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面向物联网的WSN覆盖模型研究

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摘 要:针对无线传感器网络在节能的同时如何保证网络的覆盖质量问题,给出了一种网络覆盖模型。该模型描述了节点传输半径、节点数量、节点休眠概率、网络覆盖区域与覆盖质量之间的关系,可以为无线传感器网络节点休眠机制的设定提供有效依据。文章通过仿真实验,验证了网络覆盖模型的正确性。

关键词:物联网;无线传感器网络;覆盖模型;覆盖质量

中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2016)04-00-02

0 引 言

wsn技术是获取物理环境感知信息的关键技术,是构成物联网的基础底层网络,具有规模大、自组织、动态网络拓扑、以数据为中心等特点[1]。由于传感器节点大都采用电池供电,能量约束性强,如何降低WSN的能耗,延长WSN的使用寿命是一个重要的研究课题[2]。

为了增强WSN的监测质量和提高可靠性,通常将节点高密度地部署在目标区域内,当监测事件发生后,这种部署会产生大量冗余数据,不仅会增加节点本身的能耗,还会加大中继节点的能耗[3]。因此采用休眠机制,使节点轮流工作,尽可能多地将冗余节点投入到休眠状态,是减少无线传感器网络总体能量消耗,延长无线传感器网络使用寿命的一种行之有效的方法[4]。

1 网络模型

假定网络监测区域是一个半径为R的圆形区域S,随机部署n个传感器节点,节点的传输半径为r,具体如图1所示。

假设在网络监测区域S内的任意位置上,不可能存在两个或两个以上的节点,节点部署完后,不能移动。假设每个节点都具有工作和休眠两种状态,并能够在二者之间反复切换。节点处于工作状态时,节点的能耗大;当节点处于休眠状态时,节点的能耗低。假设每个节点的休眠概率都为a。

对于图1所示的网络部署区域S内,任何位置发生的事件,可以被传感器节点监测到的条件是:该事件发生的位置是在一个或多个处于工作状态节点的传输半径范围内。所以,网络部署区域S内任意点被监测到的范围D可用公式(1)来计算。

3 网络覆盖质量分析

假设N是S域内的任意位置,在t1到t3时间段内,N邻域内的所有节点都处于休眠状态。假设在该时段内的t2时刻,恰好有一事件在N点位置发生,该事件只有在N点范围内,当某个节点从休眠状转换为工作状态后的t3时刻,才能被检测到。但此时,距离事件发生已延迟了td个时间单元,事件检测延迟如图2所示。

4 仿真实验与结果分析

在仿真中,所有节点都均匀且独立地被分布在半径为R的圆形区域S中,这里取r=1,R=10,时间单位取为秒。

4.1 网络覆盖率仿真实验

由于节点采用了随机休眠机制,网络覆盖率在每个时间单元都可能发生变化,因此,对于每个部署方案,均考察了500个时间单元,采用50次实验的平均值作为仿真结果,其网络覆盖率如图3所示。

在图3中,P-0是节点休眠概率为0时的覆盖率仿真实验结果,而SP-0是节点休眠概率为0时的覆盖率理论计算结果;Pa-0.3是节点休眠概率为0.3时的覆盖率仿真实验结果,SPa-0.3是节点休眠概率为0.3时的覆盖率理论计算结果;Pa-0.6是节点休眠概率为0.6时的覆盖率仿真实验结果,SPa-0.6是节点休眠概率为0.6时的覆盖率理论计算结果。

4.2 网络覆盖质量仿真实验

本实验中,在区域内部署了600个节点,同样采用50次实验的平均值作为仿真结果,网络覆盖质量如图4所示。

在图4中,PC-0.3是节点休眠概率为0.3时的网络覆盖质量仿真实验结果,而SPC-0.3是节点休眠概率为0.3时的网络覆盖质量理论计算结果;PC-0.6是节点休眠概率为0.6时的网络覆盖质量仿真实验结果,而SPC-0.6是节点休眠概率为0.6时的网络覆盖质量理论计算结果。

4.3 结果分析

通过图3和图4可以看出,仿真实验结果与由理论模型计算得出的结果较为接近,从而验证了所提出的网络覆盖模型的正确性。

从覆盖率和覆盖质量两方面来看,随着节点数目的增加,网络覆盖率会得到明显改善。当节点数目增加到一定程度时,覆盖率会接近或达到1,此时若继续增加节点数量,覆盖率基本不会增加,相反,网络成本却会明显增加。若节点数目固定,随着休眠概率的升高,网络覆盖率会下降,覆盖质量也会越来越差。

从另外的角度看,当休眠概率的设定值变大后,如果要追求较高的覆盖质量,则要以投入更多的节点为代价。

由此可见,传感器节点休眠机制的确定,需要从投入成本、覆盖质量、使用寿命等多方面因素综合考虑,需要满足多个参数之间的相互约束关系。

5 结 语

本文在采用节点休眠调度机制延长节点使用寿命的同时,考虑了使用该方法后对网络覆盖质量的影响。建立了用于描述节点数量、节点传输半径、节点休眠概率、网络覆盖区域与覆盖质量等参数之间的相互约束的数学模型。通过仿真实验,验证了所提出的网络覆盖模型的正确性和有效性。从而为分析无线传感器网络的覆盖质量和生命周期提供理论指导。

参考文献

[1] 赵仕俊,路嘉鑫,张超晖.无线传感器网络一维区域随机覆盖研究[J].昆明理工大学学报(理工版),2010,35(4):71-75.

[2] Raghunathan V, Schurgers C, Park S, et al.Energy Aware Wireless Microsensor Networks[J].IEEE Signal Processing,2012,19(2):40-50.

[3] Sinha A, Chandrakasan A P.Dynamic Power Management in Wireless Sensor Network[J].IEEE Design Test Computers, 2011,18(2): 62-74.

[4] 任秀丽,教传亮,薛建生,等.与节点位置无关的无线传感器网络覆盖控制算法[J].小型微型计算机系统,2011,32(1): 121-125.