论文研究-无线传感器网络中的拓扑控制.pdf

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拓扑控制是无线传感器网络研究中的核心问题之一 ,它对于提高网络生存周期、降低通信干扰、提高 MAC和路由协议、保证网络连通和覆盖质量、提高网络服务等具有重要意义。阐述了拓扑控制技术研究的进展,首先描述了拓扑控制及其方法、评价标准 ,然后从平面网络、层次型网络拓扑控制介绍了一些代表性的研究工作 ,并指出了这些工作存在的不足 ,最后总结了研究现状中存在的问题以及拓扑控制研究的发展方向。
3130 计算机应用研究 第25卷 1),那么图足连通的概率很高。 使用同样的发射功,在保诎网终连通的前提下,将功※最小 设r=(1)<<和n=m()>1。如果f(O(门),那么图化。 COMPOW在各个功率层上建立路山表,在功率P层上, 足非连通的概率很高。 通过使用功率P1交换 HELLO消息建立路巾表RT所有可达 还有其他一些平面网络的研究结果,Ksh等人描述节点都是路山表中的表项。 COMPOW选择最小的发射功率 了两种将邻节点数控制在一定数量内的分布式算法,并通过仿Pm,使得R和RT具有相同的表项。其中P是最大 真实验评价了它们的性能。Lu等人研究了关于节点有不发射功率。」是整个网络都使用公共的发射功率Pm。在节 同最大发射范围的间题,得到了非连接的信息,采用了一个分点分布均匀的情况下, COMPOW其有较好的性能,但是一个相 布式拓扑结构挖制算法来最小化最大功率保持了每个节点的对孤立的节点会导致所有的节点使用很大的发射功率。另外 可达性。Roer等人研究了功率控制和移动性的关系,功率这个理论虽然实现起来相对简单,但是它需要保留所有潜在节 择制与Adh路出协议之间的相互作用,即Adha按需距离点的路山表,这一点使得它基本上不适合无线传感器网络 矢量(AOD)的性能,证明了不存在最优密度,但是密度会随 K- NEIGH协议的思想是使每个节点的邻节点数休持k个 着节点的运动而增大。当前大部分研究把功率控制看做与网或接近于k个。这个协议是分布式的,某于节点间的距离是估 络中其他层是无关的。C等人研究了跨层间趣,提出了计的,而且需要总量为2∨的信息交换量。这种方法是节 个结合连接调度表和功率控制的算法。 用大发射功率发布它们的信标,收集它们观察到的邻节点的信 2.2计算几何方法 息,按距离对邻节点进行分炎,并计算能够互相到达的k个最 如果能够获得节点之间的距离或它们的相对位置的信息,近的邻节点,这样每个节点用最小的发射功率就能到达刚才计 那么可以有效地实现将网络拓扑变得稀疏。利用计算儿何方算的所有邻节点。在这个协议的设计中需要注意的是要等待 法构建邻近图的方法能够实现拍扑控制。经常使用的几何结足够长的时间随机地唤醒节点,以及适当解决在的非对称链 构有以下儿种 路的问题。 a)最小生成树(MST)。文献[11]提出了一种基于木地信 息的最小生成树的构造法,其思想是每个节点会收集它的邻3层次型网络中的拓扑控制结构 点,然后构造(如使用pim算法)这些节点的最小生成树,将能 研究无线传感器网络拓扑结构的另一种方法是在网络节 量代价作为连接权重(代价相同的连接由加入的节点表示符点中形成一种层次关系构成一个层次燃的网络。月前主要有 作为间断符来区分)。下一步的关键就是在化简后的拓扑中 两种研究手段,即采用支配集的层次型络和采用分簇结构的 保留这些对应于最小生成树中直接邻节点的边。这种构造法 层次刑网络 保持了原图的连通性,而且每个节点的最人度数是6。它能限 制双向连接,也比较容易加入功率控制。而且,平均节点度数 3.1采用支配集的层次型网络 比较小,接近理论界限。 在网络中选出一些虚拟骨千节点组成虚拟骨干网,这些节 b)Ge图( Gabe graph G)。在传输功率正比传输点又叫做支图集,即如果中所有节点或在D中,或是某个节 距离的平方时,GG是最节能拓扑。MST是GG的子图,GG点dD的单跳邻节点(vCv:WDv彐dCD:(v可<E) 也满足连通性。在文献[12]中介绍了GG的分布式构造法。这D就是支配集。而这个支配集在某种程度上应该尽量 个节点必须要对于它的所有邻节点都测试边的圈定义是否小,这也是最小支配集间题( minimum dominat ng set MDS 还成立,如果所有的节点都与它们的邻节点的位置相交换,那 文献[16]介绍了两种集中式的例子。a生成树结构。主 么这是很容易做到的 要思想是像生成树型结构一样构造支配集;迭代地给树加入旧 c)相关邻近图( relati ve neighbor graph,RNG),很容易用木节点和边,直到所有的旧节点都被覆盖为止。这个算法用节点 地算法实现。如果原始图G是连通的,那么它也是连通的。的濒色来表小;自色节点表示没有被处理,黑色节点属于支配 其稀硫程度在MS和GG之间,连通性也在MS和GG之间,集,灰色节点表示受控集。b)先构造一个不一定连通的支配 优于MST,冲突十扰优于GG是两者的折中。RNG易于用分集,然后在下一个阶段,把集合内的所有节点连接在一起。把 布式算法构造。 非连通的支配集迕通起来也叫做寻找斯坦纳树〔 Steiner tree Li等人[1提出的DRNG和DMS是两个县有代表性的问题。 基于邻近图理论的算法。基于邻近图的功率控制算法的基木 生成树的分布式算法可以由文献[1刀]介绍的分布式算法 思想是:设所有节点都是用最大发射功率发射时形成的拓扑图来实现。从本质上来说,就是所有灰色节点发现它们的两跳邻 G按照一定的邻居判别条件求出该图的邻近图G,每个节点节点,并确定每个节点能够得到的最大收益,然后分布式地选 以白已所邻近的最远节点来确定发射功率。DRNG是堪于有择最人收益,就可以确定卜一个黑色节点了 向RNG的,DLMT是基于有向局部MST的。DRNG和 DLMS TopDisc( topology discovery算法1来源于图论的思想,是 能够保证网络的连通性,在平均功率和节点度等方面具有良好基」最小攴配集问题的经典算法。它利用颜色区分节点状态, 的性能。 解决骨干网拓扑结构的形成问题。在 TopIs算法中,由网终 平面网络的功率控制算法除了上面两类基本类型之外,硏中的一个节点启动发送用」发现邻节点的査询消息,査询消息 究人员也提出了一些其他算法,如分布式公共功率协议COM-携带发送节点的状态信息。随着查询消息在网络中传播,Tq Pow1, K-NEIGH协议等。 Dis算法依次为母个节点标记颜色。最后,按照节点颜色区 分布式公共功率协议α DMPOW。简单地将功率控制与路分出骨干网节点,并通过反向寻找査询消息的传播路径在骨干 山协议相结合的解决方案。其基本思想是:所有的传感器节点网节点之间建立通信链路。每个骨十网节点管理与自己相邻 第10期 卞永钊,等:无线传感器网络中的拓扑控制 3131 的普通节点 1)基引导信号的功率控制[2 TopDisC算法中提出了两种具体的节点状态标记办法;分 这是一种冖期的方法,簇首用这种方法来进行功率控制 别称为三色算汰和四色算汰。这两种算法的区别在」寻找骨与在蜂窝网络中进行的功率控制相类似。在建立初始分簇 干网节点的标准不一样,所以最后形成的拓扑结构也有所结构之后,簇首在引导信号和数据通信中使用功率控制。如果 不同 基」这些引导信号,所有节点都加入了同一个簇,那么就可以 3.2采用簇结构的层次型结构 使用引导信号功率搾制来探制簇的成员。数据通信功率探制 前面介绍了通过把一些节点作为骨千节点形成文配集,把 用于保证远处节点的误码率足够低以及对附近节点能高效地 层次结构引入了网络。另一种形成层次结构的想法是把一此发送信息;它也能止出现非常差的发射条件。功率掉制的主 节点标记为具有特殊的功能,如控制其邻节点等,这样就形成要优点是它在簇首中是集中式的,这简化了完全分布式的功率 了簇,这个具有特殊功能的节点就叫做簇首。这种分簇法的制题 优点与骨干节点类似,但是更着重」本地资源的优化使用,能 2)Adho网络设计算法 够屏酸网络高层的动态特性,使高层协议更具有可扩展性,另 Adh网络设计算法( Ad ha netwark design algarithm 外簇首还能够进行本地数据融合、压缩任务。 ANDA)2允许簇首通过功率控制来控制簇的大小,并几导出 LEACH( low energy adapti ve dustering hierarchy/)算法是了一些具体的规则以尽可能延长网络的生存期。假设网络的 生存期主要由簇首决定,因为簇首负责收集、转发感知信息,完 种白适应分簇算法,它的执行过程是周期性的,每轮循环分 为簇的建立阶段和稳定的数掂通信价段。在簇的建立阶段,相 成最主要的任务,能量消耗应该在簇首间均衡。 这个方法的基本假设是:a)普通节点和〔预选出的)簇首 邻节点动态地形成簇,随机产生簇首;在数据通信阶段,簇內节 点担数拈发送给簇首,簇首进行数据融合并把结果发送给汇聚 的位置是已知的;b)通信量在善通节点间均匀分布;C)簇首的 生存期与它的初始能量成止比,与十咖成反比。其中:r是 节点。山于簇首需要完成数据融合、与汇聚节点通信等工作, 簇首榎盖区域的半径门η是簇内成员的个数;α是路径损耗系 能量消耗大, LEACH算法能够保证各节点等概率地担任簇首 数;C、d是常数。算法的最佳日标是使所有簇首的生存期最 使得网络中的节点相对均衡地消耗能量。 长,或者相应地使簇首中的最小生存期最长。 GAF算法是基于地理位置的拓扑算法,但是它没有考 这和求最大值的问题是一个优化问题,用决策变量来描述 虑节点的剩余能量,而是随机地选择节点作为簇首。该算法中簇j中普通节点的成员身份。其中也隐含着所需的发射半 的簇首承担多的数据处理和通信任务,消耗的能量相对较径。对于静态网络来说用一个简单的贪梦算法就能求得最优 大,因此,簇首应该选择剩余能量较多的节点。P.San等解:将节点i分配给有最长生存期的簇首,对所有节点重复这 人提出了一种GAF改进算法,他设计了两种不同的簇首选 一操作。对于动态网络来说,需要一个额外的重新配置过程, 择机制,详细分析了簇首节点产生后的网络运行方式同时而且无法保证求得的是最优解,但其实际性能还不销。 验证了改进的GAF算法对网终生存时间的影响。与GAF算 3)CLUSTERPOW 沄相比,GAF改进算法除了要求每个点知道自己的ID以及 前面讨论了在节点分布均匀的情况下, COMPOW算法具 属于哪个单元格外,还要求同一单元格中的节点保持时间同有较好的性能,但是,一个相对孤市的节点会导致所有的节点 步。GAF改进算法有两种簇首选择机制,即完全型簇首选择使用很大的发射功率,所以在节点分布不均匀的情况下,它的 算法和随机型簇首选择算法。虚拟单元格建立起来后,每个节缺点是明显的。针对这种缺点,改进了 COMPOW协议,提出了 点都知道自已所属的虚拟单元格。节点根据已知本单元格相 CLUSTERPOW协议习。它的基本思想是简单地假设一组离 关信息的多少决定采取哪种簇节点选择机制。 散的发射功率值,如1、10、100mW。在每个功率值处,簇都是 HED的基本思想足:根据对作为第一因燕的剩余能量独立形成的,而几对丁每个功率值都有单独的路由表。如果用 和作为第二因素的簇内通信代价的综合考虑,周期性地通过迭最小功率就能保证到达目的节点,那么就发送数据,一旦数据 代的办法实现分簇。HEED用最小平均可达功率(AMRP)作进入了包含目的节点的最小功率簇后,功率值就会被降低。在 为当某个节点被选为簇首吋的簇内通信代价的度量。 CLUSTERPOW中,分簇是隐含的,凡无须任何簇首节点,分簇 HEED不依赖」网络的规模,通过O(1)次迭代实现分簇。通过给定功率层的可达性来实现,分簇的层次由功率的层次数 迭代毎一步的吋间要足够长,使得节点能够收到来白邻节点的来实现,分簇是动态的、分布的 消息。初始时,每个节点要确定在一跳范围内的邻节点的集 对较人的初始发射功率进行替换是很有用的。为了实现 合,计算并广播A丶RP,计算自己成为临时簇首的初始概率这个目标,在相关文献中也描述了隧道式 CLUSTERPOW协 QHp。 议。在这种情况下,为了避兔无限地路由循环,必须将用」以 ED综合考虑了尘存时间、可扩展性和负载均衡,对节最小功率进行路由的中间节点的地址也装入数据分组中。 点的分布和能力也没有特殊要求,虽然HEED的执行并不依赖 于同步,但是不同步却会严重影响分簇的质量。 5其他一些启发式算法 4层次型拓扑结构与功率控制相结合 还有一些其他的拓扑控制算法,并不是严格地符合利用骨 干节点/攴配集计算或分簇原理的,它们都是通过打开或关闭 层次型疔法(骨干网节点控制、成簇控制)和平面网络中某些节点来影响图的拓扑结构。显然,源节点和数据汇聚节点 功率控制都是影响无线网络拓扑的有效方法。现在凶一个研总是活动的。 究方向就是将这两种机制结合在一起。 1)基于地理位置的拓扑算法(GAF) 3132 计算机应用研究 第25卷 Xu等人在文献[20]中提出了基」地理位置的拓扑算法, 如果所有可以休眠的节点同时进入休眠状态并立即关闭 它的思想是将区域分成非常小的矩形,使母个矩形中的节点都己,就有出现盲点的危险。如果两个邻节点均可以休眠,根 能与相邻矩彩中的节点进行通信。如果某些节点满足某些条据假设,它们认为另一个节点会保持活动(在另一边剩众的末 件,那么这些节点从网络的髙层(如路山层)来看可以看做是覆盖区域会山其他吏远的节点覆盖),就会发尘这种情况。为 等价的。当一个节点休眠吋,可以徼活它的等价节点来替代。了避免这种情况,休眠资格的通合是用通用的随机补偿算法进 假没节点都知道它们自己的位置,所以这些节点能很容易行随机延迟的。当节点接收到这样的信息时,它从它的邻节点 地构成这样的等效矩形,并在它们己的矩形巾确定节点。这列表中将这个很快要进入休眠状态的节点删除,并重新评估它 些节点之间互相合作确定休眠模式,按顺序参加路由协议。自已的休资格ε Ⅺu等人证明了使用这种方案,AdhC路山协议的能量效率能 这个算法某于节点是冗余部署这一事实的;否则不可能有 被提高40%60% 节点可以休眠。这是一个简单而有效的方法,并且考虑了 2)STEM算法 WSN的实际特性。 在GAF(或其他有等价节点概念的方法)的某础上,可以 加入稀疏拓扑和能量管理( sparse topdα gy and energy mana 6存在的问题及进一步需要研究的内容 mert)协议。 上面总结了当前无线传感器网络拓扑控制研究中最具代 STEM是节点唤醒算法,在STEM算法中,节点需要采用 表性的工作,同时也指出了存在的问题 种简单而迅速的节点唤醒方式;证网络通信的旸通和较小的 1)拓扑控制定义冋题 延迟。该算法又包括两种不同的机制,即 STEM-B和STEM-T 现在对拓扑控制还没有一个清晰的定义,在文献[29]中, 它使节点在整个生命周期中大多数时间内处于睡眠状态。节P.S提出了一个非止式的定义:拓扑控制是为了生成一个 点的睡眼周期、部署密度以及网络的传输延迟之间有着密切的其有某种属性(如连通性)的树络,协调网络中的节点决定它 关系。GAF关闭节点,但是却保持网络的转发容量;虚拟唤醒们传输范围的一种技术,同时能够减少节点的能量消耗和 信道的STEM机制提高了能量效率,却也增大了路径建的延(或)增加网络的容量。作者区分了一般的节点节能技术、节 迟。 Chargers等人建议将这种方法结合起来,即把SM点功率控制技术和拓扑控制技术的区别同时又认为成簇技术 算法应用于GAF算法中等价的节点集合之中 是控制网络拓扑的一种手段,因为成簇过程中节点的发射功率 3)可变的白适应拓扑算法( ASCENT) 是固定的,所以成簇技术并不是一种拓扑控制技术。现在大多 加州大学洛杉机分校的Cepa等人提出了一种着重于数人认为拓扑控制技术是在保证一定的网络属性(如连通性、 保证数据通路畅迪的 ASCEN算法。保留一定数量的节点作覆盖性等)的前提下,以延长网络生存时间为月标,采用各种 为路由节点,其余节点转入休眠状态,但是节点不仪根据附近技术使网络形成一个优化的树络拓扑,功率控制和层次型网络 节点的通信量来确定是合成为活动节点,还要考虑丟包率指控制都是于段。但是如何筷量是优化的网络呢?度量网络的 标。如果某个节点发现丢包严重,就向邻节点发出求救信息;性能指标是什么?日前平面网络的功率控制以及层次型网终 收到求救信息的节点主动成为工作节点,帮助邻节点转发数据挖制的研究一般都是独立进行的,不同的应用可能有不同的优 包。但是, ASCENT并不能保证网络的连通性,因为它只足通化目标,性能指标也不同,不太可能给出一个道用的定义 过丢包率来判断连通性的。事实上,当网络不连通时,它是无 2)拓扑控制在协议栈中的位置 法检测和修复的。 ASCENT也不能保证能量的均匀消耗 拓扑控制与协议栈的其他层关系密切,与物理层、链路层、 节点可以关闭自己,但足必须周期性地进入被动状态来监网络层和传输层交互作用。由于无线传感器网络中的协议栈 听帮助请求。对网絡性能的监测依賴于拓扑控制,这是As中的各层之间的界限也已经模糊,那么拍扑控制到底位丁哪 CENT算法区别」其他算法的地方但足,它有大量需要优化层?传统认为2拓扑控制位于MAC层之h、路由层之下,它 的参数。 与路由层、MAC层之间的关系最为密切;但是也有人认为拓扑 4)在传感器盖率的基础上关闭节点 控制分散在各层,所有这些都给协议栈设计带来了困难。 与传统的Adhc网络不同的是,对WSN来说,只保证网因此拓扑控制与MAC、路由、数据融合、数据存储以及数据传 络的连通性是不够的。WSN的主要任务是感知和測量它周围输等其他方面结合的研究极人拓宽了拓扑控制的研究领域。 的环境。为了完成这项任务,无论是否需要连通性(可能是弱 3)缺乏对拓扑控制算法的有效度量 连通的),观测区域都必须被足够多的节点覆盖。通常,WSN 拓扑控制要提高网络的各和性能;包括覆盖质量、能量消 的感测瘦盖率问题是一个很难解决的问题 耗、连通质量、干扰、延吋、鲁棒性等。但是日前还没有对这些 Ta等人指出要关闭节点,就必须保证节点的感测覆性能的有效度量的方法。一个实用的拓扑控制技术其实应该 盖区域会由其他节点覆盖。只有这样的节点才有资格休眼一综合考虑这些性能指标,但到目前为止还没有这样的研究。有 段吋间。 人提出了网络生存周期,但是网终生存周期没有一个统一的定 假设节点知道它们的位置和它们的感测区域,在与它们的义,实际上网络生存周期是一个综合的抽象的性能指标。如何 邻节点交換信息后(如在循环的开始),节点确定它自的感有效地度量网络的性能,也就是如何有效度量控制算法的性 测区域是否被它的邻节点所覆盖,这只是一个简单的地理问能,这些也是拓扑控制要研究的内容。 题。如果是,节点就声明它可以休眠,并通知它的邻节点,然后 由此看来,无线传感器网络中的拓扑控制还有很多问题需 进入休眼状态。 要研究,这些问题构成了拓扑控制研究的内容,这些研究内容 第10期 卞永钊,等:无线传感器网络中的拓扑控制 3133 之间又是柑可制约、密不可分的。 13] LI Ni ng, HOU C. Topology control in heterogeneous wireless net- works: problems and solutions[ c]//Prac of IEEE Conference on 7结束语 Computer Communications. New York: IEEE Press, 2004: 232-243 [14 NARAYANASWAMY S, KAWADIA V, SREENIVASR S, et a/ 本文简要地描述了无线传感器网絡拓扑控制的研究现状 Power control in Ad hoc networks: theory, architecture, al gorithm 以及其中存在的一些问题。现在拓扑控制矸究的发展趋势足 and implementation of the Compow protocol[C]//Proc of Eurpean 以实际应用为背景,多种机制结合使用,强调网络拓扑控制的 Wireless conference. 2002 156-162 自适应性和鲁棒性,在保证网终连通性和覆盖度的前提下,提[15] BLOU GH D M, LEONCINI M, RESTA G,ea.TheK- neigh proto- 高网络的通信效,最人限度地节省能量来延长整个网络的生 ol for symmetric topology control in Ad hoc networks[c]//Proc the 4th ACM Intemational Symposi um n Mobile Ad hoc Networker 存吋间。但是日前的研究还普遍存在着模型过亍理想化,对网 and Computing. New York: ACM Press, 2003 络性能的综合考虑比较少,研究结果缺乏足够的说服力,没有[16] GUBA S, KHULLER S. A pproximation agorithms connected 考虑实际应用中困难。拓扑控制还有许多问题有待进一步 dominating sets[ J]. Algorithmica, 1998, 20 (4): 374-387 研究,特别是要根椐实际应用情况探索更加实用的拓扑控制技「1]DA5B, BHARGHAˇANVRα ting in ad hoc networks using mini 术。以实际应用为背景、多种机制相结合、综合考虑网络各种 mum connected dominating set[ C]// Prmc of International Conference 性能将是拓扑控制研究的发展趋势。 an Communi cation( ICC). 1997: 376-380. [18 DEB B, BHAT NAGAR S, NATH B. a topd agy discovery algorithm 参考文献 far sensor netwarks with appl ications to network management DCS- [1 KYILDI I F SU W SANKARaSUBRAMANIASY e al.A sur- TR-441[R]. Comden N]: Rutgers University, 2001 vey on sensor networks[ J]. IEEE Communications Magazine [19] HEINZELMAN W R, CHANDRASAN A, BALAKRISHNAN H. An 20240(8):102-114 appl ication-spea fic protocol architecture for wireless miaro-sensor net- [2] THAI M T, WANG F, DU D Z. Coverage problems in wireless sensor works[J]. IEEE Trans on W ireless Com mun ica tions, 2002, 1 networks: designs and anal ysis[ J]. Internation al Journal of Sensor (4):660-670 Newo水s,2008,3(3):191-200 20] XU Ya, HEIDEMann J, ESTRIN D. 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