摘 要：通信系統(tǒng)中的無線傳感器網(wǎng)絡（Wireless Sensor Networks，WSN）應在無人值守的情況下可以長時間穩(wěn)定運行，因此自組織和能源效率等特性對WSN來說十分重要。滿足這些要求的一種方法是將WSN劃分為多個集群，其中每個集群由集群頭節(jié)點（CH）管理，包括多個集群成員。本文分析了集群網(wǎng)絡的能耗并量化了不同節(jié)點數(shù)和流量水平的集群的能量增益。經(jīng)過分析后，本文提出一種新的聚類協(xié)議，該協(xié)議可以選擇更少的CH來最小化能耗，并簡化了WSN的維護。

關鍵詞：無線集群；通信系統(tǒng)；無線傳感網(wǎng)絡；能耗分析；協(xié)議優(yōu)化

中圖分類號：P 642" " " " " " 文獻標志碼：A

通信系統(tǒng)中的無線傳感器網(wǎng)絡可以在無人值守的情況下長時間運行[1]，這促進了集群協(xié)議的設計。每個集群包括1個集群頭節(jié)點（Cluster Head，CH）和多個集群子節(jié)點（Cluster Members，CM）[2]。CH在每個超幀的開頭發(fā)送信標消息以協(xié)調(diào)集群內(nèi)通信，集群之間的數(shù)據(jù)交換由相互連接的CH承載[3]，所有CM僅與自己的CH鏈接以發(fā)送/接收數(shù)據(jù)包，CH參與網(wǎng)絡控制和管理。通過聚類，WSN的拓撲結(jié)構(gòu)可以分層處理，為集群拓撲，相對的非簇狀拓撲為扁平拓撲。當節(jié)點數(shù)量較多時，很難保持網(wǎng)絡處于活動狀態(tài)，因此可以使用分而治之的方法[4-5]。但是，本地化網(wǎng)絡會產(chǎn)生能耗，當發(fā)送信標消息時，CH也會消耗額外的能量，這降低了集群的能量增益[6]。因此，本文分析了具有不同參數(shù)（例如節(jié)點數(shù)量和網(wǎng)絡維度）的網(wǎng)絡中的聚類能量增益，提出了一種新的CH選擇協(xié)議，該協(xié)議考慮了2個節(jié)點的剩余能量和增益，在平衡能耗的同時降低大型網(wǎng)絡的維護成本，旨在權(quán)衡各種條件下的兩者，以更好地選擇參數(shù)。通過試驗分析證實提出方法的有效性。

1 WSN中集群能量收益的量化分析

集群拓撲結(jié)構(gòu)有利于節(jié)能，然而在具有不同參數(shù)（例如節(jié)點數(shù)量、規(guī)模和流量水平）的網(wǎng)絡中，無法預測節(jié)能方面的收益。

1.1 方法論

假設在2種拓撲中，節(jié)點都保持一定時間的喚醒/睡眠周期。在扁平拓撲中應用CSMA/CA協(xié)議，集群拓撲則使用MAC方案。在集群拓撲中，在發(fā)送信標消息的過程中，CM須在指定的時間內(nèi)以時分多址技術方式將其感測的數(shù)據(jù)發(fā)送至其CH，CH聚合其CM的數(shù)據(jù)包并通過僅由CH組成的路由將它們傳輸至匯聚節(jié)點。假設在這2種情況下，n個節(jié)點均勻分布在網(wǎng)絡中，節(jié)點的最長傳輸范圍為Rm。對集群拓撲來說，選擇k個節(jié)點作為CH，因此每個集群簇有1個CH和（n?k）/k個CM。網(wǎng)絡占據(jù)mR×mR m2的區(qū)域，其中m為＞1的常數(shù)。在所有節(jié)點全功率傳輸?shù)那闆r下，假設n很大并且網(wǎng)絡是連通的，平均能耗E[h]近似為2m/3。

使用LEACH協(xié)議中提出的能量模型，當距離Rm傳輸I bits時，WSN傳感器的能耗如公式（1）所示。

Et=EelecI+εampIR2" " " " " " " " " " " " " " " "（1）

式中：Et為傳輸能耗；Eelec為傳感器無線電前端耗散的能量（一般為5×10-8J/bit*）；εamp為發(fā)射放大器實現(xiàn)適當?shù)哪芰繐p失（一般為1×10-10J/bit/m2）；I為傳輸帶數(shù)據(jù)量；R為傳輸距離。

接收I bits的能量消耗如公式（2）所示。

Er=EelecI" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（2）

初始化WSN傳感器RFE的能耗為Einit，與其他WSN傳感器的工作時間相比，初始化的持續(xù)時間可以忽略不計。

在這2種情況下，每個節(jié)點都會發(fā)送1個L位的數(shù)據(jù)包，強度為λ數(shù)據(jù)包/s。RTS/CTS的長度（設為Lrts和Lcts）數(shù)據(jù)包的長度為ηL bits，信標消息長度（設為Lbeacon）為γL bits，其中η，γlt;1是常量。必須在每個周期喚醒扁平拓撲中的節(jié)點以偵聽通道信號。為了便于推導，將這一時期的能量消耗等同于接收的能量消耗βL bits。集群拓撲中的數(shù)據(jù)壓縮率為α，對WSN節(jié)點，能耗包括用于發(fā)送、接收、空閑偵聽和睡眠的能量，如公式（3）所示。

E=Etx+Erx+Elisten" " " " " " " " " " " " " " " " " " （3）

式中：E為總能耗；Etx為發(fā)送和接收的能耗；Erx為空閑偵聽能耗；Elisten為睡眠能耗，與發(fā)送和接收相比，睡眠的能量消耗可以忽略不計。

在扁平拓撲中，每個節(jié)點的平均總流量是節(jié)點自身流量和整個中繼流量的總和。每個節(jié)點生成的自身流量為λ（L+Lrts） bits。為了將數(shù)據(jù)包中繼至另一個節(jié)點，節(jié)點必須分別向前一跳和下一跳發(fā)送CTS和RTS數(shù)據(jù)包。因此，節(jié)點總共發(fā)送L+Lrts +Lcts bits的數(shù)據(jù)量來中繼1個L bits的數(shù)據(jù)包，1個節(jié)點中繼λ（E[h]-1）（L+Lrts+Lcts） bits/s。每個RTS或CTS數(shù)據(jù)包被發(fā)送者的所有鄰居接收，平均節(jié)點度如公式（4）所示。

（4）

因此1個節(jié)點接收λE[h]L（2η（nπ/m2）+1）-ληL（nπ/m2） bits/s，Etx和Erx可以通過將每秒發(fā)送和接收的位數(shù)分別代入（1）和（2）來計算。筆者統(tǒng)計了在Elisten中REF初始化的能耗，Elisten = Eelec （βL/tc） + （Einit/tc）。將各公式代入公式（3），則拓撲中n個節(jié)點每秒的能耗如公式（5）所示。

（5）

如果所有節(jié)點都以最小的傳輸功率發(fā)送數(shù)據(jù)包，則每次傳輸功耗降低，跳數(shù)增加。利用格子近似網(wǎng)絡來分析這種情況。假設網(wǎng)絡中有n個節(jié)點，有一個 ×格，則平均跳數(shù)為2/3。

因此最小傳輸范圍為mR/。將各部分代入公式（4），如公式（6）所示。

（6）

對集群拓撲來說，假設有一個理想的集群協(xié)議，通過該協(xié)議可以選擇網(wǎng)絡中均勻分布的最小CH集合，2個相鄰CH之間的距離為R，CH和CM的平均距離為R/3米。

1.2 數(shù)值分析結(jié)果

聚類的WSN能量增益G計算過程如公式（7）所示。

（7）

式中：G為能量增益；Ecluster為集群的平均能耗；最小傳輸功率是指節(jié)點以最小的功率進行傳輸，同時保持網(wǎng)絡的連通性。對增益進行數(shù)值分析的關鍵是了解連通支配集（CDS）的大小，算法不同可能會導致CDS大小不同。因此筆者在R=50 m的網(wǎng)絡中比較2種拓撲，網(wǎng)絡尺寸為175m ×175m。數(shù)值分析參數(shù)見表1。

喚醒/睡眠周期為1 s，聚合比例和節(jié)點數(shù)量分別為0～1 和100～1000，筆者繪制了Efla和E' flat的集群增益，如圖1所示。最長傳輸范圍可獲得大約10%的增益，這說明Eflatgt;E' flat，當節(jié)點數(shù)量較少時，聚合會帶來較大增益，當網(wǎng)絡非常密集時，效果不強，觀察集群至少可以節(jié)省50%的能源。當節(jié)點數(shù)量較多、聚合比例較低時，增益可提高90%以上。

根據(jù)固定數(shù)據(jù)聚合比（α=0.5）繪制圖像，如圖2所示。當集群中有很多CM時，來自其他因素（例如較少的RTS/CTS和數(shù)據(jù)聚合）的收益更占主導地位，因此不太頻繁的信標消息所節(jié)省的能源并不顯著，增加tc不會導致增益增加。

2 構(gòu)建高能效WSN集群協(xié)議

上述計算是集群WSN拓撲取得實際增益的通用方法，然而由于不同的聚類協(xié)議可能具有不同的開銷和能耗，因此本文在WSN中提出一種良好的節(jié)能和本地化聚類協(xié)議。

集群拓撲可以節(jié)省能源，但是上述分析沒有考慮節(jié)點度等拓撲信息。由于CH消耗的能量比CM多，因此網(wǎng)絡可能會失去某些功能或被分區(qū)。因為存在這些問題，所以本文提出了一種節(jié)能的聚類協(xié)議，當選擇CH時，該協(xié)議考慮了節(jié)點度和能級。因此，它能夠形成一個小的CH集，CH比其他節(jié)點具有更多能量。當發(fā)生更改時，該協(xié)議可以保持集群拓撲。

提出一個新的選擇協(xié)議C，其定義如公式（8）所示。

（8）

式中：C為容量；E為節(jié)點的剩余能量；Emax為當節(jié)點充滿電時的最大能量；D為節(jié)點的度數(shù)；Dmax為鄰節(jié)點的最大度數(shù)；F為預定義的加權(quán)參數(shù)，∈ [0，1]。

當F較大時，節(jié)點的能級更重要，因此選擇的CH應該具有更多的能量；當F較小時，節(jié)點度更重要，因此選擇具有較多鄰節(jié)點的節(jié)點。CH可以覆蓋更多的節(jié)點，生成的CH可以很小。

3 仿真結(jié)果

仿真是在200 m×200 m的區(qū)域中進行的，其中每個節(jié)點具有R=50 m的傳輸范圍，n∈{100， 200， 400}個節(jié)點被隨機放置在該區(qū)域中。每個節(jié)點的初始能級在1～ 20 J隨機取值。

研究當參數(shù)F發(fā)生變化時，容量C如何影響CDS的選擇。不同F(xiàn)對應CH的數(shù)量如圖3所示，從圖3中可以看到較小的F，說明節(jié)點度比能級更重要。隨著網(wǎng)絡中節(jié)點數(shù)量增加，F(xiàn)越大，曲線上升得越快。F選定CH的平均能級如圖4所示。當F為0.8時，平均能級達到峰值；當F為1時，從圖3中可以看出選擇了更多的CH。在這種情況下，盡管能級在選擇中占主導地位，但是大量的CH會形成更大的分頻器，從而降低平均能級。

由圖3和圖4可知，當改變F時，CH的數(shù)量和它們的能級之間存在折中。將F放大至0.7，CH的數(shù)量沒有顯著增加，其平均能級幾乎達到峰值。因此，為了獲得具有相對高能級的CH，F(xiàn)應選擇在0.7左右。

4 結(jié)論

本文分析了網(wǎng)絡中扁平拓撲和集群拓撲的能耗。經(jīng)過分析可知，集群拓撲在不同的網(wǎng)絡參數(shù)（例如節(jié)點數(shù)、維度和流量級別）下可以節(jié)省多少能量。從典型參數(shù)的數(shù)值結(jié)果中觀察，通過簇狀拓撲，扁平拓撲可以節(jié)省至少50%的能量；當節(jié)點數(shù)量較大且數(shù)據(jù)聚合率較小時，增益增加90%以上。本文還提出了一種新的聚類協(xié)議，該協(xié)議考慮了2個節(jié)點的能級和程度，通過仿真證明了所提出協(xié)議的有效性，并在能耗參數(shù)方面提出了建議。

參考文獻

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