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文 |溪知许a
编辑|溪知许a
前言
无线传感器网络是由许多被称为传感器的无线节点组成的离散网络，部署在特定任务中，如监测环境和测量温度、压力、湿度等物理参数。由于无法预先规划或确定每个传感器的位置，这些网络必须具备自组织的能力。
通过高效地组网大量传感器，可以覆盖更广阔的地理区域，从而得到精确、可靠和稳健的网络。无线传感器网络负责测量、记录、处理并通过分配的通信路由将信息传输到网络区域内的目标节点。部署在网络中的每个传感器都执行以下功能：感知环境、处理感知数据和与相邻传感器通信。传感器节点具有有限的感知范围、处理能力和能量水平。
任何无线传感器网络的性能和效率取决于计算能力、电池寿命、数据存储和通信带宽，而这些又直接依赖于可用能量水平。传感器运行中的一个主要障碍是能量的不足。通常，传感器依赖其电池供电，但在许多情况下，电池无法更换或充电。
因此在为这些网络设计任何协议时，必须将传感器的可用能量保护考虑为一个重要因素。因此，延长传感器网络的寿命是一个受到研究界关注的重要领域。
无线传感器网络结构
一个基本的传感器网络由大量传感器节点组成。每个传感器由配备了传感器的小型单独微控制器组成，其中使用通信设备，例如无线电。传感器节点的组成部分包括感知单元、处理单元、收发器和电源单元。
一般来说，传感器网络可以形成网状拓扑结构或星型拓扑结构。节点可以通过路由或泛洪进行传播。在WSN中每个节点被分配一个编号作为其用于通信的唯一地址。从功能上讲，传感器节点可以分为两类。一类是与网络中其他节点进行通信的节点，另一类是与外部环境进行接口的节点，被称为网关节点或汇聚节点。
无线传感器网络通常几乎没有基础设施。无线传感器网络有两种类型，分别是结构化模型和非结构化模型。结构化模型按照预先规划的方式部署，仅适用于节点较少的网络。它具有较低的网络维护和成本。
在该模型中不存在未覆盖的区域。非结构化模型在网络中密集部署。随机部署的节点有未覆盖的区域，并被忽略执行任务。在这里，维护是困难的。
无线传感器网络的特点
无线传感器网络的一些显著特点如下所述：密集的传感器节点部署：与移动自组织网络相比，WSN中的传感器节点配置得更加紧密。基于电池的能源来源：传感器节点只能通过电池供电，并且通常配置在电池难以充电或重新充电的恶劣环境中。
能量、计算和存储的限制：传感器节点具有有限的能量、计算和存储能力。因此，需要能量保护措施以提高网络的效率和寿命。自配置：通常情况下，传感器节点可以随机安装，并能够通过适当地自组织建立通信网络。
不可靠的传感器节点和数据冗余：由于部署在恶劣或敌对条件下，传感器节点容易受到物理损坏或中断。彼此相邻的传感器节点在给定关注区域内执行相似的任务，这会导致事件失败时冗余增加。
应用特定：根据应用，无线传感器网络的设计考虑将有所不同，并可能需要定制化。频繁的拓扑变化：在大多数传感器网络应用中，感知数据可能通过源和汇之间的各个传感器节点传递，从而呈现出多对一的流量模式。传感器节点的故障、损坏、能量耗尽等可能导致网络拓扑不断变化。
汇聚节点重新定位
在WSN中，汇聚节点拥有丰富的资源，产生数据的传感器称为源。源可以将数据传输到单个或多个汇聚节点，以进行分析和处理。
在无线传感器网络中，几乎所有需要实时通信的应用都会选择汇聚节点重新定位。这有助于平均分布流量，从而最小化数据包丢失或数据丢失。要执行汇聚节点重新定位，可以采用多汇聚节点部署和汇聚节点移动。需要精确的监测区域信息，以通过重新定位汇聚节点提供理想的解决方案。
汇聚节点重新定位的类型
多汇聚节点部署：在给定的地理区域内可以部署多个汇聚节点。通过在网络中部署多个汇聚节点，数据将始终发送到最近的汇聚节点，从而减少信息通过的平均跳数。同时，通过部署多个汇聚节点，负载均匀分布在所有汇聚节点之间。
汇聚节点移动：在WSN中，如果汇聚节点能够在网络边界内移动且延迟可接受，则非常有利。移动汇聚节点收集来自传感器节点的数据并将其进一步传输。尽管这种方法导致相对较高的延迟，但有助于节省能源，从而延长寿命。
部署多个移动汇聚节点：可以部署多个移动汇聚节点，以在给定网络中收集传感器的数据，避免延迟和缓冲区溢出问题。在传感器的缓冲区溢出之前，移动汇聚节点将定期重新定位，从而避免缓冲区溢出问题。
最初无线传感器网络领域的研究工作主要讨论了能量不均匀消耗导致传感器网络中的能量洞问题。通常，所有传感器以恒定的比特率生成数据，并通过多跳传输将数据发送到静态汇聚节点。因此，靠近汇聚节点的传感器能量很快耗尽，从而在汇聚节点周围形成能量洞。研究人员提出了能量洞问题的分析建模，并使用他们的模型讨论了用于解决该问题的各种技术的有效性。
问题陈述
在常规网络运行过程中，重新定位汇聚节点是非常具有挑战性的。在汇聚节点移动过程中，面临以下基本问题：何时移动汇聚节点、汇聚节点应该移动到何处以及在汇聚节点移动时如何处理数据流量。
在多跳网络中，为汇聚节点找到最优位置非常困难。主要困难源于以下两个因素。首先，汇聚节点可以移动到无限多个位置。其次，在寻找最优位置的搜索过程中，需要建立新的多跳网络拓扑结构。
由于使用汇聚节点需要对监测区域有精确的了解，它们并不总是合理的，尽管汇聚节点部署可以提供最优解决方案。当有传感器的准确位置且节点具有运动能力时，可以进行控制部署或在线部署。
在在线部署过程中，正在发展的图可能具有不同的属性。传感器部署的基本问题是控制移动传感器网络的动态图。能量不平衡问题是汇聚节点部署中的另一个重要挑战。靠近汇聚节点的传感器的能量消耗速度可能比其他节点快。
当网络由多个集群组成时，重新定位问题变得更加复杂。汇聚节点不能随机移动到其集群周围以增强集群内部网络操作，而无需考虑其对间隔汇聚节点连接性的潜在影响，这可能会影响其与其他集群汇聚节点保持通信的能力。
使用奇数能量耗尽模式时，即使在特定流量分布下，重新定位汇聚节点也必须被触发。在移动时，汇聚节点必须确保没有数据丢失。使用移动汇聚节点进行数据收集的缺点是缓冲区溢出问题。换句话说汇聚节点必须在其缓冲区溢出之前访问每个传感器节点，这将取决于移动汇聚节点的速度。
然而设置移动汇聚节点的最佳速度非常困难，因为每个传感器节点的缓冲区大小和信息生成速率各不相同。此外还必须考虑传感器的剩余能量，因为剩余能量较低的传感器可能在移动汇聚节点访问它们之前耗尽能量。
研究问题的解决 为了解决无线传感器网络的各种问题，研究的主要目标是设计和实现用于无线传感器网络中数据收集的混合汇聚节点重新定位技术。主要关注的重点是设计一种技术，充分利用多个汇聚节点和汇聚节点重新定位的优点，以提高网络的能源效率和其他各种性能指标。
HSRT的设计重点是通过考虑部署在网络中的传感器的剩余能量，克服能量洞问题和缓冲区溢出问题。
混合汇聚节点重新定位技术的结构概述 在混合汇聚节点重新定位技术中，传感器在整个网络的地理范围内被随机部署。网络中部署了一个静态汇聚节点和多个移动汇聚节点。
静态汇聚节点部署在网络的中心。在传感器方面，信息溢出是由于有限的存储容量。计算出了每个传感器的溢出时间，该时间基于它们的存储大小和数据生成速率。然后，根据溢出时间和位置，为所有传感器分配了特定的组。
然后为每个组分配了一个移动汇聚节点。根据传感器的数据生成速率和剩余能量，将传感器分为两个不同的类别，即紧急传感器和非紧急传感器。静态汇聚节点负责收集紧急传感器的数据。
制定了一种策略，以选择并形成中继传感器集，以确保每个紧急传感器都有至少一个最靠近静态汇聚节点的中继传感器。紧急传感器通过中继传感器将其信息传输到最终目的地，即静态汇聚节点。为了从非紧急传感器收集数据，开发了一个移动汇聚节点部署算法，该算法定期从这些传感器收集数据。
传感器节点分类
为了解释这个概念，考虑一个有“i”个传感器的无线传感器网络。传感器节点根据它们的剩余能量和数据生成速率被分类为紧急传感器和非紧急传感器。
Eri是传感器的剩余能量，DGri是传感器的数据生成速率，Ert是剩余能量的最小阈值，DGrt是数据生成速率的最大阈值。根据以下两个标准，将传感器分类为紧急传感器和非紧急传感器：
紧急传感器：剩余能量大于阈值Ert，并且数据生成速率大于阈值DGrt的传感器被分类为紧急传感器。
非紧急传感器：剩余能量小于等于阈值Ert，或者数据生成速率小于等于阈值DGrt的传感器被分类为非紧急传感器。
模拟模型和参数 使用网络模拟器ns 2.32来实现和模拟混合汇聚节点重新定位技术考虑一个1000×1000 m^2的有界区域，传感器使用矩形分布部署在其中。将功率级别分配给传感器，使其通信和感知范围为250 m。
在模拟中，通信介质支持的最大数据为2 Mbps。使用常定比特率的流量生成器。用于无线局域网的介质访问控制层协议是IEEE 802.11的分布式协调功能。
模拟结果 对设计的混合汇聚节点重新定位技术的性能进行评估是基于任何无线传感器网络的四个性能指标。这些性能指标是平均能源消耗、端到端延迟、平均数据丢失和数据传递比率。所有这些参数在评估任何设计的技术时都起着至关重要的作用，因为主要关注点是无线传感器网络的数据收集应用。
通过运行TCL脚本进行跟踪和监视模拟，得到了跟踪值。使用跟踪数据分析器X-Graph对从模拟中得到的这些跟踪值进行分析。X-Graph在OTCL脚本中调用。X-Graph将以可视化方式显示从模拟产生的跟踪值的信息。
通过改变网络中传感器的数量和移动汇聚节点的速度，首先观察HSRT对各种性能指标的影响。
结论
混合汇聚节点重新定位技术较为简单，算法运行的开销较小，因此所提出的HSRT技术可以轻松地应用于实时应用中，例如用于监视、军事应用或任何需要高效数据收集的场景，其中需要逐个事件进行正确检测。
此外通过设计和成功实施的混合汇聚节点重新定位技术，直接影响无线传感器网络性能的主要障碍，即能量洞问题和缓冲区溢出问题，得到了最小化。通过模拟结果，观察到采用HSRT算法可以提高整个无线传感器网络的性能，包括平均能源消耗、端到端延迟、平均丢包率和数据传递比率。
所有这些性能指标的改进都可以延长WSN的寿命并提高其准确性。此外，HSRT还通过在规定的时间间隔内有效地使用移动汇聚节点部署算法，减少了重新定位多个移动汇聚节点所涉及的复杂性。