一种基于传输代价的流量感知路由优化方法

文档序号:9381493阅读:579来源:国知局
一种基于传输代价的流量感知路由优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种优化方法,具体涉及一种基于传输代价的流量感知路由优化方 法。
【背景技术】
[0002] 在用电信息采集系统中,采集终端节点具有位置分散、应用场景复杂等特点,在这 种情况下,以低功耗、低成本为特点的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN) 逐渐获得了广泛应用。多个采集终端节点随机组成无线传感器网络,进而将采集到的数据 以多跳的方式发送到集中器,由集中器实现远程传送和数据存储。路由方法决定了数据如 何中继和路由,直接影响无线传感器网络的能耗和性能。
[0003] 传统的路由算法一般针对无线传感器节点能量有限的情况,且没有考虑无线传感 器节点分布和无线传感器网络流量的不均匀性对路由方法性能的影响。然而在用电信息采 集系统中,无线传感器节点可由用电线路持续供电,不会出现以往的无线传感器节点能量 耗尽而死亡的情况。与此同时,采集信息数据流一般具有周期性、流量大等特点,常常导致 无线传感器网络负载超过了无线传感器网络的传输能力,进而导致无线传感器网络拥塞。

【发明内容】

[0004] 本发明针对用电信息采集系统中无线传感器节点能量不受限制和无线传感器网 络流量大易产生拥塞的特点,提供一种基于传输代价的流量感知路由优化方法,综合考虑 无线传感器节点能量的有效性和流量的均衡性,基于能量代价和负载指数构建无线传感器 节点的传输代价函数,实现能量有效性和流量均衡性的优化匹配。无线传感器节点根据前 向邻居节点的传输代价,从中选择传输代价最小的前向邻居节点作为下一跳。该方法显著 降低了无线传感器网络总能耗,同时具有良好的实时性和可靠性。
[0005] 为了实现上述发明目的,本发明采取如下技术方案:
[0006] 本发明提供一种基于传输代价的流量感知路由优化方法,所述方法包括以下步 骤:
[0007] 步骤1 :确定无线传感器节点的前向邻居节点;
[0008] 步骤2 :计算前向邻居节点的能量代价和负载指数;
[0009] 步骤3 :确定前向邻居节点的传输代价,并确定下一跳路由节点。
[0010] 所述步骤1中,所述前向邻居节点为无线传感器节点的下一跳候选节点的集合; 具体包括以下步骤:
[0011] 步骤1-1 :建立无线传感器网络;具体包括:
[0012] I) N个无线传感器节点随机均匀部署在边长为L的正方形监测区域内,每个无线 传感器节点都具有唯一标识,且具有功率控制能力并调节至最大通信距离R ;
[0013] 2) sink节点部署在固定位置,无线传感器节点周期性的感知环境信息,并通过多 跳的路由方式将数据发送至sink节点;
[0014] 步骤1-2 :确定无线传感器节点的所有前向邻居节点;具体包括:
[0015] 无线传感器网络用无向图G (V,E)表示,V表示无线传感器节点的集合,E表示可直 接通信的无线传感器节点间的无线连接,表示为:
[0016] E= {(i, j) I i e V, j e V U {sink}} (I)
[0017] 式⑴中,i、j表示无线传感器节点;
[0018] 设无线传感器节点i的邻居节点用m表示,邻居节点m形成邻居节点集合N(m)定 义为:
[0019] N(m) = {j| j e V,d(i, j) < R} (2)
[0020] 式(2)中,d(i,j)表示无线传感器节点i、j之间的距离;
[0021] 从无线传感器节点i的邻居节点集合N(m)选取无线传感器节点i的前向邻居节 点q,形成前向邻居节点集合FN(q),FN(q)定义为:
[0022] FN(q) = {j|d(j,s) < d(i,s), j e N(m)} (3)
[0023] 式(3)中,d(i, s)表示无线传感器节点i到sink节点的距离,d(j, s)表示无线传 感器节点j到sink节点的距离。
[0024] 所述步骤2具体包括以下步骤:
[0025] 步骤2-1 :计算前向邻居节点的总能量代价;
[0026] 步骤2-2 :计算前向邻居节点的负载指数。
[0027] 所述步骤2-1中,通过前向邻居节点q的能量代价ECiq计算前向邻居节点q的总 能量代价EC iiqip;具体包括:
[0028] 前向邻居节点q的能量代价ECiq表示为:
C4>
[0030] 式⑷中,d(q, s)表示前向邻居节点q到sink节点的距离,Etx(l, d(i, q))表示 无线传感器节点i发送I bit数据到前向邻居节点q所消耗的能量,表示为:
(S)
[0032] 式(5)中,1表示无线传感器节点i传输给前向邻居节点q的bit数;Etx 表 示发射机电路处理单位bit数据所消耗的能量;d(i, q)表示无线传感器节点i到前向邻 居节点q的距离;Efs表示自由空间模型下放大电路处理单位bit数据所消耗的能量;E 表示多路径衰减模型下放大电路处理单位bit数据所消耗的能量;d。表示距离阈值,且
[0033] 于是,根据式(4)将前向邻居节点q的总能量代价EC1^p表示为:
(6)
[0035] 式(6)中,g表示前向邻居节点q转发数据的估算能量代价,表示为: (73:
[0037] 式(7)中,|FN(q) I表示前向邻居节点的个数,Etx(l,d(q,p))表示前向邻居节点q 发送I bit数据到下一跳路由节点p所消耗的能量,表示为:
(J)
[0039] 式⑶中,d(q,p)表示前向邻居节点q到下一跳路由节点p的距离。
[0040] 所述步骤2-2中,前向邻居节点q的负载指数用LIq表示,有:
(f):
[0042] 式(9)中,Qq表示前向邻居节点q在MAC层缓冲区的队列长度,Qniax表示前向邻居 节点q在MAC层缓冲区的队列最大长度。
[0043] 所述步骤3具体包括以下步骤:
[0044] 步骤3-1 :前向邻居节点q的传输代价用TClq表示,有:
[0045] TClq= QECliqi^(I-Q)LIq (10)
[0046] 式(10)中,α表示调节系数,且α >0 ;LIq表示前向邻居节点q的负载指数,EC1^p 表示前向邻居节点q的总能量代价ECiiqip;
[0047] 步骤3-2 :选取传输代价最小的前向邻居节点作为下一跳路由节点。
[0048] 与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
[0049] 本发明提供一种基于传输代价的流量感知路由优化方法,综合考虑无线传感器节 点能量的有效性和流量的均衡性,基于能量代价和负载指数构建无线传感器节点的传输代 价函数,实现能量有效性和流量均衡性的优化匹配。无线传感器节点根据前向邻居节点的 传输代价,从中选择传输代价最小的前向邻居节点作为下一跳。该方法显著降低了无线传 感器网络总能耗,同时具有良好的实时性和可靠性。
【附图说明】
[0050] 图1是本发明实施例中前向邻居节点示意图;
[0051] 图2是本发明实施例中节点位置示意图。
【具体实施方式】
[0052] 下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
[0053] 本发明提供一种基于传输代价的流量感知路由优化方法,所述方法包括以下步 骤:
[0054] 步骤1 :确定无线传感器节点的前向邻居节点;
[0055] 步骤2 :计算前向邻居节点的能量代价和负载指数;
[0056] 步骤3 :确定前向邻居节点的传输代价,并确定下一跳路由节点。
[0057] 所述步骤1中,所述前向邻居节点为无线传感器节点的下一跳候选节点的集合; 具体包括以下步骤:
[0058] 步骤1-1 :建立无线传感器网络;具体包括:
[0059] 1)N个无线传感器节点随机均匀部署在边长为L的正方形监测区域内,每个无线 传感器节点都具有唯一标识,且具有功率控制能力并调节至最大通信距离R ;
[0060] 2) sink节点部署在固定位置,无线传感器节点周期性的感知环境信息,并通过多 跳的路由方式将数据发送至sink节点;
[0061] 每个无线传感器节点可持续供电,不受能量限制,不会出现节点能量耗尽而死亡 的情况。
[0062] 步骤1-2 :确定无线传感器节点的所有前向邻居节点;具体包括:
[0063] 无线传感器网络用无向图G (V,E)表示,V表示无线传感器节点的集合,E表示可直 接通信的无线传感器节点间的无线连接,表示为:
[0064] E= {(i, j) I i e V, j e V U {sink}} (I)
[0065] 式⑴中,i、j表示无线传感器节点;
[0066] 设无线传感器节点i的邻居节点用m表示,邻居节点m形成邻居节点集合N(m)定 义为:
[0067] N(m) = {j| j e V,d(i, j) < R} (2)
[0068] 式(2)中,d(i,j)表示无线传感器节点i、j之间的距离;
[0069] 从无线传感器节点i的邻居节点集合N(m)选取无线传感器节点i的前向邻居节 点q,形成前向邻居节点集合FN(q),FN(q)定义为:
[0070] FN(q) = {j|d(j,s) < d(i,s), j e N(m)} (3)
[0071] 式(3)中,d(i, s)表示无线传感器节点i到sink节点的距离,d(j, s)表示无线传 感器节点j到sink节点的距离。
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