考慮能量均衡的能量優(yōu)化路由選擇算法
【專利摘要】本文提出了一種新方法來優(yōu)化無線網(wǎng)絡的能源消耗問題。這種新方法試圖解決整個網(wǎng)絡的能量消耗問題，同時平衡每個節(jié)點消耗的能量。特別是，側重于減少能源的路徑損耗，同時考慮能量平衡的控制，以免過度使用某一個特定節(jié)點而造成工作負載的不平衡。會引入一個用遺傳算法得到的適應度函數(shù)來實現(xiàn)。這個適應度函數(shù)被設計成一個專用的方式，以便達到比以前EA-AODV方法更好的效果。經(jīng)過仿真驗證，該方法能保持能量消耗和能量平衡同時達到一個更好的水平。
【專利說明】考慮能量均衡的能量優(yōu)化路由選擇算法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及通過獲得最優(yōu)路徑的能量消耗降低方法，屬于信息和通信【技術領域】?！颈尘凹夹g】
[0002]隨著信息和通信技術(ICT)的不斷發(fā)展和完善，服務要求的爆炸式增長，信息和通信技術正在發(fā)揮越來越重要的作用。有報告指出，無線網(wǎng)絡，有線網(wǎng)絡和局域網(wǎng)絡的能量消耗占據(jù)了全球30%以上的電子能量消耗，并且這個比例在未來將會快速增加。因此無線通信的能耗效率問題正逐步的受到大家關注。信息和通信技術的一個重要發(fā)展方向是無線通信的節(jié)能。一方面，無線通信網(wǎng)絡的續(xù)航能力已經(jīng)成為了衡量網(wǎng)絡好壞的一個重要標準。另一方面，電池技術的發(fā)展速度大大的慢于能量消耗的增長速度，所以無線通信的節(jié)能更為重要。因此，提升能量效率是未來無線通信設計的一個重要發(fā)展趨勢。
[0003]過去幾十年中，人們更多的在努力提升網(wǎng)絡吞吐率。不同的網(wǎng)絡配置已經(jīng)被研究用來提高區(qū)域譜效率，例如蜂窩網(wǎng)絡中基站數(shù)目的優(yōu)化和在中繼系統(tǒng)中中繼節(jié)點的放置。很多的資源分配方法已經(jīng)也被提出來保證每位用戶的服務質(zhì)量，和利用多用戶差異來保證不同的用戶之間的公平性。很多先進的通信技術，例如正交頻分復用、多輸入多輸出技術和中繼傳輸已經(jīng)被在無線網(wǎng)絡中被開發(fā)來提供高的譜效率。然而，過高的網(wǎng)絡吞吐率通常會導致大量的能量消耗，這對于能量感知網(wǎng)絡和能量有限設備來說是無法承受的。尋求如何降低能量消耗同時又滿足吞吐率要求的網(wǎng)絡和設備是一個急需解決的問題。
[0004]協(xié)同傳輸技術是現(xiàn)代無線傳感網(wǎng)絡中最常見的技術。網(wǎng)絡節(jié)點間相互協(xié)作，將信息發(fā)送到目的節(jié)點。這樣做可以降低節(jié)點負擔，同時提升傳輸效率。但是同時也帶來了一些難以避免的問題。例如，某些節(jié)點處于關鍵位置，即多條傳輸路徑都會選取同一個節(jié)點作為中繼節(jié)點。因此會造成網(wǎng)絡節(jié)點的工作量不平衡，導致個別節(jié)點過早衰竭，影響整體的網(wǎng)絡傳輸效率。
[0005]目前，無線網(wǎng)絡的能耗優(yōu)化方法有很多，其中以AODV(Ad hoc On-Demand DistanceVector Routing)(按需距離矢量路由協(xié)議)及其衍生算法較為常見。在傳統(tǒng)的AODV算法上，研究人員又對其進行變形和優(yōu)化，使之針對不同的網(wǎng)絡結構和協(xié)議能夠發(fā)揮更大的功效。AODVjr 和 EA-AODV(Energy Aware-Ad hoc on-demand distance vector routing)(節(jié)能高效按需距離矢量路由協(xié)議)是兩個典型的AODV優(yōu)化算法。
[0006]AODV (按需距離矢量路由協(xié)議)是一種反應式的路由協(xié)議，換句話說，只有當向目的節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)包時，源節(jié)點才在網(wǎng)絡中發(fā)起路由查找過程，找出相應的路由。普通的網(wǎng)絡路由協(xié)議是先驗式的，也就是說他們對路由的查找是不依賴于傳輸路徑上的節(jié)點是否有數(shù)據(jù)請求，而是每一個節(jié)點維護一張包含所有節(jié)點信息的路由表。節(jié)點通過周期性的交換路由信息來不斷更新自身的路由表，以此來及時的反應網(wǎng)絡拓撲結構變化，用以維護及時、一致的路由信息。在AODV算法中，由于整個網(wǎng)絡是靜止的，所以只有當一個網(wǎng)絡節(jié)點需要建立鏈接時才會廣播連接請求。其他的AODV節(jié)點轉發(fā)此請求消息,記錄源節(jié)點和回到源節(jié)點的臨時路由。當接收連接請求的節(jié)點知道到達目的節(jié)點路由是，就會直接吧路由信息按照先前的記錄回到源節(jié)點的臨時路由發(fā)回源節(jié)點。如果網(wǎng)絡斷掉，源節(jié)點重新發(fā)起路由查找過程。AODV算法主要是通過降低節(jié)點的路由查找次數(shù)，以降低節(jié)點的工作時間達到的節(jié)能目的。
[0007]ZigBee網(wǎng)狀的網(wǎng)絡拓撲結構通常采用AODVjr算法，AODVjr算法是AODV算法的簡化版本，其具有AODV算法的主要功能，考慮到ZigBee協(xié)議的需要，對AODV算法進行了一些裁剪。為了減少ZigBee網(wǎng)絡的控制開銷，簡化路由發(fā)現(xiàn)過程，AODVjr算法沒有使用AODV算法中使用的目的節(jié)點序號，為了在網(wǎng)絡中無環(huán)路，AODVjr算法規(guī)定一致的目的節(jié)點路由的中繼節(jié)點不能回復路由請求，只能由目的節(jié)點回復路由請求。AODVjr算法的路由表不存在AODV算法中的先去節(jié)點列表，這樣降低了路由表的復雜度。且路由請求信息的格式被大大簡化，僅僅包含一個不可達目的節(jié)點地址。
[0008]EA-AODV算法是在AODV算法上的一大改進。加入了對節(jié)點剩余能量的衡量，以此來避免節(jié)點的工作量不平衡問題。避免使用能量較小的節(jié)點，從而延長低剩余能量節(jié)點的生存時間。記錄節(jié)點剩余能量的百分比，將剩余能量參數(shù)加入到路由選擇標準中，避免了多個路由路徑中選擇同一節(jié)點的情況發(fā)生。
[0009]但是，由于AODV算法對于節(jié)點選取是選取最先答復的節(jié)點，因此可能會陷入局部最優(yōu)。因此，能夠克服此問題的方案，就變得有必要了。
[0010](現(xiàn)有的AODV算法中，通過采反應式的方法獲得節(jié)點的傳輸路徑。即，當信號源節(jié)點發(fā)出數(shù)據(jù)包時，第一個收到數(shù)據(jù)并發(fā)送反饋信息的節(jié)點作為傳遞節(jié)點。用這種方法可以尋求到近似的最短路徑，但是在某些情況下會陷入局部最優(yōu)解而非全局最優(yōu)，甚至可能發(fā)生路徑錯誤的情況。在這種情況下，普通的AODV算法很難準確的找到最優(yōu)路徑。當I號節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)至3號節(jié)點時，現(xiàn)有算法會通過2號節(jié)點的中繼作用將信息傳遞給3號節(jié)點，這會造成不必要的路徑損耗，影響2號節(jié)點的正常工作。AODV算法陷入的局部最優(yōu)解，將能量過多的消耗在路徑傳輸上。)

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011]本文在EA-AODV的基礎上提出了新的優(yōu)化方法，即通過使用遺傳算法來獲取最佳的路由路徑。尋找全網(wǎng)的最短傳輸路徑，以降低路徑損耗所帶來的額外能量損耗。由于AODV算法對于節(jié)點選取是選取最先答復的節(jié)點，因此可能會陷入局部最優(yōu)。而此方法是獲取了全局最優(yōu)，避免了局部最優(yōu)情況，因此更為有效；通過修改遺傳算法的適應度函數(shù)，將剩余能量值作為考慮因素，配比路徑長度和剩余能量的權重值，選取最優(yōu)的路由路徑，在保證節(jié)點工作量分配平衡的前提下降低路徑損耗。對于節(jié)點的剩余能量是實時獲的，且以真實的能量剩余值為依據(jù)，所以此方法在能量的控制上更為精確。
[0012]根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種通過獲得最優(yōu)路徑的能量消耗降低方法，其特征在于包括:
[0013]從整個網(wǎng)絡矩陣中隨機選取一個節(jié)點，作為源節(jié)點，其中不取目的節(jié)點作為源節(jié)點，
[0014]確定最短路徑，
[0015]利用剩余能量值，獲得能量平衡，獲得最優(yōu)路徑，
[0016]其中，最后一個節(jié)點總是作為目的節(jié)點?！緦＠綀D】

【附圖說明】
[0017]圖1是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的通過獲得最優(yōu)路徑的能量消耗降低方法的主流程。
[0018]圖2是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的最短路徑確定流程。
[0019]圖3顯示了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的最優(yōu)路徑確定流程。
[0020]圖4用于說明網(wǎng)絡節(jié)點的矩陣的建立。
[0021]圖5顯示了一個完整的網(wǎng)絡節(jié)點分布矩陣。
[0022]圖6所示為一個具有16個節(jié)點的網(wǎng)絡仿真結果。
【具體實施方式】
[0023]無線傳輸過程中的路徑損耗是無法避免的。路徑損耗是指在發(fā)射器和接收器之間由于傳播環(huán)境而造成的損耗。由于發(fā)射機與接收機之間的傳播路徑非常復雜，從簡單的視距傳播，到遭遇各種復雜的地物，如建筑物、山脈和樹葉等。無線信道不像有線信道那樣固定并且可預見，而是具有很大的隨機性，難以分析。無線信道的建模歷來是移動無線系統(tǒng)設計中的難點，這一問題的解決一般利用統(tǒng)計方法，并且根據(jù)對特定頻帶上的通信系統(tǒng)的測量值來進行。
[0024]路徑損耗發(fā)生在每一次的無線傳輸過程中，網(wǎng)絡的運行時間越長，所積累的路徑損耗總量越大。因此，降低路徑損耗是降低整體無線網(wǎng)絡能耗的一個重要因素。
[0025]路徑損耗相對比較復雜，有多種模型用來計算路徑損耗。忽略過多復雜因素的考慮，選用自由空間傳播模型來進行路徑損耗的計算。自由空間傳播模型用于預測接收機和發(fā)射機之間是完全無阻擋的視距路徑時的接受信號場強。自由空間模型預測接受功率的衰減為T-R距離的函數(shù)。
[0026]
【權利要求】
1.通過獲得最優(yōu)路徑的能量消耗降低方法，其特征在于包括: 從整個網(wǎng)絡矩陣中隨機選取一個節(jié)點，作為源節(jié)點，其中不取目的節(jié)點作為源節(jié)點， 確定最短路徑， 利用剩余能量值，獲得能量平衡，獲得最優(yōu)路徑， 其中，最后一個節(jié)點總是作為目的節(jié)點。
2.根據(jù)權利要求1的方法，其特征在于確定最短路徑的步驟包括: 對種群進行初始化，包括設定種群大小， 設定遺傳代數(shù):it=l， 執(zhí)行交叉操作， 進行變異操作，形成新個體， 在完成交叉和變異操作后，進行適應度函數(shù)的計算， 隨后將遺傳代數(shù)加1，并判斷是否達到了預定的達到最大進化代數(shù)，若“否”，則繼續(xù)進行整個算法的過程，若“是”則結束算法， 多次迭代，獲得最短路徑。
3.根據(jù)權利要求2的方法，其特征在于: 將最大進化代數(shù)設置為一個值，在進行到該最大代數(shù)時，無論是否獲得最終結果，都將已獲得的最短路徑的解作為最優(yōu)解使用。
4.根據(jù)權利要求3的方法，其特征在于: 設定所述種群大小為100， 設定所述最大進化代數(shù)為200。
5.根據(jù)權利要求2- 4之一的方法，其特征在于所述對種群進行初始化的步驟包括: 生成一個n*PN的0，I矩陣V， 令矩陣V第一列全為I,第PN列全為I。
6.根據(jù)權利要求5的方法,其特征在于: 所述交叉一變異操作包括: 把交叉概率設置為一個預定值， 變異概率設置為=I一交叉概率， 變異原則設定為: 根據(jù)M=rand(N，L)<=pm;產(chǎn)生一個隨機矩陣，其中N為種群數(shù)，L為染色體元素個數(shù)，pm為所述變異概率， 若M矩陣中M (i，j)=l，則將對應矩陣上的V (i，j)取反，即矩陣V (i，j)中為I的將其變成0，為O的變?yōu)?，即進行了變異， 其中，新矩陣V的計算公式為:v=v-2*(v*M)+M。
7.根據(jù)權利要求2— 4之一的方法，其特征在于 適應度函數(shù)可寫成如下形式:
Nf=I Fitness = ^ length式(2.3.1) 式(2.3.1)中，i為此次選中路徑上選定的各節(jié)點的標號，i=l, 2，…K，Ni代表此次選中路徑除目的節(jié)點的節(jié)點選中節(jié)點的總個數(shù)，Iengthi代表此次選中路徑中第i個節(jié)點向下一個節(jié)點的路徑的長度。
8.根據(jù)權利要求1的方法，其特征在于利用剩余能量值獲得能量平衡獲得最優(yōu)路徑的步驟包括: 進行能量初始化， 隨機選擇發(fā)送信息的節(jié)點， 尋找能量零點，確定零點位置， 刷新網(wǎng)絡拓撲:通過交叉與變異操作，產(chǎn)生新的染色體組，節(jié)點傳輸路徑改變，從而刷新網(wǎng)絡拓撲結構， 獲得最優(yōu)路徑:通過所構建的適應度函數(shù)和網(wǎng)絡節(jié)點矩陣，利用遺傳算法，進行迭代求解，獲得最優(yōu)路徑， 確定加入了剩余能量的適應度函數(shù):
9.根據(jù)權利要求8的方法，其特征在于所述進行能量初始化的步驟包括: 生成一個16*16的矩陣cord[r, c],其中r代表兩節(jié)點之間的距離，自身節(jié)點的距離用O來表示，c表示剩余能量， 設定每個矩陣的初始能量， 其中 若某些節(jié)點與其他個別節(jié)點不連通，則將距離表示為100，計算適應度函數(shù)的時候，由于距離過大，將忽略此鏈路。
10.根據(jù)權利要求8的方法，其特征在于所述尋找能量零點的步驟包括: 設置一個大小為m行，η列的新能量矩陣new_power, 設定i為I到m行的一個值，j為I到η列的一個值,若新能量矩陣new_power {i, j}(2)為0，則發(fā)現(xiàn)所要尋找的點在第j列，并結束，否則繼續(xù)循環(huán)。
【文檔編號】H04W40/02GK103945482SQ201310236799
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2013年6月14日 優(yōu)先權日:2013年6月14日
【發(fā)明者】姚彥鑫, 劉秋實, 王媛楨 申請人:北京信息科技大學