李飛飛+繆祎晟+吳華瑞+朱麗

摘要：農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)過程中，太陽能電池供電的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有著很多優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也存在著成本較高的問題。在農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)中加入部分太陽能節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可以降低成本并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。研究了農(nóng)田環(huán)境中太陽能供電節(jié)點(diǎn)與干電池供電節(jié)點(diǎn)同時(shí)存在時(shí)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)成簇過程，在LEACH算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達(dá)到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點(diǎn)，提高太陽能節(jié)點(diǎn)使用效率的目的。仿真結(jié)果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點(diǎn)死亡速度，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；能量異構(gòu)；太陽能供電；簇首選擇；2次選舉

中圖分類號(hào)：S126 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-1302（2014）08-0400-03

傳感技術(shù)和智能信息處理是保證正確定量獲取農(nóng)業(yè)信息的重要手段，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中大規(guī)模布置傳感器節(jié)點(diǎn)可以對(duì)該地域的環(huán)境參數(shù)進(jìn)行全天候不間斷的觀察，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供可靠的基礎(chǔ)依據(jù)。同時(shí)不同于其他領(lǐng)域，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用具有其自身特點(diǎn)。農(nóng)作物生長(zhǎng)需要監(jiān)測(cè)的時(shí)間較長(zhǎng)，而偏僻的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境、各種基礎(chǔ)設(shè)施的不足、遠(yuǎn)離市電供電設(shè)施這些因素又導(dǎo)致無線傳感器節(jié)點(diǎn)無法獲得持續(xù)無限的供電?，F(xiàn)在最常采用的供電方式為干電池供電。節(jié)點(diǎn)采用干電池供電具有不需要電纜連線，便于節(jié)點(diǎn)布設(shè)的優(yōu)點(diǎn)，也存在著能量較少，不能長(zhǎng)時(shí)間工作的問題。在大田生產(chǎn)過程中，露天的環(huán)境有利于獲取太陽能的能量，在農(nóng)田無線傳感器應(yīng)用中加入太陽能節(jié)點(diǎn)，可以為農(nóng)田環(huán)境的長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)提供持續(xù)的能量供給。但太陽能電池存在成本較高和天氣原因造成的供給不穩(wěn)定等問題。在農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)中采用部分節(jié)點(diǎn)干電池供電和部分節(jié)點(diǎn)太陽能電池供電的策略可以兼顧能源與成本問題。

由于干電池電量有限而太陽能電池電量能夠得到補(bǔ)充，因此，如何盡量提高太陽能電池的利用效率，延長(zhǎng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期是能否保證傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田中大規(guī)模應(yīng)用的一個(gè)關(guān)鍵問題。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中，通信所耗能量占整個(gè)網(wǎng)絡(luò)耗能的大部分，因此，電池供電節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集和上傳，分為采集階段（傳感+處理）、上傳階段、空閑階段、休眠階段。本研究考慮在網(wǎng)絡(luò)中使用層次型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。層次型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組織是依據(jù)一定機(jī)制選擇某些節(jié)點(diǎn)作為骨干網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，打開其通信模塊，并關(guān)閉非骨干節(jié)點(diǎn)的通信模塊，由骨干節(jié)點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)連通網(wǎng)絡(luò)來負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的路由轉(zhuǎn)發(fā)。這樣既保證了原有覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)通信，也在很大程度上節(jié)省了節(jié)點(diǎn)能量^[1]。在太陽能供電充足的情況下，盡量將太陽能節(jié)點(diǎn)作為簇首節(jié)點(diǎn)。盡量減少電池供電節(jié)點(diǎn)的耗能，將能耗較大的工作轉(zhuǎn)移到太陽能電池供電的節(jié)點(diǎn)。本研究考慮在能量異構(gòu)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，通過優(yōu)化分簇算法中的簇首節(jié)點(diǎn)選擇，以提高太陽能節(jié)點(diǎn)的能量利用效率和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

1 LEACH算法

LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）是典型的層次型分簇路由協(xié)議^[2]。LEACH算法是目前研究比較多、影響較大的層次型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分簇算法。其基本思想是：以循環(huán)的方式隨機(jī)選擇簇首節(jié)點(diǎn)，將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量負(fù)載均衡分配到每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)中，從而達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)能源消耗、提高網(wǎng)絡(luò)整體時(shí)間的目的。LEACH 在運(yùn)行的過程中不斷地循環(huán)執(zhí)行簇的重構(gòu)過程，每個(gè)簇重構(gòu)的過程可以用“輪”的概念來描述，每個(gè)輪可以分為2個(gè)階段：簇的建立階段和傳輸數(shù)據(jù)的穩(wěn)定階段^[3-7]。但是LEACH算法在簇首選擇過程中，簇首節(jié)點(diǎn)的選取采用隨機(jī)策略，沒有考慮到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際情況，特別是在能量異構(gòu)的傳感器網(wǎng)絡(luò)中，簇首的隨機(jī)選擇不利于能量的有效利用。

2 網(wǎng)絡(luò)模型

在加入太陽能電池供電節(jié)點(diǎn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，假設(shè)在天氣良好的情況下，太陽能電池可以及時(shí)充電，保證網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中該能量的有效供給，陰雨天和夜間太陽能電池不能充電進(jìn)行能量補(bǔ)充。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點(diǎn)均勻分布在監(jiān)測(cè)環(huán)境中，太陽能節(jié)點(diǎn)在所有節(jié)點(diǎn)中的散布也是均勻的。

太陽能電池定義一個(gè)既定的閾值Esthr，太陽能電池節(jié)點(diǎn)i的剩余電量記為Esi，干電池節(jié)點(diǎn)i的電量記為Ebi。根據(jù)Esi和Esthr的比較關(guān)系，將網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)根據(jù)屬性分為3個(gè)類型等級(jí)：

準(zhǔn)簇首太陽能節(jié)點(diǎn)——Esi≥Esthr，對(duì)應(yīng)陽光照射充足，太陽能電池電量較足的狀態(tài)，電量超過事先設(shè)定的閾值Esthr。此時(shí)太陽能供電節(jié)點(diǎn)作為普通太陽能電池處理；

降級(jí)太陽能節(jié)點(diǎn)——Esi

干電池節(jié)點(diǎn)——干電池供電節(jié)點(diǎn)能源供給穩(wěn)定，持續(xù)時(shí)間稍短，同一個(gè)節(jié)點(diǎn)的干電池的電量隨時(shí)間呈單調(diào)遞減變化。

3 簇首選擇算法

首先對(duì)算法中的一些參數(shù)和變量作如下定義：

Nh—網(wǎng)絡(luò)中預(yù)先設(shè)計(jì)的簇首節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；

N—太陽能電池和干電池的總的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；

Ns—太陽能電池節(jié)點(diǎn)數(shù)；

Nb—干電池節(jié)點(diǎn)數(shù)，即：N=Ns+Nb；

Nbh—當(dāng)選為簇首的干電池節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；

Nsthr—太陽能電池的電量超過或等于閾值Esthr的個(gè)數(shù)，即準(zhǔn)簇首太陽能節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；

Nslow—太陽能電池的電量小于閾值Esthr的個(gè)數(shù)，即降級(jí)太陽能節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

其中Ns=Nshigh+Nslow；

太陽能節(jié)點(diǎn)占總節(jié)點(diǎn)的百分比：

ps=Ns/N=（Nshigh+Nslow）/N。

3.1 太陽能節(jié)點(diǎn)中篩選簇首節(jié)點(diǎn)的閾值設(shè)定

如果Nshigh≥Nh，則在所有的太陽能節(jié)點(diǎn)進(jìn)行簇首節(jié)點(diǎn)的篩選。因?yàn)槟芰砍渥?，不必考慮節(jié)點(diǎn)上一輪是否選為簇首，超過電量閾值Esthr的各個(gè)太陽能節(jié)點(diǎn)具有相同的概率被選為簇首節(jié)點(diǎn)。每個(gè)太陽能節(jié)點(diǎn)都產(chǎn)生1個(gè)0～1之間的隨機(jī)數(shù)，如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)值小于設(shè)定的閾值T（n），則選擇該節(jié)點(diǎn)為簇首節(jié)點(diǎn)。式（1）是閾值T（n）的定義：

在仿真過程中，為了更好地模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在真實(shí)農(nóng)田環(huán)境中運(yùn)行的場(chǎng)景，仿真過程交替出現(xiàn)情況1和情況2，每500輪轉(zhuǎn)換1次。情況1代表著天氣晴朗適合太陽能電池板充電的情況，在這種情況下，電池供電充足，工作過程中節(jié)點(diǎn)電量基本保持不變。情況2代表著陰雨天氣或夜間，太陽能電池?zé)o法充電，節(jié)點(diǎn)在工作過程中電量不斷減少。

4.2 對(duì)比分析

為驗(yàn)證改進(jìn)簇首選擇機(jī)制在網(wǎng)絡(luò)生命周期和提高太陽能電池利用率方面的效果，分別對(duì)比太陽能節(jié)點(diǎn)平均能量、干電池節(jié)點(diǎn)平均能量和節(jié)點(diǎn)存活個(gè)數(shù)。通過采用新的簇首選擇算法，從圖2-a看出，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量在多輪以后，較LEACH算法剩余能量更多，在相同的數(shù)據(jù)傳輸情況下，說明采用新的簇首選擇機(jī)制，提升了太陽能節(jié)點(diǎn)的利用效率，網(wǎng)絡(luò)獲得和使用了更多太陽能。同時(shí)多輪以后，采用新的簇首算法使得網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的存活節(jié)點(diǎn)更多，因此網(wǎng)絡(luò)的壽命也延長(zhǎng)了，如圖2-c所示。圖2-b所示為分別采用LEACH算法和新的簇首選擇算法后太陽能電池節(jié)點(diǎn)的變化情況。

5 結(jié)論

本研究根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的部分傳感器節(jié)點(diǎn)采用太陽能供電的這一場(chǎng)景，在LEACH算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達(dá)到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點(diǎn)、提高太陽能節(jié)點(diǎn)使用效率的目的。仿真結(jié)果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點(diǎn)死亡速度，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。但是算法同時(shí)存在一些局限，主要是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田中的實(shí)際布局，太陽能電池供電節(jié)點(diǎn)分布可能不太均勻，造成一片較大的監(jiān)測(cè)區(qū)域沒有太陽能供電的節(jié)點(diǎn)，無法選出簇首；仿真的過程對(duì)實(shí)際環(huán)境中太陽能節(jié)點(diǎn)的工作和天氣情況的模擬過于簡(jiǎn)單。這些問題都有待于進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳 雷. 異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)淇刂扑惴ㄑ芯縖D]. 蘇州：蘇州大學(xué)，2011.

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[5]林少欽. 分簇?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量有效性研究[D]. 上海：上海交通大學(xué)，2012.

[6]張偉華，李臘元，張留敏，等. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)LEACH協(xié)議能耗均衡改進(jìn)[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2008，21（11）：1918-1922.

[7]蔡海濱，琚小明，曹奇英. 多級(jí)能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量預(yù)測(cè)和可靠聚簇路由協(xié)議[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2009，32（12）：2393-2402.endprint

在仿真過程中，為了更好地模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在真實(shí)農(nóng)田環(huán)境中運(yùn)行的場(chǎng)景，仿真過程交替出現(xiàn)情況1和情況2，每500輪轉(zhuǎn)換1次。情況1代表著天氣晴朗適合太陽能電池板充電的情況，在這種情況下，電池供電充足，工作過程中節(jié)點(diǎn)電量基本保持不變。情況2代表著陰雨天氣或夜間，太陽能電池?zé)o法充電，節(jié)點(diǎn)在工作過程中電量不斷減少。

4.2 對(duì)比分析

為驗(yàn)證改進(jìn)簇首選擇機(jī)制在網(wǎng)絡(luò)生命周期和提高太陽能電池利用率方面的效果，分別對(duì)比太陽能節(jié)點(diǎn)平均能量、干電池節(jié)點(diǎn)平均能量和節(jié)點(diǎn)存活個(gè)數(shù)。通過采用新的簇首選擇算法，從圖2-a看出，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量在多輪以后，較LEACH算法剩余能量更多，在相同的數(shù)據(jù)傳輸情況下，說明采用新的簇首選擇機(jī)制，提升了太陽能節(jié)點(diǎn)的利用效率，網(wǎng)絡(luò)獲得和使用了更多太陽能。同時(shí)多輪以后，采用新的簇首算法使得網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的存活節(jié)點(diǎn)更多，因此網(wǎng)絡(luò)的壽命也延長(zhǎng)了，如圖2-c所示。圖2-b所示為分別采用LEACH算法和新的簇首選擇算法后太陽能電池節(jié)點(diǎn)的變化情況。

5 結(jié)論

本研究根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的部分傳感器節(jié)點(diǎn)采用太陽能供電的這一場(chǎng)景，在LEACH算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達(dá)到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點(diǎn)、提高太陽能節(jié)點(diǎn)使用效率的目的。仿真結(jié)果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點(diǎn)死亡速度，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。但是算法同時(shí)存在一些局限，主要是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田中的實(shí)際布局，太陽能電池供電節(jié)點(diǎn)分布可能不太均勻，造成一片較大的監(jiān)測(cè)區(qū)域沒有太陽能供電的節(jié)點(diǎn)，無法選出簇首；仿真的過程對(duì)實(shí)際環(huán)境中太陽能節(jié)點(diǎn)的工作和天氣情況的模擬過于簡(jiǎn)單。這些問題都有待于進(jìn)一步研究。

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[7]蔡海濱，琚小明，曹奇英. 多級(jí)能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量預(yù)測(cè)和可靠聚簇路由協(xié)議[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2009，32（12）：2393-2402.endprint

在仿真過程中，為了更好地模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在真實(shí)農(nóng)田環(huán)境中運(yùn)行的場(chǎng)景，仿真過程交替出現(xiàn)情況1和情況2，每500輪轉(zhuǎn)換1次。情況1代表著天氣晴朗適合太陽能電池板充電的情況，在這種情況下，電池供電充足，工作過程中節(jié)點(diǎn)電量基本保持不變。情況2代表著陰雨天氣或夜間，太陽能電池?zé)o法充電，節(jié)點(diǎn)在工作過程中電量不斷減少。

4.2 對(duì)比分析

為驗(yàn)證改進(jìn)簇首選擇機(jī)制在網(wǎng)絡(luò)生命周期和提高太陽能電池利用率方面的效果，分別對(duì)比太陽能節(jié)點(diǎn)平均能量、干電池節(jié)點(diǎn)平均能量和節(jié)點(diǎn)存活個(gè)數(shù)。通過采用新的簇首選擇算法，從圖2-a看出，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量在多輪以后，較LEACH算法剩余能量更多，在相同的數(shù)據(jù)傳輸情況下，說明采用新的簇首選擇機(jī)制，提升了太陽能節(jié)點(diǎn)的利用效率，網(wǎng)絡(luò)獲得和使用了更多太陽能。同時(shí)多輪以后，采用新的簇首算法使得網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的存活節(jié)點(diǎn)更多，因此網(wǎng)絡(luò)的壽命也延長(zhǎng)了，如圖2-c所示。圖2-b所示為分別采用LEACH算法和新的簇首選擇算法后太陽能電池節(jié)點(diǎn)的變化情況。

5 結(jié)論

本研究根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的部分傳感器節(jié)點(diǎn)采用太陽能供電的這一場(chǎng)景，在LEACH算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達(dá)到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點(diǎn)、提高太陽能節(jié)點(diǎn)使用效率的目的。仿真結(jié)果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點(diǎn)死亡速度，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。但是算法同時(shí)存在一些局限，主要是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田中的實(shí)際布局，太陽能電池供電節(jié)點(diǎn)分布可能不太均勻，造成一片較大的監(jiān)測(cè)區(qū)域沒有太陽能供電的節(jié)點(diǎn)，無法選出簇首；仿真的過程對(duì)實(shí)際環(huán)境中太陽能節(jié)點(diǎn)的工作和天氣情況的模擬過于簡(jiǎn)單。這些問題都有待于進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)：

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[6]張偉華，李臘元，張留敏，等. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)LEACH協(xié)議能耗均衡改進(jìn)[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2008，21（11）：1918-1922.

[7]蔡海濱，琚小明，曹奇英. 多級(jí)能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量預(yù)測(cè)和可靠聚簇路由協(xié)議[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2009，32（12）：2393-2402.endprint