一種水下無線傳感器網絡節點的三維部署算法*

趙敏華， 李玲燕， 趙 坤， 李 莉， 康燕妮

(1.西安建筑科技大學 信息與控制工程學院，陜西 西安 710055；2.中聯西北工程設計研究院，陜西 西安 710082)

一種水下無線傳感器網絡節點的三維部署算法*

趙敏華1， 李玲燕1， 趙 坤1， 李 莉2， 康燕妮1

(1.西安建筑科技大學 信息與控制工程學院，陜西 西安 710055；2.中聯西北工程設計研究院，陜西 西安 710082)

從水環境監測的應用需求出發，提出了水下空間節點三維部署的目標和約束條件。同時，為了解決在三層水下無線傳感器網絡結構模型下，節點稀疏部署后，網絡存在的能耗不均衡問題，提出一種非均勻簡單立方格節點部署算法。該算法結合節點水聲通信能耗模型，通過增加各層節點數目和調整節點間通信距離來控制節點能耗。從網絡的生存時間和網絡的能量消耗兩方面對算法進行了分析和仿真，結果表明:本算法可以在保證網絡覆蓋要求的前提下，控制節點部署的密度，均衡節點的能量消耗，延長網絡壽命。

水下無線傳感器網絡； 部署； 簡單立方格； 通信能耗模型； 網絡壽命

0 引 言

水下無線傳感器網絡(UWSNs)[1]是無線傳感器網絡(WSNs)領域新興的研究熱點。目前，國內外對UWSNs的研究主要集中在水聲通信、UWSNs的體系設計、節點部署研究和網絡通信的關鍵協議設計等方面。而水下節點的部署研究，由于其直接關系到網絡監測信息的準確性、完整性和時效性，是眾多研究方向的重中之首。合理的節點部署不僅可以節約節點資源，提高網絡工作效率、優化網絡資源，還可以均衡網絡能耗，延長網絡壽命。

與陸上WSNs相比，UWSNs具有許多不利于節點部署的特性，如水聲傳播速度小、水聲信號傳輸損耗嚴重等[2]，這些特性大大提高了節點的部署難度。本文針對UWSNs在水環境監測領域的應用需求，設計了一種能耗均衡的UWSNs節點三維部署算法，該算法結合水下節點通信能耗模型，通過控制節點的輸出功率來平衡網絡能耗，可使網絡在滿足監測要求的前提下延長網絡壽命。

1 問題描述

1.1 水下空間節點部署的目標

水環境監測應用要求網絡具有規模大、成本低、網絡生存時間長等特點。因此，網絡的覆蓋性能和網絡的生存時間是網絡布設時的主要目標。

1)連通性覆蓋

由于水下通信環境的特殊性，適用于陸上傳感器的覆蓋即連通準則[3]不再適用于水下環境。同時，對于UWSNs，過多的冗余節點不僅會造成資源浪費，而且會造成通信干擾。因此，節點部署時應更注重網絡的連通性覆蓋。

2)網絡生命周期

水下空間使得節點回收和能量補充較為困難，而水環境監測等應用卻要求網絡能長時間生存，因此，在布設節點時，應充分考慮各個節點的能量開銷問題，充分延長網絡的生命周期。

1.2 水下空間節點部署的約束條件

1)水下節點造價高

單個水下無線傳感器節點需要配備水聲調制解調器、大容量電池和節點固定裝置，致使成本昂貴。

2)網絡能耗不均衡

在數據傳輸時，水下節點采集到的數據最終要被轉發到水面節點，則距離水面節點較近的水下節點，其處理的信息流遠大于更深處的節點。而通信能耗又是傳感器節點最主要的能耗單元[4]。因此，離水面越近的節點將越早消耗完能量而死亡，導致網絡生命期過早結束。

2 能耗均衡的節點部署算法

2.1 UWSNs結構模型

UWSNs結構模型采用三層模型，如圖1所示。在第三層，水下傳感器節點包括固定的水底節點和錨系方式懸浮在水中的懸浮節點，主要負責數據的收集、融合、轉發等，具有位置固定，計算、存儲資源有限，能量不易補充，采用水聲通信等特點。在第二層，位于水面的匯聚節點，負責收集第三層節點的數據，進行初步分析整合后通過短波、 衛星等多種通信技術上傳到最上層的系統控制中心[5]。

圖1 UWSNs三層結構模型Fig 1 Three layers structure model of UWSNs

2.2 水下節點感知模型

本文采用二元感知模型[6]來描述水下傳感器節點的感知能力和作用半徑。假設三維空間VS內傳感器節點Si，其坐標為GSi(xi,yi,zi)，感知范圍是以GSi(xi,yi,zi)為球心，RSi為半徑的球體Bi。此時，空間VS中任意一點p(x,y,z)能被節點Si探測到的概率為

(1)

(2)

其中，nj為第j層被檢測到的目標數，m為立方格總層數，N為總的目標數。

2.3 水聲信道能量損失模型

水聲信道是一個帶寬有限、多途徑效應干擾嚴重的時變、空變、頻變的信道[8]。在水中，聲波的傳播損失TL主要由擴展損耗和衰減損耗兩部分構成，即TL=10klgx+α(f)x[6]。其中,x為聲波的傳播距離，km；k為聲波的傳播因子(一般取值為1.5)，α(f)是吸收因子，可由Thorp經驗公式計算得出[4]

α(f)=

(3)

當f單位為kHz時，α(f)的單位為dB/km。由傳播損失TL可計算得到聲波強度的衰減系數A(x)

(4)

那么，可得水聲信道的能量損失模型為

(5)

其中，Pt為發送節點功率電平，Pr為接收節點接收功率，d為通信距離。可以看出，若Pr確定，則節點的發射功率由節點間的通信距離和發射頻率決定。

2.4 節點通信能量消耗模型

水聲信道能量損失模型只描述了信道的輻射能量損失情況，對于節點的能量消耗，還應包括組成網絡節點的其他硬件設備的能耗。本文在分析節點的能量消耗時，主要考慮了節點通信系統的能耗，忽略了節點傳感系統、控制系統和能源系統的能耗[2]。參考文獻[9]，水聲傳感器網絡節點通信單元的工作平均功耗可以表示為

(6)

其中，E0=Ptx(Ttx+Tsw)+Prx(Trx+Tsw)，b=P0Ttx。Mtx，Mrx為發送和接收單元每秒的工作次數；Ptx，Prx為發送和接收單元的平均功耗；Pout為輸出功率，Tsw為切換時間，Ttx，Trx分別為發送和接收單元的工作時間[9]。從式中可看出，節點的通信能量消耗隨通信距離的增加而指數次增加。

2.5 水下節點稀疏部署能量不均衡消耗分析

若UWSNs采用隨機部署策略，為了較高的覆蓋率，就需要布撒較多的節點，這大大地增加網絡的運營成本。相對的，若UWSNs以稀疏方式進行確定性部署，則性價比較高。本文對稀疏部署方法中最直觀的簡單立方格結構進行能量消耗分析。在弱化節點在同層間的通信消耗后，采用鏈形網絡來簡化分析[10]，如圖2所示。n個節點S={Si|i∈{1，……,n}}與一個Sink節點組成鏈形網絡，鏈中任意兩個節點相距l，每一節點只與離它最近的節點建立通信鏈路，水下節點通過多跳方式逐步傳遞到Sink節點。在這種結構下，可知越靠近水面Sink節點的水下節點，其傳輸的數據量越大，節點也會過早消亡。

圖2 單鏈路多跳拓撲結構Fig 2 Single link topology of multiple hop transmission

2.6 能耗均衡的節點部署算法

本文設計的節點部署算法是構建一個三維確定性稀疏部署結構，稱為非均勻簡單立方格結構。結構構建算法設定如下假設：1)水下節點的最大感知半徑R是最大通信半徑的1/3，此時網絡符合覆蓋即連通準則；2)水下節點位置固定，隨水流移動距離忽略不計；3)節點處在休眠狀態和運行狀態轉換時消耗的能量忽略不計；4)同層節點的通信半徑相同。

算法具體步驟如下：

步驟2 雙數層節點依照前一單數層進行部署。單數層節點依照一定方法減少該層節點的通信距離，并依據覆蓋要求和通信距離確定是否增加節點數。

步驟3 定義一個最小感知半徑為所有節點的感知半徑下限。

步驟4 依照步驟逐層部署節點直至水面，水面的Sink節點采用均勻部署方式，確保水面下第一層的水下節點都能直接與Sink節點通信。

(7)

化簡可得

(8)

(9)

其中,j為整數。j值越大，每單數層需要的節點數成倍增加，這里，j=1。流程圖如圖3所示。

圖3 算法流程圖Fig 3 Flow chart of algorithm

3 仿真分析

3.1 仿真環境

本文采用Matlab進行仿真，從網絡生命周期和網絡能量消耗對本文算法的部署性能進行了分析。實驗中的仿真參數設置如下：監測水域面積為1 000 m×1 000 m，深度為2 200 m；水下節點以UWM2000[11]為參考，設最大感知半徑為250 m，最小感知半徑為50 m，工作頻率為35 kHz，初始能量為20 J，P0=1 W，k=1.5，Ptx=30 mW，Prx=20 mW，Ttx=Trx=0.1 s，Tsw=45 μs，當節點剩余能量小于0.01 J時，認為節點失效。圖4顯示了此時水下節點能量消耗與通信距離之間的關系，可以看出，隨著節點傳輸距離的增加，節點的能量消耗大幅度增大。水面Sink節點的感知半徑為350 m，節點數目為4個。

圖4 水下節點能量消耗與通信距離之間的關系Fig 4 Relationship between energy consumption and communication distance of underwater nodes

3.2 非均勻簡單立方格部署實現

依照本文算法，最終的部署結果如圖5所示，為立方格內接球的球堆積形式，網絡層數為7層，節點數為125個。

圖5 最終部署結構Fig 5 Final deployment structure

為比較算法性能，在層數和節點數相同的條件下，任意設計兩個初始目標覆蓋率為1的稀疏部署結構。結構1：用125個節點對監測水域部署7層的均勻簡單立方格結構，前6層每層節點數16個，后1層節點數29個，感知半徑均為202 m；結構2：第1層節點數為11，感知半徑為250 m，中間4層每層節點數為16，感知半徑為210 m，后2層每層節點數為25，感知半徑為154 m。

3.3 網絡生存時間仿真分析

網絡生存時間以輪數為單位，定義網絡從運行開始到網絡中第一個節點死亡的時間段為網絡生命期。圖6表明了本文算法和結構1、結構2的網絡生存時間與剩余節點數目的關系。從圖中可看出，在層數和節點數相同的初始條件下，本文部署算法從運行開始到第一個節點失效的時間>結構2>結構1，且相比結構2，本文算法的網絡生命期提高了50 %。同時，隨著發送數據輪數的增多，本文算法中失效的節點數目增長趨勢平穩，且本文算法最終剩余的節點數量<結構1<結構2，說明本文算法較任意均勻部署的結構1和結構2 能更有效地平衡整個網絡節點的能量，延長網絡的生存時間。

圖6 剩余節點數隨時間變化Fig 6 Numbers of remaining nodes change with time

3.4 網絡能量消耗仿真分析

網絡能量消耗從兩方面進行分析，網絡剩余能量反映了網絡整體的能量消耗情況，節點能量消耗均勻性反映了網絡能量消耗的均勻程度[12]。圖7顯示了本算法和結構1、結構2算法在網絡生命期內節點的能量剩余情況，可看出本文算法剩余的能量明顯大于結構1、結構2算法，說明網絡的能源得到充分應用。圖8顯示了本文算法和結構1、結構2算法在網絡生命期內節點的能量消耗均勻情況，可看出本文算法的節點剩余能量標準差遠小于結構1、結構2算法，說明本文算法達到了設計時均衡網絡能量消耗的目的，避免了由于單個節點的能量失效而影響網絡性能的弊端。

4 結束語

本文介紹了水下節點部署的目標和約束條件，構建了UWSNs結構模型，并設計了一種能耗均衡的節點部署算

圖7 網絡剩余能量隨時間變化Fig 7 Remaining energy of network change with time

圖8 網絡能量消耗均勻程度隨時間變化Fig 8 Uniformity of energy consumption change with time

法，同時，對算法從網絡的生存時間和網絡的能量消耗兩方面進行了分析和仿真。仿真表明:本文算法所構建的網絡能有效平衡網絡能量，顯著延長網絡壽命。

[1]JimP,JimK,BrianNL.Asurveyofpracticalissuesinunder-waternetworks[J].ACMSIGMOBILEMobileComputingandCommunications,2007,11(4):23-33.

[2] 郭忠文,羅漢江,洪 鋒,等.水下無線傳感器網絡的研究進展[J].計算機研究與發展,2010,47(3):377-389.

[3]ZhangHonghai,HouJenniferC.Maintainingsensingcoverageandconnectivityinlargesensornetworks[J].WirelessAdHocandSensorNetworks,2005,1(1):89-124.

[4]AkyildizIF,PompiliD,MelodiaT.Challengesforefficientcommunicationinunderwateracousticsensornetworks[J].ACMSigbedReview,2004,1(2):3-8.

[5] 李 龍,劉建明,李宏周,等.基于位置和能量的水下無線傳感網路由協議[J].計算機應用研究,2014 (11):3429-3433.

[6] 劉建明,張存廣,李宏周,等.移動傳感器網絡分層路由算法研究[J].桂林電子科技大學學報,2010,30(5):436-439.

[7] 劉華峰.傳感器網絡三維拓撲組織及分簇算法研究[D].長沙:國防科學技術大學,2007.

[8] 王 方,陳名松,羅 娜,等.水聲傳感器網絡數據傳輸能耗分析[J].計算機系統應用,2011,20(4):91-95.

[9] 羅漢江.海洋監測傳感器網絡關鍵技術研究[D].青島:中國海洋大學,2010.

[10] 劉麗萍.無線傳感器網絡節能覆蓋[D].杭州:浙江大學,2006.

A three-dimensional deployment algorithm for underwater wireless sensor networks node*

ZHAO Min-hua1, LI Ling-yan1, ZHAO Kun1, LI Li2, KANG Yan-ni1

(1.School of Information and Control Engineering,Xi’an University of Architecture and Technology,Xi’an 710055,China;2.Northwest Institute for Design and Research,Xi’an 710082,China)

Starting from the requirements of water environment monitoring application,propose target and constraints of node deployment in 3D underwater space.And then,in order to solve imbalance energy consumption problems of nodes after sparse deployed in model of three-layer underwater wirless sensor networks(UWSNs),an inhomogeneous simple cubic lattice node deployment algorithm is proposed.This algorithm is designed by increasing the number of nodes of each layer and adjusting communication distance between nodes to control energy consumption of nodes combining energy consumption of underwater acoustic communication.The analysis and simulation on this algorithm from network lifetime and energy consumption is discussed,results show that the algorithm can not only guarantee the coverage requirements and control the density of nodes deployment,but also balance energy consumption of nodes and prolong the network lifetime.

underwater wireless sensor networks(UWSNs); deployment; simple cubic lattice; communication energy model; network lifetime

10.13873/J.1000—9787(2015)12—0138—04

2015—03—06

陜西省教育廳自然科學基金資助項目(12JK0999)；西安建筑科技大學科技計劃基金資助項目(JC1215)

TP 393

: A

: 1000—9787(2015)12—0138—04

趙敏華(1971-)，女，陜西西安人，博士后，副教授,研究方向為無線傳感器網絡、建筑節能、工業控制。