均质无线传感网关键节点属性特征及其实证分析

关键节点的属性特征
2.2.1流量因子
节点流量因子，反映节点在网络拓扑中的位置属性，用于度量节点v距离sink节点远近的不同导致承载数据中继任务的多少。
距离sink节点近的节点，也可以称之为内环节点，从网络拓扑结构我们可以看出，各区域采集到的数据要传送到sink节点，必须从外环的节点一级一级的往内环节点传送。节点越处于内环，需要中继的数据越多。内环节点在网络中中继大量数据且内环节点也需要采集数据，发送数据给sink节点，采集数据、处理数据和中继数据都需要消耗能量。这样一来，内环节点在网络中发挥的作用和重要性都要明显高于外环节点，其能量消耗速率也会比外环节点快。若内环节点失效，网络中采集的数据则不能发送到sink节点，内环节点的工作寿命严重影响着网络生命期，所以流量因子是关键节点的一个重要属性特征。 本文来自think58

2.2.2桥接因子
无线传感网络的节点是随机部署的，那些连接不同紧密区域的节点，由于是不同区域间通信的唯一桥梁，能量消耗速率会很高，同时由于它们的失效整个网络可能被割裂成两个或多个不相连的区域，这里我们引用“瓶颈节点”的概念加以说明。
一个节点是瓶颈节点，当且仅当其邻居可以被分割成不相交的两个或多个节点集，且这些不相交的节点集的邻居集合也不相交。如果瓶颈节点死亡，网络将会产生分割，因此，如何在网络中找到这些节点并延长他们的寿命，对延长整个网络的寿命有着重大的影响。桥接因子即表示一个环域内与该节点相连的邻居节点之间互相连接的程度，也可以作为关键节点的一个属性特征。

[资料来源：http://www.THINK58.com]

2.2.3汇聚因子
节点汇聚因子，表示节点v的汇聚程度，用于度量节点v在环域间数据中继的重要性。
从无线传感器网络的环拓扑结构图中我们可以看出，环越往外，每环中所包含的节点越多，虽然环只是我们为了分析网络节点分布而提出的。外环上的节点要传送数据到sink节点，必须经由内环节点，而内环上的节点数目比外环上的少，这必定存在着内环上的一个节点必须接收来自它邻接的外环多个节点的数据转发给sink节点的情形，即这个节点汇聚多个节点的数据。由于接收数据和转发数据都需要消耗能量，汇聚数据的节点的能量消耗会比一般的节点快，且当该节点能量耗尽时，需要它转发数据的那些节点也不能工作了。由此我们也可以判定这些发挥汇聚作用的节点也是关键节点，且汇聚程度越高，节点越关键。
能量模型判定
 能量模型判定法即利用网络中节点都配备有相同的初始能量，网络在工作了一段时间或者网络生命期结束时，会有一部分节点的能量消耗速率比其他节点快，这一部分节点的能量会比其他节点先耗尽，如果这些节点的失效会导致网络分割或者网络生命期结束的话我们就可以判断这一部分节点为关键节点。
我们可以设置仿真实验，假设100个节点随机均匀的部署在一块150*150平方米的区域内。节点具有与文献[5]中相同的能量消耗模型：接收一个字节消耗400uJ，发送一个字节消耗720 uJ。为了快速得到结果并且不影响仿真的分析，节点的初始能量设置为5.4J。 think58 [资料来源：http://think58.com]
仿真过程中需要选择合适的网络层协议。在仿真中，我们选择了一个简化了的定向扩散协议[6]。节点的梯度由节点到基站的跳数来决定。每个中继节点维护一个梯度表，存储梯度比它小的所有邻居节点的信息。随机选择上游节点，可以使各中继节点在网络中的能量消耗尽可能均衡，防止某个特定的节点因不停的转发数据而快速的消耗完它的能量，从而可以延长网络寿命。至于如何判断网络生命期何时截止，可以令基站维护一个定时器，每收到一个数据包，就把这个定时器复位，若定时器期满时还没有收到数据包，基站就重新发送请求，网络中的所有节点重新计算自己的梯度。若基站发送了几次请求后仍没有收到任何信息，就可以认为网络已经死亡。
  在具备了能量消耗模型和网络层协议后，我们可以实现节点间的数据通信。在我们的仿真模型中，sink节点位于网络的正中央，节点围绕sink节点随机分布，节点传送数据经由多跳到达sink节点，同时我们不考虑数据的融合，节点接收到数据后全转发给其上游某节点。仿真过程中，我们可以观察节点间数据的通信，那些传递数据繁忙的节点，传送大量中继数据而提前耗尽能量的节点，这些节点的失效会导致网络分割和网络中数据包的丢失，我们可知这些节点在网络中的重要性，这些节点称之为关键节点。我们可以观察它们在网络中的位置极其周围节点的分布情况，验证2.2节中所提出的几个特性是否是判断关键节点必须考虑的因素。该判定方式的弊处在于不能在网络被配置时就能识别出哪些节点是关键节点，只有在网络失效时才能得出关键节点的分布。因此，该方式最好是用于验证分析某个因素是否可以影响一个节点成为关键节点。

[来源：http://think58.com]

在连通图中判定关节点
之所以利用连通图中的关节点判定算法来判定无线传感网中的关键节点，是因为两者有相通的成分。图是连通的，即图中任意两点可以经由某些边相通，可以理解为无线传感网中所有节点都可以经单跳或多跳传送数据到sink节点。在连通图中判定关节点的方法是：对于连通图G，若删除G中的顶点v以及v相关联的各边之后，图G分割成两个以上的连通分量，则称顶点v为图G的关节点。这与无线传感网中判定关键节点的方法是相似的，当某节点的失效会导致网络分割我们即可以称该节点为网络中的关键节点。网络中的节点都具有传输半径，当节点B在节点A的传输半径范围内，即节点A可以向节点B传送数据，将节点A、B放在一个图中，我们可认为点A、B之间是相连接的，它们之间存在着点A到点B的一条边。
在图论中对图的关节点的判别方法有很多中，它们一般是从树、路、圈、顶点度数等角度来判断。可以对图进行深度优先搜索来查找关节点，这种方法效率较高，但较难理解和掌握。还有一种关节点的矩阵判别法，这种方法易于理解和掌握，但需要判断矩阵是否为准对角阵，这个过程比较复杂。本文列举一种新查找关节点的矩阵判别方法，利用Floyd最短路径求解算法来求解关节点[7]，这种方法思想简单，求解方便，且易于理解和掌握。算法如下：设图G=<V，E>是连通图，则判断顶点v是否为关节点的算法可以描述为：(1)由图G的邻接矩阵A求出子图G-v的邻接矩阵；(2)按照Floyd算法求出子图G-v的最短路径长度矩阵D；(3)根据最短路径长度矩阵D判断v是否为关节点。若D中除主对角线元素外具有0元，则v是关节点，否则v不是关节点。 think58 [来源：http://think58.com]
think58 [资料来源：www.THINK58.com]