摘 要： DBR協(xié)議是水下無線傳感器網絡中的一個基于深度信息的路由協(xié)議，該協(xié)議算法采用節(jié)點的深度信息作為轉發(fā)數據的依據，并通過簡單廣播的形式來轉發(fā)數據。提出了改進算法，引入了局部更新概念，從而增強了DBR協(xié)議的節(jié)能效果，并且在一定程度上防止路由空洞。仿真結果表明，改進后的DBR協(xié)議能有效地減少網絡耗能，并且沒有出現路由空洞。
關鍵詞： 水聲傳感器網絡；DBR；局部更新
無線傳感器網絡是由密集型、低成本、隨機分布的集成有傳感器、數據處理單元和短程無線通信模塊的微小節(jié)點通過自組織方式構成的網絡[1]。借助節(jié)點中內置、形式多樣的傳感器可以實現對生活環(huán)境全方位地監(jiān)測與控制，這也是下一代互聯網遠景規(guī)劃中較為重要的組成部分。無線傳感器網絡的自組織性和密集節(jié)點提供的容錯能力，使其不會因為某些節(jié)點的異常而導致整個系統(tǒng)的崩潰，非常適合在特殊時刻、特殊環(huán)境中快速構建信息基礎設施，因此有廣闊的應用前景[2-3]。
水聲傳感器網絡是無線傳感器網絡在水下一個重要應用[4]。水聲傳感器網絡是指將耗能低、具有一定通信距離的水下傳感器節(jié)點部署到指定海域中，利用節(jié)點的自組織能力自動建立起網絡[5]。水下傳感器網絡在海洋管理、資源保護、災害監(jiān)測、海洋工程、海上生產作業(yè)和海洋軍事活動中起到促進作用，因此近年來在世界上得到了廣泛關注。
由于水聲傳感器網絡采用水聲信道通信，它與傳統(tǒng)的陸上傳感器網絡相比存在路徑失效、噪聲、多途干擾、傳輸延時和多普勒效應等一系列問題。此外，由于在水聲環(huán)境中節(jié)點的位置會不停地移動以及在水聲環(huán)境中節(jié)點不便于更換，因此節(jié)點部署、定位和低功耗設計等問題是水聲傳感器網絡研究的熱點問題?，F存的陸上傳感器網絡路由協(xié)議不能直接應用到水下傳感器網絡中，需要找到針對水聲通信特點的有效而又可行的路由協(xié)議。
DBR（Depth Based Routing）[6]協(xié)議是水下傳感器網絡中的一個基于深度信息的路由協(xié)議，網絡中所有節(jié)點的決定都取決于節(jié)點的深度信息。相對于其他基于地理位置信息的水下傳感器網絡路由協(xié)議，DBR不需要知道節(jié)點三維位置信息，只需要知道節(jié)點的局部深度信息。同時，DBR采用的是多Sink節(jié)點網絡結構，繼承了此網絡節(jié)點的特點并且未帶來額外的網絡成本。但是它采用洪泛傳播機制，多次計算深度信息會消耗網絡能耗；其次，DBR中如果節(jié)點之間的密度太小，可能出現路由空洞等問題。
本文主要在DBR協(xié)議的基礎上展開研究，提出一種基于局部更新策略的協(xié)議改進機制，并通過實驗證明了采用局部更新策略可以大大降低整個傳感器網絡的能量消耗。
1 DBR簡介
DBR采用的是多Sink節(jié)點水下無線傳感器網絡結構[7]，它由水面上的無線傳感器網絡和水下無線傳感器網絡兩部分組成，二者結合為一個整體網絡。
DBR采用貪婪轉發(fā)策略將數據包發(fā)送給水面的Sink節(jié)點[8]。DBR每次轉發(fā)數據時試圖選擇離目的節(jié)點最近的節(jié)點，即深度最小的節(jié)點為下一跳轉發(fā)節(jié)點；同時防止其他鄰節(jié)點轉發(fā)同樣的數據包來減小能耗。在整個過程中，數據包越接近目的節(jié)點，轉發(fā)節(jié)點的深度越小。在空洞不存在的情況下，如果減小每一跳轉發(fā)節(jié)點的深度，數據包可以到達水面Sink節(jié)點。當某個節(jié)點有數據要發(fā)送時，簡單地通過廣播洪泛的形式將數據發(fā)送出去。其他節(jié)點收到數據之后，借助于深度傳感器來計算自身的深度信息并且與發(fā)送節(jié)點的深度作比較。如果其深度小于發(fā)送節(jié)點的深度，則具有轉發(fā)數據的資格，然后它將對收到的數據進行相應的處理，并同樣通過廣播形式將數據轉發(fā)出去，否則將簡單丟棄數據包。
DBR在能量控制方面主要存在以下缺陷：(1)在DBR中，所有的節(jié)點都要時刻保持工作狀態(tài)，隨時準備好接收數據包并且做出相應的處理工作，在節(jié)點密度較大的情況下，這使得能量白白消耗，縮短了網絡的生存周期；(2)數據包轉發(fā)采用的是洪泛機制，如果每個節(jié)點都參與數據的轉發(fā)，將增加網絡的復雜度，產生大量的冗余數據，導致過多的節(jié)點能量消耗，并且降低了網絡的寬帶利用率。同時，所有接到數據包的節(jié)點每次都計算自己的深度信息，同樣耗能。
2 引入局部更新后的改進算法
在傳統(tǒng)的DBR協(xié)議傳感器網絡中，滿足深度小于當前節(jié)點條件的鄰居節(jié)點都會參與到數據包的轉發(fā)工作中，這不可避免地造成多個節(jié)點同時轉發(fā)相同數據包，造成數據冗余和能耗。本文針對DBR協(xié)議提出一種局部更新策略來減少DBR的能量消耗。
2.1 網絡體系結構
基于局部更新策略的DBR改進機制采用多Sink節(jié)點體系結構，如圖1所示。水面上的為Sink節(jié)點，水下的為一般的傳感器節(jié)點，以三維立體結構部署在需要監(jiān)測的區(qū)域內。Sink節(jié)點彼此之間采用RF調制解調器通信，包括將數據傳到基站；同時，應用水聲調制解調器將接收到的水下節(jié)點的信息傳送至基站。每個水下節(jié)點都配備深度傳感器，可以隨時確定自己的深度信息。水下節(jié)點主要負責數據的采集，同時通過多次轉發(fā)最終將數據傳送至海面上任意一個Sink節(jié)點即可。通過RF調制解調器，Sink節(jié)點可以高速、準確地將數據包傳送給靠近基站的Sink節(jié)點，最終成功將數據傳至基站。本文中設定將數據傳至任意一個Sink節(jié)點即認為數據成功到達目的節(jié)點。
2.2 改進算法工作機制
在網絡部署初期，初始節(jié)點轉發(fā)數據時，通過簡單的洪泛廣播來轉發(fā)，所有節(jié)點深度比它小的節(jié)點可以進行轉發(fā)，并且通知前一節(jié)點自己進行了轉發(fā)；上一級節(jié)點將返回的信息存儲在一個消息隊列中，每隔一段時間t處理一次，具體為隨機選取隊列中的部分節(jié)點并發(fā)送關閉消息來使其關閉休眠，其余節(jié)點繼續(xù)參與整個網絡的轉發(fā)工作。這樣，在經過幾輪的轉發(fā)過程之后，網絡中會有相當一部分節(jié)點處在睡眠狀態(tài)，整個網絡的能量消耗減少。當網絡中的某一節(jié)點能量快要耗盡時，它將發(fā)送警告信息通知它的上一跳節(jié)點，上一跳節(jié)點將會洪泛一個消息喚醒它睡眠的鄰居節(jié)點再次參與到網絡數據傳送工作中來。節(jié)點處理數據具體流程如圖2所示。
對于水下網絡中的節(jié)點而言，可以大致分為3類，如圖3所示。圖中實線表示傳送數據包轉發(fā)路徑，虛線為返回上級信息包路徑。源節(jié)點向外洪泛數據包后，只有深度比該節(jié)點小的鄰居節(jié)點會將數據轉發(fā)出去并向上級發(fā)送確認信息；而源節(jié)點處理消息隊列后隨機產生的睡眠節(jié)點將不再參與此次數據包的轉發(fā)工作。
由于水下無線傳感器網絡處在水聲環(huán)境中，因此每個節(jié)點的位置不是固定不變的。因為本文的算法會關閉部分節(jié)點來達到節(jié)能的目的，所以不可避免地會遇到路由空洞的問題。在此提出一個解決方法：由于存在多個節(jié)點轉發(fā)數據，當某一節(jié)點數據無法再轉發(fā)出去時不能說明整個網絡環(huán)境一定存在路由空洞。解決思路為：將數據包回退至第一個轉發(fā)超過2個節(jié)點的節(jié)點，并保留一段時間t，如在時間t內沒有接收到另外幾路分支的回退數據，則說明其中有一條分支是可以走通，將空洞分支中的所有節(jié)點關閉并將回退數據舍棄；如果同樣收到其余分支的回退數據，說明此節(jié)點不通，將所有下游節(jié)點全部關閉并將數據回退到上一節(jié)點再繼續(xù)檢測，依次往復。如果數據回退到最下層節(jié)點，則說明整個水下傳感器網絡存在路由空洞，這時可以簡單地洪泛一條消息來將所有節(jié)點喚醒，并開始重新生成優(yōu)化網絡。
3 仿真結果
本文采用MATLAB來仿真分析傳統(tǒng)DBR路由協(xié)議和基于局部更新的改進后協(xié)議的性能，通過在相同環(huán)境下比較二者性能來驗證改進算法的有效性，重點觀察整個網絡在正常工作一段時間后，整個網絡中的傳感器的平均剩余能量。
節(jié)點隨機部署在500 m×500 m×500 m的三維區(qū)域中，水面Sink節(jié)點數量為5，假設節(jié)點在所有場景中都是靜止的，MAC層采用802.11算法，信道帶寬設為1 Mb/s，數據分組的大小為4 KB，節(jié)點的初始能量為1 000 J，傳送和接收數據分組消耗1 J。
能耗比較示意圖如圖4所示?？梢钥闯觯S著節(jié)點數目的增多，由于采用了局部更新算法，非必要傳輸節(jié)點會關閉節(jié)點以減小能耗，改進DBR算法平均耗能明顯小于傳統(tǒng)DBR。
傳輸率比較示意圖如圖5所示。隨著網絡中節(jié)點數量的增加，出現路由空洞機率減小，改進前DBR與改進后協(xié)議的傳輸正確率均有提高；而在相同情況下，改進后協(xié)議比傳統(tǒng)DBR有明顯優(yōu)勢。
本文研究了一個基于深度信息的路由協(xié)議DBR，在此基礎上提出了一個新的局部更新策略，并將兩者結合運用于水聲傳感器網絡。實驗表明，改進后的算法大大降低了整個網絡的能量消耗，并且提高了傳輸率，達到了比較良好的性能。
參考文獻
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