劉 宏,關(guān)業(yè)歡,呂孟偉

(江西理工大學(xué) 電氣工程與自動化學(xué)院,江西 贛州 341000)

1 前 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)是由無線通信方式形成的一個多跳自組織網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)通過實時監(jiān)測和收集處理信息,可廣泛應(yīng)用于軍事、智能交通、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療及生活等多個領(lǐng)域[1,2].由于傳感器節(jié)點能量限制,若沒有充分利用網(wǎng)絡(luò)資源,節(jié)點能量會消耗過快,導(dǎo)致縮短網(wǎng)絡(luò)生存時間.因此國內(nèi)外眾多學(xué)者紛紛研究如何降低節(jié)點的能耗,路由協(xié)議做為節(jié)點降低耗能的重要手段已成為當(dāng)今研究熱點.

路由協(xié)議按拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可分為平面路由協(xié)議和分簇路由協(xié)議[3].而分簇路由協(xié)議以其自適應(yīng)性、節(jié)能性以及擴展性等優(yōu)勢引起國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注:文獻[4]提出了基于能量感知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議,該協(xié)議在初始化階段將監(jiān)測區(qū)域分成多個扇形區(qū)域,然后將每個扇形區(qū)域分層,形成大小不等的簇,在監(jiān)測階段引入周期、異步工作/休眠機制,減少了連續(xù)發(fā)送同步信息的能量消耗,但在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的過程中只考慮能耗均衡性,選擇剩余能量最大的節(jié)點作為下一跳節(jié)點,會導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸?shù)目偺鴶?shù)增加,增加了通信能耗.文獻[5]提出一種基于分享式學(xué)習(xí)的多級分簇路由算法,該算法利用節(jié)點分享和收集所接收的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)據(jù),在運行時協(xié)助簇首做出決策降低了網(wǎng)絡(luò)開銷,但在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)過程中只考慮通信能耗,選擇最短路徑轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),導(dǎo)致處在最短路徑上的節(jié)點能量消耗快,產(chǎn)生節(jié)點能量消耗不均衡的問題.文獻[6]提出基于非均勻分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分層路由協(xié)議,該協(xié)議采用貪婪算法建立最小代價函數(shù)來建立簇間多跳路由,最小代價函數(shù)綜合考慮了簇間數(shù)據(jù)傳輸能耗和均衡性問題,但簇頭選舉沒有考慮節(jié)點的剩余能量、分布密度及地理位置等影響因素,致使簇頭分布不合理.文獻[7]提出改進協(xié)議LEACH-improve,該協(xié)議是對LEACH協(xié)議的改進,綜合考慮剩余能量、地理位置及附近節(jié)點密度等因素優(yōu)化簇頭的選擇,且對各個因素進行加權(quán)處理,減緩了節(jié)點的能耗速度,但普通節(jié)點僅根據(jù)信號強度選擇入簇,存在簇頭能耗過大問題.文獻[8]提出雙簇頭的分簇路由協(xié)議,該協(xié)議中主簇頭負(fù)責(zé)收集融合簇內(nèi)數(shù)據(jù),副簇頭負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),將簇頭的職責(zé)分配給兩個層次的簇頭來完成,可以降低簇頭的能耗,但是兩簇頭之間轉(zhuǎn)發(fā)消耗了額外的能量,且兩簇頭之間的協(xié)調(diào)增加了算法的復(fù)雜度.

綜上所述,從均衡傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能量消耗出發(fā),設(shè)計了自適應(yīng)權(quán)重?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議(Clustering routing protocol based on adaptive weight for Wireless Sensor Networks,CRPAW).CRPAW協(xié)議在選擇簇頭階段,選取待選節(jié)點剩余的能量、鄰居節(jié)點集合以及與匯聚節(jié)點的距離為簇頭待選指標(biāo),通過這些待選指標(biāo)定義指標(biāo)影響度,從而得到簇頭選舉函數(shù)選舉出簇頭;在入簇階段,綜合考慮節(jié)點及簇頭的剩余能量、簇內(nèi)成員節(jié)點數(shù)以及節(jié)點與簇頭間距離等做為入簇指標(biāo),并對這些入簇指標(biāo)設(shè)置權(quán)重系數(shù),權(quán)重系數(shù)根據(jù)節(jié)點剩余能量自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整,由此建立節(jié)點入簇函數(shù),節(jié)點根據(jù)入簇函數(shù)選擇相應(yīng)的簇加入.最后簇頭之間采用多跳傳輸方式實現(xiàn)信息的傳輸.

2 模型假設(shè)

2.1 網(wǎng)絡(luò)模型及假設(shè)

假設(shè)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有以下特性:

1)大量的傳感器節(jié)點和一個匯聚節(jié)點;

2)節(jié)點分布在監(jiān)測區(qū)域內(nèi),具有唯一的ID;

3)所有節(jié)點固定并且能量一定;

4)所有節(jié)點具有相同的采集、處理、通信功能,且地位相等;

5)節(jié)點之間通過接收信號的強度來估算距離;

6)下一跳節(jié)點限定在向前區(qū)域內(nèi);

7)節(jié)點可以根據(jù)發(fā)送距離的遠近調(diào)整自身的發(fā)射功率.

2.2 無線通信能耗模型

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量消耗主要包括三部分:感知能耗、計算能耗和通信能耗[9].感知能耗和計算能耗比通信能耗低得多,所以協(xié)議僅考慮通信能耗.根據(jù)發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點的通信距離設(shè)定了自由空間模型和多路徑衰減模型[10].節(jié)點發(fā)送k比特數(shù)據(jù)所消耗能量如式(1)所示:

(1)

式中,Eelec為發(fā)射電路損耗的能量;εfs和εmp分別為自由空間模型和多路徑衰減模型中的功率放大能量損耗,d為節(jié)點間距離.

節(jié)點接收k比特數(shù)據(jù)消耗的能量如式(2)所示:

ERX(k)=kEelec

(2)

3 路由協(xié)議設(shè)計

3.1 簇頭選舉

3.1.1 簇頭競爭半徑

設(shè)節(jié)點si為待選簇頭,則根據(jù)式(3)計算其競爭半徑Ri[11]:

(3)

式中,dmax和dmin分別為簇內(nèi)節(jié)點到匯聚節(jié)點的最大值和最小值;di,Sink為待選簇頭si到匯聚節(jié)點的距離;Rmax為待選簇頭競爭半徑的最大值;c為簇半徑取值范圍的控制參數(shù),取值[0,1]之間.

3.1.2 簇頭選舉指標(biāo)

簇頭除了要完成本簇數(shù)據(jù)的收集、處理和發(fā)送外,還要收發(fā)其他簇的數(shù)據(jù),故簇頭的能耗要大于普通成員節(jié)點的能耗.為了均衡節(jié)點的能耗,簇頭應(yīng)在各節(jié)點中輪選,選舉簇頭指標(biāo)如下.

1)待選簇頭si剩余能量Ei.節(jié)點剩余能量是當(dāng)選簇頭的重要指標(biāo),剩余能量越多的節(jié)點當(dāng)選為簇頭優(yōu)勢越大,待選簇頭si剩余能量Ei計算如式(4)所示:

(4)

式中,E0為節(jié)點初始能量;n為當(dāng)前輪數(shù).

2)待選簇頭si的鄰居節(jié)點集合Ni.鄰居節(jié)點集合越大,簇建立時信息傳輸可選路徑就越多,平均消耗能量也就越少,計算待選簇頭si的鄰居節(jié)點集合Ni如式(5)所示:

Ni={sj|di,j≤Ri,si≠sj}

(5)

式中,di,j為節(jié)點si與sj之間的距離;Ri為si節(jié)點的競爭半徑.

3)待選簇頭si與匯聚節(jié)點的距離Di.簇頭的負(fù)載能耗較大,簇頭與匯聚節(jié)點之間的傳輸是簇頭耗能的重要因素之一,CRPAW協(xié)議采用接收信號強度(RSSI)測量待選簇頭與匯聚節(jié)點的距離[12],RSSI測距模型如式(6)所示:

(6)

式中,RSSI(d)和RSSI(d0)分別為接收端和發(fā)射端之間距離為d和d0接收到的RSSI強度值;n是路徑損耗指數(shù);Xσ是零均值的高斯隨機變量.

根據(jù)上述三個指標(biāo)對簇頭選舉的影響度大小,設(shè)定相應(yīng)的值,如表1所示,待選簇頭剩余能量Ei是影響度最高的指標(biāo),可分成高、中、低、很低四個級別,用111、011、001、000等三位二進制數(shù)表示,其值分別為7、3、1、0;待選節(jié)點si鄰居節(jié)點集合Ni是影響度次之的指標(biāo),分成高、中、低三個級別,用11、01、00等兩位二進制數(shù)表示;待選節(jié)點si與匯聚節(jié)點的距離Di是影響度最低的指標(biāo),分成高、低兩級別,用1、0一位二進制數(shù)表示.

表1 簇頭選舉指標(biāo)
Table 1 Cluster head election indicators

選舉指標(biāo) 影響度位數(shù)級別二進制值節(jié)點剩余能量Ei大3很低0000低0011中0113高1117鄰居節(jié)點集合Ni中2低000中011高113與匯聚節(jié)點的距離Di小1低00高11

根據(jù)簇頭選舉指標(biāo)及其影響度,定義簇頭選舉函數(shù)f(si)如式(7)所示,計算待選簇頭函數(shù)值,選取值最大的擔(dān)任簇頭:

(7)

簇頭選擇的步驟流程如圖1所示.

圖1 簇頭選舉流程圖Fig.1 Cluster head election flow chart

3.2 節(jié)點入簇

簇頭選舉成功后,通常其余節(jié)點根據(jù)就近的原則選擇最近的簇頭入簇[13,14].但這一方法會使部分簇內(nèi)節(jié)點數(shù)較多,而有的簇內(nèi)節(jié)點數(shù)又較少,甚至出現(xiàn)“熱區(qū)”問題,造成網(wǎng)絡(luò)能耗不均衡.為了合理地利用有限的節(jié)點能量,CRPAW協(xié)議綜合考慮節(jié)點入簇條件,除考慮節(jié)點與簇頭的距離,還結(jié)合節(jié)點與簇頭的剩余能量、簇內(nèi)節(jié)點總數(shù)等因素,決定該節(jié)點加入哪一個簇.

在網(wǎng)絡(luò)運行初期,由于節(jié)點剩余能量充足,CRPAW協(xié)議入簇指標(biāo)主要考慮簇內(nèi)節(jié)點數(shù),而隨著運行輪數(shù)的增加,節(jié)點剩余能量逐漸減少,入簇指標(biāo)逐漸加大節(jié)點剩余能量的權(quán)重.因此根據(jù)節(jié)點剩余能量在網(wǎng)絡(luò)運行過程中的變化,自適應(yīng)地設(shè)定權(quán)重比例,權(quán)重系數(shù)可定義如式(8)所示:

(8)

式中,Ej為簇頭sj的剩余能量,E0為節(jié)點初始能量.權(quán)重系數(shù)αj與簇頭剩余能量比關(guān)系如圖2所示.

圖2 權(quán)重系數(shù)αj與簇頭剩余能量比關(guān)系圖Fig.2 Relationship between weight coefficient αj and residual energy ratio of cluster head

CRPAW協(xié)議中節(jié)點與簇頭關(guān)系函數(shù)的建立參考庫侖定律,庫侖定律指出兩個靜止點電荷之間的作用力,跟兩個點電荷的電量的乘積成正比,跟兩個點電荷之間的距離的平方成反比[15],如式(9)所示:

(9)

式中q1和q2分別為兩個電荷的電量,r為兩電荷之間的距離;K是靜電力常量.

在此定義節(jié)點與簇頭之間關(guān)系函數(shù)如式(10)所示:

(10)

式中,Ei為普通節(jié)點si的剩余能量,Ej為簇頭sj的剩余能量,E0為節(jié)點初始能量;N0為網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點數(shù),Nj為簇頭sj的成員節(jié)點數(shù);di,j為普通節(jié)點si到簇頭節(jié)點sj的距離,dmax為節(jié)點最大通信距離.

3.3 簇間路由

CRPAW協(xié)議中當(dāng)簇頭到匯聚節(jié)點的距離小于等于閾值距離d0時,簇頭直接將數(shù)據(jù)發(fā)送至匯聚節(jié)點;當(dāng)簇頭到匯聚節(jié)點的距離大于閾值距離d0時,簇頭從鄰居簇頭中選擇中轉(zhuǎn)節(jié)點,以多跳傳輸方式傳輸數(shù)據(jù).

假設(shè)簇頭si將數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱仡^sj后中轉(zhuǎn)再傳送到匯聚節(jié)點,那么該路徑傳輸節(jié)簇頭通信總能耗可用式(11)表示:

ETX(k,d(i,Sink))=
ETX(k,d(i,j))+ETX(k,d(j,Sink))

(11)

式中,ETX(k,d(i,j))為簇頭si傳輸k比特數(shù)據(jù)到簇頭sj消耗的能量,ETX(k,d(j,Sink))為簇頭sj傳輸k比特數(shù)據(jù)到匯聚節(jié)點消耗的能量.數(shù)據(jù)傳輸根據(jù)式(11)可選出最小能耗的路徑,為了達到均衡能量的目的,避免剩余能量小的簇頭選作轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點,CRPAW協(xié)議綜合考慮通信能耗和簇頭剩余能量,建立通信消耗函數(shù)來選擇中繼節(jié)點,如式(12)所示:

(12)

根據(jù)式(12)比較并選擇最小通信消耗值的簇頭作為中繼節(jié)點.通信能耗越大,簇頭的剩余能量越小,該簇頭被選為中繼節(jié)點的可能性就越小.

3.4 穩(wěn)定傳輸階段

完成了簇的生成和簇間通信路徑選擇,CRPAW協(xié)議進入穩(wěn)定傳輸階段,簇頭建立TDMA調(diào)度,簇內(nèi)成員把采集到的原始數(shù)據(jù)向各自的簇頭發(fā)送,簇頭將收到的數(shù)據(jù)進行融合,并轉(zhuǎn)發(fā)給下一跳節(jié)點,最后到達匯聚節(jié)點.每經(jīng)過一段時間,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)釋放所有簇結(jié)構(gòu),重新組建新的簇結(jié)構(gòu)和選擇不同的簇間通信線路.

路由協(xié)議總體流程圖如圖3所示.

4 實驗仿真結(jié)果及分析

實驗采用MATLAB仿真,參數(shù)設(shè)置如表2所示.將CR-PAW協(xié)議與EBMC[5]協(xié)議和LEACH-improve[7]協(xié)議進行比較,從節(jié)點的存活個數(shù)、節(jié)點剩余能量和節(jié)點剩余能量方差及簇頭能耗等四方面性能分析評估.

表2 參數(shù)設(shè)置
Table 2 Parameter settings

參數(shù) 值 參數(shù)值檢測區(qū)域m×m100×100εfs/(pJ/bit/m2)10總節(jié)點數(shù)100εmp/(pJ/bit/m4)0.0013節(jié)點初始能量/J0.5EDA/(nJ/bit)5數(shù)據(jù)包大小bits5000Eelec/(nJ/bit)50Sink位置(150,50)c0.3

圖3 路由協(xié)議總流程圖Fig.3 General flow chart of routing protocols

4.1 節(jié)點存活數(shù)

仿真三種協(xié)議節(jié)點存活數(shù),結(jié)果如圖4所示,由仿真結(jié)果可看出EBMC協(xié)議在355輪就開始出現(xiàn)節(jié)點死亡,在865輪時全部節(jié)點死亡;LEACH-improve協(xié)議在593輪出現(xiàn)死亡節(jié)點,到1140輪時節(jié)點全部死亡;而CRPAW協(xié)議出現(xiàn)死亡節(jié)點最晚,在811輪時才開始出現(xiàn)節(jié)點死亡,比EBMC提高了128.5%,比LEACH-improve提高了36.8%,CRPAW協(xié)議直到1248輪時節(jié)點才全部死亡,比EBMC提高了44.3%,比LEACH-improve提高了9.5%;由此得出CRPAW協(xié)議較好延長了網(wǎng)絡(luò)生存時間.

圖4 節(jié)點存活數(shù)比較仿真圖Fig.4 Simulation diagram of node survival number comparison

4.2 節(jié)點剩余能量

仿真三種協(xié)議剩余能量變化的結(jié)果如圖5所示,由仿真結(jié)果可看出:三種協(xié)議中EBMC協(xié)議節(jié)點剩余能量下降斜率最陡,能量消耗最快,到865輪時節(jié)點能量全部消耗完畢;LEACH-improve協(xié)議節(jié)點剩余能量下降斜率次之,到1140輪時節(jié)點能量全部消耗完畢;而CRPAW協(xié)議節(jié)點剩余能量下降斜率較平緩,能量消耗最慢,直到1248輪才全部消耗完節(jié)點能量.因為CRPAW協(xié)議綜合考慮節(jié)點剩余能量、密度和地理位置等多個因素,合理選擇簇頭,減少了簇內(nèi)節(jié)點通信消耗的能量,并且采用自適應(yīng)調(diào)節(jié)權(quán)重系數(shù)的策略有效的降低網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗.相比EBMC協(xié)議提高了44.3%,相比LEACH-improve協(xié)議提高了9.5%.

圖5 節(jié)點剩余能量比較仿真圖Fig.5 Simulation diagram of node residual energy comparison

4.3 節(jié)點剩余能量方差

仿真協(xié)議節(jié)點剩余能量方差如圖6所示,由仿真結(jié)果可看出EBMC協(xié)議的剩余能量方差波幅最大,在407輪時達到最大值1.41×10-3,因為EBMC協(xié)議在建立多跳路由時僅考慮能耗最小化,忽略了能耗的均衡性;LEACH-improve協(xié)議的剩余能量方差波幅次之,在586輪時達到最大值0.91×10-3, LEACH-improve協(xié)議中普通節(jié)點以自身能耗最小為標(biāo)準(zhǔn)選擇入簇,造成簇規(guī)模分布不合理,簇頭能耗不均衡;而CRPAW協(xié)議的剩余能量方差波幅最平緩,CRPAW協(xié)議采用虛擬力成簇的方法較好地均衡了節(jié)點能量消耗,在850輪方差達到最大時只有0.52×10-3,比EBMC協(xié)議降低了171.2%,比LEACH-improve協(xié)議降低了75%.

圖6 節(jié)點剩余能量方差比較仿真圖Fig.6 Simulation diagram of variance comparison of node residual energy

4.4 簇頭能耗

仿真這三種協(xié)議簇頭能耗,實驗隨機抽取10輪數(shù)據(jù),結(jié)果如圖7所示:在這10輪簇頭能量消耗中,EBMC協(xié)議平均每輪消耗0.0297J;LEACH-improve協(xié)議平均每輪消耗0.0207J;而CRPAW協(xié)議平均每輪只消耗0.0104J,且能耗波動較小,相比EBMC協(xié)議降低了185.6%,相比LEACH-improve協(xié)議降低了99%.因為CRPAW協(xié)議中簇頭選擇考慮較全面,簇頭分布合理,簇頭節(jié)點數(shù)穩(wěn)定,另外,簇頭采用多跳傳輸方式時,不僅考慮簇頭的剩余能量,還考慮了路由通信能耗問題,使得網(wǎng)絡(luò)中每輪簇頭能耗低且波動小.

圖7 簇頭能耗比較仿真圖Fig.7 Simulation diagram of cluster head energy consumption comparison

5 結(jié)束語

基于自適應(yīng)權(quán)重的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議(CRPAW)以降低和均衡節(jié)點的能量消耗為目標(biāo),改進了簇頭選舉和普通節(jié)點入簇策略.在簇頭選舉階段綜合考慮節(jié)點剩余能量、分布密度、地理位置等因素,提高了簇頭選舉的質(zhì)量;針對網(wǎng)絡(luò)的“熱區(qū)”問題,協(xié)議在節(jié)點入簇階段對入簇指標(biāo)采用自適應(yīng)權(quán)重優(yōu)化;最后簇頭將簇內(nèi)的數(shù)據(jù)融合后以多跳方式傳輸?shù)絽R聚節(jié)點.仿真結(jié)果分析表明:CRPAW協(xié)議較好地均衡了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的能量損耗,有效地延長了網(wǎng)絡(luò)生存時間.