一种考虑重传的分簇式无线传感器网络寿命优化方法
【专利摘要】本发明公开了一种考虑重传的分簇式无线传感器网络寿命优化方法，包括如下步骤：根据模型初步部署分簇式无线传感器网络；建立无线传感器节点的能耗模型；建立分簇式无线传感器网络的重传模型；建立考虑重传的分簇式无线传感器网络的能耗模型；建立考虑重传的分簇式无线传感器网络的传输成功率计算模型；建立均匀部署条件下分簇式无线传感器网络的寿命优化模型及求解。本发明以考虑能耗的网络寿命最大化为目标，网络连通性、覆盖性和数据传输成功概率为约束条件，建立考虑重传的分簇式无线传感器网络的寿命优化模型，采用遗传算法，实现对无线传感器间距离、无线传感器部署层数的优化，减少了能耗过多、覆盖率不足、数据传输成功率不高等问题。
【专利说明】-种考虑重传的分簇式无线传感器网络寿命优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种考虑重传的分簇式无线传感器网络寿命优化方法，属于网络通信
【技术领域】里的无线传感器【技术领域】。
【背景技术】
[000引无线传感器网络（Wireless Sensor Networks)是由部署在监测区域内的大量廉 价微型传感器节点，通过无线通信方式形成的一种多跳的自组织网络系统。无线传感器网 络是传感器技术、微机电系统、现代网络和无线通信等技术共同发展的成果，广泛应用于军 事侦察、工业控制、物流、智能建筑等领域。随着无线传感器网络的深入研究和广泛使用，无 线传感器网络将会深入到人类生活的各个领域。
[0003] 无线传感器网络的节点能量有限，节点随着能量耗尽而死亡。随着死亡节点数目 增加，网络的功能逐渐丧失，寿命最终终结，所W提高网络寿命成为了无线传感器网络研究 的难点和热点。
[0004] 分簇式无线传感器网络的寿命优化研究对传输频繁的交通公路监测网，生物圈监 控网络等网络部署具有重大指导意义。分簇式无线传感器网络，通常包括无线传感器节点 (Sensor Node, SN)、中继节点巧elay Node, RN)和基站炬ase Station, BS)。RN 作为簇头， 各自管辖一定区域范围内的SN。每个SN感知到周围信息后，按照一定的路由策略将信息经 由簇内其他SN逐跳或直接传至其簇头RN，RN再将其接收到的来自SN的信息及其自身感知 的周围信息，也按照一定的路由策略经由其他RN逐跳传给BS。相对于SN，RN可W携带更 多的能量，因此分簇式无线传感器网络的寿命要高于平面无线传感器网络（网络中仅包含 SN和B巧。
[0005] 一般为了部署方便，传感器节点常被均匀部署。无线传感器网络中传感器节点部 署环境恶劣，重传机制对于提高网络的数据传递成功率意义重大，已经广泛运用于无线传 感器网络中。显然重传会增加传感器节点能量消耗，从而缩短无线传感器网络寿命。然而， 现有的分簇式无线传感器网络的寿命优化模型普遍忽略了网络信息重传的影响，因此本发 明考虑重传，对均匀部署的分簇式传感器网络寿命优化方法进行研究，具有重要实际意义。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是为了解决分簇式无线传感器网络寿命优化中没有考虑数据重传 造成的能量消耗的问题，通过考虑重传机制，对均匀部署的分簇式无线传感器网络寿命模 型的推导和优化求解，提出一种新的分簇式无线传感器网络的寿命优化方法。
[0007] 一种均匀部署条件下考虑重传的分簇式无线传感器网络的寿命优化方法，包括如 下步骤：
[000引步骤一：根据模型初步部署分簇式无线传感器网络；
[0009] 步骤二；建立无线传感器节点的能耗模型；
[0010] 步骤S ;建立分簇式无线传感器网络的重传模型；
[0011] 步骤四：建立考虑重传的分簇式无线传感器网络的能耗模型；
[0012] 步骤五：建立考虑重传的分簇式无线传感器网络的传输成功率计算模型；
[0013] 步骤六：建立均匀部署条件下分簇式无线传感器网络的寿命优化模型，通过求解 该模型得到相邻SN间的最佳部署距离，W及SN和RN部署的最佳层数。
[0014] 所述的步骤一具体是：根据蜂窝状六边形结构部署一个分簇式无线传感器网络， 该网络对半径为R。的圆形区域实现信息监测；基站BS部署于圆形区域中屯、，围绕BS W六 边形结构部署了 L'层中继节点RN，围绕RN W六边形结构部署L层无线传感器节点SN ;SN 负责收集周围信息并向距离簇头RN较近的SN汇报，最后由距离RN最近的一层SN将信息 汇报给RN，位于簇边缘的SN W等概率向其距离最近的RN汇报；同样，RN将收集到的信息， 包括自身收集的信息和SN向其传递的信息，汇报给距离基站BS较近的RN，最后由距离BS 最近的一层RN将全部信息汇报给BS ;令该网络中的相邻SN间的距离为d，则相邻RN间的 距离为^/Iid ;无线传感器网络中的信息收集周期为t，每个SN和RN在一个信息收集周期内 感知到大小为m的1个数据包，通过GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing,贪婪法 周边无状态路由）实现传递信息，信息传输过程中要求逐层传递，节点处也无信息融合；当 各节点接收到的信息不正确或信息接收超时，前一节点将信息重传，直到达到设定的最大 重传次数。
[00巧]所述的步骤四中，设围绕某个RN部署的第i层的第j个SN记为第（ij)个SN，考 虑重传时，一个信息收集周期内该SN的能耗模型E(i，j)为：
[0016]
【权利要求】
1. 一种考虑重传的分簇式无线传感器网络寿命优化方法，包括如下步骤： 步骤一：根据模型初步部署分簇式无线传感器网络； 步骤二：建立无线传感器节点的能耗模型，得到总消耗能量E; 步骤三：建立分簇式无线传感器网络的重传模型，得到单个SN的重传概率模型RRSN(DSN)和RN的重传概率模型RRKN(DKN)，DSN是SN间信息传输距离，DKN是RN间信息传输距 离； 步骤四：建立考虑重传的分簇式无线传感器网络的能耗模型； 步骤五：建立考虑重传的分簇式无线传感器网络的传输成功率计算模型； 步骤六：建立均匀部署条件下分簇式无线传感器网络的寿命优化模型，通过求解该模 型得到相邻SN间的最佳部署距离，以及SN和RN部署的最佳层数； 其特征在于， 所述的步骤一中，根据蜂窝状六边形结构部署一个分簇式无线传感器网络，该网络对 半径为Ra的圆形区域实现信息监测；基站BS部署于圆形区域中心，围绕BS以六边形结构 部署了L'层中继节点RN，围绕RN以六边形结构部署L层无线传感器节点SN;SN负责收集 周围信息并向距离簇头RN较近的SN汇报，最后由距离RN最近的一层SN将信息汇报给RN， 位于簇边缘的SN以等概率向其距离最近的RN汇报；同样，RN将收集到的信息，包括自身收 集的信息和SN向其传递的信息，汇报给距离基站BS较近的RN，最后由距离BS最近的一层 RN将全部信息汇报给BS;令该网络中的相邻SN间的距离为d，则相邻RN间的距离为; 无线传感器网络中的信息收集周期为t，每个SN和RN在一个信息收集周期内感知到大小为m的1个数据包，通过GPSR路由实现传递信息，信息传输过程中要求逐层传递，节点处也无 信息融合；当各节点接收到的信息不正确或信息接收超时，前一节点将信息重传，直到达到 设定的最大重传次数； 所述的步骤四中，设围绕某个RN部署的第i层的第j个SN记为第（i，j)个SN，考虑重 传时，一个信息收集周期内该SN的能耗模型E(i，j)为：
其中，01J；N、02_SN、03VfP0 4_SN为节点SN的系统固有参数；a是路径损失指数， 2彡a彡4;mAC；K表示ACK信息的比特数；\";，1^(;[，」）表示该51^向下一跳51^发送感 知数据包数量的期望，\,e，AC：K(i，j)表示该SN向上一跳SN发送ACK数据包数量的期望， N：r，：re，Dm(i，j)表示该SN接收上一跳SN的感知数据包数量的期望，NmAC；K(i，j)表示该SN 接收下一跳SN的ACK数据包数量的期望，Pd是传感器对感知数据包的处理率； 设围绕BS部署的第i'层上的第j'个RN记为第（i'，j'）个RN，考虑重传时，该RN的 能耗模型E(i'，j'）为：
RN接收到发自SN的感知数据包数量的期望；Nt，M，SN，AC：K(i'，j'）为该RN向SN发送ACK数据 包数量的期望；Nt，,e，KN，DATA(i'，j'）为该RN向下一跳RN或BS发送感知数据包数量的期望； ，j'）为该RN向上一跳RN发送ACK数据包数量的期望；NwKN，DATA(i'，j'）为该 RN接收上一跳RN的感知数据包数量的期望；N"e，KN，M(i'，j'）为该RN接收下一跳RN或BS 的ACK数据包数量的期望； 所述的步骤五中，一个信息收集周期内，通过位于（i，j)的SN向下一跳SN成功传递所 有的数据的概率SSN(i，j)为：
其中，ASN是SN之间传递感知数据的重传概率，BSN是SN之间传递ACK信息的重传概率； \SN(i，j)是不考虑重传时一个信息收集周期内第（i，j)个SN向下一跳SN发送的感知数 据包个数；整个网络中SN之间成功传输数据的概率SSN为：
通过SN向位于（i'，j'）的RN成功传输所有数据的概率SSK(i'，j'）为：
其中，ASK是SN向RN传递感知数据的重传概率，BSK是SN向RN传递ACK信息的重传概 率；NSN(i'，j'）是不考虑重传时一个信息收集周期内SN向第（i'，j'）个RN发送的感知 数据包个数； 通过位于（i'，j'）的RN向下一跳RN或BS成功传递所有数据的概率为SKN(i'，j'）：
其中，AKN是RN之间传递感知数据的重传概率，BKN是RN之间传递ACK信息的重传概率； 队,_(1'，j'）为不考虑重传时一个信息收集周期内第（i'，j'）个RN向下一跳RN或BS发送 的数据包个数； 将所有数据传输的成功率连乘，得到整个网络在一个信息收集周期内的成功传输数据 的概率S:
所述的步骤六中，均匀部署条件下分簇式无线传感器网络的寿命优化模型为：
其中，为每个RN携带的初始能量，EasN为每个SN携带的初始能量；S#是规定的整 网数据传递成功率；&是SN和RN的感知半径；RRt，KN分别是SN和RN信息传输半径。
2. 根据权利要求1所述的分簇式无线传感器网络寿命优化方法，其特征在于，所述的 步骤二具体是： 传感器节点SN和RN的能耗分为三种：发送信息消耗的能量Et，接收信息消耗的能量民 和空闲状态消耗的能量Eid，如下：
其中，02, 03和0 4都是系统固有参数，D是传输距离；Kt是发送数据包的长度， 是接收数据包的长度，tid是空闲时间；其中，空闲时间
其中tt和％ 分别是数据发送和接收所消耗的时间； 将三种能耗相加得到传感器节点在一个信息收集周期内的总消耗能量
3. 根据权利要求1所述的分簇式无线传感器网络寿命优化方法，其特征在于，步骤三 中所述的单个MICA2型SN的重传概率模型RRSN(DSN)为：
其中，m和1分别是感知数据包和报文头的长度，DSN是相邻SN间的距离，P^是SN的 发送功率，&^是SN接收器灵敏度，f^是SN的载波频率，C为光速； MICAZ型RN的重传概率模型RR^DJ为：
其中，DKN是RN间信息传输距离，P^是RN的发送功率，Su是RN接收器灵敏度，fKN 是RN的载波频率，Q(.)表示Q函数。
4.根据权利要求1所述的分簇式无线传感器网络寿命优化方法，其特征在于，所述的 步骤四包括如下步骤4. 1?步骤4. 4 : 步骤4. 1，SN之间发送的数据类型有两种，分别是自身所感知的数据与外层SN向其发 送的数据；不考虑重传时，一个信息收集周期内位于第（i'，j'）个RN簇内的第（i，j)个SN 发送的感知数据包个数\SN(i，j)分为如下几种情况：
步骤4. 2,假设每个感知数据的传递是独立的，考虑重传时，当最大重传次数为2时，每 个感知数据最多被传递3次；在每次感知数据传递中都有三种情形：（1)感知数据和ACK信 息都被成功传递；(2)感知数据被成功传递，而ACK信息没有被发送端接收到；（3)接收端 不能接收到感知数据，发送端也没有接收到ACK信息；在情景（2)和（3)中认为感知数据发 送失败，发送端重传感知数据直到达到最大重传次数； 在一跳中对一个感知数据包传输时，感知数据包和ACK数据包分别传送x次的概率表 示为wdata，x⑶和《AGK，X(D)，其传递次数的期望分别为wdata(D)和《AGK(D)，X= 1，2, 3;
A和B分别是传感器感知数据和ACK信息的重传概率； 考虑重传时，一个信息收集周期内位于（i，j)的SN，向下一跳SN发送感知数据包数量 的期望为Nt，M，DATA(i，j)，向上一跳SN发送ACK数据包数量的期望为Nt，M，A。K(i，j)，接收来自 上一跳SN的感知数据包数量的期望为N"e，DATA(i，j)，接收来自下一跳SN的ACK数据包数 量的期望为j)，表示如下：
考虑重传时，一个信息收集周期内位于的RN接收来自SN的感知数据包数量 的期望为Nt，M，SN，DATA(i'，j'），向SN发送ACK数据包数量的期望为Nt，M，SN，ACK(i'，j'），表示如 下：
考虑重传时，一个信息收集周期内位于（i'，j'）的RN向下一跳RN或BS发送感 知数据包数量的期望为j'），向上一跳RN发送ACK数据包数量的期望为 (i'，j'），接收上一跳RN的感知数据包数量的期望为NwKN，DATA(i'，j'），接收下一 跳RN或BS的ACK数据包数量的期望为NwKN，AC：K(i'，j'），表示如下：
步骤4. 3,将步骤4. 2中的SN与SN之间发送信息数量的期望公式与步骤二中的总消耗 能量E综合，得到考虑重传时，一个信息收集周期内第（i，j)个SN的能耗模型E(i，j); 步骤4. 4,将步骤4. 2中的SN与RN和RN与RN之间发送信息数量的期望公式与步骤二 中的中的总消耗能量E综合，得到考虑重传时，一个信息收集周期内第个RN的能
【文档编号】H04W52/02GK104486774SQ201410811182
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月23日 优先权日:2014年12月23日
【发明者】张楠, 李瑞莹, 刘小西, 黄宁 申请人:北京航空航天大学