李安超,陳桂芬

(長(zhǎng)春理工大學(xué)電子信息工程學(xué)院,長(zhǎng)春 130022)

能量異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由改進(jìn)算法*

李安超,陳桂芬*

(長(zhǎng)春理工大學(xué)電子信息工程學(xué)院,長(zhǎng)春 130022)

路由算法作為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的核心技術(shù),對(duì)延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期,提高網(wǎng)絡(luò)效率起到了至關(guān)重要的作用。針對(duì)分布式能量有效成簇算法未考慮節(jié)點(diǎn)位置和對(duì)節(jié)點(diǎn)保護(hù)、利用不充分的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的能量異構(gòu)分簇路由算法。該算法引入邊緣度的概念,使距離基站近的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先擔(dān)任簇頭,減少了網(wǎng)絡(luò)能量消耗;設(shè)立了雙能量閾值,提高節(jié)點(diǎn)能量利用,延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)生命周期;綜合考慮節(jié)點(diǎn)、簇頭、基站三者的位置分布,提出了更合理的入簇機(jī)制。仿真結(jié)果顯示,在小面積檢測(cè)(10 m×10 m到100 m×100 m)與大面積檢測(cè)(100 m×100 m到500 m×500 m)環(huán)境下改進(jìn)算法與原算法相比,網(wǎng)絡(luò)生命周期分別提高了18.7%到36.2%,24.4%到66.5%。

異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);路由算法;邊緣度;雙能量閾值;入簇機(jī)制

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSNs(Wireless Sensor Networks)作為信息技術(shù)的三大支柱之一,憑借其獨(dú)特的學(xué)科交叉性,已經(jīng)成為國(guó)際上備受關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)由部署在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的大量微型、廉價(jià)、低功耗的傳感器節(jié)點(diǎn)組成,傳感器通過(guò)相互協(xié)作的方式感知和采集檢測(cè)環(huán)境的信息,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理然后將處理后的信息傳送給用戶[1-2]。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣闊,目前已經(jīng)可以廣泛應(yīng)用于環(huán)境檢測(cè)、醫(yī)療護(hù)理、軍事、環(huán)境科學(xué)等其他一些商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域[3]。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)的異同,分為同構(gòu)型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和異構(gòu)型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò),其中僅初始能量不同的節(jié)點(diǎn)所組成的能量異構(gòu)型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)符合現(xiàn)實(shí)情況,更具有研究?jī)r(jià)值。

路由算法是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的核心技術(shù)之一,直接決定了傳感器節(jié)點(diǎn)在傳輸數(shù)據(jù)時(shí)的效率。由于傳感器節(jié)點(diǎn)能量微小且隨機(jī)分布,遠(yuǎn)距離傳輸數(shù)據(jù)會(huì)大量消耗能量,不合理的路由算法很容易引發(fā)局部節(jié)點(diǎn)快速死亡而產(chǎn)生的能量黑洞現(xiàn)象,因此研究合理有效的路由算法具有現(xiàn)實(shí)與科研的意義。

目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了多種路由算法,其中分簇型路由算法憑借良好的可擴(kuò)展性和優(yōu)異的網(wǎng)絡(luò)性能,已經(jīng)成為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法的研究重心。典型的分簇型路由算法有低能量自適應(yīng)分群算法LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[4]、門限敏感的傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法TEEN(Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol)[5]、分布式能量有效成簇算法DEEC(Distribute Energy-Efficient Clustering Algorithm)[6]等。LEACH算法使每個(gè)節(jié)點(diǎn)輪番擔(dān)任簇頭,平均網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,但節(jié)能性一般;TEEN算法提出雙門限值減少數(shù)據(jù)傳輸量,但實(shí)時(shí)性很差。

DEEC算法作為L(zhǎng)EACH算法的改進(jìn),在其優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,動(dòng)態(tài)的調(diào)整每個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭的概率,提高了能量效率,因此受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。文獻(xiàn)[7]改進(jìn)了DEEC算法中最佳簇頭個(gè)數(shù)與每輪平均能量公式,使整體網(wǎng)絡(luò)能量更加清晰明了,但沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)位置因素;文獻(xiàn)[8]考慮了節(jié)點(diǎn)的位置分布,使靠近基站的節(jié)點(diǎn)更易當(dāng)選簇頭,卻沒(méi)有對(duì)低能量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行保護(hù),很容易造成基站附近的節(jié)點(diǎn)因反復(fù)當(dāng)選簇頭而迅速死亡。

針對(duì)上述問(wèn)題,本文首先分析了DEEC算法的優(yōu)缺點(diǎn)并在其基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)能量異構(gòu)分簇路由分布式能量有效成簇改進(jìn)算法RDEEC(Reformative Distribute Energy-Efficient Clustering Algorithm),綜合考慮了節(jié)點(diǎn)位置、剩余能量、入簇機(jī)制等方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)生命周期的影響,引入了邊緣度與雙能量閾值,優(yōu)化了入簇機(jī)制,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

1 相關(guān)研究

1.1 異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)

1.1.1 異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)分類

異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)節(jié)點(diǎn)感測(cè)能力、計(jì)算能力、通信能力和能量等不同而分為4種類型:計(jì)算能量異構(gòu)型、節(jié)點(diǎn)能量異構(gòu)型、鏈路異構(gòu)型和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異構(gòu)型[9]。本文研究節(jié)點(diǎn)能量異構(gòu)型傳感器網(wǎng)絡(luò),即節(jié)點(diǎn)配置不同的初始能量,這一特征也具有現(xiàn)實(shí)意義。

1.1.2 多級(jí)能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)

在多級(jí)能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)的能量值是在一個(gè)區(qū)間隨機(jī)分布的,我們區(qū)分節(jié)點(diǎn)為普通節(jié)點(diǎn)和高能節(jié)點(diǎn)兩種,普通節(jié)點(diǎn)的初始能量為Eo,高能節(jié)點(diǎn)的初始能量為Eo(1+ai),ai表示高能節(jié)點(diǎn)超過(guò)普通節(jié)點(diǎn)能量的倍數(shù),因此節(jié)點(diǎn)的初始能量可以描述為在[Eo,Eo(1+amax)]的區(qū)間內(nèi)隨機(jī)分布[10]。其中amax為所有能量倍數(shù)ai的最大值。因此網(wǎng)絡(luò)的整體能量可以描述為式(1):

(1)

1.1.3 異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗模型

異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的能耗模型如下[11]。

節(jié)點(diǎn)的能耗公式主要有3種,分別為發(fā)送數(shù)據(jù)能耗ETx(l,d),接收數(shù)據(jù)能耗ERx(l),數(shù)據(jù)融合能耗Ec。具體公式如式(2)～式(5):

(2)

ERx(l)=lEelec

(3)

Ec=(M+1)lEDA

(4)

(5)

式中:l為發(fā)送的數(shù)據(jù)大小;Eelec為發(fā)射電路的能耗;εfs和εmp為功率放大的能耗;d0為節(jié)點(diǎn)有效距離的閾值;EDA為單位數(shù)據(jù)融合的能耗,M為簇內(nèi)成員的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

1.2 DEEC算法

DEEC算法以LEACH算法為基礎(chǔ)并改進(jìn)了其未考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量的缺點(diǎn),使高初始能量及高剩余能量節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭的概率增加,從而均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期。算法原理與LEACH算法相似,網(wǎng)絡(luò)周期性的按輪(round)運(yùn)行。每個(gè)輪循環(huán)分為簇的建立(set-up)階段和穩(wěn)定工作(steady-state)階段,穩(wěn)定工作階段也即為數(shù)據(jù)傳輸階段[12]。算法實(shí)現(xiàn)原理如下:

①簇的建立階段:

在能量異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始能量不同[13]。節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭的概率為式(6)所示:

(6)

(7)

式中:G為當(dāng)前普通節(jié)點(diǎn)的集合。

②穩(wěn)定工作階段:

簇頭節(jié)點(diǎn)確立后,該簇頭節(jié)點(diǎn)便會(huì)向鄰居節(jié)點(diǎn)通過(guò)廣播的方式發(fā)送“入簇”的消息,非簇頭節(jié)點(diǎn)收到此消息時(shí),就根據(jù)收到消息信號(hào)的強(qiáng)弱,選擇最強(qiáng)信號(hào)的簇頭節(jié)點(diǎn)加入。

1.3DEEC算法的缺點(diǎn)

DEEC算法在LEACH算法的基礎(chǔ)上考慮到了節(jié)點(diǎn)的剩余能量,使高剩余能量節(jié)點(diǎn)更高概率當(dāng)選簇頭,但DEEC算法的缺點(diǎn)如下:①低剩余能量節(jié)點(diǎn)仍有可能當(dāng)選簇頭。②高剩余能量節(jié)點(diǎn)不能重復(fù)當(dāng)選簇頭,利用率很低。③簇頭選舉時(shí)未考慮到節(jié)點(diǎn)的位置分布因素。④在入簇機(jī)制上選擇最近的簇頭點(diǎn)加入,考慮因素太片面。

2 RDEEC算法

針對(duì)DEEC算法的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的節(jié)能分簇路由算法RDEEC,該算法適用于多級(jí)能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下:

①簇的建立階段:

首先,向檢測(cè)區(qū)域隨機(jī)部署N個(gè)節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)能量服從多級(jí)能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)定,每個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭的概率如式(8):

(8)

(9)

式中:Etotal為多級(jí)能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)整體能量,見(jiàn)式(1),r為當(dāng)選循環(huán)輪數(shù),rmax為設(shè)定的最大循環(huán)輪數(shù)。

記錄每個(gè)節(jié)點(diǎn)到基站的距離dis(i),引入邊緣度edge(i)的概念,邊緣度的計(jì)算公式如下(10):

(10)

式中:dismax為節(jié)點(diǎn)到基站的最遠(yuǎn)距離。

引入邊緣度之后的當(dāng)選簇頭概率pi為式(11):

pi=piedge(i)

(11)

簇頭的當(dāng)選不僅要考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量,還要考慮節(jié)點(diǎn)的位置分布,使靠近基站的高能量節(jié)點(diǎn)更易當(dāng)選為簇頭。

RDEEC算法的閾值同式(7),同時(shí)引入最低當(dāng)選能量閾值Elow如式(12):

Elow=0.2Etotal(1-r/rmax)2/N

(12)

只有當(dāng)節(jié)點(diǎn)的剩余能量大于Elow時(shí)才能參與簇頭選取過(guò)程,從而避免了低能量節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭的情況,保護(hù)了低能量節(jié)點(diǎn)。

在第一輪簇頭選取中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)0～1的隨機(jī)數(shù),若該隨機(jī)數(shù)小于式(7)設(shè)定的閾值,則該節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭。

從第二輪開(kāi)始,上一輪中未當(dāng)選簇頭且剩余能量大于Elow的普通節(jié)點(diǎn)參與簇頭選取,同時(shí),上一輪中當(dāng)選過(guò)簇頭且剩余能量大于重復(fù)當(dāng)選能量閾值的節(jié)點(diǎn)也被允許參與簇頭選取。重復(fù)當(dāng)選閾值如式(13):

Erep=1.5Etotal(1-r/rmax)/N

(13)

這樣,可以使高能量節(jié)點(diǎn)反復(fù)充當(dāng)簇頭,提高高能量節(jié)點(diǎn)的利用率。

②穩(wěn)定工作階段:

簇頭選定后,普通節(jié)點(diǎn)執(zhí)行入簇選擇,傳統(tǒng)入簇是選擇距離最近的簇頭加入,但由于異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)如式(2),在d0范圍內(nèi)功率放大能耗采用自由空間模型,傳輸距離大于等于d0時(shí),采用多路徑衰減模型。假設(shè)節(jié)點(diǎn)分布如圖1所示,計(jì)算普通節(jié)點(diǎn)選擇不同簇頭加入并發(fā)送lbit數(shù)據(jù)至基站所消耗的能量,其中εfs,εmp參數(shù)如式(14)、式(15):

εfs=10 pJ(bit·m2)

(14)

εmp=0.001 3 pJ(bit·m4)

(15)

圖1 節(jié)點(diǎn)分布示意圖

當(dāng)節(jié)點(diǎn)選擇簇頭A加入后,傳輸lbit所需要消耗的能量為:

Econ1=lEelec+l×10×152+lEelec+l×0.001 3×804=2lEelec+55 498l

當(dāng)節(jié)點(diǎn)選擇簇頭B加入后,傳輸lbit所需要消耗的能量為:

Econ2=lEelec+l×10×252+lEelec+l×0.001 3×704=2lEelec+31 213l

通過(guò)對(duì)比兩者消耗的能量,可以看出,當(dāng)節(jié)點(diǎn)選擇距離自己最近的簇頭加入后,消耗的能量增加,說(shuō)明傳統(tǒng)的入簇機(jī)制沒(méi)有充分考慮所有因素。

因此RDEEC算法改進(jìn)后的入簇機(jī)制為式(16)

(16)

式中:dtoCH為節(jié)點(diǎn)到簇頭節(jié)點(diǎn)的距離,dtoBS為簇頭節(jié)點(diǎn)到基站的距離。a為設(shè)定的權(quán)重,屬于[0,1]區(qū)間內(nèi),可以根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境進(jìn)行設(shè)定,最后選擇使D最小的簇頭節(jié)點(diǎn)加入。RDEEC算法流程如圖2所示。

圖2 RDEEC算法流程圖

3 仿真結(jié)果分析

在仿真環(huán)節(jié),根據(jù)節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)方式的不同設(shè)立了兩組實(shí)驗(yàn)環(huán)境,分別是以自由空間方式傳輸為主的小面積檢測(cè)環(huán)境(10 m×10 m到100 m×100 m)和以多路徑衰減傳輸方式為主的大面積(100 m×100 m到500 m×500 m)檢測(cè)環(huán)境,并利用MATLAB仿真軟件比較在不同應(yīng)用環(huán)境下,DEEC算法與RDEEC算法性能,仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1所示,基站設(shè)定為檢測(cè)區(qū)域中心。

表1 仿真參數(shù)

3.1 小面積檢測(cè)環(huán)境下仿真結(jié)果分析

從圖3可以看出在小面積檢測(cè)環(huán)境下,RDEEC算法比DEEC算法網(wǎng)絡(luò)生命周期更長(zhǎng),增長(zhǎng)比例為18.7%～36.2%,其中檢測(cè)區(qū)域面積為100 m×100 m環(huán)境下,RDEEC算法比DEEC算法增加了36.2%的生命周期,提升最為明顯。

圖3 小面積檢測(cè)環(huán)境下生命周期對(duì)比

從整體趨勢(shì)來(lái)看,在檢測(cè)區(qū)域面積為10 m×10 m 到90 m×90 m的區(qū)間內(nèi),兩種算法網(wǎng)絡(luò)生命周期曲線都平緩下降,因?yàn)榇藭r(shí)節(jié)點(diǎn)間傳輸距離小于有效傳輸距離d0,節(jié)點(diǎn)間以自由空間方式傳輸數(shù)據(jù),耗能較少,隨著檢測(cè)面積的不斷增大,整體網(wǎng)絡(luò)剩余能量下降速度穩(wěn)定;在檢測(cè)區(qū)域面積為100 m×100 m時(shí),兩種算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期曲線迅速下降,因?yàn)榇藭r(shí)節(jié)點(diǎn)間傳輸距離出現(xiàn)大于d0的情況,有部分節(jié)點(diǎn)以多路徑損耗方式傳輸數(shù)據(jù),大量消耗網(wǎng)絡(luò)能量,從而使整體網(wǎng)絡(luò)生命周期迅速減少。

為了更加直觀體現(xiàn)出在小面積檢測(cè)環(huán)境下RDEEC算法與DEEC算法的差異,本文在檢測(cè)區(qū)域面積為100 m×100 m環(huán)境下進(jìn)行仿真,主要考慮以下參數(shù):網(wǎng)絡(luò)生命周期,網(wǎng)絡(luò)能量消耗和網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。

圖4為100 m×100 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)生命周期對(duì)比。仿真結(jié)果顯示,DEEC算法網(wǎng)絡(luò)生命周期為1 254輪,RDEEC算法網(wǎng)絡(luò)生命周期為1 708輪,比DEEC算法提高了36.2%。這是由于RDEEC算法設(shè)立了雙能量閾值,保護(hù)了低能量節(jié)點(diǎn),提高了高能量節(jié)點(diǎn)的利用率,增加了網(wǎng)絡(luò)生命周期;同時(shí)更長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)生命周期也就意味著更多的傳輸數(shù)據(jù),如圖5所示,RDEEC算法網(wǎng)絡(luò)整體傳輸數(shù)據(jù)為110 947 bit,而DEEC算法僅傳輸了48 718 bit的數(shù)據(jù),效果提升明顯。

圖5 100 m×100 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸對(duì)比

圖6為100 m×100 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)能量消耗對(duì)比。DEEC算法與RDEEC算法兩者總能量相同,但DEEC算法卻比RDEEC算法在更短時(shí)間內(nèi)將網(wǎng)絡(luò)能量消耗殆盡,反映出RDEEC算法比DEEC算法更加節(jié)約能量。

圖6 100 m×100 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)能量消耗對(duì)比

3.2 大面積檢測(cè)環(huán)境下仿真分析

在該類環(huán)境中,檢測(cè)區(qū)域面積大大增加,使節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸以多路徑衰減方式為主,兩種算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期都大大縮減,如圖7所示。

圖7 大面積檢測(cè)環(huán)境下生命周期對(duì)比

仿真結(jié)果顯示,RDEEC算法比DEEC算法增加了24.4%～66.5%的生命周期,提升效果比小面積檢測(cè)環(huán)境更為明顯,因?yàn)镽DEEC算法通過(guò)引入邊緣度來(lái)考慮節(jié)點(diǎn)位置因素,在大面積檢測(cè)環(huán)境下性能更加優(yōu)異。

我們可以以圖7中曲線斜率作為下降速度的指標(biāo),以數(shù)值的方式直觀體現(xiàn)出兩種算法的性能。兩種算法下降速度如表2所示。

表2 網(wǎng)絡(luò)生命周期下降速度

從表2可以看出檢測(cè)區(qū)域面積從250 m×250 m到500 m×500 m的區(qū)間內(nèi),RDEEC算法生命周期下降速度大于DEEC算法,且在檢測(cè)區(qū)域面積為500 m×500 m時(shí),兩種算法生命周期差距不大,說(shuō)明RDEEC算法不再適合更大面積的檢測(cè)環(huán)境。

為了更加直觀體現(xiàn)出在大面積檢測(cè)環(huán)境下RDEEC算法與DEEC算法的差異,在檢測(cè)區(qū)域面積為300 m×300 m的環(huán)境下再次進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果如下:

圖8為300 m×300 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)生命周期對(duì)比,仿真結(jié)果顯示DEEC算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期為885輪,而RDEEC算法的生命周期為1 474輪,比DEEC算法提高了66.5%,提升效果明顯。因?yàn)殡S著檢測(cè)區(qū)域面積的擴(kuò)大,RDEEC算法一方面引入邊緣度使高能量且靠近基站的節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭,另一方面雙能量閾值又保護(hù)了因反復(fù)充當(dāng)簇頭的低能量節(jié)點(diǎn),從而提高了網(wǎng)絡(luò)生命周期。

圖8 300 m×300 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)生命周期對(duì)比

圖9 300 m×300 m環(huán)境下數(shù)據(jù)傳輸對(duì)比

圖9為300 m×300 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸對(duì)比,RDEEC算法網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)為35 324 bit,DEEC算法僅傳輸7 007 bit數(shù)據(jù),可以看出RDEEC算法比起DEEC算法而言,傳輸數(shù)據(jù)量更大,更適合于大面積檢測(cè)環(huán)境,同樣如圖10所示可以直觀的看出,RDEEC算法比起DEEC算法更加節(jié)能。

圖10 300 m×300 m條件下網(wǎng)絡(luò)能量消耗對(duì)比

3.3 入簇機(jī)制改進(jìn)仿真

針對(duì)不同的應(yīng)用環(huán)境,新的入簇機(jī)制中的權(quán)重a也不同。圖11為100 m×100 m環(huán)境下不同權(quán)重a的RDEEC算法生命周期?？梢钥闯?網(wǎng)絡(luò)生命周期隨著權(quán)重a的增大而增加,在a=0.9的情況下網(wǎng)絡(luò)生命周期達(dá)到最大,因?yàn)樵摥h(huán)境下,節(jié)點(diǎn)間距離小于do,節(jié)點(diǎn)間傳輸多采用自由空間損耗方式傳輸數(shù)據(jù),入簇機(jī)制中的前一項(xiàng)所占權(quán)重更高,因此權(quán)重a大約在0.9時(shí)入簇機(jī)制達(dá)到最優(yōu),網(wǎng)絡(luò)生命周期最長(zhǎng)。與此產(chǎn)生鮮明對(duì)比的是300 m×300 m的環(huán)境。

圖11 100 m×100 m環(huán)境下不同權(quán)重a的網(wǎng)絡(luò)生命周期

圖12 300 m×300 m環(huán)境下不同權(quán)重a的網(wǎng)絡(luò)生命周期

如圖12所示,在該環(huán)境下,權(quán)重a=0.4時(shí)網(wǎng)絡(luò)生命周期達(dá)到最大,因?yàn)殡S著檢測(cè)區(qū)域的擴(kuò)大,簇頭與基站間傳輸多采用多路徑衰減方式傳輸數(shù)據(jù),在入簇機(jī)制中后一項(xiàng)成為關(guān)鍵因素,增加其權(quán)重會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文在DEEC算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的能量異構(gòu)分簇算法RDEEC:通過(guò)設(shè)定雙能量閾值,保護(hù)了低能量節(jié)點(diǎn),提高了高能量節(jié)點(diǎn)的利用率,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期;引入邊緣度,使簇頭選取過(guò)程中充分考慮了節(jié)點(diǎn)的位置因素;改進(jìn)了入簇機(jī)制,使入簇機(jī)制更加合理。通過(guò)對(duì)小面積檢測(cè)環(huán)境和大面積檢測(cè)環(huán)境的仿真結(jié)果分析,RDEEC算法在網(wǎng)絡(luò)生命周期、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸、網(wǎng)絡(luò)能量損耗方面比DEEC算法更加優(yōu)秀,且在大面積檢測(cè)環(huán)境下比DEEC算法改善明顯,為100 m×100 m到500 m×500 m范圍內(nèi)檢測(cè)區(qū)域提供了一種更加節(jié)能有效的路由算法;但該改進(jìn)算法不適用于500 m×500 m以上的檢測(cè)環(huán)境,后續(xù)研究將利用多跳機(jī)制解決遠(yuǎn)距離傳輸問(wèn)題,與RDEEC算法實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

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李安超(1993-),男,山東人,碩士研究生,2016年于長(zhǎng)春理工大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位,主要研究方向?yàn)闊o(wú)線通信,WSNs技術(shù),lac1105@163.com;

陳桂芬(1964-),女,吉林人,博士,教授,1991于吉林工業(yè)大學(xué)獲得碩士學(xué)位,2009年于長(zhǎng)春理工大學(xué)獲得博士學(xué)位,2004年～2005年作為訪問(wèn)學(xué)者在華沙理工大學(xué)學(xué)習(xí),主要從事光通信技術(shù)、信息理論及編碼技術(shù)、信息檢測(cè)及信號(hào)處理方面的研究,chenguif@163.com。

AnImprovedClusteringRoutingAlgorithmforEnergyHeterogeneousWirelessSensorNetworks*

LIAnchao,CHENGuifen*

(School of Electronic and Information Engineering,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China)

As core technology of wireless sensor net,routing algorithm plays a crucial role in prolonging net life circle and improving net efficiency. The article puts forward an improved energy isomerism cluster routing algorithm aiming at troubles of distributed energy effective cluster algorithm in lack of consideration of node position,node protection and insufficient utilization. The algorithm introduces concept of margin degree,so as to enable node near to base station act as cluster head in priority,reduce net energy consumption;establishes double-energy threshold value,improves node energy utilization,prolongs node life circle;and the article puts forward more reasonable in-cluster mechanism under the comprehensive consideration of position distribution of node,cluster head and base station. The simulation results showed that compared with former algorithm,the net life circle of improved algorithm increased 18.7% to 36.2%,24.4% to 66.5% under the condition of small area detection(10 m×10 m to 100 m×100 m)and large area detection(100 m×100 m to 500 m×500 m).

heterogeneous wireless sensor networksrouting protocol;edge degree;dual energy threshold;join cluster mechanism

TN92

A

1004-1699(2017)11-1712-07

項(xiàng)目來(lái)源:吉林省發(fā)改委項(xiàng)目(2016C089)

2017-05-04修改日期2017-06-28

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.11.017