Page 257 - 《软件学报》2021年第9期

钟萍 等:一种高效低能耗移动数据采集与无线充电策略 2881

NAE 次之,AS-LE 最长.这是由于 AS-LE 集中考虑每个节点 k 跳之内的最小电池电量,可能存在一些节点的最小
电池能量均为同一节点,此时是随机选择某个节点作为锚点,选择的锚点可能位于区域的边界位置,增大了 DCV
的巡游长度.AS-SE 相比其他两种方案不仅考虑传感器节点 k 跳之内邻居数目和最小电池电量,而且将节点自
身能量考虑在内,综合选择电量较多且社交性较好的节点作为锚点,避免了 AS-NAE 中节点自身能量的影响,选
择偏远节点作为锚点,因此,本文的 AS-SE 方案较优.
图 9 给出了 3 种自适应锚点选择方案 AS-SE,AS-NAE [16] 和 AS-LE [17] 在不同运行时间时的存活节点数目.
从图中可以看出:随着时间的运行,存活的传感器节点数量的总体趋势是越来越少.然而,在不同时间段内,AS-
SE 方案下存活的节点数目大于 AS-NAE 和 AS-LE.随着时间的运行,AS-NAE 和 AS-LE 没有考虑到由于锚点收
发较多的数据,它的能量消耗率会变大;相应的,锚点死亡的概率就更高.而 AS-SE 考虑邻域节点能量的同时,将
锚点自身的能量考虑在内,最大程度上避免了选择的锚点能量相对较低.相对于 AS-NAE 和 AS-LE,AS-SE 能有
效地增大锚点的使用时长,减少能量热点的出现频率.因此,AS-SE 方案中节点存活率更高一些.

Fig.9 Comparison of survival sensor nodes between AS-SE, AS-NAE and AS-LE
图 9 AS-SE、AS-NAE 和 AS-LE 这 3 种方案下,存活传感器节点数目对比

图 10 给出了两种锚点选择方案 AS-SE 和 AS-NAE [16] 下,传感器节点传输至基站的数据量.从公平性出发,
本文选取了具有相同应用场景的文献[16]作为对比,测试了两种锚点选择方案 AS-SE 和 AS-NAE 下收集的数据
量.在使用相同的网络分区方案和构建相同的优化函数前提下,给定固定的网络能量消耗阈值,随着时间增大,
两种方案收集的数据量随之增大,但本文的锚点选取方案 AS-SE 明显能使基站收集到更多的数据.这是由于
AS-SE 充分考虑到传感器节点自身能量的影响,在网络运行过程中,电池能量更高,邻居节点数目更多的传感器
节点更有可能被选为锚点.而在 AS-NAE 中,作为锚点的传感器节点,很大程度上会由于能量耗尽进入死亡状态,
此时,如果较为偏远的节点被选为锚点,使得节点的社交性不一定减弱,其他节点传输数据的通信能耗会有所增
大,最终导致基站收集到的数据相对较少.因此,AS-SE 方案的性能较优.
图 11 分别从基站收集数据量和能量消耗两个方面给出了本文整体策略与 MDCWET [16] 的性能对比.从图
中可以看出:随着时间的运行,两种整体策略下,基站收集的数据量越来越多.前期组网阶段,本文策略的数据收
集量较小,但是在组网稳定后,本文策略所得数据量明显大于 MDCWET.随着时间的递增,本文策略与 MDCWET
之间的数据量差距越来越大.这是由于随着时间的运行,MDCWET 中传感器节点死亡个数增加,使得网络中产
生的数据量急剧减少.然而,当使用本文策略时,基站收集的数据量差值并未出现明显减少的情况.在本文整体
策略与 MDCWET 的能量消耗对比中,随着时间的运行,两种策略产生的能量消耗呈现增长趋势.在稳定组网后,
本文策略产生的能量消耗明显高于 MDCWET.这是由于网络中能量消耗主要由锚点引起,而锚点的能耗与所传