QIAO Xuegong，WANG Zhe，WANG Huaqian，GAO Shaobin

(1.College of Information Engineering，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China; 2.School of Physical Science and Electronics，Shanxi Datong University，Datong Shanxi037009，China; 3.College of Electrical and Power Engineering Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China)

An Uneven Cluster Routing Algorithm Based Weight*

QIAO Xuegong1*，WANG Zhe2，WANG Huaqian3，GAO Shaobin1

(1.College of Information Engineering，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China; 2.School of Physical Science and Electronics，Shanxi Datong University，Datong Shanxi037009，China; 3.College of Electrical and Power Engineering Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China)

Note energy limitation is the crucial point in communication protocols ofwireless sensor networks.It’s important to improve the nodes energy efficiency.Proposed an uneven Cluster routing algorithm(UCPA)based on Weight.The new local cluster head is selected according to theweight.And the new local head constructs its cluster with its own size according to the distance information.The data is transferred in chains from members to the head，and in dynamicmulti－h(huán)ops from cluster－h(huán)eads to base station.Simulation results show that this new algorithm effectively reduces network energy consumption，and can balance the energy consumption of network and better reduce the impacts of the"hot spots"and the network lifetime is prolonged obviously.

wireless sensor networks;weight;uneven clustering;chain structure;multi－h(huán)op

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量部署于監(jiān)測區(qū)域內(nèi)靜止或移動的微型傳感器節(jié)點以自組織形式構(gòu)成的，其主要目的是以協(xié)作的方式實現(xiàn)對覆蓋地理區(qū)域內(nèi)被測對象信息數(shù)據(jù)的感知、采集、處理和網(wǎng)絡(luò)傳輸［1］。通常運行于人們不易接近的惡劣環(huán)境中，能源很難得到補充和替換，因此，設(shè)計無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信路由協(xié)議的核心問題之一就是找到一種能量高效利用的策略降低全網(wǎng)能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期［2］。已有大量研究表明，采用基于分簇的路由策略能極大提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的可擴展性和延長其網(wǎng)絡(luò)生命周期。其中，LEACH［3］(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)協(xié)議就是一種典型的分簇路由算法。在大部分分簇算法中傳感網(wǎng)絡(luò)都是周期性地選擇簇首，收集簇內(nèi)成員節(jié)點的傳感數(shù)據(jù)再經(jīng)數(shù)據(jù)融合后轉(zhuǎn)發(fā)至基站。這些算法中，簇內(nèi)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)融合和與基站的通信通常都是由簇首節(jié)點單獨完成，這樣簇首節(jié)點容易因承當過多任務(wù)而過早死亡，影響網(wǎng)絡(luò)的生命周期。文獻［4－8］在簇首與匯聚節(jié)點之間采取多跳的通信方式，有利于節(jié)約簇首能量。但是，崔莉［9］等認為簇首間采用多跳的通信方式向基站傳送數(shù)據(jù)，會因離基站近的簇首節(jié)點需承擔大量轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)任務(wù)而形成“熱區(qū)”問題，簇首節(jié)點過快死亡。

本文在研究分簇路由協(xié)議如LEACH、EECS［10］(An Energy－Efficient Clustering Scheme)等的基礎(chǔ)上提出了一種基于權(quán)值的非均勻分簇路由算法。該算法綜合考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的剩余能量和區(qū)域節(jié)點的密集度計算競爭簇首權(quán)值，簇首再根據(jù)與基站的距離計算成簇半徑，使靠近基站簇的成簇半徑和簇內(nèi)節(jié)點數(shù)小于遠離基站的簇，而簇首個數(shù)多于遠離基站的區(qū)域，便于緩解“熱區(qū)”簇首節(jié)點能量過快消耗問題。簇內(nèi)成員以鏈式結(jié)構(gòu)與簇首通信，這樣減少簇首節(jié)點收集和融合簇內(nèi)數(shù)據(jù)的能量消耗，使能量更均衡的分布在普通節(jié)點上，有效延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。當簇內(nèi)數(shù)據(jù)收集完畢后，簇首采用多跳的方式將數(shù)據(jù)傳送給基站，減少簇首與基站直接通信的次數(shù)，進一步減輕簇首負擔。

1 系統(tǒng)模型

1.1 能耗模型

本文采用與文獻［11－13］相同的無線能耗模型，傳感器節(jié)點能耗可分為發(fā)射數(shù)據(jù)能耗、接收數(shù)據(jù)能耗和融合數(shù)據(jù)能耗。如下式(1)為發(fā)射k比特數(shù)據(jù)到距離為d位置的能量損耗，此能耗由發(fā)射電路和功率放大電路消耗兩部分組成。功率放大能耗則根據(jù)發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點之間距離分別采用自由空間模型(d＜do)和多路徑衰減模型(d≥do)。

其中Eelec為發(fā)射電路消耗能量，εfs和εamp分別為兩種信道模型下功率放大電路所需能量。式(2)為接收k比特數(shù)據(jù)能耗，僅由電路消耗引起。

假設(shè)鄰近節(jié)點采集的數(shù)據(jù)具有較高冗余度，每輪數(shù)據(jù)采集過程中每個節(jié)點將接收簇內(nèi)鄰近節(jié)點數(shù)據(jù)后再與本身節(jié)點收集數(shù)據(jù)融合成固定長度數(shù)據(jù)包再向下一節(jié)點發(fā)送，傳感器節(jié)點融合k比特數(shù)據(jù)所消耗的能量EF為:

其中Eda表示融合1比特數(shù)據(jù)所消耗的能量。

1.2 生存時間數(shù)學(xué)模型

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生存時間LT(Lifetime)采用有效數(shù)據(jù)采集輪數(shù)來描述

其中，μ是網(wǎng)絡(luò)能耗均值，ζ是衡量網(wǎng)絡(luò)能耗分布均勻性的函數(shù)。

2 算法

針對當前層次路由協(xié)議中普遍存在網(wǎng)絡(luò)均衡性差和剩余能量小的節(jié)點可能充當簇首的缺點，提出一種基于權(quán)值的非均勻分簇算法。

2.1 算法提出

簇首具有收集和傳輸數(shù)據(jù)的作用，因此能量消耗比較大。在節(jié)點密集程度越高區(qū)域剩余能量較大節(jié)點更容易成為候選簇首，成簇半徑與節(jié)點和基站距離有關(guān)，距離越近，成簇半徑越小，所分簇區(qū)域越多，因此在靠近基站區(qū)域中有更多簇首承擔轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)。該算法關(guān)鍵之處是簇的建立階段，在該階段要進行最佳簇首的選擇，采用何種方法進行簇首優(yōu)選是層次路由算法的核心。本文提出將節(jié)點剩余能量和區(qū)域節(jié)點密集程度作為傳感器節(jié)點選擇最佳簇首的指標。在選擇簇首時，不僅要考慮到節(jié)點的剩余能量，還要考慮節(jié)點在充當了簇首后消耗的能量和整個區(qū)域的平均剩余能量。在競爭簇首時當節(jié)點剩余能量大時，表示有能力充當簇首，競爭機會就大;當節(jié)點密集時，在該區(qū)域形成簇的可能性增大，有利于減少節(jié)點向簇首傳輸數(shù)據(jù)消耗的能量和簇首收集數(shù)據(jù)消耗的能量。如果傳感器節(jié)點只接收到一個簇首節(jié)點競選消息，那么，向該節(jié)點發(fā)送加入消息;如果收到多個簇首節(jié)點競選消息，計算各個簇首權(quán)重，選擇權(quán)值大的節(jié)點作為簇首，向該節(jié)點發(fā)送加入消息，簇頭競爭公式如下:

其中Wci表示節(jié)點Ni競爭簇首的權(quán)值，Ei表示節(jié)點Ni的當前剩余能量，Eint表示節(jié)點初始能量，Nnbr表示節(jié)點Ni鄰居節(jié)點個數(shù)，a為小于1的常數(shù)，經(jīng)過多次仿真，a為0.85時簇首選擇效果最好，后面仿真結(jié)果均是在此條件下進行的，Kc是區(qū)域節(jié)點最優(yōu)簇首個數(shù)［14］。

n表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的總數(shù)，εfs和εamp分別表示當功率放大損耗采用自由空間模型和多路徑衰減模型時所需要能量的消耗，M表示節(jié)點覆蓋區(qū)域的面積，dtoBs表示網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中心點到基站的距離。

UCRA算法在成簇時改變常規(guī)算法中簇半徑大小固定不變的方法，簇首根據(jù)本節(jié)點與基站距離來計算成簇半徑大小，使得靠近基站越近，形成的簇越小，從而確保距離基站近的簇首能耗降低，有效減少了“熱點”簇首的出現(xiàn)。成簇半徑定義如下:

其中Ri表示節(jié)點Ni競選簇首成簇半徑，Rc是常數(shù)，c在(0～1)取值，本文c取1/3，dmax表示區(qū)域中節(jié)點距基站的最遠距離，dmin表示表示區(qū)域中節(jié)點距基站的最近距離，d(Ni，Bs)表示節(jié)點Ni到基站的距離。

在數(shù)據(jù)采集階段，簇首將簇內(nèi)成員連成一條數(shù)據(jù)傳輸鏈，簇成員在數(shù)據(jù)傳輸時以鏈式結(jié)構(gòu)從鏈的兩端向簇首傳送數(shù)據(jù)，簇成員只需跟鄰近簇成員接收和發(fā)送數(shù)據(jù)各一次。假設(shè)在第a輪數(shù)據(jù)采集過程中，第i個簇有n個傳感器節(jié)點，每個傳感器節(jié)點每次采集K比特數(shù)據(jù)，則簇首在此次數(shù)據(jù)采集過程中接收簇內(nèi)數(shù)據(jù)和融合數(shù)據(jù)能量消耗為:

按LEACH協(xié)議收集簇內(nèi)數(shù)據(jù)，簇首需接收n－1次簇內(nèi)非簇首節(jié)點傳送來的數(shù)據(jù)，能量消耗為:

由上式可知新算法與LEACH協(xié)議相比較，簇首在一次數(shù)據(jù)收集中節(jié)約能耗，由于簇內(nèi)成員節(jié)點數(shù)n?3，所以簇首在數(shù)據(jù)收集時的能耗將大大減少，有效平衡簇首和普通節(jié)點能耗。

2.2 算法描述

UCRA算法采用與LECH協(xié)議相似運行機制，按輪運行，與LEACH不同之處是LEACH協(xié)議每輪更換簇頭一次，UCRA算法更換簇首則根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實際情況實時進行變化，每輪分為簇建立階段、數(shù)據(jù)采集階段和簇重組階段。簇建立階段的關(guān)鍵是簇首選舉。傳感器節(jié)點內(nèi)設(shè)有定時系統(tǒng)，分簇算法定時被觸發(fā)，設(shè)經(jīng)過分簇時間Ts，接著進入數(shù)據(jù)采集階段，設(shè)時間長度為Tw。此時第1次數(shù)據(jù)采集完成，進入簇重組階段。時間按分配圖如圖1所示。

圖1 時間分配圖

在網(wǎng)絡(luò)部署階段，基站用一個給定發(fā)射功率向全網(wǎng)發(fā)送一廣播消息，每個節(jié)點根據(jù)接收到信號強弱計算節(jié)點自身到基站的近似距離，該距離是傳感器節(jié)點計算競選成簇半徑的重要信息。

為更好描述，對文中符號定義說明如下:

Node_nbr:鄰居節(jié)點集合，定義為以本節(jié)點為中心Rc為半徑的區(qū)域圓內(nèi)所有節(jié)點，初值為空。

Node_higher:在鄰居節(jié)點中權(quán)值比本節(jié)點高且未被覆蓋的存活節(jié)點集合，初值為空。Node_ch:鄰居節(jié)點中簇首節(jié)點集合，初值為空。Node_covered:在候選簇首節(jié)點中所覆蓋的鄰居節(jié)點集合，初值為空。

Node_next:保存?zhèn)鞲衅鞴?jié)點數(shù)據(jù)傳輸下一跳節(jié)點ID號。

is_covered:節(jié)點覆蓋標志位，初值為零?！案采w”的定義為:Node_ch非空。

is_ch:候選簇首標志位，初值為零。

簇建立階段，每個節(jié)點Node以固定半徑距離Rc廣播Node_messege，Node_messege消息包含本節(jié)點ID號和競爭簇首的權(quán)值信息。接著收集鄰居節(jié)點ID號存于Node_nbr集合中，并把鄰居節(jié)點競爭簇首權(quán)值大于本節(jié)點且兩節(jié)點距離小于競選半徑Ri的節(jié)點ID號存于Node_higher集合中。所有節(jié)點重復(fù)操作T1時間后，如果節(jié)點Node_higher集合仍為空，此時說明該節(jié)點競選半徑內(nèi)沒有競爭簇首的權(quán)值比自己大的節(jié)點，把競選半徑Ri區(qū)域內(nèi)所有節(jié)點ID號存于Node_covered中，該節(jié)點宣稱自己為簇首并以半徑Rc在簇內(nèi)廣播Head_message，is_covered和is_ch標志位置1。其中Head_message消息包括本節(jié)點ID號和Node_covered集合信息。非簇首節(jié)點收到Head_message消息后將發(fā)送消息節(jié)點ID號和競爭簇首的權(quán)值信息存于Node_ch中并根據(jù)接收的Node_covered信息更新Node_higher集合。當收到的Head_message中Node_covered信息包含自己ID號時，is_covered標志位置1。若節(jié)點的Node_higher集合為空則以半徑Rc在簇內(nèi)廣播Head_message并重復(fù)上述消息處理過程。其算法執(zhí)行如下所示:

①N.is_head=flase

②N.is_covered=flase

③Broadcast Node_message(ID and Wci)

④On receiving Node_message(ID and Wci)from Ni

⑤If distance(Ni，Nj)＜Rc

⑥Add Nito Nj.Node_nbr

⑦If Wi＞W(wǎng)j

⑧Add Nito Nj.Node_higher

⑨End if

⑩End if

? Wait T1

? If N.Node_higher=empty

? N.is_head=true and N.is_covered=true

? End if

? While N.is_head=true then do

? If N.is_covered=flase

? Broadcast head_message(ID，Wci，N.Node_covered)

? N.is_covered=true

? End if

? On receiving head_message(ID，Wci，N.Node_covered from Ni

? Add Nito Nj.Node_ch

? If Nj?Ni.Node_covered

? Nj.is_covered=true

? End if

? Update Node_higher

? If N.Node_higher=empty

? N.is_head=true

? End if

? End While

在經(jīng)過時間T2(T1?T2)后簇選舉完成，非簇首節(jié)點選擇Node_ch集合中距離自己最近簇首節(jié)點發(fā)送一申請加簇JOIN消息。簇首節(jié)點接收非簇首節(jié)點JOIN消息完成后，將本簇內(nèi)所有成員節(jié)點連接成一條數(shù)據(jù)傳輸鏈。其具體實現(xiàn)方法為簇首根據(jù)簇內(nèi)成員離基站的距離遠近對簇內(nèi)成員節(jié)點進行排序處理，排序完成后節(jié)點的位置排列就為數(shù)據(jù)傳輸鏈的位置排列，即簇內(nèi)離基站最近簇成員節(jié)點為數(shù)據(jù)傳輸鏈的一端點，其他簇成員節(jié)點根據(jù)離基站從近到遠依次為數(shù)據(jù)傳輸鏈的下一跳節(jié)點，離基站最遠簇成員節(jié)點為數(shù)據(jù)傳輸鏈的另一端點。

簇首節(jié)點成鏈完成后以半徑Rc在簇內(nèi)向申請加入本簇成員節(jié)點廣播Cluster_chain消息，Cluster_ chain消息包括數(shù)據(jù)傳輸鏈節(jié)點的排列位置和簇內(nèi)成員節(jié)點的各TDMA時隙。非簇首節(jié)點接收到本簇首Cluster_chain消息后，從Cluster_chain消息中找到在數(shù)據(jù)傳輸鏈中自己的下一跳節(jié)點ID號并存于Node_next中。判斷簇首離基站的距離是否大于自己離基站的距離成為數(shù)據(jù)傳輸?shù)年P(guān)鍵之處，如果大于設(shè)置為True，Node_next保存的節(jié)點ID號為數(shù)據(jù)傳輸鏈中當前節(jié)點下一跳節(jié)點ID號，否者保存的是數(shù)據(jù)傳輸鏈中當前節(jié)點上一跳節(jié)點ID號。圖2為100個傳感器節(jié)點隨機分布于100×100區(qū)域內(nèi)的成簇結(jié)構(gòu)圖。

成簇完成后，所有簇首節(jié)點產(chǎn)生一棵以基站為根節(jié)點的路由樹。具體做法是:簇首節(jié)點以覆蓋半徑2Rc廣播Routing消息，Routing消息包含節(jié)點ID及權(quán)值，同時簇首收到Routing消息選擇Wi權(quán)值最小簇首節(jié)點作為父節(jié)點，否則，選擇基站作為自己的父節(jié)點，由此構(gòu)建一棵以基站為根節(jié)點的路由樹。Wi定義如下:

其中Eint表示為網(wǎng)絡(luò)傳感器節(jié)點初始能量，Eci表示為第i個簇首的當前能量，d(Ni，Nj)代表簇首i到簇首j的距離，d(Nj，Bs)表示簇首j與基站的距離。圖3為簇首構(gòu)建的路由樹結(jié)構(gòu)示意圖。

圖3 路由樹構(gòu)建圖

數(shù)據(jù)采集階段，節(jié)點以簇為單位根據(jù)TDMA時隙將數(shù)據(jù)從鏈端開始向下一跳節(jié)點傳輸，最后送達簇首節(jié)點。當節(jié)點接收到鄰居節(jié)點數(shù)據(jù)后，進行數(shù)據(jù)壓縮和融合，減少數(shù)據(jù)發(fā)送數(shù)量以此降低能量消耗。簇首節(jié)點以多跳方式將數(shù)據(jù)傳送給基站，具體步驟是每個簇首節(jié)點將融合后數(shù)據(jù)發(fā)送到自己父節(jié)點，最后將數(shù)據(jù)送至路由樹的根節(jié)點即基站。

簇重組階段，UCRA算法每輪采集數(shù)據(jù)兩次后，再根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實際情況更新簇首。簇首判斷自身節(jié)點能量是否大于簇內(nèi)節(jié)點平均能量Een，當簇首節(jié)點能量大于Een時簇首繼續(xù)擔任簇首并在簇內(nèi)廣播RCluster_chain，否則，選擇簇內(nèi)成員中剩余能量最大者作為下一次數(shù)據(jù)采集簇首并廣播RCluster_ chain消息。RCluster_chain消息為下一次數(shù)據(jù)采集的簇首ID號。其中Een定義為:

其中n為簇內(nèi)成員節(jié)點個數(shù)，Ei表示為節(jié)點當前剩余能量。

3 算法仿真與分析

為了測試UCRA算法性能，本文采用MATLAB對LEACH，EECS和UCRA進行了仿真比較。

3.1 仿真環(huán)境

在實驗中假設(shè)400個傳感器節(jié)點隨機分布于200 m×200 m的矩形區(qū)域內(nèi)，每個節(jié)點初使能量為0.5 J，Rc為40 m，基站位置設(shè)為(100，250)，數(shù)據(jù)包大小為2 000 kbit。下面是分別從系統(tǒng)生命周期、死亡節(jié)點對比輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)總體能耗進行仿真比較。

3.2 仿真結(jié)果

圖4對各算法系統(tǒng)生命周期進行比較，從圖4中可看出，UCRA第1個節(jié)點死亡的時間比LEACH和EECS都大大推遲，UCRA網(wǎng)絡(luò)生命周期比LEACH協(xié)議延長兩倍左右，比EECS延長約46%，這表明UCRA能有效延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。

圖4 系統(tǒng)生命周期

從圖5中可看出，UCRA出現(xiàn)5%和50%死亡節(jié)點的時間比LEACH平均延遲一倍左右，比EECS平均延遲35%左右，這表明在相同網(wǎng)絡(luò)生存時間內(nèi)UCRA算法死亡節(jié)點數(shù)明顯少于LEACH和EECS。從圖6能耗圖中我們可發(fā)現(xiàn)UCRA能耗曲線明顯比LEACH和EECS平緩，這說明UCRA協(xié)議能耗效率更高，能更好均衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗。

圖5 系統(tǒng)死亡節(jié)點對比

圖6 網(wǎng)絡(luò)總體能耗對比

4 結(jié)束語

本文所提出的基于鏈式傳輸結(jié)構(gòu)的非均勻分簇路由算法，其顯著特點有:1)簇首選舉采用基于權(quán)值的局部簇首競爭機制，這樣選出簇首有較好分散性，避免在同一區(qū)域存在多個簇首的現(xiàn)象;2)候選簇首采用非均勻成簇方式，靠近基站成簇半徑小且分區(qū)多，這樣靠近基站區(qū)域有更多簇首節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，能有效地避免“熱點”問題的影響;3)簇內(nèi)成員采用鏈式結(jié)構(gòu)向簇首傳送數(shù)據(jù)，在簇內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸階段節(jié)點只需與離自己最近的節(jié)點進行通信，所有節(jié)點只需接收和發(fā)送數(shù)據(jù)一次，能量消耗進一步均勻分布在普通傳感器節(jié)點中;4)簇間數(shù)據(jù)傳輸采用多跳數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，減少簇首直接與基站通信數(shù)量。本文在設(shè)計實驗時都是假設(shè)在理想的通信環(huán)境中沒有過多考慮外界信號干擾及數(shù)據(jù)通信安全方面問題，下一步的工作，充分考慮以上因素后使該算法更適合在實際的傳感器網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用。

［1］王志良，王新平.物聯(lián)網(wǎng)工程實訓(xùn)教程［M］.北京:機械工業(yè)出版社，2011:3－5.

［2］唐勇，周明天，張欣.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究進展［J］.軟件學(xué)報，2006，17(3):410－421.

［3］Heinzelman W，Chandrakasan A，Balakrishnan H.Energy－Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks［J］. IEEE Proceedings of the Hawaii Int’l Conf System Science，2000: 3005－3014.

［4］孫利民，李建中，陳渝.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)［M］.北京:清華大學(xué)出版社，2005:94－100.

［5］劉慶，王培康.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全分簇路由協(xié)議［J］.計算機仿真，2009，26(4):167－171.

［6］陸立芳，閆建國.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的優(yōu)化設(shè)計［J］.計算機仿真，2010，27(12):125－128.

［7］張文祥，馬銀花，郭繼坤.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法的研究［J］.計算機測量與控制，2009，17(3):617－619.

［8］童孟軍，關(guān)華丞.基于蟻群算法的能量均衡多路徑路由算法的研究［J］.傳感技術(shù)學(xué)報，2013，26(3):425－434.

［9］崔莉，鞠海玲，苗勇，等.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究進展［J］.計算機研究與發(fā)展，2005，42(1):163－174.

［10］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］.計算機學(xué)報，2007，30(1):88－91.

［11］孫建延，徐春香.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在油田數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］.儀表技術(shù)與傳感器，2012(6):53－55.

［12］秦智超，周正，趙小川.利用粒子群優(yōu)化的WSN環(huán)狀簇路由協(xié)議［J］.北京郵電大學(xué)學(xué)報，2012，35(5):26－30.

［13］尚鳳軍，Mehran Abolhasan，Tadeusz Wysocki.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式能量有效非均勻成簇算法［J］.通信學(xué)報，2009，30 (10):34－43.

［14］劉園莉，李臘元，盧迪.節(jié)能的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議的研究［J］.傳感器技術(shù)學(xué)報，2010，23(12):1792－1797.

喬學(xué)工(1968－)，女，漢族，山西太原人，副高/工學(xué)博士，碩士生導(dǎo)師?，F(xiàn)工作在太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院，主要研究領(lǐng)域為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能控制等。已發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇，EI收錄10余篇，qiaoxuegong@ tyut.edu.cn;

王哲(1992－)，男，漢族，山西大同大學(xué)，主要研究方向電子信息，無線傳感器網(wǎng)絡(luò);

高紹斌(1988－)男，漢族，碩士生，主要研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

基于權(quán)值的非均勻分簇路由算法*

喬學(xué)工1*，王哲2，王華倩3，高紹斌1

(1.太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院，太原030024;2.山西大同大學(xué)物理與電子科學(xué)學(xué)院，山西大同037009; 3.太原理工大學(xué)電氣與動力工程學(xué)院，太原030024)

節(jié)點能量有限是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議設(shè)計中的一個重要瓶頸，因此，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能量的高效利用具有十分重要的理論和實際意義。因而，提出一種基于權(quán)值機制的非均勻分簇路由算法，該算法采用權(quán)值的局部競選簇首策略，簇首根據(jù)距離信息構(gòu)建大小不均的多個簇，簇成員節(jié)點以鏈式結(jié)構(gòu)向簇首傳送數(shù)據(jù)，最后簇首采用多跳的方式向基站傳送數(shù)據(jù)。實驗仿真結(jié)果表明，提出的新算法能有效地降低和均衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗，改善“熱區(qū)”問題，顯著地延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò);權(quán)值;非均勻分簇;鏈式傳輸結(jié)構(gòu);多跳

TP393

A

1004－1699(2014)01－0107－06

2013－09－29修改日期:2013－12－30

C:6150P

10.3969/j.issn.1004－1699.2014.01.020

項目來源:山西省自然科學(xué)基金項目(2012011013－5);國家自然科學(xué)基金項目(51279122);山西省青年科學(xué)基金項目(2011021017)