基于无线传感器网络的图书馆环境监测算法

2022-12-06钟伟

微型电脑应用 2022年11期

钟伟

(汕头职业技术学院,图书馆，广东,汕头 515078)

0 引言

在经济快速发展的当代社会，文化建设的重要性被广泛关注[1]，图书馆建设规模明显提升，为读者提供优质的阅读环境，保障图书使用寿命的同时实现图书馆节能，成为当前图书馆环境建设领域普遍关注的热点[2]。为此对图书馆内环境进行监测，实时监控其温度与湿度等环境数据，成为一种保障图书馆环境的有效方式[3]。

当前普遍使用基于协作波束形成远距离传输的环境监测算法[4]、基于WSN节点定位技术的环境监测算法[5]和基于Lyapunov函数和反推时变状态反馈控制方法的环境监测算法[6]监测环境信息，第一种算法依照实际需求构建优化模型，在交叉过程中确定旁瓣幅值，提升节点功率优化效率；第二种算法通过优化传统DV-Hop算法提升监测精度；第三种算法在目标运动学模型及误差模型基础上，利用Lyapunov函数和反推时变状态反馈控制方法跟踪目标，实现环境监测。但上述算法在实际应用过程中存在监测数据不精确和能耗较高等问题。无线传感器网络的低成本、高灵活性、便利性与广覆盖等优势被广泛应用于各行各业中。考虑无线传感器网络的性能优势，将其应用于图书馆环境监测中，提出基于无线传感器网络的图书馆环境监测算法。

1 无线传感器网络的图书馆环境监测算法

基于无线传感器网络的图书馆环境监测算法利用无线传感器网络采集图书馆内环境数据，并将环境数据发送至网关。图1所示为基于无线传感器网络的图书馆环境监测流程。利用优化后的虚拟力算法优化图书馆环境监测无线传感器网络内的节点布局后，开启全部节点，对节点实施初始化处理。初始化结束后构建路由，全部节点循环广播自身路由信息，各节点依照ECCTP路由算法分析所获取的广播信息获取父节点，至无线传感网络内全部节点均加入网络内为止。基于所构建的路由，进行数据图书馆环境数据采集与传输，提出基于单位时间内采集数据量最大化的数据采集路径规划模型，基于该模型采集数据，提升数据采集效率的同时约束环境监测能量，对采集的数据进行滤波处理。除汇聚节点外的全部节点同时周期性采集图书馆环境数据，所采集的数据通过父节点发送至汇聚节点。传输环境数据的同时更新路由，也就是节点周期性广播自身路由信息，其余节点接收广播后依照ECCTP路由算法再次选择度节点，以此保障无线传感网络的完整性。汇聚节点上的环境数据传输至网关内供使用。

图1 图书馆环境监测流程

1.1 无线传感网络中传感器网络节点布局优化

虚拟力算法同节点覆盖技术之间具有明显一致性[7]，因此可采用虚拟力算法优化无线传感网络中的节点布局，详细过程如下：以si和sj表示无线传感网络内随机两个节点，节点si受节点sj影响，两者间的作用力关系如式(1)：

(1)

式中，k和dij分别表示增益系数和节点si和sj间的距离，rs和dth分别表示节点间最佳距离和节点间距离阈值。

不同传感器节点会依照整体合力更新节点位置[8]，更新过程如下：

(2)

(3)

式中，Fxy和dm分别表示作用于节点的虚拟力合力和传感器节点最大移动距离，Fx和Fy分别表示Fxy在x轴和y轴上的分量。

传统虚拟力算法仅考虑无线传感网络中传感器节点的作用力，在其中引入网格格点对节点的作用力[9]，可降低节点在位置更新过程中的时间损耗，公式描述如下：

(4)

式中，w和dig分别表示增益系数和节点与格点间的距离，r和R分别表示感知半径与通信半径。

在实际监测图书馆环境过程中，有一定概率产生节点聚集在边界上的现象[10]，针对这一现象，依照上述过程移动节点会产生节点排斥到边界外的问题，导致传感器节点覆盖能力下降。用Fb表示感兴趣区域的边界对节点存在的约束力，其主要作用是令节点存在于感兴趣区域内，其公式描述如下：

(5)

式中，φ、di和dbth分别表示增益系数、传感器节点i到边界的距离和边界距离阈值。

1.2 移动采集节点路径优化

利用上述优化后的虚拟力算法优化传感器节点布局并实施初始化处理后，依照ECCTP路由算法构建路由[11]，利用路由实现传感器节点数据采集。针对无线传感网络中单一移动采集节点特性[12]，考虑图书馆环境数据采集的相关因素随移动采集节点路径规划的影响，设计基于单位时间内采集数据量最大化的数据采集路径规划模型。设定在图书馆二维平面中设置n个环境数据感知传感器节点和一个汇聚节点，全部节点位置固定。各静态传感器节点感知的图书馆环境数据暂存在节点缓存区内，如果缓存区的数据量在移动采集节点到达之前达到存储上限，则利用多级跳的方式传回汇聚节点[13]，相反利用移动采集节点传入汇聚节点。用r和gi分别表示静态传感器节点向移动采集节点发动数据的速率和静态传感器节点缓存内的数据量，Ti表示移动采集节点在静态传感器节点i停留的时间，其公式描述为

Ti=gi/r

(6)

用Ri和C分别表示静态传感器节点采集数据的速率和缓存区存储采集数据量的上限，ti和Gi分别表示移动采集节点到达静态传感器节点i的时间和由汇聚节点出发时静态传感器节点i缓存区内的数据量，由此可用式(7)确定gi：

gi=(Riti+Gi)%C

(7)

通过移动采集节点访问前k个静态传感器节点路径消耗的时间同与前k-1个静态传感器节点实施数据传输消耗的时间相加能够确定移动采集节点达到第k个静态传感器节点的时间[14]。用v、s和s(k)分别表示移动采集节点的移动速率、路径和第k个访问的节点，由此确定移动采集节点到达第k个节点的时间ts(k)：

(8)

(9)

上述过程说明全部静态传感器节点传送数据消耗时间相加即为无线传感网络中传感器数据采集路径上消耗的时间。

考虑一定时间内，不同静态节点采集的数据量为定值，因此单位时间内，移动采集节点采集的数据量与需通过多级跳传回汇聚节点的数据量、静态传感器节点传输数据消耗的能量间均呈反比例相关[15]。因此在优化移动采集节点路径过程中将移动采集节点单位时间内采集数据量最大化作为优化目标，公式描述如下：

(10)

令：

(11)

由于r和v同移动采集节点路径均不具有相关性，因此可令函数f(s)得到最小值的路径同样可令函数F(s)获取最小值，同样可令函数p(s)获取最大值。由此可将式(10)所示的优化目标转换为

(12)

式(12)说明无线传感网络中移动采集节点在采集图书馆环境数据时的最优路径设置需根据最小化路径整体长度与采集数据量的比值设置。

1.3 网关设计

移动采集节点采集的数据传输至汇聚节点内后，经由汇聚节点利用串口将所采集的环境数据传输至网关内，对图书馆环境情况进行判断(预警)并利用串口将数据传输至外网。网关运行流程如图2所示。

图2 网关运行流程

2 实验结果与分析

实验为验证本文所提基于无线传感器网络的图书馆环境监测算法的实际应用性，选取某市图书馆作为研究对象，研究对象尺寸为600 m×700 m。在MATLAB R2013b仿真软件上对研究对象进行仿真，构建用于环境监测的无线传感器网络，该网络相关参数如下。网格大小设置与传感器节点数量分别为2 m×2 m和38个，感知半径与格点作用下传感器节点的最大步长分别为85 m和2 m，传感器节点作用下的最大步长为4.0 m。采用本文算法对研究对象环境数据进行监测，所得结果如下。

2.1 节点布局优化仿真

实验分别用网络点以及不用网格点，使得节点分别运行在无作用力以及有作用力的环境下，其中有作用力情况通过本文算法控制。

研究对象内所搭建的无线传感器网络中，传感器节点布局的初始状态如图3(a)所示，不存在网格作用力情况下传感节点布局情况，如图3(b)所示，采用本文算法进行布局优化的结果如图3(c)所示。分析图3(b)得到，虽然无网格作用力情况下，节点的覆盖率高于初始随机分布，但是仍然存在较为明显的“空洞”现象；而采用本文算法对无线传感器网络内传感器节点布局优化后，传感器节点的覆盖率与采用本文算法优化前相比显著提升，传感器节点分布更为均匀，“空洞”现象明显改善。由此说明采用本文算法对研究对象无线传感器网络进行节点布局优化能够提升区域整体监测质量。

图3 节点分布结果

2.2 数据滤波仿真

采用本文算法采集研究对象区域内传感器节点数据，并对数据实施滤波处理，所得的数据与原始无噪数据的对比情况如图4所示。分析图4得到，采用本文算法采集研究对象区域内传感器节点数据，所得数据与初始无噪数据相比基本一致，误差在1.0 mm以内。由此说明采用本文算法能够准确采集研究对象区域内传感器节点数据，提升监测结果精度。

图4 数据采集结果

2.3 路径规划仿真

将基于协作波束形成远距离传输的环境监测算法(文献[4]方法)和基于WSN节点定位技术的环境监测算法(文献[5]方法)为对比算法。采用本文算法优化无线传感器网络中移动采集节点路径，对比利用本文算法规划路径进行信息采集所消耗的时间与能量对利用对比算法规划路径采集信息所消耗的时间与能量，所得结果如图5所示。分析图5(a)得到，采用本文算法规划的数据采集路径进行环境监测，单传感器信息采集时间在7.5 ms至11.5 ms之间，平均时间约为10 s。相较于对比方法，本文方法单传感器信息采集时间节约8 s和8.5 s。分析图5(b)得到，汇总第6个、12个、18个、24个、30个、36个以及42个传感器节点的能耗值，再用汇总的能耗值除以42，得到本文算法单传感器信息采集消耗的能耗约为1.73/10-5J。采用同样的方法也可得到2种对比算法的单传感器信息采集能耗值，分别为4.13/10-5J和3.46/10-5J。对比分析这些数值，可以得出，本文算法单传感器信息采集消耗的能耗显著低于2种对比算法。