郭文強, 周 強, 侯勇嚴, 王阿娟
(陜西科技大學 電氣與信息工程學院, 陜西 西安 710021)
無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,簡稱WSN)是由一組傳感器以自組織方式構成的無線網絡,它由一定數(shù)目的傳感器節(jié)點構成[1].WSN綜合了傳感器技術、嵌入式計算技術、分布式信息處理技術和無線通信技術,能協(xié)作地實時監(jiān)測、感知和采集節(jié)點部署區(qū)域的各種環(huán)境或監(jiān)測對象的信息(如光強、溫度、濕度、噪音和有害氣體濃度等物理現(xiàn)象),并對這些數(shù)據(jù)進行處理,獲得詳盡而準確的信息,通過無線網絡最終發(fā)送給觀察者[2-4].因而WSN具有十分廣闊的應用前景,在軍事國防、工農業(yè)、城市管理、生物醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測、搶險救災、危險區(qū)域遠程控制等許多領域都具有重要的科研價值和巨大的實用價值,并成為近年來公認的熱點研究領域[5-8].
無線傳感器網絡中,節(jié)點的電源能量是有限的,所以基于能量角度設計有效的路由協(xié)議,是確保WSN網絡性能的關鍵技術之一.本文對當前傳感器網絡路由算法進行了分析,針對具有不同初始能量節(jié)點的異構WSN,提出了改進型SEP(Stable Election Protocol,穩(wěn)定選舉協(xié)議)路由算法,通過合理加權選擇簇頭,使剩余能量高的成為簇頭的概率加大、推遲了網絡第一個節(jié)點的死亡時間,延長了網絡運行的穩(wěn)定期.
無線傳感器網絡是一種由大量小型傳感器所組成的網絡.這些小型傳感器一般稱作傳感器節(jié)點.網絡中一般也有一個或幾個基站(Sink)用來集中從小型傳感器收集的數(shù)據(jù).在WSN中,節(jié)點需要完全以自組織的形式構成自治型網絡,并且能夠工作在無人值守的惡劣環(huán)境當中.
LEACH(Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy,低功耗自適應聚類分層)是一個提出較早的基于分簇思想的WSN層次路由算法[9].與傳統(tǒng)網絡中網關節(jié)點的能量較充足相比,WSN中的節(jié)點能量有限,故不能用固定簇頭節(jié)點作為網關.LEACH從WSN中隨機選擇少數(shù)節(jié)點作簇頭,考慮到網絡中各節(jié)點能耗的平衡性,節(jié)點輪流作為簇頭,使網絡不會因少數(shù)節(jié)點先耗盡能量而造成網絡癱瘓.
假設發(fā)送的能量包括信號處理與功率放大兩部分,接收的能量僅用于信號處理, 使用接近中心的距離d0作為參考, 并且假設兩節(jié)點之間的距離d小于d0時采用自由空間模型,大于等于d0時采用多徑衰減模型[10].LEACH 算法的無線信道能量模型如圖1所示.
圖1 WSN信道能量模型
圖1中當兩個距離為d的節(jié)點之間發(fā)送l比特數(shù)據(jù)時, 發(fā)送和接收所消耗的能量分別為:
ETx(l,d)=ETx-ele(l)+ETx-amp(l,d)
(1)
ERx(l)=lEelec
(2)
其中,Eelec是信號處理所需能量, 由數(shù)字編碼、調制、濾波和擴展信號等因素決定;εfs是自由空間信道模型下功率放大器的能量消耗常數(shù);εmp是多徑衰減信道模型下功率放大器的能量消耗常數(shù),它們由放大器功耗、發(fā)射距離和接收誤碼率等決定.
LEACH定義了“輪”(round)的概念,每一輪由簇頭建立和穩(wěn)定工作兩個階段組成.前者是LEACH算法實現(xiàn)的關鍵,后者是數(shù)據(jù)傳輸?shù)谋WC.LEACH主要通過隨機選擇聚類首領,平均分擔中繼通信業(yè)務來實現(xiàn)網絡服務.為了避免額外的處理開銷,穩(wěn)定工作階段一般持續(xù)相對較長的時間.
在簇頭建立階段,傳感器節(jié)點生成0與1之間的隨機數(shù)rand.如果隨機數(shù)小于閾值T(n),則該節(jié)點成為這一輪的一個簇頭.用G表示最后的1/p輪中沒有被選為簇頭的節(jié)點集合,p表示簇頭節(jié)點濃度(如5%),則T(n)為:
(3)
其中,r是當前的輪數(shù);G是在前1/p輪中未充當過簇頭節(jié)點的集合.
當簇頭選定之后,簇頭節(jié)點主動向網絡中節(jié)點廣播自己成為簇頭的消息(ADV_CH).接收到此消息的節(jié)點,依據(jù)接收信號的強度,選擇它所要加入的簇,并發(fā)消息通知相應的簇頭(JOIN_REQ).基于時分多址(Time Division Multiple Address,簡稱TDMA)的方式,簇頭節(jié)點為其中的每個成員分配通信時隙,并以廣播的形式通知所有的簇內節(jié)點.這樣保證了簇內每個節(jié)點在指定的傳輸時隙進行數(shù)據(jù)傳輸,而在其他時間進入休眠狀態(tài),減少了能量消耗.在穩(wěn)定工作階段,節(jié)點持續(xù)采集監(jiān)測數(shù)據(jù),在自身傳輸時隙到來時把監(jiān)測數(shù)據(jù)傳給簇頭節(jié)點.簇頭節(jié)點對接收到的數(shù)據(jù)進行融合處理之后,發(fā)送到Sink節(jié)點,這是一種減小通信業(yè)務量的合理工作模式.持續(xù)一段時間以后,整個網絡進入下一輪工作周期,重新選擇簇頭節(jié)點.
LEACH協(xié)議采用動態(tài)轉換簇頭的方法來平均網絡節(jié)點的能量消耗,使因能量耗盡而失效的節(jié)點呈隨機分布狀態(tài).因而與一般的多跳路由協(xié)議和靜態(tài)簇算法相比,LEACH可以將網絡生命周期延長15%.LEACH的分簇機制可降低網絡的整體能耗,延長網絡生存時間;在簇內節(jié)點間通常采用TDMA編碼[11],在簇頭與基站間采用CDMA編碼,保證信息有效傳輸;數(shù)據(jù)采集和簇頭節(jié)點都是周期性的,網絡適合監(jiān)測連續(xù)變化事件.
LEACH路由算法假定所有的節(jié)點都配備了相同數(shù)量的能量,因此,它們不能充分利用節(jié)點異質性的存在.為了延長網絡穩(wěn)定期,SEP協(xié)議中路由算法對能源消耗進行約束,試圖均衡能源消耗.SEP協(xié)議中高級節(jié)點(初始能量高的節(jié)點)成為簇頭的概率大于普通的節(jié)點(初始能量低的節(jié)點).
SEP協(xié)議假定每個節(jié)點通過通信知道網絡的總能量,然后根據(jù)節(jié)點的剩余能量計算出其成為簇頭的最佳概率.運行之初根據(jù)經驗值設定了最優(yōu)概率Popt,并引入Pnrm為普通節(jié)點加權選舉的概率,Padv為高級節(jié)點加權選舉的概率[6].其中:
(4)
(5)
其中,a為高級節(jié)點的初始能量多于普通節(jié)點初始能量的倍數(shù),m為高級節(jié)點在總節(jié)點數(shù)中所占比例.普通節(jié)點與高級節(jié)點成為簇頭的閾值分別為T(snrm) 和T(sadv),計算公式如下:
(6)
(7)
其中,r是當前輪數(shù);G1和G2是相應的在前1/p輪中未充當過簇頭節(jié)點的集合.
在SEP路由算法中的第r輪簇頭選舉時,若存在關系隨機數(shù)randr (8) 其中,Er,left為第r輪時節(jié)點的剩余能量;Eini為節(jié)點的初始化能量.則第r輪簇頭選舉時,隨機數(shù)按下式確定: randr=rand*Cr (9) 分析可知: 參數(shù)Cr為一個考慮節(jié)點剩余能量因素的動態(tài)變量.當節(jié)點剩余能量較大,對應的隨機數(shù)randr會相應地減小,從而提高了其當選為簇頭的概率,減少了普通節(jié)點當選為簇頭引起的因能量過早耗盡而造成的數(shù)據(jù)丟失. 改進型SEP協(xié)議能夠適用于節(jié)點能量不同的網絡,可以有效避免能量過低的節(jié)點當選為簇頭,協(xié)議可以延長第一個節(jié)點的死亡時間,即網絡穩(wěn)定期,而這對于許多網絡應用來講至關重要. 為了驗證本文提出的改進型SEP協(xié)議的有效性,在相同無線傳感器網絡條件下分別采用LEACH協(xié)議、SEP協(xié)議和改進型的SEP協(xié)議進行了大量的仿真對比實驗.在PC 機(奔騰 2.5GHz CPU, 2G 內存)上采用Matlab 7.1完成如下仿真實驗. 具體仿真環(huán)境參數(shù)如下: 區(qū)域大小為100 m×100 m 正方形區(qū)域,節(jié)點數(shù)量為100,基站在網絡區(qū)域中心.普通節(jié)點能量Eo為0.5 J;高級節(jié)點所占比例m為0.1,其所含能量為普通節(jié)點的(1+a)倍.實驗中a取1. 數(shù)據(jù)包和控制包長度為4 000 byte,Eelec為50 nJ /bit,εfs為10 pJ/( bit /m2) 、εmp為0.001 3 pJ/( bit /m4),節(jié)點數(shù)據(jù)處理能耗為5 nJ /bit /singal. 圖2所示為WSN運行LEACH協(xié)議初始節(jié)點狀態(tài).圖中“x”代表基站,“+”代表高級節(jié)點,“o”代表普通節(jié)點,“*”代表節(jié)點為簇頭,“·”代表已經死亡節(jié)點. 圖2 LEACH協(xié)議運行初始網絡節(jié)點狀態(tài) WSN分別運行LEACH協(xié)議、SEP協(xié)議和改進型SEP協(xié)議至第1 050輪時節(jié)點狀態(tài)如圖3至5所示. 圖3 LEACH協(xié)議運行1 050輪時網絡節(jié)點狀態(tài) 圖4 SEP協(xié)議運行1 050輪時網絡節(jié)點狀態(tài) 圖5 改進型SEP協(xié)議運行1 050輪時網絡節(jié)點狀態(tài) 對比可知:協(xié)議至第1 050輪時,SEP協(xié)議存活節(jié)點的數(shù)量明顯多于LEACH協(xié)議(“·”節(jié)點相對較少).這是由于在LEACH協(xié)議中每個節(jié)點成為簇頭的概率是完全一樣的,而普通節(jié)點由于初始能量較少所以死亡的可能性也更大;改進型SEP協(xié)議存活節(jié)點明顯多于SEP協(xié)議,是因為改進型SEP算法能夠在能量異構的網絡模式下,使剩余能量較高的節(jié)點當選為簇頭的概率得以增加,有效地均衡了網絡中的節(jié)點能耗. 圖6 不同協(xié)議下網絡節(jié)點存活數(shù)量對比 WSN分別運行LEACH協(xié)議、SEP協(xié)議和改進型SEP協(xié)議10次,網絡中平均存活節(jié)點數(shù)對比情況如圖6所示.分別采用LEACH算法、SEP算法和改進型SEP算法后,網絡中出現(xiàn)第1 個死亡節(jié)點的代數(shù)分別為902、1026和1078.實驗表明,改進型算法明顯地延長了網絡中出現(xiàn)第1 個死亡節(jié)點的時間,延長了網絡的生命周期,從而提高了網絡的性能. 通過對無線傳感器網絡路由協(xié)議中的LEACH算法和SEP算法的機理分析,提出了改進型SEP算法.大量實驗結果表明,改進型SEP算法在能量異構的網絡模式下,通過改進選舉簇頭機制,提高了剩余能量較高的節(jié)點當選為簇頭的概率,增加了選舉簇頭節(jié)點的合理性,有效地均衡了網絡中的節(jié)點能耗,提高了網絡中能量的利用效率,從而更好地延長了網絡的生命周期. [1] K.W.Chin.Pairwise:A time hopping medium access control protocol for wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics,2009,55(4):1 898-1 906. [2] P.Baldi,L.D.Nardis,M.D.Benedetto.Modeling and optimization of UWB communication networks through a flexible cost function[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2006,20(9):1 733-1 744. [3] N.Saputro,K.Akkaya,S.Uludag.A survey of routing protocols for smart grid communications[J].Computer Networks,2012,56(11):2 742-2 771. [4] A.A.Cardenas,T.Roosta,S.Sastry.Rethinking security properties, threat models, and the design space in sensor networks:A case study in SCADA systems[J].Ad Hoc Networks,2009,7(8):434-1447. [5] 陶志勇,胡 明,方寧.無線傳感器網絡的分簇時間同步算法研究[J].計算機測量與控制,2012,20(7):2 010-2 013. [6] 郭文強,張玉杰,侯勇嚴,等.無線傳感器網絡在環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中的設計與應用[J].陜西科技大學學報,2012,30(4):81-84,89. [7] 蹇 強,龔正虎,朱培棟,等.無線傳感器網絡MAC 協(xié)議研究進展[J].軟件學報,2008,19(2):389- 403. [8] T. Westeyn,G.Abowd,T.Starner,et al.Monitoring children′s developmental progress using augmented toys and activity recognition[J].Personal and Ubiquitous Computing,2012,16(2):169-191. [9] 呂 濤,朱清新,張路橋.一種基于LEACH協(xié)議的改進算法[J].電子學報, 2011,39(6):1 405-1 409. [10] W.B.Heinzelman,A.P.Chandrakasan,H.Balakrishnan. An application-specific protocol architecture for wireless micro-sensor networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2002,1(4):660- 670. [11] S.Coleri-Ergen,P.Varaiya.Pedamcs:Power efficient and delay aware medium access protocol for sensor networks[J].IEEE Trans.on Mobile Computing,2006,5(7):920-930.4 仿真實驗與性能分析
4.1 實驗環(huán)境
4.2 性能分析
5 結束語