物联网感知技术在航运业中的应用

张树军，贾国荣

(贵州商学院，贵州 贵阳550004)

0 引 言

在现代海上航运业务中，基于自动化、信息化的物联网技术应用越来越广泛，基于物联网体系的所有应用都需要进行目标物信息的精确采集及数据传输和接收，如海上气象传感网络，利用分布在各点的温度、湿度传感器采集气象信息，然后通过无线传感网络把数据传输到统一的信息处理中心，而数据的精确采集传输事关整个系统的性能。

与陆地无线通信系统不同，海上无线通信信道频带较窄［1］，而随着海上无线通信业务的增加，海上无线频谱成为较为紧张的资源。如何提高整个频谱的利用率成为海上无线通信系统及海上无线传感网络的研究热点。

本文着重研究海上物联网系统在感知层面的技术，利用分簇理论改进无线传感网络的路由技术，提出一种改进后的无线传感网络结构，把无线传感网络中的单个节点按照一定规则进行组成分为一簇，并按照路由协议规则在簇中选择簇首，簇内的所有传输数据向簇首节点汇聚，并构建中继节点架构，使整个传感网络的耗能最小，并提高网络的数据传输效率，最后通过仿真证明算法的有效性。

1 物联网感知技术原理

1.1 无线传感网络

无线传感网络是物联网体系中最重要的组成部分，主要是对组网中的物体信息进行分布式采集及统一的信息传输﹑数据处理等。无线传感网络具体由分布式传感器﹑无线通信组网以及信息处理中心组成，如图1 所示。

图1 海上无线传感网络结构Fig.1 The structure of wireless sensor network on sea

无线传感网络中的传感器组成一个自组织［2］的通信组网系统，本身包含信息采集﹑信息传输和接收等功能，对其研究主要集中在以下3 个方面:

1)数据传输协议

网络中传感器自身的信息处理﹑存储﹑数据交换以及采集精度都有一定限制，如何对自身网络的数据传输协议进行优化是当前研究的主要方向之一。

2)节点定位

现有的节点定位算法分为测距辅助算法和非测距算法。

3)数据融合

数据融合处理器把各分散的传感器数据进行汇总，同时消除数据冗余信息，这样处理有利于节省整个网络能量。

1.2 传感网络中的路由协议

在无线传感中，传感器节点的数据传输路由是节点与无线通信基站之间的链路。由于应用层面的多样性，单一的路由协议并不能满足所有应用，因此现在的无线传感网络由多种路由协议算法组成，按照路由选择模式﹑通信组网类型等可以进行如下划分［3］:

1)在整个传感网络中，所有的传感器节点地位相等，并不进行按组划分，节点与节点之间的数据传输采用多跳方式进行，所有节点都进行数据采集及数据传输。此种类型的路由协议算法较为简单，但是效率不高，适用于规模不大的通信网络。现有的如Flooding 和MTE 都是基于此的路由协议。

2)在传感网络中，把传感器节点按照不同类型和功能按簇进行划分，并且每簇中选取一个簇首节点，簇内非簇首节点进行信息采集，同时把数据传输给簇首节点，簇与簇之间的信息传输直接通过簇首节点进行，而且簇内普通节点分离。此类算法适用于规模较大的传感网络，但是算法较为复杂，并且需要考虑簇中节点的负载均衡。现有的如EEUC和HEED 都是基于此的路由协议。

本文着重研究了无线传感网络中的按簇组网路由技术，并对EEUC 协议进行改进。

2 无线传感网络路由协议改进算法

2.1 EEUC 簇头选择原理

EEUC 协议是一种基于分簇网络的路由算法，在此协议中，无线传感网络中的数据传输不再以单个节点为单位，而是以簇为单位。簇中分为簇首节点及普通传感器节点，簇内节点将采集的数据传输到簇首节点，并在簇内完成数据融合，然后簇首节点将本簇采集的所有数据发送给无线基站。

EEUC 协议传输模型如图2 所示。

图2 EEUC 协议数据传输模型Fig.2 The model of EEUC protocol data transmission

对于按簇分组［4］的网络，能量的消耗主要集中在簇首节点，EEUC 协议将无线传感网络分为初始阶段和稳定阶段。在初始阶段，将所有传感器节点随机生成一个在0 ～1 之间的随机数，同时与设定好的阀值T(n)进行比较，如果小于阀值，则设定为簇首节点;反之，则设定为普通节点。阀值T(n)计算公式如下:

式中:p 为传感网络中簇首节点数在整个网络中的占比，在航运业务应用中一般为5%;r 为簇首节点选取的次数;G 为在前r 轮中未被选中簇首节点的元素集。可以分析出，阀值T(n)以1/p 为周期进行变换。

2.2 EEUC 的无线通信模型

此模型描述了无线传感网络中节点的耗能［5］，对数据发送消耗与数据接收消耗进行分析。

在无线传感网络中，假设d 为簇首节点与基站的距离;kbit 为发送的数据量，则簇首节点的发送能耗表达式为:

同样，当传感网络中簇首节点接收到kbit 数据时的能耗为:

式中，k 为传输的数据量;d 为簇首节点与无线基站的距离;ETX为簇首发送数据的能耗;ERX为簇首接收数据的能耗;为距离的阀值。

此模型作为理想模型仅仅考虑电路的放射和接收功率以及发射和接收过程中的放大器能效，而不考虑电路本身的计算能耗，Eelec为单位标准能耗，表示处理1 bit 数据的数值。

由式(2)～式(3)分析可知，其发射能耗与无线通讯基站的距离指数级增加。其中，d ＜d0时，采用理想信道模型;当d ≥d0时，由于信道衰减比较厉害，则需采用多径衰落模型。εfs和εmp分别代表不同模型信号放大器所消耗的能量。

传感网络能耗消耗模型如图3 所示。

图3 无线传感网络能耗模型Fig.3 The model of the energy consumption of wireless sensor network

2.3 EEUC 协议步骤

EEUC 协议主要应用在分布式的物联网体系中，按照与移动基站距离的远近把传感器划分为不同规模的簇。簇中处理数据按照轮来进行，一轮处理按照功能划分为:网络初始化及簇的构建;数据传输多跳路径的选择以及最终的数据传输节点。结构如图4 所示。

2.1 节已详述了传感网络簇的划分以及簇首的选取，下面介绍数据传输多跳路径的选择及数据传输。

图4 EEUC 协议处理周期Fig.4 EEUC protocol processing cycle

1)数据传输多跳路径选择

经过融合后的数据，通过簇首传输给移动基站，有时候并不能直接到达，而且需要经过多跳路径才能达到。在此设定一个阀值TD_MAX，将簇首节点距离移动基站大于TD_MAX 采用多跳路由选择传输数据;而小于TD_MAX 则采用单跳路径进行传输。

在多跳路径建立初始阶段，需要传输的簇首节点向网络内其他簇首节点广播自身的状态，包括ID号、与移动基站路径大小及所剩能量大小。其他簇首利用这些状态信息决定是否作为其中继节点。

这里假设需要传输数据的簇首ID 号为sj，那么可以作为其传输中继的节点集合为:

然后再选择下一跳中继节点，原理是数据传输耗能最小以及剩余能量最高的最佳结合。同样，假设si选择的下一跳中继节点为sj，则网络的耗能计算公式为:

2)稳定传输阶段

簇首节点选择完成以及多跳路建立以后，并且簇首在簇内划分好TDMA 数据传送时隙后，簇内其他传感器将采集的信息按照一定时隙发送给簇首，簇首进行数据融合，并经过多跳路径传送给移动基站。由于簇首节点需要进行多种数据处理及发送，耗能较大，所以当一轮处理完成后，下一轮重新进行簇首选取，对网络消耗进行负载均衡，完成后由进入到下一次的数据采集及发送。整个网络如此反复，直到应用功能处理完毕。

3 算法仿真

本文对改进的EEUC 协议进行仿真，实验参数为:无线传感网络节点总数为m = 400，网络监控区域为200×200 m，网络初始能量Eo=0.5J，传输的数据大小为4 000 bit，Eelec=50 nJ/bit，εfs=10 pJ/bit/m2，εmp=0.001 3 pJ/(bit·m4)，d0=86 m，EDA=5 NJ/(bit)，TD_ MAX = 140 m。

最后给出EEUC 协议算法的传感器节点生命周期结束随p 的变化曲线如图5 所示。

图5 传感器节点生命周期结束随p 的变化曲线图Fig.5 The curve of the life cycle of sensor nodes

4 结 语

由于信息技术的发展，海上航运领域中基于物联网的应用越来越多，这些应用的核心都是基于传感网络的数据采集﹑处理及传输。

本文着重研究海上物联网系统在感知层面的技术，利用分簇理论改进了无线传感网络的路由技术，提出一种改进后的无线传感网络结构，最后对算法进行仿真。

［1］SHAH R C，RABACY J M．Energy aware routing for low energy an hoc sensor networks［C］//IEEE Wireless Communication and Networking Conference，2002，1:350－355．

［2］WEBER R H．Internet of things-need for a new legal environment［R］．Computer Law and Security Report，2009，25(6):522 －524．

［3］SHAKKOTTAI S，RAPPAPORT S T，KARLSSON P C．Cross layer design for wireless network ［J］．IEEE Communicaions Magazine，2003，41(10):537 －544．

［4］粟栗．多传感器数据融合方法在军事信息领域的应用［J］．舰船科学技术，2013，35(6):117 －120．SU Li．The method of multi-sensors data fusion in the field of military information［J］．Ship Science and Technology，2013，35(6):117 －120．

［5］方书甲．海洋信息感知与综合传输网络［J］．舰船科学技术，2005，27(12):5 －7．FANG Shu-jia．Ocean information and integrated transmission network［J］．Ship Science and Technology，2005，27(12):5 －7．