Kablosuz Sensör Ağında Enerji Dengesi Algoritması Araştırması
Fu Bin
(Shaoxing Mesleki ve Teknik Koleji, Shaoxing, Zhejiang 312000)
: Kablosuz sensör ağlarında düğümlerin enerji tüketiminin nasıl azaltılacağı her zaman sıcak bir araştırma konusu olmuştur. Yüksek enerji tüketimi ve dengesiz yüke sahip olan temel Leach yönlendirme algoritmasının dezavantajları göz önüne alındığında, makale ilk olarak Leach algoritmasının küme başı seçiminde en uygun çözümü hesaplar ve ikinci olarak kümedeki diğer düğümlerin enerjisini sınıflandırmak için genetik algoritmanın kromozom kodlama konseptini kullanır. Optimal küme başlığını elde etmek için optimizasyon gerçekleştirin; Öte yandan, küme arası yönlendirmede, optimum atlama sayısı belirlenir ve yönlendirme olasılığını artırmak için yönlendirme olasılığı fonksiyonu ve optimum ara noktanın seçimi sunulur. Simülasyon deneyinde, temel Leach algoritması ile karşılaştırıldığında, iyileştirilmiş algoritma düğüm ölü zamanı, veri paketi alımı ve enerji tüketiminde bariz iyileştirmelere sahiptir.
: Kablosuz sensör; Sızıntı; küme kafası; kümeler arasında
: TP393 Belge tanımlama kodu: ADoi: 10.19358 / j.issn.1674-7720.2017.07.021
Alıntı biçimi Fu Bin. Kablosuz sensör ağında bir enerji dengesi algoritması üzerine araştırma J. Mikrobilgisayar ve Uygulama, 2017,36 (7): 70-73,77.
0 Önsöz
Kablosuz sensör ağlarında enerji tüketiminin nasıl azaltılacağı her zaman sıcak bir araştırma yönü olmuştur.Bunun başlıca nedeni, kablosuz sensör ağları arasındaki veri iletiminin giderek artması ve enerji tüketiminin de artmasıdır. Literatür [1], düğüm yoğunluğunu hesaba katan bir enerji dengesi kümeleme algoritması önermektedir. Simülasyon deneyleri, algoritmanın düğümler tarafından tüketilen enerjiyi etkili bir şekilde azaltabildiğini göstermektedir; literatür [2], etkili olabilecek en küçük atlama sayısını ve yüksek enerji yolu iletimini seçmektedir Düğümün aşırı yüklenmesini önlemek için ağın enerji tüketimini azaltın; Literatür [3], geçersiz düğümlerin enerji tüketimini daha da azaltan küme başı mesaj iletim bayrağını hesaplamak için düğümün kendisinin kalan enerjisini ve komşu düğümlerin ortalama kalan enerjisini kullanır; Literatür [4], bir enerji potansiyeli fırsat yönlendirme algoritması önerdi ve daha iyi sonuçlar elde etti; Literatür [5], enerji dengesine dayalı bir WSN yönlendirme algoritması önerdi, algoritma, düğüm uyarlamalı ayarlamayı başarmak için bir geri dönüş mekanizması kullanıyor, etkili Bu algoritma, düğümün daha yüksek olasılıkla küme başı olmasını sağlamak için ağın ömrünü etkili bir şekilde uzatabilir Literatür [6], izleme alanını baz istasyonunda ortalanmış fan şekilli bir alan olarak görmeyi ve bunu çok sayıda yay şeklindeki karelere bölmeyi önerir. Kümeler arası iletişimi sağlamak için tek atlama ve çoklu atlama kombinasyonunu kullanan kümeler; literatür [7], alanı aynı boyutta dört yerel alana bölmeyi ve ardından bir olasılık mekanizması kullanarak yönlendirme alanı olarak en küçük düğüm enerji varyansına sahip yerel alanı seçmeyi önerir. Yol iletim düğümünü seçin; Literatür [8], kümeleme için genetik simülasyonlu tavlama algoritmasını kullanan ve her kümenin küme merkezini hesaplayan enerji yük dengelemeli çok sekmeli bir yönlendirme protokolü önermiştir Kümeler arası yönlendirme aşamasında, kümeleme için en kısa yol kullanılır. Çok sekmeli yönlendirme; Literatür [9], kapsama alanı ve birim alan başına sensör düğüm yoğunluğu arasındaki işlevsel ilişkiyi belirlemek için Boolean algılama modelini kullanmayı ve tüm ağdaki enerji tüketimini etkin bir şekilde azaltmak için Prim algoritmasının açgözlü stratejisine güvenmeyi önermektedir.
Yukarıdaki araştırmaya dayanarak, bu makale Leach algoritmasını enerji yükü dengesizliğine bir çözüm olarak geliştirmek, algoritmanın küme başı için en uygun çözümü hesaplamak, kümedeki düğümlerin enerjisini genetik algoritmadaki kromozom kavramı ile sıralamak ve aynı zamanda yönlendirme olasılık fonksiyonunu tanıtmakla başlar. Optimal ara noktalar arasından seçim yapmak, algoritmanın performansını iyileştirir ve deneyler, bu makaledeki algoritmanın bariz gelişmelere sahip olduğunu göstermektedir.
1 Yönlendirme algoritması ve enerji tüketimi arasındaki ilişkinin kısa açıklaması
Kablosuz sensör ağında yönlendirme seçimi çok kritiktir ve esas olarak kaynak düğümden hedef düğüme veri iletmekten sorumludur. Düğümlerin enerjisi sınırlı olduğundan, enerji dengesi yönlendirme algoritmasının dikkate alması gereken bir sorundur. Kablosuz sensör ağında, düğümlerin enerjisi sınırlıdır ve yönlendirme algoritmasının tasarım sürecinde referans ağırlıkları olarak düğüm ağırlıklarını kullanması, büyük miktarda fazlalık veriyi kaldırmak için filtreleme mekanizmaları kullanması ve gereksiz enerji tüketimini azaltmak için düğümler tarafından toplanan verileri birleştirmesi gerekir; Aynı zamanda, iletişim yükünün ağ dengesi korunmalı ve yönlendirme algoritması tasarlanırken, optimum yol düğümlerinin sık kullanımından ve kötü konumlandırılmış düğümlerin daha az kullanılmasından kaçınmak için yönlendirme seçiminin rasgeleliği artırılmalıdır, bu da düğümlerin erken ölümüne yol açabilir. Bu nedenle, bir sonraki sekme düğümünün kalan enerjisinin seçiminin, yönlendirme algoritması ile birlikte dikkate alınması gerekir.
Leach protokolü klasik bir hiyerarşik yönlendirme protokolüdür ve süreci, kümeleri döngüsel olarak güncellemektir. İlk olarak, küme baş düğümü rastgele seçilir ve kümelenir ve kümeye katılmayan diğer düğümler, katılmak için en düşük iletişim maliyetine sahip küme düğümünü seçer; ikinci olarak, tüm düğümler tarafından toplanan veriler, bulunduğu küme düğümüne gönderilir ve küme düğümü, her üyenin düğümünün işlemini gerçekleştirir. Verileri baz istasyonuna aktarmak için veri füzyonu yoluyla, sürekli yineleme yoluyla bilgi işleme, küme düğümünün enerjisi kümedeki her bir düğüme tahsis edilir, bu da enerji tüketimini azaltır, ancak kendi küme düğümü seçimi rasgeleliği, yük dengesizliği ve arızası Küme düğümü ile baz istasyonu arasındaki mesafenin eksikliklerini düşünün.
2 Geliştirilmiş enerji dengesi algoritmasına dayalı araştırma
Leach algoritmasının eksiklikleri göz önüne alındığında, bu makale araştırmanın aşağıdaki öncül altında yürütüldüğünü varsaymaktadır: sensör düğümü konumunu zaten biliyor ve düğümler arasındaki iletim enerjisi tüketimi aynı. Küme başı seçimi ve küme arası yönlendirmeden geliştirin.
2.1 Sızıntı kümesi baş seçimi
Kablosuz sensör ağında kümeleme algoritmasında küme başı seçimi çok önemlidir ve tüm ağın performansını belirler. Bir küme kafasının konumu iyi değilse veya enerji yetersizse, tüm ağ kaynaklarının tüketimini artıracak ve ayrıca ağ performansını düşürebilir, bu nedenle bir küme başının nasıl seçileceği sorunu çözmenin anahtarı haline gelir. Genetik algoritma, optimum çözümü bulmak için kromozom kodlamasıyla optimize edilen doğal seçime dayalı biyolojik bir evrimsel algoritmadır. Genetik algoritma, optimizasyon arama yönünü otomatik olarak kontrol edebilir, bu nedenle yüksek karmaşıklığa sahip yöntemleri kümeleme için çok uygundur.
2.1.1 Optimal küme başı hesaplaması
Kablosuz sensör ağında, m × m alanda dağıtılmış N düğüm olduğu varsayılır ve h kümeleri tahsis edilir.Bu nedenle, her kümede ortalama olarak N / h düğümleri vardır, burada N / h-1, kümedeki küme dışı baştır Düğümler, çok sekmeli iletim moduna göre veri göndermek için ağdaki küme baş düğümlerini ayarlar, iletim mesafesini D'ye ayarlar, küme kafasının enerji tüketimi, kümedeki üyelerin bilgilerini, veri füzyonunu ve veri iletimini içerir. Tüketim. Bu nedenle, her bir küme baş düğümünün enerji tüketimi:
Formülde k, veri paketi boyutu, EDA veri füzyonu tarafından tüketilen enerjidir ve D, küme baş düğümünün veri gönderdiği mesafedir. Bu nedenle, kümedeki düğümler ile küme kafası arasındaki iletişimin enerji tüketimi:
Enon CH = kEelect + kfsd2toCH (2)
Bunlar arasında dtoCH, üye düğüm ve küme başı arasındaki mesafedir. Alanı dairesel olarak ayarlayın ve küme başı kümenin ortasında yer alır, sonra şunu elde ederiz:
(2) ve (3) denklemlerini birleştirerek, kablosuz sensör ağındaki ağ düğümlerinin tek tip dağılımını birleştirmek:
Bu nedenle, kümede bütün bir veri çerçevesi göndermenin enerji tüketimi:
Kapsama alanında, kümede bir veri çerçevesi göndermenin toplam enerji tüketimi:
Denklemin türetilmesi (6), aşağıdaki gibi optimum küme başı sayısını elde etmek için minimum değerini alın:
2.1.2 Kromozom kodlama
Optimal küme başı sayısını elde ettikten sonra, genetik algoritmada sabit uzunlukta kromozom kodlaması, optimum küme başı sayısını kromozom uzunluğu olarak ayarlamak için kullanılır. Kodlama, düğümün kalan enerji standardına göre ölçülür. Tüm kablosuz sensör ağında, kalan enerji aşağıdaki yöntemler kullanılarak elde edilir:
Formülde, Eave, tüm kablosuz sensör ağında kalan ortalama enerjiyi temsil etmektedir.Kalan enerjisi Eave'den büyük olan düğümler, kromozomdaki 0,1 kodlarının yerini alacak şekilde 1'den M'ye numaralandırılmıştır.
2.2 Kümeler arası yönlendirme
Kablosuz sensör ağında, küme oluşturulduğunda, küme baş düğümü, kümedeki üyelerden verileri aldıktan sonra füzyon yoluyla baz istasyonuna veri gönderir. Baz istasyonundan uzaktayken, küme baş düğümü çok fazla enerji tüketecektir Bu nedenle, geleneksel çoklu atlama yöntemi açıkça iyi bir çözüm değildir Bu makale, küme kafası ile baz istasyonu arasındaki farkı azaltmak için çok atlama ve tek atlama yöntemlerini birleştirir. Sinyal tüketimi.
2.2.1 Optimal atlama sayısının belirlenmesi
Düğüm düğümleri, kablosuz algılama alanında bir R yarıçapı ile dağıtılır ve düğüm ile baz istasyonu arasındaki mesafe, yarıçapları r1, r2, ... rn olan n alana bölünür. Hesaplamayı basitleştirmek için, küme başının bölgenin ortasında yer aldığını ve her bölgenin genişliğinin r olduğunu varsayarsak, r1 bölgesindeki küme başının yarıçapı kabaca r / 2 olarak tahmin edilir ve bu şekilde, rn bölgesindeki küme başının yarıçapı n + (r / 2) olur. R1 alanındaki küme baş düğümü, baz istasyonuna k olarak veri gönderdiğinde, her küme başının enerji tüketimi:
Bu nedenle, genel enerji tüketimi:
Formül (11) 'de, küme başı ile baz istasyonu arasındaki mesafe d0'dan az olduğunda, tek sekmeli iletim kullanılır; aksi takdirde, çok sekmeli iletim kullanılır.
2.2.2 Yönlendirme olasılığı işlevi
Baz istasyonunun yakınındaki çoklu sekmeli yönlendirme, düğümün hızlı enerji tüketimi özelliklerine sahiptir, bu da baz istasyonuna yakın olan düğümün enerjisinin erken tüketilmesinin kolay olduğu fenomenine neden olur.Bu makale tek atlamalı ve çoklu sekmeli iletim seçimini açıklasa da, hala böyle bir durum var. Sorun. Bu duruma göre, bu makale, mesafeden kaynaklanan eşit olmayan enerji tüketimi sorununu önlemek için mümkün olduğunca kümeler arasındaki yönlendirmenin tek atlama ve çoklu atlama arasında seçim yapmasını sağlamak için bir iletim olasılık işlevi belirler. Yönlendirme formülü aşağıdaki gibidir:
Fb = r × Elast (12)
Formülde r, küme başı ile baz istasyonu arasındaki mesafedir, Elast küme başlığında kalan enerjidir ve eşitleme katsayısıdır. Olasılık iletme işlevi daha iyi bir rota seçebilir, küme kafaları arasındaki enerji tüketimini dengeleyebilir ve küme kafalarının ömrünü etkili bir şekilde uzatabilir.
2.2.3 Optimum ara düğüm seçimi
Kümeler arasındaki bilgi iletimi, ara düğümler aracılığıyla baz istasyonuna iletilir, bu nedenle ara düğümlerin enerji tüketimi, kablosuz sensör ağlarında enerji tüketiminin önemli bir parçasıdır. Ara düğüm 1, ara düğüm 2 ve baz istasyonunun soldan sağa düzenlendiğini varsayarsak, düğüm 1, baz istasyona veri göndermek için düğüm 2'den geçmelidir. Düğüm 1'den düğüm 2'ye olan mesafe r1, düğüm 2'den baz istasyonuna olan mesafe r2 ve düğüm 1'den baz istasyonuna olan mesafe r'dir. Düğüm 1 baz istasyonuna veri gönderdiğinde, düğüm 1'in enerjisi düğüm 2'ye ve düğüm 2'nin baz istasyonuna Tüketim:
Enode1 = kfsr21 + kEelect (13)
Enode2 = kfsr22 + kEelect (14)
Bu nedenle, iletim için toplam enerji tüketimi:
Toplam = kfs (r21 + r22) + 2kEelect (15)
Düğüm 1 ile baz istasyonu arasındaki enerji tüketimi şu şekilde ifade edilir:
Toplam = kfs ((r r2) 2 + r22) + 2k Seç (16)
Formül (16) 'ya göre, r2 = r / 2 olduğunda, Etotal minimuma ulaşır.Bu prensibe göre, kablosuz sensör ağındaki küme baş düğümü ile baz istasyonu arasındaki mesafe d olduğunda, optimum atlama sayısı dd0 olur, dolayısıyla yönlendirme mesafesi :
Özet olarak, küme baş düğümünün koordinatları (x, y) olduğunda, bir sonraki optimal adımın ara noktasının koordinatları (xopt, yopt) ve:
3 simülasyon deneyi
3.1 Simülasyon ortamı
Bu yazıda algoritmanın enerji tüketimini azaltmadaki rolünü daha fazla açıklamak için, gerçek ortamı simüle edin, düğüm sayısı 100 mx 100 m'lik bir alana dağıtılmış 1.000'dir ve baz istasyonu, alanın merkezindedir (50 m, 50 m). Aralarındaki maksimum iletişim mesafesi 85 m'dir, daha yüksek enerjiye sahip düğümler toplam düğüm sayısının% 10'unu kaplar ve iletim enerji tüketimi fs 1 × 10-11J'dir. Donanım sistemi CPU'su Core i3'ü kullanır, bellek 4 GB'dir ve sabit disk kolayca 500 GB'dir. Yazılım Windows 7'yi benimser ve simülasyon ortamı MATLAB2010'dur.
3.2 Simülasyon sonuçlarının analizi
3.2.1 Düğüm ölüm süresi
Şekil 1, simülasyon ortamındaki düğümlerin etkin hayatta kalma süresini göstermektedir. Temel Leach algoritmasının ilk düğümünün ölüm süresinin, bu yazıda algoritmanın düğüm ölüm süresinden daha erken olduğu şekilden görülebilmektedir ki bu da temel Leach algoritmasının ağ verimliliğinin düşmeye başladığını göstermektedir.Bir süre sonra, Leach algoritmasının hala düğüm hayatta kalma süresinin bir kısmına sahip olduğunu göstermektedir. Bu, Leach algoritmasının dengesiz yükünün, düğüm kullanımının düşük verimliliğine yol açtığını göstermektedir. Bu yazıda algoritmanın ilk düğümünün ölüm zamanı, temel Leach algoritmasınınkinden daha sonradır Bunun nedeni, algoritmanın, ağın toplam enerji tüketimini azaltmak için küme baş düğümlerinin seçiminde tek atlama ve çoklu atlama kombinasyonunu kullanmasıdır. Tüm ağda, bu makaledeki algoritma, temel Leach algoritmasından daha iyi bir eğri eğimine sahiptir; bu, tüm kablosuz sensör ağının düğüm ölüm süresinin daha konsantre olduğunu ve daha iyi yüklenebilirliğe sahip olduğunu göstermektedir.
3.2.2 Veri paketi alımı
Şekil 2, baz istasyonu tarafından alınan veri miktarı ile zaman arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Algoritma işleminin başlangıcında, bu yazıda yer alan algoritma temel Leach algoritması veri paketi ile tutarlıdır.Bir süre sonra Leach algoritması tarafından alınan veri paketi azalmıştır, çünkü Leach algoritmasındaki yük dengesizliği problemi bazı düğümlerin kolayca enerji tüketimine neden olabilmektedir. Başarısız olmak için çok büyük. Bu makaledeki algoritma, yükü dengelemek için tek atlama ve çoklu atlama kombinasyonunu kullanır, kablosuz sensör ağının yaşam döngüsü artmıştır ve alınan veri paketi sayısı, temel Leach algoritmasınınkinden daha fazladır.
3.2.3 Enerji tüketimi
Şekil 3, enerji tüketimi ile zaman arasındaki ilişkiyi göstermektedir.Temel Leach algoritması ile karşılaştırıldığında, bu makaledeki algoritmanın toplam enerji tüketimi sabit olma eğilimindedir.Bunun nedeni, algoritmanın erken aşamasında, bu makaledeki algoritmanın baz istasyonuyla iletişim kurmak için çok sekmeli bir yönlendirme algoritması kullanmasıdır. Yukarıdakiler, düğümün enerji tüketimini azaltır.Şekil 3'teki enerji tüketimi ile tur sayısı arasındaki ilişki nedeniyle, bir süre sonra
Çoğu düğüm başarısız olmuştur, bu makaledeki algoritmanın kapsama alanı temel Leach algoritmasınınkinden daha büyüktür, bu nedenle enerji tüketimi nispeten büyüktür. Tüm sürecin perspektifinden bakıldığında, bu makaledeki algoritma ağı her zaman nispeten istikrarlı bir enerji tüketim oranını korumuştur, bu da bu makaledeki algoritmanın iyi bir kararlılığa sahip olduğunu gösterir.Bu, esas olarak küme baş düğümlerinin ve küme arası yönlendirme seçimindeki düğüm yükünün dengesinden kaynaklanmaktadır. , Kablosuz sensör ağında enerji dengesi amacına ulaşın.
4. Sonuç
Kablosuz sensör ağındaki enerji tüketimi sorununu hedefleyen bu makale, algoritmanın etkin performansını iyileştirmek ve enerji tüketimini azaltmak için Leach algoritmasına dayalı Leach algoritmasını geliştirmektedir. Simülasyon deneyi, bu makaledeki yöntemin düğüm ölüm süresi, veri paketi alımı ve enerji tüketimi açısından temel Leach algoritması ile karşılaştırılarak bariz bir iyileşme gösterdiğini göstermektedir.
Referanslar
[1] Cao Lizhi, Chen Ying. Öğrenme otomatına dayalı kablosuz sensör ağı için enerji dengesi kümeleme algoritması J. Sensör Teknolojisi Dergisi, 2013, 26 (11): 1590-1596.
2 Fan Zhiping, Xie Dongqing, Jin Zhengzhe. Kablosuz sensör ağlarında enerji verimli yük dengeleme için çok yollu yönlendirme stratejisi J. Küçük mikro bilgisayar sistemi, 2013, 34 (2): 253-257.
[3] Chen Zhi. Enerjiye duyarlı bir kablosuz sensör ağ topolojisi kontrol algoritması J. Journal of Sensor Technology, 2013, 26 (3): 382-387.
4 Tian Xianzhong, Xiao Yun Enerji yakalama kablosuz sensör ağları için bir fırsat yönlendirme algoritması J. Computer Science, 2016, 41 (s1): 288-290.
5 Li Yuntao, Zhu Min, Liu Haolin, ve diğerleri.Enerji dengesine dayalı kablosuz sensör ağ yönlendirme algoritması J. Journal of Sichuan University (Natural Science Edition), 2012, 49 (1): 69-74.
6 Zhang Weilong, Guo Chengfang Enerji dengesine dayalı kablosuz sensör ağı yönlendirme algoritması J. Laser Journal, 2014,35 (12): 96-98.
7 Wu Sanbin, Liu Qiang, Li Chengbo Enerji dengesine dayalı kablosuz sensör ağ yönlendirme algoritması J. Computer Application Research, 2012,29 (4): 1465-1469.
[8] Zhang Shiwei, Zhang Haitao, Zhang Shijie Sabit kümeleme ve enerji dengesine dayalı kablosuz sensör ağları için çok sekmeli yönlendirme algoritması J. Sensors and Microsystems, 2013, 32 (8): 117-120.
[9] Wu Xuejun Enerji kontrolüne dayalı kablosuz sensör ağının optimizasyon algoritması üzerine araştırma J. Sensör Teknolojisi Dergisi, 2011,24 (3): 436-439.
