一种无线传感器网络定位中的锚节点调度方法

摘要

本发明提出本发明提出一种无线传感器网络定位中的锚节点调度方法，该调度方法是一种基于软件定义网络技术的集中式调度方法。网络中的移动盲节点向其通信范围内的节点广播唤醒信息，被唤醒的锚节点向SDN控制器发送自身信息。控制器为唤醒的锚节点建立信息表，同时为它们设计定时器。当某个锚节点定时完毕时，发送请求信息至控制器，控制器计算当前时刻盲节点的连接度并与设立的阈值进行比较，如果小于阈值，该锚节点保持“工作”状态，否则“休眠”，控制器同时更新该锚节点的信息表。在每个时隙重复以上过程，直至定位结束。上述方法在无线传感器网络能量受限的情况下对定位锚节点进行调度，节约能量消耗，延长网络寿命。

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感器网络中的定位技术领域，尤其是一种无线传感器网络定位中的锚节点调度方法。

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)因为其具有广阔的应用前景而受到越来越多的研究关注，这些应用一般都是基于传感器节点的具体位置，比如环境监测、目标追踪、室内导航等。虽然目前主要依靠GPS(Global Positioning System)卫星信号进行定位，但是在某些特定场景下，可能无法接收到该信号或者信号很弱不能满足定位要求，因而研究无线传感器网络中的定位技术具有很重要的意义。

考虑无线传感器网络能量受限的特点，在实际定位过程中需要降低参与定位的锚节点数目以减少能量消耗。目前已有很多算法研究无线传感器网络定位中的节点调度问题，但大多数是分布式的。在分布式算法中，网络中的盲节点或锚节点只与它们的临近节点交换数据信息，没有一个中心的控制器管理节点，也没有中心的数据处理单元计算节点的位置，因而相比于集中式算法在性能上有一定的劣势。本发明在软件定义网络(SoftwareDefined Networking，SDN)技术的基础上，借助其中心控制器，在不破坏无线传感器网络自组织特性的前提下，提出一种集中式的锚节点调度算法，选取满足用户要求数目的锚节点，节省能量消耗，延长网络寿命，具有可观的应用前景。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是在不破坏无线传感器网络自组织特性的前提下，选取满足用户要求数目的锚节点，以节省整个网络的能量消耗，延长网络寿命。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案为：

一种无线传感器网络定位中的锚节点调度方法，其特征在于，所述无线传感器网络包括：SDN控制器、锚节点和移动盲节点；该方法包括步骤：

(1)网络初始化：所述无线传感器网络在启用前，初始化网络中的所有锚节点为休眠状态；当网络开始启用时，网络中的各移动盲节点广播唤醒信息，唤醒自身通信范围内的锚节点；被唤醒的锚节点向SDN控制器发送自身的状态信息，状态信息包括对应锚节点当前时隙在网络中的地址、初始能量、剩余能量以及与移动盲节点i之间的距离；SDN控制器接收到锚节点的状态信息后，为已被唤醒的锚节点建立信息表，并将接收到的锚节点状态信息分别存储在对应信息表中；SDN控制器根据已经建立的信息表生成相应的定时器并下发给对应的锚节点

(2)对于无线传感网络中的任意一个待定位的移动盲节点i，在对移动盲节点i进行定位的过程中，锚节点的调度方法包括步骤：

(2-1)在每个新时隙开始时，移动盲节点i根据自身新位置重新广播唤醒信息给通信范围内的锚节点，收到唤醒信息的锚节点向SDN控制器发送自身的状态信息；当SDN控制器接收到锚节点j的状态信息时，执行以下步骤：

从接收到的状态信息中提取锚节点j的地址，检索已经建立的信息表，若信息表中已存储锚节点j的地址，则控制器将锚节点j的信息表中的剩余能量以及与移动盲节点i之间的距离信息更新为锚节点j最新状态信息中的对应信息；

若锚节点j的地址未被存储在已经建立的信息表中，则控制器为锚节点j建立一个信息表并下发定时器给锚节点j；

(2-2)当一个锚节点的定时器定时完毕，该锚节点发送请求信息至控制器，请求信息中应该携带锚节点当前时刻的状态信息；控制器计算该锚节点当前时刻与移动盲节点i的连接度，并将计算出的连接度与预先设立的阈值进行比较，如果小于阈值，则该锚节点继续保持工作状态；否则该锚节点进入休眠状态，同时，控制器将该锚节点信息表中的剩余能量以及与移动盲节点i之间的距离信息更新为该锚节点发送的请求信息中的相应信息；

(3)对所述无线传感器网络的所有移动盲节点分别执行步骤(2)，直至定位结束或者网络中的能量完全消耗。

进一步的，所述锚节点的地址计算方式为：

根据锚节点在网络中的位置信息，采用传感器OpenFlow协议中的级联属性值编址方法进行编码得到。

进一步的，所述定时器的计算方法包括步骤：

(3-1)定义一个CRLB值作为衡量一个锚节点对一个移动盲节点定位结果贡献情况的参量；CRLB值的计算表达式为：

式中，是测量值在x状态下的联合概率密度函数，为x的估计值；对于一个固定的锚节点和移动盲节点

(3-2)构建参数为w_ij，用于衡量锚节点j对盲节点i定位精度的贡献值；w_ij的计算表达式为：

其中，S_i表示包含所有锚节点和盲节点i的布局情况集合，S_ij表示将锚节点j从网络中去除后的布局情况集合，tr{}表示方阵的迹；

(3-3)根据CRLB值和w_ij计算锚节点j的计时器计算表达式为：

式中，α和β为两个相关系数，α+β＝1；e_j为锚节点j的剩余能量，e_m为锚节点j在初始时刻的最大能量，τ是在范围[0.9，1]内的一个随机变量，用与在各锚节点具有相同剩余能量的情况下区分各锚节点，t₀为限制调度时间。

进一步的，所述计算一个锚节点当前时刻与一个移动盲节点之间的连接度的方法为：

(4-1)设盲节点i在时刻n可能的移动范围为以它在时刻(n-1)的位置为圆心、R_m为半径的圆内，将移动范围区域记为定义S表示区域内任一点与盲节点i的距离，则S中的参量s的取值范围为0≤s≤R_m，计算概率密度函数为

(4-2)定义表示时刻n区域内任一点与锚节点j相连的概率，的计算公式为：

(4-3)定义用户设定选取锚节点的个数为表示在时刻n移动盲节点i与个锚节点相连的事件，计算在时刻n移动盲节点i与个锚节点相连的事件发生的概率为：

为用户选取的与移动盲节点i连接的锚节点的个数

(4-4)计算移动盲节点i在时刻n的连接度为：

有益效果：与现有技术相比，本发明基于软件定义网络的架构，利用SDN中心控制器，通过对每个锚节点设立定时器，对其进行集中式调度。在盲节点的定位过程中，选取满足用户要求数目的锚节点，从而降低参与定位的节点数目，减少能量消耗，延长网络寿命。

附图说明

图1是基于软件定义网络架构的无线传感器网络定位场景图；

图2是无线传感器网络定位中锚节点调度的流程图；

图3是SDN控制器为锚节点建立的信息表的示意；。

图4是计算盲节点在某一时刻连接度的示意图。

具体实施方式

本发明提供一种无线传感器网络定位中的锚节点调度方法，该方法是一种基于软件定义网络(Software Defined Networking，SDN)技术的集中式调度方法，SDN控制器计算盲节点的连接度并与设立的阈值进行比较，从而决定锚节点在每个时隙的状态。该方法包括如下过程：

(1)在初始时刻，网络中的移动盲节点广播唤醒信息，所有在其通信范围内的锚节点被唤醒后向SDN控制器发送位置、初始能量、剩余能量以及与该盲节点之间的距离等信息。控制器接收到这些信息后，为该锚节点建立一个信息表，将其相关信息存储在该表中，同时计算它的定时器并下发给它；

(2)在每个新的时隙开始时，盲节点广播信息至其新位置通信范围内的锚节点，接收到信息的锚节点发送自身信息至控制器，控制器将其地址与已有表中的信息进行比对，如果该地址已被存储，则控制器更新该表中的剩余能量以及与盲节点之间的距离信息，如果该地址未被存储，则控制器为该锚节点建立一个新的信息表并下发它的定时器；

(3)当某个锚节点的定时器定时完毕时，它发送请求信息至控制器，控制器计算当前时刻盲节点的连接度并与设立的阈值进行比较，如果小于阈值，则该锚节点继续保持“工作”状态，否则进入“休眠”状态，控制器同时更新该锚节点信息表中的剩余能量以及与盲节点之间的距离等信息；

(4)重复过程(2)、(3)，直至定位结束或者网络中的能量完全消耗。

下面结合附图和具体实施例对本发明的实施方法作进一步的描述。

在基于软件定义网络架构的无线传感器网络中，如附图1所示，假设网络中有N_b个

锚节点和N_a个盲节点。锚节点和盲节点的集合分别记为：

N_b＝{1，2，…，N_b}和N_a＝{N_b+1，N_b+2，…，N_b+N_a}

节点在网络中的位置记为：

其中x_i和y_i是X_i在二维场景下的坐标，节点i和j之间的距离用d_ij表示。我们假设节点k的通信范围是一个以其位置X_k为原点、c_k为半径的圆，它所能连接的区域用一个圆盘A(X_k，c_k)表示，则其通信区域为

在本发明中，我们设计一个基于SDN架构的锚节点调度方法，在SDN架构中，控制平面与数据平面分离，控制平面中的控制器掌握整个网络的全局信息，负责所有节点的管理，包括盲节点的位置计算、锚节点的调度等；数据平面则由传感器节点组成，只需根据每个节点上的流表执行包的转发工作。我们采用传感器OpenFlow协议作为两个平面之间的南向接口，传感器OpenFlow协议是一种能与传统OpenFlow协议兼容的、适应于传感器网络特性的流表协议。

如附图2所示锚节点的调度过程，在初始时刻，网络中的移动盲节点广播唤醒信息，所有在其通信范围内的锚节点被唤醒后向SDN控制器发送位置、初始能量、剩余能量以及与该盲节点之间的距离等信息。控制器接收到这些信息后，为该锚节点建立一个如附图3所示的信息表，将其相关信息存储在该表中。在该示例中，假设锚节点在网络中的坐标为(13.8，15.6)^T，并且假设其x坐标和y坐标均用32位浮点数表示，分别存储在包中偏移地址为40和44的位置。控制器根据锚节点信息表中的信息为它设计一个定时器，当锚节点的定时器定时完毕时，该锚节点发送请求信息给控制器询问它在下一时隙的状态(“工作”或者“休眠”)。对于某一特定的盲节点，在地理位置上越有利于盲节点的定位结果、并且剩余能量越多的锚节点所对应的定时器的定时时间越短，也更容易被设立成“工作”状态来参与该盲节点的定位。

我们利用克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound，CRLB)作为衡量某一锚节点对定位结果贡献情况的参量。CRLB值可以通过对FIM(Fisher Information Matrix)求逆得到，FIM的定义如下

其中，是测量值在x状态下的联合概率密度函数(Probability DensityFunction，PDF)。CRLB的计算表达式为

其中，为x的估计值。

对于给定的节点布局，CRLB的值是唯一的。为了衡量锚节点j对盲节点i定位精度的贡献值，我们计算将锚节点j从网络中去除后CRLB值的增加量，并将该增加量的倒数作为度量其贡献值的参数，该参数的计算公式如下

其中，S_i表示包含所有锚节点和盲节点i的布局情况集合，S_ij表示将锚节点j从网络中去除后的布局情况集合，tr{}表示方阵的迹。

定时器的设计同时需要考虑锚节点的剩余能量，为了均衡网络中所有节点的能量消耗，剩余能量越多的锚节点越容易被唤醒来参与定位。

综合以上，锚节点j的计时器通过如下公式计算得到

其中，，α和β为两个相关系数，α+β＝1。e_j为锚节点j的剩余能量，e_m为锚节点j在初始时刻的最大能量，τ是在范围[0.9，1]内的一个随机变量，用来区分锚节点具有相同剩余能量的情况，t₀限制调度时间。

控制器计算完被唤醒的锚节点的定时器后下发给它。在每个新的时隙开始时，盲节点广播信息至其新位置通信范围内的锚节点，接收到信息的锚节点发送自身信息至控制器，控制器将其地址与已有表中的信息进行比对，如果该地址已被存储，则控制器更新该表中的剩余能量以及与盲节点的距离信息，如果该地址未被存储，则控制器为该锚节点建立一个新的信息表并下发它的定时器。

当某个锚节点的定时器定时完毕时，它发送请求信息至控制器，控制器计算当前时刻盲节点的连接度，该连接度由其在下一时刻可能的移动范围内中的任一点与m个锚节点相连的概率在整个移动范围内的积分计算得到(m为用户设定的选取锚节点的数目)。我们假设盲节点i在时刻n可能的移动范围为以它在时刻(n-1)的位置为圆心、R_m为半径的圆内，将移动范围区域记为定义S表示区域内任一点与盲节点i的距离，则S中的参量s的取值范围为0≤s≤R_m，计算概率密度函数为

用表示区域内任一点与锚节点j相连的概率，如附图4所示，则为图中阴影面积与区域面积的比值。该概率值平均期望的计算公式如下

假设用户设定选取锚节点的个数为表示在时刻n盲节点i与个锚节点相连的事件，该事件的概率计算公式如下

盲节点i在时刻n的连接度定义为

控制器计算得到盲节点的连接度后，将该值与设立的阈值ξ_th进行比较，如果小于阈值，则发送请求信息的锚节点继续保持“工作”状态，否则进入“休眠”状态。假设用户设立选取锚节点的数目连接度阈值ξ_th＝0.85，则在锚节点的调度过程时，本发明方法保证对应的盲节点至少有85％的可能性与4个锚节点相连。

在整个定位过程中，重复以上步骤，直至定位结束或者网络中的能量完全消耗。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。