能量最佳分簇水下聲傳感器網(wǎng)絡(luò)時鐘同步研究

王 碩，高明生，徐 寧

(河海大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇 常州 213002)

能量最佳分簇水下聲傳感器網(wǎng)絡(luò)時鐘同步研究

王 碩，高明生，徐 寧

(河海大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇 常州 213002)

時鐘同步技術(shù)不僅是水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)協(xié)同工作的基礎(chǔ)問題也是必要條件。與陸地傳感器網(wǎng)絡(luò)不同，電磁波在水下傳播受到的衰減嚴(yán)重，而水聲信道帶寬窄且信號傳播速率低，在水下傳播具有很大的時延，給水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的時鐘同步帶來了諸多挑戰(zhàn)。文中研究了水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇技術(shù)，在此基礎(chǔ)上提出傳感器網(wǎng)絡(luò)的時間同步算法。該算法將時間同步分為簇間節(jié)點(diǎn)同步和簇內(nèi)同步兩個過程，通過求數(shù)學(xué)期望的方法計算求得最佳的簇數(shù)值，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)分簇的個數(shù)為最佳簇數(shù)時，全網(wǎng)絡(luò)的能耗達(dá)到最低并延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。MATLAB仿真結(jié)果表明，與MU-Sync時間同步算法相比，基于能量最佳分簇的水下聲傳感器網(wǎng)絡(luò)時間同步算法能耗低且精度高，顯示出最佳分簇時鐘同步算法的優(yōu)點(diǎn)。

水下傳感器網(wǎng)絡(luò)；分簇技術(shù)；時鐘同步；能量

0 引 言

隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，當(dāng)前水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究已經(jīng)受到學(xué)術(shù)界的高度重視[1]。由于傳感器節(jié)點(diǎn)間的時間同步對監(jiān)測數(shù)據(jù)的精確讀取與處理(如對某事件的監(jiān)測和對設(shè)定目標(biāo)的定位)以及數(shù)據(jù)的實(shí)時傳輸(如數(shù)據(jù)包調(diào)度和節(jié)點(diǎn)喚醒機(jī)制)都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，因此實(shí)現(xiàn)水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)精確的時間同步是保證傳感器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的根本要求[2]。目前，國內(nèi)外研究者對應(yīng)用在陸地上的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的時間同步進(jìn)行了更加深入的探討與研究，并提出了一系列適應(yīng)于陸地上的時間同步協(xié)議[3-5]。這些應(yīng)用在陸地上的時間同步協(xié)議雖然同步精度高，但都是使用電磁波發(fā)射信號進(jìn)行通信，傳播時延在其同步過程中往往忽略不計。由于電磁波信號在水下衰落嚴(yán)重，因此，聲波是水下傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信的主要方式，這為水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的時間同步帶來了諸多挑戰(zhàn)。水下聲波的傳播速率比空氣中電磁波的傳播速率低5個數(shù)量級(約1 500 m/s)[6]，因此時間同步過程中的傳播時延不可忽略。

針對上述問題，文中提出了一種基于能量分簇的時鐘同步算法[7-8]。該算法先對簇首節(jié)點(diǎn)完成時間同步，并以簇首節(jié)點(diǎn)完成時間同步的時間為基準(zhǔn)，再對簇內(nèi)的成員節(jié)點(diǎn)完成時間同步。該方式使用了動態(tài)分簇技術(shù)[9]，不僅降低了網(wǎng)絡(luò)能耗，而且減少了通信開銷。

1 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇技術(shù)

水聲信號在傳播過程中，傳播距離與信號頻率是引起傳播損失的主要原因[10]。因此，水聲信號傳輸?shù)木嚯x越長，衰減的幅度越嚴(yán)重，也會隨之產(chǎn)生多徑效應(yīng)和多普勒頻移，這些都使原始信道疊加了大量的噪聲干擾，在接收端解碼時對能量需求也比較大。

綜合以上因素，提出了一種分簇技術(shù)。水下傳感器網(wǎng)絡(luò)被分成多個簇群，假設(shè)每個簇都近似為一個圓形區(qū)域，簇首節(jié)點(diǎn)的位置處于該圓形監(jiān)測區(qū)域的中心；本簇內(nèi)的成員節(jié)點(diǎn)只能與簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)(包括簇首節(jié)點(diǎn))通信，若需與其他簇進(jìn)行通信則必須通過本簇的簇首節(jié)點(diǎn)完成。這種分簇技術(shù)縮短了節(jié)點(diǎn)間的通信距離，降低了由于長距離傳輸產(chǎn)生的多徑效應(yīng)和多普勒頻移造成的干擾，同時也減少了節(jié)點(diǎn)能量的消耗。

該時鐘同步模型是以節(jié)點(diǎn)的能量為基礎(chǔ)而建立的，旨在求出在能耗最低的情況下的最佳分簇數(shù)量。該方法的應(yīng)用背景為海洋的淺海區(qū)域。在這種環(huán)境中，經(jīng)過學(xué)術(shù)研究認(rèn)為，聲信號是通過柱面波進(jìn)行傳播[11]。淺海信號損耗包括擴(kuò)展損耗、吸收損耗、邊界損耗及一些附近損耗(海洋噪聲)。

對于水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)，在節(jié)點(diǎn)能量消耗模型的定義方面有不少的參考文獻(xiàn)[12-13]，采用與文獻(xiàn)[13]相同的能量消耗模型。因此節(jié)點(diǎn)發(fā)送傳輸數(shù)據(jù)的能耗可以表示為：

Etx=E0+C×H×r×eα(f)×r×T

(1)

整個網(wǎng)絡(luò)的分簇完成后，節(jié)點(diǎn)與簇首進(jìn)行通信。假設(shè)監(jiān)測區(qū)域共包含N個成員節(jié)點(diǎn)，則可通過式(1)計算出簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的能耗：

(2)

其中，R為節(jié)點(diǎn)到簇首節(jié)點(diǎn)之間的距離。

為得到每個簇的能耗，需要對式(2)取期望，計算得出：

(3)

由式(3)可以看出，影響每個簇的能耗的兩個變量分別是每個簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量與未知的期望E(R×eα(f)R)。

已知節(jié)點(diǎn)在簇內(nèi)區(qū)域的概率分布密度函數(shù)為f(R)，這里假設(shè)劃分的每個簇為圓形區(qū)域，Rch為簇的半徑，則：

(4)

因此每個簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的能耗可表示成：

(5)

由此，監(jiān)測區(qū)域的最佳分簇數(shù)量可由式(6)計算得出：

(6)

其中，M為監(jiān)測區(qū)域的面積。

在計算得到n后，對隨機(jī)散落在監(jiān)測區(qū)域的水下傳感器節(jié)點(diǎn)采用聚類方法，對其進(jìn)行分簇。

2 基于分簇的時鐘同步技術(shù)

水下傳感器節(jié)點(diǎn)的本地時鐘由節(jié)點(diǎn)本身的晶振提供。晶振受環(huán)境溫度或者壓力等因素的影響，振蕩頻率會產(chǎn)生偏移，因此時鐘同步會產(chǎn)生相應(yīng)的偏移[14]。本地時鐘與標(biāo)準(zhǔn)時鐘的關(guān)系可由下式表示：

T=at+b

(7)

其中，a為時鐘頻偏；b為時鐘相偏；t為節(jié)點(diǎn)的本地時鐘；T為節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)時鐘。

在陸地?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，時鐘同步算法按照同步消息交換的過程，大致可以分為接收端-接收端時鐘同步算法和發(fā)送端-接收端時鐘同步算法。綜合陸地傳感器網(wǎng)絡(luò)同步算法研究成果表明，接收端-接收端時鐘同步算法不能直接應(yīng)用于水下環(huán)境。主要原因是水下鏈路傳播延遲長且存在時變性，同步算法不能忽略往返傳播延遲。因此采用第二種方式進(jìn)行水下時鐘同步，該方式的時鐘同步一般采用單跳發(fā)送信標(biāo)消息方式。

2.1 簇首節(jié)點(diǎn)同步

圖1給出了簇首節(jié)點(diǎn)同步示意圖。

(8)

其中，DCB表示由簇首C到浮標(biāo)B的傳播延遲；DBC表示由浮標(biāo)B到簇首C的傳播延遲。

圖1 簇間時鐘同步原理圖

圖2 節(jié)點(diǎn)移動模型

(9)

(10)

可得：

(11)

通過此式能夠求解出時鐘頻偏a的值，求出a后代入式(8)得到時鐘相偏b的值。

(12)

2.2 簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)同步

已經(jīng)完成時鐘同步的簇首節(jié)點(diǎn)作為唯一的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，向簇內(nèi)待同步節(jié)點(diǎn)發(fā)送時鐘同步信息，同步過程如圖3所示。

圖3 簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)時鐘同步工作原理圖

(13)

(14)

(15)

由式(13)～(15)可得：

(16)

由上式可知，時鐘頻偏ao的估計值與簇首節(jié)點(diǎn)發(fā)送消息的時間間隔和節(jié)點(diǎn)接收消息的時間間隔有關(guān)。

由式(8)可知，修正后的節(jié)點(diǎn)時間可以表示為：

(17)

(18)

綜合之前的公式，得出b0的表達(dá)式為：

(19)

由此，估算出普通節(jié)點(diǎn)O相對于簇首節(jié)點(diǎn)C的時鐘頻偏ao和時鐘相偏bo。

3 仿真結(jié)果與分析

使用MATLAB進(jìn)行仿真，仿真中采用MAC層時間戳，與MU-Sync時間同步算法進(jìn)行比較。實(shí)驗參數(shù)與默認(rèn)值如表1所示。

表1 實(shí)驗參數(shù)與默認(rèn)值

當(dāng)簇首節(jié)點(diǎn)同步次數(shù)從10增加到100時，a的誤差值線性回歸的結(jié)果如圖4所示。

圖4 同步次數(shù)對a的誤差影響

從圖4可以得出，隨著同步次數(shù)的增加，a的誤差值呈遞減趨勢且逼近于0。同時得出文中算法的效果優(yōu)于MU-Sync同步算法。由于在MU-Sync算法中第一次線性回歸估計忽略了傳播時延，因此得到的數(shù)據(jù)誤差較大。進(jìn)行第二次線性回歸沒有忽略傳播時延的變化，并用普通節(jié)點(diǎn)本地時間點(diǎn)減去傳播時延，但是此時的傳播時延是通過第一次線性估計的時鐘頻偏求得的，因此誤差會更大。

圖5表示所有節(jié)點(diǎn)完成時鐘同步后，本地時間的偏差變化。

實(shí)驗結(jié)果表明，文中提出的時間同步算法的精確度高于MU-Sync算法。MU-Sync算法為提高時鐘同步精確度，采用兩次線性回歸估計的辦法，但是在第一次線性擬合時忽略了往返傳播延遲的變化，僅擬合簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的本地偏斜，使得算法的誤差較大。第二次線性擬合在相應(yīng)的對時元組中減去傳播延遲估計，而此刻的傳播時延估計較大，因此即使使用兩次線性回歸估計得到的時間偏差還是大于文中算法。利用文中算法求得的時間偏差較小，綜合考慮了往返傳播時延的變化，傳播鏈路長度和節(jié)點(diǎn)移動之間的關(guān)系，從而有效控制了誤差。

圖5 同步后時間偏差變化曲線

4 結(jié)束語

水下傳感器網(wǎng)絡(luò)采用水聲信號進(jìn)行通信，而水下信道環(huán)境復(fù)雜，傳播時延長，導(dǎo)致時鐘同步所需的能量較高，且同步精度不精確。針對這些問題，提出一種時鐘同步算法。該算法分為簇間同步和簇內(nèi)同步兩個過程。簇間同步與固定在水面上的浮標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，不僅降低了水聲信道的傳輸時延，而且減少了同步過程中產(chǎn)生的報文數(shù)量；簇內(nèi)同步中指定簇首節(jié)點(diǎn)為信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，節(jié)省了額外部署信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。并且，該算法考慮到水下環(huán)境中節(jié)點(diǎn)隨洋流的移動性與往返傳輸時延的不等，提高了時間同步精度。仿真結(jié)果表明，與MU-Sync算法相比，在最佳分簇數(shù)量下，時鐘頻偏的誤差，同步完成后的時間偏差與網(wǎng)絡(luò)能耗都是最優(yōu)的。因此，分簇的水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)在時鐘同步具有很強(qiáng)的工程意義。進(jìn)一步的研究工作將改進(jìn)節(jié)點(diǎn)移動的運(yùn)動學(xué)模型與傳播鏈路的路徑，以更好地適應(yīng)真實(shí)的水下環(huán)境，提高時鐘同步精度。

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StudyonClockSynchronizationofUnderwaterAcousticSensorNetworksBasedonOptimalEnergyClustering

WANG Shuo，GAO Ming-sheng，XU Ning

(School of Internet of Things Engineering，Hohai University,Changzhou 213002,China)

Clock synchronization technology is the fundamental problem and also a necessary condition for underwater sensor networks’ nodes to collaboratively work.Unlike terrestrial sensor networks,acoustic channel bandwidth is very narrow,resulting in low signal transmission rate,and the propagation delay is very large in water.The clustering technology for underwater sensor networks is proposed and synchronization protocol is put forward for underwater acoustic sensor networks on the basis.It divides the time synchronization into inter-cluster and intra-cluster synchronization.The optimal number of clusters are calculated by the method of mathematical expectation.The WSN energy consumption will be the lowest when clustered by the optimal number of clusters,and it improves the lifetime of WSN.The simulation on MATLAB shows that compared with another clock synchronization protocol,MU-Sync,the optimal cluster clock synchronization technology not only degrades energy consumption,but also behaves high precision,validating its advantages.

underwater sensor network;clustering technology;clock synchronization;energy

TN929.3;TP393.3

A

1673-629X(2017)12-0144-04

10.3969/j.issn.1673-629X.2017.12.031

2016-12-20

2017-04-21 < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版時間

時間：2017-09-27

國家自然科學(xué)基金資助項目(61401148);中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)重點(diǎn)培育專項(2015B25214);常州市應(yīng)用基礎(chǔ)研究計劃(CJ20159039)

王 碩(1991-)，女，碩士研究生，研究方向為水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)；高明生，博士，副教授，研究方向為計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)、智能電網(wǎng)等;徐 寧，博士，副教授，研究方向為語音信號處理等。

http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170927.0958.032.html