0 引言

    无线视频传感器网络具有非常强大的功能，其中主要涉及到各种能力的视频传感器节点。然而节点的计算能力与能量资源相对有限，在非常不利的条件下，电池无法重新进行充电。怎样充分发挥出节点能量，提高整个网络的使用时间是开发通信协议工作的重点^[1]。

    LEACH^[2]是业界最为常用的一个以分簇为基础的协议，但其存在不足。例如，确定簇首的过程中，并未分析节点剩余能量，同时各节点确定成簇首的可能性大约一样，因此当确定能量少的节点是簇首时，其非常易于在很短的时间内就死亡^[3]。

    在解决LEACH协议的弊端方面，业界一些专家展开细致的探讨，阐明了一系列的优化协议：文献[4]在研究过程中阐明DEEC，文献[5]在研究过程中阐明了充分考虑剩余能量和节点位置的协议。上述各种协议仍然具有一定的不足，它们的性能在今后仍然需要不断提升。

    本文提出了一种新的优化协议MSOWVRP(Multi-angle Sensor Networks of Wireless Video Route Protocol)。该协议在分析LEACH的基本机理上，充分考虑节点监测区域相关性，对其实施优化处理。通过仿真可以发现，与LEACH协议相比，优化的MSOWVRP协议具有较好的优势，其能够充分保证网络能耗处于一种均衡的状态之中，同时能够在很大程度上提高其寿命。

1 无线视频传感器网络结构及模型

1.1 结构

    在传感器网络中，各节点随机分布。为充分保证其一般性，需要进行下面几种假设：

    (1)各节点都存在自己的单个ID，均增添摄像头，其所处地点保持稳定，不会变化，有相等的有限的能量，都座落在同个平面之中；

    (2)经由选取来形成簇首，相对来说，它的级别高于一般的节点，能够和Sink节点相互交互数据信息。

    (3)Sink节点主要处在监测区上部位置，计算能力与能量没有任何限制；

    (4)利用随机函数来对感知方向进行确定。

    无线视频传感器网络结构图如图1所示。

1.2 能耗模型

    MSOWVRP算法中，求解能耗主要通过相应的模式来进行，在这里，发送k bit信息所需要能量可以通过下式进行描述：

1.3 感知模型

    节点的感知范围是扇形区域，其圆心是节点、半径是感知距离，感知模型图见图2。其中p(x，y)是有向传感器节点的位置坐标，R是传感半径，V是指节点在t时的传感方向，2α指传感区域视角，α是指V的传感夹角。

2 MSOWVRP协议设计

2.1 簇首的选取

    首先把无线视频监测区域细化为若干扇形，在此基础上，做好相应的标记，接着把节点ID和它的扇形对应，这样就形成了弧形方块（其圆心是基站），各弧形方块是1个簇，簇首具有最高的能耗，这是由于它会处理簇内节点的信息，同时还会转发临近簇数据。MSOWVRP协议在确定簇首过程中，充分分析节点剩余能量及与Sink节点距离两个方面的内容。

    详细过程为：先求解剩余能量，如果该数值比所有节点的平均值小，则不具备成为簇首的条件，否则，求解两者的距离；如果这一个数值比别的节点的距离大，在这种情况下，其将不会成为簇首，这样就使得能量相对偏高的节点最有可能成为簇首，从而在很大程度上减小了能量相对偏小的节点被确定成簇首的可能性，最终使得节点能耗变得愈发均衡，在很大程度上提高了网络寿命。

2.2 簇的形成

    各簇之中均包括网络节点一组，里面的任何2个节点相互之间的间距都比提前规定的参数值小。引入分簇算法主要是为了建成囊括所有节点的、有效支持路由协议与资源管理的彼此相连的簇的集合。该系统运行时，如果没有实施必要的筛选而将其传输到簇头，这样就会使得在簇头节点汇集过程产生十分严重的偏差，所以该种方法应当按照具体需求进行。在这里，按照能耗模型能够看出，信息输送过程中的能耗与其距离呈现正相关性，所以考虑到降低能耗，经由对比节点和每一簇首之间的远近，确定较近的为簇内分子。详细状况见图3。

2.3 基于虚拟势场的节点感知方向调整

    此处，以随机方式产生节点位置，将使传感器节点在所有监测区域范围内非常不一致，或许其中某些区域无法涉及到，详细状况见图4。

    具体应用过程中，鉴于网络部署成本，不可能所有传感器节点都具有移动能力，其节点位置的移动极易造成传感器节点失效，并使整个网络拓扑改变，均会提高网络维护成本。为此，基于传感器节点位置不变、传感方向可调的假设，主要通过虚拟势场的原理来提高其覆盖范围。具体来说，应当适当变换全部节点的感知方向，利用这一种方式使覆盖范围最大限度地增加。适当调整后的结果可以通过图5描述。

2.4 簇内通信

    簇内节点通信时，首先需要求解簇首与基站两者之间的远近和最高距离的比值，可以通过下式进行求解：

2.5 簇间通信

    该环节与LEACH算法类似，簇间通信方式如图6所示。簇首顺着链路传输融合数据，把它传输至基站，先融合上一级节点，在此基础上，接着把它传输至后续的节点。

3 仿真实验

3.1 仿真环境及场景设置

    为对MSOWVRP协议的总体性能进行测试，在P4双核 2.85 GHz CPU 4G RAM、Windows XP、MATLAB 2012下实施相应的仿真操作，同时通过LEACH及DEEC协议实施相应的比对实验，并从网络生存时间等角度实施性能分析。实验条件为：在某100 m×100 m的范围中，随机存在着节点100个。这个过程中涉及到的仿真参数见表1。

3.2 结果与分析

3.2.1 生存时间分析

    相同初始状态下，LEACH、DEEC、MSOWVRP协议的生存时间具有不同的表现，图7为不同协议的网络生存时间对比。通过与前面的两个协议比较看出，MSOWVRP协议的性能大幅提高，这是因为这一个协议是在确定簇首的过程中通过最优原则进行，在很大程度上减小了能量剩余偏小者当选的可能性，使得偏高者当选的可能性提高，同时利用优化簇间、簇内通信模式，明显减小了节点能耗，使网络能耗更均匀，延长网络的生存时间。

    通常情况下，80%节点死亡时，网络会变得无效，表2给出了上述3种协议在10%、50%、80% 3种状况下的存活轮数。通过表2可以看出，本文提出的优化协议能够充分保证剩余能量相对偏高者当选，将能量负载平均分配至各节点，从而将负载减小。

3.2.2 覆盖率分析

    相同初始状态时，3种协议的覆盖率具有不同表现，图8为不同协议的监测区域覆盖率对比图。与前面的两个协议比较，MSOWVRP协议的覆盖率明显改善，这是因为这一协议主要是通过虚拟势场原理科学合理地变换感知方向，从而使其覆盖范围有所提高。

3.2.3 网络能耗比较

    三种协议的节点剩余能量方差分布具有不同的表现，图9为能耗变化曲线。与前面的两个协议比较，MSOWVRP协议的剩余能量尤为均衡，这是由于前面的两者不存在确定簇首以及通信的时候未分析各节点的能量均衡，运行时节点的分化明显，节点间能耗存在非常大的差异，因此，当剩余能量偏小者当选时，节点将会在短时间内死亡，在很大程度上降低了网络寿命。但是MSOWVRP协议分析了能量差异，有效确保了不同节点的能耗均衡，使其利用率不断提升。

4 结束语

    为了延长无线传感器网络生存时间，提高节点能量利用率，本文提出了MSOWVRP协议，并通过与当前经典的无线视频传感器网络路由协议进行对比测试。仿真结果表明，MSOWVRP协议不仅可以延长整个网络的生存时间，而且增大了监测区域的覆盖率，具有广泛的应用前景。

参考文献

[1] Mohammad Alaei，Barcelo Ordinas.A collaborative node management scheme for energy efficient monitoring in wireless multimedia sensor networks[J].Wireless Network，2013，19(12)：639-659.

[2] Shen Hang，Bai Guangwei，Tang Zhenmin，et al.QMOR：QoS-aware multi-sink opportunistic routing for wireless multimedia sensor networks[J].Wireless Personal Communications，2013，72(4)：110-125.

[3] Ma Huan，Yang Meng，Li Deying，et al.Minimum camera barrier coverage in wireless camera sensor networks[C].Proceedings of IEEE INFOCOM，2012：217-225.

[4] DAI R，WANG P，AKYILDIZ I F.Correlation-aware QoS routing with differential coding for wireless video sensor networks[J].IEEE Transactions on Multimedia，2012，14(5)：1469-1479.

[5] 鲁琴，杜列波，左震.无线多媒体传感网节点能耗问题评述[J]．传感器与微系统，2008，27(12)：1-3，7.