一種基于模糊邏輯的自適應信標交換算法*

李玉龍， 戚云軍， 張衡陽

(空軍工程大學 信息與導航學院，陜西 西安 710077)

一種基于模糊邏輯的自適應信標交換算法*

李玉龍， 戚云軍， 張衡陽

(空軍工程大學 信息與導航學院，陜西 西安 710077)

針對移動無線傳感器網絡中貪婪地理路由協議采用固定信標周期導致通信暫盲的問題，提出了一種基于模糊邏輯的自適應信標交換算法。該算法以節點移動速度、節點剩余能量和鄰居節點的數量作為評價因素，利用模糊邏輯控制機制確定自適應的信標周期，提高了鄰居表構建與維護的準確性與實時性，為貪婪地理轉發提供了可靠依據。仿真結果表明：該算法有效減少了通信暫盲現象，降低了控制開銷和平均端到端時延，提高了分組交付率，適用于對傳輸可靠性要求高的大規模移動無線傳感器網絡。

移動無線傳感器網絡；貪婪地理路由；鄰居節點表；信標交換；模糊邏輯

0 引 言

在移動傳感器網絡中，構建高效的路由算法一直是被廣泛關注的內容。隨著定位技術的發展，貪婪地理路由協議成為了研究的熱點。但固定周期的信標交換算法應用于移動環境中會產生通信暫盲[1]的問題，嚴重影響數據傳輸的可靠性。針對該問題，Chen Q等人[2]基于節點預測位置誤差提出了APU(adaptive position update)策略，但靜態的誤差值影響了APU策略的性能。Xiang X等人[3]提出了SOGR(self-adaptive on-demand geographic routing)協議，實現了控制分組與數據分組的平衡，但沒有考慮節點的移動性、能量和密度。Ernst R等人[4]根據鄰居節點間鏈路數量的改變提出了自適應的HELLO機制，但用靜態的方式計算鏈路改變和周期時間。Hernandez Cons N等人[5]提出用節點鏈路的改變率來調整信標發送的比率，而該機制中用大量的固定值和閾值計算鏈路改變率，不適用于動態地無線自組網。Heissenbuttel M等人[6]提出了兩種信標交換算法：1)依據距離，與Huang C J等人[7]提出的策略有同樣的缺點就是用固定距離來計算信標發送時刻；2)依據速度，節點移動速度快的比慢的發送信標頻繁。

上述算法從不同程度上克服了固定周期信標交換算法的缺點，但都沒有依據節點移動性、節點剩余能量和鄰居節點數量的改變自適應地廣播信標，然而，同時滿足多約束條件的決策又是一個NP-hard問題。因此，本文采用模糊邏輯根據不同的網絡環境確定自適應的信標周期，克服了上述研究中的缺點，建立了更加動態的信標交換策略。

1 模糊邏輯建模

一個典型的模糊控制系統包括3個步驟：模糊化、模糊推理、解模糊化。將節點的移動速度、節點剩余能量和鄰居節點的數量作為模糊控制系統的輸入，信標周期作為決策輸出，其模型如圖1所示。本文采用三角形、Z形和S形三種隸屬函數，如式(1)、式(2)、式(3)所示

圖1 模糊邏輯控制機制

(1)

(2)

(3)

1.1 輸入變量的模糊器

對于節點移動速度V(Velocity)，定義了三個隸屬度函數。有三個模糊集分別為S(Slow),M(Medium),F(Fast)，分別表示節點移動速度為慢、中和快，其論域為[0，6]，最小移動速度為0，最大移動速度為6 m/s。

對于鄰居節點的數量N(Number)，定義了三個隸屬度函數。有三個模糊集分別為S(Small),M(Medium),B(Big)，分別表示鄰居節點的數量為小、中等和大，其論域為[0，30]，最小鄰居點的個數為0，最大為30。

對于節點剩余能量E(Energy)，定義了三個隸屬度函數。有三個模糊集分別為L(Low),M(Medium),H(High)，分別表示節點的剩余能量為低、中和高，其論域為[0，30]，最低剩余能量為0，最高能量為30 kJ。

輸入變量的模糊集合如表1所示，其模糊隸屬度函數如圖2所示。

表1 輸入變量模糊集

圖2 輸入變量的模糊隸屬度函數

1.2 輸出變量的模糊器

對于信標周期T(Time)，定義了五個隸屬度函數。如表2所示，有五個模糊集分別為VS(Very short),S(Short),M(Medium),L(Long),VL(Very long)，分別表示信標發送周期很短、短、中等、長和很長，其論語為[0，6]，最大周期時間為6 s，圖3表示節點信標周期的模糊隸屬度函數。

表2 信標周期模糊集

圖3 信標周期的模糊隸屬度函數

1.3 模糊推理與解模糊化

通過IF-THEN規則，以節點移動速度、鄰居節點數量和節點剩余能量的模糊隸屬度作為前件，可以推出后件信標周期的模糊隸屬度，規則見表3。本文解模糊化應用最大隸屬度法。

表3 信標周期的模糊規則

2 仿真與分析

2.1 仿真模型與評價指標

本文把基于模糊邏輯的自適應信標交換算法的路由協議稱為GPSR-FLAB，并與GPSR協議在相同的運動場景下進行比較。采用隨機路點模型，評價參數包括以下4個：1)即時吞吐量，單位時間內Sink節點收到的數據量；2)分組交付率，Sink節點收到數據包與發送數據包的比率；3)控制開銷，信標包與信標包和成功發送的數據包總量之比；4)平均端到端時延，數據包發送到接收的時間間隔。仿真平臺使用NS2.30，場景如表4所示。

表4 仿真場景參數

2.2 仿真結果分析

由圖4可以直觀地看出：采用周期性信標交換算法的GPSR(Periodic Beacon=3 s)協議存在通信暫盲現象，出現了大量數據包的丟失，并且隨著節點移動速率的增大變得更為嚴重，而采用自適應信標交換算法的GPSR-FLAB協議基本消除了通信暫盲現象，且受節點動態性的影響不大。

圖4 GPSR和GPSR-FLAB的即時吞吐量(Nodes=20)

圖5～圖7為GPSR協議和GPSR-FLAB協議在不同的網絡規模和不同的節點運動速率情況下的分組交付率、控制開銷和平均端到端時延仿真結果。

圖5 分組交付率

如圖5(a)所示，隨著節點移動速率的增大，GPSR協議數據分組交付率降低，這是因為隨著節點的高速移動，鄰居表很難準確反映當前時刻鄰居節點的位置信息，鄰居表記錄的最優下一跳節點可能已經移出發送節點的通信范圍，導致數據包的丟失。相比之下，GPSR-FLAB協議由于采用自適應的信標周期，能夠實時準確地維護鄰居信息表，為下一跳的選擇提供可靠依據，使得分組交付率一直保持較高水平，受網絡節點的運動劇烈程度影響不大，對網絡拓撲的動態變化具有很好的適應性。圖5(b)說明在相同的運動模型(v∈[1,3]m/s)、相同的節點通信范圍(100 m)下，采用固定周期性信標交換的GPSR協議數據分組傳送成功率隨著網絡規模的增大而迅速降低，而GPSR-FLAB協議能保持較高的數據分組傳送成功率。

如圖6(a)所示，GPSR協議隨著節點運動速率的增大，數據分組成功傳送的總數減少，而信標分組數量基本保持不變，導致控制開銷增加，并隨著節點的運動劇烈程度越大，控制開銷增加的幅度也越來越大。在GPSR-FLAB協議中信標周期隨著節點運動速率的增大而自適應的減小，產生的信標分組有所增加，導致控制開銷也有所增加，但是,GPSR-FLAB協議一直保持較高的分組交付率，使得控制開銷要明顯低于GPSR協議。圖6(b)說明隨著網絡規模的增大，數據傳送成功率的降低，控制開銷也逐漸增大，但GPSR-FLAB協議在控制開銷方面的優勢更為明顯。

圖6 控制開銷

如圖7(a)所示，GPSP協議隨著網絡中節點運動速率的增大，平均端到端時延大幅度增加。這是因為轉發節點總是選擇歐氏距離離目的節點最近的鄰居節點作為下一跳節點，這樣的鄰居節點處在轉發節點通信邊界的概率較大，當節點在高速移動或信標周期比較長的情況下，在節點轉發數據之前就可能已經移出了通信范圍，多次下一跳鄰居節點的不可達就造成了平均端到端時延的增加。GPSR-FLAB協議根據節點移動速率自適應的調整信標周期，維護了較準確的鄰居表，為下一跳選擇提供了可靠依據，在平均端到端時延方面有較大的改善。圖7(b)說明隨著網絡規模的增大，導致平均端到端時延也隨之增加。

圖7 平均端到端時延

3 結束語

在貪婪地理路由協議中，廣泛使用的周期性信標交換算法在拓撲變化的移動場景中會帶來通信暫盲現象，節點非最優問題和控制開銷效能低的問題，對網絡數據傳輸的實時性和可靠性帶來了很大的影響。針對該問題，本文提出了一種基于模糊邏輯的自適應信標交換算法。仿真結果表明：該算法極大地減少或消除了通信暫盲現象，提高了數據傳輸的可靠性，同時降低了控制開銷和平均端到端時延，節省了能量的消耗，延長了網絡壽命，因此，適合規模較大的移動無線傳感器網絡。

[1] 張衡陽,李瑩瑩,劉云輝.移動傳感器網絡自適應信標交換算法[J].軟件學報,2008,19(11):3033-3041.

[2] Chen Q,Kanhere S S,Hassan M.Adaptive position update for geographic routing in mobile Ad Hoc networks[J].IEEE Trans Mob Comput,2013,12(3):489-501.

[3] Xiang X,Wang X,Zhou Z.Self-adaptive on-demand geographic routing for mobile Ad Hoc networks[J].IEEE Trans Mob Comput,2012,11(9):1572-1586.

[4] Ernst R,Martini P.Adaptive HELLO for the neighborhood disco-very protocol[C]∥Proc of the 37th IEEE Conference on Local Computer Networks(LCN),Florida，USA,2012:470-478.

[5] Hernandez-Cons N,Kasahara S,Takahashi Y.Dynamic Hello/Timeout timer adjustment in routing protocols for reducing overhead in MANETs[J].Comput Commun,2010,33(15):1864-1878.

[6] Heissenbuttel M,Braun T.Optimizing neighbor table accuracy of position-based routing algorithms[C]∥24th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies,Piscataway,NJ,2005:1-13.

[7] Huang C J,Lai W K,Chuang Y T,et al.A dynamic alternate path QoS enabled routing scheme in mobile Ad Hoc networks[J].Wirel Inf Netws,2007,14(1):1-16.

[8] Raed Alsaqour,Maha Abdeihhaq.Effect of mobility parameters on the inaccuracy of the position information of position-based MANET routing[J].Wireless and Mobile Computer,2014,1(7):68-78.

[9] Gomes R Lopes,Junior W Moreira,Cerqueira E.Using fuzzy link cost and dynamic choice of link quality metrics to achieve QoS and QoE in wireless mesh networks[J].Netw Comput Appl,2011,34(2):506-516.

[10] 劉金琨.智能控制[M].北京:電子工業出版社,2007:18-30.

An adaptive beacon exchange algorithm based on fuzzy logic*

LI Yu-long, QI Yun-jun, ZHANG Heng-yang

(School of Information and Navigation, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China)

Aiming at problem that temporary communication blindness caused by greedy geographical routing protocol adopts stationary beacon exchange in mobile wireless sensor networks(WSNs), a novel adaptive beacon exchange algorithm is proposed.The algorithm adopts node moving speed, node residual energy, number of neighboring nodes as evaluation factors and confirm adaptive beacon period using fuzzy logic control mechanism.The adaptive beacon exchange algorithm can increase accuracy and realtime of neighbors table construction and maintenance and provide reliable basis for greedy geographical relay.Simulation shows that the proposed algorithm reduce phenomenon of temporary communication blindness,increases packet delivery ratio and reduce average end-to-end delay as well as control overhead, so it is suitable for application of large-scale mobile WSNs,which has high requirement for transmission reliability.

mobile wireless sensor networks; greedy geographical routing; neighbor node table; beacon exchange; fuzzy logic

2015—01—23

國家自然科學基金資助項目(61202490)；航空科學基金資助項目(2013ZC15008)

10.13873/J.1000—9787(2015)04—0144—04

TP 393

A

1000—9787(2015)04—0144—04

李玉龍(1990-)，男，甘肅蘭州人，碩士研究生，主要研究方向為無線自組網。