節(jié)點剩余能量均衡的機會網(wǎng)絡路由機制

楊 鵬，劉 豆，王汝言，閆俊杰

（1.重慶郵電大學寬帶泛在接入技術(shù)研究所，重慶400065；2.工業(yè)和信息化部電信研究院，北京100191）

節(jié)點剩余能量均衡的機會網(wǎng)絡路由機制

楊 鵬1，2，劉 豆1，王汝言1，閆俊杰1

（1.重慶郵電大學寬帶泛在接入技術(shù)研究所，重慶400065；2.工業(yè)和信息化部電信研究院，北京100191）

機會網(wǎng)絡中的節(jié)點能量受限且難以補充，其能量消耗情況影響著整個網(wǎng)絡的生命周期和性能。針對社區(qū)機會網(wǎng)絡中部分活躍節(jié)點頻繁轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)所導致的能量消耗過快問題，提出一種節(jié)點剩余能量均衡的機會網(wǎng)絡路由機制，根據(jù)節(jié)點剩余能量及其在網(wǎng)絡中的活躍程度感知其綜合轉(zhuǎn)發(fā)能力，進而合理地選擇下一跳節(jié)點，有效減少不必要的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)，均衡網(wǎng)絡負載。數(shù)值結(jié)果表明，所提出的機制能夠在保證網(wǎng)絡投遞率的同時均衡網(wǎng)絡能耗，延長網(wǎng)絡生命周期。

機會網(wǎng)絡；節(jié)點能耗；剩余能量；綜合效用

0 引 言

機會網(wǎng)絡是一種源節(jié)點和目的節(jié)點之間不存在完整路徑，利用節(jié)點移動帶來相遇機會實現(xiàn)通信的自組織網(wǎng)絡，主要應用于星際網(wǎng)絡、無線車載自組織網(wǎng)絡、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡、災害恢復網(wǎng)絡等極端環(huán)境［1］。在傳統(tǒng)的移動自組織網(wǎng)絡（mobile Ad-hoc networks，MANET）中，節(jié)點間需建立完整的端到端路徑之后才能夠以“存儲－轉(zhuǎn)發(fā)”的方式傳輸數(shù)據(jù)。而機會網(wǎng)絡中節(jié)點的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)需要依靠節(jié)點移動所帶來的相遇機會，即中繼節(jié)點攜帶著源節(jié)點產(chǎn)生的數(shù)據(jù)直到遇到合適的下一跳節(jié)點才執(zhí)行轉(zhuǎn)發(fā)過程。可見，機會網(wǎng)絡中的節(jié)點采用“存儲－攜帶－轉(zhuǎn)發(fā)”［2］的方式完成數(shù)據(jù)傳輸過程。受到節(jié)點分布稀疏性和移動性的影響，網(wǎng)絡大部分時間都處在非連通狀態(tài)，拓撲結(jié)構(gòu)具有極強的動態(tài)性。同時，節(jié)點相關(guān)操作均依靠電池供電，過度地消耗有限的節(jié)點能量將導致節(jié)點無法工作，使得網(wǎng)絡連通程度進一步下降，影響數(shù)據(jù)傳輸［3］。因此，機會網(wǎng)絡中高效節(jié)能的路由機制設計已經(jīng)成為一個關(guān)鍵的研究方向。

目前，國內(nèi)外研究人員針對機會網(wǎng)絡中的節(jié)點能耗管理方法進行了相關(guān)研究。研究結(jié)果表明，機會網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)傳輸所消耗的能量是節(jié)點能耗的主要部分［4］。因此，部分文獻從降低節(jié)點傳輸次數(shù)的角度展開研究，通過提高節(jié)點的傳輸效率來節(jié)省能量。根據(jù)連續(xù)時間馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換過程，文獻［5］建立了機會網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)傳播模型，得到了數(shù)據(jù)投遞到目的節(jié)點的最大概率和相應的能量約束條件，進而，分析了不同參數(shù)對節(jié)點生命周期的影響，并從減少傳輸次數(shù)的角度著手，提出了一種節(jié)能路由策略，提高了節(jié)點能量利用率。文獻［6］提出了一種改進的洪泛路由機制，只有當數(shù)據(jù)攜帶節(jié)點的鄰居數(shù)目達到預先設定的閾值時，該節(jié)點才會以廣播的方式向鄰居節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，可見，此種方式降低了洪泛次數(shù)，從而達到了節(jié)能的目的。文獻［7］提出了一種基于剩余跳數(shù)的路由機制，在數(shù)據(jù)剩余跳數(shù)小于預先設定的閾值時，根據(jù)到目的節(jié)點的返回時間（time to return，TTR）來作為數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)依據(jù)，以達到降低數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)并節(jié)能的目的。

此外，也有文獻針對節(jié)點屬性，設計了相應的節(jié)能機制。在離散時間和連續(xù)時間的馬爾科夫數(shù)據(jù)傳輸模型基礎上，文獻［8－10］分別利用不同的閾值策略提出了相應的數(shù)據(jù)傳輸機制，實現(xiàn)投遞率最大化的同時盡量減少網(wǎng)絡能耗，但此類機制并未考慮節(jié)點能量差異性。針對此問題，文獻［11］推導了節(jié)點之間的轉(zhuǎn)發(fā)概率，從而使數(shù)據(jù)成功投遞率達到最大，延長了網(wǎng)絡生命周期。文獻［12］提出了基于社會關(guān)系感知的機會網(wǎng)絡路由機制（social link awareness，SLABR），利用節(jié)點的社會屬性，在社區(qū)機會網(wǎng)絡中將消息轉(zhuǎn)發(fā)過程分為社區(qū)間單副本復制，社區(qū)內(nèi)多副本擴散兩個階段，在成功投遞和節(jié)省能耗之間取得了折衷。

文獻［13］同樣提出了一種能使網(wǎng)絡生命周期最大化的聯(lián)合路由算法（joint routing algorithm for maximizing network lifetime，JRMNL），以WirelessHART協(xié)議為基礎，利用圖形路由拓撲結(jié)構(gòu)的可靠性對節(jié)點間的傳輸鏈路加以評估。網(wǎng)絡中每個節(jié)點根據(jù)自身的傳輸功率、通信負載因子以及節(jié)點剩余能量生成一個非線性鏈路代價函數(shù)，以此作為選擇最優(yōu)下一跳節(jié)點的依據(jù)，保證全網(wǎng)能量平衡的同時有效延長了網(wǎng)絡生命周期。

綜上所述，文獻［5－7］中提出的節(jié)能機制采用降低數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)的方式達到節(jié)能的目的，并未考慮到節(jié)點間的能量有限性和差異性。但在實際應用中，節(jié)點能量消耗不均衡將影響整個網(wǎng)絡的性能，尤其當帶有社會屬性的節(jié)點呈現(xiàn)出聚集特性時，關(guān)系較強的節(jié)點將消耗較多的能量為其他節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。而文獻［8－12］中所提出的能量管理方法盡管涉及到了節(jié)點的能量差異性，卻沒有考慮節(jié)點的活躍度，也未將節(jié)點的活躍程度反映到節(jié)點的能耗中。因此，上述機制均在一定程度上存在局限性。而文獻［13］針對WirelessHART，且所選擇的參數(shù)也并不相同。

由于機會網(wǎng)絡中節(jié)點運動過程具有一定規(guī)律，節(jié)點間能建立起相對穩(wěn)定且具有依賴性的社會關(guān)系，呈現(xiàn)出聚集特性的節(jié)點以自組織的方式形成多個社區(qū)［14］。根據(jù)社會網(wǎng)絡理論可知，各個節(jié)點的能力存在差異，具有較高活躍程度的節(jié)點所傳輸數(shù)據(jù)總量顯著高于其他節(jié)點，導致其能量消耗將大幅度增加。因此，本文提出一種節(jié)點剩余能量均衡的機會網(wǎng)絡路由機制（node residual energy balanced routing，NREB），在選擇中繼節(jié)點過程中，充分考慮了節(jié)點的剩余能量狀態(tài)，并綜合節(jié)點的其他社會屬性對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)進行控制，以避免數(shù)據(jù)副本向能量不足的節(jié)點擴散，從而在保證投遞率的前提下均衡各節(jié)點能量消耗，避免部分活躍節(jié)點過度耗能以至提前死亡，影響網(wǎng)絡生命周期。

1 節(jié)點綜合轉(zhuǎn)發(fā)能力分析

研究表明，數(shù)據(jù)的傳輸狀態(tài)與攜帶節(jié)點的活動能力直接相關(guān)，若該節(jié)點與其他節(jié)點相遇機會較多，則通過此節(jié)點攜帶的數(shù)據(jù)成功投遞概率較大。由此易知，活躍度高的節(jié)點能以更大的概率高效地完成數(shù)據(jù)投遞［15］。然而，在節(jié)點能量受限的情況下，活躍節(jié)點將消耗大量的能量為其他節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，導致其能量消耗速度較快，進而無法進行后期的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。顯然，機會網(wǎng)絡的路由機制需要充分考慮節(jié)點活躍度以及能量可用性兩個因素，進而更加合理地為節(jié)點所攜帶的數(shù)據(jù)選擇中繼節(jié)點。本部分從節(jié)點活躍度以及剩余能量兩個方面對節(jié)點能力加以評估，以作為中繼節(jié)點選擇的依據(jù)。

1.1 節(jié)點能耗分析

機會網(wǎng)絡中的節(jié)點為具有短距離無線通信接口的移動設備，此類設備包括3個基本單元：感應單元、數(shù)據(jù)處理單元和數(shù)據(jù)收發(fā)單元［16］。若忽略數(shù)據(jù)處理及節(jié)點移動所帶來的能耗，則節(jié)點的能耗可分為兩種形式：①基礎能耗，該部分能耗與節(jié)點無線電接口設備的操作無關(guān)，主要為固定元器件所產(chǎn)生的基準能耗；②無線電能耗，包括節(jié)點與鄰居節(jié)點之間的通信開銷以及自身傳輸數(shù)據(jù)的能耗，與數(shù)據(jù)傳輸量線性成正比。

根據(jù)上述原理可知，節(jié)點能耗可按照式（1）所示方式加以量化：

式中，α和β分別代表傳輸能耗系數(shù)和基礎能耗系數(shù)，這兩個參數(shù)的取值需要根據(jù)不同的傳輸設備和傳輸方式而確定；Ebase表示基礎能耗，即節(jié)點沒有任何操作的空閑狀態(tài)能耗；ERadio表示節(jié)點在數(shù)據(jù)傳輸過程中的總能耗，其包含3個方面：數(shù)據(jù)發(fā)送能耗、數(shù)據(jù)接收能耗以及節(jié)點掃描能耗。

令Etx和Erx分別表示節(jié)點的數(shù)據(jù)發(fā)送能耗和數(shù)據(jù)接收能耗，則節(jié)點在數(shù)據(jù)傳輸中的能耗為

式中，e為每比特的電路能耗；Kr和Kt分別為節(jié)點發(fā)送和接收的數(shù)據(jù)量。節(jié)點發(fā)送和接收過的數(shù)據(jù)大小總和可作為其能耗的衡量標準，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)越多，節(jié)點耗能越多。

節(jié)點掃描能耗是指節(jié)點探測掃描信道以發(fā)現(xiàn)周圍鄰居節(jié)點所消耗的能量［17］。令節(jié)點單次掃描所消耗的能量為es，節(jié)點的探測掃描周期為T，t為網(wǎng)絡運行時間，則節(jié)點的掃描能耗Escan可表示為

根據(jù)機會網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)過程的基本原理可作如下假設：①網(wǎng)絡中每個節(jié)點的能量無法補充，即當其能量耗盡的時候，節(jié)點無法正常工作。設置所有節(jié)點的初始能量都為Einitial＞0；②每個節(jié)點的最大傳輸距離為r，其他節(jié)點只有進入以該節(jié)點為圓心，r為半徑的范圍內(nèi)時，才成為該節(jié)點的鄰居節(jié)點并開始進行數(shù)據(jù)的傳輸；③所有網(wǎng)絡中的節(jié)點都以相同的發(fā)送功率發(fā)送數(shù)據(jù)，發(fā)送單位大小的數(shù)據(jù)能耗相等；④節(jié)點采用藍牙模塊進行通信，其發(fā)送功率為207.2mW，接收功率為201.6mW［18］，可見，節(jié)點接收相同比特數(shù)據(jù)所耗費的能量要略小于發(fā)送的能耗，可以近似認為二者相等。

隨著網(wǎng)絡的運行，節(jié)點不斷進行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)和接收，同時還需時刻地探測掃描周圍的鄰居節(jié)點，因此能量被逐漸消耗。當網(wǎng)絡運行t時間后，節(jié)點的剩余能量為

節(jié)點成功發(fā)送或接收數(shù)據(jù)之后，都將掃描更新自身的當前剩余能量值，作為判斷綜合轉(zhuǎn)發(fā)能力的依據(jù)。

1.2 節(jié)點活躍度估計方法

如前所述，機會網(wǎng)絡中的節(jié)點具有“大世界，小世界”特性，節(jié)點以自組織的方式形成多個社區(qū)［19］。在社區(qū)中存在一些節(jié)點與其他節(jié)點聯(lián)系較為頻繁，單位時間內(nèi)會與多個節(jié)點相遇并傳輸數(shù)據(jù)，此類節(jié)點具有較高的中心度，扮演著數(shù)據(jù)交換樞紐的角色，由此類節(jié)點攜帶的數(shù)據(jù)將會以較高的概率投遞成功。因此，節(jié)點與網(wǎng)絡中其他節(jié)點的相遇次數(shù)能較好地衡量出其活躍程度。

為了便于后續(xù)表述，本部分首先給出所涉及的相關(guān)參數(shù)含義，如表1中所示。

表1 相關(guān)符號解釋

在基于社區(qū)的移動模型（community-based mobility model）［20］下，網(wǎng)絡中每個節(jié)點x都有一個歸屬社區(qū)Cx。同時，節(jié)點以一定的概率漫游到其他社區(qū)，故其運動方式包含本地（Local）和漫游（Roam）兩種狀態(tài)，其狀態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系如圖1所示。

圖1 社區(qū)模型下狀態(tài)轉(zhuǎn)移

假設在給定的運動周期T內(nèi)，節(jié)點在歸屬社區(qū)和漫游狀態(tài)的概率分別是πl(wèi)和πr，根據(jù)Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)移定理，可以計算出穩(wěn)態(tài)下節(jié)點處于歸屬社區(qū)和漫游狀態(tài)的概率，分別如式（5）和（6）所示：

給定社區(qū)CA中的節(jié)點A，若其在運動過程中與另一節(jié)點B相遇，根據(jù)B節(jié)點是否在社區(qū)CA中分情況作如下討論：

（1）若節(jié)點B同處在社區(qū)CA內(nèi)，則兩節(jié)點彼此相遇的概率較大，其概率為

（2）若節(jié)點B在社區(qū)CA外，那么A節(jié)點只能在漫游狀態(tài)下與B相遇，其相遇概率為

綜合上述兩種情況，網(wǎng)絡中任意兩個節(jié)點的相遇概率為

因此，節(jié)點相遇間隔期望（expected meeting time，EM）可由式（10）進行估計：

節(jié)點間相遇的平均時間間隔越小，則節(jié)點的相遇頻率越高。因此在給定的時間段T內(nèi)，節(jié)點之間的總相遇次數(shù)為時間T與節(jié)點相遇間隔期望的比值，如式（11）所示：

因此，頻繁地往返于各個社區(qū)間的節(jié)點，平均相遇次數(shù)高于其他節(jié)點，在網(wǎng)絡中擔任較大的投遞任務。

1.3 節(jié)點綜合效用值

活躍度越高的節(jié)點對數(shù)據(jù)的投遞能力越強，然而其能量消耗也相應地更大。若節(jié)點能量持續(xù)降低，將會導致節(jié)點瀕臨死亡，從而使得網(wǎng)絡的連通性進一步降低，節(jié)點之間的連接概率下降，節(jié)點攜帶的數(shù)據(jù)也將隨著該節(jié)點死亡而被丟棄，從而影響到數(shù)據(jù)的投遞率，使網(wǎng)絡總體性能下降。因此，不同節(jié)點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)能力的差異無法僅憑活躍程度或

進一步地，一個節(jié)點與網(wǎng)絡中其余節(jié)點的平均相遇次數(shù)如式（12）所示：剩余的能量體現(xiàn)。因此，需要根據(jù)不同參數(shù)來估計節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)消息到目的節(jié)點的綜合能力，即節(jié)點綜合效用值，通過節(jié)點在網(wǎng)絡中的活躍程度和自身的剩余能量等級，能夠反映節(jié)點實際轉(zhuǎn)發(fā)能力的綜合效用值函數(shù)如式（13）所示：

式中，Mmax＿a和REmax分別表示節(jié)點i的鄰居節(jié)點列表中活躍度最大值和剩余能量最大值，參數(shù)ω用于反映節(jié)點活躍度與剩余能量兩個指標的權(quán)重。顯然，權(quán)重值的確定對節(jié)點綜合效用值的估計結(jié)果有著重要的影響。為了能夠綜合、全面地評估節(jié)點的綜合效用值，本文采用熵值法來確定各個影響因子的權(quán)重值，具體的確定方法如下：

（1）首先對原始數(shù)據(jù)矩陣歸一化，建立原始數(shù)據(jù)矩陣為A＝（aij）2×n，對其歸一化，并得到矩陣R＝（rij）2×n：

（2）定義熵。在有兩個影響因子的情況下，第i個影響因子的熵為

式中

（3）定義熵權(quán)。得到了第i個影響因子的熵之后，就可得到該影響因子的熵權(quán)：

最后，將計算出的權(quán)重值代入到綜合效用值函數(shù)的公式中就得出節(jié)點的綜合效用值。

節(jié)點的綜合效用值有效地表征了節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的綜合能力。首先，較高的相遇次數(shù)表明了節(jié)點在網(wǎng)絡能夠承擔較多的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)任務，具備將數(shù)據(jù)快速、準確投遞到目的節(jié)點的能力。其次，節(jié)點的剩余能量是保證數(shù)據(jù)成功投遞的可靠性因素，只有當節(jié)點的剩余能量可以支持其不斷掃描信道，發(fā)現(xiàn)鄰居節(jié)點以獲得傳輸機會，并滿足每次相遇轉(zhuǎn)發(fā)和接收過程中的能量消耗，這一類兼具了活躍性與可靠性的節(jié)點便是最優(yōu)的下一跳中繼節(jié)點。

2 NREB路由機制

2.1 節(jié)點剩余能量動態(tài)閾值分析

為了更加合理地利用有限的節(jié)點能量，需要設定相應的剩余能量閾值，以防止節(jié)點能量消耗速度過快。然而隨著網(wǎng)絡不斷運行，所有節(jié)點的整體能量水平均在下降，且各個節(jié)點的能耗程度因其活躍度而異，顯然，固定的剩余能量閾值并不能作為客觀的評判標準。因而，需根據(jù)當前網(wǎng)絡運行狀態(tài)以動態(tài)的方式確定閾值，客觀準確地判斷出節(jié)點剩余能量水平。

在節(jié)點的本地信息表中，每個相遇節(jié)點對應3個表項，分別為：相遇節(jié)點的ID、剩余能量值以及節(jié)點活躍度。根據(jù)機會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)過程的基本原理，節(jié)點在相遇之后需要交換彼此的概要向量。當S和R兩節(jié)點相遇時，會將雙方概要向量中的鄰居節(jié)點信息加以合并，得到一個新的鄰居節(jié)點集合NU＝NS∪NR，其中NS和NR分別為S和R節(jié)點的鄰居節(jié)點集合，進而計算得出NU的平均剩余能量值，如式（16）所示：

鄰居節(jié)點剩余能量的均值可以作為節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)決策的依據(jù)：①若節(jié)點剩余能量大于REave，定義為可靠節(jié)點，說明節(jié)點能量較為充足，該狀態(tài)下節(jié)點能夠活躍并可靠地發(fā)送和接收數(shù)據(jù)；②而當節(jié)點剩余能量小于REave時，定義為弱能節(jié)點，說明節(jié)點的能量等級較低，在接收轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時要對自身的能量多加以考慮。

按照上述方式，節(jié)點可以動態(tài)地更新其鄰居節(jié)點平均剩余能量數(shù)值，為了能夠較為準確地反映各個節(jié)點剩余能量的差異，本文采用該參數(shù)作為當前時刻節(jié)點剩余能量的閾值REi＿th。該值既與節(jié)點自身相遇過的鄰居節(jié)點集合有關(guān)，同時也會隨著全網(wǎng)平均能量水平的降低而不斷發(fā)生變化，相對于靜態(tài)固定的閾值而言，具有實時延續(xù)性。節(jié)點將自身剩余能量與此刻的閾值加以對比，便能獲知自身與鄰居節(jié)點的能量差異，從而做出相應的轉(zhuǎn)發(fā)策略。動態(tài)的閾值能夠保證各個節(jié)點每次的閾值隨時間更新，從而動態(tài)靈活地做出轉(zhuǎn)發(fā)決策。

2.2 NREB路由轉(zhuǎn)發(fā)策略

如前所述，在節(jié)點剩余能量高低不同的情況下，狀態(tài)也有所不同：在可靠節(jié)點之間，兩個相遇節(jié)點首先交換概要向量信息和綜合轉(zhuǎn)發(fā)效用值，并進行計算和更新，然后找出自身擁有而對方?jīng)]有的數(shù)據(jù)，通過比較雙方活躍度的大小決定是否轉(zhuǎn)發(fā)。而對于弱能節(jié)點，NREB機制在得到節(jié)點能量狀態(tài)情況下，對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)采取一定的限制措施，從而減少節(jié)點不必要的傳輸能耗。

假設節(jié)點S攜帶目的節(jié)點為D的數(shù)據(jù)，則S節(jié)點對下一中繼節(jié)點R的具體投遞方法如下：

若R節(jié)點為目的節(jié)點D，S節(jié)點將數(shù)據(jù)發(fā)送給R節(jié)點，目的節(jié)點收到數(shù)據(jù)，投遞結(jié)束；若R節(jié)點不是目的節(jié)點，則兩節(jié)點合并鄰居節(jié)點列表，得出剩余能量動態(tài)閾值，并與自身的剩余能量進行對比。

（1）若兩節(jié)點的剩余能量均大于等于REave，說明兩者的均為可靠節(jié)點，節(jié)點能量能夠保證數(shù)據(jù)可靠轉(zhuǎn)發(fā)，此時將數(shù)據(jù)投遞給活躍度大的節(jié)點，有利于提高數(shù)據(jù)的成功投遞率。

（2）若對比得到兩節(jié)點中有一個節(jié)點大于REave而另一個節(jié)點小于REave，此時對比雙發(fā)的綜合效用值，保證數(shù)據(jù)能被投遞到綜合能力較高的節(jié)點。

（3）若兩節(jié)點的剩余能量均小于REave，表明兩節(jié)點均為弱能節(jié)點，在鄰居節(jié)點中的能量等級已經(jīng)較低，不再適合頻繁地轉(zhuǎn)發(fā)，只有當遇到可靠節(jié)點再對數(shù)據(jù)進行投遞。

算法的偽代碼描述如圖2所示。

每完成一次數(shù)據(jù)的投遞之后，雙方節(jié)點都要對鄰居節(jié)點信息、自身剩余能量等參數(shù)加以更新。另外，每次數(shù)據(jù)投遞前S節(jié)點都要檢查相遇節(jié)點是否已擁有該數(shù)據(jù)，若已有，則不再重復發(fā)送，以控制網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)副本數(shù)。

3 數(shù)值結(jié)果與分析

本文采用機會網(wǎng)絡仿真平臺（opportunistic network environment，ONE）［21］對節(jié)點剩余能量均衡的機會網(wǎng)絡路由機制（node residual energy balanced routing，NREB）的性能加以驗證，并與社會關(guān)系感知的節(jié)能路由機制（social link awareness，SLABR）以及典型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機制Bubble Rap進行了對比。

ONE是一種開源的模塊化仿真軟件，能夠結(jié)合節(jié)點的路由方法和運動模型建立出基于地圖的節(jié)點運動模型，更加符合現(xiàn)實機會網(wǎng)絡中節(jié)點稀疏性和網(wǎng)絡間斷性連接的特點。本文選取芬蘭Helsinki市區(qū)中一塊面積為4 500m× 3 400m的實際區(qū)域作為背景來進行仿真，其中包含126個節(jié)點，該仿真場景能夠充分體現(xiàn)機會網(wǎng)絡的節(jié)點分布稀疏特性，能夠有效地用于驗證本文所提出的能量均衡機制。

現(xiàn)提出以下參數(shù)以全面地衡量本文所提路由機制在降低能耗方面的表現(xiàn)：

（1）網(wǎng)絡生命值：本文采用文獻［22］中所提出的概念，將網(wǎng)絡中出現(xiàn)第一個能量耗盡節(jié)點的時間定義為網(wǎng)絡生命值，以此來衡量網(wǎng)絡的存活時間。

（2）節(jié)點剩余能量均值：用于衡量仿真結(jié)束時網(wǎng)絡中各節(jié)點的平均剩余能量：

式中，N表示網(wǎng)絡中的節(jié)點總數(shù)量；REi（t）表示在t時刻第i個節(jié)點的剩余能量。

（3）節(jié)點剩余能量均方差：用于描述網(wǎng)絡中節(jié)點剩余能量的均衡程度。

將節(jié)點剩余能量均值和均方差值兩個參數(shù)結(jié)合可以較為客觀地衡量網(wǎng)絡的能耗均衡情況，剩余能量均值較大且均方差值較小，則說明網(wǎng)絡具有較好的能耗均衡性。

（4）能耗效用值：該參數(shù)可以衡量節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的效用。網(wǎng)絡平均能耗為仿真時間內(nèi)的節(jié)點能耗均值，能耗效用值越高，則能量有效利用率越高，路由性能越好。

具體的仿真參數(shù)設置如表2所示。

表2 仿真參數(shù)設置

3.1 網(wǎng)絡生命值比較

機會網(wǎng)絡中的節(jié)點能量十分有限，中繼節(jié)點在為其他節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的過程中需要消耗自身的能量，能量耗盡將導致節(jié)點死亡。如前所述，若將第一個節(jié)點能量耗盡的時間定義為網(wǎng)絡生命值，各種路由機制在不同節(jié)點初始能量情況下的網(wǎng)絡生命值如圖3所示。

圖3 網(wǎng)絡生命值比較

圖3顯示了在不同的節(jié)點初始能量下幾種機制的網(wǎng)絡值生命對比情況。從圖中可以看出，隨著節(jié)點的初始能量值增大，各機制網(wǎng)絡生命期呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢，由于NREB機制能夠很好地均衡節(jié)點能耗，因此可以防止個別節(jié)點快速衰竭，從而延長網(wǎng)絡的生命值。SLABR機制由于在社區(qū)中進行多副本的洪泛，大量重復的數(shù)據(jù)副本擴散導致節(jié)點能耗加快，而Bubble Rap利用本地等級和全局等級對節(jié)點進行選擇性轉(zhuǎn)發(fā)，等級度高的節(jié)點集中了網(wǎng)絡中大部分的通信量，多次的轉(zhuǎn)發(fā)勢必造成此類高等級節(jié)點能量消耗速度高于其他節(jié)點，最終耗盡死亡。并且隨著節(jié)點初始能量值的提高，NREB機制的優(yōu)勢不斷擴大，相比于SLABR和Bubble Rap分別具有11%～23%和33%～47%的提升。

表3對比的是3種機制的網(wǎng)絡死亡節(jié)點個數(shù)及時間情況。可以看出NREB路由機制網(wǎng)絡生命值最長，首個節(jié)點死亡時間延長了21%～30%，20%節(jié)點死亡時間延長了32%～40%。而且NREB路由中節(jié)點死亡時間基本都集中在網(wǎng)絡運行的后期，網(wǎng)絡生命值收斂速度較快。因此，從網(wǎng)絡生命值和均衡性能來看，NREB機制都有明顯的優(yōu)勢。

表3 3種機制的網(wǎng)絡死亡節(jié)點數(shù)及時間對比 s

3.2 網(wǎng)絡能量均衡性能比較

節(jié)點的剩余能量均方差表明了節(jié)點剩余能量值的波動情況，可以較好地刻畫出網(wǎng)絡的負載均衡程度。可知，剩余能量均方差越小，網(wǎng)絡中各節(jié)點的能耗分散越均衡。圖4比較了網(wǎng)絡從運行7 200s開始至仿真結(jié)束時的節(jié)點剩余能量均方差值。

圖4 節(jié)點剩余能量均方差比較

隨著時間推移，網(wǎng)絡中的節(jié)點由于轉(zhuǎn)發(fā)能力的差異而造成彼此剩余能量差異性增大，因而各個機制中節(jié)點剩余能量均方差都開始增大，網(wǎng)絡能量分布變得不均勻。從圖中不難看出，NREB機制的能量分布較SLABR和Bubble Rap相比更為均勻，這是由于NREB機制在決定是否轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時，將自身剩余能量以及在全網(wǎng)中活躍度結(jié)合來作為轉(zhuǎn)發(fā)依據(jù)，避免了某些活躍節(jié)點頻繁轉(zhuǎn)發(fā)致使自身能量值降低過快，而另一些轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)較少的節(jié)點依然保持較高能量值，導致整個網(wǎng)絡能量不均衡的現(xiàn)象，故而能有效平衡網(wǎng)絡中的能量。

3.3 數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔對網(wǎng)絡性能的影響

圖5～圖9給出不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔下的網(wǎng)絡性能指標，數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔能夠直觀地反應出網(wǎng)絡負載狀態(tài)。圖5比較了各種機制在不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔值下的數(shù)據(jù)投遞率。由圖可知，隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔值的增加，3種機制的數(shù)據(jù)成功投遞率都逐漸提高。原因在于數(shù)據(jù)生成間隔越大，給定時間內(nèi)網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)總量降低，節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的能量消耗也隨即減小，節(jié)點能量耗盡而死亡的節(jié)點數(shù)也進一步降低，因而成功投遞率不斷增加。NREB機制采用節(jié)點活躍度和剩余能量來衡量節(jié)點綜合轉(zhuǎn)發(fā)能力，數(shù)據(jù)能被投遞到活躍度較高且能量充足可以保證數(shù)據(jù)可靠投遞的節(jié)點處。NREB網(wǎng)絡中存活的節(jié)點數(shù)量多于其他兩種機制，避免了節(jié)點能量不足而丟棄消息，因此投遞率比SLABR提高了4%，比Bubble Rap提高了11%。

圖5 不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔對投遞率的影響

圖6表明了隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔增大，各個機制的負載率整體上升。隨著數(shù)據(jù)生成間隔增加，網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)總量減少，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)和成功投遞的數(shù)據(jù)數(shù)量均有所下降，而前者下降的趨勢較小，使得負載率隨著數(shù)據(jù)生成間隔的增加而上升。相比于SLABR在社區(qū)間的多次轉(zhuǎn)發(fā)和社區(qū)內(nèi)對數(shù)據(jù)副本的擴散，NREB機制通過控制數(shù)據(jù)的復制轉(zhuǎn)發(fā)條件，原本就具有較小的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)，因而有效降低了負載率。結(jié)果表明，NREB機制的負載率相比于SLABR降低了18%，比Bubble Rap降低了35%。

圖7反映了各種機制在不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔下的平均時延，可以看出各機制的平均時延隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔的增大而表現(xiàn)出下降趨勢，并且趨于平穩(wěn)，由于網(wǎng)絡中存在的數(shù)據(jù)數(shù)量較少，這樣不僅使數(shù)據(jù)獲得更多的轉(zhuǎn)發(fā)機會，同時也避免了網(wǎng)絡擁塞現(xiàn)象。數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔較小時，網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)數(shù)量較多，有限的節(jié)點能量隨著頻繁地數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)而迅速降低，死亡節(jié)點數(shù)目增加，導致數(shù)據(jù)獲得的轉(zhuǎn)發(fā)機會更少。NREB機制由于考慮了節(jié)點能量均衡，在轉(zhuǎn)發(fā)的時候避免了最活躍的節(jié)點，而通過綜合能力較強的節(jié)點進行轉(zhuǎn)發(fā)，這個過程增加了一定的等待時間，因而時延高于對比機制。

圖6 不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔對負載率的影響

圖7 不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔對平均時延的影響

圖8中，各個機制的節(jié)點平均剩余能量隨數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔的增加而呈上升趨勢。數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔較短時，網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)數(shù)量較大，頻繁的節(jié)點間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)造成節(jié)點自身能量消耗也更大，從而剩余能量較低。NREB機制中節(jié)點在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)決策過程中考慮了自身剩余能量在鄰居節(jié)點中的等級，且減少了兩節(jié)點都處于低能量情況下的不必要轉(zhuǎn)發(fā)，有效地保護了能量偏低的節(jié)點，使節(jié)點平均剩余能量得以提高，較SLABR和Bubble Rap分別提升了13%和19%。

圖8 不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔對節(jié)點剩余能量的影響

圖9描述了數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔與能耗效用之間的關(guān)系。由圖可知，隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔增大，單位時間內(nèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)數(shù)逐漸減少，節(jié)點能耗隨之降低，而成功投遞率卻在不斷增加，網(wǎng)絡對能量的利用率更高。NREB機制充分地利用了節(jié)點有限的能量得到較高的投遞率，能耗效用值相對SLABR和Bubble Rap分別提升了18%和25%。

圖9 不同數(shù)據(jù)產(chǎn)生間隔對能耗效用的影響

4 結(jié) 論

本文針對社區(qū)機會網(wǎng)絡中部分活躍節(jié)點耗能較快這一特點，提出了一種基于節(jié)點剩余能量均衡的路由機制。在考慮節(jié)點剩余能量的基礎上，結(jié)合節(jié)點活躍度，使數(shù)據(jù)副本向綜合能力更強的節(jié)點擴散，從而提高數(shù)據(jù)投遞的成功率。經(jīng)仿真驗證，在不同的網(wǎng)絡環(huán)境下，本文機制與同是社區(qū)機會網(wǎng)絡的節(jié)能路由SLABR相比，在保證網(wǎng)絡投遞性能的前提下有效地均衡了全網(wǎng)能耗，延長了網(wǎng)絡生命值。未來的主要工作是優(yōu)化節(jié)點在探測掃描過程中的能耗，設計帶有自適應調(diào)整節(jié)點工作占空比的節(jié)能路由機制。

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Node residual energy balanced routing mechanism for opportunistic networks

YANG Peng1，2，LIU Dou1，WANG Ru-yan1，YAN Jun-jie1
（1.Broadband Ubiquitous Network Research Laboratory，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 400065，China；2.China Academy of Telecommunications Research，Beijing 100191，China）

In opportunistic networks，the node energy is limited and hard to recharge，and the energy consumption has a determinant impact on the network lifetime and performance.To solve the problem that socially popular nodes may quickly deplete their energy resources and consequently not participate in the routing process，the node activity and residual-energy are exploited to evaluate the comprehensive forwarding ability，and then an node residual energy balanced routing mechanism（NREB）for opportunistic networks is introduced.The NREB saves energy by rationally choosing the next-hop node to avoid unnecessary forwarding，which can also balance the network overhead.Simulation results show that the proposed mechanism can ensure the delivery ratio while balancing the energy consumption between nodes and thus to prolong the network lifetime.

opportunistic networks；node energy consumption；residual-energy；comprehensive ability

TP 393.04

A

10.3969／j.issn.1001-506X.2015.08.27

楊 鵬（1980－），男，高級工程師，主要研究方向為下一代移動通信技術(shù)、無線泛在網(wǎng)絡、下一代互聯(lián)網(wǎng)理論與技術(shù)。

E-mail：yangpeng＠catr.cn

劉 豆（1990－），女，碩士研究生，主要研究領域為機會網(wǎng)絡綠色數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。

E-mail：nuanliu1234＠sina.com

王汝言（1969－），男，教授，博士，主要研究領域為泛在網(wǎng)絡、全光網(wǎng)絡理論與技術(shù)、多媒體信息處理。

E-mail：wangry＠cqupt.edu.cn

閆俊杰（1990－），男，碩士研究生，主要研究方向為無線泛在網(wǎng)絡。

E-mail：cqupt2013yjj＠sina.com

1001－506X201508－1894－08

網(wǎng)址：www.sys－ele.com

2014－09－11；

2014－11－06；網(wǎng)絡優(yōu)先出版日期：2014－12－11。

網(wǎng)絡優(yōu)先出版地址：http：／／www.cnki.net／kcms／detail／11.2422.TN.20141211.1524.001.html

國家自然科學基金（61371097）；重慶市自然科學重點基金（CSTC2013JJB40001，CSTC2013JJB40006）；重大專項（2013ZX03001007）資助課題