技术领域
[0001] 本
发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于拥塞控制的
无线传感器网络路由优化方法。
背景技术
[0002] 无线传感器网络由于其低成本、低功耗、自组织等优点目前被广泛应用于环境监测、军事应用、道路交通、医疗卫生等领域。而路由协议一直是WSN的研究热点，传统的路由协议针对WSN
节点能量受限的特点主要以延长网络生命周期为主要目标，如LEACH，EEUC等。然而，在某些场景下如用电信息采集、输电线路检测等，节点可由线路持续供电，能量持续，以往的路由
算法有可能导致选路不合理，造成网络能量的浪费；同时，当以数据为中心的无线传感器网络应用中，由于突发事件流或集中式
数据采集等原因都易造成网络拥塞，严重影响网络的传输性能。因此，设计有效的路由协议以优化全网能耗并缓解网络拥塞是有必要的。
[0003] 目前，涉及网络拥塞的路由算法还比较少。张智、崔国华提出的CAAR路由方法同时采用拥塞检测和本地数据存储策略，只能一定程度上缓解网络拥塞，降低网络丢包率和时延；Raju Kumar等人提出的拥塞
感知路由方法(CAR)能够动态发现拥塞区域，基于数据优先级提供区分服务，有效保证了高优先级业务的传输要求，同时减少了网络能耗，延长了网络生命周期；郝晓辰等人提出的基于拥塞预知的WSN多径寻优路由方法(MOPC)基于主动避免拥塞的设计思想，依据节点的拥塞预知度、剩余能量和最小跳数建立路径满意度模型，实现了最优路径的选取，具有良好的可靠性和实时性；Fengyuan Ren等人提出的TADR路由方法基于节点跳数和队列长度构建混合虚拟
势能场，使得数据包在最大虚拟
力的作用下转发到sink节点，有效提高了网络吞吐量。然而，上述路由方法多采取简单的拥塞检测方法并不能准确的判断网络的拥塞情况，单路径路由也只能一定程度上缓解拥塞，同时都没有结合WSN中节点能量持续的情况进行路由优化。
发明内容
[0004] 针对上述
现有技术存在的不足之处，本发明提供一种基于拥塞控制的无线传感器网络路由优化方法，目的是用于解决现有技术中缺乏对节点能量持续的考虑、未对拥塞进行有效控制等
缺陷的问题。
[0005] 为了实现上述发明目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
[0006] 一种基于拥塞控制的无线传感器网络路由优化方法，步骤如下：
[0007] 步骤1：根据节点的地理
位置信息建立每个节点到各前向邻居节点的链路比降函数；
[0008] 步骤2：构建节点队列模型，根据节点的数据包服务率，建立链路的流量半径函数；
[0009] 步骤3：根据已经建立的链路比降函数和流量半径函数构建节点间链路流速模型；
[0010] 步骤4：节点根据各链路流速的不同创建路由转发概率函数，完成路由的建立；
[0011] 步骤5：创建拥塞检测函数对网络的拥塞程度进行实时检测，一旦出现节点拥塞则进行局部路由维护。
[0012] 所述步骤1中链路比降函数的计算公式为：
[0013]
[0014] 式中，Ji,j为节点i与节点j的链路比降函数值；d为两节点间的欧式距离； sink为无线传感器网络中的汇聚节点；FN(i)为节点i的前向邻居节点集， FN(i)＝{j|di,j≤Rtx,dj,sink＜di,sink}，其中，Rtx为节点的最大通信半径。
[0015] 所述步骤2中流量半径函数的计算公式为：
[0016] Ri,j＝uj；
[0017] 式中，Ri,j为节点i与前向邻居节点j的流量半径函数值；uj为节点j的平均数据包服务率，其计算公式为：
[0018]
[0019] 式中， 为节点j对数据包的平均服务时间，其计算公式为：
[0020]
[0021] 式中，pj,k为节点j到其前向邻居节点k的路由转发概率，n为节点j的前向邻居节点个数； 为节点j对传输到节点k数据包的平均服务时间，其计算公式为：
[0022]
[0023] 式中，P为数据包大小，假设网络中所有数据包大小相同；Cw为链路带宽； zj,k为节点j在进行数据包传输之前其他竞争节点传输数据包的个数，该个数服从几何分布，E[zj,k]为其期望，其计算公式为：
[0024]
[0025] 式中，τj,k为节点j在节点k空闲之后立刻转发数据包的概率，其计算公式为：
[0026]
[0027] 式中，h,l分别为节点j,k的干扰节点；φh为节点h接收数据包的时间比例，ψl为节点l发送数据包的时间比例；ξj为节点j的干扰节点集，ξk分别为节点k的干扰节点集，ξj＝{h|dh,j≤(1+Δ)·Rtx}，ξk＝{l|dl,k≤(1+Δ)·Rtx}式中，Δ为一正常数(Δ＝0.1)。
[0028] 所述步骤3中流速模型的计算公式为：
[0029] Vi,j＝Ji,j·Ri,j；
[0030] 式中，Vi,j为节点i到前向邻居节点j的链路流速值，Ji,j为节点i与节点j的链路比降函数值；Ri,j为节点i与节点j的流量半径函数值。
[0031] 所述步骤4中路由转发概率函数的计算公式为：
[0032]
[0033] 式中，pi,j为节点i到节点j的转发概率；Vi,j为节点i到前向邻居节点j的链路流速值；g为节点i的前向邻居节点；FN(i)为节点i的前向邻居节点集。
[0034] 所述步骤5中检测的具体步骤为：
[0035] 步骤5.1拥塞检测：通过拥塞检测函数对网络中节点的拥塞程度进行判断，一旦出现拥塞，首先撤销拥塞节点和其
子节点之间的链路，在其子节点的前向邻居节点集中排除拥塞节点，拥塞检测函数的公式为；
[0036]
[0037] 式中，sj为节点j的拥塞程度， 为节点j自身产生数据包的平均速率， 为节点j接收其子节点h数据包的平均速率， 为节点j向节点k传输时重传数据包的平均速率，uj为节点j的平均数据包服务率；
[0038] 步骤5.2路由维护：根据步骤4中的路由转发概率函数重新选择路径，完成局部路由维护；同时原路径的撤销并不影响其每次数据传输之后节点各个参数的更新，也就是说被排除的拥塞节点在下一次局部路由维护时仍然有可能被选为备选节点，以此达到缓解拥塞的目的。
[0039] 本发明的有益效果在于：
[0040] (1)本发明所述的路由方法克服了传统WSN路由方法只考虑节点能量有限的缺陷，通过借鉴
水文学中的基本概念和原理建立链路比降函数，充分地实现了节点能耗的有效性，使全网能耗最优化，具有良好的实时性和可靠性。
[0041] (2)本发明所述的路由方法通过构建网络排队模型，计算节点的数据包到达率和数据包服务率，以进一步判断节点的拥塞程度，克服以往路由方法不能准确判断节点拥塞的缺陷。同时在进行路由选择时综合考虑优化全网能耗和拥塞控制，这样会使无线传感器网络在能耗较低的同时，保证数据传输的实时性和可靠性。
附图说明
[0042] 图1为本发明
实施例所使用的无线传感器网络拓扑结构图；
[0043] 图2为本发明实施例所使用的无线传感器网络节点的队列模型；
[0044] 图3为本发明实施例所使用的CSMA/CA协议节点传输原理图；
[0045] 图4是本发明实施例所述的路由方法与TADR、MOPC网络总能耗的对比结果；
[0046] 图5是本发明实施例所述的路由方法与TADR、MOPC丢包率的对比结果；
[0047] 图6是本发明实施例所述的路由方法与TADR、MOPC路由平均跳数的对比结果。
具体实施方式
[0048] 本发明是一种基于拥塞控制的无线传感器网络路由优化方法。下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
[0049] 本发明克服了现有无线传感器网络路由方法的不足，引入
水文学的基本概念和原理，并建立节点队列模型，基于节点地理位置和数据包服务率构建链路比降和流量半径函数，最后根据链路流速为各条路径分配合适的路由选择概率，从而有效地优化了全网能耗，降低了网络时延和丢包率。
[0050] 本发明包括以下步骤：
[0051] 步骤1：根据节点的地理位置信息建立每个节点到各前向邻居节点的链路比降函数；
[0052] 步骤2：构建节点队列模型，根据节点的数据包服务率，建立链路的流量半径函数；
[0053] 步骤3：根据已经建立的链路比降函数和流量半径函数构建节点间链路流速模型；
[0054] 步骤4：节点根据各链路流速的不同创建路由转发概率函数，完成路由的建立；
[0055] 步骤5：创建拥塞检测函数对网络的拥塞程度进行实时检测，一旦出现节点拥塞则进行局部路由维护。
[0056] 图1为本发明实施例所使用的网络拓扑结构图。
[0057] 初始化网络环境：100个具有相同通信能力和感知能力的传感器节点随机、均匀地分布在200米×200米的区域内，传感器节点可获取自己的地理位置并具有唯一的ID；汇聚节点部署在网络中央，坐标为(100，100)；每个传感器节点的最大通信半径为30米；所有节点能量持续。
[0058] 在进行路由选择时，节点能否成为下一跳节点与传输到该节点所消耗能量与节点的拥塞程度有关。将无线传感器网络抽象成一个河流分布网，sink节点处于地势最低点，节点间的链路相当于河道，所有数据包向河水一样向下游流动。在网络初始阶段，数据包几乎沿着最大比降(即最
短路径)向下游流动。随着发送时间的增长，节点的拥塞程度的变化导致河道传输能力的差异，致使数据包不能再沿着最短路径流动。这时，数据包将根据链路流速寻找合适的分流路径，以此来缓解网络拥塞并优化网络能耗。
[0059] 步骤1：根据节点的地理位置信息建立每个节点到各前向邻居节点的链路比降函数，其计算公式为：
[0060]
[0061] 式中，Ji,j为节点i与节点j的链路比降函数值；d为两节点间的欧式距离； sink为无线传感器网络中的汇聚节点；FN(i)为节点i的前向邻居节点集， FN(i)＝{j|di,j≤Rtx,dj,sink＜di,sink}，其中，Rtx为节点的最大通信半径。
[0062] 图2为本发明所述方法步骤2中的节点队列模型，下面结合图2说明步骤2 的具体实施过程。为了对无线传感器网络进行拥塞控制，引入水文学中水力半径的概念。在水文学中，水力半径反应了河流输水能力的大小。类似地，在无线传感器网络中，节点的数据包服务率反应了节点处理数据包的能力，从拥塞控制的
角度出发，引入水力半径的概念并重新定义为流量半径。
[0063] 步骤2：构建节点队列模型，根据节点的数据包服务率，建立链路的流量半径函数，具体为：
[0064] Ri,j＝uj；
[0065] 式中，Ri,j为节点i与前向邻居节点j的流量半径函数值；uj为节点j的平均数据包服务率，其计算公式为：
[0066]
[0067] 式中， 为节点j对数据包的平均服务时间，服务时间是指数据包到达节点队列直到成功离开所经历的时间，包括数据包的冲突等待时间和传输时间。其计算公式为：
[0068]
[0069] 式中，pj,k为节点j到其前向邻居节点k的路由转发概率，n为节点j的前向邻居节点个数； 为节点j对传输到节点k数据包的平均服务时间，其计算公式为：
[0070]
[0071] 式中，P为数据包大小，假设网络中所有数据包大小相同；Cw为链路带宽； zj,k为节点j在进行数据包传输之前其他竞争节点传输数据包的个数，该个数服从几何分布，P(zj,k＝m)＝(1-τj,k)mτj,k，其中，m为竞争节点传输数据包的个数；τj,k为节点j在节点k空闲之后立刻转发数据包的概率；E[zj,k]为zj,k的期望，其计算公式为：
[0072]
[0073] 图3为本发明所采用的CSMA/CA协议节点传输原理图，下面结合图3给出τj,k的明确表达。根据CSMA/CA协议，若节点j要向节点k发送数据，需要保证节点j传输范围内的干扰节点不允许接收数据，而节点k传输范围内的干扰节点不允许发送数据，因此τj,k的计算公式为：
[0074]
[0075] 式中，h,l分别为节点j,k的干扰节点；φh为节点h接收数据包的时间比例；ψl为节点l发送数据包的时间比例；ξj和ξk分别为节点j和k的干扰节点集，ξj＝{h|dh,j≤(1+Δ)·Rtx}，ξk＝{l|dl,k≤(1+Δ)·Rtx}式中，Δ为一正常数(Δ＝0.1)。
[0076] 步骤3：根据已经建立的链路比降函数和流量半径函数构建节点间链路流速模型，具体为：
[0077] Vi,j＝Ji,j·Ri,j；
[0078] 式中，Vi,j为节点i到前向邻居节点j的链路流速值；Ji,j为节点i与节点j的链路比降函数值；Ri,j为节点i与节点j的流量半径函数值。
[0079] 步骤4：节点根据各链路流速的不同创建路由转发概率函数，完成路由的建立，具体为：
[0080]
[0081] 式中，pi,j为节点i到节点j的转发概率；Vi,j为节点i到前向邻居节点j的链路流速值；g为节点i的前向邻居节点；FN(i)为节点i的前向邻居节点集。
[0082] 步骤5：创建拥塞检测函数对网络的拥塞程度进行实时检测，一旦出现节点拥塞则进行局部路由维护，具体步骤为：
[0083] 步骤5.1拥塞检测：通过拥塞检测函数对网络中节点的拥塞程度进行判断，一旦出现拥塞，首先撤销拥塞节点和其子节点之间的链路，在其子节点的前向邻居节点集中排除拥塞节点，拥塞检测函数的公式为；
[0084]
[0085] 式中，sj为节点j的拥塞程度； 为节点j自身产生数据包的平均速率； 为节点j接收其子节点h数据包的平均速率； 为节点j向节点k传输时重传数据包的平均速率；uj为节点j的平均数据包服务率。
[0086] 步骤5.2路由维护：根据步骤4中的路由转发概率函数重新选择路径，完成局部路由维护。同时原路径的撤销并不影响其每次数据传输之后节点各个参数的更新，也就是说被排除的拥塞节点在下一次局部路由维护时仍然有可能被选为备选节点，以此达到缓解拥塞的目的。
[0087] 为了检验本发明提出的路由方法的有效，本发明采用Matlab仿真工具，将其与TADR和MOPC在相同网络环境下进行仿真与分析。系统仿真环境参数设置如下：
[0088] 1)100个节点随机分布在200米×200米的区域内，且传感器节点一经部署不再移动；
[0089] 2)汇聚节点静止，位置为(100,100)；
[0090] 3)节点最大通信半径为30米；
[0091] 4)节点每次发送的数据包大小为1024比特，即P＝1024比特；
[0092] 5)TADR中权重取值为α＝0.71；
[0093] 6)节点发送数据包的速率为4096比特/秒；
[0094] 7)仿真时间为400秒。
[0095] 以上参数并不恒定，对于不同的仿真内容可以根据需要改变某些参数。
[0096] 图4为相同环境下仿真时间为400秒时对应的网络总能耗的对比结果。
[0097] 仿真过程中，每隔50秒对网络消耗总能量进行统计，不难看出，本发明提出的路由方法的网络总能耗明显低于TADR和MOPC。不同于TADR和MOPC采用节点跳数，本发明提出的路由方法直接采用节点的地理位置进行能量优化，更好地实现了能量的有效性。
[0098] 图5为相同环境下节点个数从100到300变化时对应的网络丢包率的对比结果。
[0099] 可见在不同的网络规模下，本发明提出的路由方法的丢包率都明显低于另外两种方法。不同节点个数下，本发明提出的路由方法网络丢包率有微小的
波动,说明虽然网络规模的不同有可能引起不同程度的拥塞,但其能够有效发挥作用调整拓扑并优化路由,使网络拥塞得到有效缓解。
[0100] 图6为相同环境下节点数量从100到300变化时对应的路由平均跳数的对比结果。
[0101] 可以看出，本发明提出方法的路由平均跳数明显低于TADR和MOPC，并且随着节点个数的增加变化不大，说明本发明提出的路由方法对网络拥塞具有较强的调节能力，因而其路由平均跳数表现更为平稳,也即具有良好的传输实时性。
[0102] 仿真结果表明，本发明提出的路由方法不仅采取了全网能量最优化策略，而且有效地缓解了网络拥塞，使网络具有较低的丢包率和路由平均跳数，保证了传输的可靠性和实时性。
[0103] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉
本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以
权利要求的保护范围为准。
