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The Research and Optimization of Data Gathering Protocol for Wireless Sensor Network

2014-09-08FENGYachaoHEKangYANGHongliQIUZongyanLIUYuan

传感技术学报 2014年3期
关键词:网络拓扑个数基站

FENG Yachao,HE Kang,YANG Hongli*,QIU Zongyan,LIU Yuan

(1.Computer College,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;2.Thomson Reuters,Beijing 100193,China; 3.Department of Information science,School of Mathematical Sciences,Peking University,Beijing 100871,China; 4.Xi’an Prepaid Meter Technology Co.,Ltd,Xi’an 710075,China)

The Research and Optimization of Data Gathering Protocol for Wireless Sensor Network

FENG Yachao1,HE Kang2,YANG Hongli1*,QIU Zongyan3,LIU Yuan4

(1.Computer College,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;2.Thomson Reuters,Beijing 100193,China; 3.Department of Information science,School of Mathematical Sciences,Peking University,Beijing 100871,China; 4.Xi’an Prepaid Meter Technology Co.,Ltd,Xi’an 710075,China)

PEADG(Power Efficient Algorithm for Data Gathering)is a data collection protocol of the meter reading system based on Wireless Sensor Network(WSN).The network topology of PEADG protocol is composed of a set of trees.The root nodes balance the network load,and effectively extend the lifetime of the network.However,PEADG still exist some problems such as:does not consider the balance of the number of nodes on multi-trees.We focus on the problems existed in PEADG,and propose some improvements from three aspects:(1)balance the network load of multi-tree in the topology;(2)consider the residual energy of nodes;(3)collect network topology information by using base station.The simulation results by MATLAB tools show that the improved protocol extends the lifetime of the network.

WSN;data gathering protocol;PEADG;MATLAB simulating

随着传感器技术、嵌入式技术、无线通信技术、微电子技术等的发展,无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)得到了广泛而深入的应用。WSN可以作为自动抄表系统AMRS(Automatic Meter Reading System)的底层通信网络,极大地改善了传统上门抄表的弊端。数据收集是AMRS的主要功能,用来收集表节点的数据。由于表节点一般由电池供电,因此需要设计能量高效的数据收集协议,以节省表节点能耗。

AMRS有自身的特点:①以地址为中心:为了统计每家每户的消费数据,必须用地址来唯一区分节点。另外,AMRS中存在对单个节点进行操作的需求,如:收集单个节点的数据,控制单个节点等。②不存在数据聚合:AMRS中绝大多数情况下都是按照一户一表的方式建立网络,网络中不存在冗余节点,每个节点的数据代表一户的消费数据,这些数据在传送过程中不存在数据聚合。因此需要数据收集协议能够满足AMRS的特点和应用需求,尽可能节约节点能量,最终延长网络生存期[1]。

目前有很多对数据收集协议的研究工作,按采用的拓扑结构可以分为平面型数据收集协议和层次型数据收集协议。与平面型数据收集协议相比,层次型数据收集协议通过对网络分簇,在簇首节点对数据进行预处理,因此能降低数据的冗余度,进而降低数据传输能耗,是当前的一个研究热点[2-6]。LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierachy)协议[7]是无线传感器网络中较早提出的基于簇的协议之一,其基本思想是:网络中节点按照等概率的方法随机循环地选择簇首节点,从而将整个网络的负载均衡地分配至每个传感器节点,进而达到降低网络能耗和延长网络生存期的目的。PEGASIS(Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems)协议是在LEACH协议基础上提出的一种数据收集协议[3]。在PEGASIS协议中,采集到的数据以点对点的方式传递、融合,并最终被送到Sink节点。TEEN(Threshold Sensitive Energy Efficient Sensor Network Protocol)协议属于事件驱动型协议[8]。在TEEN中定义了软、硬两个门限,节点以此确定是否需要发送数据。HEED(Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering)协议是LEACH协议的一个改进协议[9],在HEED协议中,簇首选择主要考虑剩余能量和簇内通信代价两个参数。EADAT[10]是一种基于能量感知的启发式树生成算法,通过让剩余能量多的节点有更多机会成为非叶子节点来均衡网络的负载,从而延长网络的寿命。

针对远程抄表系统的特点,研究人员提出了几种数据收集协议:EMDA(Energy-Efficient Meter Data Aggregation Protocol)[11]认为最短路径树SPT(Shortest Path Tree)是基于WSN的抄表系统最优的网络拓扑结构,它将网络建立为以汇聚节点为根的SPT,但它对AMRS的要求很多,如:汇聚节点必须知道网络中每个节点的精确物理位置、所有节点的时间必须同步等。相比之下,PEADG(Power Efficient Algorithm for Data Gathering)[12]提出的远程抄表系统数据收集协议对AMRS的要求很少,它借鉴PEDAP协议[13]的想法,以提高表结点的能量利用率。相比LEACH协议,PEADG通过在物理层使用CDMA/ CA,减少了数据的碰撞,不同于LEACH协议的数据聚合,PEADG强调了抄表系统中不需要数据融合的特点。PEADG属于层级协议,具有层级协议共有的可扩展性、自适应性和高能效特点,能较好满足ARMS的特点和应用需求。

尽管PEADG协议作为ARMS数据收集协议具有诸多优点,但该协议仍然存在一些需要改进的地方,例如:没有考虑多棵树上节点个数的平衡,在选择节点时只考虑了RSSI(Receive Signal Strength Indicator)通信强度,这样很容易出现父节点过早死亡,但其子节点剩余能量依然充足的情况。我们以前的工作[14-15]研究了PEADG协议的建模与分析,通过建模拓扑结构中第1层节点(根节点)、中间节点以及叶子节点的概率自动机模型,利用概率模型检查器PRISM[16]计算数据收集轮数以及成功收集概率等。本文在已有的对PEADG协议建模与分析工作基础上,进一步研究了PEADG协议的优化问题,并使用MATLAB工具[17]进行了仿真实验,对改进后的协议性能进行了细致的分析,仿真结果表明改进后的协议有效延长了网络生命期。

本文第1部分介绍PEADG协议的拓扑建立过程和数据收集过程;第2部分提出对PEADG协议的优化方法等;第3部分对优化后的PEADG协议进行仿真并分析结果;第4部分是结论和进一步的工作。

1 PEADG协议介绍

PEADG[12]协议是基于WSN的抄表系统数据收集协议,用于收集AMRS中所有节点的数据,它改进了数据收集协议PEDAP[13],把网络组织为由多棵树构成的网络拓扑结构,多棵树分担了网络负载,有效延长了网络生命期。下面从协议的能好模型,建模过程介绍PEADG协议。

1.1 无线通信的能耗模型

对于无线通信的能耗假设主要包括接收和发送。在实验环境中,本文假设,从A到B发送数据所消耗的能量与从B到A消耗的能量相同。下面是节点在发送的时候,处理单个比特数据消耗的能量、两个节点之间的距离以及发送单个比特数据时功率放大器的能量之间的关系。

在式(1)和式(2)中,ETX表示节点发送数据的能耗,ERX表示节点接收数据的能耗。k是一个数据包的比特数,Eelec是节点处理单个比特(bit)数据的能耗,d是两个可直接通信节点间的最大距离,Eamp是节点发送单个比特数据时功率放大器的能耗。

1.2 拓扑结构建立过程

PEADG的拓扑建立过程包括3个步骤:

(1)基站计算需要的第1层节点个数。拓扑结构中每棵树的根节点称为第1层节点,其个数就是拓扑结构中树的个数。基站用下面公式确定网络中第1层节点的个数:

在式(3)和(4)中,Nmax是每棵树最多可包含的节点个数(不包括第1层节点),Ep是节点的初始能量,Rd是定义的数据收集轮数。式(3)表示第1层节点在一定的初始能量Ep下,为了完成预定义的数据收集轮数Rd,在以它为根的树中最多可以有Nmax个节点。为了求得Nmax,对式(3)变形得到式(4)。式(5)中,NT表示网络中节点的个数,该式中求得的Nr表示网络中需要的第1层节点个数,即拓扑结构中树的个数。

(2)第1层节点选择。基站通过逐渐扩大通讯范围设法找到足够的第1层节点,具体的过程是:首先用最小的通信功率(通信范围最小)广播数据包来寻找第1层节点,所有收到该数据包的节点回复基站,基站判断回复消息的节点的数目是否等于或大于所需要的第1层节点,若是,则基站发送数据包设置这些节点成为第1层节点,若不够则增大通信功率,在更大的通信范围内广播SelRoot数据包,一直持续到基站找到足够的第1层节点或者已经达到最大的通信功率为止,后一种情况下,基站有可能没有找到足够的第1层节点,则它把所有找到的节点作为第1层节点。

(3)树的建立。拓扑结构中多棵树的建立过程相同,所以,这里以一棵树的建立过程为例来介绍树的建立过程。建立过程中每个节点都会处于以下4个状态之一:①Root状态:网络中作为第1层节点的节点处于这个状态;②Head状态:一个正在选择它的孩子节点的节点处于这个状态,当它找到孩子节点并记录后,状态变为其他3种状态之一;③Parent状态:这个状态的节点是已加入树中的非叶子节点;④Child状态:已加入树中的叶子节点处于这个状态。

初始时,所有节点的状态都为Child状态,基站选择了第1层节点后,这些节点变为Root状态,然后开始树的建立,基站命令各个第1层节点依次建立拓扑树。拓扑树的建立过程类似树的深度优先遍历,具体的过程是:处于Root状态的第1层节点收到基站发送的拓扑结构建立命令后将状态变为Head状态,并广播setup消息,所有在其通信范围内(固定的通信功率)且处于Child状态的节点回复reply消息:如果第1层节点在一段时间内未收到任何reply消息,则它变为Root状态并向基站发送end消息;如果第1层节点收到多个reply消息,则它比较多个reply消息的通信信号强度RSSI,选择RSSI最强的节点作为孩子,把该孩子节点的信息添加到路由表中,把自己的状态修改为Root,并向该孩子节点发送set parent消息。该孩子节点收到set parent消息后,在路由表中添加父节点信息,将自己的状态修改为Head,并开始寻找自己的孩子节点:如果找到,则将自己的状态修改为Parent,记录自己孩子节点的信息并向其发送set parent消息;如果未找到,则将自己的状态修改为Child,并向自己的父节点发送end消息。如果某节点收到一个end消息,则再次将自己修改为Head状态,继续寻找可能的其他孩子节点;如果没有收到其他节点发送的end消息就结束。整个传输网络的建立过程最多进行到树中加入了Nmax个节点(不包括first-level节点),当最后一个加入的节点将自己的状态设置为Child,并向其父节点发送end消息,这一传输将一直返回到相应的树根结点。

一棵树的建立过程在其第1层节点向基站发送了end消息后结束,整个网络拓扑结构的建立过程在所有第1层节点都向基站发送了end消息后结束。另外,网络运行的任意时刻,基站可发送拓扑结构重建命令来重新建立网络拓扑结构,重建过程与建立过程相同。重复建立网络的作用是可以发现新加入网络中的节点,以及剔除网络中的死亡节点。

网络拓扑结构建立完成后,就可在其上进行数据收集。基站每发送一个数据收集命令gathering,网络中所有节点的数据被收集一次,这称为一轮数据收集。一个网络拓扑结构可进行的数据收集轮数的定义是:直至网络中出现第1个由于能量耗尽而失效的节点时,已经进行的数据收集轮数。一个网络可进行的数据收集轮数越多,其生命期越长。

图1中给出了一个由PEADG协议生成的网络拓扑结构。其中的三角形表示基站(BS),圆形表示节点,圆形内的大写字母代表节点的全局唯一地址。节点间的连线表示它们间的双向通信路径。这个拓扑结构由二棵树构成,这二棵树的根节点分别是节点B和节点D,只有它们和基站直接通信。

图1 一个由PEADG协议生成的拓扑结构

1.3 PEADG协议存在的问题

PEADG协议建立的是由多棵树构成的网络拓扑结构,可以根据预定义的数据收集轮数决定拓扑结构中树的个数。在对协议的分析和仿真结果中发现在网络生命期结束的时候,有些根结点的能量还剩余很多,足以继续抄表。在对节点的剩余能量分析后,发现节点的能量分布极不均匀。总结起来,它主要存在下面几个问题:

(1)没有考虑拓扑结构中多棵树的网络负载平衡。PEADG协议建立的拓扑结构中有多棵树,每棵树最多可包含的节点个数是Nmax,而由式(4)和式(5)可知,在建立的一些拓扑结构中,最后一个建立的树中包含的节点个数不足Nmax。PEADG协议没有把网络负载平均到多棵树上。这样就会出现最后一棵树的节点个数很少,但是其他节点的负载过高,能量消耗尽的时候,最后一个棵树的根结点剩余能量很高。因此平衡多棵树的节点的个数,可以有效地延长网络的生命期。

(2)没有考虑节点的剩余能量。PEADG协议在拓扑结构建立和重建过程中选择孩子节点时,只考虑了节点间的RSSI,没考虑备选孩子节点的剩余能量,导致RSSI较强的通信路径上的节点因频繁使用而过早死亡,而其他路径上的节点仍有较多的剩余能量。它没有平衡的使用网络中节点的能量。因此在选择子节点或者根结点的时候要选择剩余能量最多的节点。

(3)基站没有收集网络拓扑信息。PEADG协议的拓扑结构建立过程中,基站没有收集任何网络拓扑信息,所以,它无法获知当前拓扑结构中有哪些节点,也无法估算拓扑结构中节点的能量消耗。

2 PEADG协议优化

2.1 优化方法概述

针对PEADG协议存在的一些问题,这部分介绍本文提出的对PEADG协议的优化方法。

(1)平衡拓扑结构中多棵树的网络负载。为了平衡多棵树的网络负载,定义了N'max:使用式(5)求得Nr后,再使用式(6)计算N'max,它将代替Nmax,用来表示拓扑结构中每棵树最多可包含的节点个数。

(2)增加对节点剩余能量的考虑。在拓扑结构建立和重建过程中选择孩子节点时,增加对备选孩子节点剩余能量的考虑。

(3)基站收集网络拓扑信息。在PEADG协议的拓扑结构建立过程中,收集网络拓扑信息。一棵树建立完成时,基站就已经收集了它的拓扑信息,整个网络的拓扑结构建立完成时,基站便有了整个网络的拓扑信息。

2.2 加权函数设计

加权函数是将影响网络生命期的各个因素量化,根据不同的需求对每一个因素综合考虑。根据3.1节提出的优化方面,我们定义加权函数时考虑了备选孩子节点的剩余能量等信息(这些信息可在建立拓扑结构时节点间的通信过程中获得)。下面是定义的加权函数:

式(7)中,rEnergyj表示备选孩子节点j的剩余能量,Eji表示节点j给节点i发送一个数据包的能量消耗,desc表示拓扑结构中正在建立的这棵树上还可包含的节点个数,它由N'max减去已加入这棵树中的节点个数得到,并由节点i发送给备选孩子节点j,V表示节点集合,Adj(i)表示节点i的相邻节点集合。

该式表示:节点i将选择给自己发送desc个数据包后,剩余能量仍最多的备选孩子节点作为孩子。通过定义加权函数,PEADG协议在拓扑结构建立和拓扑结构重建过程中,就可以使用加权函数选择孩子节点。

2.3 基于加权函数的拓扑结构建立过程

优化后的PEADG协议对AMRS的假设以及数据收集过程都与原有的PEADG协议相同,本小节主要针对优化前后的拓扑结构建立过程进行了对比:①计算第1层节点个数。计算方法与PEADG协议完全相同。②选择第1层节点。与PEADG协议的这个过程类似,不同之处在于:选择过程中,使用的不是RSSI,而是加权函数(见3.2节的定义);选择过程结束后,使用式(6)求出N'max,而且,若实际找到的第1层节点个数(Nfind)小于Nr,则该式中的Nr使用Nfind。③建立树。该过程与PEADG协议的这个过程类似,不同之处是:在拓扑结构建立过程中,选择孩子节点时使用的是加权函数;拓扑结构建立完成时,基站就有了网络的拓扑信息,拓扑信息收集过程是:当拓扑结构建立过程进行到叶子节点时,叶子节点向父节点返回的end消息中包含拓扑信息,父节点再向自己的父节点返回end消息时,也包含了节点间的拓扑信息,这些信息使用树的孩子兄弟表示法表示。叶子节点返回的end消息的格式如表1所示。

表1 end消息的格式

该消息由4个数据域组成,叶子节点(假设为节点L)向父节点返回end消息时,第1个域的值设置为空(叶子节点没有孩子),节点ID域为节点L的全局唯一的地址。其他两个数据域留空。父节点收到该end消息后,根据RSSI计算并填充消息中的距离d域[18],并继续拓扑结构建立过程:若找到第2个孩子节点并收到其返回的end消息(可能包含多个节点的拓扑信息,可参见图1),则把节点L的拓扑信息和返回的end消息结合到一起,如:结合后的拓扑信息中,节点L的第1个兄弟域的值为第2个孩子节点的ID。然后,父节点继续拓扑结构建立过程和拓扑信息结合过程,直到找不到孩子节点时,父节点向自己的父节点返回以自己为根的拓扑信息,整个拓扑信息收集过程与拓扑结构建立过程同时结束。

以图1中拓扑结构为例,在其建立过程中,节点Q向其父节点返回的end消息如图2所示。

图2 节点Q返回的end消息

分析该消息可知:节点Q有两个孩子节点,即节点P和节点U,节点U是节点P的第1个兄弟;节点P没有孩子,是叶子节点;节点U有一个孩子节点V;节点Q的距离d域、第1个兄弟域还未计算,将由其父节点计算。

使用同样的方法,基站便可收集到整个网络的拓扑信息,包括:拓扑结构中节点的ID、节点间的位置关系、有父子关系的节点间的距离(由RSSI估算)等。

3 MATLAB仿真实验

本节使用MATLAB工具[17]对改进前后的PEADG协议做了仿真实验,表2给出了MATLAB仿真实验的参数。实际场景中存在个别中间节点能量消耗较大或者失效,导致不能构建完整的拓扑结构的问题(加入拓扑的节点数少于总节点数的一个阀值,如少于90%),所以,实际的抄表轮数也可能小于仿真结果。另外,实际节点部署区域不一定是正方形区域。最后,实际基站有可能不是部署在区域的中央。

图3给出了MATLAB实验的仿真结果:图中x轴表示拓扑结构的重建频率(单位是轮数,即每x轮重建一次拓扑结构),y轴是使用数据收集轮数表示的网络生命期,网络规模是100个节点。

表2 MATLAB仿真实验参数

图3 不同拓扑重建频率下优化前(PEADG-1)与优化后协议(PEADG-2)的轮数比较

从图3可以看出,①采用不同的拓扑结构的重建频率后,PEADG-1和PEADG-2协议的数据收集轮数都大于预定义的60轮;②由于采用了加权函数选择孩子节点,在相同拓扑重建频率下,改进后的PEADG-2协议的数据收集轮数是改进前的PEADG-1协议的2倍左右,大大延长了网络生命期。

4 总结

本文针对PEADG协议存在的问题:没有考虑拓扑结构中多棵树的网络负载平衡、没有及时的重建网络、没有考虑节点剩余能量、基站没有收集网络的拓扑信息等,提出了对PEADG协议的优化方法,并详细的介绍了优化后的PEADG协议在选择孩子节点时使用加权函数,并进行了MATLAB仿真实验,实验表明改进后的协议在相同网络重建频率下比改进前协议的网络生命期延长了1倍左右。

进一步的研究工作有:①设计可靠的PEADG协议。PEADG协议未考虑数据收集过程中数据传输的可靠性,也没有考虑数据收集的通信路径失效后的自动愈合等。所以,下一步的研究中,可为PEADG协议增加可靠性的考虑。②增加收集单个节点数据的功能。PEADG协议解决了收集网络中所有节点数据的问题,而在有的AMRS中,还需收集网络中单个节点的数据,所以,可为PEADG协议增加收集单个节点数据的功能。

致谢

感谢西安普瑞米特科技有限公司的翟建华工程师、王鑫宇工程师等,你们给予的帮助和支持让作者对本文中的研究内容有了更深入的认识和理解。

[1]Sheu J P,Sahoo P K,Su Ch,et al.Efficient Path Planning and Data Gathering Protocols for the Wireless Sensor Network[J].Computer Communications,2009,33:98-408.

[2]Heinzelman W R,Chandrakasan A,Balakrishnan H.An Application-Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks[J]. IEEE Trans.on Wireless Communications,2002,1(4):660-670.

[3]Lindsey S,Raghavendra C.Pegasis:Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems,2002,13(9):924-932.

[4]王微,冯远静,俞立.一种高能效的无线传感器网络路由协议设计[J].传感技术学报,2008,21(12):2061-2066.

[5]王国芳,李腊元,李春林,等.无线传感器网络中基于能量约束的簇首多跳算法[J].传感技术学报,2009,22(7):997-1003.

[6]刘明,曹建农,陈贵海,等.EADEEG:能量感知的无线传感器网络数据收集协议[J].软件学报,2007,18(5):1092-1109.

[7]Heinzelman W,Chandrakasan A,Balakrishnan H.Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks[C]// Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences,2000:1-10.

[8]Manjeshwar A,Agrawal D P.TEEN:A Routing Protocol for Enhanced Efficieney in Wireless Sensor Networks[C]//Proc 15th Intenational Parallel and Distributed Symposium.San Francisco,CA,USA,2001:2009-2015.

[9]Younis O,Fahmy S.Heed:A Hybrid,Energy-Efficient,Distributed Clustering Approach for Ad-Hoc Sensor Networks[J].IEEE Trans on Mobile Computing,2004,3(4):660-669.

[10]Ding M,Cheng X,Xue G.Aggregation Tree Construction in Sensor Networks[C]//Proceeding of the IEEE 58th Vehicular Technology Conference,2003,4:2168-2172.

[11]Hwang K,Park D,Yeo S,et al.Energy-Efficient Meter Data Aggregation Protocol for(AMR)Automatic Meter Reading Networks[C]//4th International Conference on Embedded and Multimedia Computing,2009:1-6.

[12]Wesnarat A,Tipsuwan Y.A Power Efficient Algorithm for Data Gathering from Wireless Water Meter Networks[C]//IEEE Internation Conference on Industrial Informatics,2006:1024-1029.

[13]Tan H,Korpeoglu I.Power Efficient Data Gathering and Aggregation in Wireless Sensor Networks[J].ACM SIGMOD Record,2003,32 (4):66-71.

[14]He Kang,Yang Hongli,Qiu Zongyan,et al.An Approach of Modeling and Analyzing Data Gathering Protocol[C]//Proceedings of the Fourth International Conference on Mathematical Aspects of Computer and Information Sciences,2011:76-92(MACIS 2011).

[15]He Kang,Yang Hongli,Feng Yachao,et al.Performance Analysis of Data Gathering Protocol using PRISM[C]//The 17th IEEE International Conference on Engineering of Complex Computer Systems,2012(ICECCS 2012).

[16]PRISM Manual.http://www.prismmodelchecker.org/manual/ ThePRISMLanguage[EB/OL].

[17]陈杰.MATLAB宝典[M].电子工业出版社,2007:281-300.

[18]孙利民,李建中,陈渝,等.无线传感器网络[M].北京:清华大学出版社,2005:3-55,259-273.冯亚超(1987-),男,河北唐县人,在读硕士,学生,主要研究领域为无线传感器网络,fyc1987@emails.bjut. edu.cn;杨红丽(1970-),女,博士,副教授,主要研究领域为服务计算、无线传感器网络、形式化建模等,yhl@bjut.edu.cn。

一种无线传感器网络数据收集协议的研究与优化

冯亚超1,贺康2,杨红丽1*,裘宗燕3,刘渊4
(1.北京工业大学计算机学院,北京100124;2.Thomson Reuters,北京100193; 3.北京大学数学学院信息科学系,北京100871;4.西安普瑞米特科技有限公司,西安710075)

PEADG(Power Efficient Algorithm for Data Gathering)协议是基于WSN的抄表系统数据收集协议,PEADG协议建立的网络拓扑结构由多棵树组成,树根节点分担了网络负载,较好地延长了网络生命期,但PEADG协议仍然存在一些问题,如:没有考虑多棵树上节点个数的平衡等。针对协议中存在的问题,提出了三方面的改进:①平衡了拓扑结构中多棵树的网络负载;②增加了对节点剩余能量的考虑;③利用基站收集了网络拓扑信息。利用MATLAB工具对改进后的协议进行了仿真,结果表明改进后的协议延长了网络的生命期。

无线传感器网络(WSN);数据收集协议;PEADG协议;MATLAB仿真

TP393

A

1004-1699(2014)03-0355-06

2013-11-07修改日期:2014-02-27

C:6150P;7230

10.3969/j.issn.1004-1699.2014.03.016

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