0 引言

    目前，隨著無線通信、片上系統(tǒng)、嵌入式技術(shù)和信息處理技術(shù)的迅速發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。WSN是信息技術(shù)的一個新領(lǐng)域，已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于智能交通、醫(yī)療監(jiān)護(hù)、軍事、環(huán)境監(jiān)測等多個領(lǐng)域。

    WSN由多個低功耗且能量有限的傳感器節(jié)點組成，每一個傳感器節(jié)點都有感知能力^[1]。節(jié)點可以實時監(jiān)測和感知環(huán)境信息，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理后再傳輸給用戶。為了能夠從環(huán)境中收集完整的數(shù)據(jù)，就必須考慮網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的問題。

    網(wǎng)絡(luò)覆蓋率問題是指用最少的傳感器節(jié)點最大化地感知區(qū)域。傳感器節(jié)點的覆蓋率決定了該節(jié)點能否對特定的環(huán)境進(jìn)行有效的監(jiān)測。一個WSN能夠成功運(yùn)行，有效的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率是必須的。目前區(qū)域覆蓋^[2]是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的熱點之一，是解決給定區(qū)域內(nèi)的全覆蓋監(jiān)測，該區(qū)域內(nèi)的每一個點都應(yīng)該在至少一個活動節(jié)點的感知范圍內(nèi)。

1 相關(guān)研究

    在網(wǎng)絡(luò)生命周期內(nèi)，為了節(jié)省能量，活動的傳感器節(jié)點要盡可能少；另外，覆蓋區(qū)域的重疊部分也應(yīng)該盡可能減小。在WSN中，由于需要確定哪些節(jié)點是活動的，覆蓋率問題變得有些復(fù)雜。有很多研究都在著力解決覆蓋率的問題，研究者們?yōu)榇颂岢隽烁鞣N各樣的解決方法。

    有文章提出基于魚群算法^[3]、遺傳算法^[4]、蟻群算法^[5]等進(jìn)行覆蓋率的優(yōu)化，這些算法通過搜索的方式對覆蓋率問題進(jìn)行改進(jìn)，雖然搜索能力增強(qiáng)，但是存在求解過程比較復(fù)雜、收斂速度比較慢、未考慮節(jié)點能量損耗等缺點。也有文獻(xiàn)提出基于概率統(tǒng)計的算法，如ε覆蓋算法^[6]，根據(jù)兩個相鄰節(jié)點概率統(tǒng)計關(guān)系，將無限點的區(qū)域覆蓋轉(zhuǎn)為有限的點覆蓋，保證任意目標(biāo)點的覆蓋率不低于ε。但是算法沒有均衡節(jié)點間的能量損耗，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)生命周期短，節(jié)能性差。

2 基于能量感知的覆蓋算法

2.1 問題描述

    在WSN中，傳感器節(jié)點需要完成從環(huán)境中感知數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)并跟其他節(jié)點交換數(shù)據(jù)等多個任務(wù)，所有這些任務(wù)都需要消耗節(jié)點能量。因此，傳感器節(jié)點的能量是算法中重點考慮的問題^[7]。

    該算法將傳感器節(jié)點置于三種不同的模式：活動、偵聽和睡眠。在活動模式，節(jié)點需要執(zhí)行處理、感知和通信三種任務(wù)，傳感器節(jié)點進(jìn)入活動模式后，它的感知單元即上電了，然后傳感器節(jié)點開始正常工作。相應(yīng)的，處理單元和通信單元也都處于上電狀態(tài)。偵聽模式是傳感器節(jié)點被布設(shè)后的初始狀態(tài)，此時僅通信單元處于上電模式，感知和處理單元都被關(guān)閉，直到從簇頭接收到消息，才會轉(zhuǎn)換為其他模式。在睡眠模式中，不執(zhí)行任何任務(wù)，傳感器節(jié)點會關(guān)閉大部分功能單元，只有傳感器的傳輸模塊處于上電狀態(tài)，以便對從簇頭接收到的報文及時作出響應(yīng)。

    傳感器節(jié)點的大部分能量都是在活動模式下消耗的；偵聽模式對能量的消耗比活動模式要低；睡眠模式最節(jié)省能量。因此，為了使傳感器節(jié)點的生命周期最大化，節(jié)點應(yīng)該在大部分時間里處于睡眠模式。

    針對節(jié)點隨機(jī)分布的分簇式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，為了保證網(wǎng)絡(luò)覆蓋率并延長網(wǎng)絡(luò)生命周期，提出一種基于能量感知的區(qū)域覆蓋算法。該算法中，簇頭根據(jù)覆蓋區(qū)域和各個傳感器節(jié)點的剩余能量，在本簇中選定活動節(jié)點，優(yōu)化活動節(jié)點的數(shù)目。

2.2 網(wǎng)絡(luò)模型

    假設(shè)一個分簇式WSN的監(jiān)測區(qū)域為二維平面，在該區(qū)域內(nèi)隨機(jī)部署M個傳感器節(jié)點。所有傳感器節(jié)點坐標(biāo)已知，都由一個ID進(jìn)行唯一標(biāo)識。

    假設(shè)節(jié)點感知域和通信域都是圓形的。以節(jié)點i為圓心，傳感器的感知半徑為r，通信半徑為R_c，此處取R_c=2r。對于傳感器節(jié)點i和j，d(i，j)代表兩節(jié)點間的歐幾里得距離。當(dāng)d(i，j)≤2r時，傳感器節(jié)點i和j為感知鄰節(jié)點。

    圖1為傳感器節(jié)點模型，實線圓代表傳感器節(jié)點的感知域，虛線圓代表通信域。對于傳感器節(jié)點i和j，由于d(i，j)=r，滿足d(i，j)≤2r，因此i和j是感知鄰節(jié)點。類似的，k和l也是傳感器節(jié)點i的感知鄰節(jié)點，而m由于不滿足上述條件，不屬于其感知鄰節(jié)點。

    在一個簇中，節(jié)點的狀態(tài)是由簇頭確定的^[8]。簇中的傳感器節(jié)點記為C_ch，其中的活動節(jié)點記為A_ch。A_i表示節(jié)點i所覆蓋的區(qū)域面積，A_Ni表示未被節(jié)點i覆蓋的區(qū)域面積，A_ij表示節(jié)點i和j的重復(fù)區(qū)域。N_c表示網(wǎng)絡(luò)中總節(jié)點的個數(shù)，N_a表示活動節(jié)點的個數(shù)。E_i表示起始能量，E_c表示剩余能量。

    定義綜合指標(biāo)P：

2.3 覆蓋算法

    圖2為基于能量感知的區(qū)域覆蓋算法流程圖。算法步驟如下：

    (1)在起始階段，所有節(jié)點處于偵聽模式，A_ch為空。

    (2)若傳感器節(jié)點從多個簇頭接收到Hello報文，表明簇頭已經(jīng)可以從其他傳感器節(jié)點接收報文，傳感器節(jié)點就會把自己的坐標(biāo)信息發(fā)給這些簇頭，并且保持當(dāng)前狀態(tài)不變，直到它再次從某個簇頭收到消息，這樣就成為了這個簇的一員。并且會根據(jù)收到的消息把自己的狀態(tài)設(shè)置為活動或者睡眠模式。

    (3)接下來，簇頭會根據(jù)剩余能量和重疊區(qū)域來決定激活哪些傳感器節(jié)點。首先，根據(jù)式(1)計算區(qū)域內(nèi)每個節(jié)點的P值。簇頭會從中選擇P值最大的節(jié)點C_ch，并檢查此節(jié)點與其它節(jié)點的重疊區(qū)域A_ij是否足夠小(小于λ)。如果滿足，這個傳感器節(jié)點就被移入活動集合A_ch。如果在第一輪檢測后，區(qū)域內(nèi)所有傳感器節(jié)點都不能完全覆蓋簇頭的通信區(qū)域，就要啟動下一輪的檢測，這時λ值動態(tài)增加。

    (4)一旦選定了一個新的活動節(jié)點，簇頭就會檢測它的通信區(qū)域是否已經(jīng)完全覆蓋。如果是，簇頭就會停止運(yùn)行以上算法。如果不是，簇頭會繼續(xù)添加新的活動節(jié)點，直到通信區(qū)域被完全覆蓋。

3 仿真分析

3.1 仿真環(huán)境與參數(shù)設(shè)置

    本文所述算法以MATLAB為仿真實驗平臺。本實驗在50 m×50 m的范圍內(nèi)隨機(jī)布設(shè)60到200個傳感器節(jié)點。仿真時間是600 s。將60個傳感器節(jié)點的初始分布圖和算法執(zhí)行后的分布圖進(jìn)行仿真；并在節(jié)點數(shù)目為60、80、100、120、140、160、180、200的8種情況下，分別對算法運(yùn)行10次，取實驗結(jié)果的平均值進(jìn)行對比。各項仿真參數(shù)如表1所示。

3.2 節(jié)點分布情況

    圖3為60個傳感器節(jié)點初始隨機(jī)分布圖，圖4為算法執(zhí)行后的節(jié)點分布圖。兩圖比較可以看出節(jié)點數(shù)有所減少，區(qū)域覆蓋率可以明顯提高。

3.3 算法比較

    對本算法與改進(jìn)的螢火蟲優(yōu)化算法(Improved Glowworm Swarm Optimizations Algorithm，IGSO)^[9]的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和網(wǎng)絡(luò)生命周期進(jìn)行了對比，如圖5和圖6所示。

    從圖5可以看出，就感知區(qū)域的覆蓋率來說，算法比IGSO有提高。在IGSO中，每只螢火蟲的位置代表一種節(jié)點的分布方案，每個節(jié)點都是獨立的個體，因此節(jié)點間的協(xié)調(diào)能力較差，導(dǎo)致此算法很難達(dá)到一個最優(yōu)的覆蓋率，其網(wǎng)絡(luò)覆蓋率基本在90%～95%之間。而在本算法中簇頭對節(jié)點進(jìn)行集中管理，通過禁用某些節(jié)點以減少節(jié)點間的重疊區(qū)域，通過激活某些節(jié)點和控制這些節(jié)點的感知方向以達(dá)到最優(yōu)的覆蓋率，覆蓋率均在95%以上。簇頭在匯聚節(jié)點數(shù)據(jù)、協(xié)調(diào)節(jié)點狀態(tài)以保證覆蓋率方面表現(xiàn)出了更好的性能。

    兩算法的生命周期如圖6所示。在IGSO中，雖然節(jié)點位置之間有連續(xù)變化的關(guān)系，但是每個節(jié)點都是獨立的個體，活動節(jié)點選擇時沒有考慮節(jié)點的剩余能量；而本算法基于剩余能量選擇活動節(jié)點，在節(jié)點間平衡能量的消耗，因此，與IGSO相比，本算法能夠獲得更長的生命周期。

4 結(jié)論

    對于分簇式WSN，提出一種基于能量感知的區(qū)域覆蓋算法。本算法引入能量均衡的思想，綜合考慮節(jié)點間的重疊區(qū)域和節(jié)點的剩余能量，以此為依據(jù)選擇活動節(jié)點，其他節(jié)點處于能量消耗很少的偵聽或睡眠模式，不必同時激活所有傳感器節(jié)點，就可以保持足夠的覆蓋率。算法基于能量信息來選擇活動節(jié)點，可以在節(jié)點間平衡能量消耗，這樣就能夠延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。仿真結(jié)果表明，與其他算法相比，新算法能夠在保證高覆蓋率的同時，維持更長的傳感器生命周期，從而使系統(tǒng)獲得良好的性能。

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