基于无线智能燃气抄表物联网的能量感知路由
2020-11-02段平刚李晓卉丁月民刘振兴
段平刚,李晓卉+,丁月民,刘振兴
(1.武汉科技大学 信息科学与工程学院,湖北 武汉 430081;2.天津理工大学 计算机科学与工程学院,天津 300384)
0 引 言
为安全起见,智能燃气表抄表物联网中的数据中继节点和智能燃气表一般由电池供电,如果不对燃气抄表数据的传送路径进行优化,有限的电池能量会因频繁的数据传送而消耗较快,会降低无线智能燃气抄表物联网的使用寿命[1,2]。
目前,使用能量感知路由算法以提高物联网生命期的方法已得到一定的应用。这些能量感知路由算法主要分为两大类。第一类是分簇路由算法,该类算法主要将节点划分成簇,然后通过簇头选举平衡节点能耗来延长网络寿命[3-6]。第二类是集中式路由算法,它使用概率转发或优化策略,如蚁群优化、线性规划或启发式方法,根据网络拓扑和能耗的全局信息找到能量均衡路由[7-15]。无线智能燃气抄表网络覆盖面积通常为5 km2~25 km2,物联网节点大概是几百到几千个,如果使用这类集中式路由,由于需要存储网络的全局信息,燃气抄表物联网节点的存储开销会很高。
针对上述问题,提出分布式的无线智能燃气抄表物联网能量感知路由算法(distributed energy-aware routing of IoT for wireless intelligent gas metering,DEAR-IoT)。该路由应用局部寻优方法,只需要网络局部信息进行路由规划,节省了节点因存储网络全局信息带来的开销;定义节点引力,将其引入到路径代价函数中,选取网络中剩余能量充足且距离目的节点近的邻居节点为下一跳节点,以此平衡网络中各节点的能耗,延长网络生命期。仿真结果表明,与集中式的最短路径路由算法(shortest path routing,SP)、分布式的能量感知路由算法ERA-LBC路由[16]相比,DEAR-IoT算法不仅延长了网络生命期,且没有增加额外的传输开销和路由跳数。
1 无线智能燃气抄表物联网网络结构
无线智能燃气抄表物联网网络结构如图1所示,网络中的节点一般是电池供电的无线智能燃气表或无线路由器,用于生成和传输燃气抄表数据。无线燃气表的数据经过多跳路由到达网关,然后由网关经基站无线传输到达数据中心,最后由数据中心对数据进行相应的分析与处理。无线智能燃气物联网通常是通过网格的形式逐步展开,其覆盖区域一般为5 km2~25 km2,具有燃气表部署密集,数据传输速率低的特点。
图1 无线智能燃气抄表物联网网络结构
目前,国家电网公司已经优先在一些有条件的新建居民住区开展多表合一采集示范项目建设,其基本思路是在原有的电力用电信息采集系统架构的基础上,改造或增加现有的采集设备,实现电、水、气和热多表采集。因此,无线智能燃气抄表物联网的网络模型符合智能电网邻域网网状模型[17]。
2 路由策略
DEAR-IoT的分布式路由采用局部寻优的方法,依据网络局部信息选择合适的下一跳路由中继节点转发燃气抄表数据,因此下一跳路由中继节点的选择是该算法的核心。下一跳的选择取决于两个方面,其一是下一跳节点的剩余能量,其二是下一跳节点尽可能离目的节点近,以便更快将抄表信息送往目的节点。第二节首先引入引力的定义来描述当前节点与下一跳节点的剩余能量及距离的关系,解决上述第一个方面的内容;然后在此基础定义下一跳代价函数,提出基于贪婪算法的局部寻优方法,解决上述的第二个方面的内容;最后设计DEAR-IoT路由算法。
2.1 引力的定义
为了描述网络剩余能量的分布,通常会引入节点引力。其作用主要是判断无线链路的稳定性或者判断无线网络的覆盖区域。然而,对于无线燃气抄表物联网而言,引力的定义需要体现出距离当前节点近且剩余能量较多的邻居节点具有更高引力的信息。即需要根据局部网络节点的剩余能量为当前节点选择合适的下一跳节点传送抄表数据。在无线节点通信传输范围内,节点的传输功耗会随着节点的传输距离的增加而增加。由于无线网的不稳定性,一旦源节点远离目的节点,网络中的每个无线节点都会试图选择与自己相对更近的节点将信息往下传输。然而频繁使用最近节点中继传送信息,会很快导致这些节点的能量耗尽,产生能量空洞,进而使网络分裂。为了避免这种选取离自己近的节点转发抄表信息,引入节点“引力”表示节点间传递信息的可能性大小。节点“引力”不仅考虑节点间的距离信息,同时也考虑节点的剩余能量信息。引力越大,越容易产生信息传递。其定义如下
(1)
其中,GXi表示节点X与其邻居节点i之间的“引力”,K表示节点X与其邻居节点i之间的信道系数,使用的信道模型为Rayleigh衰落信道,EX,Ei分别表示节点X与其邻居节点i的剩余能量,dXi表示节点X与其邻居节点i之间的距离。由式(1)定义可知,距离近且剩余能量较多的邻居节点具有更高的引力。
2.2 局部寻优
局部寻优是在路由的每个阶段仅使用局部信息不断将数据包中继传输到目的地。即每个节点将数据包转发到最合适的邻居节点,直到找到目的节点为止。在路由寻找过程中需要确定每个路由节点最佳的下一跳邻居节点。为了满足离目的节点更近和有充足能量转发数据包的要求,局部寻优标准可以被描述为确定哪个候选节点最接近目的节点的贪婪选择函数。假设节点X有m个一跳邻居节点i,目的节点为D。选择函数如下
f=min(cost1,cost2,costi,…,costm)
(2)
其中,costi是节点X的邻居节点i与目的节点D之间的代价,代价函数定义如下
(3)
2.3 DEAR-IoT路由算法
提出的DEAR-IoT路由算法是一种分布式能量感知路由算法,对于生成或接收到数据包的节点,确定其下一跳的规则如下:
(1)对于在当前路由表中的每个邻居节点的代价由式(3)计算;
(2)对于节点的每个邻居节点,选择代价最小的节点作为转发数据包的下一跳;
(3)如果路由表中没有关于当前数据包的路由信息,则添加路由路径。如果路由信息已经存在,则根据步骤(2)更新下一跳信息。算法具体流程如图2所示。
图2 DEAR-IoT算法流程
3 仿 真
为了分析DEAR-IoT路由算法的性能,在Matlab中构建了无线智能燃气抄表物联网模型[17],并在该模型上仿真实现了集中式最短路径路由SP算法、分布式能量感知路由EAR-LBC算法与DEAR-IoT算法,并分析比较3种算法在不同仿真场景下的网络生命期、路由跳数和网络剩余能量三方面的性能。仿真过程中,节点处于休眠与唤醒状态间来回切换模式(low-duty-cycle),当随机选定一对源节点、目的节点时,在数据包到达目的节点的过程中,根据路径选择函数的定义,总是使得代价最低的邻居节点被唤醒进行数据包的传输,这个过程一直持续到数据包到达目的节点而结束。
3.1 仿真场景
根据无线智能燃气抄表物联网的传输特征,设计了3种仿真场景:
(1)当网络规模一定时,分析适当增加无线智能燃气抄表物联网节点的邻居个数是否会影响网络生命期和路由跳数。即节点总数N=600时,分析邻居节点数目m从4增加到20的情况下,比较不同路由算法条件下的网络生命期和路由跳数的性能;
(2)当邻居节点数目一定,分析无线智能燃气抄表物联网进行扩容是否会影响网络生命期和路由跳数。即邻居节点数m为10时,分析网络节点数从200增加到1000的情况下,比较不同路由算法条件下的网络生命期和路由跳数的性能;
(3)当网络规模一定,邻居节点数目一定的情况下,使用不同的路由算法时,无线智能燃气抄表物联网剩余能量的分布情况。即邻居节点数m=4,节点总数N=600时,比较不同路由算法条件下的网络剩余能量分布。
表1列出了仿真场景中主要参数值。
表1 仿真参数
3.2 仿真结果及分析
针对仿真场景(1),如图3(a)、图3(b)分别显示了在网络规模为600,3种路由算法的网络生命期、路由跳数随网络中邻居节点数目增加的变化情况。图3(a)显示DEAR-IoT路由的网络生命期较SP路由、EAR-LBC路由要长一些。可见,在网络规模一定时,随着网络中邻居点数目的增加,即智能燃气抄表物联网的中继节点的数目增加的情况下,DEAR-IoT算法相比其它两种算法能更加有效延长网络的生命期。这主要是因为DEAR-IoT算法通过引入节点引力后,既考虑了节点的剩余能量,又考虑了其位置信息,使得剩余能量充足且距离目的节点较近的节点被选择为下一跳节点,从而达到平衡节点能耗,延长网络生命期的目的。图3(b)中,3种路由算法的路由跳数随无线节点的邻居节点数增加而略微下降,这主要是因为邻居节点数的增加使得在节点之间存在更多备选的下一跳传输路径,节点间的直达路径增多有利于路由跳数的减小。可见,在网络规模一定时,适当增加邻居节点可使无线传输路径的路由跳数减小。
图3 3种路由算法的网络生命期t和路由跳数
图4 3种路由算法的网络生命期t和路由跳数
针对场景(2),如图4(a)、图4(b)分别显示的是3种路由算法的网络生命期、路由跳数随网络规模增大的变化情况。图4(a)中,3种路由算法的网络生命期都随着网络规模的增加而增长,这是因为邻居节点数目一定时,节点间的下一跳的传输路径数目不会增加,网络生命期主要受到网络中燃气抄表流量密度的影响,而不是网络规模。SP路由与EAR-LBC路由的网络生命期低于DEAR-IoT路由,DEAR-IoT路由的网络生命期得以大幅增长,这是因为DEAR-IoT算法会选择剩余能量充足且距离目的节点较近的节点作为下一跳路由节点,网络能耗得到平衡,延长了网络生命期。图4(b)中,当邻居节点数目一定,网络规模增大时,3种算法的路由跳数基本保持不变,说明DEAR-IoT算法在平衡网络能耗的过程中,并没有引起路由跳数的增加。
针对场景(3),为了便于观察网络中剩余节点能量分布情况,对网络中的节点按入网先后进行编号,图5(a)~图5(c)分别表示DEAR-IoT、EAR-LBC、SP路由算法对应的网络节点剩余能量分布图。横轴代表网络节点编号,纵轴代表节点剩余能量。由无线智能燃气抄表物联网网络的形成过程可知,越早加入网络的节点,也就是节点编号较小的节点,其邻居节点数目越多,会更容易成为网络传输的中继节点,因此这些节点的能量会消耗得更多更快,这也是编号较大的节点具有更多剩余能量的原因。很明显,DEAR-IoT路由的节点剩余能量的分布更为均匀。可见,当网络规模一定,邻居节点数目一定的情况下,相比于其它两种路由算法,DEAR-IoT算法的节点剩余能量分布更为均匀。
图5 3种路由算法的节点剩余能量分布
4 结束语
提出的DEAR-IoT路由算法,与现有的路由算法相比,网络节点能量消耗更为均衡,延长网络生命期的同时没有增加路由跳数,具有一定的实际应用价值。由于不同网络结构对路由算法性能有一定影响,下一步将比较和分析DEAR-IoT路由算法应用于不同网络模型下的性能。其次,仿真是在相对理想的环境下进行的,与工程实际还有相当的差距,在今后的研究中,将对DEAR-IoT算法面临的工程环境问题进行研究。