父亲树路由协议与加权数据融合的大棚应用

杨友良， 王 超， 马翠红

(华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 063009)

父亲树路由协议与加权数据融合的大棚应用

杨友良， 王 超， 马翠红

(华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 063009)

无线传感器网络对于环境数据采集和控制有着自身的优越性。在农业大棚的应用上，由于温室大棚形状狭长的特点，易引起网络节点剩余能量的不均衡，与电池的统一更换相矛盾。为了解决电池统一更换的问题，在通信协议方面运用了成簇算法与ADOVjr算法相结合的父亲树协议，通过建立中间簇头节点组织终端节点而形成数据传输网络，在簇头节点中加入了基于信任度函数的加权平均值递推的方法，实现了数据融合。在Matlab试验平台上的仿真结果表明，该设计能够有效提高网络节点剩余能耗的均衡性、消除失效节点引起的误差。该设计运用通信协议改良和新数据融合的方法，并在此基础上运用网关、服务器等最新的技术成果，使得物联网(IOT)温室大棚具有远程操作和管理的能力，提升了温室大棚的实用价值。

物联网； 无线传感器网络； 通信协议； 父亲树； 数据融合； 算法； 控制； 服务器

0 引言

物联网被预测为继互联网之后的又一个科技革命，而无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)是互联网拓展到物体的重要链接，是物理信息与信息世界的桥梁。在物联网农业大棚的应用中，由于大棚具有形状狭长的特点，使用以往的算法容易在均衡性方面有所不足。例如在需要统一更换电池时，会因均衡性差而导致电源浪费。因此，能耗均衡性已成为WSNs不能忽略的问题。

现阶段的WSNs研究，已在降低通信能耗方面取得突破。在分层路由中提出了数十种基于不同数学模型的算法流程，改善了WSNs的生命周期[1]。

本文在运用综合成簇算法保障WSNs生命周期的同时，重点在提高均衡性的领域展开研究，将父亲树路由协议和加权递推数据融合技术运用到WSNs中，并通过仿真验证了方案的可行性。

1 WSNs简介

WSNs是为了感知、采集、处理和传输网络覆盖地域内被感知对象的信息，由大量静止或移动的微型传感器节点以自组多跳的网络方式构成的网络应用系统。其最终把这些信息发送给互联网[2]。WSNs数据流结构如图1所示。

图1 WSNs数据流结构图

WSNs是军方最先提出并使用的技术，随着科技的发展，该技术已经应用到环境监测、交通管理和反恐抗灾等众多领域，可以完成传统系统无法完成的任务。

2 WSNs网络通信协议

一般而言，温室大棚既要监测环境数据，又要控制风机、灌水等设备的运行以控制环境数据。因此，使用ZigBee协议栈能更好地实现监测和控制的功能。在经典ZigBee网络模型中，一个ZigBee网络由一个协调器、多个路由器和多个终端设备组成。一般情况下，终端设备之间不能进行通信(一般终端节点发送数据后断电)，只能向上传输给路由节点(最多连接255个节点)，路由节点之间能进行通信(路由节点根据ZigBee协议不能休眠)，且路由节点向上传输到协调器(最多容纳65 535个节点)。

在ZigBee 网络中，经典的ADOVjr 算法不再适用于大规模的环境监测，分簇算法更适合在节能、高效的环境监测任务中使用。在分簇算法中，所有节点都为完整功能设备(full function device,FFD)。FFD集路由数据与采集数据功能于一体，并且可以随意选用FFD为控制节点，向控制器传输控制数据。其中，协调器节点负责网络中其他所有节点的数据采集。 ZigBee 协调器在指定的信道上创建网络，并统筹网络地址的分配。它与 PC 机相连，处理网络中各设备采集的数据；除基站外，所有设备初始能量都相同且由电池供电[3]。

2.1 综合的分簇簇头形成机制

为了统一更换电池，在分簇算法性能指标中的网络能量均衡是本次研究的重点。综合簇内节点数目、节点距离和剩余能量的情况选出的簇头节点，更符合本次研究的目的。

2.2 路由算法的父亲树路由协议

在分簇阶段簇头的形成过程中，节点如果能够加入到其簇头形成的簇中，则一定能将其监测到的数据发送到簇头中。所以，在确定簇头后，其他节点加入簇头，基站节点建立路由表。但是如果簇头所在簇中，簇头能够立即将数据包传递给刚入网的终端节点，则无需执行路由发现过程。其弊端是：当加入的节点太多时，会形成信道堵塞和非均匀流量分配。因此，必须在簇内建立一套加入最优簇头的机制[4]。

在簇内，以簇头为中心，建立一套路由分配地址的体系，使节点加入由高效簇头所形成的簇中。

①基站节点根据自己的邻居列表，在距离较近的邻居集合节点中选取中间节点。根据上述综合算法，在中间节点中选择簇头并向它们发送簇建立消息，将这些中间节点的路由深度设置为Di=1。

②这些中间节点在各自的邻居集合中，选择加入中间节点上层簇头节点所建立的簇，再发送给邻居建立消息。

③从邻居节点中选取中间节点的过程与在中间节点中选取簇内节点的过程相同。但是，如果中间节点的邻居中已有簇头，则丢弃此节点，继续寻找别的节点。根据节点的连通性和能量值，如没有合适的节点，则此簇头选择路径将终止；如有合适的节点，则将此节点标志为簇头，并将节点号反馈给相应的中间节点，将中间节点建立数据包中的路由深度数设为Dk=Di+1，即为本节点的路由深度数[5]。

④不断重复步骤①～③，直到完成整个父亲树结构的建立。父亲树形成如图2所示。

图2 父亲树形成示意图

分簇路由算法与基于需求的表驱动路由(即ADOVjr路由算法相结合)的方法有助于缩短消息的传输延迟时间。不同的设备采用这两种不同的路由算法，使网络性能得到很大的提高。但是，这两种算法与经典的路由算法相比，需要更大的内存空间来存储路由信息表，同时还会导致更高的成本；和其他大多数基于需求的路由算法一样，路由发现过程的执行还会引起较高的路由初始化延迟[6]。

2.3 簇头数据的融合处理

对于传感节点而言，传输所用的能量远远大于计算所需要的能量。因此，在簇头进行数据融合，对减少能耗和均衡节点能量有很重要的作用。对于当选簇头，可采用数据融合处理来降低数据冗余，综合物联网在大棚中以固定的频率采集温室大棚的数据,数据具有时间和空间相关性[7]。

(1)由于节点监测的数据可能存在异常，因此首先要通过分布图法淘汰离异数据，即对所得数据进行排序，得到上限值Xmax、下限值Xmin、中值Xmid、上四分位数Xu4和下四分位数Xd4。当|Xi-Xmid|>2(Xu4-Xd4)时，舍弃此值。

(2)通过加权平均值，递推出数据融合后的数据，节点位置分布可根据协议中的路由深度间接得到，即节点分布在大棚两侧的节点，路由深度分布也在其两侧，权值小于1，且路由深度分布越偏则权值越小；在大棚中间的节点，路由深度也分布在中间，权值大于1，且越分布在中间的权值越大，并且总的权值之和等于节点数量之和。

(1)

(2)

④将式(1)代入式(2)，得：

(3)

通过上述基于加权的分批估计方法，在簇头即可完成数据融合，进而减少数据通信量。

3 网关对WSNs网络通信的支持

物联网现在面临的主要问题是传输数据的设备与协议的不一致，以及不同系统之间的数据结构和类型的不一致。因此，除了制定统一标准以外，网关是目前传感网与互联网的重要连接设备。

在无线传感网与网关的连接中，串口是连接协调器与网关的桥梁。当信息从其他参考节点发送到基站时，基站会将数据和控制信息发送到ZigBee的应用层。应用层通过调用串口API发送到网关,网络协议根据内部机制将该数据转换成TCP协议可以接收的数据，再发送到互联网。

在设计中，使用的网关为操作系统Coniiki。它是基于事件驱动的嵌入式操作系统，具有功耗低、效率高和灵活性强等特点,完全适合无线传感器网络硬件平台本身的特点。网关的通信协议XMPP是一个开放式的XML协议,用于准实时消息和出席信息以及请求-响应服务。

4 服务器和用户界面

因为有服务器作为支撑，所以系统具有更好的拓展性，可接入云专家指导系统、天气预报系统等。大棚要日夜进行环境监控，而工业机的可靠性远低于服务器。服务器需要包含物联网技术的方方面面，是整个系统的核心，服务器性能的优越性满足物联网的要求。

虽然运用C/S模式，客户端响应速度很快，但随着我国网络带宽的提升和服务器性能的提高，其仍不足以应付运行负荷。因为B/S模型可以将系统功能的核心部分集成到服务器上，不需要安装任何专门软件，可以减少后期维护费用，所以B/S模式具有更高的实用性和安全性。此外，随着移动设备的升级，手机逐渐成为工业和生活的主流。对于用户手机远程查看的需求，B/S模式更加快捷方便[8-9]。

5 试验仿真

为验证此算法的可行性,运用Matlab7.0平台进行试验。试验初期，简化本文提出的算法，设置了20个ZigBee节点并将其随机分布到仿真环境中；再利用上位机观察环境数据，对比可知，该数据与实测温度值基本一致。一个月后，观测节点的剩余能量并与LEACH算法作比较，仿真对比曲线如图3所示。

图3 仿真对比曲线

6 结束语

通过仿真结果可以看出，本文设计的分簇模式与LEACH算法相比，虽然节点能耗较高、生命周期短，但均衡性更强，能更好地解决本文设计之初提出的更换电池问题。此外，由于传统的ADOVjr协议具有网络的性能优势，因此综合后的协议比单纯的分簇算法更具网络连通性能优势。目前，随着小型太阳能发电器性能的逐步优化，WSNs的能量问题将得到极大程度的改善，从而更快地推动物联网农业的发展[10]。

[1] 谢川.基于ZigBee的AODVjr算法研究[J].计算机工程,2011(10):87-89.

[2] AKKAYA K,YOUNIS M.A Survey on routing protocols for wireless sensor networks[J].Ad Hoc Networks,2005,3(3): 325-349.

[3] 黄丹.无线传感器网络分簇路由协议研究[D].大连：大连海事大学,2013.

[4] 张磊.一个新的基于能量和距离的无线传感器网络协议[D].济南：山东大学,2008.

[5] CHAKERES I D,KLEIN B L.AODVjr,Aodv simplified[J].Acm Sigmobile Mobile Couputing & Commumcations Review,2002,6(3):100-101.

[6] 高井峰.基于ZigBee的路由节点的研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学,2009.

[7] 陈晓曙,李霞.一种高效的 Ad Hoc 网络 AODV 改进路由协议[J].东南大学学报(自然科学版),2003，33(2):4.

[8] 初洪龙.基于物联网的智能农业大棚的研究与实现[D].大连：大连理工大学,2014.

[9] 邢铭生.基于物联网网关的研究及实现[D].郑州：郑州大学,2010.

[10]蔡振江,康健一,张青.数据融合技术在温室温度检测中的应用[J].农业机械学报,2006(10):101-103.

Application of the Father Tree Routing Protocol and Weighted Data Fusion for Greenhouse

YANG Youliang,WANG Chao,MA Cuihong

(College of Electrical Engineering,North China University of Science and Technology,Tangshan 063009,China)

Wireless sensor networks have their own superiority for environmental data acquisition and control.In the application of agricultural greenhouse, due to the long but narrow layout characteristics of the greenhouse, imbalance of the residual energy of network may occur easily, which is conflict with the unified replacement of batteries. In order to solve this problem, for communication protocol, the father tree protocol based on the combination of integrated clustering algorithm and ADOVjr algorithm is adopted; and the data transmission network is formed through establishing the middle cluster head node to organize terminal nodes. In cluster head node, the method of weighted average recursion based on trust function is added, to implement data fusion. The results of simulation carried out on the Matlab experimental platform show that the network can effectively improve the residual energy balance of node and eliminate the errors caused by node failure.The design adopts the improved communication protocol and new method of data fusion; on this basis, the latest technological achievements of gateway and server are employed; this makes the IOT temperature controlled greenhouse has the capability of remote operation and management, and offer higher practical value.

Internet of things; Wireless sensor networks; Communication protocol； Father tree; Data fusion; Algorithm; Control; Server

资金项目:国家自然科学基金资助项目(61271402)

杨友良(1961—)，男，硕士，教授，主要从事控制科学与工程和仪器科学与技术学科的教学、科研与工程应用。E-mail：wch905@163.com。

TH6;TP274+.2

A

10.16086/j.cnki.issn 1000-0380.201702015

修改稿收到日期：2016-06-13