基于簇首轮换的农田WSN 节点能耗状态机

缪祎晟，吴华瑞＋，朱华吉，李飞飞

（1.国家农业信息化工程技术研究中心，北京100097；2.北京农业信息技术研究中心，北京100097）

0 引 言

“精准农业 （precision agriculture）”技术的核心是指利用信息技术精确获农田的湿度、温度、肥料、病虫害等数据信息，以有效地监控农作物的生产管理过程，从而实现科学化、精细化种植，最终达到低投入高产出的目的［1］。遥感系统与地理信息系统主要侧重于大尺度、宏观上的测量监测，而在农业信息化的最后一公里上，无线传感器网络 （wireless sensor network，WSN）则是精准农业在小尺度下的典型技术应用。

无线传感器网络是由大量具有感知、有限计算和通信能力的微小传感器节点构成的分布式自组织网络系统。无线传感器网络节点数量众多，结合自我感知、低功耗、多跳通信、自组网等优势特点，是十分理想的环境实时感知、监测与数据通信的技术手段。无线传感器网络技术是传感器技术、嵌入式技术、无线通信技术等先进技术的融合与发展，在多个领域有着广阔的应用发展前景。无线传感器网络的典型特点是资源受限，在无人值守的大区域内充电或更换电池的不可行性，当某节点能量耗尽而成为失效节点，有可能造成某条路径的失效影响网络性能，因此无线传感器网络低能耗技术一直是研究的重点。

无线传感器网络主要采用的是电池供电，而面向大规模农田复杂环境，能量有限的电池无法支持足够长的时间。大面积农田监测传感器节点数量众多，人工更换电池周期长、工作量大，一旦节点电池能量耗尽，网络性能和覆盖范围将受到很大影响。网络整体能量过快消耗和网络中各节点能耗不均是造成网络失效的主要原因。农业无线传感器网络生境监测系统中的部分网络节点由于承担较多采集、转发任务，造成节点能量迅速殆尽以至节点失效，而使网络的连通性及覆盖范围遭受破坏，进一步对相连网络局部的正常工作造成影响，损坏系统监测功能。因此，无线传感器网络能耗控制研究将对其应用的可持续性产生决定性作用。

以往无线传感器网络能耗优化的研究多集中在能量效率的MAC协议［2－6］和网络拓扑［7］方面，但这些大都是传统的Ad－hoc网络协议的改进，目的是为了找出最短多跳路径，减少在数据传输中的能量浪费。层次化网络拓扑是利用分簇机制，以随机方式或按一定权重选择一些节点作为簇头节点，由簇头节点组成处理和转发数据的骨干网，同时根据能量权重进行网络拓扑的动态调整，具有较高剩余能量的节点将拥有更多的机会成为簇头，从而使网络能耗分布更加均匀，以延长网络的总体生存时间。这些研究都是从网络总体层面减少浪费和平均能耗的角度出发，并没有从节点本身的能耗控制入手，目前节点能耗控制的主要手段只有通过简单的周期性侦听和节点睡眠减少节点能耗［8］，并没有从节点软硬件设计上深入挖掘节点自身的低功耗潜力。

本文针对精准农业中农田环境监测场景的具体需要，以簇首轮换机制网络模型为整体背景，重点研究节点自身低功耗手段，按能耗状态权重不同形成不同状态转换机制，提出能耗状态机模型，进一步降低节点能耗，从根本上提高节点的能量使用效率，延长整体监测系统的生存周期，满足农业环境监测长时间稳定的运行需求。

1 簇首轮换模型及问题描述

分簇路由协议的特点是按一定规则将传感器节点分成不同的簇，簇内成员节点将收集的监控信息都上传给簇首，簇首通过数据融合减少传输信息量，最后由簇首把处理后的数据传送给汇聚节点。很显然，簇首的处理与传输的数据量要远大于其它簇内节点，所以其能耗也远高于其它节点，为解决簇首节点能耗过大的问题，提出了由簇首由簇内节点轮流承担，即簇首轮换机制。LEACH 作为经典的分簇路由协议按完全随机的方式选择簇首，但没有考虑节点能量这一重要因素，在长时间运行过程中，较易造成网络各节点能耗不均衡，某些节点能量迅速消耗、失效并最终影响网络的整体寿命。基于簇的无线传感器网络拓扑模型如图1所示。

图1 基于簇的无线传感器网络拓扑

文献 ［1］中提出的CHCS （cluster head cycle－switching）簇首轮换算法在选举簇首时，加入节点能量信息权重，使得最高能量节点成为簇首，最终达到各节点间能量消耗均衡分布，延长网络寿命的目的。在CHCS 算法中，网络节点的工作状态被分为4种，其中Active状态是网络的工作阶段，所有节点同时处于工作状态，其间所有节点自发向簇首节点上传数据，通信数据量大，碰撞冲突的可能性大，通信持续时间长，消耗的能量也大。因没有对各节点不区分对待，引起传输信道一直被冲突占用，导致大量网络节点同时长时监听信道，造成节点能量浪费。为解决此问题，本文找出问题的关键，从区分节点角色与任务入手，以节点剩余能量确定节点在此轮数据通信中的权重，节点按不同权重安排采集与上传的优先顺序。本文同时还从单一节点自身状态转换角度出发，按能耗权重不同对各模块之间的工作状态进行调度优化，减少或避免多个模块同时工作的情况，降低节点自身能耗，从根本上延长网络的生存周期。

2 节点硬件体系结构

无线传感器网络节点整体架构如图2所示，按功能不同主要可分为4个功能模块：传感器与接口模块、处理器模块、无线通信模块和电源供给与管理单元模块。

图2 无线传感器网络节点架构

传感器模块与接口适配电路负责环境变量信息的感知采集、转换，对不同接口电路间的电平适配连接；处理器模块负责对采集到的数据进行初步处理、存储、传输并负责对其它模块的工作状态进行控制与管理；无线通信模块将负责节点的网络数据连接建立、数据收发；电源供给与管理单元模块包括提供能量存储的电池和电压转换及管理的供电电路，为各模块提供能量。

就系统能耗的角度而言，传感器模块、处理器模块和无线通信模块是节点的主要耗能模块，传感器选型时避免选择高能耗传感器，可将传感器模块在节点中的能耗降到最低；无线通信消耗了节点的大部分能量，单位信息处理与传输的能耗对比可参见文献 ［9］，因此无线传输是能耗优化设计中需要主要考虑的部分。

3 能耗状态机

随着微电子技术的发展应用，无线传感器网络节点中为所有的模块均可以转换至休眠状态以节约能耗，可通过处理器模块控制节点各模块根据不同的需要分别休眠或唤醒，在满足监控功能的前提下降低功耗。

本文提出一种基于簇首轮换优化算法CHCS的节点状态转换机制PCWSM （power consumption weighted state machine）。该转换机制侧重于基于能量权重的节点状态转换，有效减少各模块的工作时间，从而减少节点的整体能耗尤其是低能量节点的能量消耗。

首先按照CHCS算法［1］，各节点轮流向区域内广播能量自身状态信息，在所有节点广播后，节点向区域内剩余能量期望最大的节点发送投票信息 （Vote－msg），获得最多投票信息的节点广播ClusterHead－msg消息，宣布成为簇首节点，接收到该消息的节点回复应答消息加入该簇。

本文在此基础上，探索可应用于大规模农田无线传感器网络的节点能耗状态机EWSM （energy－consumption weighted state machine），突出单个节点自身各功能模块基于能耗加权的状态转换，降低低能节点的网络监听与等待时间，尽可能避免节点内各模块同时工作的情况，从根本上降低节点及网络整体能耗。

定义1 节点能量权重。根据节点接收到的Vote－msg以及簇首节点的max （Vote－msg）相除，结果进行归一化作为其自身的能量权重Ew

根据节点能量权重不同，节点按如下规则进行状态转换。

规则1：Ew＝1 即为能量权重最大，为簇首节点；Ew∈ （0.5，1），为能量优势节点，可充当路由节点，承担对其它节点的中继转发功能；Ew∈ （0，0.5］，能量不足节点，仅作为采集节点，不承担对其它节点的中继转发功能。

规则2：网络建立后，所有节点按不同优先级采集、上传数据，无子节点的路由节点首先上传数据，随后转入休眠状态，其余路由节点正常工作；所有采集节点采取先睡眠再定时唤醒上传策略，睡眠时间为其中，Tmax为预设的最长数据上传等待时间。

规则3：当节点转入网络监听时，处理器模块进入睡眠状态，激活无线通讯模块接受模式监听信道上是否有节点要进行数据上传。

规则4：引入状态向量表征节点各模块的工作状态。向量表示为 ［s，p，w，Role］，其中s代表传感器模块的工作状态，p代表处理器模块的工作状态，w 代表无线通讯模块的工作状态，R 表示节点在整体网络中所扮演的角色。

s／p：0－模块休眠，1－模块工作；

w：00－模块休眠，01－信道监听，11－通讯模式，发送或接收；

Role：H－簇首节点，R－路由节点，A－采集节点，X－状态待定。

能耗状态机PCWSM 状态转换关系如图3所示。

图3 PCWSM 状态转换

4 能耗性能评估

仿真方案结构及参数参照文献 ［3］进行设置，监测区域为100m×100m，随机部署100个节点。用MATLAB对网络平均节点能耗情况进行仿真评估，所有节点的初始能量值为200J。

节点在各状态下的平均能耗及各状态在一次上传周期中所占的比重见表1。

从表1中可以看出，节点在不同状态下的能耗区别，节点处理器模块的功耗最小，工作时间也较短；传感器模块功耗中等，工作时间最短；无线通讯模块的功耗最大，工作时间也最长。而且可以看到，簇首节点的工作时间几乎占满整个上传周期，路由节点的工作平均时间约为簇首节点的一半，传感节点的数据上传时间很短，说明PCWSM 算法有效降低了低能量节点的关键能耗。但还应该看到，对于传感节点，组网的通信时间已大于数据上传通信时间，即意味着对于低能量节点，算法开销已成为其能耗的主要部分，这也是后续研究中需要解决的主要问题。根据节点各状态能耗数据，结合PCWSM 状态转换图可以得到，PCWSM 算法的优势在于：①将能量权重相对较低的节点置于工作时间短、能量消耗少的状态转换路径上，最大程度上避免低能量节点的等待时间，减缓其能量消耗；②有效利用各模块的休眠机制，对模块间进行基于能耗的状态转换控制，减少节点在等待、监听、工作等各状态下的不必要能量浪费；③按照能量权重倒序安排上传优先级，保证低能量节点最少的能量消耗。相对传统的簇首轮换机制大大减少了节点中传感器模块和处理器模块的工作时间，对于采集节点还减少了对网络信道的监听等待时间，按照能量权重进行上传时间点的顺序安排，基本上避免了节点共同抢占网络信道资源，提高了簇内数据传输效率。通过以上几个方面，PCWSM 通过多种有效方式明显降低网络节点的能量消耗。在同样的初始状态下，PCWSM 和CHCS算法节点平均能量的变化趋势对比如图4所示。

表1 节点各状态能耗数据

图4 节点平均能量变化对比

从图4中可以直观地看出，采用PCWSM 机制的总体网络寿命大约为单纯使用CHCS的两倍。这是因为CHCS算法在优化过程中将网络节点视为一个整体，只有休眠和工作两种状态，在工作状态下认为节点各部分均正常工作，功耗为节点最大功耗，能量浪费巨大。引入能耗状态机PCWSM 后，节点各模块根据当前节点能量权重的不同按预定规则进行状态转换，使得任一时刻均有一个或多个模块处于休眠状态，从而使节点能耗大大降低。

此外从表1中节点各状态能耗数据可以发现，对于作为传感节点的低能量节点数据上传时间很短，PCWSM 有效减少了低能量节点的监听等待时间。但同时可以看出，对于低能量节点，簇形成阶段的算法通信开销已成为主要能耗部分，下一步需要深入研究的重点即在于，减少节点算法中对其它节点状态的需求，降低成簇阶段的网络间数据通信数量与时长，进一步降低网络功耗。

5 结束语

在农业大田的无线传感器网络应用中，如何根据节点能量权重调整节点工作状态是有待进一步研究的重点。本文在基于CHCS簇首轮换算法的网络结构基础之上，主要针对无线传感器网络节点电源容量有限这一典型约束，结合农田应用中传感器节点无需不间断采集数据的实际情况，提出一种基于功耗感知的状态机转换机制PCWSM，按照节点不同的能量权重，由处理器模块控制节点各部分进行对应的状态转换，从降低节点自身的功耗角度从根本上降低网络整体能耗，并优先保证能量相对不足节点的低功耗状态转换，延长网络寿命。

［1］WU Huarui，ZHAO Chunjiang，ZHANG Haihui.Cluster head cycle－switching schemes for farmland wireless sensor networks［J］.Transactions of the CSAE，2009，25 （2）：170－174 （in Chinese）. ［吴华瑞，赵春江，张海辉.农田无线传感器网络中的簇首轮换机制 ［J］.农业工程学报，2009，25（2）：170－174.］

［2］Mirza MA，Garimellar M.PASCAL：Power aware sectoring based clustering algorithm for wireless sensor networks［C］／／Proc of International Conference on Information Networking，2009：1－6.

［3］ZHANG Weihua，LI Layuan，ZHANG Liumin，et al.Energy consumption balance improvement of LEACH of WSN ［J］.Chinese Journal of Sensors and Actuators，2008，21 （11）：1918－1922 （in Chinese）.［张伟华，李腊元，张留敏，等.无线传感器网络LEACH 协议能耗均衡改进 ［J］.传感技术学报，2008，21 （11）：1918－1922.］

［4］CAI Haibin，JU Xiaoming，CAO Qiying.Energy prediction and reliable clustering routing protocol for multi level energy heterogeneous wireless sensor networks［J］.Chinese Journal of Computers，2009，32 （12）：2393－2402 （in Chinese）.［蔡海滨，琚小明，曹奇英.多级能量异构无线传感器网络的能量预测和可靠聚簇路由协议 ［J］.计算机学报，2009，32（12）：2393－2402.］

［5］YANG Dailiang.Research on energy－saving routing algorithm in WSN ［D］.Jilin：Jilin University，2012 （in Chinese）.［杨代亮.WSN 中节能路由算法的研究 ［D］.吉林：吉林大学，2012.］

［6］LIN Shaoqin.The research of energy efficiency about wireless sensor networks with hierarchy ［D］.Shanghai：Shanghai Jiao Tong University，2012 （in Chinese）. ［林少钦.分簇无线传感器网络的能量有效性研究 ［D］.上海：上海交通大学，2012.］

［7］CHEN Lei.Research on algorithms for topology control in heterogeneous wireless sensor networks［D］.Suzhou：Soochow University，2011 （in Chinese）.［陈雷.异构无线传感器网络的拓扑控制算法研究［D］.苏州：苏州大学，2011.］

［8］ZHANG Ruihua，JIA Zhiping.System design based on energy efficiency in wireless sensor networks［J］.Journal of Chinese Computer Systems，2010，1 （1）：7－12 （in Chinese）.［张瑞华，贾智平.无线传感器网络基于能量效率的系统设计 ［J］.小型微型计算机系统，2010，1 （1）：7－12.］

［9］ZHANG Jun，XIANG Yu，WANG Wenyong.Research on power state transition model wireless sensor network node［J］.Journal of University of Electronic Science and Technology of China，2009，38 （4）：596－599 （in Chinese）. ［张骏，向渝，汪文勇.无线传感器网络节点能耗状态转换模型研究［J］.电子科技大学学报，2009，38 （4）：596－599.］

［10］ZHANG Jun，XIANG Yu，WANG Wenyong.Research on power state transition model wireless sensor network node［J］.Journal of University of Electronic Science and Technology of China，2009，38 （4）：596－599.

［11］YUE Haibing，GE Hongwei.Clustering algorithm for heterogeneous sensor network based on energy distribution ［J］.Computer Engineering，2010，36 （1）：118－120 （in Chinese）.［岳海兵，葛洪伟.基于能量分布的异构传感器网络分簇算法 ［J］.计算机工程，2010，36 （1）：118－120.］