Power control based topology construction for the distributed wireless sensor networks
Abstract
Wireless sensor network consists of large number of sensor nodes with limited battery power, which are randomly deployed over certain area for several applications. Due to limited energy resource of sensors, each of them should minimize the energy consumption to prolong the network lifetime. In this paper, a distributed algorithm for the multi-hop wireless sensor network is proposed to construct a novel energy efficient tree topology, without having location information of the nodes. Energy conservation of the nodes is accomplished by controlling transmission power of the nodes. Besides, maintenance of the network topology due to energy scarcity of the gateway nodes is also proposed in the protocol. Simulation results show that our distributed protocol can achieve energy conservation up to an optimum level similar to the centralized algorithm that we have considered and can extend the network lifetime as compared to other distributed algorithms without any power control.
Keywords: Wireless sensor network; Distributed algorithm; Power control; Topology construction
1. Introduction
Recent advances in hardware and software for the wireless network technologies have enabled the development of small sized, low-power, low-cost and multi-functional sensor nodes [1], which consist of sensing, data processing and wireless communicating components. These nodes are operated with very low powered batteries and deployed hundreds to thousands in the wireless sensor network (WSN). In wireless sensor network, signal processing, communication activities using higher transmission power and forwarding of similar data packets along the multi-hop paths are main consumers of sensor energy. Besides, replenishing energy by replacing and recharging batteries on hundreds of nodes in most of the sensor network applications, particularly in harsh terrains is very difficult and sometimes infeasible too. Hence, energy conservation [2], [3] and [4] of the sensor nodes is a critical issue in WSN, as the network lifetime totally depends on the durability of the battery.
Sensor nodes are generally self organized to build the wireless sensor network, monitor the activities of the target and report the event or information to the sink or the base station (BS) in a multi-hop fashion. There are four main reporting models of the sensor network: event driven, query driven, periodical and mixed reporting. In event driven model, nodes report the sink, while sensing some events such as fire or flood alarm. In periodical reporting model, nodes collect the sensed data and may aggregate the required information into a set and then send them to the upstream periodically. The method of combining data is called data fusion [5], [6], [7] and [8], which reduces the
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基于拓扑结构的分布式无线传感器网络的功率控制
摘要:无线传感器网络由大量的传感器节点电池供电,限制在一定区域内的随机部署的几个应用。由于传感器能量资源的有限,他们中的每一个都应该减少能源消耗,延长网络的生命周期。在这篇文章中,一种分布式算法的基础上,提出了无线传感器网络的构建一种高效率能源树结构,而无需定位信息的节点。节点的能量守恒是由传输功率控制完成的。除此之外,维护的网络拓扑结构由于能源短缺的节点也提出了协议。仿真结果表明,我们的分布式协议可以达到类似集中算法的理想水平的能量守恒，可以延长网络的生命周期比其他没有任何功率控制的分布式算法。
关键词：无线网络传感器，分布式算法，功率控制，拓扑结构
1.引言
近年来在硬件和软件的无线网络技术的发展,使小尺寸、低功耗、低成本、多功能传感器节点[1]的基础上,由传感、数据处理及无线通信组件组成。这些低能量节点的电池,部署在数百到成千上万的无线传感器网络。在无线传感器网络系统、音视频信号处理系统,使用更高的发射功率和转发数据包相似的路径是种主要消费传感器的能量。除此之外,补充能量的电池更换和充电几百节点上的传感器网络应用的大部分地区,特别是在严酷的环境是非常困难的,有时不可行。因此,节能[2],[3],[4]的传感器节点是一个关键问题,如传感器网络的生命周期的完全取决于耐久性的电池。
传感器节点一般都是自组织建立了无线传感器网络,监察活动的目标和报告的事件或信息多跳中的基站。有四种主要的报告模式的传感器网络:事件驱动、队列驱动、期刊、查询和混合的报告。在事件驱动模型, 节点报告接收器,同时报告遥感一些事件,例如火灾或水灾而敲响了警钟。定期报告中,节点模型的数据收集和可聚合所需资料,成为集,然后定期的发送到上游。资料相结合的方法,称为数据融合[5],[6],[7]和[8],从而降低了数量的传输数据。这样的例子,也可应用在这里,如报告的温湿度的地方。所以, 集合到一个单一的类似数据包的数据融合的遥感数据的传送到接收器的多级跳环境中，从而保存能源也是在传感器网络中的重要研究问题。
在[9]的基础上, 对传感器节点的每个单元的电源消耗比较进行分析，它观察耗能接收的电源和空闲状态几乎相同，CPU 的功耗是很低。在文献[10]的基础上, 在作者建议中的理想的发射功率评估通过节点互动与信号衰减节点的无线传感器网络 MAC 协议的传输功率控制。计算理想的发射功率的反复改进和存储当前的理想发射功率，为每个相邻的节点。在[11], 作者介绍了拓扑控制的无线传感器网络，于一体的有效子网和短跃点方法来达到节能降耗的两级策略。分析是在非对称无线链接并不罕见，具有不同的最大传输范围，在异构无线设备的网络拓扑控制的问题。详细分析了在[12]。因为节点是异构的,他们有不同的最大传输功率和广播范围,需要可调整的功率控制的分布式天线。作者在[13]中的采取一套主动节点和节点的传播范围，建议尽量减少总功率消耗的无线传感器网络的最小电源配置方法。
在[14],作者提出了一个分析路由协议的范围的可变传动方案。从他们的分析研究表明,该算法可以提高可变传动范围全面的网络性能。以LEACH [15]为基础的算法，这些算法是让一些节点使用较高的发射功率帮助邻居传输数据到了 BS。然而, LEACH需要全球的传感器网络的知识，并且假定每个节点接近BS。在[16]中,两个局部拓扑结构的控制算法,并提出了异构多跳无线网络的非均匀传输范围。虽然这个协议保护网络的连接和谈论如何控制的拓扑结构,它不谈网络拓扑结构和能耗的密度较大的问题,如无线传感器网络节点。[17]是跨省电种技术,特设的无线网络无显著降低能耗的能力或连接的网络。这是一个分布式的随机算法,为了节省功率最大对电池进行关闭。但是它使用固定传输功率范围,该算法适用于低密度等IEEE 802.11无线通信网络的节点。
在[18],提出了构建集中算法进行了静态的无线网络的拓扑结构。根据这一算法的基础上,初步每个节点有它自己的组成部分。然后,它通过合并交互连通到一个整体上。毕竟,部件连接环和优化的后处理解除功耗的网络。虽然该算法[18]是专为无线网络拓扑结构的优化,它是一个集中并不能改变发射功率动态。分布式算法在无线传感器网络的传输功率控制提出了[19]。他们指派一个任意选择的传输功率级传感器节点在可能分裂的网络中。同样,他们提出了全球性的解决方案与不同的传输功率算法, 拓扑结构创造了一个连接的网络和设定不同的传输范围为所有的节点。所以,他们的工作能耗的节点可能更多,因为在无线传感器网络中的节点是相邻的。
在无线传感器网络中、通信是能量消耗的主要因素[20]。然而,传输功率调节控制网络拓扑结构可以延长寿命及提高无线传感器网络的能力。另外,而非控制发射功率水平,总是使用一个固定的高功率水平网络的节点的节点将迅速减少死亡网络的生存时间。收集数据,感觉到最重要的信息可能包含一些要求,提供一种连接网络拓扑结构是非常必要的无线传感器网络。因此,在我们的工作中,我们提出如何控制发射功率水平的每个节点的网络来节约能源。我们提出一个分布式算法,调整传输功率级别的节点动态和构建一棵树和一个中间功率电平拓扑结构之间的最大和最小,在不同的群体,达到一种连接网络的节点。本算法在一种无线传感器网络中没有位置信息,建立连接节点分布式的拓扑结构。
接下来的文章是有组织的如下。本协议的系统模型,提出了第二节。我们的分布式控制协议被描述在第3节。性能分析和仿真结果在第4节而结论在第5节。
2.系统模型
让我们考虑一种单一的多跳的无线传感器网络,传感器和部署在某些随机地理区域,这样小的连通性存在不同组的节点,如图1。它认为水槽内通信范围至少一个节点的网络。在这个网络的连通性孔由于不可抗拒的自然物质间隙小另一批节点之间的差距部署或由于同一地区的节点,因为他们不能与最小传输功率(Pmin)连接。然而,所有的节点要么来自同一或不同的组织使用固定传输功率电平交流和形成一个连接的网络没有任何权力的控制。这个固定传输功率电平可以被假定为最高(Pmax)或最小值和最大值的权力之间的水平。根据我们的实验用云母尘(21)和RF频率866,表1兆赫兹,0被视为最低(Pmin)和3为最高(Pmax)传输功率电平之间的交流,我们认为这种价值节点在我们的文中中。之前的下一章节中,我们定义了一些技术术语用于我们的协议。
图1.传感器节点部署和连通性随机孔之间的不同的组节点
表1对于不同的电力能源消费水平和相应的交流,得到了来自我们距离的实验结果
|
功率电平 |
0 |
1 |
2 |
3 |
|---|---|---|---|---|
|
输出功率 (dBm) |
minus;13 |
minus;7 |
minus;1 |
5 |
|
范围 (m) |
2.1 plusmn; 0.2 |
3.4 plusmn; 0.2 |
5.9 plusmn; 0.2 |
10.2 plusmn; 0.2 |
|
当前消耗 (mA) |
9.5 |
10.8 |
15.8 |
25.4 |
2.1.定义
bull;上游和下游的组： 让 {G1，G2，G3，...} 作为套组节点分布在某一地区。 如果两个组Gi和 Gj，i ne; j，以致控制数据包转发的Gi的任何节点到 Gj，然后Gi被称作为上游组于 Gj , Gj 是下游组对应Gi。
例如在图 1中的组 G1 包含接收器节点被认为是上游组组 G2、 G3、 G4，相对于控件作为数据包是最初广播从组包含到其他组网络的接收器。 相对于 G1 下游组 G2、 G3、G4。同样，如果控制数据包 G2 从广播到这些组，在这种情况下 G3、 G4 被视为下游组的 G2，G2 可以组 G3、 G4，一个上游组。
bull; 本地跃点计数 (LHC)： 这是表示的控制数据包遍历本地一的组内时它发送到另一个节点的跃点数的计数器。LHC 的控制数据包的值初始化为 0 和的数据包在同一组内的每个后续跳跃 1 递增。一般来说 LHC = LHC 1。如果节点 A 将数据包转发到 B，并且 B 然后将同一个数据包转发到价值的 LHC 在控制数据包中的 A = 0，B = 1 和 C = 2。
bull; 组跃点计数 （GHC）： 这是表示的控制数据包传递到其他传输从一个组时的跃点数的计数器。 GHC的值是唯一的特定组中的所有节点，它会增加 1，如果包传递给另一组。 GHC的值初始化为 0，在一般的GHC = GHC 1，后续跳跃的数据包从一个组到其他。
数学上，让 G = {g1，g2 hellip; hellip;，gn}，作为组中的 n 传感器节点集，m 传感器节点的组处于相同或不同的 m 和 n 的值的另一个组。 如果GHC值 = p，gi G, 然后 ，GHC值 = q，其中 p ne; q，作为 G，不同组的节点。 在我们的协议，因为接收器节点启动建设阶段，即在 G1，GHC的 G1 在图 2 中，所有节点的值是 0 和如果数据包从 G1 转发到像 G2 或 G4 的任何其他组，GHC数据包中的值是按 1 递增。 因此，GHC的值 = 1，为 G2 或 G4。
bull; 父网关 ID (PGID)： 使连接与一个上游组的节点的组中的所有节点的节点称为父网关和其 ID 称为为 PGID。 节点的每个组中存在只有一个父网关。
图 2. 父和子网关的不同组的节点
bull; 子网关： 连接到父网关下游组的节点称为子网关。组中存在至少一个子网关。在某些的情况下如果一组都包含唯一的节点的单个节点被视为为该组的父和子网关。图 2，组 G1 的A,B节点分别为D,C节点的子网关。
bull; 节点能级 (NEL）：当前节点的能量级别称为 NEL。 例如在广播一控制数据包，如果一个节点的能量级别是X，NEL在控制数据包中作为X的单位。
父网关功率级(bull;PGPL):任何组的父网关的发射功率水平,它可以与子网关的上游组织连接被称为父网关功率级(PGPL)。自从接收器始终是父网关的组里，它PGPL分配为0。然而,对于其它组中的父网关, Pmin lt; PGPL Pmax,这可能值在1和3之间,按我们的假设。
bull; 源 ID (SID)： 如果 A 和 B 是相同或者不相同组中的两个不同传感器节点，将数据包A发送到 B，A节点的ID是源节点，A也是B的源节点。
3.分布式的功率控制协议
在本节中，我们将提出我们基于拓扑结构协议的功率控制，这是一种动态的拓扑结构。 我们假设在网络中的每个节点具有一个唯一的 ID，他们每个人都知道在拓扑结构之前邻居的 ID。根据我们协议的每个系统模型，由于每个组的节点之间存在的连接孔，我们假设网络可能会断开连接，如果他们使用低传输功率级与另一个节点的一组之间，并且可能会消耗更多的精力，如果他们使用最大传输功率级进行通信。此外，在我们假设传输电源网络中的所有节点级别后部署可能是最大或最小值和最大值之间。因此，我们的协议，在树拓扑构造节点使用最小传动功率级的每个组之间 (Pmin = 0)，整个网络的树拓扑连接在不同组节点中形成并使用有效功率级别 (PTx)，这里(P资料编号：[500789]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
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