《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合的LEACH路由協(xié)議
來源:電子技術(shù)應(yīng)用2011年第7期
王培東1, 袁召蘭1, 王 瑜2
1. 哈爾濱理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150080; 2. 中國人民解放軍九二二三四部隊(duì),黑龍江 佳木斯 154333
摘要: 如何有效地使用傳感器節(jié)點(diǎn)的能量以延長(zhǎng)WSN的生存時(shí)間,一直是WSN路由協(xié)議研究的重點(diǎn)?;贚EACH,提出了一種新的路由協(xié)議AF-LEACH,AF-LEACH根據(jù)數(shù)據(jù)融合的能量開銷和所帶來的節(jié)能增益,對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)的數(shù)據(jù)融合。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與LEACH協(xié)議以及在各節(jié)點(diǎn)都進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的MA-LEACH[1]協(xié)議相比,AF-LEACH在降低節(jié)點(diǎn)能耗,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命等方面上有了顯著提高。
中圖分類號(hào): TP393
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2011)07-123-04
LEACH based on adaptive data fusion
Wang Peidong1, Yuan Zhaolan1, Wang Yu2
1. College of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China; 2. Business Room, No.92234 Units of People’s Liberation Army, Jiamusi 154333, China
Abstract: How to effectively manage power consumption so that the lifetime of a WSN can be maximized is a important goal for routing protocol design in wireless sensor networks. Based on LEACH, we proposed a new routing protocol AF-LEACH(Adaptive Fusion LEACH ),which can adaptively adjust whether data fusion gathered in sensor nodes shall be performed according to the cost and benefit of the data fusion. The simulation results demonstrate that AF-LEACH is more effective than LEACH and MA-LEACH in which data fusion gathered in each node shall be performed in the aspects of reducing node energy consumption and extending the network lifetime.
Key words : WSN; LEACH; data fusion; mobile agent; network lifetime

摘  要:    如何有效地使用傳感器節(jié)點(diǎn)的能量以延長(zhǎng)WSN的生存時(shí)間,一直是WSN路由協(xié)議研究的重點(diǎn)?;?a class="innerlink" href="http://ihrv.cn/tags/LEACH" title="LEACH" target="_blank">LEACH,提出了一種新的路由協(xié)議AF-LEACH,AF-LEACH根據(jù)數(shù)據(jù)融合的能量開銷和所帶來的節(jié)能增益,對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)的數(shù)據(jù)融合。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與LEACH協(xié)議以及在各節(jié)點(diǎn)都進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的MA-LEACH[1]協(xié)議相比,AF-LEACH在降低節(jié)點(diǎn)能耗,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命等方面上有了顯著提高。
關(guān)鍵詞: 無線傳感器網(wǎng)絡(luò); LEACH; 數(shù)據(jù)融合; 移動(dòng)代理; 網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN(Wireless Sensor Network)可以定義為部署在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的大量傳感器節(jié)點(diǎn)所組成的無線網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)能夠協(xié)作地實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、采集和處理節(jié)點(diǎn)分布區(qū)域內(nèi)的各種環(huán)境或監(jiān)測(cè)對(duì)象的信息,并將處理后的數(shù)據(jù)傳送到網(wǎng)絡(luò)中的特定位置[2]。在WSN中,節(jié)點(diǎn)的電池能量和通信帶寬等資源均十分有限,因此如何有效地利用有限資源、降低網(wǎng)絡(luò)能耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的核心問題。數(shù)據(jù)融合算法利用感知數(shù)據(jù)的相關(guān)冗余性來減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量以達(dá)到節(jié)能的目的。但在許多WSN的應(yīng)用場(chǎng)合中,數(shù)據(jù)融合的能量開銷是不能忽略不計(jì)的,例如圖像數(shù)據(jù)融合開銷和數(shù)據(jù)傳輸開銷已經(jīng)非常接近[3]。
    LEACH[4](Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是低功耗自適應(yīng)分層路由算法,是WSN中最早提出的分簇路由協(xié)議。該算法通過等概率地隨機(jī)循環(huán)選取簇頭,其他各節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的來自簇頭的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行集群分組。LEACH的執(zhí)行過程是周期性的,為達(dá)到節(jié)省能量的目的,每輪由簇的建立階段和穩(wěn)定工作兩個(gè)階段組成。但這種算法沒有考慮到節(jié)點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)之間存在的相關(guān)冗余性,不論數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性大還是小,都進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,然而當(dāng)數(shù)據(jù)相關(guān)性小時(shí),這樣不僅沒有減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,反而還額外增加了融合開銷,以致增加了網(wǎng)絡(luò)的能耗,縮短了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
    LEACH協(xié)議中的簇采用C/S(客戶機(jī)/服務(wù)器)計(jì)算模式,它把數(shù)據(jù)發(fā)送到簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行融合處理,這不適合簇組織結(jié)構(gòu)的分布式環(huán)境。而MA-LEACH采用的基于移動(dòng)Agent(MA[5])的分布式計(jì)算模式是把處理代碼移動(dòng)到本地節(jié)點(diǎn)去處理數(shù)據(jù),其所具有的優(yōu)勢(shì)非常適合用于簇組織結(jié)構(gòu)。MA-LEACH協(xié)議中的數(shù)據(jù)收集方式是:MA從簇頭出發(fā),按照一定的路由在簇內(nèi)各節(jié)點(diǎn)上遷移,每遷移到一個(gè)節(jié)點(diǎn)都將其攜帶的數(shù)據(jù)與該節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)融合,最后將所有的數(shù)據(jù)發(fā)送至簇頭。MA-LEACH將MA與LEACH結(jié)合,有效地減少傳輸中的數(shù)據(jù)量,從而減少了傳輸能耗,但該算法也沒有考慮到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)冗余性。
    AFMR(Adaptive Fusion Mobile Agent Routing)[6]算法根據(jù)移動(dòng)代理在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)遷移過程中傳輸能量和融合能量的開銷以及數(shù)據(jù)融合能帶來的節(jié)能增益,對(duì)移動(dòng)代理遷移到各節(jié)點(diǎn)時(shí)是否執(zhí)行數(shù)據(jù)融合進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,使得MA在路由過程中收集、融合相關(guān)節(jié)點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)的同時(shí),保持總的能量開銷接近最優(yōu)。
    在WSN中對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后,減少了傳輸能量,但同時(shí)增加了融合開銷。針對(duì)這一矛盾,AFMR算法根據(jù)數(shù)據(jù)融合算法的能量開銷和節(jié)能增益,對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)是否進(jìn)行數(shù)據(jù)融合運(yùn)算進(jìn)行了自適應(yīng)調(diào)節(jié)。
    針對(duì)上述問題,在已有LEACH等協(xié)議的基礎(chǔ)上,提出了一種新的路由協(xié)議AF-LEACH(Adaptive Fusion LEACH),通過在簇內(nèi)對(duì)各節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)是否執(zhí)行融合進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整來節(jié)省節(jié)點(diǎn)能耗,以達(dá)到延長(zhǎng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。

 


1 基于自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合的LEACH協(xié)議
1.1 基本定義和概念

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)簇可以用一個(gè)無向加權(quán)全連通圖G=(V,E)來表示,V是簇中所有傳感器節(jié)點(diǎn)的集合,E使簇中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間可以直接通信。假設(shè)頂點(diǎn)v∈V代表簇中的一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn),邊euv=(u,v)∈E代表頂點(diǎn)u和v所對(duì)應(yīng)的傳感器節(jié)點(diǎn)能夠直接通信。
    LEACH采用的能量消耗公式是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中通用的一階無線電模式[7],傳感器節(jié)點(diǎn)在距離d發(fā)送一條長(zhǎng)度為l bit消息所消耗的能量為:

 設(shè)MA由ID、路由算法、數(shù)據(jù)緩存、處理測(cè)量數(shù)據(jù)代碼組成,其中數(shù)據(jù)緩存中包含部分融合的簇成員節(jié)點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)。
1.2 基于自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合的LEACH路由協(xié)議
    基于自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合的LEACH協(xié)議的基本思想是:在LEACH的簇結(jié)構(gòu)形成后,網(wǎng)絡(luò)的能耗主要體現(xiàn)在感知數(shù)據(jù)的傳輸和融合上。
 傳輸能耗與MA的遷移路由有關(guān),計(jì)算MA的路由是TSP問題,本文采用最近鄰居算法,從簇頭出發(fā),在所有的成員節(jié)點(diǎn)中尋找權(quán)值(傳輸能量與融合能量之和)最小的邊對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)加入到路徑解中,然后再在沒有訪問過的節(jié)點(diǎn)中尋找與當(dāng)前權(quán)值相比最小的節(jié)點(diǎn),加入到路徑解中,依次類推,直至所有的成員節(jié)點(diǎn)都被訪問完,路徑解中最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)為簇頭節(jié)點(diǎn)。
    數(shù)據(jù)融合能夠減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,從而減少傳輸能量,但數(shù)據(jù)融合本身又能導(dǎo)致能量的開銷,因此當(dāng)節(jié)省的傳輸能量大于數(shù)據(jù)融合開銷時(shí),進(jìn)行數(shù)據(jù)融合對(duì)于網(wǎng)絡(luò)節(jié)能才是有益的,反之,則會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)能耗。由此分析得出,對(duì)簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)應(yīng)該動(dòng)態(tài)地進(jìn)行數(shù)據(jù)融合(自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合)。當(dāng)在該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合能節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能耗時(shí),就進(jìn)行數(shù)據(jù)融合(融合計(jì)算開關(guān)置1);否則,不進(jìn)行(融合計(jì)算開關(guān)置0)。在某一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后所節(jié)省的能量實(shí)際是,按照計(jì)算好的MA遷移路由,未融合的感知數(shù)據(jù)從該節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)酱仡^的能量與融合后的數(shù)據(jù)從該節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)酱仡^節(jié)點(diǎn)的能量之差。差值與數(shù)據(jù)融合的能量進(jìn)行比較,大于0時(shí),在該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,否則,不進(jìn)行。因此簇中某一節(jié)點(diǎn)是否進(jìn)行數(shù)據(jù)融合還得在遷移路徑上后面的節(jié)點(diǎn)開關(guān)值確定之后才能確定,于是對(duì)應(yīng)于遷移路徑上的節(jié)點(diǎn)順序,各節(jié)點(diǎn)的融合開關(guān)值是逆序計(jì)算的。
  簇內(nèi)各成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集和處理過程是:簇頭節(jié)點(diǎn)按照簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)目,生成一個(gè)TDMA時(shí)隙表,簇頭節(jié)點(diǎn)根據(jù)MA的遷移路由中各節(jié)點(diǎn)的順序依次為每個(gè)成員分配通信時(shí)隙,成員節(jié)點(diǎn)只能在其特定的時(shí)隙內(nèi)與由簇頭創(chuàng)建的MA進(jìn)行通信,此時(shí)簇內(nèi)其他成員節(jié)點(diǎn)關(guān)閉通信模塊以節(jié)省能量。然后,簇頭節(jié)點(diǎn)的MAE開始創(chuàng)建并派遣MA,MA從簇頭出發(fā),按照已經(jīng)計(jì)算好的遷移路由和各節(jié)點(diǎn)的融合計(jì)算開關(guān)值,MA依次遷移到各節(jié)點(diǎn),當(dāng)融合計(jì)算開關(guān)為1(0)時(shí),MA攜帶的數(shù)據(jù)緩存中的數(shù)據(jù)與相應(yīng)節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行(不進(jìn)行)數(shù)據(jù)融合,最后MA攜帶著融合處理后的數(shù)據(jù)返回簇頭,完成一次數(shù)據(jù)收集。
    基于自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合的LEACH協(xié)議的基本思想簡(jiǎn)述為以下三點(diǎn):
    (1) 計(jì)算MA的遷移路由(子函數(shù)1)
    根據(jù)最近鄰居算法計(jì)算MA的遷移路徑:從簇頭出發(fā),依次取權(quán)值(傳輸能量與融合能量之和)最小的邊對(duì)應(yīng)的點(diǎn)加入當(dāng)前解中直至形成回路解。
    (2) 計(jì)算自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合開關(guān)值(子函數(shù)2)
    假設(shè)通過子函數(shù)1求得的MA遷移路由為{x0,x1,x2,…,xk,xk+1,…,xn-1,x0}(其中x0為簇頭),未融合的感知數(shù)據(jù)從某一節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)酱仡^的能量與融合后的數(shù)據(jù)從該節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)酱仡^節(jié)點(diǎn)的能量作差,其差值和數(shù)據(jù)融合的能量進(jìn)行比較,大于0時(shí),在該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,融合計(jì)算開關(guān)置1;否則,不進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,融合計(jì)算開關(guān)置0。由于節(jié)點(diǎn)xk必須知道它后面的節(jié)點(diǎn)xk+1,…,xn-1的融合計(jì)算開關(guān)值,才能計(jì)算出它自己的,故逆序求解In-1,In-2,…,I2,I1,亦即得出該簇內(nèi)哪些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行融合計(jì)算,哪些不進(jìn)行。
    (3) 進(jìn)行簇內(nèi)所有成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集(主函數(shù))
    調(diào)用子函數(shù)1,求出MA的遷移路徑{x0,x1,x2,…,xk,xk+1,…,xn-1,x0};
    調(diào)用子函數(shù)2,根據(jù)子函數(shù)1的遷移路徑求出簇內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的融合計(jì)算開關(guān)值In-1,In-2,…,I2,I1;
    簇頭節(jié)點(diǎn)派遣MA,收集節(jié)點(diǎn)xi(i=1,2,…,n-1)的感知數(shù)據(jù),根據(jù)Ii=1(或0)的值融合(或不融合)節(jié)點(diǎn)xi的感知數(shù)據(jù)與MA數(shù)據(jù)緩存中的數(shù)據(jù),最后所有的數(shù)據(jù)匯總至簇頭節(jié)點(diǎn)。
    傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義如下:
    typedef struct node
    {    int nodeID;      
                                             //節(jié)點(diǎn)ID
    int visitedFlag;   
        //是否被訪問,1為已經(jīng)被MA訪問過,0為未訪問
    }SensorNode;
     基于自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合的LEACH的算法如下:
    void  FindTheMAPath(int chID,SensorNode cnodes[n])
         //計(jì)算MA的遷移路徑的子函數(shù),chID表示簇頭ID
    {
    int temp=0;
    //暫存遷移路徑上某個(gè)節(jié)點(diǎn)在權(quán)值矩陣對(duì)應(yīng)的列下標(biāo),
       以便在該列下標(biāo)值對(duì)應(yīng)的行進(jìn)行下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的查找
    int x[n];
        //將遷移路徑上節(jié)點(diǎn)的ID依次存入一維數(shù)組x[n]
         i=0;
        //數(shù)組x[n]的下標(biāo)變量
         x[0]=chID;
        //MA遷移路徑上的第一節(jié)點(diǎn)為簇頭節(jié)點(diǎn),即MA
        由簇頭節(jié)點(diǎn)派遣出去
    do{  DataType  minweight=∞;
       //DataType是感知數(shù)據(jù)類型,給最小權(quán)值變量賦初值    for(j=1;j<n; j++)
        //從所有的簇成員節(jié)點(diǎn)中找出距離ID為i的節(jié)點(diǎn)            最近的節(jié)點(diǎn)
         {  curID=getcurID( );
        //獲取第j個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)的ID
            if((W[temp][j]<minweight)&&(cnodes[curID].
            visitedFlag==0))
       {minweight=w[temp][j];temp=j;}
        }
              x[++i]=curID;
               cnodes[curID].visitedFlag=1;
         }while(i==n-1)
}
void AdaptiveFusion(int *x)
{
    bool I[n];
        //I[i]表示Ii(融合計(jì)算開關(guān))
       h(xn-1x0)= c();
        // c(exi,xj)為MA從節(jié)點(diǎn)xi到節(jié)點(diǎn)xj的單位數(shù)據(jù)傳
                 輸能量
    if (&rho;(e■)* h(xn-1x0)-q(xn-1))   I[n-1]=1;
        //⊿xn-2 xn-1﹥0?圯In-1=1;
       else                             I[n-1]=0;
       for(i=n-2; i>0; k--) 
    //逆序求解In-1,In-2,&hellip;&hellip;,I2,I1
    { h(xix0)=c(exi,xi+1)+q(xi+1)*I[i+1]+(1-&rho;(exi,xi+1)*I[i+1]) *h(xi+1x0);
    //假設(shè)&rho;(e■),q(xi+1)為已知量
          cmp=&rho;(exi,xi+1)* h(xix0)-q(xi);
          if(cmp>0)  I[i]=1;
         else       I[i]=0;
         }
}
main( )  
{ While(1)
    {  select cluster heads and form clusters;
           for(each cluster)
                   {FindTheMAPath(int chID,SensorNode cnodes[n]);     //求得MA的遷移路徑
         AdaptiveFusion(int *x);
    //求得各節(jié)點(diǎn)的融合開關(guān)
               for(i=1; i<n; i++)
                   {  CopeWithSenseDate(x[i],I[i]);
    //處理ID為x[i]的節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù),并根據(jù)I[i]值自適
    應(yīng)數(shù)據(jù)融合
           send the data to the sink node;
                    }
            }
     }
}
2 仿真結(jié)果與分析
    本文采用NS-2(Network Simulation version2)對(duì)AF-LEACH進(jìn)行仿真,它是一種可擴(kuò)展的、容易配置的和可編程的事件驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)仿真引擎。在仿真過程中,比較了LEACH、MA-LEACH(Mobile Agent LEACH)和AF-LEACH三種路由協(xié)議。LEACH中簇成員節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)分別發(fā)送給簇頭,然后由簇頭一起將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,簇頭負(fù)擔(dān)過重;MA-LEACH中MA按照能量開銷最小的路由到感知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行本地處理,然后將融合后的數(shù)據(jù)發(fā)送至簇頭;AF-LEACH根據(jù)數(shù)據(jù)融合的開銷和節(jié)能增益,對(duì)簇內(nèi)各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合。
    在100 m&times;100 m的區(qū)域內(nèi)隨機(jī)部署100個(gè)節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)一旦部署將不再移動(dòng)?;疚挥?50 m,175 m),簇頭節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建MA后,將其封裝在數(shù)據(jù)包中發(fā)送出去,MA遍歷簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)后返回簇頭節(jié)點(diǎn)。模擬實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1。

    由圖1和圖2可以看出,比較LEACH協(xié)議、MA-LEACH協(xié)議和AF-LEACH協(xié)議,它們的節(jié)點(diǎn)存活時(shí)間依次增加,能耗依次減少。原因在于,相對(duì)于LEACH,MA-LEACH、AF-LEACH避免了由大量的感知數(shù)據(jù)傳輸而導(dǎo)致的能量消耗,并且移動(dòng)Agent計(jì)算模式把數(shù)據(jù)融合的過程分散到簇內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)上,這樣減少了簇頭節(jié)點(diǎn)的能量消耗,推遲了節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間;相對(duì)于MA-LEACH,AF-LEACH的優(yōu)勢(shì)是當(dāng)有些節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性較小時(shí),即數(shù)據(jù)融合節(jié)省的能量小于數(shù)據(jù)融合能量開銷時(shí),就不進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,也就是自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合,這樣就減少了節(jié)點(diǎn)的能耗,延長(zhǎng)了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的存活時(shí)間。

    LEACH協(xié)議是基于分簇的典型協(xié)議,本文針對(duì)它的不足提出了一種新的路由協(xié)議AF-LEACH。該協(xié)議明確利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性,根據(jù)數(shù)據(jù)融合的能量開銷和所帶來的節(jié)能增益,對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)的數(shù)據(jù)融合。經(jīng)仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的AF-LEACH降低節(jié)點(diǎn)的能量消耗,進(jìn)而延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
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