1、第2章,无线传感器网络结构、覆盖与连接,2.1网络结构无线传感器网络拓扑结构,1. 平面网络结构 平面网络结构是无线传感器网络中最简单的一种拓扑结构，所有节点为对等结构，具有完全一致的功能特性，也就是说每个节点均包含相同的MAC、路由、管理和安全等协议。特点：拓扑结构简单，易维护，具有较好的健壮性优点：源节点和目的节点之间存在多条路径，网络负荷由这些路径共同承担，一般不存在瓶颈缺点：影响传输速率，甚至造成网络崩溃；耗能巨大；可扩充性差,2. 分级网络结构,如图2-2所示，分级网络结构(也叫层次网络结构)是无线传感器网络中平面网络结构的一种扩展拓扑结构，网络分为上层和下层两个部分：上层为中心骨干
2、节点；下层为一般传感器节点。,分级网络结构,优点：大大减少了网络中路由控制信息的数量，具有很好的可扩充性；簇头可以随时选举产生，具有很强的抗毁性缺点：簇头能耗大，很难进入休眠状态,3. 混合网络结构,如图2-3所示，混合网络结构是无线传感器网络中平面网络结构和分级网络结构的一种混合拓扑结构，网络骨干节点之间及一般传感器节点之间都采用平面网络结构，而网络骨干节点和一般传感器节点之间采用分级网络结构。,4. Mesh网络结构,Mesh网络结构是一种新型的无线传感器网络结构，从结构来看，Mesh网络是规则分布的网络，不同于完全连接的网络结构，如图2-4所示。通常只允许和节点最近的邻居通信，如图2-5
3、所示。网络内部的节点一般都是相同，因此Mesh网络也称为对等网。,如图2-6所示，采用分级网络结构技术可使Mesh网络路由设计要简单得多，由于一些数据处理可以在每个分级的层次里面完成，因而比较适合于无线传感器网络的分布式信号处埋和决策。,4. Mesh网络结构,仁,回顾,无线传感器节点的限制条件包括：电源能量有限、通信能力有限、计算和存储能力有限无线传感器能耗模块包括：传感器模块、处理器模块、无线通信模块无线通信模块能耗大小：发送接收空闲睡眠通信能耗与通信距离关系：无线传感器网络关键性能指标：网络的工作寿命、网络的覆盖范围 、网络搭建成本和难易程度、网络响应时间,无线传感器网络覆盖,无线传感器
4、的覆盖与连通问题是无线传感器网络的基本问题。无线传感器网络的覆盖面积是用于衡量无线传感器网络测量性能的一个重要指标,覆盖是对目标监控区域探测性的一种度量,研究的目的:(1)使待检测区域中的每一点都至少在一个传 感器节点的覆盖范围内。(2)在保证覆盖要求的基础上，同时减少网络节点能量消耗、延长网络寿命。,节点特性：覆盖性：r连接性：C覆盖性与连接性的关系：C=2r,无线传感器网络覆盖的计算,一、 Andrew Howard等专门针对移动无线传感器网络提出了一种增量自我配置的贪婪算法(Creedy and Incremental Self-deployment Algolithm)。 算法的基本思
5、想：就是每次配置一个节点到未知区域，每个加入的节点都充分利用先前配置的节点收集到的信息来确定其最佳目标位置。 该算法的核心：就是贪婪和增量，该算法的复杂度为O（n2） ，其中n 为配置的传感器节点数目。算法设计的目的：就是使网络的覆盖最大化，而同时又确保节点彼此保持视距通信，即本地化。,无线传感器网络覆盖的计算,二、 AHoward等提出了基于电势场技术的未知环境移动传感器网络的部署配置方法，网络内的节点可以随意扩展，使得网络覆盖最大化。算法的基本思想：就是将传感器节点当做假想的物粒子，且受到势力场的势力。势力压迫节点彼此之间和障碍物之间发生作用力。通过节点的初始简易配置快速地在整个网络扩散，
6、从而最大化网络的覆盖。 该算法的核心：就是利用了电势场技术，该算法具有较高的鲁棒性和扩展性。,无线传感器网络覆盖的计算,三、 Huang和Tseng提出了一种基于传感器数目的多项式时间算法，将覆盖问题抽象表述为一个决策问题，并验证了一个传感器配置是否提供了k 阶覆盖。该算法的目标：就是确定无线传感器网络服务区域中的每个点是否至少被k 个传感器节点监视覆盖。,四 Gupta提出的算法是通过选择连接的传感器节点路径来得到最大化的网络覆盖效果。该算法同时属于连接性覆盖中的连接路径覆盖及确定性区域，点覆盖类型。当基站或汇聚中心向无线传感器网络发送一个感应区域查询消息时，连接传感器覆盖的目标是选择最小的
7、连接传感器节点集合并充分覆盖无线传感器网络区域。 Gupta分别给出了集中与分布式两种贪婪算法。,2无线传感器网络覆盖的计算,如图2-9所示为该贪婪算法执行的方式，在如图2-9(a)所示中，贪婪算法会选择路径P2，得到如图2-9(b)所示，这是由于在所有备选路径中选择B3和B4组成的路径P2可以覆盖更多未覆盖子区域。 图2-9连接传感器网络覆盖的贪婪算法,2无线传感器网络覆盖的计算,该连接传感器网络覆盖的贪婪算法的主要思想是：首先从M 中最新加入的候选节点开始执行，在一定范围内广播候选路径查找消息，收到候选路径查找消息的节点判断自身是否为候选节点，如果是，则以单播方式返回发起者一个候选路径响应
8、消息。发起者选择可以最大化增加覆盖区域的候选路径，更新各参数，算法继续执行，直到网络查询区域可完全被更新后的M 所覆盖。,2无线传感器网络覆盖的计算,无线传感器网络覆盖的一般准则：已知传感器节点的通信距离（C），可以通过提出的方法得知所需配置的节点数，然后选择适当的感知覆盖半径（r）已确定传感器感知覆盖半径，可先计算出布置的节点数，然后选择合适的通信距离或调整控制传感器节点功率大小通信距离和感知覆盖半径都确定的情况下，只有增加或减少节点数来满足给定的最低连接可靠性和成本设计要求。,如图2-10所示给出了一个无线传感器网络覆盖算法和协议分类。,图2-10无线传感器网络覆盖算法和协议分类,2无线传
9、感器网络覆盖的计算,无线传感器网络覆盖算法分类,按照节点配置方式,确定性配置,随机性配置,确定性区域/点覆盖是指传感器节点位置已知的无线传感器网络要完成目标区域或目标点的覆盖。确定性网络路径/目标覆盖还特别考虑了如何对穿越网络的目标或其经过的路径上各点进行感应与追踪。,随机覆盖考虑在网络中传感器节点随机分布且预先不知道节点位置的情况下,网络完成对检测区域的覆盖任务;（动态网络覆盖则是考虑一些特殊环境中部分传感器节点具备一定运动能力的情况,该网络可以动态完成相关覆盖任务.）,按照不同覆盖目标,面覆盖,点覆盖,边界覆盖,面覆盖,能效性随机覆盖方法,该算法的设计目标：在大量冗余的节点中寻找能够覆盖同
10、样区域大小并保证网络连通的节点集合；获取最长的网络生存时间及能量高效性,为满足能耗的限制采取的方法：节点集合化区域集合化,动态能量管理策略,目前无线传感网络覆盖问题的研究通常考虑网络随机初始化布置时各节点的位置和工作状态的优化问题，其目标是通过控制各节点的位置和工作状态提高无线传感网络的覆盖和能效性。 方法一（节点集合化）由于无线传感网络中布置的节点数量远大于监测所需的数量，因此部分覆盖算法中将无线传感节点分为若干个分散集合，每个集合都可以完整地覆盖整个被监测区域。在监测过程中，同时间段内有且仅有一个集合处于工作状态，其它集合则进入低功耗的休眠状态（能耗低）。各集合通过轮休节约网络能耗。由此可
11、知，通过最大化可用集合的数量，可以延长各节点切换到工作状态的时间，从而延长网络寿命。,1. 能效性随机覆盖方法,方法二（区域集合化）除了将节点划分为不同集合外，还可以把测量区域划分成许多地域的集合，使每个区域集合中的任何一点都被同一个传感节点集合所覆盖。采用最大约束-最小约束算法能有效计算这些分散的覆盖区域，选择覆盖临界区域的传感节点，并为传感节点的布置提供被测区域的先验知识，让传感节点能够密集布置于未覆盖区域，提高网络覆盖率。同时，还可以通过非轮值检测规则检查各节点监测区域是否与其周围节点感知区域相重合，如重合则让其中部分节点处于休眠状态，这样也可以有效减少网络中工作节点的数量，提高网络能效
12、性。,1. 能效性随机覆盖方法,（动态能量管理策略）符合非轮值规则的节点-关闭自身通信和感知单元。 相邻节点同时触发非轮值规则-延时-采用非轮值评价规则对自身工作状态进行评价-结果显示可以进入-对外发布广播消息并转入休眠。,方法三 基于探针的能效性无线传感网络动态能量管理策略是另一种常见的无线传感网络覆盖优化方法。该方法首先假设所有节点具有相同的感知区域。在网络工作过程中，每个无线传感节点将向距离小于r 的所有节点发送一条探针消息PRB，所有工作节点在接收到该消息后返回一条PRB-RPY消息。如果发出指令的节点收到至少一条回复，则节点进入休眠状态。范围r 的选择由期望工作节点密度和期望覆盖冗余
13、度决定。,1. 能效性随机覆盖方法,2. 连接性随机覆盖方法,除了网络能效性外，无线传感网络的连接性也是网络性能的重要评价指标。当任一激活节点都能与其余激活节点通信时，网络则处于连通状态。当节点布置完毕后，网络中的节点必须能够相互连通，获取的信息才可以返回接收器或控制器中。保证监测区域的覆盖性和节点的有效连通性对于确保网络测量性能而言都是十分重要的。以下将介绍几种用于提高无线传感网络连接性的随机覆盖方法。,连接性随机覆盖方法,连接性随机覆盖方法,分布式最优地理密度控制算法覆盖结构协议,设计目标：确保网络的连接性，保证节点间相互通信,分布式最优地理密度控制算法(OGDC，Optimal Geog
14、raphical Density Control)。该算法假设在任何时刻，节点可能处于以下3个状态中的一种：未决定、开和关。网络初始化时，随机激活若干个无线传感节点。而后这些节点将在网络中广播“能源开”的信息，同时将其自身状态设置为开。所传递的信息包含两部分：发送者的位置；下一个工作节点的位置与方向。网络中每个节点都保留邻近节点的信息列表。,2连接性随机覆盖方法,覆盖结构协议(CCP，Coverage Configuration Protocol)是另一种用于优化网络连接性的网络协议。该协议能动态组织网络，为各类应用提供不同的覆盖度。为提高算法运算速度，每个节点都包含周围节点的信息列表，并周期
15、性的发送信息以广播自身的位置和状态。,2. 连接性随机覆盖方法,点覆盖,该算法要覆盖的目标：是一些离散的目标点.在点覆盖算法中,每一个目标点都要能够被至少一个传感器节点所覆盖,随机性点覆盖,确定性点覆盖,要求每个目标在任意时间内都能至少被一个无线传感器节点监测最大化传感器节点集合的数量,研究目标：采用最少数量的无线传感器节点对确定的目标点集进行监测,假设所有传感器具有相同的感知范围通信范围=感知范围,2.2.3无线传感网络的边界覆盖,1边界覆盖模型I当前研究的边界覆盖问题包含两种边界覆盖模型。第一种模型为：在一个区域中布置了无线传感节点，已知一个要穿过该区域物体的起始和终止位置，测定该物体的最
16、大突破路径(MBP，Maximal Breach Palh)和最大支持路径(MSP，Maximal Support Path)。MBP和MSP分别与最差和最优覆盖相关，分别对应于使路径中的每个点与最近的无线传感节点之间的距离最大(最小)的情况。实验证明，MBP位于Voronoi图线上，MSP位于Delaunay三角测量线上。,“最大突破路径” 和“最大支撑路径”分别使得路径上的点到周围最近传感器的最小距离最大化及最大距离最小化。这两种路径分别代表了无线传感器网络最坏（不被检测概率最小）和最佳（被发现的概率最大）的覆盖情况。,如果各个三角形的外接圆内部都不再含有其它传感器节点，表示无线传感器网络
17、的Delaunay三角图。Delaunay三角图各个有共享边的三角形外接圆的圆心相连就构成了无线传感器网络的Voronoi图。,最大突破路径查找过程,由于Voronoi图中的线段具有到最近的传感器节点距离最大的性质，因此最大突破路径一定是由Voronoi图中的线段组成。最大突破路径查找过程如下: 根据各节点的实际地理位置产生节点网络分布图(假设每个节点的位置己知)；,基于各节点的位置生成网络Voronni图。(有成熟的几何算法支持图的生成)每一条边到它最近的传感器节点之间的距离被赋予一个权重，这个权重就是一个距离值。为以后的比较作准备;,在最小和最大的权重之间执行二进制查找算法:首先给出一个参
18、考权重标准，这个参考权重要考虑所有权重的分布形式。最好找处于中间位置的权重。然后进行宽度优先查找(breadth一first一search)，检查是否存在一条从F到I的路径，满足路径上线段的权重都比参考权重标准要大。如果路径存在，则增加参考权重标准来缩小路径可选择的线段数目，否则就降低参考权重标准；,最后得到一条从F到I的路径，也就是最大突破路径。,2边界覆盖模型,第二种边界覆盖问题模型是基于目标暴露的模型。该模型假设当测量距离增加时无线传感器节点的测量精度随之下降，除此之外，测量时间(即目标暴露时间)也是一个很重要的因素。通常测量时间越长，对应的测量精度也越高。无线传感器节点的二维感知模型可
19、定义为： (2-1) 式中，d (s，p)为传感节点s与点p间的欧式距离； 和k是传感节点的相关参数。,无线传感器网络覆盖控制算法与协议,1.节能覆盖 由为了延长网络寿命，在保持覆盖性能的一前提下，减少工作节点数，即让冗余节点处于低能耗的休眠状态如何延长网络的整体生存时间，也就是WSN的“寿命”问题。最初的想法就是让一部分节点先工作，其他部分节点处于“休眠”状态，当需要这些“休眠”节点工作的时候，再让它们“醒来”投入到工作之中。如何在保证WSN覆盖质量的前提下，让部分节点工作而其他暂时用不上的“冗余”节点休眠是一种减少能量消耗的有效措施。,盲点产生示意图,课件制作人：谢希仁,2.基于采样点的覆
20、盖控制算法 将传感区域网格化，把监测目标的区域覆盖转化为网格的集合覆盖。 首先划分网格，挨个考察单位网格内的覆盖情况，找出网格中没有覆盖区域的采样点最大的节点。通过数学方法来求解近似的最小工作节点的集合。网格的大小和区域的整体大小决定了采样点的个数和精确度。每个单位网格的尺寸越大，能被采样到的节点的个数就越少，其对应的处理时间就短，其覆盖性能就相对较差，精度也有所下降。,3.栅栏覆盖 栅栏覆盖是无线传感器网络覆盖问题里很特殊的一个问题。其他所有的覆盖问题都是以目标所在的点和区域作为考察对象。即这个区域内有没有我所关心的内容。而栅栏覆盖确是着眼于整个监测大环境，在所有或部分节点位置已知的情况下，
21、根据数学模型推算出移动目标在整个监测大环境下被发现或者不被发现的概率。并把被发现和不被发现的区域以路径的方式寻找。,无线传感器网络覆盖能效评价指标,1无线传感网络的覆盖指标由于无线传感器网络中节点布置的固有冗余性，网络覆盖评价采用了可靠度的概念。对一定区域，若在t时刻处于n个节点测量范围内，该区域综合可靠度表示为 (2-4) 式中，ri (t)表示第i个节点的测量可靠度。,2无线传感器网络的能耗指标,无线信号在传播过程中随着传播距离增加而发生衰减，采用自由空间模型计算传播损耗如下： (2-5) 式中，Lp为路径损耗；D为传播距离；为信号波长。针对无线信号传播过程，假设无线传感器网络通信能耗模型
22、为：运行发送器或接收器的无线花费为Eelec=50nJ/bit，发送放大器实现容许放大倍率的无线花费为Eamp=100pJ/bit m-2。二维空间内，坐标分别为(xi，yi)、(xj，yj)的无线传感节点i、j，通信时信号传播距离计算如下： (2-6),若节点i向j发送长度为k bit的数据包，则节点i能耗为： (2-7)节点j接收此数据包的能耗为： (2-8) 节点i与j节点，进行一次数据包传输所消耗的总能量为： (2-9) 式(2-9)说明两节点相距较远时，直接传输数据会消耗较大能量，采用多跳通信则可节省能量。,2无线传感器网络的能耗指标,2.3无线传感网络连接可靠性,2.3.1无线传感
23、网络连接可靠性分析 对于无线传感器网络设计，通常会遇到两个关键问题：在给定布置区域大小和节点无线收发距离(即通信半径R)的条件下，究竟要布置多少个无线传感器网络节点才能连通一个网络，且连接的可靠性能满足多大的需求；给定节点感知覆盖距离(即感知距离半径)的条件下，如何布置节点才能实现对给定区域的有效覆盖和监测。,无线传感器网络连接可靠性是一个稳定运行的无线传感器网络设计必须面临的基本问题，通常有两种主要的理论研究方法和途径：一种是基于图的连接性；另外一种是基于扩散理论的连接性。通常无线传感器网络用连接概率来表示网络的连接性，而用每个节点邻居数不低于某个特定值来表示网络的连接可靠性需求。这里定义网
24、络连接度为在其通信传输距离范围内的平均邻居节点数，邻居节点数越多，网络连接度越强。网络的连接性是和网络连接度成某种分布关系的。网络连接度CD (Connection Degree)参数可反映网络的连接性。,2.3.1无线传感网络连接可靠性分析,为简化模型，假设无线传感器网络是采用全向天线情况下的同构网络，传输通信半径为R，感知覆盖距离半径为R，实际网络配置区域为的矩形带状区域，这样CD就集中反映了传感器节点数n、实际物理布置区域大小以及每个节点的无线传输通信半径R三种因素的相互关系，D表示节点密度，L和W分别表示矩形域的长和宽。,2.3.1无线传感网络连接可靠性分析,值得注意的是，无线网络特有
25、的隐藏或暴露终端问题产生的节点干扰距离半径R(感知距离半径)通常满足条件RR2R，如公式2-10所示。网络连接度和同频干扰会随着网络节点数增加而增强，同样增大通信距离范围或减小网络布置区域大小也会增大网络连接度和同频干扰。因此，选择适当的网络连接度对网络性能有着重要的意义。 (2-10),2.3.1无线传感网络连接可靠性分析,影响无线传感器网络可靠连接的另一个重要参数为网络的冗余度。不考虑链路相互干扰等情况，冗余度K越高，网络的连接性越强。从几何拓扑学观点，定义网络的冗余度是指在无穷维节点阵列空间连接的链路节点比。 如图2-23所示，图2-23(a)中表示连接性最弱的冗余度K=1，例如一个环状
26、或线性网络。网格网络冗余度可以是K=1.5，2，3，4等，如图2-13(b)(e)所示。,2.3.1无线传感网络连接可靠性分析,通过网格扩散(Percolation)方法给出了冗余度如何影响连接性的一个很有效的估计。考虑包含100个节点的对称拓扑网络。暂不管扩散的方向和路径如何，仅考虑最大连接节点数目所占比例Cmax与单个链路故障概率Pd的关系，在给定某个冗余度K，如K=1，2，3和4，可以得到Cmax与单个链路故障概率Pd之间的变化关系，如图2-14所示。,2.3.1无线传感网络连接可靠性分析,2.3.2基于概率和图论的连接可靠性,在图论中，通常根据图顶点之间的边的连接情况，将图分为有向图和
27、无向图两种。无向图是指在图的顶点与顶点之间存在的边是无向边。由于网络拓扑的不确定性，可将无线传感器网络抽象成一个随机的无向图Gp(n)，其中n为图中的顶点数(表示传感器网络的节点数)，p为任意两个节点之间的连接概率。在随机无向图Gp(n)中，链路之间的连接是相互独立的事件。节点的度定义为与节点直接相连接的节点数目，即节点的直接邻居数。图Gp(n)中，节点的度服从二项分布： (2-11) 式中，z为平均节点度，即z=Ed=(n-1)p；右式为节点数n较大时的泊松近似结果。,2.3.3基于扩散理论的连接可靠性,如图2-15所示，这是由许多正方形格子组成的区域Z2，每个格子随机被小圆点填充占据，格子
28、被占据的概率为p，这样整个区域会形成许多格子簇(Cluster)。簇是由相邻的被小圆点占据的格子组成的，相邻的格子之间有一条公共边。扩散理论(Percolation)就是对簇的数目和特性进行研究的理论。,关于扩散理论有以下两个理论模型。1扩散理论中的布尔模型节点按照泊松点过程分布。当两个节点间的距离小于等于发射半径时，能够相互连接。因此，在一维网络中，如泊松点过程为半径为r/2的圆的中心，两节点间的距离按指数分布，则不存在扩散现象。,2.3.3基于扩散理论的连接可靠性,当给定r和时，距离为x的两节点连接的概率为: 随着x增加，两节点间的连接概率按指数规律下降。如果在二维网络中有下面的定理：定理
29、3：对于给定的r，存在临界的节点密度，且当节点密度 时，网络由无限个有限簇组成，即网络不连接；当节点密度 时，网络由唯一的无限簇组成，则网络全连接。,1扩散理论中的布尔模型,扩散理论中信噪比图模型STIRG (Signal To Interference Radio Graph)定义为：如果节点j收到从节点i发送的信号信噪比大于某个门限制 ，则节点j将能接收到从节点i发送来的数据： (2-14) 式中， 为干扰因子，N0为热噪声。,2扩散理论中的STIRG模型,当 时，即无干扰情况下，节点能与某一固定范围内的节点进行通信(与节点发射功率有关)，则存在临界节点密度 (与布尔模型相同)。 当 时，由于存在干扰，网络图中会形成许多节点数目较少的簇，从而导致网络不连接或连接较差。因此干扰因子 存在临界值 。当 ，则可能存在扩散现象；当 时，无论节点密度如何，网络中不存在扩散现象，即网络不连接。,2扩散理论中的STIRG模型,
