第5章--水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)路由轉(zhuǎn)發(fā)研究

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1、第5章水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)路由轉(zhuǎn)發(fā)研宄路由協(xié)議的作用是在水下數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)和水面轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)間建立一條數(shù)據(jù)傳輸路徑，是水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要研究?jī)?nèi)容之一。水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能量?jī)酉?，大多采用多跳通信。為解決通信過程屮的負(fù)載均衡問題，本章在介紹當(dāng)前各類路由協(xié)議的基礎(chǔ)上，提出了一種基于優(yōu)化機(jī)制的水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)多跳通信策略，設(shè)計(jì)自適應(yīng)負(fù)載均衡算法，優(yōu)先評(píng)估齊通傳感器的通信質(zhì)量選擇下一跳。在此基礎(chǔ)上，木章提出了基于AUV節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)平衡傳輸算法，分布式地實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)性能的進(jìn)?-步優(yōu)化，以獲得網(wǎng)絡(luò)生命周期的最大化。除此之外，本章還從節(jié)點(diǎn)的位置和方向出發(fā)，提出了一種帶優(yōu)先級(jí)的路由方法。最后，通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2、了上述多種方法的合理性和有效性。5.1路由轉(zhuǎn)發(fā)方法概述路由協(xié)議的作用是在水下數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)和水面轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)間建立一條數(shù)據(jù)傳輸路徑，是水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要研究?jī)?nèi)容之一，但是陸上無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議不適用于水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)，主要原因包括通信環(huán)境不同、布撒密度不同、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不同。UASNs通信屮的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)能力受多路徑機(jī)制影響。在信息傳播范圍有限的情況下，節(jié)點(diǎn)中的通信一般采用多跳來實(shí)現(xiàn)，這就意味著部分節(jié)點(diǎn)的通信鏈路需要經(jīng)常改變，具有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)尋徑的不確定性。該不確定性帶來了一系列的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載不均衡問題，主要包括水面網(wǎng)關(guān)負(fù)載不均衡、關(guān)鍵路徑負(fù)載不均衡和可用帶寬負(fù)載不均衡問題［1］。最初的UASNs

3、體系結(jié)構(gòu)屮只設(shè)計(jì)了一個(gè)水面網(wǎng)關(guān)基站，所有水下數(shù)據(jù)都必須經(jīng)過該基站轉(zhuǎn)發(fā)至地面控制中心。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大，水下采集的數(shù)據(jù)也逐漸增多，導(dǎo)致水面網(wǎng)關(guān)匯聚數(shù)據(jù)的負(fù)載過重，多網(wǎng)關(guān)的UASNs應(yīng)運(yùn)而生。第1章第1.3.4小節(jié)中提到，文獻(xiàn)［2］利用線性規(guī)劃方法，求解了水面網(wǎng)關(guān)的最優(yōu)數(shù)量及位置，使得數(shù)據(jù)信息上傳到任意一個(gè)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)均可被轉(zhuǎn)發(fā)到地面控制中心，冇效解決丫網(wǎng)關(guān)負(fù)載不均衡問題。這已成為研宄UASNs其他問題的基礎(chǔ)。為保證信息的盡快交互，研究者們?cè)O(shè)計(jì)了多種最短路徑的路由算法，然而位于關(guān)鍵路徑上的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)則格外繁忙，能量消耗的更多更快。當(dāng)前，關(guān)于關(guān)鍵路徑負(fù)載不均衡問題已有一些成果，Petri

4、Oli［3］等提出了一種競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制，用于解決無線傳感網(wǎng)中負(fù)載均衡問題；Lik）等［4］提出了一種基于能量分級(jí)的負(fù)載平衡數(shù)據(jù)傳輸方法，通過設(shè)置節(jié)點(diǎn)能量級(jí)數(shù)，在不同能量級(jí)數(shù)不進(jìn)行不同的數(shù)據(jù)傳輸策略。該方法能夠有效實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)呢?fù)載均衡，但節(jié)點(diǎn)的能級(jí)判斷機(jī)制較為復(fù)雜；Camillo等［51采用集中式的方法，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)交互，擇優(yōu)選擇最佳通信路徑，但該方法中每個(gè)節(jié)點(diǎn)均需了解全局信息，數(shù)據(jù)處理困難，計(jì)算較為繁瑣。以上優(yōu)化策略均不能很好的應(yīng)用于UASNs中。水下傳感器節(jié)點(diǎn)能量有限，可用帶寬負(fù)載不均衡問題導(dǎo)致部分節(jié)點(diǎn)負(fù)載過重,而另一部分節(jié)點(diǎn)幾乎不進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)。文獻(xiàn)［

5、6］設(shè)計(jì)了多對(duì)一的等概率路由模型，驗(yàn)證了合理的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能夠有效實(shí)現(xiàn)帶寬的負(fù)載均衡。文獻(xiàn)［7］利用網(wǎng)格思想，將無線資源進(jìn)行三維映射，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)無線M絡(luò)的業(yè)務(wù)分流，但若應(yīng)用于水下復(fù)雜環(huán)境，映射過程則過于復(fù)雜，不適用于大規(guī)模區(qū)域監(jiān)測(cè)。深水區(qū)域易出現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)空洞，文獻(xiàn)［8］針對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)屮存在的路由空洞設(shè)計(jì)了有效的路由重構(gòu)機(jī)制。該機(jī)制的基本思想是數(shù)據(jù)包同時(shí)存儲(chǔ)有轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的深度信息并且隨著每一跳進(jìn)行更新。和比于水下三維位罝信息，水下傳感器節(jié)點(diǎn)深度信息的獲取極為簡(jiǎn)單，只需要在節(jié)點(diǎn)上安裝價(jià)格低廉的深度傳感器即可。但該方法需要節(jié)點(diǎn)具有存儲(chǔ)功能，能耗較大。文獻(xiàn)［9］將該蟻群算法用于水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的路

6、由優(yōu)化中，避免了數(shù)據(jù)接收吋的多徑效應(yīng)，能很快地找到最優(yōu)解，II當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)的規(guī)模很大時(shí)，蟻群算法在速度上的優(yōu)勢(shì)將更加明顯，但該算法并未對(duì)常規(guī)蟻群算法中參數(shù)值做專門的優(yōu)化處理。文獻(xiàn)［10］采用分簇的形式保障節(jié)點(diǎn)負(fù)載的均衡。在經(jīng)典的LEACH算法基礎(chǔ)之上引入剩余能量因素和距離因素，給出了合理的閾值公式，使得簇頭分布更加均勻，有效降低了剩余能量較低和位置不佳的結(jié)點(diǎn)成為簇頭的概率。但是，在簇頭與基站通信階段，該算法沒冇考慮超級(jí)簇頭的最佳數(shù)A問題?；仡櫧?jīng)典路由算法，文獻(xiàn)［11］針對(duì)路由信息更新的準(zhǔn)確性出發(fā)，設(shè)計(jì)了目的地順序距離矢量協(xié)議(Destination-sequenceddista

7、nce-vector,DSDV)。但該協(xié)議需要每個(gè)節(jié)點(diǎn)都維護(hù)一個(gè)路由表，靈活性較差。文獻(xiàn)［12］設(shè)計(jì)了迢成動(dòng)態(tài)環(huán)境的按需距離矢量路由(Adhocon-demanddistancevectorrouting,AODV),該方法根據(jù)目的節(jié)點(diǎn)按需創(chuàng)建轉(zhuǎn)發(fā)路徑，但該方法引起的數(shù)據(jù)延遲可能因聲通信的衰減進(jìn)一步放大。文獻(xiàn)［13］通過地理位置信息建立源節(jié)點(diǎn)與FI標(biāo)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)路徑，設(shè)計(jì)了區(qū)域定位方案(Arealocalizationscheme，ALS)。該方案通過高能量的AUVs節(jié)點(diǎn)對(duì)各區(qū)域的傳感器位置進(jìn)