智慧农业（中英文）,2020,2(2):28-47doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.201909-SA005
专题--农业传感器与物联网
2.岭南现代农业科学与技术广东省实验室，广东广州510642
2.LingnanGuangdongLaboratoryofModernAgriculture,Guangzhou510642,China
收稿日期:2019-09-26修回日期:2020-02-06网络出版日期:2020-08-10
Received:2019-09-26Revised:2020-02-06Online:2020-08-10
作者简介Aboutauthors
汪进鸿（1995－），男，硕士，研究方向为农业信息化。E-mail：jhwangmc@163.com。
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
Keywords：cognitiveradiosensornetwork(CRSN);cropphenotypeinformationcollection;energybalance;clusterrouting
本文引用格式
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.doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.201909-SA005
WANGJinhong,HANYuxing.CognitiveRadioSensorNetworksClusteringRoutingAlgorithmforCropPhenotypicInformationEdgeComputingCollection[J].SmartAgriculture,2020,2(2):28-47.doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.201909-SA005
（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。
（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。
表1CRSN参数及定义
Table1CRSNparametersanddefinition
图1CRSN作物表型信息采集模型拓扑与传输示意图
Fig.1CRSNcropphenotypeinformationcollectionmodeltopologyandtransmissionschematic
其次，监测区域外围的节点必须通过簇间中继才能与sink通信，这必然导致网络中的节点能耗不均衡，将所有节点在网络生存期终止时剩余能耗的方差作为网络能耗均衡性的度量标准。因此，网络的能耗均衡性可表示为：
图2表型信息采集模型的DSEB分簇路由算法
Fig.2DSEBclusteringroutingalgorithmforphenotypeinformationcollectionmodel
图3DSEB中的频谱感知分簇算法流程
Fig.3ProcessofspectrumsensingclusteringalgorithminDSEB
图4分簇构建的合并迭代过程
Fig.4Processofclusteringiterativemergeiteration
因为在网关或簇头节点选取计算式中引入一个与节点到sink的距离成正比例的权重系数，等价于增大距离sink稍远的节点担任簇头和网关节点的概率，这些节点的剩余能量相对较高；组成能量空洞的低能节点通常是由距离sink较近的节点组成的，因此增大了较远节点当选簇头和网关的概率等价于减小了靠近sink区域的低能节点当选簇头和网关的概率，也就等价于在特定的触发轮次选择一定数量剩余能量最低的节点不再担任簇头和网关节点。
图5源节点到sink数据路由算法流程
Fig.5Processofroutingalgorithmfromsourcenodetosinkdata
该算法流程相对比于其它CRSN的分簇路由具有以下优势。
（1）具体地介绍了一种簇内与簇间通信的路由选择机制。
（2）充分考虑了簇内传输单跳无法传输至簇头节点和簇间通信不存在簇外网关节点的情况，尤其是农业物联网这种大规模的监测网络中，具有更好的联通性和更低的丢包率等。
（3）这种直传或簇内中继的簇内汇聚和主次网关节点交替的簇间通信方式与簇头节点直接一跳传输sink的方式比较更加节能。
图6簇内汇聚中的直传和簇内中继
Fig.6Directtransmissionandintra-clusterrelayinintra-clusteraggregation
图7簇间中继的网关节点和包转发节点-网关节点
Fig.7Gatewaynodeandpacketforwardingnode-gatewaynodeforinter-clusterrelay
主用户行为变化会引起可用信道改变，分簇效果不佳会对QoS产生干扰，出现这两种现象时都会触发网络进行重新分簇。
其中，i=1，2，3，4。
其中，i=1，2，3。
图8QoS触发重新分簇的示意图
Fig.8SchematicdiagramofQoStriggeringre-clustering
表2网络的其它参数及取值
Table2Otherparametersandvaluesofthenetwork
未考虑均衡能耗的农业WSNs往往随着触发次数增加而迅速陷入瘫痪。能耗的均衡性与网络的生存期和节点最终能耗有很大关系，由于多跳传输的网络结构必然引起能量空洞的出现，为了去能耗中心化提高能耗的均衡性，在网关或簇头节点选取计算式中引入一个与节点到sink的距离成正比例的权重系数，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。由于能量空洞通常是由靠近sink区域的低能节点组成，因此去能耗中心化的策略与通过在特定的触发轮次选择一定数量剩余能量最低的节点不再担任簇头和网关节点在本质上是相似的，其中低能节点个数的选取至关重要，故接下去的实验通过讨论低能节点个数与能耗均衡性、网络生存期之间的关系来说明所采用的能耗均衡策略对网络最终的能耗与监测周期的影响。
图9低能节点个数与能耗均衡性
Fig.9Numberoflow-energynodesandenergyconsumptionbalance
图10低能节点个数与网络生存期
Fig.10Numberoflow-energynodesandnetworklifetime
图11不同算法间的网络生存期
Fig.11Networklifetimeofdifferentalgorithms
图12不同算法间的频谱利用率
Fig.12Spectrumutilizationsofdifferentalgorithms
图13不同算法间的不同节点个数与能效
Fig.13Numberofdifferentnodesandenergyefficiencyofdifferentalgorithms
本研究针对精准农业中作物表型信息精确获取的需求和已出现的网络生存期短、能耗不均衡以及即将出现的频谱拥堵等问题，构建了基于事件驱动的CRSN作物表型信息采集模型，并对其多跳分簇路由提出一种DSEB的解决方案。在检测到源节点触发事件后，采用层次聚类的分簇机制构建分簇。对聚类迭代过程各分簇节点数量的平衡性引入奖励和惩罚因子；路由过程通过簇内汇聚和簇间中继迭代，将数据以多跳传输至sink。为了适应主用户行为改变和保证主次用户的QoS，该算法引入自适应频谱的重新分簇机制。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作为能耗均衡策略去能耗中心化。仿真结果表明，DSEB算法在频谱利用率、网络生存期以及能效等方面均具有一定改进。
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