無線傳感器網絡中多中繼選擇功率分配算法

馬占營

(桂林電子科技大學 信息與通信學院,廣西 桂林 541004)

隨著近年來信息和無線通信技術的飛速發展，大數據成為一個熱門話題。無線傳感器網絡是大數據的重要來源之一[1]。據統計，目前全球人口超過72億，其中上網人數超過20億。此外，根據麥肯錫(2013)的數據，有50億人在使用各種移動設備。如此多的人使用如此多的設備產生了大量的數據，這些數據還在以每年10倍的速度增長[2]。無線傳感器網絡被認為是21世紀最重要的技術之一，對無線傳感器網絡中大數據傳輸的研究越來越受到重視。

無線傳感器網絡是一種由許多無線傳感器節點通過無線通信技術形成的自組織網絡，為數據實時采集、數據處理以及傳輸提供了便利。它具有部署快、自組織、愈合能力強等特點，被廣泛應用在軍事、農業、工業以及醫療健康等領域。在無線傳感器網絡中節點被通過投放的方式散落在目標區域內，節點間通過無線信道連接形成一個分布式的無中心的網絡。數據由傳感器節點采集，由于單個傳感器節點數據處理能力有限，采集到的數據需進行分級上傳。先由傳感器節點將采集到的數據發送到其所屬簇的簇首，然后簇首將數據進行融合，通過多跳或直傳的方式發送至sink節點。無線傳感器網絡有如下3個特點：

1)無線傳感器體積小，制造成本低廉，其能量完全依靠其所攜帶的電池供給，導致傳感器節點能量有限。

2)一個傳感器節點一次感知的數據量有限，但目標區域內部署了大量的傳感器節點，整個傳感器網絡中全部節點感知的數據總和非常大。

3)由于傳輸距離和感知數據量的不同，使得各個傳感器節點能量消耗不均勻。

多中繼協作通信技術能夠增加節點的吞吐量，使其更加高效地傳輸大數據，因此多中繼協作通信技術在傳感器網絡的應用研究受到了國內外學者的廣泛關注。無線傳感器網絡增強了人們感知世界的能力，但有限能量供給是其發展的最大限制，其中數據傳輸是無線傳感器節點能量消耗的主要因素[3]。一些重要的無線傳感器網絡平臺已經在無線傳感器網絡領域得到了應用。此外，無線傳感器網絡與其他網絡技術(如RFID、云計算、M2M、認知無線電、車載網絡和以內容為中心的網絡)之間的協同，以及無線傳感器網絡與一些現有新興技術之間的協同，使得傳感器網絡的整體性能得到了大幅提高[4]。無線傳感器網絡與其他技術的結合使無線傳感器的研究更具開放性。一種基于最大期望的可移動性匯聚節點數據收集算法的提出表明，利用可移動性的匯聚節點進行數據收集能增加整個傳感器網絡的吞吐量。該方法在數據進行采集之前已經確定了移動匯聚節點的軌跡和網絡中簇的劃分，通過得到的最優簇數和最優移動軌跡來最小化能量消耗，增大節點數據傳輸的吞吐量[5]。利用中繼技術對無線傳感器網絡的研究也有很多。在滿足二次用戶信噪比要求的前提下，獲得最小的中繼傳輸功率。這樣能更加有效地進行中繼選擇，系統傳輸功率增加幅度較小[6]。通過分析在高信噪比和低信噪比條件下瑞利衰落信道上采用半雙工轉發方式的吞吐量，能得出最優的功率分配方案[7]。無線傳感器網絡需要在有限的能量下滿足對大數據傳輸的需求，能量的有效利用成為無線傳感器網絡的關鍵性指標之一。采用節點作為中繼進行數據傳輸能夠降低數據傳輸能量的消耗，且在相同能耗下可獲得較大的吞吐量。鑒于此，對傳感器網絡中中繼的功率分配設計了多中繼功率分配算法。

1 系統模型和問題描述

1.1 LEACH協議

本研究是在傳感器節點按照LEACH協議[8]分簇算法的基礎上進行的，LEACH協議思想是網絡中的節點按照一定的概率輪流作為簇首，這樣能夠平衡各個節點的能量消耗。LEACH協議分為簇首選舉和穩定2個階段。穩定階段時間遠大于簇首選舉時間。LEACH協議關鍵在簇首選舉過程。在簇首選舉階段每個節點都有相同的概率成為簇首。每個節點在0～1之間產生一個隨機數，若該數字不大于閾值T(n)，則該節點就當選為簇首[9]。閾值T(n)的定義為：

(1)

其中：p為簇首在整個傳感器網絡中占的百分比；r為簇首選取的輪次；G為本輪還未當選過簇首節點的集合。

1.2 系統網絡模型

傳感器節點隨機分布在目標區域內，節點傳感器具有一定電量和數據存儲能力。節點能控制自身的發射功率，并可感知自己位置。每個節點采集數據后將數據傳至簇首，由簇首整合后發送至sink點。系統網絡模型如圖1所示。

圖1 系統網絡模型

在網絡的一個簇內，當遠端節點采集到數據，并與簇首進行通信時，傳輸能耗非常大，而單中繼的最優中繼選擇算法能夠提高節點與簇首通信性能[10]，但不能獲得多個中繼節點協作通信帶來的最大化增益。基于信道狀態信息(CSI)和節點剩余能量對無線傳感器網絡簇內多中繼選擇進行了研究。簇內的節點協作通信模型如圖2所示。

圖2 簇內節點協作通信模型

簇內節點的通信模型中，S為遠端節點，D為簇首節點，R1、R2、R3……為可作為協作中繼節點，其中R1、R2為被選中作為中繼的節點，hi,s、hi,d為中繼兩跳的信道系數。假設S和D之間無直連鏈路，作為中繼的節點知道自身兩跳的信道系數和自身剩余電量。信道為瑞利信道，兩跳采用放大轉發協議[11]。

2 算法設計

多中繼協作能夠增加簇首節點的分集增益，平衡數據傳輸中能量的消耗進而延長整個網絡的生存時長。顯然，中繼節點越多，節點的數據傳輸數量越大，中繼的能量消耗也會增加。本研究在單中繼選擇中增加1個中繼，中繼總發射功率相同的情況下設計了2種中繼選擇功率分配算法：1)基于最優和次優CSI的中繼選擇功率分配算法；2)基于節點剩余能量的中繼選擇功率分配算法。

2.1 基于最優和次優CSI的節點中繼選擇功率分配算法

設Hi,s=|hi,s|2,Hi,d=|hi,d|2,算法步驟為：

1)每個節點根據兩跳信道信息計算其信道函數[12]，將信道函數由大到小進行排序。選擇第1和第2個節點作為中繼節點。

2)被選擇的2個中繼節點的發射功率和為定值P，設功率分配因子為α，最優信道節點發射功率為Pr1=αP，則次優節點發射功率為Pr2=(1-α)P。

數據傳輸采用放大轉發協議，當使用最優信道作為中繼時其信道容量為：

(2)

信道噪聲為加性高斯白噪聲，其均值為0、方差為N0。Ps為遠端節點發射功率，P為中繼節點發射功率，Hi,s、Hi,d為兩跳的信道函數。

當使最優和次優信道節點作為中繼時，其信道容量為：

2.2 基于最優信道和最大剩余能量的節點中繼選擇功率分配算法

設簇內每個節點剩余能量為Ei，該算法的具體步驟為：

1)每個節點根據兩跳信道信息計算其信道函數，選擇最優節點作為一個中繼節點，根據剩余中節點的剩余能量Ei選擇出最大的節點作為另一個中繼。

2)2個節點發射功率總和為定值P，其中最優信道節點發射功率為Pr1=αP，最大剩余能量節點發射功率為Pr2=(1-α)P。其信道容量為：

(4)

3 系統仿真及結果分析

本次節點共計10 000個，隨機分布在1 km×1 km的正方形區域內。采用Matlab軟件進行系統模型的仿真，具體參數設置如表1。

表1 系統仿真的參數設置

按照表1參數設置后，對單中繼方式和2種中繼方式協作通信的信道容量進行仿真，仿真結果如圖3。

圖3 2種多中繼方式與單中繼通信方式仿真圖

由圖3可知,α為0時2種多中繼通信方式信道容量均低于單中繼的通信方式，當功率動態分配時2種通信方式的信道容量逐漸增大，達到最大值后開始降低；當α值為1時3種通信方式的信道容量相同。α為0時最優信道節點中繼的發射功率為0，2種通信方式分別只使用次優信道節點和剩余能量最多的節點作為中繼；當功率動態變化時最優信道的發射功率逐漸增大，整個鏈路的信道容量受最優信道中繼發射功率影響也逐漸增大。當α為0.8時第1種算法信道容量達最大值。α繼續增大時由于次優中繼功率的減小對整個鏈路的信道容量影響較大，信道容量由最大值開始減小。直到α為1時，最優信道節點發射功率與最優單中繼通信方式一樣，此時信道容量相同。當α為0.9時第2種方法的信道容量達到最大，其變化和影響因素與第1種方法一樣。由于第1種方法的次優信道狀態比第2種方法的信道狀態好，第1種方法的信道容量大于第2種方法。第2種方法的優點是能夠更加有效地平衡簇內各節點的能量消耗。

4 結束語

以多中繼的功率分配為切入點設計了以最優、次優信道2個節點作為中繼的功率分配算法和以最優信道、最大剩余能量2個節點作為中繼的功率分配算法。2種算法不僅增大了節點間鏈路的傳輸速率，還使整個簇內節點的能量消耗更加均衡，且實現簡單。仿真結果表明，在發射功率總和相同的情況下，進行合適的功率分配后，這2種算法比最優信道單中繼傳輸算法的吞吐量更大。