節(jié)點(diǎn)信息重要程度耦合能耗聯(lián)合判斷機(jī)制的WSN關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法
2016-04-12 00:00:00張繼成黃向黨羊秋玲
現(xiàn)代電子技術(shù) 2016年21期
摘 要： 針對現(xiàn)有的無線傳感網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵點(diǎn)裁決過程中指標(biāo)判定單一，判斷過程復(fù)雜，難以改善區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸和匯聚性能的不足，提出節(jié)點(diǎn)信息重要程度耦合能耗聯(lián)合判斷機(jī)制的WSN關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法。利用無線傳感節(jié)點(diǎn)之間的層次關(guān)系，通過節(jié)點(diǎn)信息重要程度實(shí)現(xiàn)對節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)的信息交互，獲取該節(jié)點(diǎn)信息對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵程度的估計(jì)計(jì)算，并得到數(shù)字特征值；隨后根據(jù)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的能耗水平及節(jié)點(diǎn)與下層節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)，設(shè)計(jì)了能耗聯(lián)合判斷機(jī)制，結(jié)合數(shù)字特征值及節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)的能耗增加量，最終獲取關(guān)鍵點(diǎn)裁決因子，通過排序?qū)崿F(xiàn)了傳感網(wǎng)內(nèi)關(guān)鍵點(diǎn)的準(zhǔn)確判斷。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與當(dāng)前WSN關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法相比，該算法挖掘了更多的裁決關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)量，降低了對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的性能影響，其網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生時(shí)間更低，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚帶寬總利用率與穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間更高。
關(guān)鍵詞： 無線傳感網(wǎng)絡(luò)； 關(guān)鍵點(diǎn)裁決； 節(jié)點(diǎn)信息重要程度； 數(shù)字特征值； 能耗聯(lián)合判斷機(jī)制； 裁決因子
中圖分類號： TN711?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）21?0015?06
WSN key point decision algorithm based on node information importance degree
and energy consumption joint judgment mechanism
ZHANG Jicheng1， HUANG Xiangdang2， YANG Qiuling2
（1. Yangtze University College of Technology Engineering， Jingzhou 434020， China；
2. College of Information Science and Technology， Hainan University， Haikou 570228， China）
Abstract： Since the key point decision of the available wireless sensor network （WSN） has unified decision indicator and complex decision process， and it is difficult to improve the insufficient of data transmission and convergence performance in the region， a new WSN key point decision algorithm based on node information important degree and energy consumption joint judgment mechanism is proposed. The hierarchical relationship among the wireless sensor nodes and node information important degree are used to realize the information interaction of current node and neighbor node. The node information is acquired to estimate and calculate the criticality of the whole network， and obtain the numerical character value. According to the energy consumption level of current node and correlation between current node and underlayer node， the energy consumption joint judgment mechanism was designed. In combination with the energy consumption increment of node sending data and numerical character value， the key point decision factor is acquired. The sensor network key point is judged accurately with sorting. The results of simulation experiment show that， in comparison with the available WSN key point decision algorithm， the proposed algorithm mined more key point quantity for decision， reduced the performance influence on network operation and network congestion occurrence time， and improved the whole bandwidth utilization of network data aggregation and stable running time.
Keywords： wireless sensor network； key point decision； node information important degree； numerical character value； energy consumption joint judgment mechanism； decision factor
0 引 言
隨著無線傳感技術(shù)的不斷發(fā)展，無線傳感網(wǎng)廣泛地運(yùn)用于工業(yè)生產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)控、應(yīng)急管理等領(lǐng)域，發(fā)揮了良好的社會及經(jīng)濟(jì)效益[1]。然而，無線傳感網(wǎng)技術(shù)也存在很多的局限性，特別是因節(jié)點(diǎn)能量受限或因環(huán)境惡劣而導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行質(zhì)量會受到很大的影響[2]。為降低這種現(xiàn)象的發(fā)生，通過一定的算法和檢測技術(shù)對無線傳感網(wǎng)中關(guān)鍵性節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判斷裁決，并且對這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)保障，能夠有效地提升網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行質(zhì)量，降低網(wǎng)絡(luò)因節(jié)點(diǎn)失效而出現(xiàn)運(yùn)行不暢的現(xiàn)象[3?4]。
對此，研究者提出了很多基于能量調(diào)控機(jī)制的WSN網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法，常用的指標(biāo)有精密程度與度量連通度等裁決指標(biāo)，在網(wǎng)絡(luò)性能良好時(shí)能夠有效地對關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行裁決。如文獻(xiàn)[5]提出了一種基于聚類思想的中心評估裁決算法，通過對網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的信息收發(fā)性能及功率裁決，實(shí)現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵點(diǎn)的初步裁決，其精度達(dá)到了很高的水平。但是，該算法由于沒有考慮到節(jié)點(diǎn)能量受限情況，在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)收發(fā)強(qiáng)度較大時(shí)，其裁決收斂性能較差，容易導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)失效。文獻(xiàn)[6]提出了一種基于等級質(zhì)量遞歸的節(jié)點(diǎn)裁決機(jī)制，通過對網(wǎng)絡(luò)中全部節(jié)點(diǎn)建立等級信息表，優(yōu)先保障等級質(zhì)量較高的節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了對關(guān)鍵點(diǎn)的迅速裁決，裁決的時(shí)間成本很低。然而引入周期輪詢機(jī)制后，由于需要按周期對網(wǎng)絡(luò)中全部節(jié)點(diǎn)進(jìn)行輪詢，并對先前輪詢的結(jié)果進(jìn)行更新，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)采集頻率較高時(shí)，裁決的精確度也會隨之降低。楊國寧等提出了一種基于能量閾值控制的WSN關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法[7]，通過網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量剩余消耗周期來評估其關(guān)鍵，對于選取的節(jié)點(diǎn)而言，能夠高效地將該節(jié)點(diǎn)從節(jié)點(diǎn)集合中選取出來。但是，由于單純采取能量閾值的機(jī)制對節(jié)點(diǎn)能量進(jìn)行評估，容易將一些休眠節(jié)點(diǎn)作為關(guān)鍵點(diǎn)加入需要維護(hù)的關(guān)鍵集合中，形成大量的誤判節(jié)點(diǎn)，增加了網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)開支。
為解決上述難題，考慮到單純使用一種指標(biāo)進(jìn)行裁決將存在較大的弊端，本文提出了基于節(jié)點(diǎn)信息重要程度及節(jié)點(diǎn)能耗聯(lián)合判斷機(jī)制的WSN關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法，通過綜合考慮當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的能耗水平及節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)信息之間的影響程度，得到關(guān)鍵點(diǎn)的詳細(xì)數(shù)字特征，并綜合能耗增加因素進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)裁決，從而實(shí)現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵點(diǎn)的判定。最后通過NS2仿真平臺對本文算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。
1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型及能量傳輸模型
由于WSN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的通信采用無線射頻信號進(jìn)行信息傳輸及數(shù)據(jù)傳輸，因此，對于某個(gè)節(jié)點(diǎn)而言，其通信范圍內(nèi)能影響的節(jié)點(diǎn)數(shù)目越大，則其在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度也就越高。此外，由于WSN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)屬于一次性部署，一旦節(jié)點(diǎn)能量耗盡，則不但自身失效，同時(shí)與之相關(guān)的節(jié)點(diǎn)也都會受到很大影響[8]。現(xiàn)有基于單一重要程度裁決的算法中僅僅考慮自身能量的限制因素，當(dāng)節(jié)點(diǎn)性能受限時(shí)，容易導(dǎo)致裁決缺失的現(xiàn)象發(fā)生，因此需要綜合能量及其他節(jié)點(diǎn)信息的情況實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn)的裁決[9]。
1.1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型
由于無線傳感網(wǎng)均采用大規(guī)模節(jié)點(diǎn)部署方式進(jìn)行傳感數(shù)據(jù)的采集、匯聚、上傳，最終傳輸?shù)絪ink節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，其中除了sink節(jié)點(diǎn)外，其他節(jié)點(diǎn)的能量均受限制；網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)按照sink節(jié)點(diǎn)中保存的路由表跳數(shù)進(jìn)行層次劃分，傳感數(shù)據(jù)通過各層節(jié)點(diǎn)的匯聚，實(shí)現(xiàn)傳感數(shù)據(jù)的分層匯聚[10]，如圖1所示。
為方便研究，本文做如下的模型假設(shè)：
（1） 除第一層傳感節(jié)點(diǎn)外，其余傳感節(jié)點(diǎn)均需要通過其他節(jié)點(diǎn)的匯聚實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸，且各個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)在不同的時(shí)間內(nèi)，對周圍環(huán)境數(shù)據(jù)的采集頻率、強(qiáng)度、功率均有所不同；
（2） sink節(jié)點(diǎn)除了可以將全部的傳感數(shù)據(jù)匯聚到自身緩存中之外，還可以保存任意一個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)詳細(xì)的坐標(biāo)信息；
（3） 每一個(gè)層次的傳感節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚過程中不具備獨(dú)立性，當(dāng)前某個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)一旦因節(jié)點(diǎn)能量耗盡而難以正常工作時(shí)，對該節(jié)點(diǎn)所處層次的上下各層節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)匯聚均有顯著的影響。
1.2 能量傳輸模型
由于無線傳感網(wǎng)的傳感節(jié)點(diǎn)是通過無線射頻信號方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，因此其能量的消耗主要用于數(shù)據(jù)的接收和發(fā)送[11]。本文采用的能量模型為簡單收發(fā)模型，對于第[i]層傳感節(jié)點(diǎn)而言，發(fā)送數(shù)據(jù)所消耗的能量大小[Ei（k）]為：
[Ei（k）=Psend+kR3Pnest] （1）
式中：[Pnest]為第[i-1]層中負(fù)責(zé)匯聚的節(jié)點(diǎn)在當(dāng)前時(shí)刻接收數(shù)據(jù)的功率；[Psend]為第[i]層傳感節(jié)點(diǎn)在當(dāng)前時(shí)刻發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)的功率；[R]為第[i]層傳感節(jié)點(diǎn)的最大通信半徑；[k]為該時(shí)刻發(fā)送數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)發(fā)射的數(shù)據(jù)總量，單位為bit。
則第[i-1]層中負(fù)責(zé)匯聚的節(jié)點(diǎn)在當(dāng)前時(shí)刻接收數(shù)據(jù)消耗的能量[Ei（k，i-1）]為：
[Ei（k，i-1）=R3Pnest] （2）
從模型（1）和模型（2）中可知，基于分層結(jié)構(gòu)的WSN網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚時(shí)，發(fā)射節(jié)點(diǎn)的能量消耗與接收節(jié)點(diǎn)的能量消耗均呈現(xiàn)一定的三次方關(guān)系； 因傳感節(jié)點(diǎn)的射頻信號在空間中以球面?zhèn)鞑バ问竭M(jìn)行傳播，信號的衰減也呈現(xiàn)三次方關(guān)系。對于發(fā)射節(jié)點(diǎn)而言其能量的消耗還與其負(fù)責(zé)發(fā)送的數(shù)據(jù)量有關(guān)，數(shù)據(jù)量越大消耗的能量也就越大。此外，對于發(fā)射節(jié)點(diǎn)和接收節(jié)點(diǎn)而言，其相應(yīng)的發(fā)射功率和接收功率與當(dāng)前發(fā)送的數(shù)據(jù)特別是網(wǎng)絡(luò)控制信息及寫入緩存的數(shù)據(jù)信息等有密切的關(guān)系。因此，在實(shí)際中可以通過一定的能量處理機(jī)制，對節(jié)點(diǎn)在收發(fā)信息時(shí)的能量進(jìn)行調(diào)整，以便降低節(jié)點(diǎn)在收發(fā)信號時(shí)的功率水平，從而達(dá)到降低節(jié)點(diǎn)能耗的目的。
2 本文WSN關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法設(shè)計(jì)
根據(jù)前面提及的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型及能量傳輸模型，本文提出了一種基于區(qū)域數(shù)據(jù)及能耗判斷機(jī)制的WSN關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法（Point Decision Algorithm based on Regional Data and Energy Consumption，RDEC算法），整個(gè)算法通過節(jié)點(diǎn)信息及能耗判斷，綜合得出節(jié)點(diǎn)相對于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵程度，從而實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵點(diǎn)的精確裁決，整個(gè)算法過程由節(jié)點(diǎn)信息重要程度判斷、能耗程度判斷、關(guān)鍵點(diǎn)裁決三個(gè)部分構(gòu)成，如圖2所示。
2.1 節(jié)點(diǎn)信息重要程度判斷
在判斷某個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)對于網(wǎng)絡(luò)是否重要時(shí)，該節(jié)點(diǎn)與周圍節(jié)點(diǎn)的信息交互情況是非常重要的決策因素[12]。對于某個(gè)節(jié)點(diǎn)而言，其節(jié)點(diǎn)信息的重要程度主要由三個(gè)因素決定：一級連通程度，即當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與周圍節(jié)點(diǎn)的連接程度；二級連通程度，即周圍節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的連通程度；信息交互度，即當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)在除數(shù)據(jù)匯聚之外尚有其他信息交互時(shí)的信息交互程度。通過綜合考慮上述三種因素，得到節(jié)點(diǎn)信息重要程度的數(shù)字特征，即節(jié)點(diǎn)信息裁決因子[η]。
對于任意無線傳感網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖[G=
[ηi=v∈Vvij] （3）
其中[v]為[V]中任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
此外[vij]滿足如下的關(guān)系：
[vij=1] （4）
當(dāng)僅當(dāng)節(jié)點(diǎn)[i]與節(jié)點(diǎn)[j]間存在無向邊時(shí)，模型（4）成立。
通過[ηi]可知，與節(jié)點(diǎn)[i]發(fā)生信息交互的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)越多，節(jié)點(diǎn)[i]的重要程度也就越高；但是，由于該項(xiàng)指標(biāo)無法準(zhǔn)確反映與節(jié)點(diǎn)[i]相鄰的其他節(jié)點(diǎn)的狀況，而相鄰節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀況對節(jié)點(diǎn)[i]也會有重要影響，因此單獨(dú)的[ηi]無法準(zhǔn)確地對節(jié)點(diǎn)重要程度進(jìn)行評估，需要綜合節(jié)點(diǎn)[i]的相鄰情況進(jìn)行修正。
設(shè)[ηij]為節(jié)點(diǎn)[i]相鄰的全部節(jié)點(diǎn)[j]的度數(shù)，并設(shè)[ηj]為[j]的一級連通程度，則：
[ηij=jηj] （5）
綜合模型（3）與模型（5），可得節(jié)點(diǎn)[i]的總連通程度[μi]滿足如下的表達(dá)式：
[μi=ηi+ηij] （6）
節(jié)點(diǎn)[i]的總連通程度反映了節(jié)點(diǎn)[i]與周圍節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系情況，特別是在一級連通程度基礎(chǔ)上修正后的二級連通程度，不僅能反映節(jié)點(diǎn)[i]將數(shù)據(jù)匯聚到其他節(jié)點(diǎn)的情況，而且能夠體現(xiàn)其他與節(jié)點(diǎn)[i]相鄰的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚的情況。從圖論[13]角度而言，模型（6）僅僅反映了各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊集合關(guān)系，難以反映節(jié)點(diǎn)間的緊密程度，故本文定義節(jié)點(diǎn)[i]的緊密系數(shù)[ξi]為：
[ξi=Ei_maxηi] （7）
式中：[ηi]的定義同模型（3）；[Ei_max]表示節(jié)點(diǎn)[i]所屬層次的節(jié)點(diǎn)最大的一級連通程度，[Ei_max]可以通過模型（3）的定義，不斷遞歸第[i]層節(jié)點(diǎn)而計(jì)算得到，當(dāng)節(jié)點(diǎn)[i]的層次已定時(shí)，[Ei_max]為一個(gè)常數(shù)。顯然[ξi]的數(shù)值越小，則節(jié)點(diǎn)[i]與相鄰節(jié)點(diǎn)的緊密程度更高。
綜合模型（3）和模型（7）可形成同時(shí)反映節(jié)點(diǎn)[i]連通程度及緊密程度的數(shù)字特征值[ωi]：
[ωi=ξi×μi] （8）
在模型（8）中，緊密系數(shù)[ξi]越大，則[ωi]越大，節(jié)點(diǎn)的總連通程度[μi]越大，則[ωi]也就越大；且[ξi]與[μi]呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系。通過模型（8）可知，某個(gè)節(jié)點(diǎn)[i]對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的重要程度，通過數(shù)字特征值[ωi]不但可以裁決出連通程度很高的關(guān)鍵點(diǎn)，還可以將本身連通程度不高，但緊密程度非常高的關(guān)鍵點(diǎn)裁決出來，判斷過程中不需要對網(wǎng)絡(luò)整體進(jìn)行評估，僅需要對節(jié)點(diǎn)相鄰的區(qū)域內(nèi)的全部節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評估，即可得到該關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)字特征，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)保障過程中，選取數(shù)字特征值較大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)保障，即可以達(dá)到增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸性能的目的。
2.2 能耗聯(lián)合判斷機(jī)制
由于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中傳感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚采用層層匯聚的方式，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)[i]因能量消耗殆盡而導(dǎo)致無法上傳數(shù)據(jù)時(shí)，其他需要通過節(jié)點(diǎn)[i]進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚的節(jié)點(diǎn)就需要根據(jù)2.1節(jié)所示的節(jié)點(diǎn)信息重要程度判斷的方式，通過再次計(jì)算相應(yīng)的數(shù)字特征值獲取關(guān)鍵點(diǎn)。與采用原有節(jié)點(diǎn)[i]進(jìn)行匯聚相比，在選取過程中，獲取的新數(shù)據(jù)匯聚路徑的能耗會增加，顯然該增加部分越大，說明原節(jié)點(diǎn)[i]的重要程度越高。
當(dāng)節(jié)點(diǎn)[i]暫時(shí)無法正常工作時(shí)，其下級的各個(gè)節(jié)點(diǎn)就需要重新在節(jié)點(diǎn)[i]對應(yīng)的層次中重新尋找其他節(jié)點(diǎn)作為替代，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚傳輸。因此，本文將節(jié)點(diǎn)[i]作為匯聚節(jié)點(diǎn)，其需要被替代的概率[Pr（i）]定義為：
[Pr（i）=Elast（i）Eall（i）ηi] （9）
式中：[ηi]的定義同模型（3）；[Elast（i）]表示節(jié)點(diǎn)[i]的剩余能量大??；[Eall（i）]表示節(jié)點(diǎn)[i]在初始時(shí)刻的總能量大小。
若節(jié)點(diǎn)[i]的剩余能量越大，且連通程度越小，則[i]繼續(xù)承擔(dān)數(shù)據(jù)匯聚功能的可能性也就越大。設(shè)節(jié)點(diǎn)[j]為節(jié)點(diǎn)[i]的下層節(jié)點(diǎn)，據(jù)模型（9）可知，節(jié)點(diǎn)[j]需要重新選擇匯聚節(jié)點(diǎn)的概率[Pr（i）]為：
[Pr（i）=Pr（i）k∈iPr（k）] （10）
式（10）反映了第[i]個(gè)節(jié)點(diǎn)在出現(xiàn)故障時(shí)，綜合考慮其他同層節(jié)點(diǎn)的歸一化因素以后被替代的概率，其中[k]表示與節(jié)點(diǎn)[i]處于同一層節(jié)點(diǎn)的全部其他節(jié)點(diǎn)。
設(shè)節(jié)點(diǎn)[i]在[t]時(shí)刻失效，則當(dāng)前時(shí)刻其下層節(jié)點(diǎn)傳輸[l]比特?cái)?shù)據(jù)消耗的能量[E（l，t）]為：
[E（l，t）=Ei（l）i=1MPr（i）i=t] （11）
式中：[Pr（i）i=t]表示[t]時(shí)刻時(shí)[Pr（i）]的數(shù)值；[M]表示節(jié)點(diǎn)[i]的全部同層節(jié)點(diǎn)的集合（[i]除外）。
根據(jù)模型（11）可知，當(dāng)節(jié)點(diǎn)[i]下一時(shí)刻（即[t+Δt]時(shí)刻）失效時(shí)，其下層節(jié)點(diǎn)在發(fā)送[l]比特?cái)?shù)據(jù)時(shí)，額外需要增加的能量大小[ΔE（l，t）]滿足：
[ΔE（l，t）=E（l，t+Δt）-E（l，t）] （12）
將上述模型簡化為：
[ΔE（l，t）=Ei（l）i=1MPr（i）i=t+Δt-i=1MPr（i）i=t] （13）
模型（13）反映了當(dāng)某個(gè)匯聚節(jié)點(diǎn)[i]失效后，該節(jié)點(diǎn)在能耗上對網(wǎng)絡(luò)的重要程度，該數(shù)值越大，則說明節(jié)點(diǎn)[i]的重要程度越高。
2.3 關(guān)鍵點(diǎn)裁決
綜合評估某個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要程度時(shí)，僅僅以某一方面的重要程度作為裁決該節(jié)點(diǎn)是否隸屬于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)會存在較大的不足。因此，需要結(jié)合節(jié)點(diǎn)信息重要程度及能耗重要程度進(jìn)行綜合判斷。本文算法在關(guān)鍵點(diǎn)裁決的過程中，綜合上述兩個(gè)因素，給出的關(guān)鍵點(diǎn)裁決因子[f（i）]為：
[f（i）=（ωi）m1[ΔE（l，t）]m2] （14）
其中，[m1+m2=1，][m1]和[f（i）]為裁決因子，介于0～1之間。
將模型（8）和模型（12）代入模型（14），則關(guān)鍵點(diǎn)裁決因子為：
[f（i）=（ξi×μi）m1Ei（l）i=1MPr（i）i=t+Δt-i=1MPr（i）i=tm2] （15）
在進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)裁決時(shí)，可以根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)裁決因子[f（i）]的大小進(jìn)行升序排序，數(shù)值越大者，其關(guān)鍵程度越高，需要給予重點(diǎn)保障。
本文算法流程如圖3所示，步驟如下：
Step1：首先進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)初始化，根據(jù)距離sink的跳數(shù)多少，從大到小對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行層次排序，相同大小跳數(shù)的節(jié)點(diǎn)歸入同一層。進(jìn)行完層次排序之后，各個(gè)節(jié)點(diǎn)將自身路由信息發(fā)送至sink節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息備份；
Step2：每個(gè)節(jié)點(diǎn)依次按照模型（3）～（6），計(jì)算自身的總連通程度，并結(jié)合模型（7）計(jì)算得到的數(shù)字特征值；
Step3：得到數(shù)字特征后，每個(gè)節(jié)點(diǎn)依次對下級的各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總，按照模型（9）～（13）計(jì)算得到自身的能耗重要程度；
Step4：通過Step3，Step4 得到相關(guān)參數(shù)，代入模型（15）進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)裁決因子計(jì)算；
Step5：再對各個(gè)節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵點(diǎn)裁決因子進(jìn)行排序，并將結(jié)果發(fā)送到sink節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行保存，數(shù)值越大的節(jié)點(diǎn)其重要程度越高，網(wǎng)絡(luò)維護(hù)時(shí)，將重點(diǎn)保障這些節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定可靠運(yùn)行。
3 仿真實(shí)驗(yàn)
由于無線傳感網(wǎng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)是采取分層結(jié)構(gòu)進(jìn)行組織的，上一層節(jié)點(diǎn)均承擔(dān)下一層節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)匯聚任務(wù)。其中各個(gè)層次的關(guān)鍵點(diǎn)需要承擔(dān)更多的數(shù)據(jù)匯聚任務(wù)，當(dāng)這些關(guān)鍵點(diǎn)因故障無法正常工作時(shí)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)轉(zhuǎn)也將受到極大的影響。因此本文仿真實(shí)驗(yàn)主要從關(guān)鍵點(diǎn)裁決數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚帶寬總利用率、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間四個(gè)指標(biāo)出發(fā)，同當(dāng)前廣泛用到的ENCAST算法[14]、CNDBE算法[15]進(jìn)行對比，以便驗(yàn)證本文算法的優(yōu)勢。本文仿真采取NS2仿真平臺，詳細(xì)仿真參數(shù)見表1。
3.1 關(guān)鍵點(diǎn)裁決數(shù)量
在不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分層數(shù)量情況下，三種算法的關(guān)鍵點(diǎn)裁決數(shù)量測試結(jié)果，如圖4所示。由圖4可知，隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)最大分層數(shù)量的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐漸復(fù)雜，本文算法在裁決關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量上始終優(yōu)于ENCAST算法、CNDBE算法。這是因?yàn)閭鞲芯W(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量與結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度密切相關(guān)，隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的逐漸復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵點(diǎn)的數(shù)量也逐漸增加。而本文算法采取基于節(jié)點(diǎn)信息重要程度及節(jié)點(diǎn)能耗聯(lián)合判斷機(jī)制，因此能夠有效地從網(wǎng)絡(luò)中篩選出關(guān)鍵點(diǎn)，隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐漸復(fù)雜，能夠篩選出的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)量也就越來越多。而ENCAST算法、CNDBE算法僅僅從單一方面進(jìn)行篩選，對于其他不同類型關(guān)鍵程度的節(jié)點(diǎn)容易遺漏。
3.2 網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生時(shí)間
在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度不斷增加的情況下，三種關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法的網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生時(shí)間測試結(jié)果，如圖5所示。由圖5可知，隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度的不斷增加，ENCAST算法、CNDBE算法的網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生時(shí)間也不斷增加，而本文算法的網(wǎng)絡(luò)擁塞時(shí)間處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)。這是因?yàn)殡S著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度的增加，傳感節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)出不斷增加的態(tài)勢，使得每層節(jié)點(diǎn)向上匯聚的數(shù)據(jù)量也不斷增加。而本文算法是綜合信息重要程度及節(jié)點(diǎn)能耗兩個(gè)方面同時(shí)對承擔(dān)匯聚功能的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行裁決，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)維護(hù)時(shí)，能夠根據(jù)裁決因子的高低對最容易發(fā)生故障的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)維護(hù)，且能夠裁決出的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)量要高于單一裁決因素時(shí)的數(shù)量，因此能夠有效防止承擔(dān)匯聚功能的關(guān)鍵點(diǎn)發(fā)生的故障，從而降低了網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生的頻率，延緩了網(wǎng)絡(luò)擁塞發(fā)生時(shí)間。
3.3 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚帶寬總利用率
在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分層數(shù)量不斷增加的情況下，本文算法、ENCAST算法、CNDBE算法的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚帶寬總利用率測試結(jié)果，如圖6所示。由圖6可知，隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分層數(shù)量的不斷增加，本文算法的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚帶寬總利用率始終優(yōu)于ENCAST算法、CNDBE算法。這是因?yàn)闊o線傳感網(wǎng)的匯聚帶寬是由各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)匯聚的總帶寬決定的，當(dāng)關(guān)鍵點(diǎn)上出現(xiàn)擁塞現(xiàn)象導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚受阻時(shí)，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚帶寬總利用率也會不斷下降。而本文算法從信息重要程度及節(jié)點(diǎn)能耗兩個(gè)方面入手，通過提高對關(guān)鍵點(diǎn)的裁決程度，在裁決出承擔(dān)匯聚功能的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的同時(shí)，對這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序，從而做到重點(diǎn)保障數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)的正常匯聚，最終降低了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚帶寬總利用率的減緩程度。而ENCAST算法、CNDBE算法由于無法高效裁決出關(guān)鍵點(diǎn)，當(dāng)這些關(guān)鍵點(diǎn)因故障不能發(fā)揮作用時(shí)，因其未能檢測到這些關(guān)鍵點(diǎn)而無法按關(guān)鍵點(diǎn)的保障標(biāo)準(zhǔn)對這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行保障，導(dǎo)致這些節(jié)點(diǎn)在發(fā)生故障后無法正常的進(jìn)行修復(fù)，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚受阻，使其帶寬總利用率下降幅度也隨之?dāng)U大。
寬總利用率測試結(jié)果
3.4 網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間
在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度不斷增加的情況下，本文算法與ENCAST算法、CNDBE算法的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間測試結(jié)果，如圖7所示。由圖7可知，隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度的不斷增加，ENCAST算法、CNDBE算法對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間呈現(xiàn)不斷下降的趨勢，而本文算法對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間始終處于基本穩(wěn)定不變的態(tài)勢。這是因?yàn)闊o線傳感網(wǎng)主要承擔(dān)數(shù)據(jù)采集和匯聚工作，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)匯聚過程受阻時(shí)，網(wǎng)絡(luò)處于擁塞狀態(tài)，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間下降。本文算法由于能夠?qū)⒊袚?dān)匯聚工作的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)裁決出來，且裁決出的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)量要高于對照組算法（見圖4），因此，本文算法能夠盡可能多的將關(guān)鍵點(diǎn)裁決出來并保障其運(yùn)行，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)擁塞現(xiàn)象時(shí)，能夠更多地實(shí)現(xiàn)對故障點(diǎn)的覆蓋，因此大大降低了因擁塞等發(fā)生而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)難以穩(wěn)定運(yùn)行的情況。而ENCAST算法、CNDBE算法是單純從某個(gè)方面對網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行裁決，導(dǎo)致關(guān)鍵點(diǎn)裁決出的數(shù)量過少，當(dāng)剩余未被裁決出來的關(guān)鍵點(diǎn)因故障而無法工作時(shí)，由于sink信息表中沒有這些關(guān)鍵點(diǎn)的信息，因而難以對這些關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行保障，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)因故障因素影響到網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間，出現(xiàn)時(shí)間不斷下降的現(xiàn)象。
4 結(jié) 語
本文提出了一種基于節(jié)點(diǎn)信息重要程度及節(jié)點(diǎn)能耗聯(lián)合判斷機(jī)制的WSN關(guān)鍵點(diǎn)裁決算法，主要通過綜合評估節(jié)點(diǎn)信息重要程度及節(jié)點(diǎn)能耗來判斷某個(gè)節(jié)點(diǎn)對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵程度，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化之后，對于任意一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，均根據(jù)其與周圍節(jié)點(diǎn)的信息交互程度及其他下層節(jié)點(diǎn)在該節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障而不能工作時(shí)的能量開銷增加值來進(jìn)行裁決因子的計(jì)算，且通過排序?qū)ζ鋽?shù)值最大值的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)保障，從而實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵點(diǎn)盡量多的全覆蓋。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與常用的ENCAST算法、CNDBE算法相比，本文提出的算法能夠在同一傳感網(wǎng)絡(luò)中盡量多的挖掘出關(guān)鍵點(diǎn)，且對網(wǎng)絡(luò)各項(xiàng)性能指標(biāo)有明顯的改善，具有較好的實(shí)踐價(jià)值。
注：本文通訊作者為黃向黨。
參考文獻(xiàn)
[1] JENKINS R， BURTON A M. A survey of 100% energy accuracy in WSN [J]. Autonomous robots， 2013， 451（31）： 435?441.
[2] CHEN D， Lü L， SHANG M S， et al. Identifying influential nodes in complex networks [J]. Fuel energy abstracts， 2012， 391（4）： 1777?1787.
[3] RUSEK F， PERSSON D， LAU B K. Scaling up WSN：opportunities and challenges with very large arrays [J]. IEEE signal process magazine， 2012， 30（1）： 40?46.
[4] ZHANG X， ZHU J， WANG Q， et al. Identifying influential nodes in complex networks with community structure [J]. Knowledge?based systems， 2013， 42： 74?84.
[5] WANG J S， WU X P， YAN B， et al. Improved method of node importance evaluation based on node contraction in complex networks [J]. Proscenia engineering， 2011， 15（8）： 1600?1604.
[6] GAO C， LAN X， ZHANG X G， et al. A bio?inspired methodology of identifying influential nodes in complex networks [J]. PloS One， 2013， 8（6）： 1?11.
[7] 楊國寧，馮秀芳，樊劉娟.一種基于最優(yōu)融合集的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法[J].軟件學(xué)報(bào)，2012，23（2）：134?140.
[8] 鄔厚民.無線傳感網(wǎng)絡(luò)中能量和距離改良的LEACH分簇算法[J].中國測試，2012，38（5）： 62?66.
[9] WANG L， GENG X. A community?driven hierarchical message transmission scheme in opportunistic networks [J]. Smart computing review， 2011， 1（1）： 85?94.
[10] AMMARI H M， DAS S. A study of k?coverage and measures of connectivity in wireless sensor networks [J]. IEEE transactions on computers， 2010， 59（2）： 258?267.
[11] CHEN A， KUMAR S， LAI T H. Local barrier coverage in wireless sensor networks [J]. IEEE transactions on mobile computing， 2010， 9（4）： 491?504.
[12] 方富貴.圖論的算法和應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2012，8（2）：52?57.
[13] 劉建國，任卓明.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)重要性排序的研究進(jìn)展[J].物理學(xué)報(bào)，2013，62（17）：178?184.
[14] HAO X C， JIA N， LIU B. Multi?path optimizing routing protocol based on predicting congestion for wireless sensor network [J]. Journal of electronics information technology， 2011， 33（5）： 1261?1265.
[15] 劉彬，王文吉，李雅倩，等.基于能量因素的無線傳感網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)判定算法[J].電子與信息學(xué)報(bào)，2014，36（7）：1728?1734.
