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重传下的无线传感器网络的生命周期分析

范文

吕占伟　陶峥

摘要：无线传感器网络（WSN）被广泛用于环境监测、医疗和监控。它们的生命周期很大程度上受到能源消耗的影响，这部分归因于重传。然而，在考虑WSN生命周期的部署优化领域中重传问题还没有得到很好的研究。在本文中，研究了重要的生命周期模型：传感器失效、能源消耗、睡眠/唤醒、WSN中的路由和重传、以及离散事件仿真程序等，并将其用于分析WSN的生命周期问题。用线性和圆形的WSN案例来说明在WSN的生命周期估计中考虑重传的重要性。

关键词：无线传感器网络；重传；生命周期；能量；节点分布

中图分类号：TP732

文献标识码：A

0 引言

近年来无线传感器网络（WSN）已经获得了越来越多的关注，其广泛的应用包括环境监测、栖息地的监测、医疗保健、动物跟踪和监视。

一个典型的WSN由一个汇聚节点和数百个传感器节点组成（参见图1）。这些传感器可以感知、测量、并收集周边环境的信息，它们还可以将采集到的数据传给汇聚节点，用户可以从这里接收信息。

从技术上讲，WSN是一个大规模、自组织和多跳的网络，每个传感器有一个电池，它用来提供监控和数据传输所需的能量。因为电池容量有限，并且在大多数情况下不方便或者不可能对其进行充电或更换，从而WSN的生命周期很大程度上取决于能量的消耗。

Anastasi等人在文献中指出超过90%的能源是由通信消耗的，一旦传感器接收或传送一个消息，它便会消耗一定的能量。对于WSN而言，生命周期是最大实用性的一种度量。当传感器的能量被耗尽后，传感器将不再为WSN服务。对于整体网络，一旦覆盖范围或连通性不能满足用户的需求，WSN的生命将结束。

节点部署优化是以延长WSN生命周期为目的的一个热点研究问题。Younis and Akkaya，Bojkovic and Bakmaz and Marks评估了几种部署优化方法。据我们所知，在单跳的能耗中大多数研究没有考虑可能的重传。然而，大多数数据链路层协议包含一个重发功能，这意味着，如果接收到的消息是不正确的，或在给定的时间间隔内不能接收到该消息，那么重发命令将被执行。显然，重传将消耗额外的能量。特别是WSN通常部署在复杂的环境中，这使得重传相当普遍。因此，在优化WSN部署时重传机制必须予以考虑。在本文中，我们把重点放在重传是如何影响WSN部署的。本文的其余部分安排如下：第2部分为分析WSN生命周期而对模型进行了解说。第3部分提出了离散事件的仿真程序。第4部分，在我们的案例研究中使用了线性和圆形的WSN，用其去验证在生命周期分析和WSN优化部署中考虑重传的重要性。最后，第5章是结束语。

1 WSN的模型

为了分析WSN的生命周期，几个开发的模型如下。

1.1生命周期模型

文献中给出了几个WSN生命周期的模型。在这里，我们只考虑WSN的任务实现，尤其是当覆盖范围或连通性低于预定义阈值时的时间。所以，WSN的生命周期可表示为：

1.4睡眠/唤醒模型

为了节省能源，睡眠/唤醒协议已经被广泛应用于WSN。从技术上讲，传感器可以在需要的时候把自己无线通信模块置于睡眠模式。针对各种睡眠/唤醒协议，本文侧重于探索环境和自适应睡眠协议（PEAS），该协议已在WSN部署优化中被广泛的研究。

在PEAS中，所有节点初始时都是处于睡觉状态的。当传感器被唤醒时，它在其探测范围Rp内发送PROBE消息，任何工作在Rp内的节点应该发回一个REPLY消息。当响应数量不能满足其密度要求时，一个沉睡的传感器开始工作。否则，传感器回到睡眠状态。很明显，WSN的覆盖率在很大程度上取决于它的密度的要求。在这种方式中，通过使用最少数量的传感器来满足覆盖要求而冗余的传感器进入睡眠状态的方式能量可以被保存。

在文献中综述了WSN的路由技术，对于不同的WSN，路由技术可能会有所不同。在这里，我们以文献中讨论的贪婪周边无状态路由（GPSR）为例。

在GPSR中，首先将一个传感器的数据包转发给在其无线通信范围内并且在地理位置上靠近目的地邻近的传感器。这种方式中更有机会减少转发操作数量。

1.5重传模型

Woo等人在文献中已证实：当传输距离增加时该路径的可靠性将下降的。对于WSN中使用的多数协议，重传机制是必不可少的。通常根据转发的传感器能否容纳消息将其分为逐跳式和端至端式的重传机制。数据如果是逐跳式传送的，接收机对数据进行接收并验证，它将发送一个ACK响应给发射机，如果发射机没有接收到ACK响应，它将重新发送感知数据。对于一个感知数据，它有一个最大的重试次数，这是一个典型的逐跳式重传机制。传感器是具有记忆的，即其会存储所有传输数据直到他们的下一跳收到。对于端到端的重传机制，传感器是没有记忆的，如果汇聚节点没有接收到感知数据，它只能由源端进行重传。

在实际中，无论是发送感知数据还是ACK响应都将启动重传。这里，我们使用分组接收来反映重传率。Zuniga和Krishnamachari给出的表达式说明了分组接收率是如何受到无线参数和环境参数影响的，包括调制、编码、输出功率、帧大小、接收机噪声、路径损耗指数和对数正态分布阴影方差。

在这里，我们使用一个MICA2 mote作为例子，MICA2 mote使用非相干FSK调制和曼彻斯特编码，它的重传率可以表示为：

·否则，该节点是有效的，并且可以根据睡眠/唤醒模式被“激活”或“休眠”，只有有效节点可以参与感知和传输行为。

接下来，每个“有效的”传感器在多跳数据转发机制下将感知的数据发送到汇聚节点。每次传输的路由根据路由模型进行选择。对于每次传输，系统将确定是否以及何处将根据重传机制进行重传，并根据能量消耗模型计算所消耗的能量。在传输过程中，如果任何一个传感器的能量被耗尽，那么该传感器的模型将被置为“死去”。传输周期内汇聚节点收到了所有的感知数据后，我们检查生命周期是否满足要求，如果满足那么下个传输周期开始。如果不满足，我们便将这个时间点指定为这个仿真运行的观测生命周期，并进入下一次运行，直到达到所需的仿真时间。为了计算覆盖率，我们采用了文献提出的黑自图像沉积方式。

3 案例分析

3.1线性WSN

在这里，我们考虑WSN的油管道监测。系统中有两种类型的节点。一种是传感器节点，其根据需要可同时监控周围环境的温度、传送和接收信息。另一种是汇聚节点，其收集数据以便为获得适当加热而控制加热器。在本文中，我们只专注于两个相邻的供热站之间的管道段，WSN的拓扑结构如图3所示。

我们假定：

·路由模式选择最短的路径，传感器逐个转发温度数据到汇聚节点，即节点Ni只能将数据发送给节点Ni+1。

·没有使用休眠/唤醒模式。传感器一直处于工作状态，直到它失效或它的能量被耗尽为止。换句话说，传感器只能处在“有效”模式或“死去”的状态。

·目标区域是长度为LP的线性石油管道段。

·传感器使用868/916MHz频段下曼彻斯特编码机制的MICA2 mode，其电池容量均为E0。

·传感器每t分钟发送一次感知数据，每次传感器发送一个mp比特的数据包。

·对于每个传感器，最大的无线通信半径和感知半径分别为Rt和Rs。传感器被均匀地部署，这意味着任何一对相邻的传感器之间有相同的距离di。传感器N1和Nn在远离相应段端的一个传感器半径内，汇聚节点位于该段的一端。

表1给出了与此WSN相关的参数。

为了验证重发是否会影响生命周期的分析和部署的优化，使用了以下的重传特性：

·非重传；

·逐跳重传；

·端到端重传。

对于每一个重传机制，我们使用了不同的传感器数量进行仿真。其结果如图4所示，容易看到两种现象：

·根据不同的重传机制WSN的生命周期各不相同。特别的，当传感器的数量是3，传感器之间的距离为80米时，根据在第2.6节所述的重传模型得到的重传概率大约是70.35%，而不同的重传机制下的生命周期的差约是949.7小时。

·对于不同的重传机制，传感器的数量与最大生存期的关系是不同的。换句话说，对重传机制进行不同的假设会导致完全不同的最佳传感器部署结果。对于端到端的重传机制，4个传感器产生的WSN的生命周期达到最大值。然而，对于逐跳重传机制和没有重传的机制，三个传感器获得了生命周期的最大值。当考虑重传，则消耗更多的能量，特别是在远距离传输时重传次数变得非常大。这也解释了当考虑重时为什么3个传感器的生命周期会急剧下降。

当传感器的数量增加后，所有的传感器会发送温度信息到汇聚节点，WSN的流量便会增长。因为信息是逐个传送的，所以离汇聚节点最近的一个感应器将要对所有的数据包进行传送。传感器的数量越多，能量耗尽的越快，这就是为什么WSN的生命周期随传感器数目的增加而下降。

3.2圆形WSN

在第二个案例中，我们考虑一个圆形区域作为研究对象，在这里唯一的汇聚节点位于该区域的中心（参见图5）。所有的传感器都均匀分布。

我们假设：

·路由模型使用GPSR。

·使用PEAS睡眠/唤醒模式。传感器可以是“激活”模式、“睡眠”模式或“死去”的模式。密度要求为p。探测半径为Rp。

·该圆的半径是R。

·传感器使用868/916MHz频段下曼彻斯特编码机制的MICA2 mode，其电池容量均为E0。

·传感器每t分钟发送一次感知数据，每次传感器发送一个mp比特的数据包。

·对于每个传感器，最大的无线通信半径和感知半径分别为Rt和Rs。

·传感器以随机方式均匀地部署，见图5。

表2列出的与圆形区域相关的参数。根据4.1节中的解释，我们分析了在三种重传机制下不同传感器数量的WSN的生命周期。这里的覆盖要求是覆盖整个圆的80%，而连通性的要求是90%的源传感器能够到达汇聚节点。在这种情况下，为了防止过度的重发，重发协议的最大重发次数为3。如果感知的数据在3次重传之后仍不能到达宿节点，那么它就会被丢弃。

测试结果如图6所示。

4 结论

本文将重传引入到WSN的生命周期的评估中，其在实践中是不应该被忽略的。用了几个重要的模型和仿真程序来评估WSN的生命周期。通过仿真研究了线性和圆拓扑的WSN。仿真结果表明采用了重传机制后，WSN的生命周期和最佳部署方案都会产生很大的变化。在今后的工作中，我们计划研究考虑重发下的部署优化问题。

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