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变电站巡检机器人的通信质量研究

2018-05-15邢思宇蒋伟

物联网技术 2018年4期
关键词:包率封包路由

邢思宇 蒋伟

摘 要:在变电站的巡检过程中,巡检机器人之间采用ZigBee通信。ZigBee在变电站环境中通信易受电磁波和WiFi等信号干扰,导致网络丢包率大大增加并使得网络时延增高。文中在通信过程中加入了蚁群算法,为网络增加了寻优功能和节点对路径的记忆功能,将改进后的算法设为ANTSENSE路由协议。通过NS-2平台的仿真分析表明,机器人的移动速度对网络丢包率和时延存在一定影响。ANTSENSE路由协议相比AODV路由协议降低了网络的平均时延与网络的丢包率。

关键词:巡检机器人通信;ZigBee;NS-2;网络通信;AODV;ANTSENSE;蚁群算法

中图分类号:TP242;TM63 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2018)04-00-02

0 引 言

随着无线传感技术的飞速发展,ZigBee[1-3]通信网络越来越受到重视,对其稳定性的研究也越来越多。ZigBee网络因其功率低、范围广、部署简单灵活等特点,在环境监测、城市交通、智慧城市等领域得到了广泛应用。但由于蓝牙、WiFi在生活中的普遍使用,也逐渐带动ZigBee投入到变电站的通信中。由于变电站所处环境恶劣,因此ZigBee凭借其抗干扰性强这一特点成为变电站通信的首选。

由于变电站环境极为恶劣,人们在巡检过程中难免会遇到一些危险。随着科学技术的进一步发展,巡检机器人在变电站中的使用越来越普遍。多个巡检机器人同时工作使得巡检过程变得系统又高效。

在巡检过程中,任意两个机器人之间都可以相互通信,并将采集到的数据快速上传。但巡检机器人在采集图像信息时需使用WiFi,而WiFi信号和电磁波信号对ZigBee的通信会产生一定的干扰,使得它们在通信过程中的丢包率和网络时延大大增加。

针对这些问题,周德荣[4]提出了基于蚁群算法改进的AODV路由协议研究。通过改进AODV路由组建和路由维护策略,提高了路由质量。但并未通过公式表达每个节点向下一节点移动时的丢包概率。王鲁光[5]等人提出的AODV和AOMDV路由协议性能分析与比较,介绍了两种网络的通信特点,但该算法并未考虑路径寻优。

本文针对蚁群算法具有路径寻优和记忆路径的特点,提出了一种基于蚁群算法的新协议ANTSENSE。仿真结果表明,本文提出的新协议相比AODV路由协议有效降低了网络的时延和丢包率。

1 AODV路由协议

1.1 AODV路由协议的特点

1.1.1 路由请求和应答过程

AODV[6,7]路由协议允许无线节点通过,多路径将信息发送给目的节点,且不要求无线节点对信息传送路径进行维护。

在AODV路由协议中,某个节点向目的节点发送封包之前会预先查看其路径表。若此节点找不到可以到达目的节点的路由入口,便会通过广播将RREQ封包送出以寻找新的路径,收到RREQ的无线节点会查看自己是否为该封包的目的地址,若不是,则再查看自己是否有一条路径可到达目的节点,若没有,则需通过携带的信息修改路径表,然后再将其广播出去,直到目的节点收到信息为止。当目的节点接收到源节点或中间节点发送的RREQ时,便会建立一个反向路由,向源节点发送RREP。每一个RREQ都有属于自己的ID号,当某个节点接收到一个RREQ后,便會确认之前是否收到过该ID号,若收到过,则丢弃该封包,以防止较多相同ID存在于该无线网络中,确保该无线网络中的路径无循环。

1.1.2 路由维护过程

当链路中断时,如果目的节点与断路节点之间的距离未超过最大修复距离,则本地修复过程启动。若未启动,断路节点需重新向目的节点发起路由发现过程。可用周期性发送HELLO分组来检测无法使用的链路;利用链路层通告机制发现链路是否中断;当节点向下一跳节点发送或转发封包失败时,亦能判断链路是否中断等三种方式检测链路状态。

1.2 AODV路由协议的缺点

(1)AODV路由协议在路由发现过程中,源节点采用广播方式送出RREQ封包寻找路径,通过多个中间节点的广播和转发最终将封包送至目的节点,目的节点只接收传送来的第一个RREQ,其他大部分RREQ未被充分利用。一旦目的节点接收到RREQ,便会立刻向源节点发送RREP用于回复。在路由发现过程中,大大浪费了Ad Hoc网络无线网络带宽,并给网络造成了延时。

(2)如果链路中断,网络会启动路由维护过程,而该过程一旦启动,源节点就会重新发起路由发现过程。由于变电站中的网络环境十分复杂,因此很有可能产生多次路由维护过程和路由发现过程,对网络延时和丢包将造成很大影响。

2 蚁群算法

2.1 简单蚁群算法的流程

蚂蚁通过前者在路径上释放的信息素的多少选择路径。蚂蚁在移动过程中会根据地域路径的适应度来释放信息素,适应度越高,蚂蚁释放的信息素越多。随着时间的推移,信息素不断挥发,即信息素会随着时间不断消散。初始化蚁群设为初始化A(t),根据目标函数对每只蚂蚁的适应度做出评价,设为评价A(t)。蚁群算法[8]流程如图1所示。

初始时刻,每条路径上的信息素均等,设τij(0)=C(C是常数)。蚂蚁k(k=1,2,…,m)在运动过程中会更倾向于信息素多的那条路经。蚂蚁k从节点i移动到节点j存在一定的概率。蚂蚁k在节点i时选择向节点j转移的概率Pijk (t)见式(1):

其中allowedk={0,1,…,n-1}表示蚂蚁k下一步允许选择的节点。由式(1)可知,转移概率Pijk (t)与τijα(t)ηijβ(t)成正比。εij为能见度因数,α和β为两个参数,分别表示蚂蚁在运动过程中的积累信息和启发信息对蚂蚁选择路径的相对重要性。

2.2 ANTSENSE路由协议

2.2.1 ANTSENSE路由协议的特点

在封包从源节点向终结点传播的过程中,蚂蚁使用与数据相同的链接队列移动。从源节点s向终节点d移动的过程中所用时间Tsd可被用作路径质量的量度。一个路径的总质量因数通过行程时间Tsd和局部适应策略模型的启发函数进行评估,因为在低阻塞情况下评价为低质量的行程时间T可以成为高通信负荷下的高质量。一旦走完一个路径,蚂蚁在这条路径的所有节点上释放一定的信息素,这条路径的质量越高,蚂蚁释放的信息素就越多。蚂蚁到达目的节点后,会沿着相同但方向相反的路径返回源节点,并使用高优先权队列,使得被收集的信息能够快速传输。

2.2.2 ANTSENSE路由协议的具体通信过程

每隔一段规定的时间,网络中的每个前向蚂蚁k都要找到一条通向前向节点的路径,每一个访问过的节点ID都储存在蚂蚁的memory中,将其记为Mk。

前向节点选择下一跳节点存在一定的概率关系:

其中:p是蚂蚁k从节点r选择下一跳节点s的概率;T是每个节点上的路由表,用于存储节点r到节点s上的信息素;E为可见度函数,即E=1/(C-es),C是节点的初始化能量,es为节点s的实际能量。

当前向蚂蚁到达目的节点时,随即转变为一个后向节点,任务是更新到达目的节点路径上的信息素,并将其存储在Mk中。

当后向蚂蚁从终节点向源节点返回时,目的节点会记录后向蚂蚁drop的信息量,计算公式为:?Tk=1/(N-Fdk)。其中:N为节点的总数;Fdk为前向蚂蚁经历的节点数。

当节点r收到临节点s上的后向蚂蚁时,Tk(r,s)=(1-ρ) ·Tk(r,s)+?Tk,1-ρ代表上一次更新的Tk(r,s)的信息素蒸发。

当后向蚂蚁到达源节点时,任务完成,并丢弃该蚂蚁。

3 性能仿真与分析

本文选用的仿真工具为NS-2,分别对AODV和ANTSENSE协议在多种移动场景下的性能进行分析和比较。由于通信环境选择的是变电站,考虑到变电站的正常占地面积和巡检机器人的正常移动速度,采用1 000 m×1 000 m的仿真场景,并在场地中随机配置20个移动节点,仿真时间设为100 s,最大联机数为10,预期每秒产生的CBR封包数为20。节点可在场景中以任意速度移动。仿真使用cbrgen和setdest产生移动场景,然后用gawk对trace文件进行分析,之后使用gnuplot画图。由于每一次仿真产生的节点坐标都是随机的,为保证实验数据的准确性,本文得出的每个结果都是对20次结果求平均值得到的。

(1)不同的节点移动速度

平均时延,丢包率与节点移动速度之间的关系如图2所示。由图2可以看出,随着节点移动速度的增大,源节点到目的节点之间的路由失效次数增加,导致路由发现次数增加,网络平均时延随之增大。ANTSENSE路由与AODV相比,增加了尋优过程,能够找到最短的路径通信,且因信息素的释放,使得节点对路径有一定的记忆能力,因此网络的平均时延与丢包率更低。

(2)不同的CBR封包数

平均时延、丢包率与不同CBR封包数的关系如图3所示。由图3可以看出,节点移动速度不变,设为5 m/s。随着CBR数量的增加,网络的丢包率逐渐增大。但ANTSENSE协议相比AODV的丢包率较低。

4 结 语

针对变电站中巡检机器人在AODV协议下通信质量不高的问题,本文在AODV协议的基础上加入了ANTSENSE协议。仿真结果表明,ANTSENSE协议使得网络延时明显降低、分组投递率增加,大幅提升了巡检机器人在变电站中的通信质量。

参考文献

[1]张毅,吴锦,罗元,等.新型ZigBee-WiFi无线网关的设计及其抗干扰技术的研究[J].计算机应用与软件, 2014(5):122-124.

[2]章伟聪,俞新武,李忠成.基于CC2530及ZigBee协议栈设计无线网络传感器节点[J].计算机系统应用, 2011, 20(7):184-187.

[3]甯油江,赵津,石晴,等.基于ZigBee的多车协作控制研究[J].现代电子技术, 2017, 40(6): 114-117.

[4]周德荣.基于蚁群算法改进的AODV路由协议研究[J].西南师范大学学报(自然科学版), 2014, 39(11):75-80.

[5]王鲁光,贾智平,李新.AODV和AOMDV路由协议性能分析与比较[J].计算机应用,2010, 30(3):740-744.

[6]童燕,李俭兵. NS-2的Ad Hoc网络AODV协议的仿真[J].数字通信, 2009, 36(3):50-53.

[7]常杰,张位勇,李桂香.基于ZigBee网络的AODV路由改进算法[J].电脑知识与技术:学术交流,2017, 13(6):22-23.

[8]田克纯,农秀凤,王方. NS-2中蚁群算法路由协议的实现[J].广西通信技术,2010(4):43-45.

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