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DDRLD:支持局部扩散的定向扩散算法



  摘要:在定向扩散协议中,中间节点以泛洪的机制向网络中的所有邻居节点转发接收到的兴趣报文,导致网络能源的浪费。为此,提出一种支持局部扩散的定向扩散算法DDRLD。它通过设置梯度扩散深度阈值,缩小了兴趣报文扩散的范围,降低了网络中传输的数据量;通过设置节点剩余能量门限值,增加了每个节点被选取为转发节点的概率,延长了节点的平均工作时间,改善了网络负载平衡。仿真结果表明DDRLD大大缩短了数据报文端到端的平均延迟,降低了网络功耗,增加了网络生存时间。
  关键词:无线传感器网络; 数据融合; 定向扩散; 扩散深度; 剩余能量
  中图分类号:TP301文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)05-1330-03
  
  在无线传感器网络中,每个传感器节点的监测范围及能量都是有限的。为了增强整个网络所能获得的信息鲁棒性和准确性,放置节点时必须使节点的监测范围互相交叠。这样,节点所采集到的数据就存在一定的冗余信息,网络负载会随之增加。在网络层中将路由协议和数据融合机制结合起来,可以减少传送的数据量,从而节约网络功耗,延长网络的生存时间。数据融合技术是WSN研究中的重要部分[1]。
  定向扩散(directed diffusion,DD)是针对无线传感器网络而设计的,提供了一种以数据为中心的路由协议体系结构。DD采用泛洪的机制建立路径,不具有网内数据融合功能,导致了网络能源的浪费。本文以传统DD协议为基础,设计了一种支持局部扩散、以数据为中心的路由协议——DDRLD,对兴趣报文的扩散范围和节点被选取为转发节点的概率进行了优化。
  
  1定向扩散算法分析
  
  DD是基于查询的路由机制[2],它由查询扩散阶段、梯度建立阶段、路径加强和数据传输阶段组成,如图1所示。
  在WSN中,sink节点无法获得目标数据源节点的地理信息。DD中,在查询扩散阶段,sink节点采用泛洪的机制周期性地向所有传感器节点发送兴趣报文(即描述目标数据报文的属性值);接收到的节点会缓存信息到cache,查找所有匹配的目标数据(即目标数据报文,以下简称数据报文),如图1(a)所示。
  
  1)初始梯度建立阶段
  在DD中,梯度(gradients)的概念非常重要。梯度概念的提出是为了按成本最小化的原则引导数据扩散的方向,它定义了一个数据的发送方向和传输速率。当节点从邻居节点接收到查询兴趣报文时,若当前的cache中没有相同查询记录,则加入新记录,记录中包含了邻居节点指定的数据传输速率即梯度,如图1(b)所示。初始梯度的建立阶段实际上是与查询扩散阶段同时双向进行的。Sink节点发送兴趣报文,而源节点发送数据报文。当网络中的任意节点收到兴趣报文和数据报文时,查询成功。采用与单向查询相同的传输方式,可以通过增加兴趣报文和数据报文的数目来提高路径质量。 ......
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