汪进鸿和韩宇星：用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法（2020年第2期）

引文格式

　

汪进鸿, 韩宇星. 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J]. 智慧农业（中英文）, 2020, 2(2): 28-47.

WANG Jinhong, HAN Yuxing. Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47. (in Chinese with English abstract)

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用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法

汪进鸿1,2, 韩宇星1,2*

（1. 华南农业大学电子工程学院，广东广州 510642；2. 岭南现代农业科学与技术广东省实验室，广东广州 510642）

摘要: 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

关键词: 认知无线传感器网络(CRSN)；作物表型信息采集；能耗均衡；分簇路由

文章图片

图1　CRSN作物表型信息采集模型拓扑与传输示意图

Fig. 1  CRSN crop phenotype information collection model topology and transmission schematic

图2　表型信息采集模型的DSEB分簇路由算法

Fig. 2  DSEB clustering routing algorithm for phenotype information collection model

图3　DSEB中的频谱感知分簇算法流程

Fig. 3  Process of spectrum sensing clustering algorithm in DSEB

图4　分簇构建的合并迭代过程

Fig. 4  Process of clustering iterative merge iteration

图5　源节点到sink数据路由算法流程

Fig. 5  Process of routing algorithm from source node to sink data

图6　簇内汇聚中的直传和簇内中继

Fig. 6  Direct transmission and intra-cluster relay in intra-cluster aggregation

图7　簇间中继的网关节点和包转发节点-网关节点

Fig. 7 Gateway node and packet forwarding node-gateway node for inter-cluster relay

图8　QoS触发重新分簇的示意图

Fig. 8  Schematic diagram of QoS triggering re-clustering

图9　低能节点个数与能耗均衡性

Fig. 9  Number of low-energy nodes and energy consumption balance

图10　低能节点个数与网络生存期

Fig. 10  Number of low-energy nodes and network lifetime

图11　不同算法间的网络生存期

Fig. 11  Network lifetime of different algorithms

图12　不同算法间的频谱利用率

Fig. 12  Spectrum utilizations of different algorithms

图13　不同算法间的不同节点个数与能效

Fig. 13  Number of different nodes and energy efficiency of different algorithms

来源：《智慧农业（中英文）》2020年第2期