摘要：本文介绍了一种集中式的数据采集和通讯的无线传感器网络。这种方法是观察了自然界中蚂蚁的觅食行为而产生的，在基站和传感器节点中，我们根据其不同的功能和性能，明确的划分各自任务。 蚁群优化方法是为了让传感器节点传输收集到的数据而在基站中形成的一条近优链。无论传感器网络拓扑结构产生任何微小改变，传感器网络器节点都能形成一条自适应的双向链式结构。当基站建于传感器节点附近的时候，仿真结果表明，我们称之为蚂蚁链 (antchain) 的进化算法，在能量利用效率，数据完整性和存活时间方面远优于其他协议。

随着微电子技术 (microelectronics), 数字信号处理技术 (digital signal processing) 和无线通讯技术 (wireless communication) 的发展，无线传感器网络 (wireless sensor network (WSN)) 被广泛应用于车辆跟踪（ vehicle tracking ），栖息地监测（ habitat monitoring ），森林监测 (forest surveillance) ，地震监测 (earthquake observation) ，土壤条件监测 (soil condition monitoring) 等方面。一个 WSN 通常包括许多传感器节点，这些微小的节点通常由电池供电，可用于检测信号，通讯、计算和提供能量。 (A WSN usually consists of a large number of sensor nodes. These tiny sensor nodes, often powered by battery, have the capabilities of sensing, communicating, computing and power supplying.) 电池供电的传感器节点，其消耗的能量主要用来完成三项任务：检测信号，计算和通讯，其中通讯是最消耗能量的一项任务。 (Battery-supplied sensor nodes need to consume energy for three main tasks: Sensing, computation and communication, among which communication often costs a significant portion of energy)

本文介绍了三种方法，一、 Heinzelman 提出的自适应聚类分层法 “ Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy” (LEACH) ，二、 PEGASIS 改进 LEACH 方法后提出的PEGASIS 方法，三、也就是本文提出的蚂蚁链算法 (AntChain algorithm), 通过比较三种方法的优缺点，和仿真结果说明哪一种方法更好—效率高，节能，路径最短等。

1.2 蚂蚁链算法 (AntChain algorithm)In the AntChain algorithm, the base station uses an efficient optimization method, the ant colony optimization, to form a chain; the chain information is then broadcasted to sensor nodes as their routing information. Three different chain schemes are provided for data gathering in order for the WSN to deal with different situations. In particular, the bi-direction AntChain is self-adaptive to any minor topological changes; the simple uni-direction AntChain is used for limited rounds of data-gathering; the query chain is used to gather data from a number of interested/targeted sensor nodes. After receiving the chain information and the chain type, sensor nodes work independently for their data-gathering task. The simulation results show that the AntChain scheme performs much better than PEGASIS and LEACH in terms of energy efficiency, lifetime, date quality and reliability.

利用 antchain 算法，基站使用一种有效率的优化方法 -- 蚁群优化法，形成一条信息链 ; 链上的每一点都代表一个传感器节点，可以把他们向外广播的信息作为其路由信息。根据 WSN 的变化，有三条链分别处理不同情况下的数据收集。一、双向链，无论网络拓扑结构发生任何微小的变化，都可以自动调整适应；二、单向链，用于处理有限圈数的数据收集；三、查询链是用来从一些感兴趣的 / 有针对性的传感器节点上收集数据。在收到信息链和链型之后，传感器节点独立完成他们的数据收集任务工作，三条链的应用方式如图一所示。

Fig. 1. Sensor network architectures when it uses different chain schemes

Ant Colony Optimization (ACO) 蚁群优化法traveling salesman problem (TSP) 旅行者问题max-min ant system (MMAS) 极端蚂蚁系统

For a WSN, after one round of data-gathering, related sensor nodes need to send the collected data to the base station, either directly or indirectly. It is often too time-consuming to solve this least energy cost problem especially when considering a large number of sensor nodes. We simplify this problem into a typical TSP problem, in which the cost between any two sensor nodes (cities) is the energy needed for wireless radio transmission (the amount of energy needed for receiving is only related to hardware and package size, which are assumed to be constant). According to the radio propagation theory, the energy needed can be roughly modeled as a power law function of the distance between the transmitter and receiver.

ACO 最早应用于解决旅行者问题，对于 WSN ，每经过一轮数据收集，传感器节点的信息，无论直接或者间接，都要传送到基站那里去，但当网络很庞大的时候，所消耗的时间是很大的，所以这里把 WSN简化成一个旅行者问题，任何两个节点之间通讯所消耗的能量看成是旅行者在城市之间旅行的费用，根据无线电理论，发射机和接收机的之间的距离可以等价于通讯所需要的能量，能量越大，距离越大。 基于以上的假设，这里提出了一种算法 -- 蚂蚁链算法，基站在这里起着至关重要的作用，每个传感器节点都是根据基站发送的命令运行的，每个节点都可自行的比较选择一条适合的数据收集链，然后自动配置。

1.4 单向 antchain 和双向 antchain

单向 antchain 是一个简单的链式结构，在数据采集过程，其中的每一个节点都以同一个方向向其隔壁的节点传输数据，如图二所示。

Fig. 2. Data gathering in uni-direction

双方向 antchain 是一个自适应的链结构，传感器节点可以双向的向其隔壁节点传送数据，如图三所示。

Fig. 3. Data gathering in bi-direction AntChain

其中应用双向链的有利之处是，一个双向 antchain 链，它能够探测到死亡的传感器节点。任何节点 i 都要接收隔壁两个节点 (i+1,i-1) 传输过来的信息，当某一时刻只接到一个节点的信息时，就可以判断是哪个一个节点死亡了，然后节点 i 向基站发送信号，说明节点的死亡，基站再发送命令让节点 i重新自我配置。The advantage of employing a bi-direction AntChain scheme for regular data collection is that it is able to detect the death of sensor nodes. When node i dies, its both neighbors will detect it because no message is received from node i. After receiving data from their only remaining neighbor, each of them (nodes i – 1 and i+1) will activate itself as a chain head (or tail) and send data directly to the base station. By this means, there are no larger amount data losses due to the dead node. The base station will know the death of this particular node when the message from its neighbors is received and it is able to make decisions of re-configuration.

1.5 蚂蚁链算法在 WSN 的应用

应用蚂蚁链算法的 WSN 进行数据收集可以分为三个过程：一、预安装阶段：基站收集 WSN内所有传感器节点的信息，然后发广播命令唤醒他们，如图四所示。二、链安装阶段：根据应用程序或终端用户的查询，基站使用极端蚂蚁系统 (MMAS) 优化方案 , 形成一条主链或者多条区域性的链。三、独立的数据收集阶段：在此期间，传感器节点使用时段和路由信息接收，汇总和发送收集到的数据，这些数据最终发送到基站去。

Fig. 4. The time-line of pre-setup phase: The sensor nodes operate periodical listening while waiting for the base station to notify them for wakeup time.

2.1 网络结构比较 本文从网络的形状、输出结构以及成本对 Bi-AntChain, Uni-AntChain, PEGASIS 和 LEACH几种算法进行了比较，如图五所示。

Fig. 5. The network structures produced by different algorithms.

Bi-AntChain 算法的优势是显而易见的，首先：Bi-AntChain 产生的网络结构简单，路径最短，根据无线电理论，路径最短，表明能耗最低。 其次：在 antchain 结构中没有传感器节点被设定在明显不利的位置。但是利用其他算法一些节点被设置在非常不利的位置，相邻的连个节点非常遥远。此设置将会令一些位置不利的节点快速死亡，逐渐的就会导致整个 WSN 的节点群体死亡。

2.2 数据量和能量利用率的比较 最客观的比较方法是看那种方法可以用最低的能耗传输最大的数据量，表一的数据，是基于以下假设所做出的，每个节点都有 0.5J 的能量，他们用这能量传输数据，当死亡率达到一定阶段 (20%, 50%, 80% and 100%) 时，所传输出去多少数据。

Table 1. Data amount when first node, 20%, 50%, 80% and 100% nodes die. The base station is at (0, 0), (50, 50) and (0, −87), nodes are in 100 × 100 area. Initial energy for each node is 0.5 J.

从表中可以看出当死亡率达到一定阶段是， Bi-AntCHAIN 方法是发送数据最多的。

Fig. 6. Data amount (unit)/energy (J)/node

Fig. 7. Network lifetime (round) when dead node percentage threshold is 20% and 50%. Sensor area is 100m∗100 m, sensor nodes’ initial energy is 0.5 J.

这部分的比较是假设每个点都提供一定的能量，当那个点死亡时，其能量利用了多少，比较的结构如图八所示。

2.3 能量利用比较

Fig. 10. Energy utilized by each sensor node when first node dies. The sensor nodes indexes are sorted according its utilization. Base station is at (0, 0); initial energy is 0.5 J. left, sensor area is 100∗100m; right: sensor area is 200∗200m.

从图中可以看出，在大小不同的 WSN ， Bi-AntCHAIN 方法的能量利用都是最充分的。

从以上的分析可知， Bi-AntCHAIN方法提供了最优的数据传输路径，最低的能量消耗和最充分的能量利用。