何常勝 夏曉峰

摘 要： 針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）中均衡分簇問題，提出一種基于模糊邏輯推理的WSN分布式分簇算法（DFLC）。利用分布式模糊邏輯控制器選擇根節(jié)點，以能量大小、中心性、距基站的距離、跳數(shù)和節(jié)點密度5個參數(shù)作為分布式模糊邏輯控制算法的輸入。為網(wǎng)絡(luò)中的中間節(jié)點分配模糊邏輯推理引擎，根據(jù)自身和相鄰節(jié)點的信息進(jìn)行判斷，選擇發(fā)送質(zhì)量最高子節(jié)點的回復(fù)消息給根節(jié)點，減少了消息傳輸數(shù)量。仿真實驗表明，在產(chǎn)生消息數(shù)量、能源消耗、存活節(jié)點數(shù)、容錯性、負(fù)載平衡等方面，DFLC算法都優(yōu)于LEACH，ACAWT，Gupta和CHEF算法。

關(guān)鍵詞： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 模糊邏輯推理； 分布式分簇算法； 負(fù)載均衡

中圖分類號： TN919?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）05?0067?06

0 引 言

在大多數(shù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）應(yīng)用中，都利用聚類技術(shù)來減少能量消耗[1]。在分簇網(wǎng)絡(luò)中，成員節(jié)點負(fù)責(zé)發(fā)送遙感數(shù)據(jù)到根節(jié)點，根節(jié)點負(fù)責(zé)收集、處理和發(fā)送數(shù)據(jù)到基站，所以根節(jié)點會比成員節(jié)點產(chǎn)生更多的能量消耗。當(dāng)簇中的根節(jié)點能量消耗完，則無法處理數(shù)據(jù)使網(wǎng)絡(luò)失效[2]。所以需要一種能夠平衡能源消耗、提高簇和網(wǎng)絡(luò)生命周期的算法。

本文提出一種基于模糊邏輯的WSN分布式分簇（Distributed Fuzzy?logic Clustering，DFLC）算法。采用分布式模糊邏輯推理系統(tǒng)，以能量大小、中心性、到基站的距離、跳數(shù)和節(jié)點密度等參數(shù)作為輸入，來動態(tài)選擇根節(jié)點。每個節(jié)點都分配分布式模糊邏輯引擎，防止消息在傳輸過程中產(chǎn)生高能耗。通過在中間節(jié)點上運行模糊邏輯推理，降低成員節(jié)點到根節(jié)點的消息傳輸量。仿真實驗表明，DFLC算法的性能優(yōu)于其他分簇算法。

1 相關(guān)研究

文獻(xiàn)[3]提出的低能耗自適應(yīng)聚類層次算法（LEACH）是一種分布式自組織分簇算法，其過程分為簇建立和簇穩(wěn)定2個階段，通過隨機(jī)選擇機(jī)制選舉簇頭來平衡節(jié)點負(fù)載。然而，該算法沒有考慮節(jié)點位置，不適合應(yīng)用于較大的WSN環(huán)境。文獻(xiàn)[4]對LEACH進(jìn)行改進(jìn)，通過構(gòu)建雙層簇來減小簇頭與Sink節(jié)點的傳輸距離。然而其最多能夠?qū)崿F(xiàn)兩跳傳輸，也不適合大型網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)[5]提出一種基于模糊邏輯簇頭選舉算法（CHEF），以節(jié)點能量、密度和中心性為輸入，利用Mamdani模糊邏輯推理進(jìn)行簇頭的選舉。然而其使用基站收集所有節(jié)點的信息，需要大量的節(jié)點間通信，消耗較多的能量。文獻(xiàn)[6]提出一種集中化使用模糊邏輯引擎來選擇生成簇頭的算法，然而該方法沒有考慮到需求情況，而是周期性運行。

不同于上述提到的算法，DFLC沒有使用基站從所有傳感器節(jié)點收集數(shù)據(jù)或集中化執(zhí)行模糊邏輯，而是使用了一個完全分布式結(jié)構(gòu)。避免了節(jié)點到基站、基站到節(jié)點的大量計算開銷和消息傳輸開銷，從而降低整個網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，提高網(wǎng)絡(luò)壽命。模糊邏輯引擎只由根節(jié)點或者有較高概率被選擇作為新根節(jié)點的父節(jié)點執(zhí)行，進(jìn)一步節(jié)約能耗。此外，DFLC還考慮了容錯性、負(fù)載均衡、時效性和可擴(kuò)展性等因素。

3 實 驗

利用NS2仿真器將提出的DFLC與低能耗自適應(yīng)聚類層次算法（LEACH）[3]、等待定時自適應(yīng)聚類算法（ACAWT）[10]、基于模糊邏輯簇頭選舉算法（CHEF）[4]和Gupta算法[11]，在消息負(fù)載、網(wǎng)絡(luò)能耗、存活節(jié)點數(shù)、容錯性和簇頭能耗方面進(jìn)行了實驗對比。表1給出了相關(guān)的仿真參數(shù)。

不同運行時間下的信息傳輸數(shù)量比較情況，如圖3所示。

從圖3中可以看出，DFLC算法產(chǎn)生的消息傳輸量最少，[LEACH]算法產(chǎn)生的消息傳輸量最大。在[ACAWT]算法中，簇被分成了各個子簇，成員節(jié)點分為子簇頭和子簇成員?；诜执仡^之間的通信來選擇新簇頭，這樣就降低了消息傳輸量。在[Gupta]算法中，基站統(tǒng)一收集來自節(jié)點的信息，然后運行聚類算法，這一過程產(chǎn)生了巨大的消息傳輸量。在[CHEF]算法中，基站不需要從所有節(jié)點收集信息，所以[CHEF]算法要優(yōu)于[Gupta]算法。本文提出的DFLC算法通過篩選最有可能成為根節(jié)點的那個節(jié)點的信息，使中間節(jié)點減少了從葉節(jié)點發(fā)到根節(jié)點的信息量，所以產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量最小。

不同算法的能量消耗，如圖4所示。可以看出，隨著仿真時間的增加，所有算法的能量消耗也都將會增加。其中，[DFLC]算法產(chǎn)生的能源消耗最低，[LEACH]算法產(chǎn)生的能源消耗最高。[ACAWT]算法中，在新簇頭的選擇階段，分簇頭向整個簇廣播數(shù)據(jù)，這就導(dǎo)致產(chǎn)生高能耗，尤其在有大量簇頭數(shù)的情況下。盡管[Gupta]算法考慮了能耗、節(jié)點濃度和中心參數(shù)等因素，收集節(jié)點和基站之間的數(shù)據(jù)，在基站集中運行模糊邏輯系統(tǒng)的過程仍然導(dǎo)致了較大的能源消耗。[CHEF]和[Gupta]算法類似，與之主要不同點是使用了局部簇頭選舉機(jī)制，從而使基站不需要從所有節(jié)點收集信息。[LEACH]算法完全取決于概率模型，導(dǎo)致簇頭節(jié)點的能量被迅速消耗。

不同仿真時間下各算法中存活節(jié)點的數(shù)量，如圖5所示?？梢钥闯?，隨著時間的增加，存活節(jié)點數(shù)量不斷減少。其中，本文[DFLC]算法中存活節(jié)點數(shù)最多，而[LEACH]算法最少。因為與[LEACH，][Gupta]和[CHEF]算法不同的是，[DFLC]算法中傳輸消息的數(shù)量較少，能量消耗低，存活節(jié)點數(shù)也高于其他算法。

有限的能源是WSN的一個非常重要的約束。由于能源的消耗，節(jié)點可能會失效，這就導(dǎo)致不能及時完成正常任務(wù)，這就需要一個容錯機(jī)制，當(dāng)節(jié)點失效后，用另一個節(jié)點來代替它繼續(xù)發(fā)揮作用，繼而使整個過程能夠繼續(xù)進(jìn)行。為此，本文[DFLC]算法中集成了容錯機(jī)制。圖6為各個算法中容錯機(jī)制的性能。實驗中，通過故意丟棄節(jié)點的數(shù)據(jù)包來制造一些故障節(jié)點。將傳送的所有數(shù)據(jù)包記為“提供數(shù)據(jù)”，成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包記為“投遞數(shù)據(jù)”。從圖6可以看出，和其他沒有考慮系統(tǒng)故障情況的算法相比，本文提出的算法具有最好的性能。同時，[DFLC]算法還與文獻(xiàn)[12]提出的具有簇頭容錯聚類技術(shù)的[FTFC]算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明，[DFLC]的容錯性能優(yōu)于[FTFC]。

為了延長系統(tǒng)壽命，需要均衡簇頭負(fù)載。將本文算法同現(xiàn)有的2種WSN負(fù)載均衡分簇算法：[EELBC][13]和[LBC][14]進(jìn)行比較，結(jié)果如圖7所示。實驗中計算了6組簇頭的能耗平均值作為能量消耗率?？梢钥闯?，[DFLC]算法具有最低的簇頭能量消耗率。

4 結(jié) 語

本文提出了一種基于模糊邏輯的WSN分布式聚類算法（DFLC）。通過仿真實驗，將本文算法與[LEACH，][ACAWT，][Gupta]和[CHEF]算法在產(chǎn)生消息數(shù)量、能源消耗、存活節(jié)點數(shù)、容錯性、負(fù)載平衡等方面進(jìn)行比較。結(jié)果表明，DFLC算法優(yōu)于其他分簇算法。

在今后工作中，將進(jìn)一步研究在不同類型的移動模型上執(zhí)行分布式模糊邏輯方法。

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