劉得兵，梁剛

（四川大學(xué)計算機(jī)學(xué)院，成都 610065）

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的LEACH協(xié)議的改進(jìn)與實現(xiàn)

劉得兵，梁剛

（四川大學(xué)計算機(jī)學(xué)院，成都 610065）

針對LEACH協(xié)議簇頭分布不均勻和網(wǎng)絡(luò)能量不均衡而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)生命周期短的問題，提出一種改進(jìn)方法。該方法在簇頭選舉階段，引入能量因子和位置因子來平均網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的剩余能量；在數(shù)據(jù)傳輸階段，引入新的數(shù)據(jù)融合機(jī)制來降低網(wǎng)絡(luò)中的傳輸能耗。通過NS2仿真實驗證明，與原協(xié)議相比，改進(jìn)后的協(xié)議在單位時間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的平均能耗低于原來的50%，網(wǎng)絡(luò)的生命周期延長114%。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；LEACH協(xié)議；簇頭選?。荒芰恳蜃?；位置因子

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人類正處于信息時代，而作為下一代互聯(lián)網(wǎng)中至關(guān)重要的技術(shù)——無線傳感器技術(shù)，也得到了飛躍式的發(fā)展。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN[1～4]）是一種全新的信息獲取平臺，能夠?qū)崟r監(jiān)測和收集分布在網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi)的各種檢測對象的信息，然后通過無線收發(fā)裝置將這些信息傳輸給匯聚節(jié)點，以實現(xiàn)對指定范圍內(nèi)目標(biāo)的檢測與跟蹤，具有展開迅速，抗毀性強(qiáng)等特點，有著非常廣闊的應(yīng)用前景。

近年來，隨著人們對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入，使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)得到了快速發(fā)展，也產(chǎn)生了越來越多的實際應(yīng)用。我們可以大膽地預(yù)見，將來無線傳感器網(wǎng)絡(luò)將無處不在，將完全融入我們的生活[4～10]。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)最突出的特點是節(jié)點能量有限且不可再生[11]，所以降低網(wǎng)絡(luò)能耗，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期顯得尤為重要。正因為如此，路由協(xié)議成為了當(dāng)前研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一大熱點[12～13]。與有線網(wǎng)絡(luò)相比，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)沒有實際的物理基礎(chǔ)設(shè)施支持，而且網(wǎng)絡(luò)的工作都是無人工干預(yù)的，其通信拓?fù)涫莿討B(tài)自組織的。因此，傳統(tǒng)的路由算法對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)并不適用，必須結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特性來研究新的路由協(xié)議[1，14～16]。

低功耗自適應(yīng)分層型協(xié)議（LEACH）是針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)提出的第一個分層型路由協(xié)議。它保證了網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點都有相等的概率當(dāng)選為簇頭，從而使得網(wǎng)絡(luò)的能量較為均勻地消耗。但是由于簇頭選舉具有很大的隨機(jī)性，不能保證簇頭的均勻分布，而且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中有節(jié)點提前死亡，會造成網(wǎng)絡(luò)路由空洞，影響通信[12，17～19]。針對LEACH協(xié)議的不足，一些以LEACH協(xié)議為基礎(chǔ)的改進(jìn)協(xié)議相繼被提出，如基于能量效率的閾值敏感傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（Threshold Sensitive Energy Efficient Sensor Network Protocol，TEEN）[20]，PEGASIS（Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems）[21]，混合節(jié)能分布式聚類協(xié)議（Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering，HEEN）[22]等，但是這些方法仍然存在因網(wǎng)絡(luò)能量不均衡，簇頭分布不均勻而造成的網(wǎng)絡(luò)生命周期短的問題[4，17]。

本文提出了一種改進(jìn)方法。首先，在簇頭選舉階段，對LEACH協(xié)議的簇頭選擇算法進(jìn)行改進(jìn)，從而保證算法在進(jìn)行簇頭選擇時充分考慮備選節(jié)點剩余能量和其網(wǎng)絡(luò)中的位置兩大因素，使得剩余能量越高、越靠近最佳簇頭位置的節(jié)點當(dāng)選簇頭的概率越大。其次，在數(shù)據(jù)傳輸階段，引入新的數(shù)據(jù)融合機(jī)制，減少傳輸給基站數(shù)據(jù)中的冗余信息，從而降低網(wǎng)絡(luò)中的傳輸能耗。通過以上改進(jìn)，能平均網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的剩余能量，避免網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點過早死亡；同時也使得被選出的簇頭節(jié)點能相對均勻地分布在網(wǎng)絡(luò)中。最終達(dá)到降低在單位時間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的平均能耗和延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的效果。

1 LEACH協(xié)議

LEACH協(xié)議[23]是一種自適應(yīng)分簇拓?fù)渌惴?，其核心思想是通過等概率地隨機(jī)選出簇頭節(jié)點，然后通過選出的簇頭節(jié)點來將整個網(wǎng)絡(luò)組織成簇結(jié)構(gòu)。每個簇只有一個簇頭，簇內(nèi)其他節(jié)點稱為非簇頭節(jié)點，非簇頭節(jié)點只與所在簇的簇頭節(jié)點通信。簇頭節(jié)點將簇內(nèi)所有非簇頭節(jié)點的監(jiān)測數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)融合處理后傳輸給Sink節(jié)點（也稱作基站）。由于簇頭節(jié)點除了要建立簇結(jié)構(gòu)，還要收集并處理簇內(nèi)非簇頭節(jié)點的監(jiān)測數(shù)據(jù)，因此會消耗更多能量。為了避免出現(xiàn)節(jié)點因長期擔(dān)任簇頭而過早耗盡自身能量而死亡，LEACH協(xié)議采用輪轉(zhuǎn)的方式來選舉簇頭節(jié)點，從而讓所有節(jié)點都有機(jī)會當(dāng)選簇頭，而已擔(dān)任過簇頭的節(jié)點只有在所有節(jié)點都已擔(dān)任過簇頭后才有機(jī)會再次成為簇頭，這樣保證了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的能量均勻消耗。

LEACH協(xié)議是按輪（rounds）周期性地執(zhí)行，每輪分為網(wǎng)絡(luò)的成簇階段和穩(wěn)定工作階段。在成簇階段，隨機(jī)選出簇頭節(jié)點，其他節(jié)點選擇離它最近的簇加入；在穩(wěn)定工作階段，簇頭節(jié)點收集簇內(nèi)所有非簇頭節(jié)點的監(jiān)測數(shù)據(jù)，然后對其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理并將結(jié)果發(fā)送給基站。

（1）網(wǎng)絡(luò)的成簇階段

LEACH協(xié)議中的所有傳感器節(jié)點是同構(gòu)的，因此所有節(jié)點的初始能量相同，為了使得網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點能量消耗平衡，期望每輪選出Popt·N個簇頭節(jié)點，其中，N為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總個數(shù)，Popt為期望簇頭個數(shù)在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中所占的比例（通過大量的實驗，當(dāng)Popt=5%時，網(wǎng)絡(luò)性能最優(yōu)[24]）。每個節(jié)點通過公式（1）計算出其閾值T（si），同時產(chǎn)生一個隨機(jī)數(shù)random（0＜random＜1）。當(dāng)random＞T（si）時，該節(jié)點當(dāng)選為簇頭。

式中，r為當(dāng)前輪數(shù)，G為在最近r×mod（1/Popt）輪中沒有當(dāng)選簇頭的節(jié)點集合。

當(dāng)節(jié)點當(dāng)選為簇頭節(jié)點后，就使用TDMA廣播ADV消息（Advertisement Message）通知其他節(jié)點自己是簇頭節(jié)點。每個非簇頭節(jié)點根據(jù)接收到的ADV消息信號的強(qiáng)弱來判斷自己與簇頭節(jié)點之間的距離，然后選擇最近的簇加入，并發(fā)送消息通知該簇頭，簇頭節(jié)點接收到消息后就將該節(jié)點加入自己的簇成員列表。當(dāng)所有節(jié)點都加入了相應(yīng)的簇，網(wǎng)絡(luò)的成簇階段就結(jié)束了，將進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定工作階段。

（2）網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定工作階段

簇頭節(jié)點建立一個TDMA調(diào)度來防止簇內(nèi)節(jié)點在數(shù)據(jù)傳輸過程中發(fā)生沖突，簇內(nèi)節(jié)點接收到簇頭節(jié)點發(fā)送的TDMA調(diào)度方案后就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸了。

TDMA調(diào)度使得每個非簇頭節(jié)點只能在指定的時間間隙內(nèi)發(fā)送數(shù)據(jù)。非簇頭節(jié)點在沒有數(shù)據(jù)要傳輸時，將會進(jìn)入休眠狀態(tài)以節(jié)省自身能量，而簇頭節(jié)點一直保持工作狀態(tài)來接收簇內(nèi)節(jié)點的監(jiān)測數(shù)據(jù)。簇頭節(jié)點一旦接收完所有簇內(nèi)節(jié)點的監(jiān)測數(shù)據(jù)，就對所接收到的所有監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，然后將處理的結(jié)果傳輸給基站。

2 LEACH協(xié)議的改進(jìn)

2.1 簇頭選舉改進(jìn)方案

（1）能量因子Erate

LEACH協(xié)議在簇頭選舉保證了每個節(jié)點都有機(jī)會成為簇頭，但是未將節(jié)點當(dāng)前能量考慮進(jìn)去，很有可能使得能量非常小的節(jié)點當(dāng)選為該輪的簇頭。這樣就可能出現(xiàn)簇頭無法完成對該簇的正常管理，或者無法對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析處理，從而造成該簇內(nèi)的通信無法正常進(jìn)行。針對這一問題，在改進(jìn)的簇頭選舉算法中，通過引入能量因子實現(xiàn)將節(jié)點的當(dāng)前能量作為簇頭選舉的一個因素。

能量因子Erate的計算式如（2）式所示：

式中，E0為節(jié)點的初始能量值，Ecur為節(jié)點的當(dāng)前能量值，Eaver為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的平均能量值。

（2）位置因子Drate

LEACH協(xié)議在簇頭選舉過程中也沒考慮節(jié)點的位置，有可能出現(xiàn)所選出的簇頭節(jié)點過于集中或者過于分散，從而使得簇內(nèi)節(jié)點與簇頭節(jié)點之間或者簇頭節(jié)點與基站節(jié)點之間的傳輸能耗過大，這樣就會造成節(jié)點能量的極大浪費(fèi)。針對這種情況，在改進(jìn)的簇頭選舉算法中，通過引入位置因子實現(xiàn)將節(jié)點的位置作為簇頭選舉的一個因素。

如圖1所示，為了便于說明位置因子的定義，首先將研究的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋮^(qū)域虛擬成一個能覆蓋所有節(jié)點的正方形區(qū)域，其邊長記作len_topo，A點的坐標(biāo)為（min_x，min_y），len_topo可由公式（3）求得，其中min_x、max_x表示所有傳感器節(jié)點（不包括Sink節(jié)點）的坐標(biāo)中最小和最大的橫坐標(biāo)，min_y、max_y表示所有傳感器節(jié)點（不包括Sink節(jié)點）的坐標(biāo)中最小和最大的縱坐標(biāo)。

圖1 位置因子說明圖

將該正方形區(qū)域分為四個大小相等的小正方形區(qū)域，這四個正方形區(qū)域的中心點稱為最佳簇頭位置。若被選簇頭的位置是在最佳簇頭位置的附近，這樣簇頭將較為均勻地分布在網(wǎng)絡(luò)中。也就是被選簇頭的節(jié)點離其所在區(qū)域的中心點距離越小，最終所有的簇頭將會較為均勻地分布在網(wǎng)絡(luò)中。通過公式（4）給出位置因子的定義，其中radius表示小正方形區(qū)域的外接圓的半徑，mdsi表示節(jié)點si到其所在區(qū)域中心點的距離，mdaver表示所有節(jié)點到其所在區(qū)域中心點的平均距離。

表1 關(guān)鍵點坐標(biāo)值

由此，可以得到節(jié)點si的映射距離（即Ostd和si'之間的距離）的計算公式如公式（6）。

（3）改進(jìn)的簇頭選舉算法

改進(jìn)的簇頭選舉算法并不改變原協(xié)議的簇頭選舉流程，只是在計算節(jié)點的閾值時將節(jié)點的當(dāng)前能量和位置通過能量因子和位置因子加入到計算中來，因此對于節(jié)點si將采用公式（7）來計算其閾值：

式中，Popt為期望簇頭個數(shù)在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中所占的比例，r為當(dāng)前輪數(shù)，G為在最近r×mod（1/Popt）輪中沒有當(dāng)選簇頭的節(jié)點集合，Erate為節(jié)點的能量因子，Drate為節(jié)點的位置因子。

新的簇頭選舉算法不僅保證了每個節(jié)點都有機(jī)會成為簇頭，也對參與簇頭選舉的節(jié)點的剩余能量和位置進(jìn)行了篩選。通過公式（7）可以看出，只有當(dāng)Erate× Drate＞1時，對該節(jié)點當(dāng)選簇頭起促進(jìn)作用，當(dāng)Erate×Drate＜1時，對該節(jié)點當(dāng)選簇頭起阻礙作用。改進(jìn)后的協(xié)議使得當(dāng)前能量越大，離最佳簇頭位置越近的節(jié)點當(dāng)選簇頭的概率越大。從而達(dá)到均衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點剩余能量，使得簇頭能相對均勻地分布在網(wǎng)絡(luò)中的目的。

2.2 數(shù)據(jù)通信改進(jìn)方案

在簇頭選舉完畢，簇的建立已經(jīng)完成的情況下，開始數(shù)據(jù)通信穩(wěn)定階段。此階段的數(shù)據(jù)融合在原協(xié)議中是由簇頭節(jié)點擔(dān)當(dāng)?shù)?，這樣簇頭不僅要承擔(dān)簇管理的任務(wù)，還要承擔(dān)該簇中的數(shù)據(jù)處理工作，這樣會使得簇頭節(jié)點的能量消耗過大。現(xiàn)在通過引入文獻(xiàn)[19]中的數(shù)據(jù)融合方案來對其進(jìn)行改進(jìn)，以便分擔(dān)簇頭節(jié)點的負(fù)擔(dān)，減少它的能耗，進(jìn)一步均衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的剩余能量。

改進(jìn)方法中，在簇內(nèi)重新選擇一個除簇頭節(jié)點外能量最大的節(jié)點（又稱為數(shù)據(jù)簇頭）來擔(dān)當(dāng)本簇內(nèi)的數(shù)據(jù)融合工作。數(shù)據(jù)簇頭負(fù)責(zé)接收簇內(nèi)節(jié)點發(fā)送過來的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并去除其中的冗余信息，然后將經(jīng)過數(shù)據(jù)融合處理的數(shù)據(jù)發(fā)送給基站?；緯邮諗?shù)據(jù)簇頭發(fā)送來的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并且當(dāng)有新的監(jiān)測任務(wù)時，基站會將其分配給簇頭節(jié)點，再由簇頭節(jié)點分配給簇內(nèi)節(jié)點。這樣在一個簇內(nèi)就有兩個領(lǐng)導(dǎo)，一個是簇頭節(jié)點，除了負(fù)責(zé)簇的構(gòu)建工作之外，還會將基站分配的監(jiān)測任務(wù)向下傳達(dá)給簇內(nèi)節(jié)點；另一個是數(shù)據(jù)簇頭節(jié)點，負(fù)責(zé)收集簇內(nèi)節(jié)點的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，然后向上發(fā)送給基站。這樣能均衡簇頭節(jié)點的能量消耗，從而達(dá)到平衡網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的剩余能量的目的。

2.3 改進(jìn)后協(xié)議的流程圖

采用改進(jìn)后的簇頭選舉算法和數(shù)據(jù)融合機(jī)制的協(xié)議的流程圖如圖2所示。

在簇建立階段，根據(jù)改進(jìn)的簇頭選舉算法選出網(wǎng)絡(luò)中的簇頭節(jié)點，節(jié)點當(dāng)選簇頭后就會向全網(wǎng)發(fā)布其當(dāng)選簇頭的消息，非簇頭節(jié)點會根據(jù)接收到的消息信號的強(qiáng)弱來選擇離它最近的簇加入。當(dāng)所有節(jié)點都加入了相應(yīng)的簇，就結(jié)束成簇階段，網(wǎng)絡(luò)將進(jìn)入穩(wěn)定工作階段。

在穩(wěn)定工作階段，當(dāng)有新的監(jiān)測任務(wù)時，簇頭節(jié)點會喚醒處于休眠狀態(tài)的簇內(nèi)節(jié)點，并向其分配監(jiān)測任務(wù)。簇內(nèi)節(jié)點會根據(jù)監(jiān)測任務(wù)收集數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送給簇內(nèi)的數(shù)據(jù)簇頭節(jié)點，完成了監(jiān)測任務(wù)的簇內(nèi)節(jié)點會進(jìn)入休眠狀態(tài)。數(shù)據(jù)簇頭會將接收到的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，然后發(fā)送給基站。

圖2 改進(jìn)后協(xié)議的流程圖

3 仿真實驗結(jié)果

100個傳感器節(jié)點隨機(jī)分布在100m×100m的范圍內(nèi)，基站坐標(biāo)?。?0，175），節(jié)點的初始能量相同，且為2J。同時取min_x=min_y=0，len_topo=100。采用NS2網(wǎng)絡(luò)仿真工具[25]對LEACH協(xié)議和改進(jìn)后的協(xié)議進(jìn)行了仿真實現(xiàn)，仿真結(jié)果如下（文中的仿真結(jié)果是100次隨機(jī)實驗結(jié)果的平均值）。

3.1 網(wǎng)絡(luò)生存周期對比

網(wǎng)絡(luò)生存周期對比圖如圖3所示，該圖中細(xì)的曲線代表的是LEACH協(xié)議的節(jié)點生存周期，粗的曲線代表的是改進(jìn)后的協(xié)議的節(jié)點生存周期。從圖中可以看出，改進(jìn)后的協(xié)議網(wǎng)絡(luò)的生命周期延長了，原有協(xié)議大約在480s的時候，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點整體死亡；而改進(jìn)后的協(xié)議大約在1030s的時候，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點才整體死亡，網(wǎng)絡(luò)的生命周期延長了1倍。

在靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)失效的節(jié)點數(shù)量超過30%時，網(wǎng)絡(luò)的性能就會變得非常差[26]，因此我們把網(wǎng)絡(luò)從開始到失效節(jié)點數(shù)量不超過30%的這段時間稱為網(wǎng)絡(luò)的最佳生命周期。從圖3中，可以看出，網(wǎng)絡(luò)的最佳生命周期從改進(jìn)前的390s延長到了改進(jìn)后的880s，提高了接近1.25倍。

圖3 網(wǎng)絡(luò)生存時間對比圖

3.2 網(wǎng)絡(luò)能耗對比

網(wǎng)絡(luò)能量消耗如圖4所示，圖中上面細(xì)的曲線代表原有的LEACH協(xié)議，下面的粗的曲線代表改進(jìn)后的協(xié)議。從圖中可以看出，改進(jìn)后的協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)能耗方面明顯優(yōu)于原有的協(xié)議，這表明對LEACH協(xié)議的改進(jìn)達(dá)到了均衡網(wǎng)絡(luò)能量，降低單個節(jié)點在單位時間內(nèi)的能耗的目的。

但是改進(jìn)后的協(xié)議在560s～600s這段時間，能量消耗過大，造成這種情況的原因可能有以下兩方面：①節(jié)點的動態(tài)分簇，形成的簇頭節(jié)點過多，在數(shù)據(jù)通信過程中發(fā)生碰撞，造成能量消耗過大。②該時間段沒有節(jié)點當(dāng)選為簇頭，這樣網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點就不得不將其收集到的數(shù)據(jù)直接傳輸給基站，從而造成了網(wǎng)絡(luò)傳輸能耗過大。

圖4 網(wǎng)絡(luò)能耗對比圖

4 結(jié)語

本文在分析LEACH協(xié)議算法缺點的基礎(chǔ)上，對原有的算法進(jìn)行了改進(jìn)。在簇頭選舉階段，結(jié)合節(jié)點的當(dāng)前能量和位置進(jìn)行簇頭選舉。在數(shù)據(jù)傳輸階段，將原本由簇頭節(jié)點承擔(dān)的數(shù)據(jù)融合工作轉(zhuǎn)交給簇內(nèi)除簇頭之外的最大能量的節(jié)點。通過以上兩方面的改進(jìn)，新協(xié)議不僅降低了網(wǎng)絡(luò)能耗，還平衡了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的剩余能量，從而延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。但是原協(xié)議中就存在的某些時間段簇頭數(shù)量過多或者沒有節(jié)點當(dāng)選簇頭的問題仍然沒有解決，如何解決該問題將是進(jìn)一步研究的重點。

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Improvement and Implementation of LEACH Protocol for Wireless Sensor Networks

LIU De-bing，LIANG Gang
（College of Computer Science，Sichuan University，Chengdu 610065）

Aims at the problem of LEACH protocol which exists the uneven distribution of clusterheads and imbalance in energy leading to the short network lifetime.Puts forward an improved method,introduces the energy factor and location factor to average the residual energy of each node during the selection of clusterheads.And introduces a new data fusion mechanism to reduce the energy consumption for transmission during the data transmission.Comparing with the original LEACH by NS2 simulation,it shows that the average energy consumption in unit time of the improved one is lower than 50%,the lifetime is extended 114%.

Wireless Sensor Networks;LEACH Protocol;Select Cluster-Heads;Energy Factor;Location Factor

1007-1423（2015）06-0003-07

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.06.001

劉得兵（1989-），男，安徽安慶人，碩士研究生，研究方向為網(wǎng)絡(luò)信息安全

梁剛，男，碩士生導(dǎo)師，研究方向為網(wǎng)絡(luò)安全與智能計算

2015-01-22

2015-02-10