基于多跳路由与移动元素的无线传感器网络数据收集方法

摘要

本发明提供了一种基于多跳路由与移动元素的无线传感器网络数据收集方法，由无线传感器节点和基站组成网络，通过传感器节点位置确定及身份确定，对移动元素行走路线进行规划，完成传感器节点与移动元素之间的信息传输，移动元素将行走期间收集来的信息传给基站，直至网络死亡。本发明能适应无线传感器网络大规模、自组织、随机部署、环境复杂等特点，适合在人员稀少的野外环境等环境下大量部署和使用，将移动元素与传统的分簇算法进行结合，可高效准确的传输数据，并降低了传感器节点的能量消耗，跟随节点死亡变换拓扑结构，重新选取簇首节点与二级簇头，最大程度降低簇头节点的耗能，增加网络总体的存活时间。

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其是一种无线传感器网络的路由方法。

背景技术

无线传感器网络是新一代的传感器网络，具有非常广泛的应用前景，其发展和应 用，将会给人类的生活和生产的各个领域带来深远影响。早在上世纪70年代，就出现 了将传统传感器采用点对点传输、连接传感控制器而构成传感器网络雏形，我们把它 归之为第一代传感器网络。随着相关学科的不断发展和进步，传感器网络同时还具有 了获取多种信息信号的综合处理能力，并通过与传感控制器的相联，组成了有信息综 合和处理能力的传感器网络，这是第二代传感器网络。而从上世纪末开始，现场总线 技术开始应用于传感器网络，人们用其组建智能化传感器网络，大量多功能传感器被 运用，并使用无线技术连接，无线传感器网络逐渐形成。

发达国家如美国，非常重视无线传感器网络的发展，IEEE正在努力推进无线传感 器网络的应用和发展，波士顿大学还于最近创办了传感器中国测控网络协会 (SensorNetworkConsortium)，期望能促进传感器联网技术开发。美国的《技术评论》 杂志在论述未来新兴十大技术时，更是将无线传感器网络列为第一项未来新兴技术， 《商业周刊》预测的未来四大新技术中，无线传感器网络也列入其中。可以预计，无 线传感器网络的广泛是一种必然趋势，它的出现将会给人类社会带来极大的变革。

无线传感器网络的核心任务是对周边网络环境的信息感知及数据收集。传统的数 据收集方式通过传感器节点与网络基站间的无线通讯来完成，但会导致较高的传感器 节点能耗，并出现网络中节点能耗不平衡的情况，从而降低网络正常工作时间。另外， 传统数据收集方式要求网络必须具有连通性。为了保证连通性，需要向网络中部署大 量的传感器节点，从而不可避免的导致节点的冗余并增加了网络成本。

移动元素为同时具有移动和数据收集能力的人员或设备。移动元素通过自身的移 动对网络中的传感器节点进行访问，并利用近距离无线通讯完成对传感器节点所产生 数据的收集。通过向网络中引入移动元素来完成数据收集，传感器节点的能耗情况被 显著改进，同时也降低了数据收集对网络连通性的要求。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明设计了一种基于移动元素的无线传感器网络的 路由协议，该协议能实现网络的数据在得到高效准确接收的同时网络整体的能耗尽可 能的降低，而且能适应无线传感器网络大规模、自组织、随机部署、环境复杂等特点， 并适合在特殊环境下大量部署和使用，例如人员稀少的野外环境等。并通过移动元素 与分簇算法的综合运用，实现高效准确传输传感器数据的同时降低传感器节点的能量 消耗，从而使网络的总体存活时间尽可能延长。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

步骤1：无线传感器节点抛洒及网络构建

建立一个由无线传感器节点和基站组成正方形无线传感器网络，基站位于无线传 感器网络区域中心，传感器节点由无人机随机抛洒在基站周围，每个传感器节点都有 特定的ID编号；

步骤2：传感器节点位置确定及身份确定

各传感器节点通过自身安装的GPS定位系统获得自己的位置信息，并将自己的位 置信息通过各传感器节点多跳传输的方式传递给基站，基站根据各节点位置信息的分 布密度选取第一级簇头CH(Cluster Heads)，选取簇头的机制如下：设传感器节点的 数据收发半径最大为r，确定在每一个传感器节点为中心r为半径的圆内的有效传感器 节点的个数，并将有效传感器节点的ID进行记录，按每个传感器节点周围有效传感器 节点的个数多少制作路由表，并按照有效传感器节点的个数从大到小排列，选取周围 有效传感器节点个数最大的点即该路由表表头的点为CH，之后检查周围有效传感器 节点个数排在第二位的点是否已选出并存在于CH点的路由表内，若已在路由表中， 则排在第二位的节点定位为普通节点；若不在路由表中，则定为CH，以此类推，直 到路由表内所有节点筛选完毕；

步骤3：移动元素行走路线规划

本发明将移动元素ME(Mobile Element)行走路线问题看作旅行商问题，利用最 近邻算法的优化算法来进行ME行走路线的规划：选取距行走路线的直线距离小于 ME的数据收集覆盖半径R的传感器节点为次级簇头VH(Virtual Heads)，即ME的 行走路线确定后，计算各传感器节点到该路线的垂直距离，如果垂直距离小于ME的 覆盖半径，也就是该传感器节点在ME的覆盖半径之内，即ME能够接收到该点传来 的信息，否则该点被选为VH；

步骤4：传感器节点与移动元素之间的信息传输

网络中各传感器节点接收到基站传来的其他传感器节点的身份信息以及数据传递 信息后，每个传感器节点收集该传感器节点能收集到的所有信息，包括温度、湿度、 压力、磁场、声音、气体和放射线信息，并把收集到的信息传输给离该传感器节点最 近的CH或VH节点，最近的CH或VH节点将信息暂存，等待ME经过时将信息传 输给ME，ME是从整个正方形区域的中心出发沿着基站规划好的ME的行走路线行走；

步骤5：移动元素ME返回基站后，并将ME行走期间从CH或VH节点收集来 的所有信息传给基站，移动元素ME按照规划路线重复行走；从ME刚开始行走直至 有一个节点死亡的时间记为该节点在网络中的存活时间，当网络中有一个节点死亡时， 视为该网络死亡，基站重新执行步骤2，即根据各节点位置信息的分布密度，重新进 行位置确定及身份确定，并把最新的路线规划告知ME，在下一轮的ME行走时，ME 将按照新的路线收集数据。

本发明的有益效果是是本发明能适应无线传感器网络大规模、自组织、随机部署、 环境复杂等特点，并适合在人员稀少的野外环境等特殊环境下大量部署和使用，本发 明将移动元素与传统的分簇算法进行结合，可高效准确的传输各传感器节点所收集的 数据，并尽可能降低了各传感器节点的能量消耗，使网络的总体存活时间尽可能延长。 本发明跟随节点死亡变换拓扑结构，重新选取簇首节点与二级簇头，能够以最大程度 降低簇头节点的耗能，从而增加网络总体的存活时间，通过与其他有益方法的网络存 活时间的数据进行对比，本方法体现出了明显的优势。

附图说明

图1是基于移动元素的无线传感器路由机制实现流程图。

图2是ME行走路线规划图。

图3是20-35节点网络存活时间图，其中纵坐标为网络存活时间，横坐标为网络 节点个数。

图4是100-400节点网络存活时间图，其中纵坐标为网络存活时间，横坐标为网 络节点个数。

图5是100节点网络存活时间随CH半径的变化关系，其中纵坐标为网络存活时 间，横坐标为CH半径大小。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

步骤1：无线传感器节点抛洒及网络构建

建立一个由无线传感器节点和基站组成正方形无线传感器网络，基站位于无线传 感器网络区域中心，传感器节点由无人机随机抛洒在基站周围，每个传感器节点都有 特定的ID编号；

如图1为整个发明方法的结构步骤框图，将n个传感器节点随机均匀分布在一个 100*100正方形区域内，移动元素可以在正方形区域内随意走动，每一个节点都有一个 数据传输距离的限制r。假设每个节点都有ID编号并且均装有GPS，可以获得他们的地 理位置信息。并且当ME行走到传感器节点周围时可以进行数据传输。

步骤2：传感器节点位置确定及身份确定

各传感器节点通过自身安装的GPS定位系统获得自己的位置信息，并将自己的位 置信息通过各传感器节点多跳传输的方式传递给基站，基站根据各节点位置信息的分 布密度选取第一级簇头CH(Cluster Heads)，选取簇头的机制如下：设传感器节点的数 据收发半径最大为r，确定在每一个传感器节点为中心r为半径的圆内的有效传感器节 点的个数，并将有效传感器节点的ID进行记录，按每个传感器节点周围有效传感器节 点的个数多少制作路由表，并按照有效传感器节点的个数从大到小排列，选取周围有 效传感器节点个数最大的点即该路由表表头的点为CH，之后检查周围有效传感器节点 个数排在第二位的点是否已选出并存在于CH点的路由表内，若已在路由表中，则排在 第二位的节点定位为普通节点；若不在路由表中，则定为CH，以此类推，直到路由表 内所有节点筛选完毕；

步骤3：移动元素行走路线规划

本发明将移动元素ME(Mobile Element)行走路线问题看作旅行商问题，利用最 近邻算法的优化算法来进行ME行走路线的规划：选取距行走路线的直线距离小于ME 的数据收集覆盖半径R的传感器节点为次级簇头VH(Virtual Heads)；即ME的行走路 线确定后，计算各传感器节点到该路线的垂直距离，如果垂直距离小于ME的覆盖半径， 也就是该传感器节点在ME的覆盖半径之内，即ME能够接收到该点传来的信息，否则 该点被选为VH；

在ME行走路线已经确定的情况下，选取距路线的直线距离小于ME的数据收集覆 盖半径R的传感器节点为VH。待基站选取好所有的CH与VH之后，通过广播使各个节 点获取自己的身份信息以及周围节点的身份信息。

本发明专利的移动元素行走路线的规划，应用最近邻算法计算，其步骤如下：

(1)任选一个传感器节点V₁作起点，找一条与V₁关联权值最小的一条边e₁，e₁的 另一端点记为V₂得一条路V₁V₂；

(2)设已选出路V₁，V₂，…V_i，在点集V(G)-{V₁，V₂，...，V_i}中取一个与V_i最近的相 邻顶点V_i+1,得V₁，V₂，...V_i，V_i+1；

(3)若i+1<P(G)，用i代i+1返回(2)，否则记P＝V₁V₂...V_PV₁，其中P(G)是G里面 的点的总个数；

(4)若存在i，j且1<i+1<j<p，并且W(V_i，V_j)+W(V_i+1，V_j+1)＜W(V_i，V_i+1)+W(V_j，V_j+1)， 则Cij＝V₁，V₂，...V_iV_j，V_j-1，...V_i+1V_j+1，V₂，...，V_pV₁，其中Cij是近似最优的回路，W(V_i，V_j) 为V_i，V_j两点间的权值，W(V_i+1，V_j+1)为V_i+1，V_j+1两点间的权值，W(V_i，V_i+1)为V_i，V_i+1两点 间的权值，W(V_j，V_j+1)为V_j，V_j+1两点间的权值，p是仍旧存活点的总个数，经过上述路 径规划可得图2所示的路径规划图。

步骤4：传感器节点与移动元素之间的信息传输

网络中各传感器节点接收到基站传来的其他传感器节点的身份信息以及数据传递 信息后，每个传感器节点收集该传感器节点能收集到的所有信息，包括温度、湿度、 压力、磁场、声音、气体和放射线信息，并把收集到的信息传输给离该传感器节点最 近的CH或VH节点，最近的CH或VH节点将信息暂存，等待ME经过时将信息传输给 ME，ME是从整个正方形区域的中心出发沿着基站规划好的ME的行走路线行走；

ME在行走的过程中会发送广播告诉节点自己将要到达的信息，各节点在平时已经 将需要传输的信息传送给了CH或者VH,二者在检测到ME经过时会将所缓存的信息 传输给ME。

步骤5：移动元素ME返回基站后，并将ME行走期间从CH或VH节点收集来的所有 信息传给基站，移动元素ME按照规划路线重复行走；从ME刚开始行走直至有一个节 点死亡的时间记为该节点在网络中的存活时间，当网络中有一个节点死亡时，视为该 网络死亡，基站重新执行步骤2，即根据各节点位置信息的分布密度，重新进行位置确 定及身份确定，并把最新的路线规划告知ME，在下一轮的ME行走时，ME将按照新的 路线收集数据。

本发明还进行了CH覆盖半径优化，由于本发明所获得的数据都是在CH覆盖半径 取最大值25，以及只考虑单跳信息传输的况下进行的，改变CH半径势必会对网络存活 时间以及数据收发时延造成影响，故本发明又对上述问题进行了进一步的研究，改变 CH的半径，对应网络存活时间的改变，找出了网络存活时间最长时的CH半径值，相 当于对CH半径值做了优化。

本发明仿真出了在100节点的情况下网络存活时间随着CH半径的变化关系，见图 5，通过改变CH的半径，仿真得出不同的CH半径下网络的总体存活时间，并通过分析 数据得出当CH的半径取在10左右时，既可以使网络存活时间加长又不至于使ME的行 走路程过长而增加时延，故在选取CH覆盖半径时以10为最佳，即可以保证网络存活时 间，又能使ME的行走路程不会太长，从而降低时延。

经过仿真得出本发明的结果符合理论实际分析，具体成果如下：

本发明进行了在不同节点个数的情况下网络总体存活时间长短的对比。每个数据 均通过连续测量100次取平均值得到。通过对比数据发现在网络所取节点个数位于 20-35之间时，本文的网络存活时间比目前现有方法要提高1-2倍；节点所取个数位于 100-400时，本文的网络存活时间比现有方法要提高4-5倍。网络存活时间是检验无线 传感器网络路由设计好坏的重要指标，由此可以看出本提供的方法对于无线传感器网 络的路由设计具有重要的价值。

图3与图4为本发明方法与该论文结果的网络存活时间对比图，其中图3为20-35节 点网络存活时间图，图4为100-400节点网络存活时间图。每个图的数据均通过连续测 量100次取平均值得到。通对比发现在20-35节点时本文的网络存活时间比该论文所提 方法要提高1-2倍，在100-400节点时本文的网络存活时间比该论文所提方法要提高4-5 倍，初步分析这是利用了VH从而降低了CH的负担，从而使得网络的总能耗降低。