一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法研究

　　隨著微電子工藝和無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的研究越來越受到人們的重視。傳感器網(wǎng)絡(luò)(sensor network)是由部署在觀測環(huán)境附近的大量微型廉價低功耗傳感器節(jié)點組成，通過無線通信方式組成一個多跳的無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常部署在人無法接近或者高危險區(qū)域，且數(shù)量眾多，這使得隨時更換節(jié)點能量變得非常困難。在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)傳感器節(jié)點采集的相關(guān)信息，通常攜帶一次性電池且能量有限，在經(jīng)過一段時間的數(shù)據(jù)采集后，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)存在嚴重的能量約束問題。所以，傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的首要設(shè)計目標就是要高效地使用傳感器節(jié)點的能量，延長網(wǎng)絡(luò)的存活時間。將傳感器節(jié)點組織成簇的形式，以有效地減少能量消耗，許多能量高效的路由協(xié)議都是在簇結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進行設(shè)計的。

　　LEACH是一個典型的自適分簇協(xié)議，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點通過隨機方式自組織形成簇，在分配給的時隙向簇首發(fā)送數(shù)據(jù)，簇首對收到的數(shù)據(jù)融合后在每幀結(jié)束后直接與基站通信。節(jié)點輪流擔任簇首，均衡了網(wǎng)絡(luò)的能耗，但簇首在當選時，沒有考慮節(jié)點的能量高低，若節(jié)點能量很低，仍要擔當簇首時，會加速它死亡。另外，數(shù)據(jù)直接發(fā)送到基站，會使距基站較遠的節(jié)點能耗很大，導致局部節(jié)點提前死亡，產(chǎn)生監(jiān)控盲點。

　　由于LEACH算法沒有考慮節(jié)點的剩余能量及與基站的距離等因素，很多文獻提出了相應的改進算法，如EBAC胡是在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上，周期性地選用當前輪剩余能量最大的節(jié)點擔任下一輪簇頭。LEACH-D是基于LEACH的多跳路由算法。文獻[6]提出了構(gòu)建能量均衡簇群的方法，LEACH-L綜合考慮了節(jié)點的位置和能量的多跳路由算法。

　　本文在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上，以降低簇頭直接和基站遠距離通信的能量損耗為首要目標，同時在二層簇頭選擇時綜合考慮了節(jié)點的剩余能量和基站的距離．并且改進了簇頭間的多跳路徑，避免使用低能量的節(jié)點。通過Matlab仿真表明，該算法能進一步均衡簇頭節(jié)點的能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

　　1 系統(tǒng)模型

　　N個傳感器節(jié)點隨機均勻分布在一個正方形區(qū)域內(nèi)，周期性地收集周圍環(huán)境信息，并且具有如下性質(zhì)：

　　(1)所有傳感器節(jié)點部署后不再移動，且都有1個惟一的標識ID；

　　(2)基站惟一，且位于離采集區(qū)域較遠的一個固定位置；

　　(3)所有節(jié)點具有相似的能力(處理／通信)，都具備數(shù)據(jù)融合功能；

　　(4)若已知對方的發(fā)射功率，節(jié)點可以根據(jù)接收信號的強度計算出發(fā)送方離它的近似距離；

　　(5)節(jié)點的能量不能補充，節(jié)點的發(fā)射功率可控。

　　這里采用與文獻[2]相同的無線通信模型：根據(jù)距離閾值d0，分別采用自由空間模型和多路衰減模型。發(fā)送方發(fā)送k比特的數(shù)據(jù)到距離為d的接收方所消耗的能量為：

　　2 CAED算法描述

　　在LEACH基礎(chǔ)上，提出一個基于能量和距離的分簇算法(clustering algorithm based on energy anddistance)。該算法按輪運行，每輪分為二層簇頭的建立，簇內(nèi)節(jié)點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)和穩(wěn)定數(shù)據(jù)的傳輸。

　　2.1 二層簇頭的建立

　　在簇建立階段，首輪擔任簇頭的節(jié)點由基站隨機確定。簇頭的個數(shù)根據(jù)監(jiān)測區(qū)域的位置、大小及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模來確定。被選中擔任簇頭的ID由基站依次在網(wǎng)絡(luò)中進行廣播，網(wǎng)內(nèi)節(jié)點對逐次收到的ID與自己的進行對比，相同的即為本輪的簇頭。簇頭全部選出以后，再向全網(wǎng)廣播簇頭ID。簇內(nèi)節(jié)點在每輪數(shù)據(jù)傳輸?shù)淖詈笠粠?，把剩余能量等信息一起發(fā)送至各自簇頭。簇頭對各簇內(nèi)節(jié)點的剩余能量進行比較，選舉剩余能量最大的節(jié)點作為下一輪簇頭，這樣建立了第一層簇頭。

　　第二層簇頭的建立和通信模式與LEACH有較大的區(qū)別。每輪選出的第一層簇頭成為第二層簇頭的普通節(jié)點，在LEACH中這些節(jié)點直接與基站通信。由式(1)可以看出，放大器能耗遠大于電路能耗，且放大器能耗中與通信距離d有直接關(guān)系，因此在產(chǎn)生第二層簇頭時，充分考慮了節(jié)點的剩余能量和節(jié)點與基站間距離等因素。產(chǎn)生第二層簇頭的閾值按如下公式計算：

　　式中：Eresidual(i)標識為i的簇頭的剩余能量；BSdistance(i)標識為i的簇頭與基站之間的距離。每輪在產(chǎn)生完第一層簇頭且簇頭能量高于某一個值Eth(若節(jié)點低于Eth就認為節(jié)點失效)時，各簇頭比較Tch值，找出其中Tch最大值為第二層簇頭。因此，第二層簇頭既有較高的能量，又距基站較近，這樣既能減少轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時所消耗的能量，又能保證節(jié)點能量不會很快耗盡，而影響數(shù)據(jù)的采集。

　　2.2 簇內(nèi)節(jié)點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)

　　每輪第一層簇頭選出來后，節(jié)點依據(jù)收到廣播信號的強度選擇要加入的簇，此時簇內(nèi)通信采用自由空間模型。與第一層簇內(nèi)節(jié)點數(shù)據(jù)通信不同，由于第二層簇內(nèi)節(jié)點距離簇頭較遠，有些可能遠遠超過了d0值，而數(shù)據(jù)通信采用的自由空間模型不一定正確，另外，直接與簇頭通信的能量消耗較大。因此，假設(shè)遠離簇頭的節(jié)點可與臨近的、能量高于自己的節(jié)點通信，且數(shù)據(jù)經(jīng)過多路轉(zhuǎn)發(fā)直至簇頭，滿足上述假設(shè)條件如式(4)所示：

　　由于每一輪每個簇頭在簇中的位置以及簇內(nèi)節(jié)點的個數(shù)會發(fā)生動態(tài)變化，為便于分析式(4)的最佳臨近節(jié)點，在圖1中列出了某種狀態(tài)下4種典型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式。

　　圖1(a)出現(xiàn)在數(shù)據(jù)收集的前期階段，由于節(jié)點能量充足，靠近基站的節(jié)點采用直接傳輸方式，而遠離基站的節(jié)點通過式(4)選擇下一跳節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)；經(jīng)過多輪數(shù)據(jù)采集之后，靠近基站的節(jié)點因過多參與數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)能量迅速降低，依據(jù)式(4)出現(xiàn)了圖1(b)或圖1(c)；在數(shù)據(jù)收集的后續(xù)階段，由于靠近基站的節(jié)點整體能量下降，它們分別采用單跳的方式直接與基站通信，同時依據(jù)式(4)出現(xiàn)了圖1(d)。整個數(shù)據(jù)采集階段遠離基站的節(jié)點都是通過多跳的方式與臨近節(jié)點通信，說明通過多跳的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)能耗要小于直接發(fā)送到簇首，同時轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的節(jié)點能量較高，保證了轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時有足夠的能量，均衡了網(wǎng)絡(luò)的能量。

　　2.3 穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸

　　在穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸階段，普通節(jié)點與第一層簇頭通信方式和LEACH相同，但是數(shù)據(jù)的采集、融合工作完成之后不是將數(shù)據(jù)包直接發(fā)送到基站，而是在給定的時隙內(nèi)發(fā)送給第一層各自的簇頭。第二層的節(jié)點依據(jù)能量和距離選出下一跳節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，直至第二層的簇頭或直接與基站通信，第二層簇頭節(jié)點經(jīng)過二次數(shù)據(jù)融合后，發(fā)送數(shù)據(jù)至基站。

　　3 算法分析和仿真結(jié)果

　　利用Matlab工具對LEACH，EBAC和CAED算法進行仿真比較，各項參數(shù)設(shè)置如下：假設(shè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由300個相同的節(jié)點組成，隨機拋撒在200 m×200 m的區(qū)域內(nèi)，遠程基站的坐標是(x==100 m，y=350 m)。每個節(jié)點的初始能量為E0=1 J，發(fā)送和接收電路的損耗為ETX=ERX=50 nJ／b，數(shù)據(jù)融合消耗為EDA=5 nJ／b，εfs=10 pJ／(b·m-2)時dd0。其中，d0為常數(shù)，數(shù)據(jù)包長度為4 200 b，廣播包長度為60 b，簇頭個數(shù)kopt=5。節(jié)點能量低于Eth=0.000 1 J時，認為其死亡，假設(shè)數(shù)據(jù)融合率為100%，且在轉(zhuǎn)發(fā)過程中無數(shù)據(jù)包丟失。沒有誤碼率。

　　圖2是存活的節(jié)點數(shù)與輪數(shù)關(guān)系圖?？梢钥闯?，LEACH在整個生命周期曲線比較陡峭，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的存活數(shù)量隨時間的推移變化急劇，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的能量不均衡。EBAC曲線在1 000輪前比LEACH平滑，由于在選舉簇頭節(jié)點時考慮了剩余能量，故性能明顯優(yōu)于LEACH，但是EBAC中簇頭直接與基站通信，增加了簇頭節(jié)點遠程通信能量損耗，當運行到某一時刻(大約在1 094輪后)，大量節(jié)點在輪數(shù)相差不多的情況下失效。CAED綜合考慮了剩余能量和距離，并且在第二層簇中使用多跳方式轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。CAED的曲線比EBAC平滑，進一步延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

　　表1統(tǒng)計出網(wǎng)絡(luò)運行這3個算法時，發(fā)生首個節(jié)點失效時的輪數(shù)，網(wǎng)絡(luò)有30％的節(jié)點失效時的輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)運行800輪時節(jié)點的失效個數(shù)。表中數(shù)值都是經(jīng)過多次運行相應算法得出的平均值，這里用首節(jié)點死亡輪數(shù)來衡量網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定周期，用30％節(jié)點失效來衡量網(wǎng)絡(luò)生命周期。

　　由表1可見，相對于LEACH來說，CAED網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期延長了570％以上，同時將網(wǎng)絡(luò)生命周期延長了458％以上。相對于EBAC來說，CAED網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期延長了67％以上，網(wǎng)絡(luò)生命周期延長了20％以上。3種算法在800輪時，節(jié)點的失效個數(shù)分別占節(jié)點總數(shù)的81.7％，11.7％和3.7％，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點能耗進一步均衡，避免了“盲節(jié)點”過早的發(fā)生。

　　圖3顯示了網(wǎng)絡(luò)在運行3種算法時，網(wǎng)絡(luò)總的剩余能量情況，仿真實驗中每隔50輪做1次采樣記錄。從圖3可以看出，對網(wǎng)絡(luò)總的剩余能量而言，CAED明顯高于LEACH和EBAC，說明CAED能很好地節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能量，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

　　4 結(jié) 語

　　提出一種基于能量和距離的分簇多跳算法。第一層簇頭選擇時考慮了節(jié)點的剩余能量，第二層簇頭充分考慮了節(jié)點能量和到基站的距離，并且改進了簇內(nèi)節(jié)點的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式。仿真結(jié)果表明，與LEACH算法相比，該算法均衡了網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，明顯延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。