張彥虎, 鄢麗娟

(廣東松山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計算機與信息工程學(xué)院， 廣東 韶關(guān) 512126)

0 引言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)是將被監(jiān)測區(qū)域內(nèi)需要獲取的感知對象的信息通過采集、發(fā)送、融合簡化、處理等一系列相關(guān)操作傳送給信息采集者的一種能夠?qū)崿F(xiàn)自組織的無線網(wǎng)絡(luò)[1]，傳感器節(jié)點的能量供應(yīng)目前主要靠電池供給[2]，而定期去更換節(jié)點電池又不現(xiàn)實，因此，對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)而言，使用怎樣的技術(shù)能實現(xiàn)在保證通信可靠的前提下，使得整個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的使用壽命更長，成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點之一。

WSN[4]路由協(xié)議分為平面、層次兩種路由協(xié)議。平面路由協(xié)議一般適用于小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)；另外一種層次路由協(xié)議也稱為分簇路由協(xié)議，采用以簇頭為核心，周邊的普通傳感器將信息傳送至簇頭節(jié)點，由簇頭節(jié)點對其所收集的簇成員節(jié)點信息進行數(shù)據(jù)融合，通過一跳或者多跳的方式傳送給基站[3]。分簇路由協(xié)議最具代表性的一種協(xié)議是LEACH協(xié)議，在此基礎(chǔ)上許多學(xué)者對其進行了多方面的優(yōu)化及改進，如黃利曉等[4]提出的LEACH-improved協(xié)議；彭蕾等[5]提出一種適用大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的基于LEACH算法的混合無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)能路由算法;胡中棟等[6]提出一種基于最優(yōu)分簇的能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議OCRP。本研究在深入分析LEACH分簇算法基礎(chǔ)上提出一種基于平均剩余能量進行簇頭選舉的分簇路由協(xié)議。

1 LEACH算法

LEACH是一種能實現(xiàn)自適應(yīng)分簇的拓撲算法，該算法是以周期輪回的方式循環(huán)重構(gòu)簇群[7]。該算法的核心關(guān)鍵是減少節(jié)點與基站在直接通信過程中產(chǎn)生的能耗，降低網(wǎng)絡(luò)能量損耗，延長無線網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

1.1 成簇

在無線網(wǎng)絡(luò)的成簇階段中，主要有簇頭選舉和成員加入兩個過程，其中簇頭選舉是核心[8]。在簇頭選舉中，各節(jié)點在規(guī)定的時間片區(qū)產(chǎn)生一個[0～1]之間的隨機數(shù)，若隨機數(shù)小于閾值T(n)，則當選簇頭，閾值T(n)的計算過程,如式(1)。

(1)

式中，p表示簇頭百分比;r表示當前輪數(shù);G表示在第r輪之前沒有做過簇頭節(jié)點的集合[9]。

簇頭選舉完成后，簇頭節(jié)點向周圍廣播，其他非簇頭節(jié)點選擇所接收到的信號最強的簇頭并向其發(fā)送入簇請求。

1.2 穩(wěn)定通信

該階段主要工作是進行數(shù)據(jù)傳輸，構(gòu)建成簇之后，成員節(jié)點將所采集的數(shù)據(jù)傳送給簇頭，簇頭對數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則融合后轉(zhuǎn)發(fā)給基站，完成數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)；通信時段結(jié)束之后，返回1.1進入新一輪次的簇頭選舉及成簇階段。

1.3 能量消耗模型

本研究采用與文獻[10]所提能耗模型相同的無線通信能量消耗模型，各節(jié)點的能耗分為3個部分：發(fā)送信息的能耗、接收信息的能耗、數(shù)據(jù)融合的能耗。該模型,如圖1所示。

圖1 無線電通信模型

在無線電通信模型下，如果信號的傳輸間距d小于閾值dt，功率放大器的能耗與傳輸距離d的平方成線比關(guān)系；否則，能耗與間距d的四次方成正比。εfs、εmp為以上兩種模型下功率放大器的能量消耗參數(shù)。閾值dt的計算過程,如式(2)。

(2)

當傳輸距離為d，傳感器發(fā)送大小為kbit的信息，其消耗的能量ET(k,d)的計算式,如式(3)。

(3)

式中，Etx表示傳感器發(fā)送1 bit信息的能耗;Erx表示其發(fā)送同樣大小信息的能耗，發(fā)送設(shè)備傳送kbit信息的能量消耗ET-elec=kEtx;ET-amp(k,d)表示如果傳輸間距為d，功率放大器發(fā)送kbit數(shù)據(jù)的能量消耗。

接收設(shè)備接收同樣大小kbit信息的能量消耗Erx(k)=kErx，對大小為kbit的數(shù)據(jù)進行融合所產(chǎn)生的能量消耗E(k)=kEda，其中Eda表示融合1 bit信息的能耗。節(jié)點接收kbit信息所需要的能耗,如式(4)。

ER(k)=k*Eelec

(4)

式中,Eelec表示發(fā)射電路的能耗;ER(k)表示接受kbit信息消耗的能量。

2 本文算法

LEACH及相關(guān)的改進算法，從全局的角度來講，仍然存在能量消耗不均勻的情況，針對這一特點，提出一種基于基站獲悉全網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點剩余能量、位置坐標等信息，并根據(jù)全傳感器網(wǎng)絡(luò)當前的實際情況，對網(wǎng)絡(luò)中的簇頭節(jié)點進行設(shè)置。

全無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中所有的簇頭節(jié)點都由基站的函數(shù)F(x)產(chǎn)生，基站確定全無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的所有簇頭之后，廣播給全域網(wǎng)絡(luò)，全網(wǎng)絡(luò)節(jié)點接收到信息之后核查自己是否被選定為簇頭，然后做出相應(yīng)的設(shè)置及操作，以達到進一步均衡全網(wǎng)剩余能量的效果，基于上述描述，提出一種AREB(Average Remaining Energy Based on Whole Network Node，AREB)算法。

2.1 網(wǎng)絡(luò)通信過程

為實現(xiàn)上述功能，對AREB算法的網(wǎng)絡(luò)通信模式進行如下規(guī)劃，對一個普通節(jié)點而言，其生命周期內(nèi)的運行過程,如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)通信模型

(1) 網(wǎng)絡(luò)首次組網(wǎng)簇頭采用LEACH算法隨機產(chǎn)生；

(2) 首次組網(wǎng)之后，在下一次組網(wǎng)周期之前，各簇頭收集并計算本簇平均剩余能量ECi，并發(fā)送給基站，其中ECi為當前簇內(nèi)所有節(jié)點的平均剩余能量；

(3) 基站運行F(x)函數(shù)得到全無線傳感器網(wǎng)絡(luò)下一輪簇頭的集Si，并發(fā)送給全網(wǎng)絡(luò)，其中Si為下一輪的簇頭集合；

(4) 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點接收基站發(fā)送的下一輪簇頭集合數(shù)據(jù)包Si，本輪當前簇頭接收到Si之后，轉(zhuǎn)發(fā)至本簇；所有節(jié)點接收到數(shù)據(jù)包后檢查自己是否在Si內(nèi)，如果在則說明已被選定為下一輪的簇頭節(jié)點，在下一輪的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)開始時，將自己設(shè)置為簇頭節(jié)點，否則，設(shè)置為普通節(jié)點；

(5) 進入新一輪的組網(wǎng)；

(6) 組網(wǎng)完成之后，進入數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)，并繼續(xù)循環(huán)上述(2)至(6)的過程。

2.2 本文算法描述

本算法中，最核心的部分是簇頭的產(chǎn)生機制，該工作由F(x)函數(shù)產(chǎn)生，因此對該函數(shù)在此展開描述。

2.2.1F(x)函數(shù)相關(guān)參數(shù)

(1) 最小剩余能量閾值EOvall

為了保證所選中簇頭節(jié)點的剩余能量大于大多數(shù)節(jié)點的剩余能量，定義其運算過程如下。

① 全網(wǎng)節(jié)點平均剩余能量,如式(5)。

(5)

式中,ECi表示節(jié)點Si的剩余能量;n表示全網(wǎng)無線傳感器節(jié)點的數(shù)量;EAVall表示全網(wǎng)節(jié)點平均剩余能量。

② 能量大于EAVall節(jié)點的平均值,如式(6)。

(6)

式中,EAvi表示剩余能量大于全網(wǎng)絡(luò)平均剩余能量EAvall的節(jié)點Sj的剩余能量;M表示全網(wǎng)內(nèi)剩余能量大于EAvall的節(jié)點集合。

(2) 最優(yōu)簇頭數(shù)量Kopt

在M*M的區(qū)域內(nèi)，令最優(yōu)簇頭的計算過程,如式(7)。

(7)

式中,N表示全無線網(wǎng)絡(luò)存活節(jié)點的數(shù)量;M表示正方形區(qū)域的邊長;dtoBS表示簇頭到基站的距離;εfs、εmp分別表示無線發(fā)送器的系數(shù)。

(3) 簇頭之間的最小間距d0

為了防止簇頭過于集中的產(chǎn)生在某一個區(qū)域，造成能量消耗的浪費，對簇頭與簇頭最小間距做限制，定義為d0，計算過程,如式(8)。

(8)

2.2.2F(x)函數(shù)的計算過程

基站獲取到全網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點的剩余能量、各簇平均剩余能量及各節(jié)點的地理位置后，根據(jù)上述信息運行F(x)算法產(chǎn)生簇頭集合C。

(1) 根據(jù)式(5)、式(6)，計算EOvall；根據(jù)式(7)計算Kopt；式(8)計算d0；

(2) 對全網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有節(jié)點進行遍歷，凡是符合剩余能量大于等于EOvall的節(jié)點，都加入集合SO。

(3) 對集合SO的所有節(jié)點進行遍歷，凡是節(jié)點到已選定的簇頭集合C(初始值為null)的所有已選簇頭的最小距離dmin小于d0，則將該節(jié)點加入到集合C。

(4) 對下一周期簇頭的成員節(jié)點數(shù)量做限制，為了防止平均剩余能量較低的區(qū)域過多的消耗能量，令當前簇CNow平均剩余能量最低簇的簇成員數(shù)量不得大于平均值。

(5) 當集合C中節(jié)點數(shù)量大于等于Kopt時，結(jié)束F(x)的運算，得到集合C，即為函數(shù)F(x)所選定的簇頭節(jié)點集合。

3 仿真實驗

3.1 模擬實驗

為驗證本文路由算法效果，使用MATLAB R2016模擬仿真軟件分別對LEACH、文獻[5]所述算法、本文算法在M*M區(qū)域的平面上進行了模擬實驗，M為100 m。使用模擬軟件在該區(qū)域內(nèi)隨機產(chǎn)生100個節(jié)點，基站位于平面的中心位置。對各對比算法分別進行100次的實驗，每次運行3 000輪，測試環(huán)境的參數(shù)設(shè)置,如圖3所示。

參數(shù)名參數(shù)值初始能量/J0.5數(shù)據(jù)包/bit2 000控制包/bit100p0.10Etx/nJ/bit50Erx/nJ/bit50Eda/nJ/bit5εfs/pJ/bit/m210εmp/pJ/bit/m40.001 3

3.2 結(jié)果分析

(1) 網(wǎng)絡(luò)生命周期

將各算法各輪次存活節(jié)點數(shù)進行對比分析，如圖4所示。

圖4 存活節(jié)點對比圖

發(fā)現(xiàn)本文算法首個死亡節(jié)點出現(xiàn)的輪數(shù)更晚，首個死亡節(jié)點出現(xiàn)在1 607輪，較LEACH算法提升25.74%，較文獻[5]提升9.23%，說明使用本文算法能有效提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)生命周期。

(2) 網(wǎng)絡(luò)吞吐量

將兩個算法仿真實驗結(jié)果的數(shù)據(jù)傳輸量進行網(wǎng)絡(luò)吞吐量情況對比，如圖5所示。

圖5 網(wǎng)絡(luò)吞吐量對比

由圖5可知本文算法延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期的同時，增加了基站接收到的數(shù)據(jù)量，其網(wǎng)絡(luò)吞吐量更大。

4 總結(jié)

通過仿真實驗表明，本研究提出的算法，在網(wǎng)絡(luò)生存周期、能耗均衡性、網(wǎng)絡(luò)吞吐量等有更優(yōu)異的表現(xiàn)。本文算法在基站中產(chǎn)生全無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的所有簇頭節(jié)點，通過設(shè)定閾值、最優(yōu)簇頭數(shù)、各簇頭間最小距離等策略，使簇頭的分布更均勻，優(yōu)化了LEACH路由協(xié)議簇頭分布不均等缺點，均衡了各節(jié)點的能量損耗，延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期，增加了網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。本研究存在的不足之處是未能實現(xiàn)更細致的為每個簇頭指定具體的傳感器節(jié)點，后期將以該方向為重點開展相關(guān)研究。