改进的聚类树拓扑结构适用于ZigBee传感器网络的室内环境外文翻译资料

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第11届关于未来网络和通信的国际会议

改进的聚类树拓扑结构适用于ZigBee传感器网络的室内环境

摘要：无线传感器网络（WSN）是小型传感器节点的集合，具有感知，计算和传输部署以观察物理环境的数据的能力。传感器节点具有有限的功能，特别是对于能量储存和存储器存储，这就是为什么应该为良好的网络性能定义拓扑结构和路由协议。在本文中，我们专注于基于IEEE 802.15.4标准的ZigBee传感器网络，通过提出基于最小生成树（MST）的高效集群拓扑，我们改进拓扑控制。事实上，我们提出的算法倾向于提出一种拓扑，其中到网络的总传输的成本应该是最小的。我们的拓扑结构还考虑了室内环境，提出了一种处理由于墙壁和障碍物引起的路径损耗和信号衰减的度量来计算节点之间的连接重量。 最后，我们的拓扑结构比ZigBee传感器网络在能耗和网络寿命方面一般使用的典型的簇树和网格拓扑结果更好。

关键词：拓扑控制，ZigBee，最小生成树，路径损耗，网络的一生

第一章：介绍

今天，我们可以帮助无线传感器网络的大量涌现。这种网络是自组织的，通常在大量的具有低资源的自主传感器节点上传送到基站的感测数据。传感器网络可以轻松部署在大面积的地方，但一旦部署，可能非常困难甚至不可能访问。这就是为什么大多数这些网络打算优化每个节点中包含的有限能量的使用。能量优化可以通过有效的硬件架构，高效的数据路由和聚合，能量采集等方式获得。无线传感器网络有很多应用领域，如温度和湿度监测，监控，救援和家庭自动化。最需要大规模网络的应用，作为森林火灾的检测，使用诸如IEEE 802.11b的高质量传输标准。需要较少传输范围的家庭自动化的其他应用使用IEEE 802.15.4等其他标准。该标准通常用于家庭自动化和工业监控的大多数室内应用。事实上，许多以前的作品已经证明，例如：蓝牙，WLAN之类的常规无线标准不适合在这种类型的网络中使用。 以前的工作表明，考虑室内网络约束的最佳标准是802.15.4。也已经表明，与其他无线网络相比，ZigBee网络在SNR中是最小的，这使得它成为室内应用的最佳标准，其中噪声具有很强的存在，特别是在工业制造商中。

在这项工作中，我们专注于建立基于最小生成树（MST）的有效拓扑，考虑到与室内环境有关的不同参数，由于墙壁和障碍物引起的路径损耗和信号衰减。 本文的组织如下，首先介绍了基于IEEE 802.15.4标准的网络模型和现有拓扑结构，下一节介绍了采用网络模型改进的室内传播模型，然后介绍了基于 最小生成树（MST），我们展示了我们的模拟和实验测试和结果，并用我们的拓扑结构和控制算法推导了我们如何提高能耗和网络寿命。 最后，在论文结尾，我们总结并介绍我们对未来作品的看法。

第二章：网络结构

在本文中，我们提出了一种基于树的网络模型，称为802.15.4标准中定义的群集树网络。实际上，由于能量是无线传感器网络中考虑的关键参数，所以群集树拓扑已经证明了 能量消耗效率聚类树是一种基于父子关系的简单分层拓扑结构，如图1所示。在这种拓扑中，我们发现存在几个集群，并且能够使用多跳路由进行通信。他们也受到PAN协调员的控制。每个群集可以拥有自己的群集头（父），并且可以与PAN协调器进行通信。我们可以在几个现有的集群中选择PAN协调器。集群拓扑结构如下：在基于关联请求和关联响应的网络构建之后，集群的父节点形成树状结构，作为中间路由器。为了在ZigBee中实现更好的网络类型学控制，每个路由器的最大子节点数和树的最大深度必须固定。聚类树中的深度是从节点到PAN协调器的跳数到宿的距离。例如，级别“0”的节点是PAN协调器，级别“1”的节点是PAN协调器的子节点。上层可以使用簇树拓扑来进行特定的功能，如数据聚合。

图1： 集群树拓扑

第三章：室内传播模型

在我们的网络中，协调器必须计算所有连接的传感器节点之间的链路的权重。根据室内传播模型14,15计算边缘的重量。在计算节点之间的边缘权重时，必须考虑室内传播模型。它涉及建筑物中的墙壁和隔板的布置，这些墙壁和隔板决定了建筑物内的信号路径。 通常，在室内环境中，发射机和接收机的距离d的平均路径损耗P L（d）。

PL(db) = PL(d0) 10nlog(d/d0) Xsigma; (1)

其中PL（d0）是1米的路径损耗，n是路径损耗指数，Xsigma;是具有标准偏差sigma;的零均值高斯分布随机变量。 该模型可以推广到我们网络的多墙环境。 这将包括由于由接收器和发射器之间的直接路径穿透的壁引入的损耗增加进一步的衰减项：

L(db) = PL(db) Momega; (2)

其中Momega;表示多壁分量，表示为：

w kwi是渗透壁数，lc是常数，li取决于墙壁尺寸，如：l1为轻墙[020cm]，l2为中墙[20cm 40cm]，ld为门。

节点之间的连接权重不仅基于节点之间的欧几里德距离来计算，而且还将根据以下公式考虑上述模型：其中r是反射面的介电常数。

第四章：MSCT拓扑

4.1 MSCT的创建

在MSCT拓扑中，网络创建过程与上述的典型簇树不同。它基于最小生成树，该图是跨越网络的所有节点作为边缘的顶点和连接，而不包含循环11 8.我们假设表示静态传感器网络拓扑的图G =（V，E），其中V 代表传感器节点，E表示两个连接节点之间的链路权重。 理论上，传感器网络的链路权重表示两个节点之间的欧几里得距离，但是如前一节所述，必须考虑到由于室内环境障碍引起的路径损耗和信号衰减。我们使用基于“Kruskal”的算法1以增加的顺序对边的权重进行排序，然后如果不创建循环，则考虑将每个排序的边缘包含在树中。根据该算法，我们获得了通信（传输）成本最小的拓扑。

由该算法创建的生成树的总成本是最小的。 在我们的情况下，成本代表传输过程中消耗的能量。如前所述，这种能量很大程度上取决于网络中的父节点和子节点之间的距离以及由于室内环境而导致的障碍（如果存在）。

4.2 MSCT拓扑控制

我们在上一章中介绍了如何从给定的图形创建最小跨越群集树拓扑，我们知道如何将该拓扑应用于Zigbee网络。我们首先考虑网络中只存在协调器。与典型的群集树拓扑构造相反，当节点请求加入网络时，协调器将节点添加到网络（分配PAN id），而不是拓扑。事实上，对于给定的时间tau;，协调器不创建任何拓扑，它只接收来自节点的连接请求。经过时间tau;后，协调器按照算法1步骤创建拓扑。协调器在其他时间段tau;tau;期间不接受来自任何传感器节点的任何加入请求，但将其存储在备用表中。这将允许节省能源，因为事实上，修改拓扑将为拓扑重建和地址重新分配生成多个计算。为了更好地了解网络的创建和控制，图2给出了操作的流程图。请注意，为了简化，我们假设从节点到协调器的所有关联请求都被接受。

还要注意，一旦没有节点故障，流程图中的步骤就会运行。如果某个节点由于任何原因而松动与协调器的连接，则认为网络已经死亡，协调器将不得不重新构建拓扑并重新分配地址到所有节点。通过这种方式，我们建立了一个完全独立的节能Zigbee网络，传输总成本最低。我们将在下一章中介绍我们的网络拓扑的实验结果。

图2 网络运营流程图。

第五章：运行评估

5.1 初步模拟

我们首先进行了一些模拟，以便在实际实现之前测试我们的MSCT拓扑结构的性能。在几乎相同的下一节实验条件下，使用Matlab进行仿真。实际上，对于具有20个节点（包括协调器）的网络进行模拟，均匀地部署在200mtimes;50m区域中。所有节点具有相同的初始能量E0 = 1J，频率传输30秒。室内环境路径损耗指数为phi;= 3，一跳最长传输距离为30m。

图3显示了使用典型的Cluster-Tree和MSCT拓扑结构在Matlab仿真中给定部署传感器节点上的构造拓扑。模拟考虑了室内环境条件相同的条件。为了简化测试，手动给出了连接的重量。当我们计算两种拓扑中的传输总成本时，改进MSCT是微不足道的。虽然简单Cluster-Tree拓扑中的传输成本为47，但在这种情况下，MSCT中的这个值要低得多，更确切的是33.因此，拓扑结构大大提高了网络中通信的成本，这可以是 在能源消耗方面，分析如下。

图三：簇树和MSCT拓扑

为了测试我们的MSCT拓扑结构的性能，我们在相同的仿真条件下比较了两种拓扑。 图4显示了与典型的群集树和网格拓扑结构相比，网络的生命周期与时间的函数。 该模拟显示了我们的MSCT与其他拓扑结构相比的高性能。

图4 网格，群集树和MSCT拓扑之间的网络生命周期比较

5.2 实验和结果

为了评估现实系统的性能，我们在室内环境中进行了实验。我们使用了基于Microchip10的Arduino微控制器9和MRF24J40 ZigBee收发器的实验室开发的硬件。 基于Arduino和Microship的这种硬件架构在能耗和室内范围方面表现出了效率。 因此，一个节点的能耗永远不超过35mA，室内范围约为100英尺，我们的系统基础由数量有限的连接到控制系统的Zigbee-Arduino传感器节点组成。 控制系统的任务是通过构建，控制拓扑，以及接收和处理数据来管理网络。 该系统使用前面章节中描述的IEEE 802.15.4标准执行通信。

系统已编程为所有传感器（路由器和终端设备）感测温度和湿度30秒。终端设备仅向父节点发送数据的节点，以及感知自己的数据的路由器，以及来自其的聚合数据，并将其路由到协调器。

如前所述，系统是为了每30秒感测温度和湿度。协调器将获得的数据从其他节点发送到用户的PC。图5显示了路由器节点旁边的协调器节点。协调器和用户PC之间的连接是有线的，以确保从协调器有效传输收集的数据。

图5 协调器区域的体系结构

关于主要结果，我们关注传感器节点的能量消耗来测试MSCT拓扑的性能。

我们的第一个结果涉及排放过程。在图6中，我们显示了根据时间在路由器节点中的电池电压放电的不同拓扑之间的比较。所有路由器节点的初始电压为5 V.我们可以清楚地注意到，使用MSCT拓扑时的放电过程比网格和典型簇树拓扑的相同过程花费更长的时间。 第一个结果表明，我们的MSCT拓扑结构的能耗低于其他。

图6 按时间和拓扑划分电池的平均电压

如图6所示，对于MSCT拓扑结构，路由器节点的放电过程放缓的事实将直接影响与网络生命周期相关的下一个结果。图7显示了第一个节点死亡的时间，以及不同拓扑的网络寿命。 很明显，MSCT网络中的第一个节点死区（FND）的时刻早于群集树和网格拓扑以及网络生存期（NL）的同一时刻。通过使用我们改进的MSCT拓扑结构，我们可以清楚地推断网络的使用寿命得到了显着改善。

图7 基于拓扑的第一节点失效和网络寿命

总之，仿真和实验结果表明，与其他现有和典型拓扑结构相比，仿真和实验结果表明，MSCT拓扑结构在能耗和网络寿命方面表现出令人满意的表现。这表明，我们的拓扑结构通过优化拓扑结构和控制的过程，并考虑到包括墙壁和障碍物在内的室内环境来衰减网络节点之间的传输信号，从而改善了传感器网络的性能。

第六章 结论

总之，ZigBee传感器网络由于成本低，功耗低，易于实施而被广泛应用于家庭自动化和工业监控等室内应用。在本文中，我们开发了基于IEEE 802.15.4标准和Zigbee规范的节能室内感应系统。我们提出了基于最小生成树（称为最小跨越群集树（MSCT））的改进的群集树拓扑。这种拓扑考虑到室内环境约束作为墙壁和障碍物，以及通过考虑路径损耗模型计算节点之间连接的权重。 这种拓扑过程从网络构建开始，然后使用本文提出的算法控制网络，在能耗和网络寿命方面表现出非常满意的结果。

这项工作的扩展包括大规模网络和工业平台中MSCT拓扑的测试性能。我们还计划引进新的能量采集技术来延长网络在这种传感器网络中的使用寿命。

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