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《通信學報》2014年第六期

1網絡與能耗模型

1.1網絡模型在網絡初始狀態，n個傳感器節點隨機分布在一個M×M×N的長方體內，10個sink節點均勻地分布在監控領域的水面（長方體上表面），如圖1所示，并假設水下傳感器網絡具有以下性質。1)水下傳感器網絡由固定在海底的靜態節點、懸浮在水中的動態節點和浮在水面的sink節點構成。2)所有非sink節點均具有唯一的ID，并均勻地分布在監測區域。3)傳感器節點采用水聲通信進行數據通信，且數據分組傳送到任意sink節點，均表示數據被成功采集。4)所有非sink節點具有相似的處理/通信能力。5)節點按照預先設置的功率進行數據通信，一經部署通信功率不再改變。6)節點不具有位置感知能力，但能感知深度信息。7)節點周期性進行數據采集任務，并始終有數據傳送至基站。8)網絡的生命周期被定義為10%節點死亡的時間[15]。

1.2能耗模型本文采用與文獻[16]相同的水聲通信能耗模型。對于當前的水下傳感器網絡節點，發送數據產生的能耗遠遠地超過節點接收數據產生的能耗，因此本文用節點發送數據產生的能耗來衡量整個網絡的能耗，即不考慮數據接收帶來的能耗。式(1)給出了水下傳感器網絡中節點發送數據的能耗模型。

1.3節點運動模型水下傳感器網絡節點通過錨鏈被錨定，通過調整錨鏈長度來形成三維網絡，節點隨著海流做受限的運動[17]。圖2給出了節點的運動范圍。如圖2所示，錨鏈長度為L，通過對節點受力分析得知，節點受到了水流橫向的沖擊力F，水流產生的浮力f以及錨鏈對節點的拉力T，這3種力構成了一組平衡力，夾角度數為β。于是有tanβ=F/f，節點的運動范圍Field=[Lcosβ,L]。為了模擬水下傳感器網絡的動態性特點，本文假定節點在運動范圍內采用RandomWaypoint運動模型[18]。RandomWaypoint運動模型描述為：傳感器節點在運動空間A內隨機生成坐標值產生起始S和目的點D，節點運動速度在[Vmin，Vmax]之間隨機取值并勻速從S沿直線運動到D，再在[Tmin，Tmax]中隨機選取一個時間Tpause保持靜止，這樣完成一次運動過程。隨后節點將本次運動的目的點D作為下次運動的起始點S，開始下一次運動過程，如此重復。網絡中所有傳感器節點均遵循上述運動過程，它們之間相互獨立。

2算法設計

2.1算法設計路線首先分析水下傳感器網絡的環境特點，即水聲通信、節點不具有感知全局位置信息的能力、網絡高時延、節點移動性等，并建立相關的網絡模型。如圖3所示，該算法思想立足于網絡冗余，建立與網絡冗余相關的接收節點的深度范圍和網絡分層。同時針對特定深度范圍內的傳感器節點，建立機會轉發的路由機制，從而滿足水下傳感器網絡的特性。

2.2算法描述節點將帶有當前深度信息的數據分組進行一次廣播，接收該數據分組的鄰居節點獲該發送節點的深度信息，結合節點通信半徑、網絡冗余度等信息計算通信范圍D，并檢查自己是否在通信范圍D內。如果在，則計算轉發概率P；反之，則丟棄該數據分組。

3分層路由策略

3.1分層間距d與網絡冗余ζ采用靜態分層模型，通過數學分析，預先確定網絡的分層間距；該分層模型下，層內節點之間無需進行數據通信，層間通信采用了機會路由；節點i通過感知當前深度信息來確定層號，機會轉發帶來的極大挑戰是網絡冗余，本文從網絡冗余角度分析，提出分層間距d，該分層間距將依賴于節點的通信半徑R和網絡的冗余度ζ（每個節點廣播后最多存在ζ個節點接收數據）。在總體積為VU的區域內隨機分布n個水下傳感器節點，由此構成水下傳感器網絡。假設該網絡的網絡冗余度為ζ，為保證層內任意節點的接收范圍內最大概率地存在ζ個節點，考慮圖4所示的情況。在T時刻，某節點位于圖4所示的原點處，節點通信半徑R為預設固定值，假設分層間距為d。由于分層網絡模型下同層節點無需進行通信，該節點在T時刻的通信范圍被限制在區域DABCD內。根據網絡冗余度的定義，該節點的通信范圍DABCD內的最大概率存在著ζ個節點來接收數據。對通信范圍DABCD和網絡分層間距d做了如下數學分析。DABCD的體積可由球錐ABCDO的體積減去圓錐ABCO的體積，求解區域DABCD的體積通過預先設定節點通信半徑R，根據實際的應用需求給出冗余度ζ，便能計算出相應的網絡分層間距d和任意節點對應的下一跳鄰居節點所在的深度區間I(h)，并對水下傳感器網絡冗余進行初步的控制。

3.2機會路由中消息轉發概率針對節點位置信息未知的水下傳感器網絡，結合網絡分層間距和節點的下一跳鄰居節點所在的深度區間，提出一種基于相對深度距離和相對剩余能量的機會轉發路由。定義1相對深度距離。水下傳感器網絡中，任意節點i進行一次數據轉發，其下一跳鄰居節點所在的深度范圍為[d1，d2]，i的相對深度距離為mE。其中di為該節點的當前深度信息。定義2相對剩余能量。水下傳感器網絡中，某節點當前剩余能量為Er，節點的平均剩余能量為E。mE為當前網絡狀態下節點剩余能量的最小值，該值可由sink節點周期性全網反饋獲得，該節點的為了防止出現數據傳輸中斷的現象，當數據傳輸失敗時，選擇該節點通信范圍DABCD內的鄰居節點中具有最大轉發概率的節點（Pk值最大的節點）作為消息的轉發節點。4.3隊列管理的實現隊列管理機制工作原理包括消息入列方法和消息出列方法。消息入列方法：節點i收到來自其他節點的消息后，從消息中獲取轉發節點的深度信息和剩余能量信息，計算該節點轉發消息的概率Pi（詳見4.2節），節點i以概率Pi將該消息插入消息隊列，以1−Pi的概率丟棄該消息，進入消息隊列的消息按照Pi值由大到小的先后順序發送；節點自身采集的信息則立即發送。若某節點的鄰居節點均被丟棄時，選擇Pi值最大的鄰居節點進入隊列，防止消息傳遞過程中出現傳遞中斷的情況。消息出列方法：某節點的消息隊列中若存在多個數據分組，根據數據分組中攜帶的Pi值大小，節點優先發送Pi值大的數據分組，消息發送后消息標記為已發送，但不立刻丟棄；只有當隊列滿時，丟棄在隊列中存在時間最久的已發送消息，避免多次發送同一消息。

4實驗與仿真

本文仿真實現了layered-DBR、DBR和Flooding算法，并從節點周期性采集次數和能量消耗做了性能比較。在仿真實驗中，本文定義1000個節點隨機分布在1000m×1000m×5L00m的三維區域。網絡中設定10個sink，它們位于三維區域的上表面位置。其他網絡參數以及相應的缺省值如表1所示。圖6給出了在節點通信半徑R=240m的條件下，α取值對網絡周期性數據采集次數和網絡能量消耗的影響。從圖6可以看出，當α取值為0.5時，綜合網絡能耗表現和消息轉發次數，網絡有較好的性能表現，因此在后續的仿真實驗中默認α=0.5。圖7(a)給出了在網絡冗余度ζ=2時，取不同的節點通信半徑，網絡剩余能量隨著網絡周期性數據采集次數的增加所帶來的變化情況。可以看出，在一定范圍內隨著網絡通信半徑增加，網絡能量消耗逐漸增大。圖7(b)給出了在網絡通信半徑R=240m時，取不同的網絡冗余度，網絡能量消耗隨著網絡周期性數據采集次數的增加所產生的變化。從圖7(b)中可以看出，網絡能耗并沒有因為網絡冗余度的改變而產生大幅度的變化，這是由于layered-DBR算法采用了機會轉發機制之后，網絡中消息副本在一定程度上得到了控制，網絡能耗一定程度上不再受網絡冗余的影響。圖8(a)給出了在網絡通信半徑為220m的條件下，完成多次周期性數據采集后，網絡的能量消耗的對比。圖8(b)中給出了在不同的網絡通信半徑下，網絡生命周期內的周期性數據采集總次數的對比。可以看出，采用layered-DBR算法的網絡性能要優于DBR算法和Flooding算法。

5結束語

針對水下傳感器網絡，考慮水下網絡復雜環境(節點無法感知全局位置信息，節點的移動性等)，提出了一種網絡分層機制，該機制不僅能避免同層節點通信帶來的巨大網絡能量消耗，而且簡化了網絡模型。進而，本文提出了一種水下傳感器網絡的分層路由協議layered-DBR。該策略基于網絡冗余給出了適用于不同網絡冗余環境下的接收節點的深度域，并引入機會轉發機制和消息隊列管理，在滿足水下傳感器網絡復雜網絡環境的同時，有效地控制了網絡消息副本的數量。仿真實驗表明，layered-DBR能夠有效地控制網絡冗余，與DBR和Flooding算法相比，該算法有效地減少網絡的能耗，延長了網絡壽命。

作者：彭艦洪昌建劉唐張云勇單位：四川大學計算機學院四川師范大學基礎教學學院中國聯通研究院平臺與云計算研究中心