2仿真及其分析

使用NS2來(lái)進(jìn)行仿真模擬，評(píng)估了RDAUA的性能。模擬環(huán)境配置為：50個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在400 m×400 m的區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)按照LEACH協(xié)議的思想形成相應(yīng)的簇，仿真時(shí)間為100 s，每個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)產(chǎn)生一定數(shù)據(jù)位數(shù)的數(shù)據(jù)。Twait、ξ、η等常數(shù)分別取值為60 s、90%、1？235.算法主要分析了接收數(shù)據(jù)的延時(shí)、精度和量化級(jí)別這幾個(gè)參數(shù)。

圖3是Sink對(duì)接收數(shù)據(jù)的平均延時(shí)情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)對(duì)照的結(jié)果。從接收數(shù)據(jù)的延時(shí)看，應(yīng)用RDAUA策略對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合時(shí)，延時(shí)比使用常規(guī)融合方法明顯降低，有效提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性，從而保證用戶及時(shí)獲得突發(fā)事件并采取應(yīng)對(duì)措施。

圖3 接收數(shù)據(jù)平均延時(shí)情況

圖4是Sink對(duì)接收數(shù)據(jù)的精度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的結(jié)果對(duì)照情況。從接收數(shù)據(jù)精度結(jié)果看，應(yīng)用 RDAUA策略進(jìn)行融合，Sink所接收數(shù)據(jù)的精度比使用常規(guī)方法高。因?yàn)樵?RDAUA算法中，節(jié)點(diǎn)融合時(shí)丟棄的都是優(yōu)先級(jí)最低的數(shù)據(jù)，它們對(duì)數(shù)據(jù)精度的影響最小，從而避免了因融合對(duì)數(shù)據(jù)精度的破壞。

圖4 接收數(shù)據(jù)的精度

圖5是Sink對(duì)接收數(shù)據(jù)的量化級(jí)別e的統(tǒng)計(jì)情況。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，利用常規(guī)方法融合時(shí)，量化級(jí)別很高的數(shù)據(jù)也有可能后到達(dá)，而利用 RDAUA融合策略則保證了一輪數(shù)據(jù)傳輸中，量化級(jí)別越高的數(shù)據(jù)越優(yōu)先到達(dá)，便于用戶及早了解突發(fā)事件情況，并采取應(yīng)對(duì)措施。

圖5 接收數(shù)據(jù)的量化級(jí)別情況比較

總結(jié)

應(yīng)用于地震監(jiān)測(cè)、森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)等的響應(yīng)型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，會(huì)由于突發(fā)性事件產(chǎn)生大量的緊急數(shù)據(jù)，并且這些緊急數(shù)據(jù)對(duì)傳輸實(shí)時(shí)性要求很高。本文針對(duì)這種應(yīng)用提出了一種基于緊急數(shù)據(jù)優(yōu)先和自適應(yīng)控制的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合策略RDAUA.

策略中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分級(jí)，并為分級(jí)高的數(shù)據(jù)優(yōu)先分配傳輸時(shí)隙進(jìn)行傳輸，融合時(shí)自適應(yīng)調(diào)整融合等待時(shí)間，保證將緊急數(shù)據(jù)迅速融合并傳輸給用戶。該策略有效地保證了緊急數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，減少了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的平均延時(shí)，且數(shù)據(jù)的融合精度較高，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。