一种基于能量均衡的可靠多路径聚合路由算法制造技术

本发明专利技术涉及一种基于能量均衡的可靠多路径聚合路由算法，属于无线传感器网络技术领域。该算法包括：分析网络数据传输特点，结合节点的密度和位置信息，建立多跳汇聚网络能耗速率估算模型；采用基于空间相关性的节点选择算法，在能耗速率较低和较高的事件区域选择更多的AMN和较少的AMNs；设计基于前向转发节点集的最优路径搜索算法，并采用此算法设计能量均衡的多路径汇聚路由，包括一条数据收集的最优主路径和每个AMN节点的最优汇聚路径，所有汇聚路径在主路径上的聚合节点汇聚；监测数据经汇聚路径到达聚合节点，在聚合节点完成数据聚合后，通过主路径到达Sink节点。本发明专利技术能有效均衡网络能耗，延长网络寿命并提高事件检测可靠性。

A reliable multi-path aggregate routing algorithm based on energy balance

The invention relates to a reliable multipath aggregation routing algorithm based on energy balance, which belongs to the field of wireless sensor network technology. The algorithm includes: analyzing the characteristics of network data transmission, combining the node density and location information, establishing the energy consumption rate estimation model of multi hop convergence network, using the node selection algorithm based on spatial correlation, choosing more AMN and less AMNs in the area of lower energy consumption rate and higher event area; design based forward forward forwarding. The optimal path search algorithm of the node set is used to design the energy balanced multipath aggregation routing, which includes the optimal main path of a data collection and the optimal convergence path for each AMN node. All aggregation paths converge on the aggregation nodes on the main path; the monitoring data reaches the aggregation node through the aggregation path and is gathered in the aggregation node. When the node completes data aggregation, it reaches the Sink node through the main path. The invention can effectively balance the energy consumption of the network, prolong the network life and improve the reliability of event detection.

【技术实现步骤摘要】
一种基于能量均衡的可靠多路径聚合路由算法
本专利技术属于无线传感器网络
，涉及一种检测可靠且能量高效的无线传感器网络路由算法。
技术介绍
无线传感器网络的传感器节点一般采用电池供电，且通常被部署在环境恶劣或无人值守的监测区域，节点充电或更换电池都十分困难，其能量资源严重受限，所以能量利用效率和网络寿命是无线传感器网络的重要性能指标。此外，传感器节点通常被用来对事件进行监测，Sink节点通过处理传感器节点采集到的数据完成事件检测，所以事件检测可靠性也是无线传感器网络重要性能指标。相比活跃模式，传感器节点在休眠模式下的能量消耗将大幅减少，所以在不影响网络性能的情况下，应使节点尽可能的保持休眠状态。基于此，相关学者提出了多种能量有效的MAC层协议。S-MAC协议是一种应用最广泛的基于竞争模式的协议，该协议通过虚拟簇的休眠调度，来减少网络能耗。S-MAC协议及其改进型协议普遍未考虑节点之间的空间相关性。当事件发生后，监测该事件的节点立刻竞争信道并发送数据，而通常情况下，这些节点是具有空间相关性的。很多应用场景并不需要所有监测节点均发送数据。在保证网络检测可靠性指标的前提下，唤醒尽可能少的监测节点，将有效减少网络能耗，延长网络寿命。基于此，相关学者提出了基于空间相关性的CC-MAC、SC-MAC等协议。以上协议主要是MAC层协议，通过调节节点休眠周期、活跃节点数量和发送包数等方法来减少网络能耗，并未考虑优化MAC层以上的方法来提高网络能效。网络中发生的事件由多个节点协作监测，对于密集部署的传感器节点，各个节点采集到的数据不仅具有相关性，且存在大量冗余信息。数据聚合技术能有效融合相关数据，消除冗余数据，减少网络的数据传输量，降低网络能耗和数据传输延迟。现有方法主要以网络能耗和网络寿命为优化指标，未考虑检测可靠性的优化。相关研究表明Sink节点的事件检测可靠性与监测节点的数量正相关。在保证网络检测可靠性指标的前提下，选择较少的活跃监测节点虽然能减少网络能耗，延长网络寿命，但检测质量也会下降。而更多的监测节点意味着更多的能耗，这将减少网络寿命。目前，兼顾网络能效和检测可靠性方法还很少。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种检测可靠且能量高效的无线传感器网络路由算法。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于能量均衡的可靠多路径聚合路由算法，应用于大规模节点非均匀部署的事件驱动型无线传感器网络；该算法具体包括以下步骤：S1：网络中某一处发生事件后，以事件源S为圆心，节点感知范围rs为半径形成事件域；S2：通过多跳汇聚网络能耗速率估算模型估算事件域节点的能量消耗速率；S3：根据事件域节点的能量消耗速率，为事件域分配相应的AMNs(Activemonitoringnode，活跃监测节点)数量，分配原则是：事件域的能耗速率越低，AMNs的数量越多；事件域的能耗速率越高，AMNs的数量越少；假设事件域被分配的AMNs数量为m；S4：采用基于空间相关性的节点选择算法，选取m个节点作为AMN；AMNs由休眠状态转为活跃状态，持续监测事件，同时事件域内普通节点保持休眠状态；S5：选择距离Sink节点最近的AMN作为主路径起始节点，并以该节点为源节点，采用基于前向转发节点集的最优路径搜索算法搜索其到Sink节点的最优路径，该路径即是主路径；S6：选择主路径中在热点区域外且剩余能量最多的节点作为聚合节点；除主路径起始节点外，采用离心路由和基于前向转发节点集的最优路径搜索算法设计剩余m-1个AMNs到聚合节点的汇聚路径；S7：所有AMNs的监测数据通过规划好的汇聚路径到达聚合节点，在聚合节点完成数据聚合后，通过主路径传输至Sink节点。进一步，所述步骤S2中，所述的多跳汇聚网络能耗速率估算模型为：半径为R的圆形网络中事件随机发生；在一个周期内，网络中单位面积发生事件的概率为η；每个事件产生的报文总数为n；网络的汇报频率为f，即一个事件发生后，该事件域AMNs单位时间向Sink节点o发送的监测报文数量；当Sink节点收到n条报文的数据后，完成事件检测，将事件域内的AMNs重置为普通节点；AMNs的监测数据在距离事件源b跳的节点被聚合；节点传输半径为r；现假设节点i距离Sink节点的距离为l，且l＝hr+x，其中h表示跳数，x表示小于1跳的距离，该区域节点密度为ρl，则每个周期，该节点传输数据包的数量Pl为：其中，z表示网络边缘区域的节点到Sink节点的跳数，c表示数据聚合中的相关系数、表示数据聚合中的遗忘因子。距离Sink节点距离为l的事件域节点被选为AMN的概率为：其中，ml表示事件区域的AMNs数量、rs表示节点感知半径。节点传输一个数据包的能量消耗为e，在活跃模式下的能量消耗功率为ωa，在休眠模式下的能量消耗忽略不计，则每个周期该区域节点的能量消耗El为：进一步，所述步骤S3具体包括：根据事件域节点的能量消耗速率，为事件域分配相应的AMNs数量，分配原则是：事件域的能量消耗速率越低，AMNs的数量越多；事件域的能量消耗速率越高，AMNs的数量越少；通常情况下，距离Sink节点一跳的区域，即热点区域的能耗速率是最高的，因此，在满足检测可靠性阈值Φ的前提下，我们在热点区域的事件域分配最少的AMNs数量mhot，来减少热区能耗；在网络其他区域，我们通过调节AMNs的数量，使不同区域的能量消耗速率逼近热区，提高网络能量利用效率和检测可靠性；基于此，非热点区域的AMNs数量分配公式为：其中，ρhot表示热点区域节点密度、Phot表示热点区域节点传输数据包的数量。进一步，所述步骤S4中，所述的基于空间相关性的节点选择算法具体包括以下步骤：Step1：设初始相关性半径rc＝rs，初始AMN数量atc＝0；Step2：随机在事件域Sevent中选择一个节点作为AMN，atc＝atc+1；如果atc＝m，算法结束，否则执行Step3；Step3：以所有AMNs为圆心，rc为半径形成空间相关性区域Scorr，该区域内的节点被标记为相关性节点，并保持休眠；如果事件域Sevent中仍剩余有非相关性节点，则在剩余节点中随机选取下一个AMN，atc＝atc+1，若atc＝m，算法结束，否则继续执行Step3；如果事件域Sevent中已经没有非相关性节点，则rc＝rc-rstep，atc＝0，重新执行Step2，其中rstep为rc每次缩短的长度。进一步，所述步骤S5中，所述的基于前向转发节点集的最优路径搜索算法，包括最优路径备选集的搜索和最优路径选取两部分；1)最优路径备选集的搜索：假设源节点为A，目的节点为B；Step1：选取A的邻居节点中距离B最近的节点作为A的优选节点，若B为A的邻居节点，则B为A的优选节点，A与B形成一跳路径，搜索结束；如果A的优选节点不是B，则以优选节点为圆心，ro为半径，形成一个圆形筛选域，该区域中A的邻居节点组成A的前向转发节点集PA；A与PA中的每个节点均形成一跳路径，即A与PA形成多条发散路径；Step2：PA中的每个节点，用和A同样的方法搜索自己的优选节点和前向转发节点集，并与其前向转发节点集的每个节点形成路径新的一跳；同样，如果某个节点的优选节点为B，则该节点与B形成其所在路径上的最后一跳，存在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于能量均衡的可靠多路径聚合路由算法，其特征在于，应用于大规模节点非均匀部署的事件驱动型无线传感器网络；该算法具体包括以下步骤：S1：网络中某一处发生事件后，以事件源S为圆心，节点感知范围rs为半径形成事件域；S2：通过多跳汇聚网络能耗速率估算模型估算事件域节点的能量消耗速率；S3：根据事件域节点的能量消耗速率，为事件域分配相应的AMNs(Active monitoring node，活跃监测节点)数量，分配原则是：事件域的能耗速率越低，AMNs的数量越多；事件域的能耗速率越高，AMNs的数量越少；假设事件域被分配的AMNs数量为m；S4：采用基于空间相关性的节点选择算法，选取m个节点作为AMN；AMNs由休眠状态转为活跃状态，持续监测事件，同时事件域内普通节点保持休眠状态；S5：选择距离Sink节点最近的AMN作为主路径起始节点，并以该节点为源节点，采用基于前向转发节点集的最优路径搜索算法搜索其到Sink节点的最优路径，该路径即是主路径；S6：选择主路径中在热点区域外且剩余能量最多的节点作为聚合节点；除主路径起始节点外，采用离心路由和基于前向转发节点集的最优路径搜索算法设计剩余m‑1个AMNs到聚合节点的汇聚路径；S7：所有AMNs的监测数据通过规划好的汇聚路径到达聚合节点，在聚合节点完成数据聚合后，通过主路径传输至Sink节点。...

【技术特征摘要】
1.一种基于能量均衡的可靠多路径聚合路由算法，其特征在于，应用于大规模节点非均匀部署的事件驱动型无线传感器网络；该算法具体包括以下步骤：S1：网络中某一处发生事件后，以事件源S为圆心，节点感知范围rs为半径形成事件域；S2：通过多跳汇聚网络能耗速率估算模型估算事件域节点的能量消耗速率；S3：根据事件域节点的能量消耗速率，为事件域分配相应的AMNs(Activemonitoringnode，活跃监测节点)数量，分配原则是：事件域的能耗速率越低，AMNs的数量越多；事件域的能耗速率越高，AMNs的数量越少；假设事件域被分配的AMNs数量为m；S4：采用基于空间相关性的节点选择算法，选取m个节点作为AMN；AMNs由休眠状态转为活跃状态，持续监测事件，同时事件域内普通节点保持休眠状态；S5：选择距离Sink节点最近的AMN作为主路径起始节点，并以该节点为源节点，采用基于前向转发节点集的最优路径搜索算法搜索其到Sink节点的最优路径，该路径即是主路径；S6：选择主路径中在热点区域外且剩余能量最多的节点作为聚合节点；除主路径起始节点外，采用离心路由和基于前向转发节点集的最优路径搜索算法设计剩余m-1个AMNs到聚合节点的汇聚路径；S7：所有AMNs的监测数据通过规划好的汇聚路径到达聚合节点，在聚合节点完成数据聚合后，通过主路径传输至Sink节点。2.根据权利要求1所述一种基于能量均衡的可靠多路径聚合路由算法，其特征在于，所述步骤S2中，所述的多跳汇聚网络能耗速率估算模型为：半径为R的圆形网络中事件随机发生；在一个周期内，网络中单位面积发生事件的概率为η；每个事件产生的报文总数为n；网络的汇报频率为f，即一个事件发生后，该事件域AMNs单位时间向Sink节点o发送的监测报文数量；当Sink节点收到n条报文的数据后，完成事件检测，将事件域内的AMNs重置为普通节点；AMNs的监测数据在距离事件源b跳的节点被聚合；节点传输半径为r；现假设节点i距离Sink节点的距离为l，且l＝hr+x，其中h表示跳数，x表示小于1跳的距离，该区域节点密度为ρl，则每个周期，该节点传输数据包的数量Pl为：其中，z表示网络边缘区域的节点到Sink节点的跳数，c表示数据聚合中的相关系数、表示数据聚合中的遗忘因子；距离Sink节点距离为l的事件域节点被选为AMN的概率为：其中，ml表示事件区域的AMNs数量、rs表示节点感知半径；节点传输一个数据包的能量消耗为e，在活跃模式下的能量消耗功率为ωa，在休眠模式下的能量消耗忽略不计，则每个周期该区域节点的能量消耗El为：3.根据权利要求1所述一种基于能量均衡的可靠多路径聚合路由算法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：根据事件域节点的能量消耗速率，为事件域分配相应的AMNs数量，分配原则是：事件域的能量消耗速率越低，AMNs的数量越多；事件域的能量消耗速率越高，AMNs的数量越少；通常情况下，距离Sink节点一跳的区域，即热点区域的能耗速率是最高的，因此，在满足检测可靠性阈值Φ的前提下，我们在热点区域的事件域分配最少的AMNs数量mhot，来减少热区能耗；在网络其他区域，我们通过调节AMNs的数量，使不同区域的能量消耗速率逼近热区，提高网络能量...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢昊飞，温萌，王平，丁凡，黄代维，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50