无线传感器网络能效中继选择算法的研究

张志强，李美玲，高文华，董增寿

(太原科技大学电子信息工程学院，太原 030024)

无线传感器网络是由多跳自组织的传感器节点组成、可以协同完成特定功能的智能网络。在网络覆盖范围内，可以完成监测、感知和采集信息的功能，节点将采集到的信息经处理后发送给用户终端。但传感器节点由电池供电，不可充电或更换电池，并且通信过程需要节点协作完成，网络能耗较大，所以，研究无线传感器网络的能效具有重要意义[1]。

中继技术可以把一段较远距离的通信分成较近的两段或多段，通过降低节点的发射功率从而减小能耗[2]。将中继技术应用在无线传感器网络中，从众多的节点中选出符合要求的节点作为中继参与协作，可以在保证正常通信的情况下提高网络的能效[3]。

目前，节能中继的研究主要有如何降低传感器节点能耗[4-5]，是否考虑节点自身剩余能量等方面[6]。文献[7]提出一种基于节点发送功率的能效中继选择算法，其核心思想是比较各个备选节点的发射功率大小，筛选出能效最佳的节点为中继协作传输。文献[8]基于节点位置信息和信道状态信息，提出一种低能耗的中继选择算法，结合节点功率和信道状态信息联合选出能效中继。文献[9]提出一种基于节点剩余能量的中继选择算法，该算法联合考虑节点位置和剩余能量选择能效中继。上述文献在选择中继时，没有充分考虑节点能耗与节点剩余能量的关系，导致无法寻找到能效最佳的节点。

本文基于文献[8-9]，提出一种改进的中继选择算法，该算法对功率损耗和节点剩余能量进行加权处理，综合节点功率损耗和节点剩余能量，可根据网络环境和节点自身因素智能选择中继。经该算法选出的节点既高效节能，又能使网络能量消耗均衡。对算法进行仿真，验证结果表明，相比于文献[8]中的传统算法，该算法不仅可以降低单个节点的能耗，还能使能效均衡，增加无线传感器网络的生命周期。

1 中继网络系统建模与分析

1.1 系统模型

无线传感器网络通过节点之间的相互协作完成通信过程，节点可以作为源节点感知采集信息，也可以作为中间节点即中继协助通信，还可作为目的节点接收处理信息，节点之间通过单跳或多跳的方式连接。当节点作为中继时，接收并转发数据，在保证通信质量的同时，能够节约系统能量开销。

节点之间的协作通信，可以看作简单的中继协作模型，两节点通过中继节点的接收转发来完成通信过程。对于中继的选择模型，主要有单中继和多中继两种，单中继模型是在众多的节点中选出一个最佳节点作为中继，多中继模型是选择多个中继共同协作完成通信，其中多中继模型如图1：

图1 多中继协作模型
Fig.1 The model of multi relay cooperative communication

如图1所示：源节点S采集到信息，通过中继节点R1-Rn共同协作转发，将信息发送到目的节点D.多中继协作可以获得很好的分集增益，但多中继能耗较大，不适用与能量受限的网络。

实验表明，在保证一定的通信质量的情况下，单中继比多中继更节能，而在无线传感器网络中，能量是网络的制约因素，所以选用单中继协作传输。简化的系统模型如图2.

图2 基本的单中继模型
Fig.2 Basic single relay model

信号传输分为两路，第一路是源节点S直接传输信息到目的节点D；另一路是源节点S通过中继节点R将信息转发给目的节点D，其传输分为两个时隙，第一时隙源节点将信息传给中继，数据成功接收后，第二时隙中继将数据转发给目的节点。在无线传感器网络中，由于严重的路径损耗，一般不存在源节点和目的节点的直传链路[8]。

1.2 节点传输的能量损耗

通常的无线传感器网络节点工作在两种状态，睡眠状态和活跃状态[9]。在节点不使用时工作在睡眠状态，使用时工作在活跃状态，其能量可分为两部分，一是唤醒节点所需能量Pwtw，另一部分是节点活跃期间能量消耗Pacttact，当两个节点进行通信时，一个传输周期的能量损耗可表示为：

E=2Pwtw+Pacttact

(1)

其中，唤醒能量一般为定值，Pw≈100 mW，tw≈1ms，系数2表示唤醒能量包括两个节点。活跃能量受很多因素的影响，活跃功率Pact分两部分，一是节点电路消耗功率，二是放大器的发射功率。传输时间tact与传输数据量的多少和传输速率有关：

tact=Lt/Rb

(2)

活跃功率的具体表达式为：

Pact=PC+PA

(3)

其中，PC为节点的电路损耗功率，它包括数模模数转换器、滤波器、中频放大器等功耗，一般情况下为定值，PC≈300 mW.PA为功率放大器的发射功率，其表达式如式(4)：

(4)

其中，η是传输的效率，一般为75%.EbRb是单位时间的基础能耗，即比特能耗Eb与比特率Rb的乘积。λ为波长，d为传输节点的间距，n为路径衰落系数。

结合上述公式，一个周期内两节点传输的能量损耗E可以表示为：

(5)

最基本的中继方法是将一段较远距离的通信分成两段，即源节点S到中继节点R再到目的节点D.能量损耗也可以分为两部分计算，第一部分是源节点将信息传输到中继的能耗，第二部分是中继将信息传输到目的节点的能耗，即：

ESRD=ESR+ERD

(6)

每段的能耗可以表示为：

(7)

(8)

无线网络完成一个通信周期的能耗可表示为：

ESRD=3Pwtw+

(9)

1.3 小尺度衰落的影响

无线传感器网络在传输过程中，传输信号除了受到路径长短的影响，还会受环境的影响，这种影响用小尺度衰落衡量，环境直接影响着接收数据的优良程度[10]。引入中断概率可以衡量这种衰落，中断概率的定义为：

(10)

当信号发生中断时，接收端就会发出一个反馈信号给发射端，发射端接收到此信号后将中断的字符串重传，此时的传输能量消耗为：

(11)

那么此时，加入重传机制的中继协作通信，一个周期内成功传输数据消耗的能量可表示为：

Esuc=3Pwtw+

(12)

2 节能的中继选择方法

在无线传感器网络中，各节点通过相互协作，将所需要的信息送达终端，当源节点和目的节点确定后，如果两节点相距较远，直接传输要求发射功率很大，造成发射端节点电量耗尽，选用中间的节点作为中继转发数据能够降低发射功率，进而降低节点能耗。

如何在众多的节点中选取合适的节点至关重要，选出的节点要求既要保证网络的连通性，又可以高效节能，保证网络生命周期。文献[8]提出的传统算法，在选取中继节点时，从节点的传输能耗Esuc出发，选出信道条件好，相对节能的一个节点。

然而在无线传感器网络中，节点随机分布在环境相对恶劣的场景中，个别节点可能会出现损坏或用尽的情况，导致剩余能量不足，节点无法继续参与协作，导致传输数据丢失甚至网站中断，传统的中继选择方法不再适用。

现对算法进行改进，改进后的算法既考虑通信过程传输的能效，又综合节点剩余能量，选出适合无线传感器网络的中继方案。

2.1 能效最大化设计

由式(12)可以看出，无线传感器网络中加入单中继协作，其能耗受很多因素影响。大致可以分为两类，一类是节点自身工作消耗的能量，包括唤醒节点所需的能耗和电路自身工作的能耗等，另一类是协助通信的能耗，包括中继节点所在位置对能耗的影响，以及外部环境造成的传输中断等影响。

对于一般的无线传感器网络，节点自身能耗因素对能量损耗的影响很小，而且一般为确定的值。网络布局确定下来后，节点位置一般也确定。对于影响能耗的另外一个因素，即环境的影响是不确定的，所以要综合各个节点的位置和信道状态信息联合选择中继。

当各节点位置确定时，选择中继节点，就要考虑各节点中断概率的影响。为保证中继的节能性，选用机会中继的选择方法，步骤如下：

(1)规划中继候选节点的位置范围。当源节点和目的节点的位置确定后，在两节点的中点处，选出一个以中点为圆心，以两节点距离的1/2为直径的圆形范围。范围内的节点规定为候选节点。

(2)根据式(12)计算各候选节点的能耗，即将候选节点与源节点和目的节点的距离，与其各自的中断概率带入公式。找出能耗最低的节点作为拟选节点。

(3)将拟选节点的能耗与直传能耗作比较，当拟选节点的协作中继链路能耗低于直接传输链路的能耗时，拟选节点确定为中继节点，参与协作完成通信。否则，不引入中继协作，两节点直接传输。

基于以上方法，可以选出一个基于节点传输能耗最低的中继节点，参与协作通信，从而为节点节约能量。

2.2 结合剩余能量的高能效中继

由于无线传感器网络的特殊性，节点自身携带电量有限且不可充电，个别节点可能会由于环境或通信消耗导致剩余电量不足，携带的能量无法提供下次通信使用。所以在选择中继节点时，不仅要考虑通信过程能量损耗，还要考虑节点的剩余能量，现提出一种算法，能综合剩余能量和传输能耗选出更加优化的中继。

为提高网络的连通性，保证能量的均衡使用，可根据传输能耗和剩余能量，提出一种新的能耗衡量规则，衡量公式如下：

(13)

其中，Mmin为判定标准，Esuc为传输能耗，Ei为节点的剩余能量，Et为完成一个通信周期所需要的能量，κ、λ为权值系数。

改进的算法的步骤流程图如图3所示：

图3 算法流程图
Fig.3 Flow chart of algorithm

经过以上步骤，可以从N个候选节点中选取一个优化节点，该节点不仅可以保证节点传输性能和低能耗，还能使能量消耗均衡，网络性能稳定。此算法可根据网络的实际情况，通过λ、κ权值自适应的调整[10]。例如，当检测到网络中节点剩余能量充足时，调整权值，使κ>>λ,让传输能耗Esuc成为影响中继选取的主导因素，反过来，当检测到网络中节点的剩余能量不足时，同样调整权值，使剩余能量占主导因素，据此选择出合适的中继。

3 仿真验证

为验证本文方案的有效性，以式(12)为基础，对算法进行matlab仿真，验证算法的性能，并对结果进行对比。系统仿真参数设置如下：一个周期传输的数据量为100 bytes，路径损耗系数为3，为方便计算，源节点、中继节点和目的节点在一条直线上，能耗对比值选用成功传输每比特数据的能耗。

图4 能耗与中继位置的关系
Fig.4 Relationship between energy consumption and relay position

图4给出了不同中继位置对应的节点传输能耗值，由图中曲线可以看出，中继在源节点和目的节点的中点位置附近时，能量损耗较低，并且低于两节点直接传输的能耗，且最低点靠近源节点。

图5 能耗与中断概率的关系
Fig.5 Relationship between energy consumption and outage probability

图5显示了不同的中断概率对能耗的影响，可以看出能量损耗与中断概率成正比关系，并且使用中继协作的中断概率低于直接传输的中断概率。

图6 能耗随传输时间的变化曲线图
Fig.6 Energy consumption versus transmission time curve

图6对比了本文所提算法与文献[8]中的传统算法的能效，图中两曲线趋势基本一致，都是随着传输时间的增加，网络能耗变大。在传输周期的前10 s，两算法曲线基本重合，能耗相当，随着传输时间的增加，本文所提算法的优势得以体现，传输能耗逐渐低于传统算法，原因是本文算法对节点进行了过滤，省去了一些不必要的检测能耗，并且对能耗和剩余能量进行了加权处理，算法性能更稳定。

4 结束语

本文针对能量受限的无线传感器网络，提出一种节能的协作中继算法，该算法结合节点的布局特点，依据传输能耗与剩余能量规则，从众多节点中选择出一个节能高效的节点。

算法一方面遵循节效的策略，本着节能高效的目的来选择节点，增加节点的生存周期，保证网络的持久性。另一方面，在选择节点时，先排除一部分已经损坏或者电量不足的节点，节点选取时从良好并且电量充足的节点中选择中继，不仅能避免不必要的中继竞争，还能防止选取到剩余能量不足的节点，造成网络的传输中断。算法还对节点能耗和剩余能量进行加权，能够保证网络的能耗均衡。经仿真测试，此算法有较优良的性能。