WRSNs中路由协议对充电簇的影响

林志贵 ，张国涛 ，张晓慧 ，杜春辉 ，刘 莹

（1.天津工业大学 电子与信息工程学院，天津 300387；2.天津工业大学 天津市光电检测技术与系统重点实验室，天津 300387）

无线传感器网络（WSNs）使人们及时准确地获取需要的信息，在环境监测、目标识别、灾害预防和监控等领域得到了广泛应用[1].受携带电池能量限制，传感器节点使用寿命有限.因此，能量一直是WSNs应用的重要瓶颈.随着无线传能技术的发展，特别是磁耦合无线传感技术的发展，为全天候解决WSNs的能量问题提供了新的途径[2].

通过磁耦合技术为WSNs网络节点无线传能，可以构建可充电无线传感器网络[3]（wireless rechargeable sensor networks，WRSNs）.网络节点充电策略通常分为单个移动充电设备（mobile charger，MC）一对一充电[4]、多MC一对一充电[5]、单MC一对多充电、多MC一对多充电4种方式.一对一充电方式中，对于单个节点来说充电效率较高，但MC能量利用率较低，由磁耦合传能原理[6]可知，一个MC同时可为多个节点进行充电，实现一对多充电.Xie等[7]将网络区域划分成均匀的正六边形单元，采用单个MC为单元内多个节点同时充电，目标是规划MC的充电路径，使得MC的休息时间比率最大.这种单MC方案的可扩展性差，当网络规模较大时，无法保证网络节点及时充电.Wu等[8]采用多MC一对多充电方式，设定网络节点能量阈值，通过分布式聚类算法（distributed clustering algorithm，DCA）选择多个组头，依据组头对网络节点进行分组，给每组分配一个MC进行一对多充电.这种方案适用于密集分布的传感器网络、超低功耗传感器网络等，一定程度上解决了单对单充电规划可扩展性问题[2].

网络节点能耗与路由协议息息相关，不同的路由协议，造成节点功能不同，进而消耗能量也不一样.例如：刘铁流等[9]提出一种新的分簇WSNs网络多跳节能路由协议，有效降低了节点的能耗，延长了网络生命周期.吕红芳等[10]提出了一种能量均衡的多跳路由协议，能够均衡网络的能量消耗，延长网络的生命周期.Flooding协议和Gossiping协议[11]是两个传统WSNs网络路由协议.Gossiping协议是对 Flooding协议的改进，这两个协议不需要维护路由信息，也不需要任何算法，在WRSNs网络中应用很广泛[12].针对传统洪泛算法所表现出来的固有缺陷，研究者们也做了大量的研究工作，例如王明阳等[13]对传统洪泛、改进的固定概率洪泛，以及动态概率洪泛的性能作了比较.张小庆等[14]将路由区域限定在指定的区域内，极大改进了传统洪泛路由算法的无方向性、盲目性.但是上述文献都是针对WSNs网络进行分析的，对于能够进行能量补充的 WRSNs来说，WSNs路由协议是否适合WRSNs，还需要作具体分析.

本文针对一对多充电环境下的WRSNs，通过划分充电簇（簇内节点同时充电），分析不同路由协议对簇内存活节点数以及剩余能量的影响.首次分析在一对多充电环境下，网络路由协议对能量分配的影响，为选择合适的路由协议以及MC能量分配及调度提供依据.

1 可充电网络模型

1.1 网络结构

可充电无线传感器网络由传感器节点、移动充电设备（MC）和基站（base station，BS）组成，如图 1所示.

将传感器网络划分成多个连续的充电簇单元，每个充电簇的结构如图2所示.每个正六边形代表一个充电簇[7].每个充电簇内，MC通过磁耦合同时为多个传感器节点充电；多个MC遍历网络中需要补充能量的充电簇，返回基站补充自身的能量.

图1 网络结构Fig.1 Network structure

图2 充电簇结构Fig.2 Charge cluster structure

在边长为L（m）的正方形区域WRSNs内，随机部署 n个节点（n=1，2，3，…），便于充电簇建立以及充电簇剩余能量分析，本文采用洪泛路由协议进行数据传输，并提出以下基本假设：

假设1：每一个节点都有唯一的ID，且节点的初始能量相等；

假设2：传感器节点部署之后，不会随着时间推移而移动；

假设 3：基站的坐标为（L/2，L/2），位于仿真区域的中心位置；

假设4：每一个节点都能与其所有邻居节点通信；

假设5：网络划分成k个充电簇，充电簇划分后不再改变，第j个充电簇（1

1.2 充电簇

MC与网络节点的充电距离是由MC的充电能力决定的，因此，以充电距离D为半径的圆的内接正六边形作为充电簇，如图2所示.充电簇的中心O作为MC的充电停留位置，一个充电簇内的节点可以被MC同时充电.

1.3 路由协议

1.3.1 洪泛路由协议

洪泛路由算法是一种广播式路由协议[15]，也称扩散法（Flooding），不需要维护网络的拓扑结构和路由计算，假设源节点A需要将数据包发送至汇聚节点D，采用的网络拓扑结构如图3所示，节点间的连线表示两节点在通信范围内可直接通信.节点A首先将数据包p的副本广播，则其邻居节点B、E、G接收，并将接收的数据包通过广播的形式转发（除去节点A），以此类推，直到源节点广播的数据包p的副本到达汇聚节点D或数据包的生命周期（TTL）为0.图3中，当B、E和G都收到源节点发送的数据包，并转发给各自的邻居节点；作为B、E和G的邻居节点F收到来自它们的同一报文，F将转发先到的数据包给其所有的邻居节点，后到相同的数据包将被丢弃；最终，目的节点D收到节点F的数据包，至此，完成了源节点A与目的节点D之间的数据包传输任务.广播式的洪泛路由具有实现简单，不需要为保持网络拓扑信息和实现复杂的路由计算而消耗能量资源等优点，适用于健壮性要求高的场合.

图3 网络拓扑结构Fig.3 Network topology

1.3.2 Gossiping路由协议

Flooding路由协议是WSNs的广播式路由协议，其在网络数据传输过程中存在数据内爆（Implosion）问题，即出现一个节点可能多次接收同一个数据包，导致网络中充斥了大量无用的重复报文，严重消耗节点的能量，影响了整个网络的生存周期.Hedetniemi等[16]提出Gossiping闲聊法，避免了Flooding路由协议中的“内爆”问题，Gossiping路由协议对Flooding路由协议的改进使用的是随机原则，节点发送数据时不再采用广播的形式，而是根据概率随机转发数据包到邻居节点，接着该邻居节点再以相同的方式向其邻居节点转发该数据包，直到数据包到达接收终端[17-18].但Gossiping协议下的无线传感器网络能量也不可补充.

2 无线通信能耗模型及能耗均衡度

2.1 无线通信能耗模型

WRSNs中节点数据传输能量消耗模型[19]如图4所示.节点能耗模型主要考虑发射电路能量消耗、功率放大器的能耗以及接收电路接收信号能量损耗3个部分.功率放大器的作用是为了补偿路径损耗，保证信号的信噪比达到接收机可接收值.发送端发送k bit特数据到距离为d的接收端时，发送端消耗的能量为ETx（k，d）.

图4 能耗模型示意Fig.4 Energy consumption model

式中：Eelect为发送电路或者接收电路每发送或接收单位比特数据所消耗的能量；ETx-elect（k）表示发射k比特数据时发射电路的能量消耗；ETx-amp（k，d）表示发射k比特数据，传输距离为d时功率放大器的能量消耗.因此，发送端传输k比特数据，数据传输距离为d时能量消耗ETx（k，d）为：

式中：εfs和εmp分别与信道传输模型有关，εfs为自由空间传输模型中的能耗系数，εmp为多路径衰减传输模型中的能耗系数，节点传输过程中，采用何种方式传输取决于传输距离的大小；d表示发射机与接收机之间的距离；d0是一个距离常数，表示传输距离与能量消耗之间的关系.当收发端距离小于d0时，则使用自由空间衰减模型；否则，采用多路径衰减模型.

由式（3）可知，当节点之间距离比较大时，数据传输的能量消耗也会比较大，因此，传输距离要求不大于d0.当接收端接收k比特数据时，接收端的能量消耗ERx（k）为：

式中：ERx-elect（k）表示接收k比特数据时接收电路的能量消耗.网络中节点在收到数据时进行数据处理和融合，降低节点传输的数据量，处理融合单位比特数据需要的能量损耗为EDA，则融合k比特数据所消耗的能量为 EDA（k）.

2.2 能耗均衡度

WRSNs中，采用能耗均衡度衡量路由协议对充电簇能耗均衡性的影响，能耗均衡度直接反映充电簇的能耗.

式中：E0为网络中节点的初始能量；numj代表充电簇j中的节点个数.由式（8）可得充电簇的能耗，则充电簇的能耗均衡度如公式（9）和公式（10）所示.

式中：VAR（cj，rmax）代表充电簇cj的能耗均衡度，VAR（cj，rmax）波动幅度越大表明能耗的不均衡性越强；充电簇cj代表网络中第j个部署有节点的充电簇；表示第j个充电簇的能耗；表示rmax轮后k个充电簇中能量消耗的最小值；表示 rmax 轮后k个充电簇中能量消耗的最大值.

3 充电簇构建

3.1 MC充电半径的确定

依据文献[20]中的一对一充电和一对二充电的实验结果，分别进行曲线拟合得到公式（11）和公式（12）.

式中：ri为MC与节点i（0

由图5可知，随着MC和节点间距离的增加，充电效率单调递减.当r≥3 m时，充电效率接近于0，因此，MC可以同时进行无线充电的节点最大范围是3 m.为了获得较高的充电效率，本文取r=1 m作为MC的充电半径进行分析.

图5 充电效率与距离关系Fig.5 Relationship between charging efficiency and distance

通常，网络节点随机部署，同时给k个节点充电，精确地给出μ（r）（k＞2）的定义式很困难，r为覆盖k个节点最小圆的半径，即MC可以充电的最大范围.根据以上分析，可以得到一对多充电效率μk满足：

由式（13）可知，被MC同时充电节点数越多，总充电效率越高，即μ2（r）<μ3（r）<…<μk-1（r）<μk（r）.

3.2 充电区域的划分

依据充电半径，将网络划分成连续的正六边形充电簇结构.选定区域（0，0）点作为第一个充电簇的中心位置，之后以第一个充电簇作为基准进行扩展，完成对网络区域的填充划分，充电簇按照其填充网络的顺序作为编号规则进行编号.将网络区域边长L设置为30 m，充电簇的边长设置为1 m，其编号如图6所示.

图6 充电簇的编号顺序Fig.6 Order of clusters

3.3 节点所属充电簇的确定

正六边形充电簇在网络中分布以及节点的随机部署如图7所示，其中“点”代表普通节点，网络中心的“五角星”代表基站（BS）.

图7 节点在充电簇中的随机分布Fig.7 Random distribution of nodes in charging cluster

为了确定网络中随机部署的任一节点（xi，yi）所属的充电簇，本文参考文献[21]中确定节点所属网格号的方法来确定节点所属的充电簇：

输入：充电簇的中心位置坐标（xp，yp），任意节点的位置坐标（xi，yi），充电距离（rc）

输出：充电簇的节点数

图8所示A、B、C、D 4点所属充电簇的确定方法分别代表了算法中列举的4种情况.

图8 节点所属充电簇的确定Fig.8 Determination of charging cluster to which node belongs

3.4 充电簇的剩余能量

假设网络有k个充电簇，cj代表第j个充电簇，充电簇中有numj个节点；簇内各个节点的能量变化各不相同，簇内节点的能耗变化导致了充电簇能耗的动态变化，所以从节点剩余能量变化的角度考虑充电簇的剩余能量.假设充电时簇j中节点i的能量消耗为E（i，cj），E（i，cj）主要由节点的发送能耗和接收能耗决定.

网络总的剩余能量Eres为

4 仿真分析

为比较分析Flooding路由协议和Gossiping路由协议对一对多充电簇环境下的WRSNs性能的影响，选取充电簇内存活节点、充电簇剩余能量以及充电簇能耗均衡度3个指标进行分析.仿真软件为MATLAB2010b.

4.1 仿真参数设置

网络区域为30 m×30 m，随机部署200个节点，基站位于区域中心（15，15），充电半径设置为1 m，节点初始能量设置为2 J，仿真参数的具体设置如表1所示.

表1 仿真参数Tab.1 Simulation parameters

4.2 充电簇中存活节点数分析

网络中共划分有383个充电簇，当网络经过1 500轮的数据传输，随机选取15个部署有节点的充电簇，分别是第 1、11、51、111、141、171、181、191、211、231、251、271、291、301、351 个充电簇.Flooding路由协议和Gossiping路由协议下15个充电簇的存活节点数从0～1 500轮的变化过程如图9所示.网络中其它充电簇节点存活情况与轮数关系与此类似.

由图9可知，图9（b）中曲线转折现象较图9（a）少，说明在Gossiping路由协议环境下，网络节点能耗较均衡.由图9看出，采用Flooding协议时多个充电簇在不到1 500轮时，节点就已经全部死亡；采用Gossiping协议时多个充电簇在1 500轮时还未有节点死亡.说明正六边形充电簇方式下，Gossiping协议较Flooding协议能够减少充电簇内的死亡节点数，延长网络寿命.

4.3 充电簇剩余能量分析

充电簇剩余能量是簇内所有节点剩余能量之和.网络运行1 500轮后，随机选取的15个充电簇的剩余能量在Flooding路由协议和Gossiping路由协议下从0～1 500轮的变化过程如图10所示.网络中其它充电簇剩余能量变化情况与轮数关系与此类似.

图9 网络充电簇存活节点数与轮数关系Fig.9 Relationship between live nodes number and rounds number of network charging clusters

图10 网络中充电簇剩余能量与轮数关系Fig.10 Relationship between residual energy and rounds number of network charging clusters

由图10可知，充电簇剩余能量呈指数变化，图10（b）中曲线明显比图 10（a）中下降平缓，说明在Gossiping路由协议环境下，网络节点能耗较低.由图10（a）可以看出，采用Flooding协议时多个充电簇在不到1 500轮时，剩余能量就已经接近于0了，而图10（b）中采用Gossiping协议时多个充电簇能量接近于0的轮数明显比图10（a）靠后.具体到第351个充电簇，Flooding路由协议环境下，大约400轮时，簇内剩余能量就接近于0了，但在Gossiping路由协议环境下，大约1 500轮时，簇内剩余能量才降至0.说明正六变形充电簇方式下，Gossiping协议较Flooding协议能够减缓充电簇剩余能量的下降，延长生命周期.

4.4 充电簇能耗均衡度分析

网络运行1 500轮后，Flooding路由协议和Gossiping路由协议下，充电簇能耗均衡度如图11所示.

图11 1 500轮后充电簇的能耗均衡度Fig.11 Energy consumption equilibrium of recharge clusters after 1 500 rounds

由图11可知，采用Flooding路由协议进行数据传输时，经过1 500轮之后，充电簇的能耗均衡度集中在0.1和0.5之间，而且曲线变化比较规律；基于Gossiping路由协议的充电簇能耗均衡度集中在0和0.6之间，而且曲线变化比较随机.说明Gossiping协议虽然解决了Flooding协议中的“内爆”问题，减少了能量浪费，但能耗均衡度低；也说明无线传感器网络环境下的路由协议，没有考虑节点能量可补充性，不适合一对多无线可充电传感器网络.

5 结束语

基于磁耦合谐振的一对多无线可充电传感器网络中，结合磁耦合谐振无线传能特点，将网络划分成多个正六边形充电簇.分别基于Flooding路由协议和Gossiping路由协议，分析充电簇内存活节点数和剩余能量的变化情况以及充电簇的能耗均衡度.从仿真实验结果看出，正六变形充电簇方式下，Flooding路由协议和Gossiping路由协议对网络节点存活数及充电簇剩余能量的影响是不同的；Gossiping协议虽然解决了Flooding协议中的“内爆”问题，减少了网络能耗，但充电簇能耗均衡度低，说明传统WSNs中的路由协议不适合WRSNs，特别是一对多充电环境下的WRSNs.实验结果也表明对于一对多充电环境下的WRSNs，选择路由协议时，不仅要考虑是否能够减少网络节点的死亡率、减少网络能耗，还应该考虑是否能改善网络充电簇的能耗均衡性，因为路由协议影响到充电簇的能耗均衡度，进而影响能量传输效率.为改善充电簇的能耗均衡度，可以从设计新的路由协议或构建合适的充电簇两方面着手进行.