车位管理系统中的无线传感器网络性能分析

2013-11-12卢利琼

湖北工业大学学报 2013年5期

卢利琼，吴东

(湛江师范学院信息科学与技术学院，广东湛江 524048)

笔者对配备停车管理员、使用GSM网络[1]或无线传感车位锁[2]的停车场进行调研分析，发现现有大部分停车场要么浪费人力，要么车位空闲信息不能智能反馈，或者建造成本偏高．为此，设计一套基于无线传感器网络的车位管理系统[3]，实现停车场的智能管理．然而，由于受工作环境的影响以及无线传感器网络自身特点的限制，如果待无线传感器网络建成之后再进行各项参数验证和优化往往成本开销庞大．因此，笔者先借助系统仿真技术建立了车位管理系统的无线传感器网络仿真模型，然后在其基础上对无线传感器网络的能量消耗、丢包率等重要参数进行仿真分析，并总结部署网络时注意的要点．

1 仿真工具NS及其扩展

当前有很多工具可以用来仿真分析无线传感器网络的性能，例如OMNeT++、OPNET、NS2等，其中NS2运用最为广泛．NS2是一个基于离散事件驱动的网络仿真工具[4]，采用分裂对象模型机制，用C++和Otcl两种面向对象的语言开发了丰富的构件库，其中包括各种类型的链路、节点、分组等．该构件库支持移动通信网络所需的各层协议和算法，能提供多种通信量的模拟，可以根据指数分布、Pareto分布、追踪文件来产生不同样式的通信量．另外，NS2还提供了跟踪和监测的对象，可以记录仿真过程中网络系统各时刻的状态和事件．并且，NRL实验室[5]的研究人员为现有的NS2增加了Phenom channel(现象信道)功能，用来仿真现实世界中存在的物理现象．如图1的通用仿真模型所示：左边是自然实体，它们会产生热量、气味、压力等物理现象；中间是各种类型的传感器，用来感知物理现象；右边是数据终端，用来进行数据的处理和应用．

图 1 无线传感器网络的通用仿真模型

传感器跟数据终端之间的Data channel(数据信道)由802.11等无线网络实现，它是双向的，用来传输数据终端发出的指令和传感器采集到的数据．而传感器跟自然实体之间的现象信道是单方向的，各种物理现象数据通过该信道传输给传感器．这跟部分真实传感器的使用有一定的区别，比如说红外传感器是靠接收反射的红外线来采集数据的，那么它的工作过程就有光线的发射和接收两部分，是双向的．NRL把现象信道做成单向的是为了实现的简单，但这并不影响传感器对物理现象数据的采集．有了NRL增加的现象信道，就可以利用NS2创建车位管理系统的无线传感器网络仿真模型，并完成相关的性能仿真分析了．

2 车位管理系统的无线传感器网络仿真模型

在仿真前先要设计出车位管理系统的无线传感器网络仿真模型，而且该模型要跟实际的无线传感器网络一致．车位管理系统的总体结构包括监测中心主机和无线传感器网络两大部分(图2)．其中，无线传感器网络还分成了多个监控区域，每个区域有1个汇聚节点和多个传感器节点．针对该车位管理系统结构，设计了对应的无线传感器网络仿真模型(图3)，其包含监测中心主机节点、sink节点、传感器节点和目标节点．sink节点用来模拟真实网络中的汇聚节点，而目标节点用来模拟实际的汽车．当仿真汽车停在车位内时，相应的传感器节点将会收到目标节点发出的信号，紧接着传感器节点给sink节点发送1个bit的状态指示数据“1”．最后，监测中心主机节点也会收到sink节点发来的数据，处理后就可得知哪些车位是空闲的，哪些车位是停着汽车的．无线传感器网络仿真模型的建立为仿真分析车位管理系统中的无线传感器网络性能奠定了基础，下面就节点能量消耗和丢包情况展开详细的仿真分析．

图 2 车位管理系统的总体结构

图 3 车位管理系统的无线传感器网络仿真模型

3 仿真及性能分析

3.1 仿真场景

在此选取无线传感器网络的一个监控区域来进行仿真，其覆盖停车场的25个车位(图4)，每个车位都放置了一个传感器节点(用空心圆表示)，车位旁边有一个sink节点(用实心三角形表示)，传感器节点和sink节点的位置是固定的．停车场内现有9辆汽车，其中A～H已经停在车位内，汽车J刚入场准备停车．当车位中停有车辆时传感器会检测出相关信息(传感器用实心圆表示)．

图 4 仿真的监控区域结构

3.2 车辆出入场过程仿真

在分析无线传感器网络性能前，先通过一个简单的仿真来检验该网络的仿真模型是否能够正常工作．整个仿真过程持续60 s．无线传感器网络开始工作后，在第1 s时sink节点给25个传感器节点发送自检指令，要求所有的传感器节点做出响应．这时，若已开始工作的传感器节点应该给sink节点发回1个bit的状态指示数据“0”．之后，传感器节点进入“检测-休眠”的周期工作状态．“检测”状态时，传感器节点检测车位空闲信息，探测到停有汽车就给sink节点发送1个bit的状态指示数据“1”，之后进入“休眠”状态，若没有探测到汽车就直接进入“休眠”状态．处于“休眠”状态时，传感器节点不执行任何工作，2 s后进入“检测”状态．在第20 s仿真汽车入场的情景，汽车J停入第10号车位．在第40 s仿真汽车出场的情况，停在第15号车位的汽车E离场．

仿真结果如图5所示．该图显示的是sink节点在60 s时间内收到的第2、第9、第10和第15号传感器节点发来的状态指示数据．当然，整个仿真过程中sink节点也收到其它传感器节点发来的数据，只不过第7、第12、第14、第16、第19和第25传感器节点的情况跟第2节点相似，剩余的其他节点跟第9号节点相似，因此只选取第2、第9、第10和第15号节点的数据来进行说明．从图4得知，每个节点完成自检后都给sink节点发回一个数据．因为车辆A一直停在2号车位内，所以第2号节点每隔2 s就给sink节点发回数据．而9号车位一直都没有停车，则第9号节点发回第1个数据告知自检状态后就没有再发回任何数据．在20s时刻，汽车J停入第10号车位，那么第10号节点至此开始每隔2 s就给sink节点发回数据．在40 s时刻，停在第15号车位的汽车E离场，因此可以看到sink节点在40.12825 s收到第15号节点发来的数据后，就再没有收到该节点的数据了．图5显示的结果表明建立的无线传感器网络仿真模型可以正常工作．

图 5 sink节点收到的部分状态指示数据

3.3 能量消耗分析

车位管理系统中的无线传感器网络各节点的能量主要来源于电池，当电池能量耗尽时将会影响网络的正常使用．虽然停车场不属于危险区域可进行电池替换，但如果是较大规模的停车场，那么这种替换也是不现实的．因此，如何在能量有限的前提下尽可能延长无线传感器网络的生命周期，是车位管理系统的主要设计目标之一．下面对该网络的结点能量消耗情况进行仿真分析．

依照前述仿真过程，对传感器节点和sink节点的各种能耗进行了设定．据文献[10]分析，传感器节点采集、处理数据所消耗的能量远比无线通信过程消耗的能量要小．因此，在仿真初始化时，设定所有节点都具有相同的初始能量1 J，收发数据的能耗是175 mW，其他处理功能的能耗是10 mW．并且，无线传感器网络的网络层采用AODV协议实现多跳路由．整个仿真持续60 s，自第1 s开始每隔10 s对各节点的剩余能量进行检测．图6显示的是第1、第10、第13、第14、第15和第25号传感器节点和sink节点的能耗变化情况．经过分析后可以得出如下结论：1)各节点在工作过程中都不断的消耗能量，其剩余能量是不断减少的．2)在上述的7个节点当中，第1号节点除了发回1个表明正常工作的状态指示数据后，其余都只是做检测，因此仿真结束后它的剩余能量是最多的．3)sink节点跟第10、第13、第14、第15号节点相比，sink节点负责接收该网络中所有的数据，但第10、第13、第14、第15号节点除了要发送自己产生的数据外，还由于使用的是AODV路由协议要帮其它节点转发数据，致使它们的通信工作量比sink节点大，剩余能量也就比sink节点少．4)虽然第25号节点检测到停泊的汽车，需要不断发送状态指示数据，但其不用帮其他节点做数据转发，所以它的剩余能量比第1号节点的少，比其余5个节点的多．得到这些结论后，将考虑在具体部署无线传感器网络时为不同的节点配备不同的初始能量，以避免出现因个别节点能量耗尽而引起无线传感器网络失效的情况．

图 6 部分节点能耗变化情况

3.4 丢包分析

车位管理系统中的无线传感器网络是以划分监控区域的形式来进行管理的，每个区域都包含1个汇聚节点和多个传感器节点．一个区域内具体要部署多少个传感器节点才能满足车位管理系统工作的需求，会影响到系统工作时的数据丢失情况．据分析，无线传感器网络中的传感器个数

(1)

式中：N是所需传感器个数，Area是无线传感器网络覆盖的面积，R是单个传感器的感知半径，K是感知覆盖度(一般情况时K=1．在需要提高感知可靠度，对1个目标使用多个传感器监控时K>1)．因为考虑到停车场内停车位设定的特殊性，以及1个停车位由1个传感器进行监控的部署计划(即K=1)，所以可把式(1)简化

(2)

式中，a、b分别是停车位的长和宽．实际上，使用式(2)计算得到的传感器个数跟一个监控区域内所包含的停车位个数是相同的．

为对不同大小的监控区域的丢包情况进行仿真分析，共做了5种不同监控区域的仿真实验，每次仿真时假设监控区域内的停车位都停着汽车，统计出满负荷情况下的各监控区域的丢包数据(表1)．从表1的数据可以看出，随着监控区域内的传感器节点的增加，发生丢包的节点数和整个网络的丢包率都在增大．在50个节点的监控区域内，发生丢包的节点数竟然达到了54%，这将会严重影响无线传感器网络车位状态指示数据采集的准确性．这样的结论说明，监控区域内的1个汇聚节点无法胜任大量的传感器节点数据的汇聚任务．因此，在具体部署无线传感器网络时应尽量减小一个监控区域的面积，以减小其包含的传感器节点个数．