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阴影衰落环境下无线传感网络的概率覆盖研究
来源:电子技术应用2011年第8期
刘 益1,王 东2,胡楚然1, 谢小婷1
(. 湖南人文科技学院 计算机系,湖南 娄底417000; 2. 湖南大学 计算机与通信学院,湖南 长沙410082
摘要: 信号传播过程中因障碍物阻挡产生的阴影衰落对无线传感器网络的覆盖产生较大的影响。针对阴影衰落环境下无线传感器网络的覆盖问题,分析了主要相关因素对网络覆盖性能产生的影响,提出了基于概率的协作感知模型,并推导出满足一定覆盖质量要求时相应的协作感知半径,进而得出所需的最少工作节点数目及其与阴影衰落强度、网络感知概率和覆盖精度之间的关系。实验结果表明了该模型的合理性以及理论分析的正确性。
中图分类号: TP309
文献标识码: A
文章编号: 0258-7998(2011)08-098-04
The probabilistic coverage problem of wireless sensor networks in a shadow fading environment
Liu Yi1, Wang Dong2, Hu Churan1, Xie Xiaoting1
1. Deptartment of Computer,Hunan Institute of Humanities,Hicence and Technology,Loudi 417000,China; 2. Deptartment of Computer and Communication, Hunan University, Changsha 410082, China
Abstract: A shadow fading caused by obstructions in the surroundings of transmitting has an important effect on wireless sensor networks. By analysing the major factors, this paper presented a collaborative sensing model based on probability, and then derived the corresponding cooperative sensing radius and minimum working number which can satisfy the certain quality requirements of coverage. Besides, the relation that bewteen the minimum working number and the shadow fading strength, sensing probability, sensing accuracy is given. Experimental results show that the rationality of the model and the validity of theoretical analysis.
Key words : Shadow fading; wireless sensor networks; probability coverage; cooperative sensing


    无线传感器网络由大量传感器节点组成,各节点通过无线链路与邻居节点保持通信[1],具有易于组网、不受固定网络的约束等优点,现已被广泛应用于各个领域。由于传感器节点所带电池能量非常有限,所以,如何选择最少的工作节点数目使网络监测区域达到所需的覆盖质量成为无线传感器网络节点配置中的一个重要问题。
    覆盖质量作为衡量网络服务质量的标准之一,根据不同的传感网络应用,有不同的度量方法。通常的度量方法是覆盖率,即至少被一个传感器节点探测的几何区域与整个网络监测区域的面积之比。许多学者对无线传感器网络的覆盖问题进行了研究,其中大多采用布尔传感模型[1],即在任一传感器探测范围内的事件都能被完全可靠地感知,否则完全无法被感知。参考文献[1]在考虑覆盖问题时引入了一般传感模型,即传感器输出信号强度随其与被探测物体之间距离的增加而减小。在此基础上,参考文献[2]等提出了能更准确定义覆盖能力的概率感知模型,指出:在基于无线电波感知的传感器网络中,除距离外,传感信号还受到周围障碍物、无线电干扰等因素的影响,使传感器对其周围事物的探测并非是确定的(事物要么能被探测到,要么不能被探测到),而是服从一定分布的概率。此外,参考文献[3]充分利用布尔感知模型中被忽略但实际有效的少量能量并进行聚合,提出了协作感知模型,即被监测区域中的任意点能否被探测到,并不是单独地由某一个传感器节点决定,而是由其周围多个节点共同感知的结果。
    然而,在无线传感器的具体的实际应用中,无线电干扰和各个节点间的能量聚合是存在的,这种情况在无线传感器网络的覆盖问题研究中还没有引起足够的关注和重视。本文较全面考虑影响覆盖情况的各个因素,采用合理的覆盖质量度量方法来建立覆盖模型。
1 基于概率的协作感知覆盖模型的建立
1.1 单个传感器节点的概率感知模型

    自由空间环境下其能量损耗仅与信号的传播距离有关,称为基本损耗[4]。但是,在基于电波传感的网络中,信号在传输过程中会不可避免地遇到各种障碍物阻挡和其他电波的干扰,产生绕射现象,使信号强度绕中值上下波动,形成阴影衰落。此时,能量损耗为基本损耗与随机变量之和,且随机变量服从对数正态分布,满足[4]:


 定义4  当某点周围的传感器节点对此点的协作探测概率大于某一预先设定阈值C0时,则此点称为有效探测点。
 定义5  在基于概率的协作覆盖模型下,有效探测临界点与最邻近的传感器节点之间的距离称为协作感知半径。
 定义6  网络中监控对象被网络中所有节点协作感知到的概率的最小值,叫做传感器网络的感知概率,记为CN,满足下式:
  
   


 (3) 覆盖精度
 从协作感知半径取值的分类方法可以看出,当阴影衰落因子一定时,减小覆盖精度,则最大探测半径增多,使得网络中感知概率最小的点有可能被更多的节点感知,从而增大协作感知概率,即增大了网络感知概率。反之当网络感知概率一定时,随着覆盖精度的减小,协作感知半径增大,覆盖网络监测区域所需的最少节点数目减少。
2 实验仿真与分析
 本实验采用Matlab7.1进行模拟仿真。假设传感器节点的物理感知半径为单位长度1,监测区域为50×50的正方形。为了减少边界效应,应增大节点部署范围,即在与监测区域同心的60×60的正方形中(称之为外正方形,监测区域称为内正方形),按正三角形拓扑结构规则布点[1]。同时,把内正方形边长分为500等分。由于小网格的面积与单位面积相比非常小,所以当网格的中心点的协作感知概率大于覆盖阈值时,即认为该小网格被覆盖[6]。显然,被覆盖的小网格数目与总的小网格数目之比就是覆盖率。此外,阴影衰落环境下,考虑小网格是否被覆盖,与衰落因子产生相应的正态分布随机数x有关,若x-10ηlog10(r/r0)≥0则该小网格被覆盖,r0是节点的物理感知半径,r是网格中心点与节点的实际距离。为了更好地反映统计规律,所有结果都是100次实验的平均值。
    图2、图3、图4分别为不同阴影衰落因子、网络感知概率、覆盖精度下的覆盖率,可以看出:   

   (1) 网络覆盖率随传感器节点与覆盖最弱点间距离的增大而减小;
 (2) 当节点与覆盖最弱点之间的距离等于协作感知半径的理论计算值时,网络覆盖率几乎为1。
 (3) 节点到最薄弱点的距离随阴影衰落因子的增大而增大;随网络感知概率和覆盖精度的增大而减小。
 因为本实验按正三角形拓扑结构规则布点,最少工作节点数目与节点到覆盖最弱点的距离呈负相关关系,由此可知,最少工作节点数目随阴影衰落因子的增大而减少,随网络感知概率和覆盖精度的增大而增大。
   本文针对阴影衰落环境下无线传感器网络的覆盖问题,采用正三角形结构的部署节点,利用了单个节点的概率探测和多个节点间的协作探测特性,充分考虑阴影衰落因子、网络感知概率、覆盖精度对无线传感器网络覆盖的影响,提出了基于概率的协作感知覆盖模型,并推导出满足一定覆盖质量要求的协作感知半径和最少工作节点数目的计算公式。经分析和实验仿真可知,阴影衰落因子的增大,网络感知概率或覆盖精度的减小,都会导致协作感知半径的增大,从而减少最少工作节点数目,延长网络寿命。
参考文献
[1] Liu Benyuan, TOWSLEY D. A study of the coverage of large-scale sensor networks: international conference on  mobile Ad-hoc and sensor systems, 2004[C]. Massachusetts:IEEE,2004:475-483.
[2] BETTSTETTER C,ARTMANN C. Connectivity of wireless multihop networks in a shadow fading environmen[J].Wire-less Networks,2003,11(5):571-579.
[3] 杨白薇,于宏毅,李宏.基于协作的无线传感器网络休眠调度算法[J]. 计算机应用研究,2008,25(3):677-180.
[4] 刘乃安.无线局域网—原理、技术与应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004:32-39.
[5] ZHANG H, HOU J C. Maintaining sensing coverage and  connectivity in large sensor networks[J]. Ad Hoc & Sensor  Networks,2005,1(3):89-124.
[6] WAMG B,Wang Wei,SRINIVASAN V, et al. Information coverage for wireless sensor networks[J]. Communications  Letters, 2005,9(11):967-969.
 

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