無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)相關(guān)性的研究

[摘 要] 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的SMAC協(xié)議是采用基于競(jìng)爭(zhēng)的信道接入機(jī)制，帶有沖突避免的載波監(jiān)聽(tīng)，但是SMAC協(xié)議中節(jié)點(diǎn)沒(méi)有區(qū)別劃分，導(dǎo)致冗余信息過(guò)多。對(duì)此進(jìn)行改進(jìn)，可在節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)之前，按照節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性計(jì)算方法，增加節(jié)點(diǎn)分類，并增加監(jiān)聽(tīng)占空比，以減少信息傳輸過(guò)程中的能耗。

[關(guān) 鍵 詞] SMAC；節(jié)點(diǎn)相關(guān)性；無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

[中圖分類號(hào)] TN919 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A [文章編號(hào)] 2096-0603（2016）33-0120-01

一、引言

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中信道資源的分配方式由SMAC協(xié)議決定，它是保障網(wǎng)絡(luò)通信的關(guān)鍵協(xié)議之一。SMAC協(xié)議是采用基于競(jìng)爭(zhēng)的信道接入機(jī)制，帶有沖突避免的載波監(jiān)聽(tīng)多路訪問(wèn)機(jī)制。本文增加節(jié)點(diǎn)相關(guān)性的計(jì)算，并增加監(jiān)聽(tīng)占空比，使節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)之前按照相關(guān)性分類，以有效降低信息傳輸過(guò)程中的能耗。

二、節(jié)點(diǎn)相關(guān)性計(jì)算

選取一個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)區(qū)域，節(jié)點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)隨機(jī)分布，收到匯點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)采集命令后，節(jié)點(diǎn)開(kāi)始感知并采集數(shù)據(jù)。在一定范圍內(nèi)，節(jié)點(diǎn)感知的數(shù)據(jù)有一定的相似性，通過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的各自的信息熵，表示節(jié)點(diǎn)發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)包所提供的平均信息量。然后可以計(jì)算出節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)合熵，通過(guò)比較聯(lián)合熵?cái)?shù)值與特定閾值ε大小，表示出節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的相關(guān)性。

H（x）表示節(jié)點(diǎn)i的信息熵，H（y）表示節(jié)點(diǎn)j的信息熵，其中p（xi）是i節(jié)點(diǎn)采集到的監(jiān)測(cè)事件的概率，p（yj）是j節(jié)點(diǎn)采集到的監(jiān)測(cè)事件的概率，n為可能采集到的事件總和。

節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的聯(lián)合熵表示如下：

ZH（x，y）=-p（xi，yj）log2 p（xi，yj）

其中，p（xi，yj）是xi，yj組成的二維隨機(jī)變量的聯(lián)合概率。

一般來(lái)說(shuō)，H（x，y）≤H（x）+H（y），如果H（x，y）=H（x）+H（y），表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)采集的信息不相關(guān)，H（x，y）/（H（x）+H（y））表示的是第i個(gè)節(jié)點(diǎn)和第j個(gè)節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)的相關(guān)度。相關(guān)系數(shù)表示為K=1-H（x，y）/（H（x）+H（y））。在滿足一定的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用要求基礎(chǔ)上，設(shè)參數(shù)ε=0.8為節(jié)點(diǎn)相關(guān)系數(shù)的門限值，通過(guò)節(jié)點(diǎn)i感知信息流與它所存在的相關(guān)區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)感知信息均值的相關(guān)系數(shù)K，確定節(jié)點(diǎn)i的類型。當(dāng)0

所有的節(jié)點(diǎn)，通過(guò)計(jì)算各自的信息熵和彼此之間的聯(lián)合熵和，得到節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)系數(shù)值。將ε

消息幀結(jié)構(gòu)

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)使用一跳場(chǎng)景仿真：100m*100m的區(qū)域內(nèi)布置21個(gè)節(jié)點(diǎn)，Sink節(jié)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)接收節(jié)點(diǎn)，位于網(wǎng)絡(luò)中心，坐標(biāo)為（50，50）。節(jié)點(diǎn)初始能量都為100J，其他20個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布于Sink節(jié)點(diǎn)四周。改進(jìn)的SMAC協(xié)議的占空比設(shè)置為10%。偵聽(tīng)睡眠周期為1.6s，偵聽(tīng)時(shí)間0.16s，相關(guān)區(qū)域代表性節(jié)點(diǎn)選取周期T為4倍的偵聽(tīng)睡眠周期6.4s。

數(shù)據(jù)選擇從100s開(kāi)始發(fā)送，在此之前兩種協(xié)議已經(jīng)消耗部分能量，因?yàn)楦倪M(jìn)的SMAC協(xié)議增加了節(jié)點(diǎn)相關(guān)性計(jì)算，能耗高出SMAC約1J左右。SMAC協(xié)議占空比不變，前期隨著流量增大，能耗基本保持穩(wěn)定增長(zhǎng)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)流量變化劇烈、數(shù)據(jù)流量高，容易發(fā)生冗余狀態(tài)時(shí)，改進(jìn)后的SMAC協(xié)議在能耗上比原來(lái)的SMAC明顯降低。

四、結(jié)語(yǔ)

本文根據(jù)SMAC協(xié)議及不足之處加以分析，提出了一種根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性算法，把相似節(jié)點(diǎn)劃分到一定區(qū)域，并從中選出代表節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)本區(qū)域的數(shù)據(jù)傳輸。代表節(jié)點(diǎn)以剩余能量和距離Sink節(jié)點(diǎn)距離值為參數(shù)進(jìn)行周期選舉，有效減少冗余信息傳遞。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：增加節(jié)點(diǎn)相關(guān)性計(jì)算的SMAC協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)平均能耗上有很好的改進(jìn)。

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