分簇传感器网络中时延约束下移动sink的路径优化

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第 30 卷第 8 期

Vol. 30 No. 8

控制与决策

Control and Decision

2015 年 8 月

Aug. 2015

分簇传感器网络中时延约束下移动 sink 的路径优化

文章编号: 1001-0920 (2015) 08-1423-06 DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.0722

侯贵升, 吴晓蓓, 黄成, 徐志良

(南京理工大学自动化学院，南京 210094)

摘要: 在分簇传感器网络中引入移动 sink, 用于协助其上层网进行数据汇聚. 为解决时延约束与节能需求间的矛

盾, 提出一种基于效用优先级和反效用优先级的移动 sink 路径优化选择算法. 依据最小能耗原则首先为非访问节点

设计了数据迁移路径寻找方案, 随后在此基础上提出一种基于节点效用优先级的访问点集贪婪构造算法, 并基于反

效用优先级为其设计了两种优化方案. 仿真实验验证了所提出算法的有效性, 保障时延要求的同时最大限度地降低

了网络能耗.

关键词: 分簇传感器网络；移动 sink；数据汇聚；最小能耗访问点集；时延约束

中图分类号: TP393 文献标志码: A

Optimizing path selection for mobile sink under delay constraint in cluster

sensor networks

HOU Gui-sheng, WU Xiao-bei, HUANG Cheng, XU Zhi-liang

(School of Automation，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing 210094，China．Correspondent:

HOU Gui-sheng，E-mail：guisheng hou@163.com)

Abstract: The mobile sink is introduced into the cluster sensor network to assist its upper network in aggregating data. In

order to solve the contradiction between the delay constraint and the demand of energy saving, an optimal path selection

algorithm for the mobile sink based on nodes’ utility priority and anti utility priority is proposed. According to the principle

of minimum energy consumption, a path searching scheme for non-visit nodes moving data is designed. On this basis, a visit-

point set greedy construction algorithm based on nodes’ utility priority is proposed, and two kinds of optimization scheme

for it are designed based on nodes’ anti utility priority. Simulation experiments verify the effectiveness of the proposed

algorithm, and the delay requirement can be guaranteed while minimizing the energy consumption of the network.

Keywords: cluster sensor networks；mobile sink；data aggregation；minimum energy-consumption visit-point set;

delay constraint

0 引引引言言言

近年来的研究

[1-3]

表明, 在传感器网络中引入移

动 sink 能有效降低网络能耗. 但因 sink 移动速度 (大

约 0.1 ∼ 3 m/s, 如 NIMs

[4]

、iRobot

[5]

等) 的限制, 通常会

带来较大的数据收集时延. 而网络应用往往对于所要

求的数据有时延要求, 如何在保障时延的同时, 最大

限度降低网络通信能耗是带有移动 sink 传感器网络

研究的一个难点.

目前, 已有一些文献对此进行了初步研究. 文献

[6] 介绍了一种名叫 “数据骡子调度” 的通用架构, 综

合多跳路由、移动路径设计和任务调度等多个方面,

试图在网络能耗与数据延时之间找到一个符合应用

需求、可调节的动态平衡. 文献 [7] 提出了一种利用移

动 sink 进行数据聚集的实用机制, 既能用于连通网络

也能在分割网络中发挥作用. 文献 [8] 针对 sink 移动

轨迹可变和固定两种情况, 提出了相应的数据汇集点

设计算法. 文献 [9] 将网络区域划分为若干虚拟单元

格, 从这些单元格的顶点中选择一部分作为数据汇集

点以避免移动 sink 访问实际节点, 从而减小节点总数

对路径选择算法复杂度的影响. 文献 [10] 根据数据采

集的不确定性, 提出了一种基于访问概率的数据汇集

点选择算法. 上述算法有几个共同特点: 1) 针对平面

网络, 分簇网络更适合引入移动 sink, 因为分簇网络

中簇头节点不仅数据量大, 而且相互间距离远, 若利

收稿日期: 2014-05-09；修回日期: 2014-08-05.

基金项目: 教育部博士点基金项目(20113219110028).

作者简介: 侯贵升(1985−), 男, 博士生, 从事无线传感器网络的研究；吴晓蓓(1958−), 女, 教授, 博士生导师, 从事无线

传感器网络、智能控制等研究.

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