武娟红
(山西职业技术学院电子信息工程系,山西 太原 030006)
无线传感器网络中,节点能量由电池提供,受到节点体积的限制,电池容量一般不是很大[1]。由于传感器节点个数多,成本低,分布区域广,而且环境复杂,维护人员难以接近等原因,传感器节点能量受限且通常无法补充,因此,网络生命周期完全依赖于传感器节点的功耗。为了节省传感器节点的功耗,需要建立有效的数学模型。近年来,人们一直致力于寻求最优策略,以最大限度地提高移动节点和网络的寿命[2,3]。无线传感器网络是一种能量受限型网络,一旦节点的能量耗尽将会直接影响整个网络功能的实现。
以一个简单的传感器节点结构和元件构成为例进行说明。无线传感器网络由大量的传感器节点组成,各节点协同工作,共同完成监测任务。由于传感器网络拓扑结构动态变化,节点在网络中的位置不固定,因此,不同的算法适用于不同情况下网络节点间的通信。
传感器节点结构如图1 所示。节点主要由感知模块、处理模块、通信模块及能量供应模块组成。感知模块主要由传感器和模/数(A/D)转化器组成,传感器用来感知和采集外部信息;A/D 转化器负责将采集到的模拟信号转化为数字信号,然后传递给数据处理模块。处理模块包括微控制器和存储器,其中,微控制器主要负责数据处理及协调节点各部件的工作,因其灵活性、低成本和低功耗,被广泛应用在嵌入式系统中;存储器用来存储节点自身监测到的数据、节点间的通信数据以及各种程序代码;通信模块负责发送和接收数据,实现节点间的数据交换。能量供应模块负责提供节点正常工作时所需要的能量,一般采用电池供电,另外,还配有能量管理模块,来实现节点能量使用的最大化。
图1 传感器节点结构
本文中,为了节省节点功耗,我们提出了一个数学分配模型来分析源节点和sink 节点间通信时的数据分配情况,并讨论了几种情况来模拟节点的数据发送。
传感器节点的能量分配可以理解为一个队列问题。假设一个传感器节点需要向N 个不同的方向(节点)提供能量。不同的sink 节点需要来自多个传感器节点的信号,这些传感器节点服从参数为μ 的泊松分布,供电时间的分配服从参数为λ 的泊松分布。信号的接收策略也可以遵循队列问题。为找到最优的系统解决方案,我们假设一个队列中有n 个节点。如果在任何时候都有个n 不同的sink 在队列中,则
(t+Δt)时刻,有n 个sink 节点接收到信号的概率为:
若μn-1={N-(n-1)}μ,μn=(N-n)μ,λn=nλ 且λn+1=(n+1)λ
代入公式(2),得
当n=N,则
μn-1={N-(n-1)}μ=μ,μn=(N-n)μ=0,λn=nλ=Nλ,λn+1=0
代入公式(2),得
Δt→0 分别代入公式(1)、(2)、(3)、(4)进行化简,得到3 个稳定的系统状态方程。
通过这3 个方程可得到下面的递推关系:
这样,我们得到
该模型表明,从一个传感器节点到N 个不同sink 节点的能量分配。
本节将对不同的策略进行讨论,以期找到功率分布模型的最大概率。
①:(N+1)P 不是整数。令(N +1)p=i +k,其中,i 为整数,k 为分数,即0 <k <1,因此:
(N+1)p 的整数部分i 就是特征值。
②:(N+1)p 是整数。
经证明在这种情况下,特征值是i。
我们对本文所提出的系统模型的网络生命周期进行了仿真,仿真结果如图2 所示。
图2 网络生命周期仿真结果
本文主要讨论了传感器网络的寿命问题。我们提出了一个功率分配的数学模型,并对所有可能的情况进行了分析,提出了传感器网络中节点部署的优化解决方案。所提出的方法的新颖之处在于,基站可以位于任何位置而不存在缺陷。为了最大化网络生命周期,我们对几种情况进行了分析,并通过数学推导和模拟仿真进行了验证。这种分配模式意味着该系统的最大功率消耗取决于源节点和sink 节点的数量,以及它们连通的次数。一般来说,如果某个节点和几个节点进行数据通信,功率消耗会增加。如图2 所示,随着传感器节点数量的增加,系统的寿命逐渐减小,这与实际情况是一致的。
[1]赵静,潘斌,王进,等.无线传感器网络能耗分析与策略研究[J].通信技术,2010,43:88-89.
[2]Brown T X,Gabow H N,Zhang Q.Maximum Flow-Life Curve Fora Wireless Ad Hoc Network[J].ACM Mobi-Hoc,Long Beach,CA,2001:128-136.
[3]Chang J H,Tassiulas L.Energy Conserving Routing in Wireless Adhoc Networks[J].IEEE INFOCOM,Tel Aviv,Israel,2002:22-31.