無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式多傳感器目標(biāo)檢測(cè)

魏 鵬，路贊贊

(西安電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，陜西西安 710071)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大規(guī)模傳感器節(jié)點(diǎn)組成，其體積小、能量、處理和傳輸能力有限。傳感器節(jié)點(diǎn)通過無線信道以多跳自組織網(wǎng)絡(luò)，該節(jié)點(diǎn)在其微小的體積內(nèi)集成了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和無線通信等多種功能。目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用已逐步深入到了軍事和民用領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)相比，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)除了具有大規(guī)模、自組織、分布式計(jì)算等特性外，還具有環(huán)境監(jiān)測(cè)、目標(biāo)檢測(cè)、入侵檢測(cè)和信息采集等功能。在目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用中，傳感器節(jié)點(diǎn)將檢測(cè)到的信息通過單跳或多跳的形式傳遞給Sink節(jié)點(diǎn)。由于監(jiān)測(cè)區(qū)域環(huán)境條件的限制因素，因此更換電源困難，能量一旦耗盡或低于特定閾值，這些節(jié)點(diǎn)將死亡，從而直接導(dǎo)致無線傳感器網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通性并影響監(jiān)測(cè)過程，因此能量的高效利用成為了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用需要考慮的重要因素［1－4］。

為實(shí)施長時(shí)間目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，如何有效地利用能量確保有效數(shù)據(jù)的傳輸且延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)需考慮的關(guān)鍵問題。為解決這一問題，提出了節(jié)點(diǎn)休眠/喚醒機(jī)制［5］。當(dāng)沒有目標(biāo)進(jìn)入時(shí)，大量的傳感器節(jié)點(diǎn)處于休眠階段，少量節(jié)點(diǎn)處于監(jiān)測(cè)階段。一旦目標(biāo)進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域，大量的傳感器節(jié)點(diǎn)被喚醒，并收集檢測(cè)數(shù)據(jù)，通過節(jié)點(diǎn)間信息交換，確定檢測(cè)目標(biāo)位置和運(yùn)動(dòng)軌跡。當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域內(nèi)，感知區(qū)域中被喚醒節(jié)點(diǎn)能有效的覆蓋檢測(cè)區(qū)域，及時(shí)檢測(cè)到目標(biāo)［6－9］。另外，由于傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在大量的冗余節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)的感知區(qū)域被其他節(jié)點(diǎn)的感知區(qū)域完全重疊，導(dǎo)致大量節(jié)點(diǎn)能量的浪費(fèi)［10－12］。如何研究一種有效算法，對(duì)大量傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行有效調(diào)度［3］是關(guān)鍵所在。在網(wǎng)絡(luò)中存在必要數(shù)目的有效節(jié)點(diǎn)保證網(wǎng)絡(luò)完全覆蓋，從而減少冗余節(jié)點(diǎn)，并節(jié)省能量消耗。

為克服現(xiàn)有文獻(xiàn)的限制，文中提出了一種能量有效分布式多傳感器目標(biāo)檢測(cè)方法。傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)協(xié)同監(jiān)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)，當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入監(jiān)測(cè)區(qū)域，感知半徑范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)將檢測(cè)到目標(biāo)，并將檢測(cè)信息在離Sink最近的節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行聚合，最終將聚合信息傳遞到Sink節(jié)點(diǎn)，并通過仿真比較了單個(gè)目標(biāo)與多個(gè)目標(biāo)檢測(cè)的檢測(cè)概率。在檢測(cè)階段，多節(jié)點(diǎn)將檢測(cè)到的信息在聚合節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚合，尋找到一跳最優(yōu)路徑將聚合數(shù)據(jù)包傳送到Sink節(jié)點(diǎn)。仿真結(jié)果表明，多節(jié)點(diǎn)協(xié)同檢測(cè)能有效節(jié)省節(jié)點(diǎn)的能量消耗并確保檢測(cè)的精度。

1 多傳感器目標(biāo)檢測(cè)方法

1.1 節(jié)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)檢測(cè)過程

傳感器節(jié)點(diǎn)部署在二維平面上，雖目標(biāo)從(0，0)點(diǎn)以速度v進(jìn)入監(jiān)測(cè)區(qū)域，檢測(cè)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到目標(biāo)并將檢測(cè)信息傳遞到Sink節(jié)點(diǎn)。目標(biāo)進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域的夾角為θ，沿著給定的速度v直線運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)運(yùn)動(dòng)距離ξ將被第一個(gè)聯(lián)通節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到。文中研究了連通節(jié)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)，并將檢測(cè)數(shù)據(jù)包傳送到Sink節(jié)點(diǎn)。算法1利用時(shí)間離散序列法，求出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的最大距離ξ。

算法1步驟如下

步驟1 根據(jù)是否Sink連通，將檢測(cè)節(jié)點(diǎn)分成兩類，一類與 Sink連通節(jié)點(diǎn)，將節(jié)點(diǎn)編號(hào)為 D1，D2，Dn，1≤n≤N，另一類為與Sink不連通節(jié)點(diǎn)。

步驟2 將時(shí)間離散化，求出各個(gè)時(shí)刻ti目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的位置，設(shè)時(shí)刻目標(biāo)移動(dòng)的位置為(xi，yi)。

步驟3 計(jì)算在ti(1≤i≤n)時(shí)刻，所有連通節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)所在位置的距離 di1，di2，…，din，若 di，j＞ rt，j=1，…，n，重復(fù)步驟 3，計(jì)算 ti+1時(shí)刻，直到 di+1，j≤rt，j=1，…，n。

步驟 4 若 di+1，j≤rt，j=1，…，n，重復(fù)步驟 3，將［ti，ti+1］離散化，使得 dtmin，j≤rt，j=1，…，n，得出目標(biāo)移動(dòng)的時(shí)刻tmin，進(jìn)而求出目標(biāo)移動(dòng)的最大距離ξ=tmin·v。

根據(jù)算法1求出的ξ，單傳感器節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到目標(biāo)的概率為

雖計(jì)算出了單個(gè)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到目標(biāo)的概率，然而難以定量的確定節(jié)點(diǎn)是否檢測(cè)到目標(biāo)。根據(jù)給出節(jié)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)閾值υ，當(dāng)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)的概率大于閾值時(shí)，可認(rèn)為節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到了目標(biāo)。多傳感器節(jié)點(diǎn)協(xié)作檢測(cè)到目標(biāo)，目標(biāo)進(jìn)入S1，S2，S3檢測(cè)區(qū)域，節(jié)點(diǎn)協(xié)作對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。多傳感器節(jié)點(diǎn)協(xié)同檢測(cè)到目標(biāo)的聯(lián)合檢測(cè)概率為pk［D≤，其中

1.2 最優(yōu)數(shù)據(jù)傳輸

目標(biāo)進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域，感知半徑范圍以內(nèi)的所有傳感器節(jié)點(diǎn)將檢測(cè)到目標(biāo)，并形成圓形檢測(cè)區(qū)域。如圖1所示，聚合節(jié)點(diǎn)尋找最優(yōu)路徑將聚合數(shù)據(jù)包傳送到Sink節(jié)點(diǎn)，算法2給出如何選擇最優(yōu)路徑。

步驟1 聚合節(jié)點(diǎn)確定Sink節(jié)點(diǎn)的位置，得出聚合節(jié)點(diǎn)到Sink的直線路徑L(圖中用虛線表示)，在這條路徑或兩側(cè)選擇聚合節(jié)點(diǎn)的下一跳節(jié)點(diǎn)。

步驟2 在聚合節(jié)點(diǎn)的最大傳輸半徑rt范圍內(nèi)選擇備選節(jié)點(diǎn)集N1，并在集合N1中選擇某一節(jié)點(diǎn)next1，若節(jié)點(diǎn)next1到Sink的距離小于最大傳輸半徑rt，則節(jié)點(diǎn)next1直接將聚合數(shù)據(jù)包傳送到Sink節(jié)點(diǎn)。否則，重復(fù)步驟2。

步驟3 直到節(jié)點(diǎn)尋找到下一跳節(jié)點(diǎn)nexti，使得節(jié)點(diǎn)nexti到Sink的距離小于節(jié)點(diǎn)的最大傳輸半徑rt，節(jié)點(diǎn)nexti將聚合數(shù)據(jù)包傳送到Sink節(jié)點(diǎn)。在備選節(jié)點(diǎn)集Ni中選擇節(jié)點(diǎn)使得dimin最小

0≤α≤1為加權(quán)系數(shù)，將其標(biāo)記為 nexti，1≤i≤N其中，diL表示為備選集Ni中節(jié)點(diǎn)nji到虛線的距離，d～i表示為備選集Ni中的節(jié)點(diǎn)nji到上一跳節(jié)點(diǎn) nexti－1最大傳輸半徑rt圓弧的距離，其中j表示為備選集Ni中節(jié)點(diǎn)的編號(hào)。

圖1 算法2尋找最優(yōu)傳輸路徑

2 仿真結(jié)果

表1 相關(guān)參數(shù)

傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)的部署在200 m×200 m的二維正方形平面上，Sink節(jié)點(diǎn)部署在區(qū)域的中心且坐標(biāo)為(50，50)，網(wǎng)絡(luò)布置好后節(jié)點(diǎn)的位置將不發(fā)生變化，節(jié)點(diǎn)初始能量為2 J。為便于閱讀，相關(guān)的系統(tǒng)參數(shù)如表1所示。在不同感知半徑條件下通過仿真比較目標(biāo)移動(dòng)的最大檢測(cè)距離、單目標(biāo)和多目標(biāo)檢測(cè)概率。在誤檢測(cè)的概率、最優(yōu)路徑選擇過程中，仿真得出了不同權(quán)系數(shù)α與檢測(cè)節(jié)點(diǎn)平均能量消耗之間的關(guān)系。并最終給出了4種不同采樣周期，通過仿真比較了不同采樣周期下的能量消耗間的關(guān)系。

圖2 最大檢測(cè)距離ξ

圖2為最大檢測(cè)距離與節(jié)點(diǎn)感知半徑之間的關(guān)系。當(dāng)目標(biāo)分別以30°、45°和60°的入射角進(jìn)入檢測(cè)區(qū)，根據(jù)算法1得出最大檢測(cè)距離ξ與感知半徑之間的關(guān)系。由于節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署且Sink部署在網(wǎng)絡(luò)的中心，Sink周圍節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)通性較好，因此目標(biāo)以45°方向進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域時(shí)，目標(biāo)被檢測(cè)距離＜30°和60°，由仿真結(jié)果可知，當(dāng)節(jié)點(diǎn)的感知半徑增大時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)通性將增強(qiáng)，目標(biāo)最大檢測(cè)距離將顯著減少。

圖3 目標(biāo)檢測(cè)概率

圖3 分別比較了在30°、45°和60°情況下，單節(jié)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)概率Psd和多目標(biāo)檢測(cè)概率Pmd。仿真結(jié)果表明，在不同入射角下，多節(jié)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)的概率大于單目標(biāo)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)概率。節(jié)點(diǎn)的感知半徑接近30°時(shí)，多節(jié)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)概率值大于給定檢測(cè)閾值υ=0.9。相應(yīng)地，節(jié)點(diǎn)的感知半徑接近35°時(shí)，單節(jié)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)概率值大于給定檢測(cè)閾值 υ=0.9。感知半徑［35，50］之間時(shí)，3 種不同角度的單節(jié)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)概率和多節(jié)點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)概率均大于給定的閾值υ。隨著節(jié)點(diǎn)感知半徑增大，節(jié)點(diǎn)的聯(lián)通性也將增強(qiáng)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域被完全覆蓋時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中不存在盲區(qū)，一旦目標(biāo)從區(qū)域邊界進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域，則將被檢測(cè)到。

目標(biāo)進(jìn)入節(jié)點(diǎn)的感知區(qū)域后，感知區(qū)域中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)協(xié)作檢測(cè)目標(biāo)的移動(dòng)，并將感知數(shù)據(jù)在離目標(biāo)最近的節(jié)點(diǎn)聚合。根據(jù)算法2選擇最優(yōu)路徑，選擇合適的加權(quán)系數(shù)使得節(jié)點(diǎn)的平均能量消耗最小。圖4表明當(dāng)權(quán)系數(shù)α=0.3時(shí)，節(jié)點(diǎn)的平均能量消耗最小。即在尋找最優(yōu)路徑的過程中，選擇的最大傳輸半徑范圍周邊的節(jié)點(diǎn)所占得比重較大。

圖4 權(quán)系數(shù)與平均消耗能量關(guān)系

圖5所示，分別給出了節(jié)點(diǎn)采樣時(shí)間 Δt=0.1、0.2、0.3 和0.4 s情況下，傳感器節(jié)點(diǎn)的能量消耗。隨著感知半徑的增加，節(jié)點(diǎn)的能量消耗也在增加。當(dāng)采樣周期較小時(shí)，單位時(shí)間內(nèi)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包將增大，網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載較重，從而使得節(jié)點(diǎn)的能量消耗增加。比較表明當(dāng)數(shù)據(jù)采樣周期Δt=0.4時(shí)，傳感器節(jié)點(diǎn)的能量消耗最小。若采樣周期過大，目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性將無法保證。而當(dāng)目標(biāo)移動(dòng)到節(jié)點(diǎn)周圍時(shí)，此時(shí)節(jié)點(diǎn)恰好進(jìn)入休眠狀態(tài)，這樣將無法保證目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。因此需確定合適的采樣周期作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢測(cè)和傳輸?shù)闹匾蛩亍?/p>

圖5 不同采樣周期下的能量消耗

3 結(jié)束語

本文給出了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式多傳感器節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法。目標(biāo)從檢測(cè)邊界以不同的入射角進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域，根據(jù)算法1提出的時(shí)間離散化方法，求出不同入射角度下目標(biāo)移動(dòng)的最大檢測(cè)距離，比較單節(jié)點(diǎn)檢測(cè)概率和多節(jié)點(diǎn)檢測(cè)概率。仿真結(jié)果表明，在相關(guān)參數(shù)相同的情況下，多節(jié)點(diǎn)檢測(cè)概率大于單節(jié)點(diǎn)檢測(cè)概率。當(dāng)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到目標(biāo)后，檢測(cè)區(qū)域中的多個(gè)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)將檢測(cè)到的信息在距離目標(biāo)最近的節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行聚合，將將聚合數(shù)據(jù)沿著最優(yōu)路徑經(jīng)多跳傳遞到Sink節(jié)點(diǎn)。同時(shí)比較了不同采樣周期對(duì)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)能量消耗的關(guān)系。然而文中仍存在兩個(gè)缺點(diǎn):(1)未考慮節(jié)點(diǎn)休眠喚醒機(jī)制。當(dāng)檢測(cè)區(qū)域沒有目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)，使得大量的傳感器節(jié)點(diǎn)處于休眠狀態(tài)，邊界節(jié)點(diǎn)處于工作狀態(tài)，

一旦有節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到目標(biāo)，將信息洪泛到周圍節(jié)點(diǎn)，導(dǎo)致周圍節(jié)點(diǎn)被喚醒，這樣對(duì)節(jié)點(diǎn)間的通信協(xié)議要求將更高，而節(jié)點(diǎn)洪泛則必將消耗能量。(2)文中給出目標(biāo)進(jìn)入監(jiān)測(cè)區(qū)域后沿著直線運(yùn)動(dòng)，而在日后的研究中需重點(diǎn)從目標(biāo)隨機(jī)移動(dòng)的方面進(jìn)行考慮。

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