基于物联网无线路由算法的研究

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摘要：物联网是当前比较流行的一种网络，物联网的出现给人类的方方面面带来了深远的影响，研究物联网有着重要的意义。基于物联网无线路由算法主要是研究两个方面的内容：一是如何让这些物体形成一个网络，二是网络形成以后采用什么样的方式才能将数据有效的进行传递。本文在之前研究的基础上做了两个方面的工作：一是通过实验论证提出了在物联网中形成单个区域的算法，二是在考虑单个区域内或多个区域间的数据传递时，在之前提出的节点相似度算法基础上加以改进得到一种新的路由算法，通过实验仿真得出了该算法可以进一步提高了数据的递交率，同时也降低了网络的开销。

关键词：物联网 路由算法 簇 改进的节点相似度

中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）04-0000-00

1 前言

“物联网”是近年来提出的一个新名词，根据计算机发展的15年定律，物联网的时代已经到来且正处于发展期。物联网可以说是互联网的深化发展，所以说物联网归根结底也是一种网络，具体描述为：物联网是一种借助传感设备采集数据再利用网络将世界万物相连，同时将数据汇集分析，从而得到解决实际问题的方法和思路，使原本不具生命的物体具有主动性智能化的一种网络。

物联网总共分三层：感知控制层、网络传输层及应用层[1]，网络传输层具有承上启下的作用，那么如何将信息有效地传递出去成为了物联网发展的关键。近年来，国内外提出了较多的关于数据传输的路由算法，而较为常见的路由算法有：散发等待路由算法[2]、蔓延路由算法及概率路由算法[3]。

2 相关工作

物联网的形成过程类似于互联网，都是由大小不同的多个小区域网络组成，物联网中组成网络的元素既有移动的物体也有固定的物体，那么如何让这些物体形成一个区域网络是我们首先要考虑的问题，当形成一个区域网络后如何在这个网络中有效的进行信息的传递是我们接着要考虑的问题。因此本文所做的工作主要有两部分：一是如何让物联网中的组成元素形成一个区域，也就是我们通常所说的簇；二是当区域（簇）确定下来以后，网络节点之间应该采用什么样的路由算法才能更有效地进行数据的传输。

3簇的形成

当我们在研究物联网的网络模型时，可以把人、汽车等移动物体抽象成移动节点，把房子、电线杆等固定物体抽象成固定节点，再由这些移动节点和固定节点形成一个小的区域（簇），最终物联网可以看成由多个区域（簇）组成的网络[4]。通常一个完整的区域（簇）是由区域首节点和区域成员节点组成[5]，因此在建立单个区域（簇）时，重点考虑区域首节点和区域成员节点的选择，区域（簇）首节点主要是用来传递区域与区域之间的信息，单个区域中通常只有一个区域（簇）首节点，确定区域（簇）首节点可以根据节点的随机函数和剩余能量组合的联合代价函数来选择，该代价函数公式如下：

cosA=（1-p）×t+p×Ei/E

其中p是一个变量，取值0～1，当计算cosA时，用p来衡量剩余能量因素和随机函数的因素所占的比重；t是一个服从均匀分布的随机数，Ei/E是指当前的某个节点剩余能量占平均每个节点剩余能量的比重。事先设定一个门限值T，将最终计算出来的cosA的值与T进行比较，如果该节点的函数值大于T，则该节点被确定为簇首节点。实验证明p值为0.6，T值为0.9时确定的簇首节点较为理想。

当簇首节点通过上述函数公式找到后，围绕着簇首节点再来确定其它的成员节点，这时我们可以根据非簇首节点到簇首节点间的距离来判定是否作为成员节点加入该簇。首先确定一个传输距离的门限值d0，d0是有一阶无线通信模型计算得到，为了尽可能减少能量消耗，要求簇首间距小于d0。几何图如图1所示。

如果AO=BO=CO= d0/ 时，则AB=BC=CA= d0，因此当簇与簇相邻时，如果簇内节点与簇首节点的距离小于圆的半径d0/ 时，可以确定相邻簇的簇首之间的距离一定小于圆心之间距离d0。当多个簇在一起时，为了节省节点能量我们选择簇内节点的规则是选择距离小于d0/ 的节点作为本簇内的成员节点。

4改进的节点相似度路由算法

当物联网的单个区域（簇）形成后，接着就是要找一个有效的路由算法来实现节点间的数据传输，本文所提的路由算法是改进的节点相似度路由算法，是在节点相似度路由算法的基础上做进一步的改进。实践证明物联网中的数据传输主要靠移动节点来完成，因此我们在研究路由算法时重点研究移动节点，首先根据移动节点的运动方向结合坐标图将节点分为四个象限的节点。按坐标图如图2所示。

运动方向为0～90度的节点标志I，90～180度的节点标志II，180～270度的节点标志III，270～360度的节点标志IV。先分别根据簇内节点运动方向将所有节点做一个标志，为后面利用节点相似度算法时选择节点做准备。

当我们采用节点相似度路由算法时，主要是利用节点的运动方向和节点之间的路程作为判断依据，通过以下公式来表示：

S=t1×θrd-1+t2×[（x r - xd）2+（yr - yd）2]-1/2

S为节点的相似度的值，在选择中继节点时，通过比较各个节点的S值，通常挑选S值最大的作为中继节点；（xr，yr）为中继节点或源节点的坐标，（xd，yd）为目的节点的坐标；θrd 为两节点运动方向之间的夹角，t1，t2为权控制。具体如图3所示。

该路由算法的基本思路是：先将运动节点根据运动方向归为四个象限并给节点作相应的标记，在选择中继节点时优先选择处于同一象限的节点，然后再利用节点相似度的计算方式对中继节点作进一步的选择，确定中继节点后将数据传递出去，以此类推，最终将数据交付给目的节点。

5仿真结果分析

本次实验的平台仍然是利用THE ONE仿真器来搭建的，首先利用形成簇的算法形成了3个簇，每个簇里的节点参数如表1所示。

主要研究在这3个簇中，当采用改进的节点相似度的路由算法来传递数据时所呈现出来的递交率、开效率及平均延迟时间，再从这三个方面来衡量网络的整体性能。在同一个运行环境下，将这种改进的节点相似度算法与之前的节点相似度路由、蔓延路由、散发等待路由进行比较，通过实验结果得出，改进的节点相似度算法的递交率高于前三种路由算法，开销率远远低于前三种路由算法，但延迟时间较大，主要是在节点的选择上要作过多的判断，浪费较长的时间。

在以后的工作中，还需进一步优化这种路由算法，在此基础上提出更多更好的路由算法，从而使物联网的大数据更好的得以传输。

参考文献

[1]王志良.物联网工程导论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2011.

[2]SPYROPOULOS T， PSOUNIS K， RAGHAVENDRA C S. Spray and Wait： An Efficient Routing Scheme for Intermittently Connected Mobile Networks： Proceedings of the 2005 ACM SIGCOMM workshop on Delay tolerant networking[C]. Philadelphia， 2005： 252-259.

[3]LINDGRENY A， DORIA A，SCHELEN O. Probabilistic Routing in Intermittently Connected Networks： ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review， 2003[C]. New York， 2003： 19-20.

[4]陶成.基于多跳分簇的AD HOC网络路由协议研究[D].2009，3.

收稿日期：2016-02-22

基金项目：安微文达信息工程学院2014年校级一般项目（XZR2014B01）。

作者简介：王兆龙（1983―），男，皖长丰县人：讲师，硕士研究生，毕业于安微大学：

主要研究方向为物联网；蒋庆良（1979―），男，皖定远县人，助教，大学本科，毕业于浙江大学，研究方向为计算机网络；王琼佩（1983―）女，皖东至县人：讲师，硕士研究生，毕业于安徽大学：主要研究方向为网络通信与安全。