CN103686965A - 一种无线传感器网络序列扇域拓扑控制方法 - Google Patents
一种无线传感器网络序列扇域拓扑控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及通信技术,提供了一种无线传感器网络序列扇域拓扑控制方法,具体包括:对于所述无线传感器网络中的任意节点,都从最小发射功率开始逐渐增大其发射功率,直到该节点在任意一个具有预设角度的扇形区域内都至少有一个可以与其通信的邻居节点,或者所述发射功率达到其最大发射功率为止;将任意可以相互通信的两个节点都互相加入到对方的序列扇域集中,得到该网络的序列扇域拓扑结构;根据包括剩余能量的参数对所述序列扇域拓扑结构进行调整。本发明可以实现无线传感器网络拓扑结构的快速构建,并使各个节点的能耗得到降低和均衡。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术,具体涉及一种无线传感器网络序列扇域拓扑控制方法。
背景技术
无线传感器网络综合了MEMS技术、嵌入式计算技术和无线通信技术,能够协作地实时监测和感知网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息,并对这些信息进行处理,获得详尽而准确的信息,具有广阔的应用前景。传感器节点以其体积小、成本低、数量大、可自组织的特点可以实时、有效、灵活地监测农作物生长环境,对农业的产量增大和成本降低有着重要的意义。而由于无线传感器网络具有大规模、随机部署、节点能量有限、网络结构经常发生变化的特点,使高性能、低功耗的拓扑控制成为挑战性的研究课题。
当前针对上述拓扑控制问题的一些解决方案,其基本思想都是在保证网络连通性与覆盖性的基础上,通过剔除不必要的通信链路降低发射功率或引入休眠调度来降低、或平均节点能耗,通过数据转发的优化网络结构来延长网络的生命期。比如在一种网络拓扑控制方法中,以全网统一发射功率向簇内节点发送交接询问广播信息;根据询问应答情况调整广播功率,以全网统一发射功率发送正式交接广播信息。该方法连通性能较好,而且从整体上同一调整发射功率可以有效地降低了平均能耗,并尤其适用于网络分布比较均匀的场合。又在比如一种基于位置的拓扑控制算法中,假设所有节点使用最大功率发射形成拓扑图,按照一定的邻居判别条件得到该图的邻近图,邻近图上每个节点以自己所邻近的最远通信节点来确定发射功率。该算法将发射半径调整到了最远邻近节点的距离,具有较好的网络双向连通性,且网络稳定性较高,且整个通信能量开销得到有效控制。
但是,现有技术的相关研究,大多面向均匀、同构网络。对于农业的应用场合下环境复杂多变、节点分布不均、能量多级异构的特点,现有方法都有着极为明显的缺陷。比如在上述网络拓扑控制方法中,非均匀网络条件下对节点的独立功率控制很难保证网络的整体连通性;全网统一调整发射功率的方法简单易行,但基础能耗较大的节点会迅速“死亡”,并进一步导致网络瘫痪,同时,该方法对网络节点的均匀性有一定要求,在存在孤立节点的情况会导致网络所有节点受孤立节点影响而采用较大发射功率,增大网络总体能耗,缩短网络生存周期。又比如上述基于位置的拓扑控制算法中,该算法需要获取、存储、维护自身或邻居节点的精确位置信息,需要额外配备GPS模块或采用其他复杂定位算法进行精确位置信息采集,在软件和硬件上对于功率的开销都很大,而且算法收敛时间长,总体上的能耗依然会很大。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供一种无线传感器网络序列扇域拓扑控制方法,可以实现无线传感器网络拓扑结构的快速构建,并使各个节点的能耗得到降低和均衡。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
一种无线传感器网络序列扇域拓扑控制方法,其特征在于,该方法包括:
对于所述无线传感器网络中的任意节点,都从最小发射功率开始逐渐增大其发射功率,直到该节点在任意一个具有预设角度的扇形区域内都至少有一个可以与其通信的邻居节点,或者所述发射功率达到其最大发射功率为止;
将任意可以相互通信的两个节点都互相加入到对方的序列扇域集中,得到该网络的序列扇域拓扑结构;
根据包括剩余能量的参数对所述序列扇域拓扑结构进行调整。
优选地,所述逐渐增大其发射功率包括按预设的功率间隔离散地逐级增大所述发射功率。
优选地,所述逐渐增大其发射功率包括按预设的功率增大函数连续地逐渐增大所述发射功率。
优选地,所述根据包括剩余能量的参数对所述序列扇域拓扑结构进行调整包括:
对于每个所述节点,选择自身序列扇域集中剩余能量最高的节点;
对所述选择进行统计,根据被选择次数得到每个节点的剩余能量权重;
按所述剩余能量权重从小到大的顺序依次对每个节点进行冗余边删除。
优选地,所述进行冗余边删除包括:
根据所述剩余能量权重设定节点序列扇域中的预删除冗余边数量;
对该节点根据所述预删除冗余边数量按预定的删除选择规则从所述序列扇域集内的连接边中选择预删除的冗余边;
根据预定的接收转移条件对预删除冗余边进行删除。
优选地,所述预定的删除选择规则包括若连接边的另一端节点已完成所述冗余边删除,则不选择其作为预删除的冗余边。
优选地,所述预定的删除选择规则包括若连接边在该序列扇域集内的所有连接边中是最长的,则选择该连接边作为预删除的冗余边。
优选地,所述预定的删除选择规则包括根据连接边的另一端节点的剩余能量权重为最低或次最低,则选择该连接边作为预删除的冗余边。
优选地,所述预定的删除选择规则包括根据连接边另一端节点的节点度决定是否选择该连接边作为预删除的冗余边。
优选地,所述根据预定的接收转移条件对预删除冗余边进行删除包括:
对该节点A向所述预删除冗余边另一端节点S的序列扇域集中与节点A相邻的节点发送连接转移请求;
对于每个接收到连接转移请求的节点,若满足包括节点S属于该节点的序列扇域集,且节点A的剩余能量权重不大于该节点的剩余能量权重的接收转移条件,则向节点A返回确认连接转移的消息,否则返回拒绝消息;
若节点A收集返回的消息不全为拒绝消息,则选择所述确认连接转移消息来源节点中剩余能量权重最高的节点接收节点S,并在节点A自身的序列扇域集中删除节点S,并根据此时其序列扇域集内所有邻居节点的位置对应地降低发射功率。
(三)有益效果
本发明至少具有如下的有益效果:
本发明可以大致分为两个部分:序列扇域集的构建和序列扇域拓扑结构的调整,也可以说是序列扇域集的划分和网络拓扑子图的构建。
在序列扇域集的构建上,每个节点都先从最小发射功率起不停向上调整功率,目标是找到一个保证连通性要求的发射功率尽量小的点。而所述的保证连通性的要求就是要使每个节点在其通信范围内的任意一个预设角度的扇形区域内都至少有一个可以与其通信的邻居节点,并把找到的邻居节点和该节点都加入到对方的序列扇域集中。如此一来,每个节点就都有了一个自身的序列扇域集,其中的成员都是可以与其进行通信的邻居节点,从而所有节点序列扇域集的总和就构成了反映通信连接关系的序列扇域拓扑结构,每个节点都只在自身序列扇域集内进行直接通信。对于其中达不到扇角约束要求的节点,增大到最大发射功率就不再增大,并也对其进行序列扇域集的构建。
而对于增大到最大发射功率也无邻居节点建立连接的节点,即无法形成序列扇域集的构建,属于孤立节点,其本身达不到连通性要求的问题并不属于拓扑控制方法可以解决的范围,故在后续处理中不做重点考虑。
在数学上已经有证明给出,所有序列扇角均小于150°可以充分地保证网络拓扑连通性。所以只需要设定所述预设角度不大于150°即可充分地保证网络拓扑的连通性。
从而通过序列扇域集的构建,本方法就在充分保障连通性的基础上设定了每个节点在所处的具体情境下所需要的较小的发射功率,在一定程度上保障了连通性,并降低了工作能耗。与统一调整发射功率的方法相比,在分布不均匀的网络中可以进一步的降低个别节点的功耗,并避免了孤立节点对整个网络的不良影响。与基于位置的拓扑控制算法相比,不需要额外的软件和硬件上的功率开销,算法简单,收敛速度快,同时也能达到良好的连通效果,综合效益更好。
需要说明的是,本方法的序列扇域集构建是同时异步的。也就是说,所有节点开始构建序列扇域集的时间是在同一时间段内的,但是每个节点完成构建的时间并不一样。所以可能存在本可以成为邻居节点的两个节点A和B,由于构建先后顺序不同使A的序列扇域集的构建中由于不能通信而忽略了B,虽然方法会在B构建时又会将B加入A的序列扇域集,但是A的发射功率最终的设定值会稍大,拓扑结构中存在一定程度的冗余。
为解决这一问题,就需要对所述序列扇域拓扑结构进行调整,也就是网络拓扑子图的构建。调整的思路就是要在连通性不变的前提下删除序列扇域拓扑结构中各个连接边中的冗余边。所谓删除冗余边就是要把原有的连接边的两个端节点的连接关系转移,也就是让另外一个节点接收这一连接关系,当然该节点也必须原本就和这两个端节点中的至少一个节点存在连接关系,才能使连通性不发生改变。
但是这样的冗余边删除中存在很多种可能的删除方式,所以要在删除时设置优先级。设置优先级的标准可以包括:每个节点可以尽可能地减小发射功率,以节省电源消耗;均衡节点间的发射功率,使每个节点的发射功率都尽量在一个水平上,避免单个节点能耗过大快速“死亡”使网络瘫痪,延长网络使用寿命;每个连接边尽量短,同样是为了尽可能减小发射功率;使每个节点的节点度都尽量小,同样是为了尽可能减小发射功率,均衡节点间的发射功率。
从上述技术方案中可以看出,优先级的设置主要体现在预删除冗余边的选择上,另外在接收节点的选择上也有所体现。所述的剩余能量权重实际上是在对所有节点进行剩余能量的粗排序,根据这一排序,删除冗余边就可以从剩余能量小的节点的序列扇域集开始,再逐渐删除剩余能量大的节点的序列扇域集中的冗余边(通过广播消息并判断剩余能量权重实现)。这一排序也直接决定了预删除冗余边数量,对于每个节点的序列扇域集的冗余边删除,都根据预删除冗余边数量按照所述优先级设置下的删除选择规则来进行,并在完成后重新调整其发射功率到所需要的最小值上。
在冗余边删除全部完成之后,拓扑结构中大部分冗余的连接边就被删除了,而删除方式也保证了拓扑图中的连通性,然而由于每个节点的连接关系数量大大减少了,其通信负载和所需要的发射功率也都随之减少了。而且对剩余能量的排序和在删除选择规则中优先级的设置会使得剩余能量较小的节点,也就是电池能量剩余电量不多的节点有较少的连接边,从而有较小的功耗。也就是说,这一步骤实现了保证连通性不下降的前提下对各个节点的能耗的降低和均衡。相比较上述方法和算法,不仅具有已叙述过的有益效果,还使能耗得到了进一步的降低和均衡,具有更好的综合效益。
尤其是对于农田复杂多变、节点分布不均、能量多级异构的应用环境,相比较背景技术而言上述方法能更有效地降低能耗。而且农田中的应用的无线传感器通常都是以若干小时为间隔采集数据,所以在均衡功耗、延长网络寿命方面就有更高的要求,本发明提出的拓扑控制方法不仅可以实现对于各节点功耗的均衡,还可以在降低和均衡能耗之间通过优先级的设置做相应的协调,甚至在连通性和功耗之间也可以通过如所述预设角度的设置做相应协调,有着很高的应用灵活性,更加适用于农业生产或其他有类似特征的应用环境。
当然,实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的实施例中序列扇域集构建阶段的具体流程图;
图2是本发明的实施例中构建一个节点序列扇域集的示意图;
图3是本发明的实施例中序列扇域集调整阶段或者说网络拓扑子图构建的具体流程图;
图4是本发明实施例中一个节点的序列扇域集调整或者说网络拓扑子图构建的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提出了一种无线传感器网络序列扇域拓扑控制方法,包括:
对于所述无线传感器网络中的任意节点,都从最小发射功率开始逐渐增大其发射功率,直到该节点在任意一个具有预设角度的扇形区域内都至少有一个可以与其通信的邻居节点,或者所述发射功率达到其最大发射功率为止;
将任意可以相互通信的两个节点都互相加入到对方的序列扇域集中,得到该网络的序列扇域拓扑结构;
根据包括剩余能量的参数对所述序列扇域拓扑结构进行调整。
结合有益效果中所述可以看出,前两个步骤指的是序列扇域集的构建,而最后一个步骤指的是序列扇域拓扑结构的调整,其大致步骤流程及效果已经在前文叙述过,在此不再赘述,下面将分就这两个部分具体展开说明。
序列扇域集的构建的具体流程参见图1,具体包括以下步骤:
步骤101:设置Si节点发射功率为Pmin。
其中,Si为无线传感器网络中的任意一个节点,也就是说每一个节点都会分立地完成这同一个流程。初始条件下,Si的发射功率为最小发射功率Pmin。如图2(a)所示,此时发射功率可以达到的范围还很小,可能还没有可以与其进行通信的节点,此情境下整个网络中的所有其它节点对于该节点而言都是未知网络节点。
步骤102:Si广播发送hello消息。
Si以发射功率P(Si)(初始发射功率为最小发射功率Pmin)向其潜在邻居节点广播hello消息,消息中包含节点Si的发射功率P(Si)及节点剩余能量和网络相对地址等信息。
步骤103:判断是否收到邻居节点应答,若否则跳至步骤108。
步骤104:Si接收邻居节点Sj信息。
当某邻居节点Sj收到来自Si的消息时,进行链路有效性判断,即节点Si与Sj的发射功率均大于两点间距离需要的最小通信功率。若链路有效,则Sj向Si发送确认消息,该消息中包含Sj的发射功率P(Sj)及节点能量和网络相对地址等信息。
步骤105:将Sj加入到Si的序列扇域集Vi中。
此过程如见图2(b)所示,当节点Si发射功率增大到一定水平后就能找到可以与其通信的邻居节点Sj,在经过步骤102至205的过程,就在此时将Sj加入到Si的序列扇域集Vi中。
步骤106:计算Sj相对Si的角度信息。
当节点Si收到来自节点Sj的确认消息,则认为两节点间存在可靠路径,通过两节点的相对位置信息,计算得出节点Sj相对于节点Si的角度信息将Sj放入其序列扇域集合Vi中,其定义为Vi={Sj∈S|d(Si,Sj)≤Ri且d(Si,Sj)≤Rj,Si∈S,j≠i},其中,S代表所有节点的集合,函数d(Si,Sj)代表两节点间的距离,Ri代表对应节点Si,发射功率可以达到的最大通信范围的半径。同时记录节点Sj相对角度剩余能量等信息并按大小进行排序,两相对角度最接近节点间的夹角定义为扇角。例如,最接近且则扇角节点Sj,Sk为节点Si序列扇域集Vi中的邻居节点。根据邻居节点的对称性,此时Sj也将Si作为邻居节点添加至Sj的序列扇域集合Vj中,并记录相关信息。
步骤107:判断Si的序列扇域集Vi中在任意α角度扇域内是否存在节点,若否则跳至步骤110。
α即为所述预设角度,代表连通性判断条件。当节点Si的序列扇域集合Vi中邻居节点的数量大于等于三时,进行扇角连通性判断。若Si的序列扇域集中任意扇角θ都小于连通判断条件α,即对于序列扇域集中任意扇角均存在θab<α,则等价于节点Si在任意扇角α内均存在邻居节点,跳转至步骤110完成节点Si的序列扇域集构建。
如图2(c)所示,此时对于节点Si中已经存在有Sa、Sb、Sc、Sj四个邻居节点,但是由于扇角θcj大于α,在该扇角范围内就存在了α角度的扇域内不存在邻居节点,就不满足所述连通性判断条件,所以要继续进行增大功率搜索邻居节点的步骤。
步骤108:判断发射功率是否小于最大发射功率,若否则跳至步骤110。
判断节点Si的发射功率是否小于节点最大发射功率,即P(Si)<Pmax,若否,则跳转至步骤110,意思就是说此节点已达到最大发射功率无法再继续增大功率,就按此节点当前的情况确定其序列扇域集。
步骤109:增大Si发射功率,返回步骤102。
在发射功率还可以继续增大,且还没达到连通性判断条件的情况下,增大该节点的发射功率继续搜索邻居节点,直到发射功率达到最大或者满足连通性判断条件为止。
步骤110:保存序列扇域集Vi所有信息。
完成节点Si的序列扇域集的构建,其中包括保存所有序列扇域集中的节点信息,也就是每个节点都记录了与自身邻居的节点的所有所需要信息。如图2(d)所示,此时在原有的基础上又添加了一个节点Sd,从而使任意α角度扇域内都至少存在一个节点,从而就满足了连通性条件,在保存信息后就完成了序列扇域集的构建。
从上述步骤中可以看出,节点无需获取、存储、维护自身或邻居节点的精确位置信息,只需计算并记录序列扇域集中各节点的相对角度信息,相对角度信息可以通过预先采集各节点的网络相对地址或定向天线组的方式计算得出,相对于配备GPS模块或采用其他复杂定位算法进行精确位置信息采集方法,降低了软硬件开销。分布式序列扇域构建方法,容许各节点同时异步运行,同一序列扇域集中节点采用TDMA的方式完成各自通信与序列扇域集节点信息收集。各节点同时开始扫描搜索并逐渐增大发射功率,搜索到节点后,互相成为对方序列扇域集成员,随着各节点发射功率的增大,网络拓扑结构迅速收敛,算法开销小。节点发射功率的增大有两种方式,按预设的功率增大函数连续地增大,和按预设的功率间隔离散地增大。连续增大方式对节点发射部分的硬件要求较高,但可以调节达到最合适的发射功率,在满足收敛要求的条件下减少功率浪费,而且可以根据实际情况设计调整功率增大函数,提高前期的功率增大速度,加快序列扇域集收敛过程。离散增大方式的优点在于发射硬件实现简单,缺点是可能无法调节至最合适的功率值,会造成一定程度的功率浪费,但功率间隔减小后此问题影响会大大减小。
序列扇域集构建阶段的完成,意味着网络拓扑连接图的形成,该方法有效保证网络节点间有良好的拓扑连接性。对于节点序列扇域集有,网络节点集等于所有节点序列扇域集的并集,即V={V1∪V2∪……∪Vn}。此外邻居节点形成的序列扇域集中存在较大重合性,即Vi∩Vj={Sm,Sn…},说明网络拓扑中存在多种可能路径,节点需要使用额外的发射能量以维持此种复杂网络拓扑。在农田监测无线传感器网络应用中,能耗指导是硬约束,本发明以构建网络拓扑子图的方法,来对序列扇域拓扑结构进行调整,降低网络拓扑连接复杂度,以此减少节点的发射功率并达到降低整体网络能耗的目的。
网络经过序列扇域集构建之后形成一个存在冗余的充分连通的网络拓扑结构,为了减少数据传输冗余路径,简化网络拓扑结构,减少节点间在数据传输过程中信道碰撞现象,降低传输过程能量损耗,提高整个网络传输速率和网络吞吐量,延长网络生存周期,本发明实施例提出在充分连通网络拓扑结构之上构建拓扑子图的方法。该方法对拓扑结构进行调整,在保证网络拓扑连通性的基础上,降低部分节点的发射功率,删除拓扑图中冗余路径,寻找构建网络拓扑结构子图。若网络中任意节点Si向网络中另一任意节点Sj发送消息时,必存在一个系列能够相互连接的节点,使Si与Sj进行正常通信,则称网络连通性良好,网络拓扑子图构建则是要找到一个拓扑子图GR中使其与总体连通图G的有相同的网络连通性。根据上文说过的优先级的设置,对于GR需满足以下要求:
(1)取总图G中任意点,该点均在子图GR内;GR中的连接边数目尽可能的小于G;GR中的连接边的总长度尽可能的小于G。
(2)取任意节点Si,Sj∈G,且两节点间链路为连通链路,则节点Si,Sj在图GR中必连通。
(3)若节点Si与节点Sj在图G中互为邻居节点,则节点Si与节点Sj在图GR中仍互为邻居节点。
网络拓扑子图构建的主要方法是降低每个节点的节点度,即删除冗余连接边,减小节点的通信半径,在减小节点度和通信半径的同时考虑节点剩余能量,优先对低能量节点进行优化。设节点Si序列扇域集中的节点数量为Ni,序列扇域结构的调整阶段,也就是网络拓扑子图的构建阶段参见图3,具体包括以下步骤:
步骤301:Si选择其扇域集内(包括其自身)节点剩余能量最高节点。
同样的,Si为无线传感器网络中的任意一个节点,也就是说每一个节点都会分立地完成相应流程。对于任意节点Si,判断其自身与其序列扇域集中所有节点剩余能量高低,选出剩余能量最高的节点,并向其发送选择信息作为剩余能量权重,若邻居节点剩余能量均低于Si,则对自身选择信息加1。
步骤302:Si统计所述选择得出剩余能量权重Wi。
各节点统计自身剩余能量权重Wi。
步骤303:根据Wi确定Si的预删除冗余边数量。
节点按照剩余能量权重设定预删除冗余边的数量,规则如下:
①Wi为0或1时,判断Si为能量劣势节点,尽可能降低节点度,预删除的连接边数目为Li=Ni-(Wi+1);
②Wi为最大值,即等于Ni+1时,Si为能量最优节点,不主动对其进行冗余边删除,只需配合序列扇域集中其他节点进行冗余边删除即可;
③Wi介于1与Ni+1之间时,Si为能量优势节点,预删除的连接边数目为Li=Ni-Wi。
当然,这里设定的规则只是一个例子,根据具体情景可以参照此例做数值上或者形式上的调整。
步骤304:按Wi从小到大进行预删除冗余边选择。
确定从Wi为0的节点即剩余能量最低的节点开始子图构建,完成后再按照Wi从小到大的顺序对其他节点进行同样步骤,直到所有节点完成冗余边删除或者说子图构建。
其中,节点Si选择Li条连接边作为预删除冗余边的选择条件为:
首先,若连接边<Si,Sj>的端节点Sj已完成冗余边删除,则该边不可再作为冗余边删除;然后具体优先级按以下次序的优先条件设置:
①若连接边<Si,Sj>在Si的所有连接边中最长,则优先选择该边作为冗余边;
②若连接边<Si,Sj>的端节点Sj在Si序列扇域集中有着较高的节点度,则优先选择该边作为冗余边;
③若连接边<Si,Sj>的端节点Sj与Si同为能量劣势节点,则优先选择该边作为冗余边。
需要说明的是,这里的三种优先条件在此设置为这样的顺序只是一种举例,它们之间并不存在绝对的先后关系,在实际实现本方案时可以以任意顺序选择其中的一种到三种优先条件组成优先级设置方案。
从而,对每一个节点,都先按照这一优先级设置按顺序选择第一个预删除冗余边,然后对其进行步骤305和步骤306,若在完成后已删除冗余边的数量仍达不到设定的预删除冗余边数量,而且该节点的序列扇域集内仍存在可以删除的冗余边,则返回本步骤继续按优先级设置选择预删除冗余边,如此循环直到删除的数量已经达到设定的预删除冗余边数量,或者没有可以再删除的冗余边为止。
步骤305:节点发送连接转移请求。
预删除冗余边选择完成后,就开始按先后顺序先向当前最优先的预删除冗余边的端节点在扇域集中的邻居节点发送连接转移请求。结合一个具体的实例来说,若<Si,Sj>为一条预删除冗余边,则Si向Sj在序列扇域集Vi中的与Sj相邻的节点Sp和Sq发送连接转移消息。在此,相邻的节点指扇域集中所构成的一个扇形区域内没有其他节点的两个节点。
步骤306:确认后连接转移冗余边,并降低发射功率至适合值。
若Sp和Sq满足接收转移条件,则向Si回复接收转移消息进行确认,接收转移条件为:
①Si在Sp或Sq的序列扇域集中,即Si∈Sp或Si∈Sq;
②Sp或Sq的能量权重大于Si,即或Wi<Wp或Wi<Wq。
若Si收到Sp和Sq的接收转移消息,则选择其中剩余能量高的节点接收,设接收节点为Sp,则Si向Sj发送连接删除消息,其中包含接收节点Sp的信息。
收到连接删除消息后,Sj向Si发送删除确认消息,确认连接删除后,这一预删除冗余边<Si,Sj>就成功删除了。若Sp和Sq不能满足接收转移条件,则向Si返回拒绝消息,若Si接收到的消息全部为拒绝消息,则取消该预删除冗余边的删除。
若成功删除所选择的预删除冗余边,则Li=Li-1,继续按规则①重复上述步骤,直到选择的预删除冗余边无法删除或Li=0。
若完成规则①判断循环后Li仍大于0,则继续按规则②选择预删除冗余边,向冗余边端节点在扇域集中的相邻节点发送连接转移请求。若<Si,Sj>为一条预删除冗余边,则Si向Sj在序列扇域集Vi中的相邻节点Sp和Sq发送连接转移消息。
若成功删除所选择的冗余边,则Li=Li-1,继续按规则②重复上述步骤,直到选择的冗余边无法删除或Li=0。
若完成规则②判断循环后Li仍大于0,则继续按规则③选择冗余边,向冗余边端节点在扇域集中的相邻节点发送连接转移请求。若<Si,Sj>为一条预删除冗余边,则Si向Sj在序列扇域集Vi中的相邻节点Sp和Sq发送连接转移消息。
若成功删除所选择的冗余边,则Li=Li-1,继续按规则③重复上述步骤,直到选择的冗余边无法删除或Li=0。
当该节点的序列扇域集完成全部冗余边删除后,则根据扇域集中的节点间距离降低发射功率至最小值。
步骤307:全部节点完成冗余边删除后,即完成拓扑子图构建。
低Wi值的节点完成冗余边删除后,向序列扇域集内成员广播完成消息,Wi稍大的节点继续执行上述步骤,直至所有节点完成冗余边删除即完成网络拓扑子图构建。
以上即为序列扇域拓扑结构调整或者说网络拓扑子图构建的全部过程,其示意图如图4所示。如图中(a)所示为网络经序列扇域集构建后的拓扑图,其中包含所有可能的拓扑连接,以其中节点S0为例,维持(a)中的拓扑连接需要通信半径为Ra;去除冗余边后的网络拓扑子图如(b)所示,其可提供与(a)一样的网络连通性,但(b)中节点S0需要的通信半径仅为Rb,通信半径的减小意味着节点可以使用较小的发射功率。在选择冗余边时,还要考虑节点剩余能量,若节点S1剩余能量较低,则优先去除以低能量节点S1为端点的冗余边,如图中<S1,S2>,则网络拓扑子图如(c)所示。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
关于序列扇域集的构建,现有方法中,节点按圆形区域寻找全部可达邻居节点,进而实现网络连通与覆盖,但对于非均匀网络而言,此方法极易导致高冗余度或高发射功率等极端现象。本发明通过获取邻居节点扇域区域信息,进行节点序列扇域集构建,即可快速实现扇域判断条件收敛,从而保证网络连通性。其优势之一在于节点只需要获取邻居节点剩余能量以及网络相对地址等信息,无需获取邻居节点的精确位置信息,避免了复杂定位相关***开销;此外序列扇角α均小于150°已从数学上被证明是网络拓扑连通性的充分条件,所以基于扇角连通判据的序列扇域构建算法收敛速度快,搜索效率高,算法开销小。
关于网络拓扑子图构建,由于经序列扇域集构建的网络拓扑图中包含所有可能的拓扑连接,这意味着在两点间可能存在多条连通路径,在各节点发射功率确定的情况下,连通路径经过的节点越多表明数据需要转发的次数也越多,那么网络节点在进行数据传输时不但会造成不必要的能量消耗,而且还会对其他节点间数据传输产生一定的干扰,降低网络整体传输效率。本发明对网络拓扑结构进行重新调整,删除拓扑图中冗余边,构建网络拓扑结构子图。在拓扑结构子图构建过程中,考虑能耗因素,对于剩余能量较低的节点,优先删除其相关的冗余边,从而允许其使用更低的发射功率,进一步降低与均衡网络能耗。
关于分布式拓扑功率控制方法,传统拓扑功率控制方法要么需要求解全局最优路径,要么进行节点睡眠调度,无论采取哪种方法都需要对采集全局节点状态进行分析,势必要求节点收集、存储、维护全部节点状态信息,算法开销大。本发明提出一种基于序列扇域集的分布式拓扑控制方法,节点只需在其邻居节点中构建扇域集,通过与扇域集中节点的交互通信,即可得出局部最优解。虽然在某一路径选择上未必能达到全局最优,但由于分布式拓扑控制算法开销小,减少了不必要的能量开销,达到了延长网络生存周期的目的。尤其在网络中活跃节点的数量、位置发生变化较大时,该算法的性能与节能优势更为明显。
不同于其他领域,无线传感器网络在农业生产中的应用具有其自身特点。首先,农田不同区域的环境监测的节点分布密度不一致,且各节点监测的参数类型各异,不同环境因子的监测周期通常也有差异,从而必然导致节点能量消耗不均,使网络整体呈现多级能量异构。其次,农作物生长需要长时间持续监测,而偏僻的农业生产环境、各种基础设施的不足、远离市电供电设施这些因素又导致无线传感器节点无法获得持续无限的供电。因此,如何尽量降低网络运行总能耗,均衡网络节点能耗,延长无线传感器网络的生命周期是能否保证传感器网络在农田中大规模应用的一个关键问题。
针对农田无线传感器网络应用环境复杂多变,节点分部不均匀,节点多级能量异构等特点,本发明提出了一种序列扇域的拓扑功率控制算法,克服了由于网络动态变化导致节点通信方向难于确定的问题,获取邻居节点扇域信息,即可实现序列扇域集构建。节点按照功率增长函数不断提高发射功率广播消息。随着发射功率的提高,邻居节集中越来越多的节点,响应广播消息,加入节点序列扇域集,直到序列扇域集满足扇角条件或达到节点最大发射功率。此方法可以使不同节点采用不同的广播功率,为基于能耗感知的网络拓扑控制提供可能。
无线传感器网络经过序列扇域集构建处理之后形成一个存在冗余的充分连通网络拓扑结构,为减少节点间在数据传输过程中信道碰撞现象,降低传输过程能量损耗,简化网络拓扑结构,减少数据传输冗余路径,提高整个网络传输速率和网络吞吐量,延长网络生存周期,需要进行网络拓扑功率控制,构建网络拓扑连接子图。在拓扑子图构建阶段,对网络拓扑结构进行重构,删除拓扑图中冗余边,降低节点发射功率与节点度,构建网络拓扑结构子图。在拓扑结构子图构建过程中,对于,优先删除剩余能量较低的节点相关的冗余边,从而允许其使用更低的发射功率,进一步均衡网络能耗。此外,该算法简单灵活,算法开销小,尤其当网络拓扑结构经常发生变化时,该算法能够快速重构网络,在确保网络连通性不受影响,并从多方面降低、均衡网络节点能耗,延长网络生存周期。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (10)
1.一种无线传感器网络序列扇域拓扑控制方法,其特征在于,该方法包括:
对于所述无线传感器网络中的任意节点,都从最小发射功率开始逐渐增大其发射功率,直到该节点在任意一个具有预设角度的扇形区域内都至少有一个可以与其通信的邻居节点,或者所述发射功率达到其最大发射功率为止;
将任意可以相互通信的两个节点都互相加入到对方的序列扇域集中,得到该网络的序列扇域拓扑结构;
根据包括剩余能量的参数对所述序列扇域拓扑结构进行调整。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述逐渐增大其发射功率包括按预设的功率间隔离散地逐级增大所述发射功率。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述逐渐增大其发射功率包括按预设的功率增大函数连续地逐渐增大所述发射功率。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据包括剩余能量的参数对所述序列扇域拓扑结构进行调整包括:
对于每个所述节点,选择自身序列扇域集中剩余能量最高的节点;
对所述选择进行统计,根据被选择次数得到每个节点的剩余能量权重;
按所述剩余能量权重从小到大的顺序依次对每个节点进行冗余边删除。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述进行冗余边删除包括:
根据所述剩余能量权重设定节点序列扇域中的预删除冗余边数量;
对该节点根据所述预删除冗余边数量按预定的删除选择规则从所述序列扇域集内的连接边中选择预删除的冗余边;
根据预定的接收转移条件对预删除冗余边进行删除。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述预定的删除选择规则包括若连接边的另一端节点已完成所述冗余边删除,则不选择其作为预删除的冗余边。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述预定的删除选择规则包括若连接边在该序列扇域集内的所有连接边中是最长的,则选择该连接边作为预删除的冗余边。
8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述预定的删除选择规则包括根据连接边的另一端节点的剩余能量权重为最低或次最低,则选择该连接边作为预删除的冗余边。
9.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述预定的删除选择规则包括根据连接边另一端节点的节点度决定是否选择该连接边作为预删除的冗余边。
10.根据权利要求5至9中任意一项所述的方法,其特征在于,所述根据预定的接收转移条件对预删除冗余边进行删除包括:
对该节点A向所述预删除冗余边另一端节点S的序列扇域集中与节点A相邻的节点发送连接转移请求;
对于每个接收到连接转移请求的节点,若满足包括节点S属于该节点的序列扇域集,且节点A的剩余能量权重不大于该节点的剩余能量权重的接收转移条件,则向节点A返回确认连接转移的消息,否则返回拒绝消息;
若节点A收集返回的消息不全为拒绝消息,则选择所述确认连接转移消息来源节点中剩余能量权重最高的节点接收节点S,并在节点A自身的序列扇域集中删除节点S,并根据此时其序列扇域集内所有邻居节点的位置对应地降低发射功率。
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