论文研究-有限马尔可夫链的水声传感器网络协作中继算法.pdf

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针对水下传感器网络误码率高,能量效率低等问题,基于有限马尔可夫链状态空间分析,提出一种水声传感器网络协作中继算法。该算法采用马尔可夫链状态空间获取协作节点的误码率和能量的状态转移概率。基于能量策略对中转节点进行判定,使网络优先保障对已采集的数据进行传输,提升传输效率。提出基于最佳中继选择的协作节点状态评价函数,使网络优先选择评价结果最高的协作节点作为转发节点,减少数据传输过程中的误码率和能量损耗。实验仿真结果表明,该算法相比基于增强型能源平衡数据传输的水声网络协议及水下网络自适应路由协议,数据包平均成功投递率分别提升了2.3%和3.1%,网络能量效率分别提升了10.6%和5.8%,在提升数据传
潘志宏,万智萍,谢海明:有限马尔可夫链的水声传感器网络协作中继算法 2018,54(10)123 SEK(a)表示假没协作节点的误码率从状态G1向状其中e表示单位数据每米的传输能耗,(1-SER(t) 态C转移则协作节点SER的状态转移概率表示为:是考虑到水下传输环境存在较高的误凸率因此包含了 oc()=P(SER(+1)= CaseR,()=C}(1)较多的重传能耗。令E(a)表示在时刻节点x的剩 而在中继协作时隙,协作节点将数据转发至目的基⌒余能量决定协作节点是否作为中转节点取决于E2(t) 站,此时协作节点状态发生变化的主要是自身的剩余能与E()的比较关系,当E()≤E(x),则该协作节 量。这是由于水下复杂的传播环境加快了水声协作节点x:放弃釆集数据,充当中转节点。通过该能量策略, 点的能量损耗协作节点的剩余能量状态会不断发生变防止协作节点x在将数据传输至基站前耗尽自身能 化,直至耗尽能源。对丁协作节点剩余能量状悆的分量,至少保障了数据采集节点的数据能够成功到达基站。 析,本文假设协作节点的剩余能量有P个状态,采用≌2,2基于最佧屮继选择的协作节点状态评价函数 Fn={F1FE2“1积表示,在时隙(∈)协作节点的 在水下传感器网络屮,由于节点的传播半径有限, 剩余能量本文采用E(2)表示,采用5()表示E(O)不仅是远离基站的数据采集节点需要选拌协作节点助 从状态a向状态转移的概率 其转发数据,与基站的距离间隔大于传播半径的协作节 sa(O-p(E: (+)=6E()=a ●(2)点同样需要其他协作节点的协助。考虑到中继信道的 误码率及中继点的剩余能量决定了数据能否成功转发 至基站,因此,在为节点选择最佳的下一跳协作点时,误 2协作中继算法 仍率及传输能耗成为了重要的评价标准。 本文提出的中继协作算法,首先采川一种能量策略 假设水下网络中有一节点x需要转发2(4)的数 的方法来进行中转节点判定,使剩余能量较少的中转节据量至目的节点,x是x:传播半径内的邻居节点,因此 点优先负责数据协作转发任务,确保网络数据传输路由 是候选的中继点。如果在时刻x;被确定当选为最佳 的正常运作。在确定节点所承担的任务之后,根据马尔 可大链状态空间所分析的协作节点信道状态和能量状 中继点,则此时x的信道状念为SER(),剩余能量状 态转移概率,提出协作节点状态评价函数,节点会将传态为E2()。在{+1时刻协作节点x将数据传输出 播半径内具有最大评价值的邻居节点作为下一跳节点。去,此时的信道状态为SER2(+1),剩余能量状态为 在个时隙内对水下传感器网络采用基于马尔可E(t+1)。则对于候选节点x1,本文所提出的协作节 夫模型进行协作节点状态分析,可以得到中继通信时的 点状态评价函数为 协作节点信道状态SER(4)和协作通信时的剩余能量 状态E(t),通过协作节点的这二大状态,本文可以采 F()=P4B()E2()4() SER, (O Ec(, 取一种协作节点状态评价函数来为数据采集节点选择其中 最佳中继。在提出该方法之前,考虑到协作节点的剩余 能量情况,为了保证水下监测范围內的数据采集节点所 (2()+23()4(x,xsr Ec(i) (6 收集到的信息能够被顺利传输到基站,剩余能量不足的 -SERt 协作节点需要放弃数据采集任务,充当中转节点的角 根据公式(5),节点x2会对传播半径内协作节点的 色。因此,本文在提岀最佳中继的选择策略之前,先提状态评价函数结果进行比较选择函数值最大的协作节 出了一种基于能量策略的中转节点判定方法。 点作为最佳的下一跳节点。该协作中继算法的主要流 21堪于能量策略的中转节点判定方法 程如下: 假设协作节点x与基站x3s的距离为d(x,xBs), (1)基于马尔可夫链状态空间进行协作节点状态分 本文采用三维空间的极坐标(p,g,0)计算x1与xs的欧析,根据公式(1)和公式(2)计算能量状态转移概率。 几里德距离 (2)根据公式(4)计算中转节点的能量判定阌值 f(osin∮cos, o sin p sin 6, E(x),比较协作节点的剩余能量与E(x)之间的大 小,当小于E(x)时,该协作节点充当中转节点 p cos p)o sin dddd (3) (3)根据公式(5)计算节点传播半径内协作节点的 协作节点x:在l0时刻采集到的数据量假设为 状态评价函数,评价值最大的节点将被作为下一跳节点。 2(t),需要协作转发数据量为-(t2),则节点x成功 23计算复杂度分析 将数据传输至基站所需要消耗的能量为: 在本文算法中,首先进行中转节点判定,根据公 E(x,) (2(a)+2()4(x2xms)e 式(4),假设计算一个节点传输能耗所需要的计算时间 (1-SER2() 为t,需要判定网络中的n个节点,因此所需的计算时 1242018,54(10) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 间为n×41。接着根据公式(5)计算一个协作节点的评 98 价值,假设计算时间为l2,某一节点的邻居节点有m 个,则所需的计算时间为mx2,进行评价值最大值比 较所需的时间假设为3。则算法计算时间总开销为 n×t1+m×t2+2,计算复杂度则为O(N) 毕78 -能源平衡数据传输协议 -自适应路由协议 3实验结果及分析 本文算法 为了驗证本文提出的基丁有限马尔可夫链的水声 10050200250300350400 传感器网络协作屮继算法的有效性,在仿真实验部分 节点数量 本文采用NS2仿真工具,在硬件配置为 Intel酷睿i 图2数据包成功投递 670,主34,内存4GB,操作系统为 windows? 图3显示了在逐渐增加节点数量的条件下网络的 的PC机上对算法进行了编程仿真。为了更好地说明本能量消耗情况,从图中可以看出,当节点数量逐渐增加 文算法的性能,在实验过程中本文采用文献[提出的时网络的能量消耗量随之逐渐增大。其中,当节点数 水下传感器网络增强型能源平衝数据传输协议与文量达到400时,能源半衡数据传输协议所消耗的总能量 献12提出的水下传感器网络自适应路山协议作为对最多,为1823J,而自适应路出协议所消耗的总能量为 比算法,与本文算法在同一环境卜进行仿真实验,并对 166.8J,本文算法为158.5J。虽然能源平衡数据传输协 议和自适应路山协议都采取了一定的节能策略,但是这 实验结果进行比较分析。 两个算法在成功传递数据上比本文算法付出了更多的 模拟水下监测环境的范围为1000m×1000m 能量代价。从图中可以看出,本文算法的终平均总能 1000m,水下设定一个定基站,其他传感器节点在监耗分别为文献[3和文献[12]算法的8949和942%。 测环境内随机分布,并且节点数量的取值范围设定为 [O,4。传感器节点采用声波进行通信,节点都具 l80 有采集环境数据,以及收发数据的功能。水下网刚络的其 他实验参数如表1所示。 表1水下传感器网络参数表 参数 值 日-能源平衡数据传输协议 目的基站坐标(600600,500 9-自适应路由协议 节太通信范围/m 4-本文算法 数据包大小Byto 1200 00150200 00350400 节点初始能量 节点数量 MAC协议 Underwater mac 图3不同节点数量下的网络能耗 仿真时间/s 500 图4显示了在不同通信半径下的网络能耗情况,从 数据包成功投递率指日的基站最终收到的数据包图中可以看出,随着节点的通信半径逐渐增大,网络的 数量与源节点发送的数据包数量之间的比值,数据包成能耗会逐渐诚少。这是由于通信半径的增大使得参与 功投递率越大,意味着传输过程中出现丢包的概率越协作传输的路由节点个数减少因此网络总的能耗降 小,网络的传输性能越好。为了验证本文算法在提升水低。从图4的数据分布情况来看,:种算法受到通信半 下传感器网络数据包成功投递率上的有效性,在逐渐增径变化的影响,网络能耗都有明显的变化趋势。并且在 加节点数量的情况下,本文记录了实验过程中各算法的不同通信半径下本文算法的网络能耗都低于能量平衡 数据传输协议和自适应路由协议。对于在基站位置不 数据包成功投递率,得到了图2的结果。从图2可以看同的情况下的网络能耗情 出.本文算法的数据包成功投递率高于文献[和文变,基站位置在网络范围内随机生成的条件下进行了 献13的算法,文献[13提出的增强型能源平衡数据传200组实验,并且随机抽取五个实验结果得到了图5所 输协议对误码率并没有起到较好的控制效果,而文献12]显示的结果。从图中可以看出,五次实验的基站坐标都 提出的自适应路由协议虽然通过控制节点的跳距离来不相同,得到的网终能耗结果也不相同,这是由于基站 确保数据得到及时转发,但是该协议并没有专注丁无线坐标变化使得源-目的节点间的传输距离也发生了变 信道质量。而本文算法将误码率作为最佳中继选择的化,不同传输距离所消耗的网络传输能耗不同。从一种 个重要的评价标准,因此选择的中继节点在传输数据算法的对比情况可以看出,即使基站坐标变化,本文算 包时具有较高的成功率。 法的网络能耗量仍然低于对比算法。 潘志宏,万智萍,谢海明:有限马尔可夫链的水声传感器网络协作中继算法 2018,54(10)125 140 -能源平衡数据传输协议 根据转发任务优先的能量策略对中转节点进行了判 130 e-自适应路由协议 定。为了选择最佳的中继节点,本文提出了一种协作节 120 日本文算法 110 点状态评价函数,将误码率及传输能耗作为评价标准, 100 从而提升网络的信道传输质量并延长网络的生命周期。 参考文献: [1] Shen Tan H, Wang J, et al. A novel routing protocol providing good transmission reliability in underwater l00 200 300 500 节点通信半径/m sensor networks[J]Journal of Internet Technology, 2015 图4不同通信半径下的网络能耗 ●.16(1):171-178 [2] Corporation H P A multipopulation firefly algorithm for 200 190 能源平衡数据传输协议 correlated data routing in underwater wireless sensor l80 oo 170 -自适应路由协议 networks[J]. International Journal of Distributed Sensor l60 本文算法 150 Networks,2013,12(4):245-253 140 深130 [3 Climent S, Sanchez A, Capella J V,et aL. Underwater acous 120 温110 tic wireless sensor networks: advances and future trends I physical, MAC and routing layers[. Sensors, 2014 (1):795-833 4] Lan S L, Xiu-Juan D U, Fan L, et al. Level-based adap live geo-routing for underwater sensor network[J].Appli- cation Research of Computers, 2014, 21(1): 54-59 5 Wahid A, Lee s, Kim D A reliable and energy-ellicient 基站坐标 图5不同标下的网络能耗 routing protocol for underwater wireless sensor networks[J] International Journal of Communication Systems. 2014 图6为算法的网络生命周期的比较情况,本文以第 27(10):2048-2062 ·个节点的死亡时间作为网络的生命周期。根据图中[6] Corporation H PUA-MAC: An underwater Acoustic chan 的结果,随着网络节点数量的增多,网络生命周期相应 ccess Method for dense mobile underwater sensor 延长,这是由于节点数量的增多使待每个节点的能量负 networks[J]. International Journal of Distributed Sensor 载开始减小,节点寿命逐渐延长。从数据结果可以看 Networks,2014,13(1):848 出,本文算法所采用的中转节点判定方法以及协作节点[7] Chen K,MaM, Cheng p, et al. A survey on MAC proto 状态评价函数对延长节点平均寿命起到了较好的效果, cols for underwater wireless sensor networks[].IEEE Com 其中本文算法的平均网络生命周期相比文献[31和文 munications Surveys Tutorials, 2014, 16(3): 1433-144 献[12]算法分别增加了16.3%和71% [81 Cao J, Dou J, Dong S Balance transmission mechanism tic sensor networks[J]. International 420 00 「9]张颖,孙宏梁,季常刚.基于深度和能量的水下三维传感器 网络分簇路由算法刂.上海交通大学学报,2015,49(11 但300 出280 ]蒋鹏,阮斌锋.基于分簇的水下传感器网络覆盖保持路由 新260 茭240 口能源平衡数据传翰协议 算法山小电子学报,2013,41(10):2067-2073 220 200 -自适应路由协议 ]庆文,刘刚,李智等.水下无线传感器网络自适应转发 80P 本文算法 协议[西北工业大学学报,2015(1):165-170 160 100150200250300350400 [12] Yu H, Yau N, Liu J. An adaptive routing protocol in un 节点数量 derwater sparse acoustic sensor networks [J]Ad Hoc 图6网络生命周期 Networks,2015,34:121-143 [13 Javaid N, Shah M, Ahmad A, et al. An enhanced energy 4结束语 balanced data transmission protocol for underwater 为了减少水下传感器网络的误码率,提升网络的能 acoustic sensor networks[J]. Sensors, 2016, 16(4): 1-22 量效率,本文基于有限马尔可夫链对协作节点状态进行141 Khan J U, Cho h s. A distributed data-gathering proto 了分析,得到了协作节点的无线信道状态及剩余能量状 col using AUv in underwater sensor networks[J]. Sen 态。为了确俫数据釆集节点的数据能够成功传输,本文 sors,2015,15(8)

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