大壩廊道無線傳感器網絡節點布局優化*

陳 娟， 徐 蒙， 周 怡， 李鳳玲

(1.湖南科技大學 海洋礦產資源探采裝備與安全技術國家地方聯合工程實驗室，湖南 湘潭 411201;2.中南大學 地球科學與信息物理學院，湖南 長沙 410083；3.長沙理工大學 汽車與機械工程學院，湖南 長沙 410076)

0 引 言

近年來地下工程智能化、數字化施工發展迅速，計算機技術、無線網絡技術在該領域得到廣泛應用[1,2]。大壩灌漿廊道和平洞通常分布在壩體內，沿壩高設置一層或多層，有縱向和橫向兩種，內部結構、環境復雜。因此，如何在灌漿廊道狹長、多分叉的環境下，實現有效的無線信號傳輸與處理是實現廊道灌漿數據智能化傳輸亟待解決的問題。研究證明，不同的節點鋪設方案對信號傳輸影響很大， 李敬兆[3]給出了應用于狹長空間的無線感知節點定位算法，同時對狹長空間的錨節點布置方法進行了研究，給出一種較優的錨節點布置策略， Wu D等人[4]提出了一種面向地下煤礦巷道的全局路由選擇算法。Bendigeri K Y等人[5]研究了不同節點布局方法對網絡能耗的影響。

大量研究結果表明，無線網絡傳輸效率受多因素影響，嚴斌亨等人[6]提出了一種基于能量和連通度的 LEACH(LEACH-EC) 算法，避免了低能量和低連通度節點擔任簇頭的可能性。王靈矯等人[7，8]提出了一種基于權值的簇頭選取LEACH改進協議，在選取簇頭節點時綜合考慮節點的剩余能量、距離、節點成為簇頭的次數以及偵聽密度，優化簇頭節點選取策略延長網絡生命周期。目前，基于狹長通信區域的節點布置研究已有很多成果，但無線信號傳輸過程中受環境噪聲因素的影響很大，且不同環境對不同的分簇策略及參數影響不同，對于灌漿廊道狹長、多分叉且具有復雜施工環境的通信條件，難以借鑒以上方法。

本文擬通過分析各種因素對接收信號強度指示(received signal strength indication,RSSI)信號在灌漿廊道中傳輸特性影響，研究復雜廊道無線傳感器節點布局方法，構建覆蓋率和能耗均衡雙重優化的拓撲結構，實現復雜灌漿廊道條件下有效的無線信號傳輸與處理。

1 LEACH協議分析

由于廊道位于壩址內、兩岸山體內部或者河床底部，廊道無線通信節點需要克服信號穿越地層或者混凝土壩體信號強度快速衰減的影響，才能保證廊道無線通信順暢，傳統的廊道無線通信方法，通常通過減少單位時間內節點能量的供應，或者通過增加廊道無線通信節點數量，以保證節點有足夠的能力應對廊道無線信號衰減的影響，但難以實現了網絡性能的最優化，大量節點工作勢必造成互相之間的信號干擾以及通信協議的沖突，簇頭節點選取的難度相應提高，同時，節點能量下降會使通信效率下降。因此，本文擬基于LEACH協議[9,10]采用適量節點構造節點密度與數據傳輸效率最優化的網絡，構建合理的無線傳感器節點網絡布局。

1.1 網絡能耗分析

本文忽略節點在儲存、運輸過程中所消耗的能量，采用經典的能量消耗模型計算單個無線傳感器節點傳輸l bit信息經過距離d所消耗的能量

(1)

ER(l)=lEelec

(2)

1.2 簇頭選取策略

經典LEACH算法，簇頭分蔟是隨機的，對簇頭的布局沒有做出規劃，因此，很容易出現簇頭集中分布，或者簇頭分布于網絡邊緣的情況。大壩廊道中的無線網絡主要功能為接收灌漿控制參數以及發送灌漿監測數據，如實時灌漿壓力、水灰比、抬動值等，其對網絡的連通性能要求較高，正三邊形布局具有最高的連通度，并且其幾何特性較適宜于大壩廊道這種狹長環境。

Seffe=πr2-Srep

(3)

式中Seffe為節點有效覆蓋面積，Srep為節點重疊網絡覆蓋面積，節點的有效覆蓋面積率為節點有效覆蓋面積與節點覆蓋面積的比值，即

(4)

通過計算蔟內各節點的有效覆蓋面積，求得蔟內最大有效覆蓋面積和各蔟最大有效覆蓋面積率，實現蔟內節點的合理布局。

考慮到簇頭要與Sink節點和基站進行通信，同時遠距離通信傳輸數據受多徑衰落影響，能量消耗大，節點能量與網絡壽命有關，為了盡可能地最大化網絡壽命，減少不必要通信開銷，提髙消息傳輸的速率，在進行簇頭選擇時，要考慮節點的剩余能量。

整個網絡的平均能量可表示為

(5)

式中Eavg為整個網絡平均剩余能量，Ere為節點剩余能量。N為網絡節點總數量，i為節點總數。

因此，當節點成為簇頭后，僅向周圍最佳通信距離范圍內的節點廣播成為簇頭的信號，而不是覆蓋整個網絡。簇頭未收到其他簇頭的廣播信息，則成為最終簇頭；反之，則比較該蔟頭與其他節點的剩余能量，鄰居節點距離和到基站的距離，在當前蔟各因素權值確定情況下，如果當前簇頭剩余能量小于廣播中簇頭能量，鄰居節點距離和到基站的距離較遠，則本周期內放棄成為簇頭，若自身剩余能量大于廣播中簇頭能量，鄰居節點距離和到基站的距離較近，則成為最終簇頭。根據上述分析，節點成為簇頭的概率采用下式進行計算

(6)

式中P為簇頭節點在傳感器網絡所有節點中所占百分比的期望值；r為當前選舉的輪數；G是在最近1/p輪中沒有當選過簇頭的節點集合。Ere為節點剩余能量；Eavg為整個網絡平均剩余能量；EPT為上一周期節點能量消耗；D為當前節點與鄰居節點的距離，d為節點到基站的距離。優先選擇離基站、鄰居節點較近、剩余能耗較大的節點作為簇首，能夠減少簇首節點與基站通信時的能量消耗，有利于網絡的能量均衡和延長網絡的生命周期。

1.3 權重的確定

在RSSI向量中，可通過提取RSSI測量的不同方差計算權值。簇頭的選擇，不僅與各因素有關，還與各因素的權重有關，網絡各因素由網絡狀態決定。權重由各屬性的相對重要程度和簇頭選擇變化頻率決定，本文考慮3個因素，平均剩余能量的比值，同一蔟內鄰居節點距離、簇頭節點到基站的距離。

將3個因素歸一化，得到第a個節點的第b個屬性為

(7)

式中 1?a?N,1?b?N，N為可選擇的簇頭數量。maxM、minM分別為b屬性取值范圍的最大值、最小值。然后確定權值ω，設有k個節點可以進行選擇，則加權決策矩陣為

(8)

第a個節點加權屬性值

(9)

在簇頭選舉過程中，選擇加權值最大的節點成為簇頭。

廊道空間變化或者廊道換層對網絡環境影響較大，不同的網絡環境,各因素對簇頭選舉的影響不同，通常在初始能量相同的網絡中，距離比重影響較大，則可以減小成簇概率中剩余能量所占的比重，以保證簇首選擇的優化。如果節點分布比較集中，則可以減小能量比重，凸顯節點的剩余能量，使剩余能量越大的節點擁有更高的成簇概率。

因此確定權值大小時，設蔟內各節點中差異較大的因素對簇頭選擇影響要大于差異小的因素，則根據網絡環境變化而得出的權重向量為

(10)

(11)

簇頭節點確定以后，向全網廣播其成為簇頭的消息，在簇頭有效覆蓋面積內的節點，或者通信范圍內的節點，按照以上各因素的影響，計算加入哪一蔟，并把自己的信息發送給簇頭，簇頭收集完蔟內節點消息后，確定成蔟各節點，分簇完成。

2 簇頭節點布局設計

廊道內節點分簇完成以后，需要對簇頭的位置進行進一步優化，尤其是當簇內的節點個數較多時，簇頭位置顯得尤為重要。一方面簇頭要收集蔟內節點的數據，另一方面要將數據融合處理發送到遠端的Sink節點，傳輸數據量大，需要消耗能量增加，為了減輕能耗負擔，在蔟內節點密度大的情況下，可以通過再次優化簇頭節點位置，平衡網絡負載。

蔟內節點根據簇頭信號的強弱決定加入位置最近的簇，因廊道內存在分叉區域，形成的蔟節點分布形狀不規則，網絡通信過程中，距離較遠的節點和簇頭節點能量消耗過快，通信時間加長后，節點生命壽命將減少，因此，為了更好的規劃節點剩余能量分配，通過最小二乘法估計簇頭位置，實現蔟內系欸但通信距離優化設計，進而均衡網絡能耗。

設定n個節點的坐標為(xi,yi)，其中i=1, 2,…,n，待定位的簇頭節點的坐標為B=[x,y]T，蔟內節點到待定位節點的距離分別為d1,d2,…,dn，則有

(12)

用向量表示為

BX=C

(13)

使用最小二乘估計簇頭節點的坐標為

(14)

3 試驗仿真

以云南某電站大壩廊道注漿通信節點鋪設為例，對改進后的LEACH協議和經典LEACH協議進行了對比。實驗對協議的能量消耗、網絡生存時間和網絡數據傳輸量進行了對比。運用所提出的節點部署策略，對廊道內節點位置進行優化。無線傳感器節點檢測系統選用CC2430芯片，該芯片是基于ZigBee技術的2.4 GHz射頻系統芯片，使用8051微處理器內核，集成了無線通信模塊，接收信號強度值可以從CC2430內置接收信號強度指示器RSSIL.RSSI_VAL讀出。無線傳感網絡由100個初始能量為5 J的傳感器節點構成，其中，電路能耗Eelec=50 nJ/bit，自由空間模型放大倍數εfs=10 pJ/bit/m2，多路徑衰減模型放大倍數εmp=0.001 3 pJ/bit/m2，臨界距離dT=10 m，網絡區域為5 m×200 m，輪詢時間為20 s。

為了更加直觀地了解廊道環境對信號的影響，試驗在具有分岔結構的廊道內進行，試驗廊道寬5 m、高2.6 m，根據廊道實際結構與現場環境，計算廊道面積，在節點允許分布范圍內連續布置信號強度值監測點。從圖1中可以看出經典LEACH算法出現第一個死亡節點的輪數為166，本文提出的LEACH算法出現第一個死亡節點的輪數為275，相對于經典算法延后了109輪；經典算法在166～483輪之間存活節點下降速度非常快，在483輪時，存活節點降到最低，本文提出的LEACH算法在709周期時存活節點下降速度逐漸加快，在990輪降到最低；這表明本文提出的方法在通信時間相同的情況下，網絡環境中存活的節點數明顯高于經典LEACH協議，且降低了節點能量消耗，有效提升網絡的壽命周期。

圖1 網絡剩余節點數統計

從圖2中可知，在網絡工作時間為400輪時，本文提出的LEACH-M協議的能量消耗比經典LEACH協議降低了42.85 %左右；在網絡工作壽命的后半段(680輪左右)時，能量消耗降低了大約14.28 %。從整個工作的時間來說，改進后的LEACH-M協議明顯減低了網絡的能量消耗，提高了網絡的能量利用率,有效的增加了網絡的生命周期。

由于文中采用距離和能耗權重分簇策略并結合覆蓋率對通信半徑進行優化，改進的LEACH算法在選擇簇頭節點時綜合考慮了節點剩余能量與節點距離使得遠離基站的節點具有較小的通信半徑，靠近基站的節點具有較大的通信半徑，實現了網絡能量的均衡消耗。

圖2 網絡總能耗對比

圖3仿真比較了兩種協議在工作過程中傳輸給基站的數據量。

圖3 網絡數據傳輸量對比

從圖中可明顯看出，在網絡運行前半部分時間，本文提出的方法比經典LEACH協議數據傳輸量提高了58.15 %，到網絡運行時間的后半段，本文提出的方法數據傳輸量均衡上升，數據傳輸量最大值為47 509，相比于經典LEACH數據傳輸量最大值為23 856，提高了99.14 %，因此，可以得出本文提出的協議使整個網絡的拓撲結構較合理，節點的能量消耗均衡，在相同的時間內可以傳送更加全面完整的數據供基站調度使用，無線傳感器網絡可靠性、穩定性提高。

4 結 論

結合工程試驗對經典LEACH算法與本文提出的的LEACH算法在網絡剩余存活節點、網絡總體能量消耗、網絡數據傳輸率三個方面進行了對比分析，結果表明本文提出的方法適用于灌漿廊道狹窄、多分叉的通信環境。