随着近年来人类对海洋的深入探索,水声领域也得到了飞速发展,水声通信作为水声学研究的重点课题之一,也越来越受到关注。以往水声通信领域主要关注的是调制方式和编码方式,但是随着越来越多的水声传感器设备的投放,设备间的组网也成为了重要的研究方向[1]。
特别是近十年来,水声组网的技术呈现了很多新的趋势,尤其是在多设备融合方面,水声通信结合了无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中的成熟算法,产生出很多基于WSN的水声通信组网方式[2]。
WSN是一种把传感器节点部署在监控区域内,起到监控区域目的的无线组网方式。WSN内部一般根据数据传输方向分为节点,汇聚节点(又称为簇头)以及客户端,节点负责采集数据,汇聚节点负责汇总各节点采集到的数据融合,发送给客户端,这种数据传输过程也称为分簇过程[3],分簇示意如图1所示。
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图 1 分簇路由示意图 Fig. 1 Schematic diagram of cluster routing |
将WSN结合到水声通信领域,当需要监测一片水域的声场情况的时候,通常需要将多个水声换能器布防在此海域,换能器之间通过多跳路由的方式将信息汇总到汇聚节点,以供研究使用。但是在传统的多跳路由组网过程中需考虑以下2个问题:1)当数据从最远节点传递至汇聚节点的时候,存在一定的延时,中间节点个数越多,延时时间越长,汇聚节点收到信息不实时;2)单个节点所携带电量有限,且主要消耗电量的是发射换能器,发射换能器工作次数应越少越好。这些问题对新型的通信网络协议提出了要求[4]。
1 经典拓扑组网协议 1.1 LEACH协议LEACH是首个分簇路由协议,其执行过程主要分为 2 个阶段,簇建立阶段以及数据传输阶段,一个完整的簇包含一个簇头和多个簇节点,簇建立阶段主要进行了簇头的选择以及形成一个完整簇结构,数据传输阶段主要由簇头接收簇节点发来的信息,簇头对信息进行融合然后再将信息发送至客户端[5]。由于簇头既要融合数据,还需要将数据发送出去,所以簇头的功耗最大,因此簇头的选择是 LEACH 协议的重点。LEACH 协议为了解决功耗问题,采用了随机阈值算法,即随机的根据节点产生的数值与阈值相比较,当大于阈值时,此节点成为簇头,成为簇头的节点在之后的几次传输过程中成为簇头的概率会很低,整个网络各个节点消耗能量较为均衡,不会出现簇头频繁死亡的情况,但是LEACH由于本身的机制,会出现2个问题:1)网络拓扑结构较大时,成为簇头的节点有可能频繁成为簇头;2)由于簇头的频繁更换,所以每次簇头需要通知到簇中子节点所在的簇,建簇过程功耗较大[6]。
利用 Matlab 软件在 100×100 的区域内随机产生 12 个节点,中心位置为客户端位置,将节点划分为4部分,每个部分都有 1 个汇聚节点和 2 个子节点,按照 LEACH 协议进行数据的传递,网络拓扑图如图2所示。
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图 2 LEACH网络拓扑图 Fig. 2 LEACH network topology diagram |
PEGASIS作为分簇路由的重要组成部分,同样分为2个过程:建链过程和稳定过程。建链过程中,各簇节点向簇头发送信号,接收簇头反馈的确认信号,根据通信指令判断簇头与各个簇节点的距离,找出与簇头最远距离的簇节点i,然后节点i向其他簇节点发送信号,根据反馈信号确定与i距离最近的簇节点j,j节点遍历此过程,最终建立簇链[7];稳定过程即数据传输融合过程,簇链中按照距离簇头由远到近以此将信息传递至下一个簇节点,直到所有信息汇聚到簇头为止[8]。PEGASIS采用的是典型的贪心算法,即只匹配此簇链中的最优解,但是对于多设备组网会出现如下问题:1)由于形成链过程随机,当链过长时,单个链功耗会很大,且时延较长,无法提高网络消耗的均衡性;2)网络中簇链之间由于节点数不一致,会导致客户端融合数据发生困难;3)局部均衡并不意味着整体均衡,有时不能满足最优解[9]。
按照PEGASIS协议产生的拓扑结构如图3所示。
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图 3 PEGASIS网络拓扑图 Fig. 3 PEGASIS network topology diagram |
根据水文环境不同,水声传感器需要根据水文环境大小调节声压级,当水声信道环境较为复杂时,声压级需要变大,相反时,声压级需要调小。同时,水声传播损失TL与距离的公式(柱面波),也说明传播损失与距离成正相关的关系[10]。
TL=10×logR。 |
远程的浮潜标由于自带电池能量有限,多个浮潜标组网后为了能工作的时间更长,需要设计网路使声传播距离最近,传播损耗更低。根据PEGASIS组网协议提出了一种改进型的PEGASIS组网协议,这种协议与传统PEGASIS最大的区别是每个簇头需要根据之前的同步消息比较下一个节点到自己的距离与到客户端的距离大小,当下一个节点到簇头距离较近时,将信息传递至簇头;当节点距离客户端距离近时,将信息传递至客户端。将每一个节点(i, k ...)距客户端(记为o)距离记为To_List,之后按照以下步骤完成:
步骤1 计算出Max(To_List)的节点,记为i;
步骤2 将距离i最近的节点记为k;
步骤3 i,k间距记为Dis_i_k,链接路径记为Dis,利用如下算法:
{Dis=To_List(To_List<Dis_i_k),Dis=Dis_i_k(To_List>Dis_i_k)。 |
之后将k节点设置为i,重复3个步骤。
改进型PEGASIS组网协议流程图如图4所示。
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图 4 改进型PEGASIS组网协议流程图 Fig. 4 Improved PEGASIS networking flowchart |
12个节点按照改进型的PEGASIS协议产生的拓扑结构如图5所示。
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图 5 改进型 PEGASIS 网络拓扑图 Fig. 5 Improved PEGASIS topology diagram |
针对构建的12个节点模型对LEACH,PEGASIS以及改进型的PEGASIS的3个组网协议传播损失对比图以及数据同步一个周期内链路通信次数排序进行Matlab仿真,结果如图6和图7所示。可以看出,此次模型中,改进型的PEGASIS协议与典型的PEGASIS协议只有在二象限4-5-6节点拓扑结构有不同,改进型的PEGASIS传播损失更低(此模型中相较于PEGASIS传播损失降低5%),且需要的周期更短(4-5-6节点只需要2个周期),可以缩短网络延时,综合单链功耗降低以及周期更短的特性,改进型PEGASIS协议实际传输中能耗可降低20%以上。
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图 6 传播损失对比图 Fig. 6 Transmission loss comparison chart |
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图 7 周期对比图 Fig. 7 Cycle comparison chart |
根据仿真结果,改进型的 PEGASIS 组网效率更高,尤其在解决传统 PEGASIS 组网中出现的链过长,传输能效低,传输时间长的问题时,效果较为良好,改进型的 PEAGASIS 可以优化传输中的数据链,减少单链的节点数,在传输效能上大大提高,可以广泛应用于水声传感器组网。
[1] |
潘笑, 王平, 高峰, 等. 一种水声通信定位一体化潜标系统[J]. 舰船科学技术, 2021(6).
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[2] |
周锋, 夏凡, 乔钢, 等. 分布式水下组网MAC协议的设计与仿真[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2021(3).
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[3] |
张昊. 水声传感器网络拓扑优化技术研究[D]. 长沙: 国防科学技术大学, 2016.
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[4] |
李永翠. 水声传感器网络分簇协议的研究[D]. 大连: 大连海事大学, 2014.
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[5] |
刘丽丽. 水声网络节点系统设计研究[D]. 厦门: 厦门大学, 2017.
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[6] |
孙桂芝. 水声通信网络路由协议研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2006.
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[7] |
Engineering-ocean engineering, recent research from university of York highlight findings in ocean engineering (peer-reviewed technical communication efficient use of space-time clustering for underwater acoustic communications) [J]. Journal of Engineering, 2018: 1002.
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[8] |
Li Jianghui Li and Yuriy V. Zakharov. Efficient use of space-time clustering for underwater Acoustic Communications[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2018, 43(1): 173-183. DOI:10.1109/JOE.2017.2688558 |
[9] |
Gurkan Tuna. Clustering-based energy-efficient routing approach for underwater wireless sensor networks[J]. International Journal of Sensor Networks, 2018, 27(1): 26-36. DOI:10.1504/IJSNET.2018.092114 |
[10] |
张永春, 方世良, 李霞. 水声通信网的一种分簇算法的研究与仿真[C]. 中国声学学会2007年青年学术会议论文集(下), 中国声学学会青年工作委员会: 中国声学学会, 2007.
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