無線傳感器網絡在農田數據監測中的應用研究

吳爽+趙丹

摘 要：采用一種優化信息素的蟻群路由算法，解決了無線傳感器網絡在農田數據監測中的數據傳輸路徑問題。改進的蟻群路由算法綜合考慮了傳感器節點造價高昂、節點能量補充困難、信號強度易受障礙物影響以及傳感器網絡在農田中的應用特點等問題，在時間復雜度不變的情況下，延長了無線傳感器網絡的生命周期。通過matlab仿真證明：與基本蟻群路由算法相比較，采用改進的蟻群路由算法所找到的路徑，具有“熱路徑”長度更短，無線傳感器網絡能耗更加均衡的優點。

關鍵詞：信息素；蟻群路由算法；無線傳感器網絡；農田數據監測

中圖分類號：TB

文獻標識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672 3198.2016.22.088

0 引言

我國是農業大國，農業的發展對國民經濟的發展具有重要作用。農業生產依賴于環境因素的影響，因此及時檢測農業生產環境，準確的檢測數據是現代化農業生產的重要研究內容。隨著信息技術的蓬勃發展，無線傳感器網絡技術的引入，為農業生產數據的檢測提供了有效手段。

無線傳感器網絡融合了微電子、嵌入式計算、分布式信息通信及處理等先進技術，在智能家居、環境監測、大型建筑和設備維護等眾多領域中有很高的應用價值。無線傳感器網絡技術應用于農田環境監測中，可以彌補傳統農田中獲取數據難度大、傳輸不及時、資源投入高等缺點。借助無線傳感器網絡，工作人員能夠實時對農田地面信息（光照強度、CO2濃度等）、土壤信息（土壤溫濕度、墑情等）、營養信息（氮、磷、鉀、PH值、離子濃度等）等生長參數進行監控，使設施農田的空間立體化信息監控網絡得以實現。傳感器網絡由傳感器和匯聚節點構成。傳感器節點的能量十分有限，一旦部署，難以再次進行能量的補充。而由于農田面積大、分布不規則等原因，設施農田中無線傳感器網絡的布局需要合理安排，此外還要考慮農田的水塘、土坡、碎石和過度密集植被等區域中無法放置傳感器節點的問題。當無線傳感器網絡中的節點需要將獲取到的感測數據傳送到診斷決策中心時，我們需要考慮如何能夠快速繞過障礙物、高效的尋找到一條最優的路徑實現無線傳感器網絡節點中信息向診斷決策中心傳輸，這一問題已經成為現代設施農田無線傳感器網絡研究領域要解決的重要問題之一。

1 改進的蟻群路由算法

1.1 蟻群算法簡介

蟻群算法ACA（Ant Colony Algorithm）是根據螞蟻群體的智能覓食行為得到的一種仿生優化算法，具有多樣性和正反饋的特點。蟻群移動的路徑主要由兩點之間的信息素和距離決定。螞蟻在經過的路徑上會加強信息素，后面的螞蟻會根據殘留信息素的強弱逐漸找出一條最優路徑，所以蟻群算法在解決無線傳感器網絡的路徑尋找問題中有其優越性。

1.2 改進的蟻群路由算法

基本蟻群路由算法ACR（Ant Colony Routing）解決的是尋找最優路徑問題。在無線傳感器網絡中，傳感器節點造價高昂、節點能量補充困難、信號強度易受障礙物影響。由于基本蟻群路由算法只考慮尋找最優路徑，而沒有考慮傳感器節點的能耗問題，所以這種算法在農田無線傳感器布局中應用會導致多條傳輸路徑向一條路徑上匯聚，這條路徑被稱為“熱路徑”?！盁崧窂健辈粌H會因為傳輸大量的數據包而導致網絡傳輸延遲，而且也會由于路徑上節點耗能過多造成網絡中出現空白區域，此時傳感器網絡中的大多數節點雖然依舊能夠工作，但是網絡已經無法滿足一些必要的需求，甚至最終會造成整個網絡崩潰。改進的蟻群路由算法在基本蟻群路由算法的概率選擇公式中加入了限制參量。一旦一條最優路徑被選中，依靠限制參量該算法可以降低此路徑下一次被選中的幾率，使多條傳輸路徑不在匯聚于一條“熱路徑”上，即使有發生匯聚的現象，也盡量減少“熱路徑”的長度。

1.3 改進的概率選擇公式

1.6 算法實現過程

（1）確定農田中障礙物區域、傳感器節點和診斷決策中心的位置，初始化傳感器節點之間的信息素濃度，限制參量和其他影響參數的默認值，找出每個節點的可通訊節點。

（2）將蟻群放置在需要獲取數據信息的位置。

（3）蟻群中的螞蟻逐個被放出，根據公式（1）搜尋下一跳的節點，直到到達診斷決策中心的位置。當m個螞蟻被全部釋放后，選出優秀路徑，根據公式（4）更新信息素。

（4）重新執行步驟（2）、（3）的過程直到迭代結束。

（5）從優秀路徑中選出一條最優的路徑，利用限制參量降低最優路徑上的信息素濃度。

（6）將蟻群放置在另一個需要獲取信息的位置。重復執行（2）、（3）、（5）的過程，直到將所有需要的信息獲取后結束。

2 仿真實驗

在改進蟻群路由算法中空間距離和障礙物都會對傳輸路徑產生影響，因此，仿真中會參考實際的網絡情況構建一些障礙物，設定一些無法放置傳感器節點的禁區，來模擬實際農田中的一些水池、山坡等的地理位置，這些區域都會對蟻群中螞蟻的通過造成阻礙。為了使網絡的監控數據具有一定的精度和足夠的連通度，傳感器節點的覆蓋采取了確定式的部署方式，在非障礙物的區域都放置了傳感器節點，這些節點既負責信息的監控工作也承擔數據的傳輸工作。當監控區域需要上報感測數據時，區域內的傳感器執行改進蟻群路由算法，找出一條到診斷決策中心的最優路徑。

2.1 仿真模型

利用matlab對算法進行仿真實驗，仿真環境建立在32*32的網格范圍內，每個格子由左至右，從上到下進行編號，編號設定為1號、2號直到1023號、1024號。設置四個需要獲取信息的位置，編號分別是63號、70號、86號、897號，診斷決策中心的編號是1024號：α=1，β=20，θ=0.7。

格子內的傳感器節點只能與其相鄰和對角的節點進行通信，如圖2所示。

節點1的可通信節點是節點2、節點4和節點5。節點2的可通信節點是節點1、節點3、節點4、節點5和節點6。節點5的可通信節點是節點1、節點2、節點3、節點4、節點6、節點7、節點8和節點9。

2.2 仿真效果

黑色區域為障礙物，⊙表示診斷決策中心位置，·表示蟻群路由算法找到的優化路徑。

3 結果比較

仿真結果中可以看出“熱路徑”只集中需要獲取信息的63號和86號的路徑上，所以只對這兩條路徑上的“熱路徑”進行分析和比較。通過比較，基本蟻群路由算法中的“熱路徑”由768號、800號、832號、864號、896號、928號、960號和992號組成，長度是8個單位。改進蟻群路由算法中“熱路徑”由960號和992號組成，長度是2個單位。仿真12次的統計結果如表1。

4 結論

本文針對設施農田無線傳感器網絡的特點，提出了一種改進的蟻群路由算法。通過在概率選擇公式中引入限制參量，降低了蟻群路由算法下最優路徑的信息素濃度，最終避免了多條傳輸路徑的匯聚。仿真結果表明：改進的蟻群路由算法能夠有效的縮短熱路徑的長度，動態優化的選擇無線傳感器信息傳輸路徑。算法增強了設施農田監測網絡的傳輸可靠性，延長了無線傳感器網絡的生存時間。

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