基于空间分辨率的无线传感网节点调度策略(2)

　　1系统模型

　　1.1GurGame模型

　　GurGame模型[11]是一种协作环境中的自我控制随机模型。其核心思想是通过控制区域中的最佳活动节点数来保证网络的覆盖率，由Sink节点管理各传感节点自适应地轮换工作，保证区域内只有指定个数的节点活动。

　　假设在传感器网络中，n个传感器节点被随机均匀地部署在监测区域Ω内，且区域内的节点数满足网络的覆盖要求，Sink节点位于区域中心。由部署的目标区域大小确定所需的最佳活动节点数为S。传感节点采取一跳到Sink节点，类似分簇拓扑结构中簇内的通信模型。首先，Sink节点广播通知传感节点调度开始，并监听传感节点回复包；然后，全体传感节点收到通知包后，处于活动状态的传感节点回复Sink节点；接着，Sink节点收到回复包便统计处于活动状态的节点数k，并根据该k值由奖惩函数式（1）计算出相应的奖惩值P（k），并将该奖惩门限值再广播给各传感节点；

　　最后，各传感节点随机生成一个数Pr，并与收到的奖惩门限值比较，若Pr≤P（k）将得到奖励，否则将得到惩罚。

　　2.2调度的优化

　　2.2.1收敛速度优化

　　GurGame模型中奖惩门限值的模糊性导致调度应当增加还是减少活动节点的问题不明确。如图2所示，假设S=35，当活动节点数a和b满足条件为：bS且P（b）=P（a）时，系统无法确定应增加或减少活动节点才能迅速让网络收敛到最佳活动节点数。因此，为了优化收敛速度，Sink节点广播奖惩门限值P（k）时，附加标志位Flag。当Flag为负值时说明少于S，控制部分休眠节点转为活动状态；当其为正值时说明多于S，控制部分活动节点转为休眠状态，从而提高网络的收敛速度。

　　2.4邻居节点可靠性保障

　　与GurGame模型不同的是，N3SR引入邻居节点可靠性保障机制，一方面关闭休眠节点的实时监听，减少不合理的能量开销；另一方面缓解节点轮休时可能出现的覆盖洞问题，有效保障网络覆盖率。当节点在休眠时，它无需开启通信模块监听异常事件的发生；而是由被判定为异常的节点提前几轮指定某个邻居节点监听等待，其他节点仅需周期性地在节点调度阶段开启通信模块监听等待，其他时间均休眠。

　　2.4.2邻居节点的选择与唤醒

　　一旦某个传感节点被判定为异常节点后，便提前预警。在执行调度时，从邻居表中选取一个条件最优的邻居节点。具体的选择标准由式（9）计算可得，Nbr的值越大，说明其条件越优。当选中某个邻居节点后，便广播该节点的id值，通知其监听报文，并在适当的时间内唤醒工作，以确保在该点的有效覆盖。该被选中的节点在收到通知后便监听直至收到唤醒报文后由监听转为活动状态。

　　3性能评估

　　为验证上述方案的有效性，在NS2仿真环境下，将本文的N3SR同GurGame算法、对其改进的Shuffle算法以及文献[6]中的LDAS随机调度算法进行比较。100个节点被均匀随机部署到100m×100m的监测区域中，监测区域的空间分辨率为35，节点的初始能量为1J，实验采用文献[6]使用的能量模型，节点在传输、空闲和休眠状态的能耗比率为20∶4∶001。主要从三个方面来验证各算法的性能：网络覆盖率、网络生存期和能量均衡度。

　　图4是部署网络的覆盖率与运行时间的关系曲线。从图中可以看出，在运行初期四种算法均保持较高的覆盖率，但随着网络的运行，网络中出现部分节点因能量耗尽而死亡，而周围缺乏节点及时补充，从而导致覆盖率下降。假设网络的覆盖率低于80%时，网络不可用。LDAS维持覆盖率高于80%的时间略短于GurGame，其休眠机制促使节点调度不均匀，导致其运行后期覆盖率急剧下降；而N3SR由于邻居节点保障机制使其明显优于以上算法，能比Shuffle更有效地改善GurGame的性能，缓解节点轮休时可能出现的覆盖洞问题，提高网络的覆盖率。