这4个点上都停留过后，该节点仍未剩余能量最高的节点，则数据收集设备将回到其中某个让该节点消耗能量最多的位置上，直到网络中出现其他剩余能量最高的节点为止。如此，每个数据收集周期结束后，数据收集设备就根据新的剩余能量最高点和准热点的分布情况移动到新的位置，从而实现了无线传感器网络中节点能量消耗的最大平均化。试验证明，采用这种决策方法，无线传感器网络的生命周期比普通的网络延长了约3倍。

Claims (10)

1、一种无线传感器网络中数据收集设备的移动决策方法，其特征在于，每个连续的数据收集周期至少包括监听和汇报两个阶段：

在每个数据收集周期的监听阶段，数据收集设备根据上一周期中收集到的网络中节点能量的分布信息移动到新的位置，移动的策略是：朝剩余能量最高的节点移动，同时避开剩余能量最低的节点；

在汇报阶段，各节点根据监听到的数据收集设备的位置信息进行路由并发送数据包，所述的数据包中分别包含有该数据包所经过的节点中剩余能量最高的一个节点的能量和位置信息以及若干个剩余能量最低的节点的能量和位置信息。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的剩余能量最高和最低的节点信息的收集方法是：在转发过程中，每个节点将数据包中包含的剩余能量最高值和最低值两个字段的值与自己的剩余能量比较，如果自己的剩余能量比剩余能量最高值大，则修改剩余能量最高值字段和相应位置信息；如果自己的剩余能量比剩余能量最低值小，则也进行相应修改，但不删除先前剩余能量最低的节点的信息。

3、如权利要求1所述的方法，其特征在于，在数据收集设备移动到新位置时，将根据每个周期内收到的数据包判断剩余能量最高的节点所在的位置，并向该节点移动；当数据收集设备已经接近剩余能量最高的节点，将在以剩余能量最高的节点为圆心的圆周上尝试停留在不同位置，停留位置在圆周上均匀选择若干个点，在每个停留位置，数据收集设备均会进行一个周期的数据收集，并观察在哪个位置上消耗圆心节点能量最多，则在此位置上停留直到网络中出现新的剩余能量最高的节点；如果在数据收集设备绕行剩余能量最高的节点一周前，网络中即已出现新的剩余能量最高的节点，则数据收集设备向此新的剩余能量最高的节点移动。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的数据收集设备的移动策略具体为：

1)以自身为坐标系原点将整个网络划分为8个扇区；

2)根据收到的数据包为各扇区赋值；

3)将剩余能量最高的节点所在的扇区及其左右两个相邻扇区确定为前向扇区；

4)判断剩余能量最低的节点在前向扇区中分布的情况，并结合剩余能量最高的节点的位置信息计算数据收集设备的新位置。

5、如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的步骤4)中，当所有的前向扇区内均没有剩余能量最低的节点，则数据收集设备将对准剩余能量最高的节点移动。

6、如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的步骤4)中，当剩余能量最低的节点不在剩余能量最高的节点所在的扇区，而在其它两个前向扇区中都有，则数据收集设备将沿着剩余能量最高的节点所在扇区的中线移动。

7、如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的步骤4)中，当剩余能量最高的节点所在的前向扇区中没有剩余能量最低的节点，而其它两个前向扇区中只有一个有剩余能量最低的节点，则数据收集设备将移动到剩余能量最高的节点和P点的连线上的某个位置，所述的P点是两个没有剩余能量最低的节点的前向扇区交界线与数据收集设备单次移动阈值边界的交点。

8、如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的步骤4)中，当剩余能量最高的节点所在的前向扇区有剩余能量最低的节点，而其它两个前向扇区中至少有一个没有剩余能量最低的节点，则数据收集设备将沿着没有剩余能量最低的节点的前向扇区的中线移动；如果其它两个前向扇区均没有剩余能量最低的节点，选择策略为：哪个扇区能量水平值较大，数据收集设备将向哪个扇区移动。

9、如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的步骤4)中，当三个前向扇区中均有剩余能量最低的节点，而其它扇区中有不包含剩余能量最低的节点的扇区，则数据收集设备将沿着其中一个扇区的中线移动；选择策略同样是选择左右相邻扇区的能量水平之和最大的扇区。

10、如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的步骤4)中，当所有8个扇区中均包含剩余能量最低的节点，则数据收集设备将沿着左右相邻扇区的能量水平之和最大的扇区的中线移动。

Images