无线传感网络的自适应协作数据传输方法*

杜维，周雯

（南京林业大学信息学院，江苏 南京 210018）

0 引言

WSN（Wireless Sensor Networks，无线传感器网络）由大量的传感节点组成，它们通常使用小电源供电，在工作过程中往往受到能量的限制[1-2]，因此能耗效率是该类通信系统中的重要考虑因素。近年来，CMIMO（Cooperative Multi-input Multi-output，协作多入多出）技术，也称虚拟MIMO（Multi-input Multi-output，多入多出）技术，已经被研究者提出应用到WSN。该技术将若干空间邻近的传感器节点聚合在一起，形成虚拟的收发天线阵列，节点之间互相共享并且协作传输数据，这样可以减弱无线信道衰减影响，获得空间分集增益或者降低系统传输能耗。目前，WSN 中基于分布式协作多天线的数据传输方法，已经成为研究热点[3-13]。

有关WSN 协作传输技术的研究已经取得许多成果，研究人员从多个方面对该项技术进行了研究。文献[3]提出了基于LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，低功耗自适应集簇分层型协议）分簇协议的LEACH-CMIMO 算法；相比传统的LEACH 协议，网络整体生存时间得到了很大的提升。文献[4]研究了WSN的时延，基于Turbo 编码提出了协作MISO（Multi-input Single-output，多入单出）传输策略并且分析了系统时延。仿真结果表明，提出方案的系统时延性能优于Turbo 编码下的SISO（Single-input Single-output，单入单出）方案。文献[5]提出了基于网络编码的机会路由协议，给出了最优转发集构造方法；该协议在转发集内进行节点协作式编码传输，增强了数据传输的可靠性。文献[8]研究了基于协作的水下无线传感器网络的能耗问题。该文建立了多跳分布式三维WSN 系统模型，提出了动态分簇路由算法，降低了系统能耗。

本文主要考虑基于LEACH 协议的WSN 自适应数据协作传输方法，系统框架与文献[3]类似。文献[3]把协作传输与WSN 的LEACH 协议相结合，本文在其基础上进一步提出自适应协作传输方法。实际上，类似的自适应传输方法在文献[11]和[12]也有提及。文献[11]提出了一种自适应协作传输方案：根据无线信道环境和传输距离，依据总能耗最小原则对收发端协作节点数目和调制方式进行联合优化。但是其目标优化表达式复杂，优化的参数太多，导致运算复杂度较高，在实际的WSN 中应用较为困难；该文也未仿真提出方案下的WSN 整体网络的运行情况。文献[12]提出了根据距离动态的选择协作节点数目的自适应传输方案，但是该文未能将传统的SISO 直接传输方案考虑进去。

因此，本文基于LEACH 协议和STBC（Space-time Block Coding，空时分组码）技术，将SISO 方案考虑进去，提出了一种自适应协作传输方法：簇头根据其与汇聚节点的距离决定采用协作传输还是传统的SISO 传输。该方案只有一个参数——距离门限；若系统参数确定，此门限可以提前计算得出，应用到实际的WSN 中十分方便。仿真实验结果表明：该方案可以有效的延长WSN生存时间。

1 系统模型及自适应传输机制

如图1，本文采用的系统框架与Li 等人提出的模型基本一致[3]，并且在此基础上做出了假设[12]：1）网络节点部署完成后保持静止；2）汇聚节点能量无限；3）每个节点在部署区域内拥有唯一的ID（Identity，身份识别码），且通过定位算法获得自身位置，包括节点在网络中的位置、节点与各簇头的距离、节点与基站的距离。

图1 基于LEACH的协作传输系统模型

文献[3]提出了基于LEACH 路由协议并且结合STBC 编码协作传输机制的无线传感器网络。本文在此基础上进一步提出自适应协作传输机制，系统的运行包括簇头选举、成簇和数据收集、自适应数据传输三个阶段，下面分别进行描述。

1）簇头选举：节点产生一个0～1 之间的随机数，如果这个随机数小于本轮的阈值（其数值与网络整体的簇头概率有关），那么该节点被选为这一轮的簇头。

2）成簇和数据收集：当节点被选举为簇头节点后，会向周围发布消息声明自己是簇头。周围的节点接收到此类消息会对信号强度进行比较，选择强度最大的信号并且申请加入相应簇头。成簇后节点一般按照时分复用方式进行数据收集，将收集到的数据传给簇头。

3）自适应数据传输：本文考虑两种传输模式：传统的SISO 直接传输模式和STBC 协作传输模式。SISO直接传输模式是指簇头将收集的数据进行融合，然后直接传给汇聚节点。

STBC 协作传输模式是指簇头根据一定准则选择簇内若干节点，将数据全部复制给协作节点，然后簇头联合协作节点进行STBC 编码，最后一起传输给汇聚节点。图1 给出了协作节点数目为2 的例子。另外，簇内协作节点选择准则为[3]：

其中，di是节点i到簇头的距离，Ei是节点i的剩余能量，dmin和dmax分别是最小选择距离和最大选择距离，由系统预先设定。以协作节点数目为2 为例说明具体操作过程。首先，在簇内所有协作节点集合中寻找距离能量之比di/Ei最小的节点，作为第一个协作节点；然后，将第一个已选协作节点从集合中去除，再次寻找di/Ei最小的节点作为第二个协作节点。

现有研究表明，传统的SISO 直接传输模式适合簇头与汇聚节点距离较小的情况；当该距离小于某个门限，协作传输的能耗性能反而不如SISO 直接传输模式。因此，本文将SISO 直接传输和协作传输相结合，提出自适应的协作传输方案，描述如下：若簇头与汇聚节点的距离小于某个门限Dth，系统采用传统的SISO 直接传输模式；否则采用协作传输模式。

2 能耗和自适应传输距离门限

2.1 能耗分析

本节只讨论系统的第三阶段－数据传输阶段的能耗，第一和第二阶段暂不讨论。

基本能耗模型：为了能够更好的分析WSN 网络的整体能耗，本文使用文献[13]中的基本能耗模型。传输能耗为：

其中，是传输比特数，是传输距离，E0是单位距离每比特的传输能耗。电路消耗的能量是传输比特数的线性函数；发射端电路损耗为：

接收端电路损耗为：

其中，E1和E2分别是发送单位比特和接收单位比特数据时电路所消耗的能量。

SISO 直传模式能耗：对于传统的SISO 直传方式，发射节点（簇头）的能耗为：

其中，kd为传输的数据量，d为簇头到汇聚点的距离，为SISO 传输模式下单位距离每比特的传输能耗。注意，基站作为接收端不计入能耗考虑范围。

STBC 协作传输模式能耗：对于多点协作传输方式，簇头需要将融合后的信息发送给各协作节点，这部分能耗为：

其中，kd为传输的数据量，与公式(5)一致；J是簇头和协作节点的总数。然后，J个传感器节点进行协作传输时的总能耗为：

其中，d为簇头到基站的距离为STBC 编码协作传输模式下单位距离每比特的传输能耗；KJ为STBC编码后的传输数据量，kJ∈[k d,2kd]取决于J和STBC 编码方案，即注意，在上述公式中，考虑到协作传输时簇头及协作节点通常距离基站较远，对协作节点到基站的距离作了近似处理，认为其约等于簇头到基站的距离d。此外，和SISO 一样，基站作为接收端不计入能耗考虑范围。因此，STBC 协作传输模式能耗为

2.2 自适应传输距离门限

前面小节2.1 已经给出了SISO 模式和STBC 协作传输模式的能耗，本节根据两者的能耗公式计算自适应传输距离门限。

令ESISO≤ESTBC，得到：

式(9)整理可得：

很明显，当传输距离d≤Dth，STBC 协作传输模式能耗较大，此时采用SISO 模式较优，反之采用协作传输模式较优。

注意：虽然文献[3]也给出了距离门限的表示，但是它考虑了基站的能耗；而本文把基站的能耗排除，得到的距离门限公式与文献[3]不同。

其中Tb为一个比特的周期。给定单位距离下的系统误比特率、调制阶数、协作节点数等参数，可以反推出发送功率PT（例如采用曲线作图的方法），再带入公式(13)可以求出

当NT=J=1 和NR=1 时，公式(11)为SISO 系统的误码率，相应的可由类似的方法得到。

3 仿真结果

通过MATLAB 软件对提出的自适应算法性能进行仿真。仿真实验中的主要参数设置如下：网络节点部署范围为50 m×50 m，节点数量为100 个，簇头概率为0.1，基站坐标为(x0=65 m,y0=25 m)，dmax=10 m，具体部署情况见图2；各节点的初始能量为0.1 J，电路能耗因子E1=E2=50 nJ/bit[3]，传输能耗因子系统误比特率设置为10-3。

图2 节点部署示意图

表1 给出了不同调制方式和J下的距离门限Dth。J=2 时，可以设计出码率为1（全速率）的空时码；但是J＞2 无法设计出全速率的正交空时码[15]。当J=3 和4 时，文献[15]给出了速率均为3/4 的正交空时码，本文假设采用此编码方案，该编码结构导致此时的kJ仍然等于kd，就是说，每个协作节点传输的数据量并没有增加。接下来以J=2 为例介绍如何求出距离门限。由2.2节公式(11-13)可以求出采用码率为1 的空时码，设置kd/kJ=1；然后根据公式(10)计算得到距离门限为41.1 m。由表1 可以看到，距离门限随着协作节点总数的增加而增加，但是基本不受调制阶数的影响。

表1 不同调制方式和J下的距离门限Dth/m

图3 给出了不同传输方法下的WSN 网络的能效性能，其中设置协作节点总数（包括簇头）J=2，调制阶数M=4。节点死亡时间定义为在系统运行过程中节点剩余能量为零的轮数。对比了三种方法：SISO直接传输、协作传输[3]、提出的自适应传输方法。很明显，自适应传输方法的性能最好，另外两种方法次之。对于协作传输和SISO 直接传输，在运行轮数小于73 轮时，前者性能较好；但是大于73 轮时，后者性能更好一些。这个结果与文献[3]的结论并不矛盾，因为文献[3]基站设置的距离较远，所有节点与基站距离均大于该文的距离门限，因此采用协作传输方式比SISO 好。但是由图2 可见，本文的基站设置不够远，一部分节点在距离门限以内，这导致这部分节点采用协作传输反而不如SISO 直接传输，所以出现了这样的结果。

图3 不同传输方法下的WSN网络能效性能

表2 比较了不同传输方法的节点死亡时间，各项系统参数与图3 相同。采用两种网络生存性能指标：第一个节点死亡时间和20% 的节点死亡时间。可以发现，在这两种指标下，自适应传输性能最优，其次是协作传输，最后是SISO 传输。例如，采用第一个节点死亡时间作为网络生存时间。自适应传输、协作传输和SISO 传输的网络生存时间分别为32、45 和48；自适应传输方法下的网络生存时间分别比前两者延长了50%和6.7%。

表2 不同传输方法的节点死亡时间比较

4 结束语

本文研究了基于LEACH 和STBC 编码的协作传输WSN，提出了自适应的数据传输方案。该方案根据簇头与汇聚点的距离来判断具体的传输模式：若其距离小于某个距离门限采用SISO 模式，否则采用协作传输模式。本文也推导了距离门限的表达式，研究了若干系统参数对距离门限的影响。结果表明：距离门限随着协作节点总数的增加而增加，但是基本不受调制阶数的影响；提出的方案优于SISO 模式和协作传输模式，可以有效地延长网络生存时间。