基于跨層優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量優(yōu)化策略

基于跨層優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量優(yōu)化策略

1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能的低能耗問題無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（w傳感器網(wǎng)絡(luò)）通常由幾個大的傳感器節(jié)點組成。每個節(jié)點都配備了特定的傳感器、無線傳感器、簡單的處理器和其他應(yīng)用。近年來，隨著傳感器技術(shù)、嵌入式技術(shù)和低效率無線通信技術(shù)的發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境監(jiān)測、建筑結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測、工業(yè)智能控制、戰(zhàn)場監(jiān)測、通信流量監(jiān)測等方面的應(yīng)用更加廣泛。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,由于有限的電池壽命,能量是非常珍惜的資源,并且其主要應(yīng)用于不能提供固定設(shè)施的場合,能量利用問題在網(wǎng)絡(luò)通信中尤其突出.在無線自組網(wǎng)絡(luò)中,MAC層和網(wǎng)絡(luò)層的能耗是影響系統(tǒng)能量有效性的關(guān)鍵.因此,在考慮能量有效性問題時,可以將這兩層結(jié)合起來分析,從網(wǎng)絡(luò)跨層優(yōu)化的角度降低能耗,達到延長網(wǎng)絡(luò)生存周期的目的.采用有效的功率控制機制不僅能降低網(wǎng)絡(luò)的能量消耗,而且還能減少節(jié)點間的相互干擾,擴大網(wǎng)絡(luò)容量,并增強網(wǎng)絡(luò)的連通性.同時,一系列已有的研究表明,網(wǎng)絡(luò)拓撲控制對無線自組網(wǎng)絡(luò)性能影響很大,良好的拓撲結(jié)構(gòu)能夠提高路由協(xié)議和MAC協(xié)議的效率,并且分簇的層次性拓撲控制機制較均衡節(jié)點的功率控制連通拓撲控制機制能更好地適用于大規(guī)模無線自組網(wǎng)絡(luò).因此,利用高效分簇算法及與其適應(yīng)的功率控制機制是提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能的有效途徑.本文結(jié)合功率控制理論,從網(wǎng)絡(luò)能量有效性、吞吐量及穩(wěn)定性出發(fā),提出了一種可適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的鏈路穩(wěn)定成簇算法(Link-StableClusteringalgorithm,LSC),并從跨層優(yōu)化角度分析和討論MAC層功率控制對網(wǎng)絡(luò)性能的影響,研究適合于LSC算法的功率控制策略,以提升網(wǎng)絡(luò)的整體性能.本文第2節(jié)討論相關(guān)的研究工作;第3節(jié)給出LSC算法的基本理論、算法描述及相關(guān)分析,并結(jié)合功率控制機制給出LSC的改進算法;在第4節(jié)和第5節(jié)對算法進行仿真實驗及結(jié)果分析,并針對實測環(huán)境對算法做初步的探討;第6節(jié)對全文的研究工作進行總結(jié).2相關(guān)工作2.1基于leqp的大規(guī)模無線網(wǎng)絡(luò)分簇算法從網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的角度,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)層路由協(xié)議可以分為兩類:平面路由協(xié)議和分簇路由協(xié)議.在平面路由協(xié)議中,所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的地位是平等的,不存在等級和層次差異.目前,研究者們已經(jīng)提出了很多可適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的平面路由協(xié)議,如SAR協(xié)議(SequentialAssignmentRouting)、SPIN協(xié)議(SensorProtocolsforInformationviaNegotiation)和DD協(xié)議(DirectedDiffusion)等.然而已有研究表明,由于平面路由協(xié)議要求所有節(jié)點均具有路由功能,會導(dǎo)致節(jié)點因能耗過快而失效,網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)經(jīng)常發(fā)生變化,路由性能較低.并且隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大,路由開銷將急劇增加,網(wǎng)絡(luò)性能也大大降低.因此,對于大規(guī)模無線自組網(wǎng)絡(luò),分簇算法是延長節(jié)點生存期限,提高網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性與路由性能的有效途徑.LEACH是一種最具代表性的分簇路由算法,它的成簇思想貫穿于其后發(fā)展出的很多分簇路由協(xié)議中.然而LEACH算法也存在許多不足,例如①簇首節(jié)點分布不均勻;②每個簇首直接將信息傳送給BS,根據(jù)Friis公式,發(fā)送能耗與距離的指數(shù)成正比,直接發(fā)送要比多跳轉(zhuǎn)發(fā)能耗大,特別是在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中,較遠簇頭能量消耗較快,從而降低整個網(wǎng)絡(luò)壽命;③未考慮簇首的優(yōu)化措施.除上述以外,在實際應(yīng)用中,簇首占所有節(jié)點的最佳百分比P確定十分困難,并且LEACH的簇首概率當(dāng)選算法T(n)并沒有考慮能量因素,這種算法必須基于兩個前提假設(shè)才能達到每個節(jié)點平均耗費能量的預(yù)期目標(biāo):(1)每個節(jié)點初始能量均等;(2)每個節(jié)點擔(dān)任簇首期間耗費的能量均等.但是由于每個簇的大小以及簇首到基站的距離不一樣,前提假設(shè)(2)不符合現(xiàn)實.此外一旦簇形成之后,簇的結(jié)構(gòu)就不再改變,簇內(nèi)節(jié)點根據(jù)簇首列表依次成為簇首,不能動態(tài)處理節(jié)點的加入、失敗和移動.因此,LEACH算法很難適用于真實的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用.2.2pcm和compow協(xié)議功率控制對于網(wǎng)絡(luò)性能的影響主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的總體能量消耗、拓撲連接性和吞吐量等方面.功率控制技術(shù)通過設(shè)置或動態(tài)調(diào)整節(jié)點的發(fā)射功率,在保證網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)連通、雙向連通或者多連通的基礎(chǔ)上,使得網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的能量消耗最小,延長整個網(wǎng)絡(luò)的生存時間.并且,較小的發(fā)射功率可以減少網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的沖突域,提高網(wǎng)絡(luò)的容量.文獻描述了最為典型的功率控制協(xié)議BASIC協(xié)議.在BASIC中,RTS/CTS使用最大功率傳輸,而數(shù)據(jù)包和應(yīng)答包(DATA/ACK)的發(fā)射功率大小則使用所需要的最小功率,以此達到節(jié)省耗能的目的.然而,該協(xié)議會導(dǎo)致在載波偵聽環(huán)帶中的節(jié)點偵聽不到DATA/ACK的傳輸,從而與正在發(fā)送的DATA/ACK發(fā)生沖突,增加網(wǎng)絡(luò)總體能耗.為了解決BASIC協(xié)議中的隱蔽站問題,文獻提出了PCM功率控制協(xié)議.PCM與BASIC功率控制協(xié)議的方法相似.唯一不同的是PCM機制在節(jié)點發(fā)送DATA時,周期性地將發(fā)射功率增到最大,使得在載波偵聽環(huán)帶范圍內(nèi)的節(jié)點能夠偵聽到DATA信號,從而避免沖突.PCM協(xié)議有效地解決了BASIC協(xié)議中的隱蔽站問題,但在提高信道利用率、擴大網(wǎng)絡(luò)吞吐量方面并沒有改進.文獻提出的COMPOW協(xié)議是在網(wǎng)絡(luò)中尋找一個能保證各節(jié)點聯(lián)通性的最低發(fā)射功率.通過使用不同發(fā)射功率的路由代理探測全網(wǎng),取其中發(fā)射功率最小且所形成的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)和以最大發(fā)射功率所得的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)一致的發(fā)射功率作為全局統(tǒng)一發(fā)射功率.COMPOW的問題在于它仍然在全網(wǎng)內(nèi)使用統(tǒng)一的發(fā)射功率而不是針對不同發(fā)射距離自適應(yīng)地調(diào)整發(fā)射功率,因此還是不可避免地引入不必要的能量消耗和信道噪聲.多個路由代理對網(wǎng)絡(luò)進行探測也會帶來較大的額外開銷.文獻則引入了多信道技術(shù),在不同的子信道上分別傳輸數(shù)據(jù)和控制信息,并使用由控制信道得到的信息針對不同的目的節(jié)點來指導(dǎo)數(shù)據(jù)信道的功率控制策略.但是文獻在發(fā)射RTS和CTS控制幀時仍然采用最大發(fā)射功率來解決隱藏-暴露節(jié)點問題,這仍會帶來不必要的能量消耗和信道干擾.上述協(xié)議在均勻分布的拓撲環(huán)境中可以得到較好的適用,但是如果當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的分布不均,呈現(xiàn)局部集中的情況時,為了與其它稀疏區(qū)域的節(jié)點通信,集中區(qū)域中的相應(yīng)節(jié)點會提高自身的發(fā)射功率.在這種情況下,節(jié)點的發(fā)射功耗將無法降低,整個網(wǎng)絡(luò)的容量也會受到影響.對此,文獻提出了CLUSTERPOW協(xié)議,利用三種功率等級來處理遠近不同的節(jié)點傳輸距離.然而在協(xié)議中,每個節(jié)點必須為三個功率等級都維護一個路由列表,這無疑會增加節(jié)點的存儲負擔(dān).2.3跨層優(yōu)化設(shè)計與傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò)相比,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有處理速度低、存儲容量有限、能源通常不可替換且通信帶寬有限等特點,這就要求在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計過程中應(yīng)從全局的角度對系統(tǒng)的資源進行整合,從而提高網(wǎng)絡(luò)的整體性能.在分層的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)中,對網(wǎng)絡(luò)整體性能優(yōu)化的傳統(tǒng)方法主要是通過在各層獨立進行優(yōu)化來完成,這種局部優(yōu)化的方法在一定程度上可以改善網(wǎng)絡(luò)的性能,但是由于各層之間的獨立性,往往很難達到最優(yōu).跨層優(yōu)化設(shè)計方法是近幾年提出來的主要用于無線網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計方法,其主要目的是針對網(wǎng)絡(luò)的具體應(yīng)用,從整體上對網(wǎng)絡(luò)的性能進行優(yōu)化,以滿足用戶的應(yīng)用要求,因此,跨層優(yōu)化設(shè)計方法已成為許多研究者用來改善無線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能的重要手段.跨層優(yōu)化設(shè)計打破了層與層之間的獨立性,使得層間的界限變得模糊,在保證各層相對獨立的情況下,在具體應(yīng)用時,一些特定的消息或狀態(tài)傳遞可以在層間通過管道或共享庫來完成.本文所采用的WSN協(xié)議棧如圖1所示.由于功率控制機制是增強鏈路穩(wěn)定性和網(wǎng)絡(luò)連通性及提高能量有效性的重要保證,因此,在研究鏈路穩(wěn)定成簇時將MAC層的功率控制機制考慮進來,是提高網(wǎng)絡(luò)能量有效性的有效途徑.基于此,本文的跨層優(yōu)化主要在MAC層和網(wǎng)絡(luò)層間進行.3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)鏈路穩(wěn)定性成簇算法如在2.1節(jié)中所述,LEACH算法不僅存在著理論上的不足,而且很難適用于真實的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中.文獻提出了一種無前提假設(shè)條件,并可在實踐環(huán)境中適用的成簇策略,但該策略在成簇完成后仍存在未入網(wǎng)節(jié)點現(xiàn)象.本文基于文獻機制的優(yōu)點,在其基礎(chǔ)上提出了一種易于實現(xiàn)、能量有效性的、能動態(tài)處理網(wǎng)絡(luò)變化并避免未成簇節(jié)點現(xiàn)象的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)鏈路穩(wěn)定成簇算法LSC.3.1算法描述LSC鏈路穩(wěn)定成簇算法具體描述如下.3.1.1成簇階段最短時內(nèi)節(jié)點通信網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點啟動后,在第一輪成簇過程中,各節(jié)點設(shè)定一個隨機退避時間Tw,在Tw這段時間內(nèi),節(jié)點偵聽信道內(nèi)是否有來自其它節(jié)點的控制信號Beacon(BEAC).若節(jié)點在Tw內(nèi)未偵聽到來自于其它節(jié)點的BEAC,則在Tw結(jié)束后將自身設(shè)為簇首節(jié)點,并廣播發(fā)送BEAC.反之,則將自身設(shè)定為發(fā)送該BEAC的簇首節(jié)點的從節(jié)點,并向簇首節(jié)點回復(fù)一個控制信號Beacon_Replay(BEAC_R).簇首節(jié)點收到從節(jié)點回復(fù)的BEAC_R后,將該從節(jié)點的相關(guān)信息記錄在自己的從節(jié)點列表中(SlaveTable,ST).當(dāng)簇形成后,簇內(nèi)的所有從節(jié)點均以單跳方式與簇首節(jié)點進行通信.若一簇首節(jié)點接收到來自于另一個簇首節(jié)點的BEAC,則該簇首節(jié)點將自身設(shè)定為發(fā)送BEAC的簇首節(jié)點的從節(jié)點,向其發(fā)送BEAC_R,同時通知原自身的從節(jié)點重新成簇.成簇階段內(nèi)節(jié)點的通信方式均基于CSMA/CA.成簇工作完成后,簇首間通信路由可采用平面協(xié)議.3.1.2節(jié)點成團狀態(tài)描述在節(jié)點成簇過程中,從節(jié)點若接收到一個新的控制偵(BEAC),則對接收到的簇首節(jié)點的信息進行比較,選擇距離最近的簇首節(jié)點為自身的簇首節(jié)點.根據(jù)式(1)從節(jié)點可以計算出成功發(fā)送信息到簇首節(jié)點所需的最小發(fā)射功率Pm:其中,Pt為發(fā)送端發(fā)射功率,Pr為接收端接收功率,Rt為接收節(jié)點的接收門限,Pm為發(fā)送節(jié)點所需的最小發(fā)射功率.由于Pm與距離d成正比,因此從節(jié)點根據(jù)Pm就可比較出距離最近的簇首節(jié)點.當(dāng)從節(jié)點選擇了新的簇首節(jié)點,從節(jié)點首先向新簇首節(jié)點回復(fù)一個BEAC_R,新簇首將該從節(jié)點信息記錄在自己的ST中.接著,從節(jié)點向舊簇首節(jié)點發(fā)送一個控制偵Beacon_Cancel(BEAC_C),舊簇首節(jié)點收到BEAC_C后則在自身的ST中取消這個從節(jié)點的信息,并向該從節(jié)點回復(fù)一個控制偵Beacon_Cancel_Replay(BEAC_C_R).成簇過程中節(jié)點狀態(tài)描述如圖2所示.3.1.3打造下街邊的節(jié)點當(dāng)一輪數(shù)據(jù)傳輸結(jié)束后,簇內(nèi)根據(jù)所剩能量Enew將簇首節(jié)點輪換,從而使各節(jié)點能均勻消耗能量,以達到延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的.式中,Eold是當(dāng)前輪回中節(jié)點的能量,Enew是下一輪開始時節(jié)點的能量,Eexpend是節(jié)點在當(dāng)前輪所消耗的能量.在第一輪成簇過程中,隨機產(chǎn)生傳感器簇首節(jié)點.簇首節(jié)點在第一輪數(shù)據(jù)傳輸完成以后,向簇內(nèi)廣播Enew請求消息,簇內(nèi)成員節(jié)點在收到該廣播后,將自己的Enew值傳給簇首節(jié)點,簇首節(jié)點通過計算和比較,通知Enew最大的節(jié)點成為下一輪的首節(jié)點.進入下一輪的成簇過程.在一個固定時間T1中,上輪成簇過程中被選定的簇首節(jié)點退避一個隨機時間Tr1后,發(fā)送控制信息BEAC并進行成簇工作.在此期間,一個簇首節(jié)點若在Tr1內(nèi)接收到一個來自于其它簇首節(jié)點的BEAC,則此簇首節(jié)點成為發(fā)送BEAC的節(jié)點的從節(jié)點.在T1結(jié)束后,若仍有節(jié)點未完成成簇工作,則在一個固定時間T2中此類節(jié)點隨機退避一個時間Tr2后發(fā)送BEAC.若在Tr2內(nèi)接收到來自其它節(jié)點的BEAC,則此節(jié)點成為發(fā)送BEAC節(jié)點的從節(jié)點;若在Tr2內(nèi)未接收到來自其它節(jié)點的BEAC,則此節(jié)點成為簇首節(jié)點,完成成簇工作.此后,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點周期性的按此算法進行成簇工作.應(yīng)用了LSC成簇算法的網(wǎng)絡(luò)工作過程如圖3所示.3.1.4節(jié)點網(wǎng)絡(luò)連通性分析網(wǎng)絡(luò)的連通性是衡量無線自組網(wǎng)絡(luò)性能的重要指標(biāo)之一.在基于LSC算法的成簇網(wǎng)絡(luò)中,存在著簇內(nèi)(Intra-cluster)通信和簇間(Inter-cluster)通信這兩類形式.由于較短的發(fā)射距離不但可以降低節(jié)點的發(fā)射能耗,而且還可以擴大網(wǎng)絡(luò)的吞吐量.因此,在LSC算法中節(jié)點存在著兩類連通功率,較低的功率Ptx_sl用來進行簇內(nèi)連通,而較高的功率Ptx_sh則用來進行簇首的簇間連通.設(shè)簇內(nèi)的通信范圍為Rb,簇間的通信范圍為Rc,對于處于任意位置的節(jié)點x,要滿足網(wǎng)絡(luò)的連通性要求,則各類節(jié)點的通信范圍需滿足:節(jié)點完成成簇工作后,整個網(wǎng)絡(luò)的連通性由各簇簇首節(jié)點的連通性決定.3.2功率控制.網(wǎng)絡(luò)性能控制策略隨著集成工藝電路的進步,處理器和傳感器模塊的功耗變得很低,絕大部分能量都消耗在無線通信模塊上,因此,在成簇網(wǎng)絡(luò)中,若所有節(jié)點采用同一發(fā)射功率將會使網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行效率十分低下,應(yīng)采用可變發(fā)射功率策略.本節(jié)將分析和討論功率控制機制及其對網(wǎng)絡(luò)性能的影響,從跨層優(yōu)化的角度研究適合于LSC算法的功率控制策略,從而在有效降低網(wǎng)絡(luò)沖突概率的同時減少網(wǎng)絡(luò)的通信能耗,擴大網(wǎng)路吞吐量.3.2.1節(jié)點j接收消息信噪比在系統(tǒng)模型中,所有節(jié)點隨機分布在一個目標(biāo)區(qū)域,若將理論功率控制機制應(yīng)用于無線自組網(wǎng)絡(luò),各節(jié)點間采用最小發(fā)射功率進行通信,則網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點間通信的發(fā)射功率是一個隨機量.而未應(yīng)用功率控制機制的網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點間通信的發(fā)射功率是一個定量.文獻分析了上述兩種情況下無線自組網(wǎng)節(jié)點通信的成功率.在無線自組網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點i向j發(fā)送消息,文獻設(shè)定當(dāng)節(jié)點j接收消息信噪比(SIR)大于接收閾值r*時(式(4)),節(jié)點j可正確接收來自i的消息.其中,Pi為i點發(fā)射功率,Pk為其余點發(fā)射功率,G為鏈路增益,v為接收節(jié)點的熱噪聲.忽略接收節(jié)點處的熱噪聲v,由式(4)得,在變發(fā)射功率量的網(wǎng)絡(luò)中Pi≠Pk,則rj為式(5);而在定發(fā)射功率量的網(wǎng)絡(luò)中Pi=Pk,則rj為式(6).由式(5)、(6)分別求出Pr(ri>r*)的數(shù)學(xué)期望,得到隨機發(fā)射功率量和定發(fā)射功率量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點通信的成功概率,如圖4所示.從圖4中可以看出在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中隨機發(fā)射功率量較定發(fā)射功率量具有更高的節(jié)點通信成功率.然而,這種發(fā)射功率的隨機性造成網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間發(fā)射的不對稱性,在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變大的情況下,隱蔽站的問題將變得更加嚴重.文獻給出了節(jié)點通信的沖突期望:其中,ρ為節(jié)點的分布密度,R為節(jié)點的最大發(fā)射半徑,r為最小發(fā)射半徑,Tx為節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)的長度.式(7)表明節(jié)點通信的沖突期望與R4,Tx和ρ成正比,因此,在功率控制機制中,節(jié)點采用最小功率發(fā)射(即采用最小發(fā)射半徑)時,R4,Tx和ρ是影響網(wǎng)絡(luò)性能的主要因素.3.2.2基于低節(jié)點干擾的功率控制機制在分簇網(wǎng)絡(luò)中,采用可變發(fā)射功率是改善網(wǎng)絡(luò)性能的有效途徑.但是,不對稱的節(jié)點發(fā)射功率會增加網(wǎng)絡(luò)的沖突率.在LEACH算法中,為了避免附近簇的信號的干擾,簇內(nèi)節(jié)點可以采用由簇首決定的CDMA編碼來發(fā)送數(shù)據(jù).這雖然降低了網(wǎng)絡(luò)因為競爭沖突而導(dǎo)致消息重傳的概率,但節(jié)點需要復(fù)雜的CDMA編解碼,對于傳感器的計算能力要求較高.本文通過對現(xiàn)有基于功率控制的MAC協(xié)議分析和研究,并綜合考慮到整個分簇網(wǎng)絡(luò)的能量效率、吞吐量及節(jié)點間通信的公平性,將文獻中所采用的一種雙信道具有反作用能力的功率控制機制引入LSC算法,對LSC算法作進一步改進,提出LSC-RPC協(xié)議.相對于文獻中BASIC和PCM協(xié)議所采用的功率控制機制,該機制能有效解決隱蔽站問題,并改善因節(jié)點不對稱的發(fā)射功率而引起的網(wǎng)絡(luò)沖突率增大、公平性降低的問題.其優(yōu)越性主要表現(xiàn)在兩個方面:(1)該機制使用控制信道和數(shù)據(jù)信道分別傳輸控制信息和數(shù)據(jù)包,這在一定程度上可以避免沖突的發(fā)生;(2)節(jié)點在通信受到干擾時采用反作用功率控制機制對干擾節(jié)點進行反制,以保證節(jié)點在“中斷恢復(fù)”后通信不再受到該節(jié)點的干擾,這在一定程度上改善了發(fā)射功率低的節(jié)點的通信公平性.LSC-RPC算法在LSC算法的基礎(chǔ)上作了如下改進:1.算法采用兩條信道,即控制信道與數(shù)據(jù)信道.控制信道用來發(fā)送RTS和CTS分組,數(shù)據(jù)信道則用來發(fā)送數(shù)據(jù)DATA和ACK分組.2.在網(wǎng)絡(luò)的成簇階段,通過節(jié)點間的信息交換,根據(jù)式(1),簇首節(jié)點計算得出成功通信所需的最小發(fā)射功率,同時維護一個簇首節(jié)點調(diào)度表,保存所有相鄰簇首節(jié)點的調(diào)度信息,其中包括最小成功發(fā)射功率;從節(jié)點計算得到與簇首節(jié)點成功通信所需的最小發(fā)射功率,以保證與簇首節(jié)點的通信.3.在數(shù)據(jù)傳輸階段,節(jié)點在最初的RTS/CTS/DATA/ACK過程中均使用最小發(fā)射功率進行通信,僅當(dāng)節(jié)點在通信時受到干擾,需要反作用干擾節(jié)點時,才通過計算擴大RTS或CTS的發(fā)射功率去反作用于干擾節(jié)點.網(wǎng)絡(luò)中的消息傳遞采用多個短消息突發(fā)傳送方式.LSC-RPC算法的通信機制如圖5所示,Preac為在反作用情況下的發(fā)射功率,Pmax為節(jié)點的最大發(fā)射功率,Pmin為節(jié)點的最小發(fā)射功率,Pmin≤Preac≤Pmax.4.網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點均維護有兩個等級的連通功率Ptx_sl與Ptx_sh.在成簇活動結(jié)束后,網(wǎng)絡(luò)選舉出來的簇首節(jié)點以較高的功率Ptx_sh維護一個簇間通信的鄰居列表.在消息傳輸階段,簇首間的通信也使用最小的發(fā)射功率.5.由于簇間通信的發(fā)射功率往往大于簇內(nèi)通信的發(fā)射功率,故簇內(nèi)通信往往會受到簇間通信的干擾.基于此,簇內(nèi)的從節(jié)點仍具有兩個連通功率,當(dāng)從節(jié)點的通信受到簇首節(jié)點通信的干擾后,從節(jié)點的控制幀可采用較高連通功率級的最小發(fā)射功率反作用于干擾的簇首節(jié)點.從而保證整個網(wǎng)絡(luò)通信的公平性.4仿真實驗參數(shù)設(shè)置我們采用NS2和Matlab作為平臺,從網(wǎng)絡(luò)的連通性與穩(wěn)定性、網(wǎng)絡(luò)吞吐量、能量有效性等三方面對提出的算法進行評估與分析.在仿真實驗中,所有節(jié)點隨機部署在一塊800×800m2的矩形目標(biāo)區(qū)域中,具體實驗參數(shù)設(shè)置如表1所示.4.1lsc算法下的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性網(wǎng)絡(luò)的連通性與穩(wěn)定性是衡量無線自組網(wǎng)性能的重要指標(biāo)之一.在仿真實驗中,300個傳感器節(jié)點被隨機部署在一個800×800m2的區(qū)域內(nèi).各類節(jié)點中,傳感器從節(jié)點的連通發(fā)射范圍Rb為100m,根據(jù)式(3)則傳感器簇首節(jié)點的最小連通發(fā)射范圍Rc為200m.通過實驗仿真,圖6示出了經(jīng)過LSC算法成簇后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),圖7示出了不同Rc值下的網(wǎng)絡(luò)連通率.從圖6中可以看出,簇首節(jié)點被LSC算法推選出來,并均勻地分布在目標(biāo)區(qū)域中,其余所有節(jié)點均歸屬于一個簇首節(jié)點.整個網(wǎng)絡(luò)的連通性由簇首節(jié)點的連通性決定,圖7示出了在Rb=100m時,不同Rc值下的網(wǎng)絡(luò)連通率.可以看到當(dāng)Rc小于150m時網(wǎng)絡(luò)的連通率較差,只有80%左右的節(jié)點連通.當(dāng)Rc值大于150m后,網(wǎng)絡(luò)的連通率發(fā)生顯著改善,節(jié)點連通接近100%.當(dāng)Rc值大于180m后,網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定在100%連通.圖6、圖7表明LSC算法可使無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有效成簇,簇首分布均勻,并且整個網(wǎng)絡(luò)具有較好的穩(wěn)定連通性.圖8、圖9分別示出了當(dāng)Rc=180m和Rc=210m時簇首節(jié)點的通信連通拓撲.可以看到當(dāng)Rc=180m時,簇首節(jié)點間雖然可以100%連通,但路由路徑卻受到很大局限,效率不高,并且容易生成“瓶頸節(jié)點”.當(dāng)Rc=210m時,簇首節(jié)點的連通有了顯著改進,簇首節(jié)點可有效地選擇最優(yōu)路由進行消息的傳遞.因此在LSC算法中可設(shè)定Rb=100m,Rc=210m.圖10示出了當(dāng)Rb=100m、Rc=210m時,在15次成簇過程中簇首節(jié)點與從節(jié)點的數(shù)量變化,圖11示出了不同Rb值下簇首的平均數(shù)量.從圖10中可以看出歷經(jīng)15次成簇過程后,簇首節(jié)點和從節(jié)點的數(shù)量變化始終趨于平穩(wěn).這表明在每次成簇過程中,簇首節(jié)點產(chǎn)生的數(shù)量維持穩(wěn)定,無異常變動.并且在不同的Rb值下,隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大,簇首節(jié)點產(chǎn)生的數(shù)量趨于收斂,如圖11所示,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)量達到一定規(guī)模后簇首節(jié)點維持在一個穩(wěn)定數(shù)量,不再隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大而增長.因此應(yīng)用了LSC算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有良好的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性.4.2網(wǎng)絡(luò)有效接口參數(shù)的分析由于LSC-RPC協(xié)議是在網(wǎng)絡(luò)層與MAC層進行跨層優(yōu)化,因此為了評估LSC-RPC協(xié)議的性能,我們將現(xiàn)有典型的功率控制算法PCM協(xié)議機制應(yīng)用于LSC算法中.以表2所示的協(xié)議組合作為對象進行比較分析.在相同的仿真環(huán)境中,三個源節(jié)點向Sink節(jié)點發(fā)送消息.通過對Sink節(jié)點在單位時間內(nèi)接收到的來自于三個源節(jié)點的有效數(shù)據(jù)進行分析,得出上述協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)有效流量吞吐(單位:Kbits/s)的測試比較,結(jié)果如圖12所示.從圖12中可以看出隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)模增大,節(jié)點間的通信競爭更加激烈,上述各種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)有效吞吐量也受到影響,Sink節(jié)點接收到的有效數(shù)據(jù)隨之降低.在同樣使用AODV-802.11協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)中,使用較短的節(jié)點發(fā)射距離與使用較長的節(jié)點發(fā)射距離相比,可獲得更大的網(wǎng)絡(luò)有效吞吐量.而采用了基于LSC成簇算法的路由協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)可獲得較AODV協(xié)議更優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)有效吞吐,并且隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大,LSC算法的有效吞吐量較AODV協(xié)議下降平緩,由此可得出LSC算法在適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的變化上有更好的性能.LSC-PCM與LSC-802.11協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)有效吞吐量上具有相似的性能,這說明了PCM協(xié)議對于網(wǎng)絡(luò)吞吐量性能并無改進.而本文中提出的LSC-RPC協(xié)議,由于優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的拓撲連接,采用最小發(fā)射功率,并具有反作用干擾節(jié)點的能力來保證節(jié)點通信,因而具有較其它對比協(xié)議更好的網(wǎng)絡(luò)有效吞吐性能.4.3網(wǎng)絡(luò)平均消耗能量在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,能量是最關(guān)心的問題之一,評價一個協(xié)議的優(yōu)劣在很大程度上取決于能量節(jié)省以最大限度延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期.圖13、圖14示出了未應(yīng)用功率控制機制的LSC算法與LSC-RPC協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)通信競爭強度.從圖中可以看出兩種情況相比,未應(yīng)用功率控制機制的LSC成簇網(wǎng)絡(luò)在保證網(wǎng)絡(luò)連通的條件下,固定的發(fā)射功率使得節(jié)點通信競爭激烈,網(wǎng)絡(luò)競爭密度大;而在應(yīng)用了LSC-RPC協(xié)議的成簇網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)的通信競爭強度明顯降低.這表明LSC-RPC協(xié)議對于成簇網(wǎng)絡(luò)的通信拓撲結(jié)構(gòu)起到了一定的改善作用.我們在網(wǎng)絡(luò)的平均消耗能量方面對表2的五種協(xié)議組合進行評估.定義網(wǎng)絡(luò)平均消耗能量為網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點消耗能量的總和與Sink節(jié)點所接收到來自于三個源節(jié)點的數(shù)據(jù)量總和的比率,即Sink節(jié)點接收每個有效數(shù)據(jù)量平均消耗的網(wǎng)絡(luò)能量(單位:mj/byte).五種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)平均消耗能量對比如圖15所示.從圖中可以看出隨著節(jié)點數(shù)量的增加,五種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)平均消耗能量均隨之增加.使用平面路由AODV的網(wǎng)絡(luò)的能量有效性較差,尤其是采用較大發(fā)射功率的網(wǎng)絡(luò)隨著節(jié)點規(guī)模的增大,網(wǎng)絡(luò)能量消耗急劇增加.應(yīng)用了LSC成簇算法的網(wǎng)絡(luò)在能量有效性方面有了明顯改善,并且網(wǎng)絡(luò)能耗隨節(jié)點規(guī)模變化的影響較小,隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大,基于LSC成簇算法的網(wǎng)絡(luò)能耗相對于平面協(xié)議增長平緩.應(yīng)用了PCM功率控制機制的LSC-PCM協(xié)議對于網(wǎng)絡(luò)的能量有效性性能起到了一定的改善作用,從圖15中可以看到,LSC-PCM協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)平均能耗要低于LSC-802.11協(xié)議.然而,本文提出的LSC-RPC協(xié)議與LSC-PCM協(xié)議相比,具有更加優(yōu)越的能量有效性能.網(wǎng)絡(luò)能耗不僅受網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的變化影響較小,并且平均能耗低于上述所有四種協(xié)議.實驗結(jié)果表明,優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),使用最小發(fā)射功率傳遞消息,并具有反作用干擾節(jié)點能力的LSC-RPC協(xié)議在提高網(wǎng)絡(luò)能量有效性性能方面效果顯著.5節(jié)點電源電壓的影響從上述仿真結(jié)果可以看出,功率控制技術(shù)對于提升成簇算法的性能有著非常重要的意義,但在實際應(yīng)用環(huán)境中,鏈路的質(zhì)量還要受到各種環(huán)境因素的影響,這種鏈路質(zhì)量的不穩(wěn)定性