基于贪婪算法的无线传感器网络中继节点布局的研究_王翥_吕翠翠_陈建辉

Misra 等人[10-12]提出近似比例为 O(1) 的多项式时间近似算法， 保 证网络中放置的中继节点数目最少。 上述文献在 RN 数目、WSN 整体能量消耗等方面对 RN 布 局进行研究，对于具有线性区域的 WSN，本文在 RN 能量不受 限的情况下，研究 WSN 两层中继节点布局算法，即 SN 感知、 采集数据， 不转发其它邻居节点的数据， RN 只转发邻居节点的 数据，本身不采集数据。 WSN 中继节点布局问题是 NP-hard
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基于贪婪算法的无线传感器网络中继节点布局的研究
王 翥，吕翠翠，陈建辉
-------------------------------[6] [5]
7-近似算法和多项式时间 (5
) -近似算法，其中， 是大于零
的任意常数，这两种近似算法通过放置最少数目的中继节点保 证网络连通，只适用于要求 1-连通的情况。基于最优生成树的 原理，Lu.K 等人
[7-8]
提出一种中继节点最小功耗布置算法，同
（哈尔滨工业大学（威海）信息与电气工程学院，山东 威海 264209） 摘
＊
要：无线传感器网络中的节点通常由电池供电，由于节点固有功率的限制，通信范围有限。为实现远距离的无线通
信，在网络中添加中继节点，采用多跳路由传输数据。对于中继节点的布局问题，依据线性结构使网络整体能量消耗最 小的特征，提出一种中继节点贪婪布局算法。该算法通过最近贪婪策略、中继节点通信容量、传感器节点数据转发跳数 等约束方法限制中继节点的布局位置。理论分析和实验验证了该算法能够有效减少能量消耗，延长网络寿命。 关键词：无线传感器网络； 中继节点；线性结构；网络寿命 中图分类号：TP393.02 文献标志码：A
（7）
本文研究无数据聚合的 RN 布局，如图 2(b)所示，离 sink 较远的 SN，经 RN 逐跳转发数据，通过限制 SN 下一跳 RN 的 通信容量，保证 SN 与 sink 之间 RN 承担的数据量相同，减少 sink 周围 RN 承担数据量过重、时延较长的现象。
vi
vi
vj
1
e
vi
vi
1
在两层中继节点布局问题中， SN、 RN、 sink 满足公式 （1 ） ~公式（4）。f (vi , v j ) 0 （1）
m} ，
vi (1
i
编号为 i 的 SN，v j (n 1 n) ：
j
n m) ： 编号为 j
vi v j ；
的 RN， v0 ：sink； (2). d (vi , v j ) ： vi , v j 之间的欧几里得距离， d (vi , v j ) (3).当且仅当 d (vi , v j ) 一条边 (vi , v j )
r （ r ：通信半径)时， vi 与 v j 之间有
E；
(4). f (vi , v j ) ：从 vi 到 v j 的数据流； (5). C (v j ) ： v j 的通信容量， w(vi ) ： v j 的流量负荷（ v j 转发 的流量） ， RC (v j ) ： v j 冗余容量， RC (v j ) C (v j ) w(vi ) ； (6). E0 ：SN 的初始能量； (7). e(vi ) : vi 的能量消耗； (8). Etotal
时该课题组基于平衡传感器节点或中继节点的功耗，推导出一 个中继节点密度函数， 根据密度函数在感知区域放置中继节点。 崔素辉等人[9] 通过添加最少数目的 RN，设计出时间复杂度为
O(n5 k 2 ) 的近似算法，保证传感器节点、基站之间均存在
k (k
2) 条不相交路径。对于单层受限的中继节点布局问题，
hop _ count _ max(vi , v0 ) d (vi , v0 ) d0
1 1 两层中继节点布局模型
用图 G
(V , E ) 表示 WSN， V 是顶点集； E 是 G 中所
有边的集合。 不失一般性，文中符号定义如下： (1). V ：SN、RN、sink，即 V {v0 , v1 , v2 ,..., vn , vn 1,..., vn
vj
f(v v) 0 ,k
0 (1 k
n
m)
（2） （3） （4）
v0
v0
f (vi , vk )
0(1
k
n)
( f (v j , vk ) f (vh , v j )) 0(n 1 k n m,1 h n m)
(a)数据聚合
(b)无数据聚合
对于距离为 d ，长度为 l bit 的信息，发送所消耗的能量如 公式（5）所示。 （5） eTx (v j ) (1 2 d n0 ) l 节点接收 l bit 信息所消耗的能量如公式（6）所示。
0 引言
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks， WSN)是当前 国际上备受关注、多学科交叉的一个新兴前沿热点研究领域[1]。 它由大量的具有通信能力、 计算能力的微型传感器节点 （Sensor Node，SN）组成，能够实时监测、感知和采集网络分布区域内 各种环境或监测对象的信息，并将处理后的数据以多跳的方式 传送到终端用户，实现物理世界、计算机世界和人类社会三元 世界的连通。在国防军事、国家安全、交通管理、医疗卫生等 领域有广阔的应用前景和巨大的应用价值[2-3]。 由于受到体积、价格和电源供给等因素的限制，SN 的处理 能力、存储能力相对较弱[4]，通常只与其通信范围内的邻居节 点进行通信，如果访问通信范围以外的其它节点，需要借助中 继节点（Relay Node，RN） ，这样 SN 经过一个或多个 RN 将采 集并处理的数据传送至 sink 节点，实现远距离的通信 和两层中继节点布局问题，Lloyd 等人
d 0 n0
vj
v0
1 (n0 1) 2
图 3 SN 选择 RN 的示意图 根据公式（8）可知：
0 0
0 2
在 WSN 两层中继节点布局中，如图 1 所示，WSN 的能量 消耗：
Etotal (
1 n0 2 d1 )
图 2 RN 布局中的数据聚合 如图 3 所示， 传感器节点 vi 选择下一跳中继节点 v j 转发数 据时，制定一种贪婪策略，如公式（8）所示， SN 在其通信范 围内的邻居节点中， 选择比自身更接近 sink 的 RN 作为下一跳。 d (vi , v0 ) d (v j , v0 ) （8）
vi
0 1 2
eRx (v j ) l
式中： 1 、 2 、 是系统参数； n0 为路径损耗因子，
（6）
n0 [2, 4] 。
定理 1 在 SN、sink 和跳数 hop _ count 固定的情况下，RN 放 置在 SN 与 sink 之间的连线上，且相邻两节点之间的距离相等 时，整体能量消耗最小[7]。 定理 2 最优跳数 hop _ countopt 是 d / d0 或 d / d0 [7]， 其中
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d1
SN RN RN
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dp
Sink
问题，难以在有限的时间求出最优解。贪婪算法是一种求最优 解的简单、迅速的设计技术，该算法容易设计、实现并且节省 时间，它通常包含一个用以寻找最优解的迭代过程，本文采用 贪婪算法部署 RN，实现能量消耗小的目标。
图 1 线性结构 由于 SN 与 sink 之间的距离 d 通常不是 d 0 的整数倍，最优 跳数 hop _ countopt 是 d / d0 或 d / d0 。因此定理 1 和定理 2 对于 WSN 两层中继节点布局保证网络整体的能耗最小也成立。 如果在 SN 和 sink 之间的连线上按照定理 1、定理 2 放置 RN，形成的网络拓扑结构类似于星型，WSN 整体的能量消耗 最小，然而需要放置的 RN 数目较多，为此，本文选取 RN 作 为簇头节点，通过贪婪策略选择其通信范围内的子节点作为成 员节点。 我们限制 SN 到 sink 的最大跳数、RN 选择子节点的标准， 避免 SN 的下一跳比自身离 sink 更远，规定 vi 到 sink 的最大跳 数 hop _ count _ max(vi , v0 ) 。
Research on relay node placement based on greedy algorithm in wireless sensor networks
WANG Zhu, LV Cui-cui, CHEN Jian-hui
(School of Information & Electrical Engineering, Harbin Institute of Technology At Weihai, Weihai, 264209, Shandong, China) Abstract: Sensor nodes in wireless sensor network are usually powered by battery, which has limited energy supply. Because of intrinsic power limitation, the communication range of sensor nodes is restricted.To realize the long-distance wireless communication, relay nodes are added in wireless sensor network (WSN), and multi-hop routing is adopted to transmit the data. For the problem of relay node placement, the paper presented a relay node greedy placement algorithm on the basis of the characteristic of linear structure, which could make overall energy consumption of the network minimal, and the algorithm used constraints methods, such as greedy strategy, relay node communication capacity and data forwarding hop count of sensor nodes, to astrict the locations of relay nodes. The theory and experiment verify the greedy algorithm can effectively reduce the energy consumption and extend the network lifetime. Key Words: wireless sensor network; relay node; linear structure; network lifetime