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    基于分簇的無線傳感器網(wǎng)絡Top-K 數(shù)據(jù)查詢算法

    2015-04-01 12:19:58李長庚
    傳感器與微系統(tǒng) 2015年12期
    關鍵詞:過濾器能耗整體

    江 欣,李長庚

    (中南大學 物理與電子學院,湖南 長沙410083)

    0 引 言

    隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡被運用到社會活動中的方方面面,如醫(yī)療護理、森林火災和洪水監(jiān)測等[1]。數(shù)據(jù)查詢是無線傳感器網(wǎng)絡應用中的一個非常關鍵的應用,而Top-K 查詢是查詢應用中的一個重要內容[2]。無線傳感器網(wǎng)絡通過監(jiān)控范圍中最大的監(jiān)測參數(shù)(如,血壓、心率、溫度、土壤水分等參數(shù)),可以起到判斷人的身體指標、森林溫度預警和洪水監(jiān)測的作用。由于傳感器節(jié)點通常都是分布在無人看護的環(huán)境中,所以,減少傳感器網(wǎng)絡的整體能耗是研究者追求的目標,能量消耗越小,節(jié)點生命周期就越長。由于無線傳感器網(wǎng)絡中的能量消耗的絕大部分是通信能耗,因此,無線傳感器網(wǎng)絡的一個迫在眉睫的問題就是如何降低網(wǎng)絡的整體通信能耗。

    為了節(jié)省通信量,TAG[3]算法采用對網(wǎng)內數(shù)據(jù)進行融合的思想減少數(shù)據(jù)的傳輸量,得到精確的查詢結果。TAG算法是把這個網(wǎng)絡看成一顆樹,這樣數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶鴶?shù)是多跳,通信能耗相對比較大。FILA[4]算法是基于過濾的算法,此過濾算法雖減少了冗余數(shù)據(jù)的上傳,但當數(shù)據(jù)變化比較大時會產(chǎn)生很大的窗口更新代價,消耗能量較多。

    針對TAG 與FILA 算法的不足,本文提出一種基于分簇的無線傳感器網(wǎng)絡Top-K 數(shù)據(jù)查詢算法,首先對網(wǎng)絡進行分簇[5~7],每個簇選出一個簇頭節(jié)點,簇中其他節(jié)點將數(shù)據(jù)傳遞給簇頭節(jié)點,然后再傳給Sink 節(jié)點,這使得傳輸?shù)奶鴶?shù)在兩跳之內,減少了發(fā)送和接收能耗。在每個節(jié)點設置過濾器值,當數(shù)據(jù)不夠時利用探尋來補充數(shù)據(jù),使得數(shù)據(jù)的傳輸次數(shù)減少,降低整體能耗。

    1 網(wǎng)絡分簇

    1.1 簇頭選舉

    在算法的預處理階段,傳感器網(wǎng)絡中的節(jié)點先生成一個數(shù),此數(shù)大于0 小于1,之后算出簇頭競爭的判定值Pc(r),讓生成的數(shù)與判定值比較大小,如果數(shù)比判斷值Pc(r)小,則節(jié)點就是相對應簇的簇頭節(jié)點。Pc(r)的計算公式為

    式中 Pc(r)為節(jié)點競爭簇頭的判定值,p 為網(wǎng)絡最初時已分簇的簇頭數(shù)目,Ei為i 傳感器節(jié)點的剩下的能量,E0為傳感器節(jié)點最開始的能量,n 為總的傳感器節(jié)點數(shù),r 為輪數(shù),Nch為目前傳感器節(jié)點當選成簇頭的數(shù)目。pEi/E0的比值可以作為選取簇頭的標準,剩下的能量越多,那么,變成簇頭的機會就會越大。分子中式子是作為“均衡因子”用來平衡簇頭數(shù)量,而分母中加入Nchmod(1/p)是為了規(guī)避由于相同節(jié)點經(jīng)常被選為簇頭節(jié)點而使得能量消耗過快造成節(jié)點過早死去。

    1.2 簇頭數(shù)優(yōu)化機制

    當網(wǎng)絡中簇頭選舉完成后,計算簇頭間的距離,設置一個距離閾值,避免簇頭與簇頭之間由于距離太近或者太遠引起分簇不勻,簇頭之間的距離不在閾值范圍內的就需重新選擇簇頭。簇頭距離閾值U 的確定依照下式[8]

    式中 U 為傳感器網(wǎng)絡中最優(yōu)簇頭數(shù)目,N 為傳感器網(wǎng)絡中的傳感器節(jié)點總的數(shù)目,M 為傳感器網(wǎng)絡的范圍邊界的長度,dbs為每個簇中的簇頭到Sink 節(jié)點之間的長度,通過式(2),如果已知N 與M 的大小,通過測量dbs就可以得到相應的閾值U 的區(qū)間,Eelec為接收電路能耗,且Eelec=50 nJ/bit,εfs為自由空間模型放大器能耗,且εfs=10 pJ/bit/m,εmp為多徑衰減模型的放大器能耗,且εmp=0.001 3 pJ/bit/m4。

    1.3 成簇機制

    當簇頭優(yōu)化完成之后,每個簇頭通過泛洪將信息廣播出去,此信息包含節(jié)點的ID 身份、節(jié)點剩下的能量和節(jié)點所在的位置,然后通知本簇中其他傳感器節(jié)點,本簇的簇頭節(jié)點已經(jīng)選舉完成,本簇中其余的傳感器節(jié)點在接收到本簇的簇頭發(fā)來的泛洪信息之后,算出一個成簇的權值WCL,WCL表達式如下

    式中 WCL為傳感器節(jié)點成為簇的權值,ECH為此簇的簇頭節(jié)點剩下的能量,d(i,CH)為i 傳感器節(jié)點與其對應簇的簇頭節(jié)點的距離。通過式(3)分析,傳感器節(jié)點剩下能量越大、所在簇的簇頭節(jié)點ECH越大,而節(jié)點與簇頭的d(i,CH)減小時,那么,WCL會變大,節(jié)點成為該簇的節(jié)點機會增加,WCL通過分析傳感器節(jié)點剩下的能量和節(jié)點之間的距離,可以合理分簇。經(jīng)過算出成為不同簇的WCL,傳感器節(jié)點會選取WCL最大的簇成為其相應的簇,然后將節(jié)點的ID、位置和剩余的能量以信息的形式發(fā)送給簇頭表示愿意成為本簇成員,而簇頭節(jié)點在接收到相應簇的其他傳感器節(jié)點發(fā)來的信息之后表示分簇過程結束。

    2 算法描述

    設網(wǎng)絡中傳感器節(jié)點的過濾器的值為fn(T)=BT,n=1,2,…,N。

    查詢過程中,在T 以后時刻,Sink 節(jié)點依照用戶提出的查詢要求Kt(q),q=1,2,…,取其中最大的值作為本次用戶所需要查詢的KT值,即KT=max{Kt(q),q=1,2,…},并通過泛洪的方式向網(wǎng)絡中的節(jié)點發(fā)送目前所需要查詢的KT值。

    網(wǎng)絡中節(jié)點收到泛洪信號之后,收集的感知數(shù)據(jù)不在時間區(qū)間t(t'-T≤t≤t',其中,t'>T)內的感知數(shù)據(jù)去掉,把標記已傳遞的記號的感知數(shù)據(jù)也去掉,同時將余下的其他數(shù)據(jù)排序,獲得最大的K 個值。然后將此K 個值與目前此節(jié)點的過濾器fn(t-1)對比,只向簇頭節(jié)點傳遞大于過濾器fn(t-1)的數(shù)據(jù),同時將向簇頭節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)打上已傳遞記號。每個簇的簇頭節(jié)點在得到本簇中其他節(jié)點上傳的感知數(shù)據(jù)后,把本簇中其他節(jié)點的感知數(shù)據(jù)與簇頭節(jié)點本身采集到的感知數(shù)據(jù)進行排序,獲取滿足要求的最大的K 個值,然后把這滿足要求的K 個值發(fā)送給Sink 節(jié)點,供用戶進行數(shù)據(jù)查詢。

    將Sink 節(jié)點收到所有簇頭節(jié)點發(fā)送過來的數(shù)據(jù)看作是一個數(shù)據(jù)集Wt,設此時Sink 節(jié)點所擁有的數(shù)據(jù)集Wt一共有M 個數(shù)據(jù),通過排序之后大小順序為wt(1)≤wt(2)≤…≤wt(M)。如果比Bt-1大的數(shù)據(jù)的數(shù)量多于或者等于K,那么,就對最大的K 個數(shù)據(jù)進行網(wǎng)內存儲,供用戶快速查詢,然后進入設定過濾器值的階段。

    如果所收集的數(shù)據(jù)集Wt中比Bt-1大的數(shù)據(jù)的數(shù)量小于K,則表示過濾器值設置偏高,使比Bt-1小的感知數(shù)據(jù)未發(fā)送過來,這需繼續(xù)探尋比Bt-1小的感知數(shù)據(jù),補全Top-K數(shù)據(jù),滿足查詢的要求。本簇中的節(jié)點在獲取Sink 節(jié)點的探尋的消息和條件后,將沒有標記已傳遞記號的,同時又比探尋條件的值大的感知數(shù)據(jù)繼續(xù)傳遞給簇頭節(jié)點,然后由簇頭節(jié)點上傳給Sink 節(jié)點。同時把已發(fā)送的感知數(shù)據(jù)標記已傳遞的記號,當Sink 節(jié)點獲取了滿足條件的K 個值后才停止探尋,然后才把這些數(shù)據(jù)進行網(wǎng)內存儲,供用戶查詢,接下來才進入設定過濾器值的階段。

    在探尋階段之后,如果Sink 節(jié)點數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)個數(shù)為M't,將收集到的感知數(shù)據(jù)排序,記wt(1)≤wt(2)≤…≤wt(M't),通過上述的探尋過程可以確保M't大于或等于K。這時可設定一個新的Bt值作為預測值,用來判斷接下來的查詢能否成為有用Top-K 數(shù)據(jù)。為了減少感知數(shù)據(jù)的通信能耗,一般情況下Sink 節(jié)點不需要更新過濾器值,只在需要的情況下才去更新過濾器值。當上限值Bt大于上一時刻的Bt-1時,如果某個節(jié)點的數(shù)據(jù)超過了過濾器值時,那么表示該節(jié)點的過濾器值低了,需要將該節(jié)點過濾器設置新的Bt以阻止更多的冗余數(shù)據(jù),當Bt小于或者等于Bt-1時,則某個節(jié)點的過濾器值可能超過Bt,而Bt是Top-K 結果與非Top-K 結果的分割點,這樣可能會造成Top-K 查詢結果的錯誤,此時應該將可能會出現(xiàn)的節(jié)點的過濾器值設置為Bt,保證Bt仍然是所有節(jié)點過濾器值的上限,保證Top-K結果的正確。最后,把所有需更新的傳感器節(jié)點的過濾器值fn(t)更新為Bt,同時把對應的過濾器值發(fā)送到其對應的節(jié)點當中去。

    3 仿真結果與分析

    對算法進行仿真參數(shù)如下:傳感器網(wǎng)絡在100 m×100 m的平面下,傳感器網(wǎng)路中傳感器節(jié)點的總數(shù)為100 個,將每個節(jié)點均勻分簇,一共分成10 個簇,每個簇10 個節(jié)點,所有節(jié)點固定就不再移動。網(wǎng)絡中所有傳感器節(jié)點的初始能量相同,且E0=0.5 J,不考慮丟包率和其他因素影響。設每個節(jié)點相隔15 s 記錄一個感知數(shù)據(jù),傳感器可以存儲最近100 個時間點的感知數(shù)據(jù),查詢中Kt的一個常數(shù),以整個傳感器網(wǎng)絡中的所有傳感器節(jié)點發(fā)送和接收感知數(shù)據(jù)包的整體能耗作為Top-K 查詢的評價指標[8]。

    簇中節(jié)點發(fā)送到相對應簇的簇頭節(jié)點的感知數(shù)據(jù)含有16 bits 的數(shù)據(jù)值和16 bits 的數(shù)據(jù)ID 身份,而數(shù)據(jù)ID 身份中又含有8 bits 的傳感器節(jié)點ID 身份和8 bits 的時間點?;景l(fā)送給簇頭節(jié)點的探尋包的大小是16 bits,發(fā)送給簇頭節(jié)點更新過濾器包是16 bits。為了與本文算法進行對比,同時仿真了FILA 與TAG 兩種算法并進行對比,如圖1所示。

    圖1 網(wǎng)絡分成10 個簇整體能耗實驗結果Fig 1 Experimental results of overall energy consumption while networks is divided into 10 clusters

    通過與FILA 和TAG 算法的網(wǎng)絡整體能耗相比的仿真實驗結果可以看出,當K 的取值比較小時,本文算法與FILA算法的網(wǎng)絡整體能耗相差比較小,但是隨著K 值取值越大,算法的網(wǎng)絡整體能耗都在增加,但FILA 算法的整體能耗增加幅度比較大,能耗也較多,本文算法的網(wǎng)絡整體能耗只是在平穩(wěn)的增加,而TAG 算法不管K 值取多大,網(wǎng)絡整體能耗都比較大。通過仿真實驗對比可以看出,運用本文算法的Top-K 數(shù)據(jù)查詢的網(wǎng)絡生命周期會更長。

    4 結 論

    本文所提出一種基于分簇的無線傳感器網(wǎng)絡的Top-K數(shù)據(jù)查詢算法,通過對無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點進行分簇實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸只需要1 跳或2 跳,減少數(shù)據(jù)的傳輸次數(shù),達到減少通信損耗的目的,然后通過節(jié)點數(shù)據(jù)相互之間的關聯(lián)性對節(jié)點設置過濾器值以降低冗余數(shù)據(jù)的傳遞,通過探尋過程保證Top-K 數(shù)據(jù)查詢的正確性,達到降低無線傳感器網(wǎng)絡的整體能耗的目的,從而延長整個網(wǎng)絡的生命周期。

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