王志勇， 孫順遠(yuǎn)， 徐保國

(江南大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇 無錫 214122)

一種基于時間延遲機(jī)制的WSNs非均勻分簇算法

王志勇， 孫順遠(yuǎn)， 徐保國

(江南大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇 無錫 214122)

為減少無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議中節(jié)點(diǎn)競爭簇首時多余的能耗，解決簇首能耗不均的問題，提出一種基于時間延遲機(jī)制的非均勻分簇算法。該算法使能量較多的節(jié)點(diǎn)被優(yōu)先選為簇首，并提出了簇首競爭半徑的計(jì)算方法，確保其數(shù)目穩(wěn)定且位置均勻分布。成簇過程中，節(jié)點(diǎn)根據(jù)最小消費(fèi)函數(shù)選擇簇首，簇內(nèi)成員加入時考慮簇首能量、二者距離以及簇首和匯聚節(jié)點(diǎn)角度等因素來均衡簇首能耗。仿真結(jié)果表明：算法能有效地均衡節(jié)點(diǎn)能耗，延長網(wǎng)絡(luò)壽命，分別比CHTD和EEUC算法延長了35.1 %和12.9 %。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 時間延遲； 非均勻分簇； 能量消耗函數(shù)

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò) (wireless sensor networks,WSNs)是由大量具有一定計(jì)算和通信能力的傳感器相互協(xié)作而形成的自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。它能夠感知或采集監(jiān)測對象的相關(guān)信息并進(jìn)行處理，目前已被廣泛應(yīng)用于軍事、環(huán)境、工業(yè)、家庭等許多方面。由于節(jié)點(diǎn)的能量、計(jì)算能力和帶寬資源有限，因此，如何均衡節(jié)點(diǎn)能耗和延長網(wǎng)絡(luò)壽命是WSNs路由協(xié)議首要設(shè)計(jì)目標(biāo)和研究熱點(diǎn)。

成簇算法是WSNs中減少能量消耗的一種關(guān)鍵技術(shù),它能夠提高網(wǎng)絡(luò)的生存時間,可以減少路由算法和洪泛廣播的開銷。近年來，大量關(guān)于傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇的協(xié)議被提出，Leach算法[1]提出以輪為工作周期，每輪根據(jù)閾值選擇簇首，減少節(jié)點(diǎn)與基站的直接通信量從而節(jié)約能耗，但是簇首的選擇完全依賴隨機(jī)數(shù)并不合理?；贚each的思想，文獻(xiàn)[2]提出了DCHS算法，引入能量閾值，延長了網(wǎng)絡(luò)生存周期，但是未考慮到全網(wǎng)能量的均衡消耗。文獻(xiàn)[3]提出了HEED算法，根據(jù)依賴于節(jié)點(diǎn)剩余能量的主參數(shù)和依賴于簇內(nèi)通信代價的次參數(shù)選擇簇首，能量消耗較均衡，但是簇內(nèi)多次消息迭代帶來的通信開銷較為巨大。

針對多跳網(wǎng)絡(luò)，文獻(xiàn)[4]引入了能量和距離閾值以均衡全網(wǎng)能量消耗，但簇首之間多跳通信的能耗問題沒有得到很好地解決。文獻(xiàn)[5]提出來一種多跳均勻分簇路由算法，即通過候選簇首的競選半徑和節(jié)點(diǎn)剩余能量來確定分布相對均勻的簇首，簇首之間采用以簇首節(jié)點(diǎn)剩余能量和鏈路傳輸代價的權(quán)值建立多跳路由算法。但是均勻分簇仍然會導(dǎo)致簇負(fù)載的不平衡，且距離Sink節(jié)點(diǎn)近的簇首會因轉(zhuǎn)發(fā)大量數(shù)據(jù)而能耗較大。為了解決熱區(qū)問題，文獻(xiàn)[6]提出了EEUC算法，可以很好地解決多跳網(wǎng)絡(luò)中的熱區(qū)問題，但其簇首為隨機(jī)產(chǎn)生，負(fù)載能力并非最優(yōu)，根據(jù)閾值選擇的候選簇首數(shù)量過多，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)間競爭簇首通信產(chǎn)生大量多余的能量消耗，并且成簇階段節(jié)點(diǎn)依據(jù)最近原則加入簇首，沒有考慮形成的簇的能耗問題。

文獻(xiàn)[7,8]提出了一種關(guān)于定時器的時間延遲機(jī)制，但是對于簇首數(shù)目和節(jié)點(diǎn)加入簇的方式并沒有深入研究，不穩(wěn)定的被動簇首個數(shù)導(dǎo)致局部負(fù)載不均衡，文獻(xiàn)[9]提出了一種新的等待時間與剩余能量之間關(guān)系。考慮了簇首的個數(shù)問題，但是對于多跳傳輸網(wǎng)絡(luò)，同一的競爭半徑會導(dǎo)致簇首能耗不均衡，遠(yuǎn)離匯聚點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)過早死亡。

針對以上問題，結(jié)合CHTD和EEUC算法，本文提出了一種新的WSNs多跳路由算法。選擇簇首時，在時間延遲機(jī)制的基礎(chǔ)上結(jié)合了非均勻分簇的思想，并給出競爭半徑計(jì)算公式。在成簇過程中，提出了一種新的消費(fèi)函數(shù)，簇內(nèi)成員加入時考慮簇首能量，二者距離和通過添加定位節(jié)點(diǎn)得出的角度等因素。多跳傳輸過程中給出了是否需要中繼節(jié)點(diǎn)的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)均勻分布在一個M×M的方形區(qū)域中，用si表示第i個節(jié)點(diǎn)，相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)集合為S={s1,s2,…,sN}；并具有如下性質(zhì)：

1)WSNs是一個高密度網(wǎng)絡(luò)，由一個匯聚節(jié)點(diǎn),一個定位節(jié)點(diǎn)和n個同構(gòu)普通傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，匯聚節(jié)點(diǎn)位于方形區(qū)域的外側(cè)且位置坐標(biāo)為(M/2,1.25M)，定位節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為(M/2,0)，且所有節(jié)點(diǎn)在部署后就不在移動；

2)每個傳感器節(jié)點(diǎn)都有一個事先安排好的唯一ID；

3)傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)射功率可調(diào)，即能夠根據(jù)與接收者的距離調(diào)節(jié)發(fā)射功率，且節(jié)點(diǎn)間能根據(jù)接收信號強(qiáng)度(received signal strength，RSS)計(jì)算相互間的距離；

4)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的時間是同步的。

1.2 能量模型

采用和文獻(xiàn)[6]相同的無線通信能量消耗模型,如將kbit信息從節(jié)點(diǎn)i傳送至節(jié)點(diǎn)j，則節(jié)點(diǎn)i的發(fā)射能耗為

(1)

式中Eelec為發(fā)射電路損耗的能量。若傳輸距離小于閾值d0，功率放大損耗采用自由空間模型；當(dāng)傳輸距離大于等于閾值d0時，采用多路徑衰減模型。Efs,Emp分別為2種模型中功率放大所需要的能量，節(jié)點(diǎn)接收kbit數(shù)據(jù)的能耗為

ERX(k)=Eelec×k.

(2)

數(shù)據(jù)融合也消耗一定的能量，用Edf表示融合單位比特數(shù)據(jù)消耗的能量，假設(shè)鄰近節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)具有較高的冗余度，簇首可以將其成員的數(shù)據(jù)融合成一個長度固定的數(shù)據(jù)包，然后發(fā)送給匯聚節(jié)點(diǎn)。

2 UCTD算法

UCTD算法是一種分布式的競爭算法，要先根據(jù)本節(jié)點(diǎn)的剩余能量生成一個定時器，擁有較短延遲時間的節(jié)點(diǎn)將贏得競爭權(quán)并有可能成為簇首。算法通過競爭半徑來構(gòu)造大小不等的簇，靠近匯聚點(diǎn)的簇的規(guī)模小于遠(yuǎn)離匯聚點(diǎn)的簇,使其保留能量用于簇間中繼轉(zhuǎn)發(fā)。普通節(jié)點(diǎn)依據(jù)最小消費(fèi)函數(shù)選擇簇首加入成簇。簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)按分配好的TDMA時隙將數(shù)據(jù)發(fā)送至簇首，簇首將數(shù)據(jù)融合后通過多跳方式傳送至匯聚節(jié)點(diǎn)。

2.1 時間延遲機(jī)制

假設(shè)Er(i)為節(jié)點(diǎn)i第r輪后所剩能量，E0為節(jié)點(diǎn)初始能量，K為決定延遲大小的比例系數(shù)，則設(shè)定節(jié)點(diǎn)時延為

Ttimer(i)=K·e1-Er(i)/E0+rand(0,α).

(3)

前半部分起到時間延遲的主要作用，后半部分生成一個隨機(jī)數(shù)，主要是為了避免同樣能量的節(jié)點(diǎn)相互干擾，這里,α取值0.1。從前半部分來看，這是一個關(guān)于剩余能量值Er(i)的減函數(shù)，即剩余能量越大的節(jié)點(diǎn)延遲時間越短，從而使得其成為簇首的機(jī)會更大。

2.2 簇首的選舉

采用分簇的多跳傳輸網(wǎng)絡(luò)中,簇首消耗能量占每輪能量消耗的主要部分。因?yàn)樗诖貎?nèi)通信時需要管理所屬簇成員并與其通信進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,還要融合簇成員收集的數(shù)據(jù)；在簇間通信時作為中繼節(jié)點(diǎn)間接或直接的將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送給匯聚點(diǎn)。簇首能量的消耗平衡與否直接關(guān)系著WSNs的生命周期長短。UCTD算法在每個數(shù)據(jù)收集周期的開始重新構(gòu)造簇,選擇剩余能量較高的節(jié)點(diǎn)作為簇首。下面闡述競爭選取簇首的算法：

WSNs中傳感器節(jié)點(diǎn)部署后，所有節(jié)點(diǎn)以同樣的信號強(qiáng)度向匯聚點(diǎn)依次發(fā)送信息，匯聚點(diǎn)計(jì)算出最大最小距離后和定位節(jié)點(diǎn)以一定的功率先后向全網(wǎng)廣播一個信號。所有節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的信號強(qiáng)度計(jì)算出它到匯聚點(diǎn)和定位點(diǎn)的近似距離，分別由公式(4)得到節(jié)點(diǎn)自身競爭半徑,公式(5)得到和匯聚節(jié)點(diǎn)形成的角度。在收到匯聚節(jié)點(diǎn)競選命令后，本輪簇首競選開始，各節(jié)點(diǎn)按式(3)計(jì)算各自時延時間Ttimer(i)，節(jié)點(diǎn)si超時后向全網(wǎng)廣播消息成為第1個簇首。消息包括自身標(biāo)識ID、剩余能量Er(i)、競選半徑Rc(i)和匯聚節(jié)點(diǎn)的距離d(CHi,BS)及其根據(jù)公式(5)計(jì)算得到cosβ。未超時的普通節(jié)點(diǎn)收到接收其他候選簇首發(fā)送來的消息，將其計(jì)算自己和它的距離dis，若dis小于簇首的競爭半徑，那么節(jié)點(diǎn)將定時器清零，放棄競選簇首。其余的節(jié)點(diǎn)將繼續(xù)競爭，成為簇首的節(jié)點(diǎn)依次向全網(wǎng)廣播。時間到達(dá)最大延遲時間后，簇首選舉結(jié)束。

普通節(jié)點(diǎn)收到簇首發(fā)來的消息后選擇簇首發(fā)送加入請求消息，為了能夠讓靠近匯聚節(jié)點(diǎn)的簇規(guī)模較小，保留能量用于中繼轉(zhuǎn)發(fā)，算法提出了競爭半徑的一種計(jì)算方法

(4)

式中dmax，dmin分別為網(wǎng)絡(luò)中為的節(jié)點(diǎn)到基站的距離的最大值和最小值，d(si,BS)為節(jié)點(diǎn)到匯聚點(diǎn)的距離,c為控制取值范圍的參數(shù)，競爭半徑R與節(jié)點(diǎn)到匯聚點(diǎn)的距離呈遞減關(guān)系，當(dāng)c取值0.5時，網(wǎng)絡(luò)中覆蓋半徑為1.5R。

2.3 簇的生成

簇首選擇好后，節(jié)點(diǎn)如何加入簇首直接關(guān)系到平衡當(dāng)前簇首地區(qū)的能量消耗。節(jié)點(diǎn)加入簇首不能僅僅以和簇首的距離大小來決定，還考慮加入的簇首剩余能量的多少；并且從網(wǎng)絡(luò)多跳傳輸?shù)慕嵌葋砜?，?jié)點(diǎn)應(yīng)該盡量選擇距離匯聚節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)些的簇首加入，使靠近匯聚節(jié)點(diǎn)的簇內(nèi)成員相對減少，徹底解決熱區(qū)問題。在圖1中，對于普通節(jié)點(diǎn)3該加入簇首1還是簇首2的問題，從距離上來看，簇首1比簇首2到匯聚節(jié)點(diǎn)的距離遠(yuǎn)，如果在二者剩余能量相等并且和節(jié)點(diǎn)3距離相同的條件下，按照上面的理論，節(jié)點(diǎn)3將加入簇首1，這樣會導(dǎo)致邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)荷過重，不利于平衡全網(wǎng)能量消耗。因此，節(jié)點(diǎn)還應(yīng)該考慮加入與匯聚節(jié)點(diǎn)角度小的簇首。

圖1 簇首與定位節(jié)點(diǎn)角度Fig 1 Angle between cluster head and location node

綜上，可以添加度量標(biāo)準(zhǔn)cosβ，為了計(jì)算出節(jié)點(diǎn)與匯聚節(jié)點(diǎn)所成角度值，網(wǎng)絡(luò)模型中添加了定位節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)與匯聚節(jié)點(diǎn)在同一直線上，這里稱作BS2，由于節(jié)點(diǎn)不移動，所以,定位點(diǎn)只需在通信開始時以固定功率發(fā)送一次消息即可，每個節(jié)點(diǎn)接收到后各自計(jì)算和它的距離后根據(jù)余弦公式(5)計(jì)算獲得自己與匯聚節(jié)點(diǎn)形成角度的大小

(5)

考慮以上因素，由此提出了節(jié)點(diǎn)i加入簇首j的消耗函數(shù)公式

(6)

其中，Ei為節(jié)點(diǎn)i的當(dāng)前能量，ECHj為簇首j的當(dāng)前能量，γ為權(quán)值，并且

(7)

(8)

式中d(ni,CHj),dn_CH_max分別為節(jié)點(diǎn)i到簇首j的距離及其最大值,d(CHj，BS)分別為簇首j到匯聚節(jié)點(diǎn)的距離及其最大值，cosβ為簇首和匯聚節(jié)點(diǎn)所成角度的余弦。

2.4 多跳路徑的選擇

文獻(xiàn)[6]中EEUC算法在中繼節(jié)點(diǎn)的選擇上定義了開銷指標(biāo)

Erelay=d2(si,sj)+d2(sj,DS).

(9)

取指標(biāo)最小的2個簇首并從中選取剩余能量高的作為中繼節(jié)點(diǎn)。使得網(wǎng)絡(luò)能量開銷較小，剩余能量較大簇首成為下一跳節(jié)點(diǎn)，均衡了簇首間的能量。在此基礎(chǔ)上，算法提出了簇首衡量是否需要中繼節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)。假設(shè)節(jié)點(diǎn)i選擇j作為中繼節(jié)點(diǎn)，由能量消耗模型得

Ehop=ETX(k,d(i,j))+ERX(k)+ETX(k,d(j,DS)) =kεfs(d2(i,j)+d2(j,DS))+3kEelec.

(10)

若采用單跳傳輸則消耗能量為

Edirect=ETX(k,d4(i,BS))=k(Eelec+εmpd2(i,BS)).

(11)

若Ehop

2Eelec+εfs(d(i,j)2+d(j,BS)2)<εmpd(i,BS)4.

(12)

當(dāng)滿足式(12)時，簇首j被選為中繼節(jié)點(diǎn)才能有效節(jié)省能耗;否則,節(jié)點(diǎn)i將不再選擇中繼點(diǎn)，直接與匯聚節(jié)點(diǎn)通信。

3 仿真分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證UCTD算法的性能，算法運(yùn)用Matlab平臺進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，假設(shè)采用理想MAC協(xié)議，忽略無線鏈路中發(fā)生丟包的錯誤。實(shí)驗(yàn)中統(tǒng)計(jì)傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送，接收數(shù)據(jù)包與控制包，融合數(shù)據(jù)消耗的能量。仿真參數(shù)如下：網(wǎng)絡(luò)面積200 m×200 m，基站位置為(100,250)m，定位節(jié)點(diǎn)位置為(100,0)m，節(jié)點(diǎn)總數(shù)400，節(jié)點(diǎn)初始能量0.5 J,數(shù)據(jù)包大小為4 000 bit，控制包大小為200 bit，εfs為10 pJ/(bit·m-2)，εmp為0.001 3 pJ/(bit·m-4)，Eelec為50 nJ/bit,Edf為5 nJ/bit·signal-1。

UCTD擁有良好的自適應(yīng)性，每輪都能讓局部能量最高的節(jié)點(diǎn)成為簇首，為了能夠自動調(diào)整與匯聚節(jié)點(diǎn)距離相關(guān)的簇首的疏密程度，確保分布均勻，競爭半徑的選擇尤為重要。由前面分析可知，參數(shù)c和半徑R決定著簇首的數(shù)量。圖2顯示了當(dāng)c取值0和0.5時,前200輪中平均簇首數(shù)目與R之間的關(guān)系，即當(dāng)R不變時，c越大節(jié)點(diǎn)半徑越大，簇首數(shù)目也會越少，這里，取值R=50 m，c=0.5時簇首數(shù)目較為合理，基本穩(wěn)定在7～11之間。

圖2 UCTD簇首數(shù)目Fig 2 Number of UCTD cluster head

算法中能量消耗函數(shù)的參數(shù)γ的選擇是均衡節(jié)點(diǎn)成簇能量的關(guān)鍵，通過仿真觀察網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值γ對節(jié)點(diǎn)死亡時間的影響，從0.3～1范圍內(nèi)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，網(wǎng)絡(luò)中第一個節(jié)點(diǎn)的死亡時間和γ的關(guān)系如下圖3所示，可以看出γ=0.8時效果最好。

圖3 能量消耗權(quán)值γ與輪數(shù)的關(guān)系Fig 3 Relationship between energy consumption weight and rounds

由于簇首消耗能量占每輪能量消耗的主要部分，因此,比較3種協(xié)議生成的簇首在一輪中所消耗能量之和，從實(shí)驗(yàn)中隨機(jī)選取10輪統(tǒng)計(jì)各輪種中所有簇首消耗的能量如圖4，CHTD由于是單跳通信方式傳輸?shù)絽R聚節(jié)點(diǎn)，長距離的傳輸導(dǎo)致能量消耗過大，而EEUC和UCTD采用多跳傳輸方式，能量消耗都小于CHTD。UCTD采用時間延遲選擇出能量最高的簇首，通過競爭半徑確保了簇首間的分布均衡并通過最小消費(fèi)函數(shù)使節(jié)點(diǎn)選擇最優(yōu)簇首加入，使得每輪簇首的能量更小且更平均。

圖5顯示了在隨機(jī)選取的10輪中，各輪簇首消耗能量的方差。從圖中可以看出UCTD方差最小且波動平穩(wěn)，說明算法均衡了簇首之間的能量消耗，EEUC算法也相對均衡但是方差略大，CHTD的方差最高而且有明顯的波動，簇首能耗不均會導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)過早死亡。

圖4 簇首消耗能量之和Fig 4 Sum of energy consumption of cluster heads

圖5 簇首消耗能量的方差Fig 5 Variance of energy consumption of cluster heads

比較3種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)存活時間，如圖6所示，CHTD，EEUC，UCTD協(xié)議中第一個節(jié)點(diǎn)死亡輪次分別為361，493，546；網(wǎng)絡(luò)中50 %節(jié)點(diǎn)死亡輪次分別為465，597，680；節(jié)點(diǎn)全部死亡輪次分別為532，636，718。UCTD都要優(yōu)于其他2種算法，節(jié)點(diǎn)全部死亡的時間比CHTD和EEUC分別延長35.1 %和12.9 %。從曲線的下落趨勢來看，EEUC和UCTD算法節(jié)點(diǎn)的死亡輪數(shù)跨度很小，曲線下落趨勢和斜率相近，說明節(jié)點(diǎn)能量消耗均衡，但UCTD減少了EEUC協(xié)議中候選簇首競爭簇首消耗的部分能量，并提出了更合理的成簇方式，所以,網(wǎng)絡(luò)壽命得到了延長。

圖6 各種協(xié)議網(wǎng)絡(luò)存活時間Fig 6 Network lifetime of various protocols

4 結(jié)束語

本文結(jié)合CHTD和EEUC算法提出了一種適用于多跳傳輸網(wǎng)絡(luò)的基于時間延遲機(jī)制的非均勻分簇算法UCTD,節(jié)點(diǎn)成簇過程中根據(jù)消費(fèi)函數(shù)選擇簇首，多跳傳輸過程中給出是否需要中繼節(jié)點(diǎn)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。算法良好的自適應(yīng)性每輪選擇出局部能量最高的節(jié)點(diǎn)充當(dāng)簇首，能夠很好地減少候選簇首競爭簇首時的多余的能耗。仿真表明：算法能有效地平衡能量負(fù)載并且充分地延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。

[1] Heinzelman W R,Chandrakasan A P,Balakrishnan H.An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2002,1(4):660-670.

[2] Handy M J,Haase M,Timmermann D.Low energy adaptive clustering hierarchy with deterministic cluster-head selection[C]∥Proc of the 4th IEEE Conf on Mobile and Wireless Communications Networks:Stockholm IEEE Communications Society,2002:368-372.

[3] Younis O,Fahmy S.Heed: A hybrid,energy-efficient,distributed clustering approach for ad-hoc sensor networks[J].IEEE Trans on Mobile Computing,2004,3(4):660-669.

[4] Hsu H L,Liang Q L.An energy-efficient protocol for wireless sensor networks[C] ∥Proceedings of Vehicular Technology Confe-rence,Texas,2005:2321-2325.

[5] 徐久強(qiáng),畢偉偉,朱 劍.WSNs中多跳均勻分簇路由算法的設(shè)計(jì)與仿真[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2011,23(5):992-997.

[6] 李成法,陳貴海.一種基于非均勻分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報,2007,30(1):27-36.

[7] Cui Xiaoyan.Research and improvement of LEACH protocol in wireless sensor networks [C] ∥IEEE 2007 International Symposium on Microwave,Antenna,Propagation and EMCMAPE,Technologies for Wireless Communications,2007:8.

[8] 曹涌濤,何 晨,蔣鈴鴿.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于自適應(yīng)定時器策略的分簇算法[J].電子學(xué)報,2007,35(9):1719-1723.

[9] 任東海,尚鳳軍,王 寅.一種基于時間延遲機(jī)制的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2009,22 (11):1646-1649.

An uneven clustering algorithm for WSNs based on time delay mechanism

WANG Zhi-yong， SUN Shun-yuan， XU Bao-guo

(School of IOT Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)

To reduce energy consumption while nodes are competitiving cluster head in WSNs clustering routing protocol and solve the problem of unbalanced energy consumption,present a novel uneven clustering algorithm based on time delay mechanism.This algorithm can guarantee the node with high remaining energy to be chosen as the cluster head nodes in priority,besides this,propose computation method of cluster head competitive radius,to ensure a constant number of cluster heads and the cluster heads are well scattered.In cluster process,nodes select cluster heads according to least consumption function,while in cluster member is joining in,consider factors of energy of cluster head ,distance and clusher head and sink node angle.Simulation results show that the algorithm can effectively balance energy consumption of nodes,prolong network lifetime,it prolongs 35.1 % and 12.9 % lifetime compared with CHTD and EEUC algorithm.

wireless sensor networks(WSNs); time delay; uneven clustering; energy consumption function

2013—09—02

TP 393

A

1000—9787(2014)04—0146—04

王志勇(1989-)，男，江蘇徐州人，碩士研究生，主要研究領(lǐng)域?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法與節(jié)能策略研究。