沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 崔宏瑤 胡樹杰 胡玉蘭

基于TEEN路由協(xié)議的節(jié)能改進(jìn)算法

沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 崔宏瑤 胡樹杰 胡玉蘭

在TEEN路由協(xié)議中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭的概率相同是因?yàn)槠涑跏寄芰肯嗤?，然而?shí)際中傳感器網(wǎng)絡(luò)（wireless sensor network，WSN）大多是能量異構(gòu)的，這會(huì)導(dǎo)致能量不均衡而引起浪費(fèi)。另外，TEEN路由協(xié)議選出的簇頭會(huì)有因距離太近而導(dǎo)致簇的覆蓋，這也會(huì)造成能量浪費(fèi)?；赥EEN路由協(xié)議能量浪費(fèi)的情況本文提出了一種節(jié)能改進(jìn)算法。此改進(jìn)算法對(duì)于能量浪費(fèi)現(xiàn)象能有效改善，進(jìn)而延長(zhǎng)WSN的壽命。

傳感器網(wǎng)絡(luò)；路由協(xié)議；TEEN改進(jìn)算法

0 引言

WSN是一種分布式傳感網(wǎng)絡(luò)，大量微型傳感器被投放在需要監(jiān)測(cè)的區(qū)域來組成一個(gè)多跳的自組織的網(wǎng)絡(luò)，微型傳感器會(huì)協(xié)作的感知、采集、處理監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)對(duì)象信息，并上傳給上一級(jí)進(jìn)行進(jìn)一步處理。WSN的發(fā)展主要得益于隨著微機(jī)電系統(tǒng)（Micro-Electro-Mechanism System，MEMS）、片上系統(tǒng)（SOC，System on Chip）、無線通信和低功耗嵌入式技術(shù)的高速發(fā)展。

1 傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議

在通信的結(jié)構(gòu)方面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議分為平面路由協(xié)議和分簇路由協(xié)議[1]。平面路由協(xié)議包括洪泛路由協(xié)議（flooding）、閑聊路由協(xié)議（gossiping）、SPIN（sensor protocolfor information via negotiation）法。洪泛路由協(xié)議是是一種簡(jiǎn)單有效的路由協(xié)議。在洪泛路由協(xié)議中，節(jié)點(diǎn)會(huì)以廣播的形式轉(zhuǎn)發(fā)收到的數(shù)據(jù)分組，并丟棄重復(fù)的數(shù)據(jù)分組。 洪泛路由不用維護(hù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和路由計(jì)算，實(shí)現(xiàn)方式簡(jiǎn)單，對(duì)于要求高健壯性的場(chǎng)合尤其適用，但卻存在資源消耗大、信息內(nèi)爆、資源盲點(diǎn)等問題；閑聊路由算法在洪泛法基礎(chǔ)上利用隨機(jī)發(fā)送數(shù)據(jù)的方法減少了資源的浪費(fèi)；SPIN協(xié)議是一種以數(shù)據(jù)為中心的自適應(yīng)通信路由協(xié)議。它通過使用節(jié)點(diǎn)間的協(xié)商制度和資源自適應(yīng)機(jī)制，解決了洪泛路由存在的缺點(diǎn)。分簇路由協(xié)議有低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH），PEGASIS（Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems）協(xié)議，節(jié)能的閾值敏感路由協(xié)議（Thresholdsensitive Energy-Efficient Sensor Network，TEEN）。其中，在LEACH協(xié)議中提出了“輪”的概念，每一輪中包括簇的建立和穩(wěn)定運(yùn)行兩個(gè)階段，穩(wěn)定運(yùn)行階段要遠(yuǎn)大于簇的建立階段；PEGASIS是在LEACH的分簇算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)而來的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)；TEEN算法類似于LEACH的分簇算法，但卻增加了兩個(gè)閾值，減少了沒有必要的信息傳輸，降低了能量的消耗。

2 TEEN路由協(xié)議

TEEN路由協(xié)議是LEACH 路由協(xié)議的改進(jìn)[2]。它的實(shí)現(xiàn)機(jī)制與LEACH算法基本一致，只不過在LEACH算法的基礎(chǔ)上增加了硬閾值和軟閾值兩個(gè)閾值。硬閾值是傳感器節(jié)點(diǎn)感應(yīng)數(shù)據(jù)信息的門限值，當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)信息首次超過硬閾值時(shí)，節(jié)點(diǎn)會(huì)將數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭節(jié)點(diǎn)。若節(jié)點(diǎn)感應(yīng)到的數(shù)據(jù)信息未超過硬閾值，則說明要感知、采集的信息數(shù)據(jù)變化不明顯，在安全范圍內(nèi)，無需發(fā)送給簇頭。軟閾值是采集到的數(shù)據(jù)信息變化量的最小值，只有當(dāng)采集到的信息超過了硬閾值且變化量超過了軟閾值，傳感器節(jié)點(diǎn)才會(huì)把信息傳給簇頭節(jié)點(diǎn)。采用這種設(shè)定閾值的方法，在需對(duì)數(shù)據(jù)變化敏感，實(shí)時(shí)性要求高的傳感器網(wǎng)絡(luò)中，可以過濾掉一些變化不大，沒有必要的信息，從而網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定階段得以延長(zhǎng)。

TEEN協(xié)議的實(shí)現(xiàn)過程按照“輪(round)”來進(jìn)行，每一輪分為兩個(gè)階段：簇頭選舉階段與穩(wěn)定傳輸階段，在每一輪中數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸階段所占時(shí)間遠(yuǎn)大于簇頭選舉階段。

在簇頭選舉階段，會(huì)給傳感器隨機(jī)分配一個(gè)0到1之間的隨機(jī)數(shù)，分配到的隨機(jī)數(shù)如果小于簇首選舉閾值T(n)，則該節(jié)點(diǎn)被選為簇頭，否則成為非簇頭節(jié)點(diǎn)。簇頭選舉閾值T(n)的計(jì)算公式如下：

上式中的T(n)是簇頭選舉的判斷閾值；P為理想簇頭節(jié)點(diǎn)所占比例；r為網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前運(yùn)行到的輪數(shù)；r mod(1/P)表示運(yùn)行到第r輪時(shí)在該輪轉(zhuǎn)周期內(nèi)已當(dāng)選過簇頭的節(jié)點(diǎn)數(shù)目；G表示第r輪中還未當(dāng)選過的簇頭的節(jié)點(diǎn)集合。

選定的簇頭節(jié)點(diǎn)會(huì)向簇內(nèi)的其它節(jié)點(diǎn)廣播硬閾值、軟閾值。閾值的設(shè)定是在簇剛剛組建的時(shí)候。采用這一機(jī)制使會(huì)使傳感網(wǎng)絡(luò)對(duì)監(jiān)測(cè)目標(biāo)的變化做出迅速的反應(yīng)，而不是等待基站的定時(shí)查詢。

3 TEEN路由協(xié)議的不足

1)雖然TEEN協(xié)議能保證每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有相同的概率當(dāng)選簇頭，但這只適用于能量同構(gòu)形網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)傳感器網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)能量異構(gòu)情況時(shí)將不再適用。

2)選出的簇頭節(jié)點(diǎn)會(huì)有距離太近的可能，從而導(dǎo)致簇的重復(fù)覆蓋，造成能量的浪費(fèi)。

4 TEEN路由協(xié)議的改進(jìn)

1)傳感器網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)能量異構(gòu)的情形時(shí)，為了延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命，提出了對(duì)簇頭選舉算法的改進(jìn)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)剩余能量的多少與網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量的差值與平均剩余能量比較得出被選為簇頭的概率，使得剩余能量越高的節(jié)點(diǎn)越有可能成為簇首，節(jié)點(diǎn)被選為簇頭的概率如下：

則簇頭選舉門限為：

2)針對(duì)選出的簇頭有可能距離太近而造成能量浪費(fèi)的情況，可以設(shè)定一個(gè)閾值D，當(dāng)選出的簇頭距離小于閾值D時(shí)則使其中一個(gè)不在本輪中當(dāng)選為簇頭，閾值的計(jì)算方法如下：

其中，M為正方形監(jiān)測(cè)區(qū)域的邊長(zhǎng)；n為傳感器節(jié)點(diǎn)總數(shù)；Popt為預(yù)先設(shè)定的簇首比例。

5 仿真結(jié)果

圖1 TEEN與TEEN改進(jìn)算法存活節(jié)點(diǎn)數(shù)隨時(shí)間變化、網(wǎng)絡(luò)能量消耗對(duì)比圖

從圖1中可以看出在同樣參數(shù)設(shè)置的情況下，TEEN改進(jìn)算法在2000輪時(shí)才有節(jié)點(diǎn)開始死亡，直到4750輪左右節(jié)點(diǎn)才全部死亡，而TEEN算法在1500輪時(shí)就有節(jié)點(diǎn)開始死亡，并且3500輪左右節(jié)點(diǎn)就已經(jīng)全部死亡，在TEEN算法節(jié)點(diǎn)全部死亡前，TEEN改進(jìn)算法每一輪的存活節(jié)點(diǎn)數(shù)都大于TEEN算法。從圖中可以看出在前4000輪中，TEEN改進(jìn)算法每一輪的能量消耗都比TEEN少。由此可以得出結(jié)TEEN改進(jìn)算法能有效減少傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

6 結(jié)束語

本文對(duì)TEEN算法就能量消耗方面提出了改進(jìn)，提出了一種TEEN改進(jìn)算法。該算法克服了TEEN算法只適用于能量同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)，改進(jìn)了簇頭選舉閾值的算法，使其更適用于較為常見的能量異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的情況，延長(zhǎng)了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的壽命。同時(shí)改進(jìn)了選舉的簇頭過近而導(dǎo)致簇的覆蓋問題，進(jìn)一步減少了網(wǎng)絡(luò)能量的消耗。

[1]唐勇,周明天,張欣．無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議進(jìn)展[J]．軟件學(xué)報(bào),2006,17(3)：410-421．

[2]范鵬飛．無線傳感器網(wǎng)絡(luò)TEEN協(xié)議數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究[D]．武漢：武漢理工大學(xué),2014．

崔宏瑤（1993—），女，碩士研究生，主要研究方向：通信與信息系統(tǒng)。

胡樹杰（1964—），男，碩士，副教授，主要研究方向：自適應(yīng)信號(hào)處理。

胡玉蘭（1961—），女，碩士，教授，主要研究方向：模式識(shí)別與圖像處理、人工智能應(yīng)用。