适用于无线光传感器网络的拓扑形成和路由方法与流程

本发明属于通信技术领域，涉及一种通信网络的拓扑形成和路由方法，具体涉及一种基于能量模型的光通信无线传感器网络的拓扑形成和路由方法，可用于对能量平衡和生存时间有较高要求的无线光通信传感器网络。

背景技术：

自由空间光通信(FSO，Free-Space Optical Communication)具有带宽高，无需频率许可，抗电磁干扰，保密性高，成本低廉的优点。无线光传感器网络(FSOSN，Free-Space Optical Communication Senior Network)是由多个FSO节点构成，通过FSO链路来满足多业务传输的需求。FSOSN不仅继承了FSO的优势，而且结合了传统无线网络(如Mesh和Ad-Hoc网络)自组织性和独立组网的特点。同时，FSOSN还具有较低的初始投资，安装快捷，灵活和可扩展性等优势。FSOSN可以与传统的有线、无线以及光纤网络互联，形成可靠、高数据传输速率的网络架构，这些网络可以应用与船舶、航空器、卫星和陆基之间的集云计算及数据处理为一体的高速信息系统中。目前，FSOSN组网的研究还不成熟，国内外公开的相应报道均比较少。由于FSOSN要求视距传输，对收发端对准性要求较高，因此FSOSN网络节点间的组网受到一些限制。同时，不同于传统无线网络，FSOSN链路功率受限且受到大气信道的影响，在接收端会降低信号功率，因此通信距离具有一定的限制，进而影响网络规模和网络的扩展性。在军事用途方面，战场环境下各个网络节点对于指挥站是非常重要的，某个节点的失效可能导致网络连通性的急剧下降；在民用方面，如热气球、人烟稀少没有充足电力供应的环境下，每个节点既要考虑通信质量，又要考虑节点能量损耗，最大限度延长网络节点的生存时间。因此，传统的Mesh、Ad-hoc中的组网技术不能照搬到FSOSN中。合理有效的网络拓扑结构及良好的路由算法可以最大限度的弥补FSOSN单项链路特性带来的缺陷，同时对通信系统性能和整个网络的生存也有重大影响。

针对FSOSN视距通信的要求，目前解决方法主要有以下三类：(1)采用FSO多收发系统，扩大每个节点的通信覆盖范围，提高网络节点的连通率，在物理层面降低FSO单向链路对组网质量的影响；(2)将FSO与RF结合，组成混合的网络，通过分层控制，小规模网络采用RF，网络中继采用FSO；(3)从路由和网络拓扑角度分析，目前有以下两种解决思路：一是采用能够应用无线传感器网络的路由协议；二是设定特定的分层网络拓扑结构，节点的功能在网络建立前确定，通过区分普通节点与簇头节点，实现层次通信，在此基础上，采用特定的路由算法发现邻居节点和基站，建立链路，例如Asaduzzaman等人在“Energy efficient cooperative LEACH protocol for wireless sensor networks”(Jounal of Communications and Networks,Vol.12,No.4,Aug.2010.)上提到的Leach改进协议。该协议的路由选择模式是基于单跳形式的，当簇头节点距基站距离较近时，网络生存时间较高。但如果存在一些簇头节点的位置相对基站较远时，这些簇头节点在通信过程中将产生很大的能量损耗，致使簇头节点的生存时间降低；倘若节点距离基站的距离超过系统通信距离上限，该协议将不再适用于这种情况，因此这些节点将被孤立，无法与基站建立通信。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出的一种适用于无线光传感器网络的拓扑形成和路由方法，用于解决现有技术中存在的能量损耗不均衡和网络生存时间短的技术问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：

(1)无线光传感器网络中的每个节点利用邻居发现算法，寻找自身的邻居节点，并将找到的邻居节点储存到邻居路由表中；

(2)计算无线光传感器网络簇头节点的选举阈值T(n)：

其中，p为簇头节点期望的百分比，r为当前执行的轮数，G为备选节点集合；

(3)无线光传感器网络中的每个节点随机生成0到1之间的随机数，并将比簇头节点选举阈值T(n)小的随机数对应的节点作为簇头节点；

(4)每个簇头节点将包含自身信息的消息，根据邻居路由表向其不同的邻居节点广播，其中消息包含簇头节点的编号ID和位置P_i(X_i,Y_i)、其它簇头节点编号ID的集合CH_i、簇头节点与其它簇头节点之间距离的集合CHD_i、簇头节点剩余能量E₁以及簇头节点与基站之间的距离CHB_i；

(5)当簇头节点的邻居节点是簇头节点时，邻居节点将收到消息中的簇头节点编号ID添加到该邻居节点的集合CH_i中，并计算其与收到消息中的簇头节点之间的距离，再将距离值添加到该邻居节点的集合CHD_i中；

(6)当簇头节点的邻居节点是普通节点时，邻居节点检查路由表中是否存在收到消息中簇头节点的最小跳数，若是，将该最小跳数设为备选路径参数，否则，则将收到的消息添加为最短路径参数，并存储到该普通节点的路由表中；

(7)普通节点向距离自身最近的簇头节点发送请求消息，并加入到簇头节点中，实现无线光传感器网络簇结构的建立；

(8)每个簇结构中的簇头节点采用一跳或者多跳的形式，将包含自身信息的消息发送给基站；

(9)基站将接收到的各簇头节点的消息记录到基站路由表中，并从该路由表中选出各簇头节点与基站之间的距离CHB_i的最小值，并将选出的最小值对应的簇头节点作为其传输信息的下一跳簇头节点；

(10)基站的下一跳簇头节点选出其与其他簇头节点之间的距离CHB_i的最小值，并将选出的最小值对应的簇头节点作为其传输信息的下一跳簇头节点；

(11)根据步骤(10)，依次遍历所有簇头节点，直到所有簇头节点都可以获取到达基站的最优路径；

(12)无线光传感器网络的簇结构中每个簇内的所有普通节点，依据其簇头节点分派的TDMA时隙，将数据发送到相应的簇头节点；

(13)每个簇头节点按照步骤(11)获取的最优路径，将普通节点的数据发送给基站；

(14)根据无线电能量模型推导簇头节点的能量公式E₁：

其中E₁表示簇头节点的剩余能量，E₀表示簇头节点的初始能量，n表示簇结构内部普通节点的个数，E_{TX_PE}(m_i)表示第i个普通节点中光电子器件所消耗的能量，m_i表示第i个普通节点所发数据的比特数，ε表示自由空间能量系数，表示普通节点激光扫描角度，d_i表示第i个普通节点距簇头节点的距离，E_R表示普通节点接收每比特数据所消耗的能量；

(15)设置无线光传感器网络簇头节点能量的阈值E_th，每个簇头节点根据推导出的能量公式E₁，将其每一时隙下自身剩余能量储存到自身节点中，当E₁值低于能量的阈值E_th时，将该簇头节点从备选节点集合G中剔除，实现无线光传感器网络的拓扑路由特性。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

第一、本发明根据无线电能量模型推导出簇头节点剩余能量公式E₁，利用能量公式E₁优化了簇头选举备选节点集合，避免剩余能量小于能量阈值的簇头节点在下一次簇头选举中再次当选簇头节点，与现有技术相比，有效地平衡了FSOSN簇头节点的能量，延长了网络生存时间。

第二、本发明通过发现邻居节点、生成簇结构、采用多跳方式传输节点数据等多个步骤，形成了一种适用于无线光传感器网络的拓扑路由方法，与现有技术相比，有效解决节点与基站的通信距离受限的问题，进一步提高了整个网络的生存时间。

附图说明

图1为本发明的实现流程框图；

图2为本发明实施例的拓扑结构模型图；

图3为本发明与现有技术的死亡节点个数与轮数关系仿真对比图；

图4为本发明与现有技术簇头节点的剩余能量总和和轮数关系仿真对比图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的详细描述：

参照图1，本发明包括如下步骤：

步骤1：无线光传感器网络中的每个节点都维护一张邻居路由表，并利用邻居发现算法，通过激光发射器寻找其自身的邻居节点，并将找到的邻居节点的编号ID储存到其邻居路由表中；

步骤2：计算无线光传感器网络簇头节点的选举阈值T(n)：

其中，p为簇头节点期望的百分比，r为当前执行的轮数，G为备选的节点集合；

步骤3：无线光传感器网络中的每个节点随机生成0到1之间的随机数，并将比簇头节点选举阈值T(n)小的随机数对应的节点作为簇头节点。

簇头节点的产生具有一定的随机性，其选举过程周期性进行，保证簇头节点的不断轮换，淘汰那些剩余能量E₁低于簇头节点能量阈值E_th的节点，平衡网络能量分布，延长网络生存时间。

步骤4：每个簇头节点将包含自身信息的消息，根据邻居路由表向其不同的邻居节点广播，其中消息包含簇头节点的编号ID和位置P_i(X_i,Y_i)、其它簇头节点编号ID的集合CH_i、簇头节点与其它簇头节点之间距离的集合CHD_i、簇头节点剩余能量E₁以及簇头节点与基站之间的距离CHB_i；

步骤5：当簇头节点的邻居节点是簇头节点时，邻居节点将收到消息中的簇头节点编号ID添加到该邻居节点的集合CH_i中，并计算其与收到消息中的簇头节点之间的距离，再将距离值添加到该邻居节点的集合CHD_i中；

步骤6：当簇头节点的邻居节点是普通节点时，邻居节点检查路由表中是否存在收到消息中簇头节点的最小跳数，若是，将该最小跳数设为备选路径参数，否则，则将收到的消息添加为最短路径参数，并存储到该普通节点的路由表中；

步骤7：普通节点向距离自身最近的簇头节点发送请求消息，并加入到簇头节点中。

由于接入的簇头节点是距离普通节点最近的簇头节点，因此可以节省能量并且减少连通簇头与普通节点所需的数据量，同时普通节点可以通过选取最短路径，与其他簇中普通节点建立连接；

步骤8：每个簇结构中的簇头节点采用一跳或者多跳的形式，将包含自身信息的消息发送给基站。

现有技术中，当节点与基站相距较远时，有可能导致节点孤立，无法与基站建立通信。多跳机制的存在首先解决了上述孤立节点的问题，提高了网络的容扩行，其次当节点与基站之前最优路径中断时，允许动态地适应链路故障，可以在路由表中启用其他的备选路径，提高了网络的鲁棒性。

步骤9：基站将接收到的各簇头节点的消息记录到基站路由表中，并从该路由表中选出各簇头节点与基站之间的距离CHB_i的最小值，并将选出的最小值对应的簇头节点作为其传输信息的下一跳簇头节点；

步骤10：基站的下一跳簇头节点选出其与其他簇头节点之间的距离CHB_i的最小值，并将选出的最小值对应的簇头节点作为其传输信息的下一跳簇头节点；

步骤11：根据步骤步骤10，依次遍历所有簇头节点，直到所有簇头节点都可以获取到达基站的最优路径；

步骤12：无线光传感器网络的簇结构中每个簇内的所有普通节点，依据其簇头节点分派的TDMA时隙，将数据发送到相应的簇头节点。

无线光传感器网络由于每个节点都采用激光发射器，而激光发射器的发射角度很小，因此一个簇结构的接入度存在限制，为了解决上述问题，无线光传感器网络的簇结构中的簇头节点在网络初始化时，会为其簇内的所有普通节点分配TDMA时隙。在数据传输阶段每个簇结构内的普通节点依据之前分配好的TDMA时隙，将数据发送到相应的簇头节点，簇头节点对接收到的数据进行融合，数据传输阶段延续一段时间后，开始执行新一轮成簇结构形成过程，循环往复。这种方案能够有效的解决同一收发器覆盖范围内的多用户收发问题，当接入用户过多时，簇头节点只需要分配对应个时隙就可以保证所有用户的正常通信；

步骤13：每个簇头节点按照步骤11获取的最优路径，将普通节点的数据发送给基站；

步骤14：根据无线电能量模型推导簇头节点的能量公式E₁：

其中E₁表示簇头节点的剩余能量，E₀表示簇头节点的初始能量，n表示簇结构内部普通节点的个数，E_{TX_PE}(m_i)表示第i个普通节点中光电子器件所消耗的能量，m_i表示第i个普通节点所发数据的比特数，ε表示自由空间能量系数，表示普通节点激光扫描角度，d_i表示第i个普通节点距簇头节点的距离，E_R表示普通节点接收每比特数据所消耗的能量；

步骤14所述的簇头节点的剩余能量E₁公式推导过程如下：

步骤14a：利用无线电能量模型E＝kdⁿ，其中k表示无线电能量模型常数，当n＝2时计算簇头节点发射数据的能量损耗E_PX：

其中，m表示发送比特数，ε表示自由空间能量系数，即传送每比特数据所损耗的能量，表示激光扫描角度，d表示传输距离；

步骤14b：簇头节点统计收到普通节点发送的比特总数m，并计算其对应的接收机的能量损耗E_RX：

E_RX＝mE_R

其中，E_R表示接收每比特数据所损耗的能量；

步骤14c：根据簇头节点发射数据的能量损耗E_PX和其对应的接收机的能量损耗E_RX，计算簇头节点的单位能量损耗E_TX：

其中，表示传感器节点发送数据所需的总能量，E_{TX_PE}(m)表示包括编码，调制，滤波，以及信号的传播等光电子器件损耗的能量；

步骤14d：簇头节点统计簇结构内部的普通节点个数n，并计算该簇头节点的剩余能量E₁：

其中，E₀表示簇头节点的初始能量。

步骤15：设置无线光传感器网络簇头节点能量的阈值E_th，每个簇头节点根据推导出的能量公式E₁，将其每一时隙下自身剩余能量储存到自身节点中，当E₁值低于能量的阈值E_th时，将该簇头节点从未当选簇头集合G中剔除，实现无线光传感器网络的拓扑路由特性。

利用簇头节点剩余能量E₁和线光传感器网络能量阈值E_th之间的关系优化下一次簇头选举的备选节点集合G，从而避免那些剩余能量低的簇头节点在下一次选举中继续当选簇头节点，以实现平衡网络能量分布的目的，有效的延长网络生存时间。

参照图2,构建的无线光传感器网络的拓扑结构，无线光传感器网络划分为3个簇结构，每个簇结构中黑色节点代表簇头节点，灰色节点代表普通节点。FSOSN中簇结构C2内的源节点S1，通过簇头节点H2和H3与簇结构C3内的目的节点D建立了通信；簇结构C2内的另一个源节点S2则通过簇头节点H2和H1与基站建立通信；如果基站有消息需要发送到网络节点，则基站首先与相应的簇头节点建立通信，由簇头节点中转到相应目的节点。

以下结合仿真实验，对本发明的技术效果作进一步详细说明：

1.仿真条件和内容：

无线光传感器网络节点总数50个，簇头节点期望百分比p为0.2，节点随机分布在1000×1000的区域，节点初始能量为0.5J，数据包长度4000bit，光电子器件消耗能量E_{TX_PE}为4pJ/bit，接收能量损耗60pJ/bit，能量系数ε为4pJ/bit/m²，激光扫描角度为2π/3。仿真内容包括死亡节点个数与轮数的关系以及簇头节点剩余能量总和与轮数的关系，其结果如图3和图4所示。

2.仿真结果分析：

参照图3，从40轮开始，OEEMRP算法的节点死亡节点个数低于Leach改进算法，而且随着轮数增加，这种趋势逐渐增大。

参照图3，OEEMRP算法的簇头节点剩余能量明显高于Leach改进算法，而且随着轮数增加，这种趋势逐渐增大。

由图3和图4可知，本发明相对Leach改进算法，可以有效地均衡簇头节点的能量分布，延长网络的生存时间。