韩宇星团队:认知无线传感器网络分簇路由算法及在农业物联网中的应用现状

本文节选自: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.WANGJinhong,HANYuxing.Cogniti

  本文节选自:

  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.

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  认知无线传感器网络分簇路由算法及在农业物联网中的应用现状

  1 CRSN分簇路由

  自2009年,Ozgur等首次在研究论文中提出CRSN,其对分簇路由协议的研究就从未停止过。王继红和石文孝在2018年对近年的CRSN分簇路由协议按时间触发和事件驱动两个方面进行了分类综述总结。WSNs相关的分簇路由协议前人已经做了大量工作,然而,针对农业物联网的CRSN分簇路由算法的考虑因素、考虑频谱可用性变化、保护主用户、跨层设计、数据通信等方面还有待开发。本节将从网络的重新分簇机制、能耗均衡研究以及簇内与簇间通信的设计模式3方面对近年CRSN的分簇路由的研究进展进行介绍。

  重新分簇机制只在少数几篇文献中提到,对其如何检测主用户活动以及触发机制细则没有进行详细说明;2011年,在Zhang等提出的分布式频谱感知分簇(Distributed Spectrum-Aware Clustering,DSAC)文献中,首次提到主用户活动和节点位置变化引发重新分簇;2013年,OZGER的事件驱动频谱感知分簇路由 (Event-driven Spectrum-Aware Clustering,ESAC)只对频谱变化的局部区域进行重新分簇,从重新分簇覆盖面积方面进行了优化;2014—2015年,相继问世的认知低功耗的自适应分簇层次结构(Cognitive Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,CogLEACH)、基于CogLEACH的集中式概率分簇算法(Centralized Probabilistic Clustering Algorithm Based on CogLEACH Algorithm,CogLEACH-C)和低能耗自适应非均匀分簇算法(Low-energy Adaptive Uneven Clustering Hierarchy,LEAUCH)等因为是低能耗自适应分簇协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)的认知无线电扩展版本,所以也继承了LEACH高频重新分簇而消耗大量能量的缺点;2016年,能量感知的事件驱动分簇路由协议(Energy Aware Event-driven Routing Protocol,ERP) 和分布式事件驱动聚类路由针对重新分簇的频率进行了优化,它们选择公共数据信道时考虑了每个信道主用户出现的概率和平均空闲时间,从而降低了更改公共数据信道和重新分簇的频率。本研究为了保护主用户和提高监测任务的通信服务质量提出一种基于频谱变化和通信服务质量(Quality of Service,QoS)的自适应重新分簇机制。

  CRSN的分簇路由采用的能耗均衡策略主要有3种:(1)同构网络通常采用非均匀分簇在拓扑控制层面增大网络的能耗均衡性,即通过调整竞争半径令离sink越近的簇覆盖的簇成员节点(Cluster Member,CM)数目越少,使得靠近sink区域更多节点担任一个簇头节点(Cluster Head,CH)分解转发的压力。(2)将能耗均衡性与分簇机制、触发原因、簇数、空闲信道、节点度、节点剩余能量和距离等因素之间的关系进行建模优化。(3)采用异构网络节点,调整异构节点的比例或令靠近sink区域需要频繁数据转发的节点由固定的高能量节点担任簇头。本研究针对同构多跳传输网络中能耗均衡性与低能节点空间分布的关系——靠近sink区域易出现频谱空洞引起能耗不均衡,提出一种去能耗中心化的能耗均衡策略。

  在簇内与簇间通信的方案设计上,CRSN分簇路由的簇内汇聚主要采用时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)调度机制,由簇头节点在簇信道上对簇成员节点进行调度,对于大面积规模的网络簇内节点单跳无法传输簇头节点的情形目前还没有解决方案。DSAC和冲突和能量感知路由方法(Collision and Energy Aware Routing Method,CR-CEA)是从相邻的簇头节点中选取网关节点进行簇间中继,但它们均没有考虑相邻的簇头节点不在彼此通信半径内的情况,没有说明当具有多个相邻簇头节点如何选择;2013年的频谱感知的分簇路由(Spectrum-aware Cluster-based Routing,SCR)、高效的多媒体频谱感知分簇路由(Spectrum-aware Clustering for Efficient Multimedia Routing,SCEEM)和2015年的LEAUCH的簇间通信是采用网关节点多跳传输至sink,但也没有交待具体路由选择机制,例如是选取簇内、簇外还是簇边缘节点作为网关节点;也不能保证簇间传输具有公共信道。据文献统计,目前真正针对多跳建簇且说明路由选择原则的只有2015年的认知无线传感器网络的机会集中式时隙分配(Opportunistic Centralized Time Slot Assignment for Cognitive Radio Sensor Networks,OTICORIC)和2016年的ERP。其中,OTICORIC的簇间通信是选取一跳邻居在簇外的成员节点作为中继网关节点,但其没有考虑一跳邻居在簇外的成员节点为空的情况。ERP通过相邻节点合并构建分簇可以保证节点簇间通信的至少有一条公共信道,同时采用主次网关节点(网关节点和包转发节点)中继通信选择机制考虑了OTICORIC的不足,即主网关节点为空的情况;它只是针对簇间传输的解决方案。本研究提出将簇内汇聚按节点能否单跳传输至簇头节点分为直传和簇内中继转发两种形式。

  2 CRSN在农业物联网中应用现状

  近年,在基于农业物联网的作物表型信息采集系统中,CRSN凭借其高效的频谱利用特性逐渐引起了学者的关注。2004年,IEEE 802.22无线区域局域网(Wireless Regional Area Network,WRAN)工作组成立,负责认知无线电物理层和MAC协议标准的制定,包括制定认知设备在电视频谱中使用的标准;2015年,阿尔及利亚的研究人员设计了一种利用蜂窝频段进行传输的智能农业远程监测和控制灌溉系统,并通过仿真对提议的方法进行验证;2016年,美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission,FCC)已允许将470~698 MHz频谱范围内的认知无线电设备用于农业机械和农业设备的数字农业应用;2017年Zhou等开发的CropQuant系统是以基于物联网平台获取大量特征数据后的生物性状分析算法为研究对象,但具体关于该平台如何从密集部署的传感器节点避免频谱拥堵,以较小的延迟、能耗以及丢包率完成数据的传输,且在固定的电池能量耗尽前,尽量持久地完成作物表型检测任务,即对传统的物联网平台在密集部署的终端中暴露出的路由传输问题,没有进行详细说明;2019年,Reynolds等在CropQuant平台的基础上开发了具有分布式植物表型信息交互和集中式数据管理两部分功能的CropSight系统,系统采用的有线和无线两种数据传输方式。有线传输的方式可以避免出现CropQuant平台的路由问题,但需要较高的成本;同年,Salam和Karabiyik介绍了数字农业在认知物理层的合作叠加方法,所提认知直接序列扩频(Cognitive Direct Sequence Spread Spectrum,CDSSS)方法通过在非认知用户之间进行信息交换来获取频谱同步、多用户解码、中继和协作。

  国内在植物表型组学和一些保护性农业中的物联网研究也具有较大的进展。丁么明和夏洪星分析了农业物联网及其面临的频谱资源危机,并提出用认知无线电技术组建传输网与感知子网来缓解其频谱危机。杜红等分析了农业物联网中的频谱资源的使用情况和认知无线电在农业物联网中的应用可行性,并介绍了一种基于认知的农业物联网的网络架构;同诗杨等探讨了ZigBee在农业物联网中的两种认知频谱检测算法,即改进型的双门限协作频谱检测算法和基于信噪比加权的改进型算法。从2017年开始,国内逐渐出现基于蜂窝授权频段的窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)与ZigBee无线传感网相结合的现代农业物联网的研究进展,包括基于NB-IOT的节水灌溉系统和基于电信NB-IoT平台的作物监测系统;张敏设计了一种基于认知无线电的LoRa网络结构。由南京农业大学作物表型组学交叉研究中心和荷兰的PhenoSpex、PhenoKey和PhenoVation公司联合开发高通量多光谱植物激光三维扫描测量系统、温室传送型高通量植物表型平台和高通量小型植物光合表型测量系统可对植物进行深入的高通量表型信息测量,由于植株之间的间隙较小,多个密集部署的传感器节点在进行图像等高通量数据的无线传输时必然会引起频谱冲突,因此引起认知无线电的农业物联网恰恰可以缓解这一传输瓶颈。同年,Shi等介绍了终端设备所要面对的复杂恶劣的监控环境和限制传感器网络在智慧农业中大规模应用的重要因素——成本问题。此外,提到为了避免频繁的更换电池,迫切需要开发低功耗的采集设备、节能的路由协议和能量平衡的通信算法。

  目前认知无线电与农业物联网的融合大多还处于理论研究阶段,还未发现有将CRSN应用于作物表型信息采集的例子。认知农业物联网的理论研究主要是集中于物理层和数据链路层协作频谱感知算法,其网络层路由选择算法相关的研究成果相对较少。本研究就针对CRSN在作物表型信息采集中的应用,综合考虑了密集节点触发产生的高通量数据传输的困境和其它农业物联网领域未来极大可能出现频谱缺乏趋势,结合前人的相关研究,建立了基于边缘计算事件驱动的CRSN表型信息采集仿真模型,提出了一种动态频谱和能耗均衡的分簇路由算法。具体贡献如下。

  (1)CogLEACH、CogLEACH-C和LEAUCH继承了LEACH可能存在簇的大小差异很大的缺点,由试验证实各个分簇大小的差异性是影响网络频谱利用率和能耗的重要指标,但传统的聚类分簇路由很少考虑该因素。CRSN算法在分簇过程中对各分簇大小的平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,也有利于能耗均衡。

  (2)文献中提到现有的CRSN事件驱动分簇路由协议没有解决与主用户信道可用性变化兼容的问题。CRSN算法在数据路由过程中,持续性地进行主用户行为监测,一旦检测到可用信道改变即触发重新分簇。提出基于频谱变化和QoS的自适应重新簇: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。

  (3)本研究监测区域以sink为中心,考察网络中能耗均衡性与低能节点分布的关系——靠近sink区域过早地出现能量空洞而引起能耗不均衡。为此提出一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化,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,从而削弱越靠近sink的节点具有越大概率当选网关或簇头节点的趋势,提高网络的能耗均衡性。

  (4)本研究采用层次聚类的相似度选择机制虽然有考虑节点距离这个因素,但在大规模的农业物联网应用中,这种分簇算法由于融入簇头轮换和重新分簇机制,经常会出现簇内节点单跳无法直接与簇头进行通信的情况。本研究将簇内节点单跳传输至簇头节点划分为两种情形:簇头节点在当前簇成员节点传输范围内,以直接传输至簇头的方式传输;簇头节点位于当前簇成员节点的通信半径以外,从簇内其它簇成员节点中选择一个靠近簇头节点的上行节点为网关节点进行中继转发。

  作者简介

  韩宇星团队:认知无线传感器网络分簇路由算法及在农业物联网中的应用现状

  韩宇星 教授

  韩宇星,博士,华南农业大学电子工程学院教授,博士生导师,广东省杰青。韩博士于2006年在香港科技大学电子工程专业取得学士学位,2011年在美国洛杉矶加州大学 (UCLA) 电子工程专业取得博士学位。韩教授的主要的研究方向为智慧农业、人工智能、边缘计算、区块链、大数据、视频图像处理等方面,其论文作为第一作者与通讯作者被30余个国际顶尖会议期刊收录,其中SCI 论文20余篇,最高影响因子8.3,论文总引用1100余次,最高单篇引用150余次。担任世界传媒论坛理事会成员兼中国区主席,世界虚拟现实论坛中国区主席,国际精准农业航空学报IJPAA执行主编。曾荣获全球著名测评机构 Frost&Sullivan 评选的2016年度全球最佳科技应用奖,连续荣获2018年和2019年日内瓦国际发明博览会金奖,荣获2018年IEEE Capocelli最佳论文奖(为我国首次获得该奖项)

  ,荣获2019年中国产学研合作创新奖。

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