無線傳感器網絡（WSN）[1]是集數據采集、處理及通信功能于一體的分布式自組織網絡，其特點是能量、計算能力和存儲空間有限。無線傳感器網絡中的路由協(xié)議必須時刻關注降低能耗、延長網絡生命周期這一核心問題。設計精良的網絡協(xié)議就可以降低能耗，延長網絡的生命周期。通常無線傳感器網絡的路由協(xié)議[2]可以分為平面路由協(xié)議和層次路由協(xié)議兩種。目前，路由協(xié)議的主流是層次路由協(xié)議，該協(xié)議具有代表性的路由算法是低功耗自適應分簇（LEACH）算法[3]。LEACH協(xié)議中，簇首形成高一層的網絡，這樣簇內成員的功能就變相地簡單，大大減少了路由控制信息的數量。但該協(xié)議也存在耗能大、能量不均衡的問題。針對以上問題，本文通過對經典的分簇路由協(xié)議LEACH的分析，并且以降低功耗、實現能量均衡、延長網絡壽命為主要目的，對LEACH協(xié)議進行改進。
1 LEACH算法分析
LEACH算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是MIT的Chandrakasan等人為無線傳感器網絡設計的低功率自適應分簇路由算法。它的基本思想是：以循環(huán)的方式隨機選擇簇首節(jié)點，將整個網絡的能量負載平均分配到每個傳感器節(jié)點中，從而達到提高網絡整體生存時間的目的。LEACH在運行過程中不斷地循環(huán)執(zhí)行簇的重構過程，每個簇重構過程可以用“輪（round）”來描述，每一輪包含簇的建立和穩(wěn)定運行兩個階段。其中穩(wěn)定階段持續(xù)時間要比簇建立階段持續(xù)的時間長得多。
1.1 LEACH算法的工作流程
該算法的建立主要包括三個階段：
（1）簇首的建立
簇頭節(jié)點的選取是LEACH算法中的關鍵，具體的選擇方法是：各節(jié)點產生一個[0，1]之間的隨機數，若該數小于某一個閾值T(n)[4]，則該節(jié)點成為簇頭。
式中，p是網絡中簇頭數與總節(jié)點數的百分比，r是當前的選舉輪數，G是最近1/p輪而不是簇頭的節(jié)點集合。
被選為簇首的節(jié)點會利用CSMA MAC協(xié)議廣播ADV消息，宣布自己成為簇首。非簇首節(jié)點收到來自各簇首的消息，并根據接收信號的強度選擇強度最大的簇首發(fā)送加入請求JOIN-REQ（其包含了節(jié)點的ID和要求加入簇首的ID信息）。
（2）時隙表建立
當簇首確定并且簇域劃分工作完成后，簇頭將根據成員節(jié)點的數目，產生TDMA時隙表。成員節(jié)點通過接收簇首的廣播獲取該表，并在自己的時隙到達時才開啟發(fā)送裝置向簇首發(fā)送數據，其余時間處于休眠狀態(tài)以節(jié)省能量。
（3）穩(wěn)定
相對于簇的建立階段，穩(wěn)定階段是相對較長的一個階段，該階段主要是各節(jié)點完成數據傳輸的任務。一旦簇形成，TDMA時刻表確定，則數據傳輸開始。簇首節(jié)點在收到成員節(jié)點傳來的數據后對數據進行數據融合和壓縮，將壓縮處理后的信號傳輸給基站。
1.2 LEACH算法存在的問題
（1）壽命不均：簇首的選舉策略是隨機的，可能造成簇首分布不均，簇成員個數也有較大差異，使得各簇首負載不均衡，造成個別簇首較早死亡。
（2）距離受限：LEACH協(xié)議只適用于小規(guī)模的無線傳感器網絡。由于基站與簇首之間采用單跳路徑選擇模式，所以簇首與基站必須布置在通信可達的范圍內。
2 LEACH算法的改進
2.1 改進算法的設計思路
針對LEACH算法中存在的問題，結合無線傳感器網絡的特點，本文從以下幾個方面對LEACH協(xié)議進行改進。
（1）改變簇首產生方式
主要從以下兩個方面改變簇首的產生：
①基于節(jié)點的剩余能量選擇簇首。考慮到無線傳感器網絡的能耗問題，選取能量較多的節(jié)點作為簇首。將節(jié)點的剩余能量作為選擇簇首的一個重要衡量標準，以保證區(qū)域內剩余能量較多的節(jié)點被選為簇首。
②基于節(jié)點與簇首之間的距離選擇簇首?？紤]到簇首地理分布平均的問題，每個簇首發(fā)射信號，其他節(jié)點則根據接收到的信號判斷離簇首的距離，離簇首距離小于設定值M的節(jié)點不再選為簇首，從而保證所有簇首之間距離不小于M。
（2）改變簇首與基站之間的通信方式
LEACH算法中，簇首與基站（BS）之間的數據發(fā)送過程采用單跳的方式。由于基站距離傳感區(qū)域很遠，所以簇首將數據發(fā)送給基站時所消耗的能量很多?；谶@一點，在簇首向基站發(fā)送數據的時候采用多跳的方式，這樣可以使簇首節(jié)點能量的消耗相對減少。本文提出的改進算法是把簇首組織起來，以多跳的方式向基站發(fā)送融合后的數據。
2.2 改進算法的實現
在第一輪開始時，傳感區(qū)域內的所有節(jié)點需要將自己的地理位置信息和節(jié)點能量發(fā)送給基站,基站收集到區(qū)域內各個節(jié)點的位置信息后，根據這些信息將傳感器網絡按面積平均劃分為k個區(qū)域（本文設定k=3），即需要將整個區(qū)域劃分為如圖1所示的三部分。
區(qū)域劃分完成以后，每個節(jié)點隨機地產生一個0~1之間的隨機數，如果小于閾值T(n)，則該節(jié)點當選為候補簇首(T(n)的計算與LEACH中相同)；然后把選出的候補簇首按能量的大小遞減排列成一個隊列，從隊列中第一個節(jié)點開始，取消以節(jié)點為圓心、半徑為M的圓內的其他候補簇首成為簇首的資格，并將其從列隊中刪除。
最優(yōu)簇頭數(kopt)個節(jié)點完全無縫覆蓋檢測區(qū)域需要滿足的條件[5]是：
依次遍歷其他節(jié)點，重復上述操作。最后剩下的候補簇首即成為最終的簇首。
當選為簇首的節(jié)點會將自己的ID添加到該簇域的全局變量ch_list_中去，最終得到的ch_list_就是該簇域內所有簇首節(jié)點ID的列表。通過簇域的ch_list_即可以得到下游（下游指的是指向BS方向的下一個簇域）簇域內的所有節(jié)點的ID列表。有了該列表，就相當于得到了下一跳的候選列表。如圖2所示，簇首只需從這些候選節(jié)點中隨機選出一個節(jié)點作為自己的下一跳節(jié)點，這樣就將各個簇首的多跳路徑建立起來了。
3 算法的仿真及分析
3.1 仿真環(huán)境
本文采用NS2[6]對LEACH及改進后的LEACH算法進行仿真。仿真環(huán)境設定如下：
(1)傳感器節(jié)點和虛擬聚類區(qū)域具有全局唯一的ID標識；
(2)網絡內所有傳感器節(jié)點均相同，具有相同的初始能量2J，且信號均可到達基站。
(3)各個傳感器節(jié)點具備GPS功能，即節(jié)點能定位其位置。
3.2 仿真結果與分析
(1)在仿真過程中，節(jié)點的能量會隨著時間的推移逐漸減少，直至能量耗盡而死，所以在各個時段傳感區(qū)域內仍未耗盡能量的節(jié)點個數是不同的。圖3是LEACH和改進后的LEACH兩種算法在不同時段仍然存活的節(jié)點個數比較。
從圖3中可以得出以下結論：
①LEACH算法在365 s時出現節(jié)點死亡，而改進后的算法在375 s時開始有節(jié)點出現死亡。從節(jié)點開始死亡的時間上說明，改進后的算法相對于LEACH算法提高了2.73%。
②LEACH算法在500 s左右時結束了網絡生命，而改進后的算法在580 s左右時才結束網絡生命。從網絡存活時間比較說明，改進后的算法比LEACH算法存活時間延長了16%。
(2)不同時段網絡內存活節(jié)點數目的比較很直觀地說明了兩種算法下網絡生命周期的不同。下面從能量消耗的角度來進一步對兩種算法進行比較。
圖4為兩種算法下在不同時段網絡消耗總能量的值，由圖4可以看出，LEACH算法在500 s結束網絡生命時的總能耗為450 J左右，而改進后的算法在580 s時結束生命周期時總能耗是350 J。對比結果進一步印證了本文算法較LEACH算法延長了網絡生命周期。
（3）兩種協(xié)議的性能比較如表1所示。
從表1可以看出，改進-LEACH協(xié)議和LEACH協(xié)議相比，如果以節(jié)點開始死亡的時間為標準，改進-LEACH協(xié)議相比LEACH協(xié)議可有2.73%的提高；若以網絡生命周期為標準，則有16%的提高；如果以網絡總能耗為標準，相比LEACH協(xié)議，改進-LEACH協(xié)議其性能提高了21%。
本文針對無線傳感器網絡，在理論分析的基礎上提出了一種改進的LEACH協(xié)議。該協(xié)議在選擇簇首方面，充分考慮了網絡中節(jié)點的位置和剩余能量，進而使簇的大小更為合理；在簇首與基站之間的路徑選擇方面，采取了多跳傳輸的方式。通過NS2的仿真實驗表明，將改進后的算法應用于傳感器網絡中，能更有效地降低與均衡網絡的能量消耗，從而較大幅度地延長了傳感器網絡的生命周期。
參考文獻
[1] 孫利民，李建中，陳渝，等.無線傳感器網絡[M].北京：清華大學出版社，2005：124-151.
[2] 余勇昌，韋崗.無線傳感器網絡中基于PEGASIS協(xié)議的 改進算法[J].電子學報，2008，36(7)：1309-1313.
[3] SHAH R C，RABAEY J.Energy aware routing for low energy Ad hoc sensor networks[C].Orlando：IEEE Wireless Communications and Networking Conferenee(WCNC)，2002：350-355.
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[6] 徐雷鳴.NS與網絡模擬[M].北京：人民郵電出版，2003.