一种性能优越的物联网节点最优控制方法设计

张仕鹏， 左嘉志， 裴欢， 陈柏良

(中国能源建设集团，广东省电力设计研究院有限公司， 广东 广州 510663)

0 引言

随着无线传感技术、通信技术以及人工智能技术的不断发展和融合，出现了物联网技术，尤其是近年来，物联网技术得到了飞速发展，相对于其他网络，物联网的组网形式更加灵活、方便，抗干扰能力强，在许多领域得到了广泛应用[1-3]。在物联网的实际应用中，其不断对监测区域的目标以及对象信息进行采集，并将信息通过一定的路径发送到物联网管理中心。不同的节点可以组成不同的物联网数据发送路径，但是节点易被外界非法攻击，使得有的节点易失效，数据传输的成功率下降，为了提高物联网通信效果，需要对物联网节点进行控制，以保证数据传输的可靠性[4-6]。

为了获得理想的物联网通信效果，国内外许多学者对物联网节点的控制问题进行了广泛的研究，西方一些发达国家的物联网使用更早，物联网节点控制技术更加成熟，如基于最短路径的物联网节点最优方法；基于通信成本最低的物联网节点最优方法；基于数据传输时间最短的物联网节点最优方法和基于最短路径的物联网节点最优方法等[7-9]，而国内由于物联网起步比较晚，因此物联网节点控制研究的历史较短，但亦出现了许多物联网控制技术，如有基于群智能算法的物联网节点最优方法；基于链路均衡的物联网节点最优方法等，它们均有自己的优势[10-11]，同时具有各自的不足，如节点控制误差大，控制时间长，无法进行高效物联网节点控制，物联网节点的控制问题有待进一步研究[12]。

针对当前物联网节点最优控制方法存在的控制准确性差，控制效率低等不足，以提高物联网节点控制精度，提出了一种性能优异的物联网节点最优控制方法。首先根据路由探测协议收集节点位置和相邻区域内的节点信号，采用小波分析技术提取节点信号特征，然后采用时间动态匹配算法选择最优路由节点，建立物联网数据传输的最优路径，最后与其他物联网节点控制方法进行了对比实验，证明了本文方法在物联网节点控制精度和控制效率方面的优越性。

1 性能优越物联网节点最优控制方法的具体设计

1.1 建立物联网节点的汇聚链路模型

在一个物联网中，包括了许多传感器节点，这些传感器节点具有数据采集和通信性能，要进行高精度的物联网节点控制，那么要建立物联网节点汇聚链路模型。设物联网由N个无线传感器节点组成，这些无线传感器节点分布在一个正方形区域内，这些节点位置固定，并且能量分配的初值是相同的，通常情况，还包括一个基站，基站的能量足够而且不受限制[13]，第i个物联网节点有多个邻居节点，一个物联网划分多个簇，每一个簇有一个簇首，节点之间数据传输的间隔跳数为Tf，消耗功率为Ts=NfTf，其中Nf表示第一跳消耗的功率，基于节点传输功率博弈分析算法，全部节点消耗能量计算式为式(1)。

(1)

式中，Tc表示第c簇所有节点消耗功率；k表示簇首数量；ent()表示取整操作。

(2)

式中，γi为传感系数，节点能量均匀控制目标函数为式(3)。

(3)

(4)

利用节点数据的汇聚过程，建立物联网节点的汇聚链路模型。

1.2 建立物联网数据的路由探测协议

M1,M2,…,MN代表物联网的拓扑架构节点，K{ri}表示物联网通信区域的节点分布密度，当物联网的拓扑架构最优时，通信信道ri(x)是一条双向通道，可以表示为mu(i,x)+np，根据汇聚链路模型得到节点传输的差异性特征函数为式(5)。

Es(j)={(u,v)∈E|u∈Vs(j),v∈Vs(j)}

(5)

由于物联网中存在的路由修复节点，节点汇聚链路增益控制可以表示为式(6)。

(6)

根据双向链路模型对路由探测协议进行设定，簇首传输数据的精准性为式(7)。

(7)

(8)

第j个参考节点的均匀互信息量计算式为式(9)。

Ri(k)=diag{r(i-1)q+1(k),r(i-1)q+2(k),…,r(i-1)q+q(k)}

(9)

计算邻居节点路径优化控制误差，根据误差建立物联网的节点之间关联性匹配函数，实现路由探测协议设计。

1.3 物联网节点控制

通过路由探测协议得到节点信号评测结果，采用动态决策算法实现物联网节点最优控制。

(1) 物联网节点信号处理。物联网节点信号存在衰落现象，对物联网节点控制时，需要对信号进行相应的处理。小波分析技术不仅可以对节点信号进行多尺度分析，而且还可以描述节点信号变化特征。小波基函数表示为式(10)。

(10)

式中，a,b分别为小波分析的平移和伸缩因子。

对于信号f(t)∈L2(R)，连续小波分析为式(11)。

(11)

小波分析的重构定义如式(12)。

(12)

由于物联网信号为离散信号，需要进行离散化处理，离散小波定义如式(13)。

(13)

离散化小波转换为式(14)。

(14)

离散化小波的重构为式(15)。

(15)

通过小波分析技术可以将物联网节点信号划分为高频与低频特征信号，分解的尺度越大，那么信号更加细化，这样可以对物联网节点信号衰落点进行加权处理，并通过离散化小波的重构使得物联网节点信号比较完整。

(2) 采用动态决策算法根据时间对节点信号之间特征进行匹配，模板特征信号序列T为式(16)。

T:{b1,b2,…,bj,…,bM}

(16)

式中，bj表示物联网的第i个节点信号特征；M表示信号特征数量。

根据匹配结果进行物联网节点信号精准控制。c(k)为节点序列间的映射，匹配函数为式(17)。

F={c(k),1≤k≤K}

(17)

式中，c(k)=(i(k),j(k))，K表示节点序列的匹配路径点数。

计算未知序列与模板间的欧式距离为式(18)。

(18)

当某个节点d的值越小，则表示那个节点通信最优，可以包含在最优路径中，存在式(19)。

(19)

式中，w(k)为权重系数。

通过动态变换模式可以得到物联网通信的最优路径DT。

2 仿真实验

2.1 实验环境

为了测试本文设计的物联网节点最优控制效果，进行具体仿真测试实验，选择当前经典的物联网节点最优控制方法：文献[11]和文献[12]进行对照实验。它们的测试环境为Intel 4核 2.6 GH CPU，8 GB的DDR 4 000内存，Windows的个人计算机，采用MATLAB 2017进行编程实现仿真实验。

2.2 不同物联网节点控制方法的消耗总功率

在一个物联网中，所有传感器节点初始功率相同，随着工作时间的变化，不同物联网节点控制方法节点功率变化曲线，如图1所示。

图1 不同方法的物联网节点总功率变化曲线

对图1的节点功率变化曲线进行分析可以发现，随着工作时间的不断增加，所有节点的总功率不断减少，对比方法的节点功率减少趋势十分明显，呈直线方式下降，而本文物联网节点最优控制方法的节点功率减少比较缓慢，节点总功率降低量小，使得节点总功率始终要高于对比方法，这主要是由于本文方法可以对物联网节点进行高精度的控制，获得了十分理想的物联网节点控制效果，验证了本文提出的物联网节点最优控制方法的优越性。

2.3 不同物联网节点控制方法的节点路由最优路径

为了进一步测试不同物联网节点控制方法的性能，计算它们的节点路由最优路径，随着时间的不断变化，所有方法节点路由最优路径变化曲线，如图2所示。

图2 不同方法的物联网节点最优路径变化曲线

对图2的节点路由最优路径进行对比和分析可以发现，在不同时间段，本文提出的物联网节点最优控制方法的节点路由最优路径最短，基本上稳定在1.5 m左右，而对比方法的节点路由最优路径最短变化幅度比较大，且极不稳定，而且距离远远长于本文方法的节点路由最优路径，同时从图2可以看出，相对于对比方法，本文物联网节点最优控制方法找到最优路径的时间明显缩短，提高了物联网节点控制效率。

3 总结

针对当物联网节点控制过程中存在的一些难题，为了获得最优的物联网节点控制效果，本文提出一种性能优越的物联网节点最优控制方法。首先建立物联网节点控制的汇聚链路模型，并设计了相应的路由探测机制，采集节点位置信息和邻域节点相关信号，然后引入小波分析技术提取物联网节点信号的特征，并采用时间动态匹配算法分析节点信号与特征之间的关系，选择最优物联网数据传输路径，从而实现了物联网节点的最优控制，最后仿真对比实验结明，本文方法的物联网节点控制功率低，获得物联网最优节点控制耗时少，是一种精度高、速度快的物联网节点最优控制技术，具有十分广泛的实际应用前景。