基于二分法的多移动sink栅格数据收集协议∗

魏艳婷 张玉霞 李道全

（青岛理工大学信息与控制工程学院 青岛 266033）

1 引言

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks）作为新一代的传感器网络，因其节点分布面积广、网络拓扑性能强、自组织网路［1］等特点，在智能家居、医疗、军事、农林牧业、地震监测等领域影响深远。一些发达国家非常重视WSNs的发展，其中IEEE也在推进WSNs的发展。但是现存的无线传感器网络由于节点分布广泛，节点能量［2］有限且传输数据需要多跳转发，这大大限制了无线传感器网络在日常生活中的应用。为提高网络收发数据的效率，延长网路生存周期［3］，部分学者提出使用移动sink节点［4～9］进行数据收集，文献［10］采用二分法设定sink节点的移动轨迹，但是在收集过程中簇头直接进行发送数据使得簇头节点过早死亡；文献［11］将网络划分为多个相等的栅格，每个栅格的中心为sink节点移动和停留的点，虽然多个移动sink提高数据收集的效率，但是多个sink节点的移动规则复杂，容易收集到冗余的数据。结合移动sink节点和栅格分区域［12］的优势，提出使用固定sink和多个移动sink［13］相结合，划分网络区域，并在簇头之间生成最短径树［14］等方式来提高WSNs收发数据的效率，实现网络能量均衡。

2 网络模型

假设无线传感器网络为M*M的矩形区域，其中随机分布N个不可移动节点，网络中有一个固定sink和多个移动sink节点。除了sink节点外，网络中的其余节点初始能量均相等，sink节点可以随时补充能量。其中，网络中划分的网格区域的总数Csum由N决定，如式（1）所示。

在WSN中，各个区域的边长为Cl，如式（2）所示。

依据式（1）和式（2），网络中区域划分如图1所示，区域中随机分布N个网络节点，固定sink节点位于网络的中心。

图1 网络区域划分

在网络工作中，采用Heinzelman模型［10］作为耗能计算依据，具体形式如式（3）所示。

式（3）中，l的单位是bit，指节点发送数据包的长度；εfs和εmp指节点间不同距离的功率放大系数，Eelec指节点内每单位数据处理消耗能量；dij指两个节点之间的距离大小，用式（4）表示，d0表示一个阀值，用式（5）表示，节点i到节点j接收数据过程消耗能量如式（6）所示：

3 多移动sink轨迹设计

在WSNs中使用移动sink节点收集数据［15～17］已经成为当前热点，而移动sink的运行轨迹［18］更是关系着网络收发数据效率。本文采用二分法，根据网络区域面积大小，以a-b-c-d为运行轨迹，划分为大小相等的S1和S2两部分，4个移动sink同时在两个区域的交汇轨迹以一定的速度进行移动，网络边缘与移动轨迹交汇点a，b，c，d的坐标依次为（0，M/2），（M/2，M），（M，M/2），（M/2，0）。

在移动sink节点以一定的速度移动至交汇点时，就完成了一次数据收集，随后计算每个区域的节点存活率，当S1区域的存活率ξ＜ε时，那么移动sink改变移动轨迹，沿着a1-b1-c1-d1移动，否则多个移动sink会同时以同样的速度沿反方向的轨迹移动。

图2 多移动sink移动轨迹

判断节点是否存活主要依据的是sink节点是否接收到其发送的数据，存活率计算公式如式（7）所示。

式（7）中，αi表示在S1区域内节点的存活数量，ns1表示本轮收集数据初始时的节点总数。

4 GCPDMM协议

网络分成许多面积相等的区域后，在每个区域按照Leach协议［19］进行分簇，分簇后，区域中的簇头之间根据Dijkstra算法［14］形成最短径树，那么祖先节点就成为区头来收集每个簇头的事件，在移动sink经过时将融合后的信息发送给sink节点。网络节点分簇并形成最短径树过程如图（3）所示，图中的节点表示分簇后的簇头节点，主要介绍簇头之间根据距离sink节点远近选出区头，从而形成最短径树的过程。

图3 数据收集过程图

其中，数据收集规则主要为，找到距离固定sink节点或移动sink节点轨迹最近的簇头作为区头，直接将收集的兴趣事件发送给固定sink或在该轨迹移动的sink节点，如果两段距离相等，则随机选取其一。同时，在sink节点移动的过程中，达到发送数据距离的区头会将信息发送给sink节点，未达到发送数据距离的区头则处于睡眠状态。

5 仿真实验结果与分析

本文使用MatlabR2014a进行仿真实验，在200*200的区域内随机分布400个节点进行仿真，每个节点的初始能量为0.5J，分别在节点存活率和能量消耗方面对比LEACH算法［20］和MMBCD协议进行对比。

在表1中，GCPDMM协议在不同时段节点存活率远远大于同时段的Leach协议，因为在GCPDMM协议中，同时使用多个移动sink进行数据收集，所以节省了簇头通过多跳的形式传送给距离较远的sink的能量，故节点会剩余较多能量从而存活更久的时间。

表1 节点存活率比较

图4显示了节点在不同时间段总能量的消耗情况，由于GCPDMM协议中固定sink和多个移动sink节点同时收集数据且在移动sink为到达的情况下，发送消息的簇头节点处于休眠状态等原因，GCPDMM协议的能量消耗大大低于Leach协议，实现了延长网络生命周期的目的。

图4 能量消耗对比

6 结语

本文结合二分法、网络栅格分区、固定sink和移动sink节点相结合以及最小径树等方法进行数据收集，在WSNs能量消耗和节点存活时间等方面有明显的改进，同时多个sink节点同时进行数据收集也能减少网络延迟，提高整个网络的工作效率。由于移动sink节点成为WSNs热点问题，所以更好地利用移动sink成为时下解决网络问题更好的选择。