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        基于能量和距離加權(quán)的WSNs簇頭選擇算法*

        2014-09-25 08:09:50邵玉斌杜慶治
        傳感器與微系統(tǒng) 2014年5期
        關(guān)鍵詞:頭數(shù)路由基站

        王 進(jìn), 邵玉斌, 龍 華, 杜慶治

        (昆明理工大學(xué) 信息工程與自動化學(xué)院,云南 昆明 650500)

        0 引 言

        多年來,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks,WSNs)技術(shù)得到了長足的發(fā)展[1],利用其自身的優(yōu)勢,廣泛應(yīng)用于環(huán)境檢測、智能家居、公共交通等領(lǐng)域[2,3]。但由于受到其自身軟硬件條件的限制,存儲、運(yùn)算和通信能力較弱[4],特別是能量有限,不能實(shí)時補(bǔ)給,因此,傳統(tǒng)的路由協(xié)議不適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò),如何平衡能耗、延長網(wǎng)絡(luò)壽命就成為了設(shè)計無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

        由于分簇路由協(xié)議相比于平面路由協(xié)議具有更大的優(yōu)勢,近年來已成為研究的熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[5]提出以虛擬化的多輸入多輸出(MIMO)為基礎(chǔ)的用戶合作通信方式,在每個簇內(nèi)選取一個簇頭和若干個協(xié)作簇頭;DAIC[6]協(xié)議將整個網(wǎng)絡(luò)分為若干層,各層中運(yùn)用模擬退火算法選取簇頭并形成相應(yīng)的簇;文獻(xiàn)[7]將節(jié)點(diǎn)能量和節(jié)點(diǎn)的鄰近數(shù)目作為簇頭選擇的參考因素;BCDCP[8]協(xié)議均勻分配耗能,傳感器節(jié)點(diǎn)間利用最小生成樹,建立基站到簇頭間的多跳路由。但是,以上協(xié)議存在未對簇頭數(shù)目和簇頭選取后進(jìn)一步優(yōu)化的問題。

        本文在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上,將節(jié)點(diǎn)能量和節(jié)點(diǎn)到基站的距離作為參考因素引入閾值公式,目的是為了降低能量較少或離基站較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)被選為簇頭的可能性,避免一些節(jié)點(diǎn)過早死亡;簇頭選擇時,依據(jù)新的閾值公式使每輪選出的簇頭數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)的最優(yōu)值,這樣可以減少因簇結(jié)構(gòu)不合理所產(chǎn)生的額外能量消耗,從而延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期;針對分簇結(jié)束后已有的簇頭可能并非該分簇最佳簇頭的問題,提出了簇頭的二次優(yōu)化算法,從而最終確定最佳的簇頭。

        1 基于LEACH協(xié)議的改進(jìn)算法

        1.1 LEACH協(xié)議的簇頭選擇算法

        在LEACH協(xié)議的簇結(jié)構(gòu)建立階段,每個節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(0~1)隨機(jī)數(shù),如果該數(shù)小于閾值T(n),則該節(jié)點(diǎn)就被選為當(dāng)輪的簇頭節(jié)點(diǎn)。T(n)的表達(dá)式如式(1)所示

        (1)

        其中,r為當(dāng)前的輪數(shù);p為網(wǎng)絡(luò)中簇頭數(shù)與節(jié)點(diǎn)總數(shù)的比值;G為最近1/p輪中未當(dāng)選簇頭的節(jié)點(diǎn)集。

        LEACH協(xié)議未考慮以下幾個方面:1)簇頭的數(shù)目未優(yōu)化;2)假定簇頭與基站直接通信,距離基站越遠(yuǎn)的簇頭傳輸能耗越大;3)簇頭是隨機(jī)選出的,因而未考慮簇頭的剩余能量,若能量很低的節(jié)點(diǎn)被選為簇頭,會使得該節(jié)點(diǎn)過快死亡,從而影響網(wǎng)絡(luò)生命周期。本文就是在LEACH的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),優(yōu)化路由算法。

        1.2 簇頭選擇的改進(jìn)算法

        1.2.1 閾值公式的改進(jìn)

        將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)能量和網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)平均能量作為參考因素,同時將節(jié)點(diǎn)到基站的距離作為因子引入閾值公式,從而提高剩余能量較高或離基站較近的節(jié)點(diǎn)被選為簇頭的可能性,將網(wǎng)絡(luò)能量消耗均衡到每個節(jié)點(diǎn)上,得到改進(jìn)后的閾值公式

        T(n)=

        (2)

        式中Ecurr為節(jié)點(diǎn)的剩余能量,Eaver為每一輪結(jié)束后節(jié)點(diǎn)的平均能量,dtoBS為簇頭到基站的距離,dmax為所有節(jié)點(diǎn)中到基站的最大距離。

        1.2.2 簇頭的選擇

        簇頭選擇前,先計算出該輪的最優(yōu)簇頭數(shù),這是因?yàn)長EACH中簇頭是隨機(jī)產(chǎn)生的,每輪的簇頭數(shù)波動較大,如果事先將每輪的簇頭數(shù)設(shè)為最優(yōu)值,可以達(dá)到合理優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的目的,進(jìn)而減少因結(jié)構(gòu)不合理所產(chǎn)生的能量消耗。最優(yōu)簇頭數(shù)公式如下[9]

        (3)

        式中kopt為最優(yōu)簇頭數(shù);εfs為在自由空間模型下信號的放大倍數(shù);εmp為在多徑衰減信道模型下信號的放大倍數(shù);N為整個網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;M為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)所在區(qū)域的邊長。

        使用改進(jìn)后的閾值公式選取簇頭,并將選出的簇頭加入到初始簇頭集中,如果初始簇頭集中的簇頭數(shù)少于最優(yōu)簇頭數(shù)kopt,繼續(xù)使用改進(jìn)后的閾值公式選取簇頭并加入到初始簇頭集中,直到選出的簇頭數(shù)達(dá)到最優(yōu)值;如果初始簇頭集中的簇頭數(shù)多于最優(yōu)簇頭數(shù)kopt,先將初始簇頭集中簇頭按剩余能量從高往低排序,從初始簇頭集中選擇前kopt個簇頭加入到新的初始簇頭集中,選取剩余能量較大的節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭,這樣可以將網(wǎng)絡(luò)中消耗的能量盡可能的平均分配到每個節(jié)點(diǎn)上,從而延長整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

        1.2.3 簇頭的二次優(yōu)化

        當(dāng)簇頭位于簇的幾何中心點(diǎn)時,簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)到簇頭的距離平方和最小,又由于節(jié)點(diǎn)間的通信能耗主要與節(jié)點(diǎn)間的距離有關(guān),因此,當(dāng)簇頭位置越靠近簇的幾何中心時,簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)間通信時的總能耗也應(yīng)該越小。分簇結(jié)束后,為了進(jìn)一步減少簇內(nèi)通信時的總能耗,需要對簇頭進(jìn)行二次優(yōu)化選擇。先將每個簇中剩余能量大于平均能量的節(jié)點(diǎn)加入到該簇的候選簇頭集中,這樣是為了均衡每個節(jié)點(diǎn)上的能量消耗,然后基站根據(jù)簇中節(jié)點(diǎn)的位置信息,計算每個分簇的幾何中心位置,最后從候選簇頭集中選擇距離幾何中心位置最近的節(jié)點(diǎn)作為該簇新的簇頭。

        2 仿真與性能分析

        本文所用的仿真參數(shù)如下:網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測區(qū)域?yàn)?00 m×100 m,監(jiān)測區(qū)域內(nèi)隨機(jī)分布了100個傳感器節(jié)點(diǎn),假定基站的位置為(50,175)m,每個節(jié)點(diǎn)初始能量相同,均為0.5 J,數(shù)據(jù)包長度為4 000 bit,距離閾值為87.705 8 m,發(fā)送/接收電路能量Eelec為50 nJ/bit,數(shù)據(jù)融合消耗能量EDA為5 nJ/bit/signal,自由空間放大倍數(shù)εfs為10 pJ/bit/m2,多徑衰減信號放大倍數(shù)εmp為0.001 3 pJ/bit/m2,仿真時忽略無線碰撞和信道干擾的影響。

        如圖1所示,改進(jìn)后的LEACH延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期,相比于未改進(jìn)的LEACH協(xié)議,網(wǎng)絡(luò)的整體生存時間延長了9.4%,同時LEACH協(xié)議在第731輪出現(xiàn)第一個死亡節(jié)點(diǎn),改進(jìn)后的LEACH協(xié)議的第一個死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)在第858輪,說明改進(jìn)后的LEACH算法穩(wěn)定性更好。從圖2可以看出:改進(jìn)后的LEACH算法使得網(wǎng)絡(luò)中的能耗更為均衡。由于將節(jié)點(diǎn)能量和節(jié)點(diǎn)到基站的距離作為選取簇頭的參考因素,這樣就避免了能量較低和離基站較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)過多的能量消耗,但是,改進(jìn)后的算法需要考慮節(jié)點(diǎn)的能量和位置信息,也會消耗少量的能量。

        圖1 LEACH和改進(jìn)后的LEACH存活節(jié)點(diǎn)數(shù)的對比

        圖2 LEACH和改進(jìn)后的LEACH網(wǎng)絡(luò)總能耗的對比

        3 結(jié)束語

        本文針對LEACH協(xié)議存在的問題加以改進(jìn),將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)能量和網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)平均能量作為參考因素,并將節(jié)點(diǎn)到基站的距離作為因子引入閾值公式,在選取簇頭時,依據(jù)改進(jìn)后的閾值公式使所選取的簇頭數(shù)達(dá)到最優(yōu)值,減少不必要的簇頭能耗,并通過簇頭的二次選擇,最終確定最佳的簇頭。仿真結(jié)果表明:改進(jìn)后的LEACH算法延長了整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期,同時也使網(wǎng)絡(luò)負(fù)載更為均衡。

        參考文獻(xiàn):

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        [6] Gautam Navin,Pyun JaeYoung.Distance aware intelligent clustering protocol for wireless sensor networks[J].Journal of Communication and Networks,2010,12(2):122-129.

        [7] 胡 剛,謝東梅,吳元忠.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議LEACH的研究與改進(jìn)[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2007,20(6):1391-1396.

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