单位文秘网 2021-07-19 08:15:58 点击: 次
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摘要:为了降低无线传感器网络信号功率的衰减以及节点干扰对数据传输效率所造成的影响,提出了一种基于信号功率随机衰落模型的无线传感器网络干扰感知路由。首先,根据概率论提出了干扰节点不同分布情况下成功传输数据的两种概率干扰模型,并将节点的干扰、路由收敛及节点剩余能量问题作为路由度量建立了干扰感知路由;然后,通过将干扰、路由收敛,以及节点剩余能量作为评估权值,来共同决定最佳的下一跳节点。通过NS2的仿真数据表明,与基于差异化服务的干扰感知路由算法和基于编码的干扰感知路由协议相比,相比基于差异化服务的干扰感知路由算法以及基于编码的干扰感知路由协议,所提出的算法在数据投递平均成功率、能量消耗及平均延迟时间上均有一定优势。
关键词:无线传感器网络;信号功率;随机衰落模型;数据传输;干扰感知路由
中图分类号:TP393
文献标志码:A
Abstract:To reduce the effect caused by Wireless Sensor Network (WSN) node signal power attenuation and node interference on transmission efficiency, an interferenceaware routing based on random signal power fading model was proposed for WSN. First, according to probability theory, two probabilistic interference models for successfully transmitting data under different distribution of interfering nodes were put forward; interference, node routing convergence and residual energy issues were used as a measure to establish a interferenceaware route. Then, interference, route convergence and residual energy were regarded as assessment weights to determine the best nexthop node. NS2 simulation data shows that compared with interferenceaware routing algorithms based on differentiated services and coding, the proposed algorithm has better performance in packet delivery success rate, energy consumption and average delay time.
英文关键词Key words:Wireless Sensor Network (WSN); signal power; random fading model; data transmission; interferenceaware routing
0 引言
无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)通过传感器节点进行无线通信并传输数据,因为距离变化使得无线信道的信号衰减、多径效应和阴影衰落不可避免,这是由于无线信道的广播特性无线干扰会降低数据传输效率。此外,传感器节点为了收集数据一般具有一定的移动性[1-2],因此难以实现高效的路由。为此,接收信号功率的随机特性使得研究移动无线传感器网络的干扰感知路由具有一定的挑战性[3-4]。
干扰问题会明显影响路由的效率,对于无线网络,如何建立一个干扰模型是关键问题。在一些已提出的干扰模型中,在传输范围内的节点能够互相通信,当节点在干扰范围内同时传输数据时会造成互相干扰。然而,在物理协议中,数据传输成功率取决于信号与干扰加噪声比 (Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)和SINR的最小阈值[5]。 物理模型比协议模型更加复杂,需要能够反映在干扰下数据传输的真实情况。事实上,当发射功率是固定的,所接收的信号功率不仅与两个节点之间的距离有关,也与传播信道有关。在复杂的环境中接收到的信号功率的衰落会呈现随机性[6],尤其是在移动的场景中。对于网络的上层协议,在实际传输中不确定性的信号波动可以通过随机变量来更真实地反映。
由于信号功率衰减和节点干扰具有很大的不确定性,会增加数据丢包率,对数据传输效率会造成很大影响,为了提高网络的数据传输效率,本文通过概率干扰模型来描述无线干扰的不确定性,其中接收功率的随机衰落结合了物理模型。通过基于派生模型和贪婪的周边无状态路由(Greedy Perimeter Stateless Routing, GPSR)算法,以及干扰感知路由度量,将节点的干扰、收敛性和剩余能量结合成一个多目标优化问题。本文的工作主要如下:
1)采用随机变量来描述接收信号功率的随机衰落,从而能更真实地反映信号的随机波动和无线传输的特性,为无线传感器网络数据传输的精确分析打下基础。
2)基于物理模型讨论无线传感器网络的数据传输干扰情况,更好地描述无线干扰的不确定性,使用概率论推导出干扰情况下数据传输成功的概率。
针对信号干扰情况下的无线传感器网络数据传输路由的研究,国内外的学者作了一定的相关研究工作。冯维等[7]提出一种跨层自适应模糊视觉链路状态路由协议,通过将多点中继选择技术和模糊视觉理论相结合,采用一种基于跨层优化方法来优化选路,提出了一种适用于大规模多射频多信道无线多跳网络的自适应模糊视觉链路状态,能够实现负载均衡,降低路由开销。孙建镇等[8]提出一种基于成功递送率的编码感知机会路由机制,通过采用成功递送率替代跳数、期望传输次数等传统路由判据进行路由选择,充分利用了无线介质的广播特性从而获得更高的编码增益,可以有效缓解网络拥塞、提高网络有效吞吐量、减小平均端到端时延。Wang等[9]提出基于差异化服务的多网关多路无线网络的干扰感知路由,通过研究多网关多路无线网络的路由度量值,提出了差异化服务的概念,通过使用高效的BellmanFord算法寻求最佳的路由路径,可以显著提高网络吞吐量、端至端延迟和分组丢失率的性能。
Hou等[10]提出一种基于编码的无线网络干扰感知路由协议,通过讨论服务质量(Quality of Service, QoS)与网络编码的路由问题,估计路径的可用带宽,设计一个智能路径编码协议来优化路径宽度问题,该协议可以有效提高网络带宽的利用效率,减少网络延迟。Feng等[11]提出一种多跳无线网络的干扰感知协作的QoS路由,目标是设计干扰感知的协作QoS路由(CQ路由)算法,以满足用户的带宽需求,通过将寻找具有最大可用带宽的最优化问题转化为协作路由的路径问题,通过证明协作路由是一个NP难问题,提出集中式和分布式算法,解决了路由的协作问题。
2 干扰感知路由
通过建立的概率干扰模型,可以得到节点成功传输数据包与信号功率随机衰落、节点干扰的概率关系。而本文提出的干扰理由是基于概率干扰模型求出数据包传输给邻居节点的干扰概率,结合节点与邻居节点之间的接近程度、邻居节点的能量情况这三个度量来作为评估权值,最终决定最佳的下一跳节点。
3 实验与分析
为了验证本文提出的干扰感知路由算法的性能,采用NS2对算法进行了仿真模拟。仿真实验的参数设置为:随机放置200个节点在1500m×1000m的区域中,随机选择3个源节点和1个目的节点,并且初始源节点是目的节点的邻居之一,设定接收信号功率受到随机衰落的影响。设定一个节点的初始总能量为1000J,传输数据的能量消耗为0.5W,接收数据的能量消耗为0.2W,节点的传输范围为200m,总的仿真时间为120s。考虑两个模拟场景:1)节点的最大移动速度为10m/s,每隔200s会有一次暂停时间;2)暂停时间为400s,最大移动速度变化范围为0~20m/s,变化间隔为5m/s。仿真对比算法为文献[9]中Wang提出的基于差异化服务的多网关多路无线网络的干扰感知路由算法,以及文献[10]中Hou提出的基于编码的无线网络干扰感知路由协议。
图1显示了3种算法在算法运行的过程中的不同暂停时段的数据投递平均成功率情况,数据投递的平均成功率表示所有节点的数据投递成功率的总和的平均值。文献[9]方法是针对多网关的差异化服务进行讨论,对路由节点的干扰问题进行了深入的探讨,在抑制节点干扰上起到了一定作用,数据包的投递成功率可以达到70%以上;而文献[10]采用编码的方式来分析与节点干扰相关性,并得到了关联方程,所得到的效果比文献[9]更好,数据包的投递成功率可以超过80%;与这两种方法相比,本文方法采用的是分析信号功率的衰落模型,并将其结合到路由的选择上,其抑制干扰的效果更优,数据包投递成功率可以达到90%以上。
能量的消耗问题对于能量有限的无线传感器网络而言至关重要,而且节点受到的干扰程度越小,其数据包的投递成功率越大,重传次数越少,能量消耗量也越少,因此能量消耗问题可以反映出算法在减少干扰上的效果。从图2可看出:随着算法的运行节点的数据包传送的能量消耗量逐步减少,而从初始的数据包投递的能量消耗量来看,本文算法占据一定的优势,初始的能量消耗量相比另外两种算法减少了很多,而且在运行过程中能量消耗量也更少,只有在运行到一定时间后另外两种算法的能量消耗量才降低到才接近本文算法。
平均延迟时间可以反映网络的干扰情况,干扰程度越大,数据包的投递延迟也就越大。根据算法运行过程中数据包投递的平均延迟时间来看,在运行过程中数据包的传输延迟处于一种不稳定的波动状态,但总体情况是趋于减少。从数据分布情况来看,本文算法在运行过程中的平均延迟时间一直处于0.3s以下,而另外两种算法在运行到800s之后才开始低于0.3s,并且在运行结束后算法的平均延迟时间分别为0.24s和0.17s,而本文的平均延迟时间最终为0.08s,因此在减少数据包投递的平均延迟时间上本文算法也具有一定优势。
4 结语
针对在接收信号功率随机衰落下的节点干扰问题,本文通过概率论来描述无线节点干扰的不确定性,并提出一种基于数据成功传输概率的干扰模型;为了验证所提出的干扰模型的有效性,提出了干扰感知路由度量,将干扰、路由收敛以及节点剩余能量作为评估权值进行了讨论。基于NS2的仿真结果验证了本文提出的干扰模型和路由算法的效率。对于今后的研究工作,我们将会考虑干扰问题的时间相关性以及节点路径的预测分析,更好地提高本文提出的干扰模型和路由算法的应用价值。
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