摘  要： 針對AODVjr算法在路由發(fā)現(xiàn)過程中會產(chǎn)生RREQ洪泛，導(dǎo)致節(jié)點能量消耗過快的問題，提出了一種改進的ZigBee網(wǎng)絡(luò)路由算法。改進算法通過鄰居表限定RREQ傳輸范圍和父子節(jié)點的傳遞方向，計算路由代價并根據(jù)節(jié)點剩余能量動態(tài)劃分所處的能量區(qū)域，根據(jù)3種能量區(qū)域進行差異化路由發(fā)現(xiàn)，動態(tài)回避剩余能量較低的節(jié)點并發(fā)現(xiàn)能量較高的節(jié)點。仿真實驗結(jié)果表明，改進算法能實現(xiàn)節(jié)點的能量動態(tài)平衡，有效控制網(wǎng)絡(luò)的總體能量消耗，減少死點個數(shù)和減緩死點出現(xiàn)的頻率。
關(guān)鍵詞： ZigBee；能量平衡；剩余能量；路由代價

　ZigBee技術(shù)是一種近距離、低復(fù)雜度、低功耗、低速率和低成本的雙向無線通信技術(shù)，主要用于距離短、功耗低且傳輸速率不高的各種電子設(shè)備之間進行數(shù)據(jù)傳輸以及典型的有周期性數(shù)據(jù)、間歇性數(shù)據(jù)和低反應(yīng)時間數(shù)據(jù)傳輸?shù)膽?yīng)用[1-2]。它可工作在2.4 GHz、868 MHz和915 MHz 3個頻段上，分別具有最高250 kb/s、20 kb/s和40 kb/s的傳輸速率，傳輸距離在10~75 m的范圍內(nèi)。
1 問題提出
　ZigBee支持AODVjr算法[3]，該算法在路由發(fā)現(xiàn)過程中會產(chǎn)生冗余的RREQ，這些多余的RREQ無助于路由發(fā)現(xiàn)，反而容易引起RREQ洪泛，增加網(wǎng)絡(luò)功耗。直接丟棄這些多余的RREQ就能有效避免RREQ洪泛[4-5]。
　與AODVjr算法相比，Clsuter-Tree算法僅考慮轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點與父節(jié)點和子節(jié)點之間的關(guān)系，忽略了鄰居節(jié)點的跳數(shù)優(yōu)化。這樣即使目的節(jié)點就在發(fā)送節(jié)點的一跳范圍之內(nèi)，數(shù)據(jù)包也必須按照原始拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)傳送到目的節(jié)點，而不能直接傳送到目的節(jié)點，導(dǎo)致RREQ疊加洪泛效應(yīng)非常嚴(yán)重。
　另外，距離中心協(xié)調(diào)器ZC越近的FFD節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)深度越小，通信負(fù)擔(dān)越重，需要轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)量越多，消耗的能量越多，節(jié)點電池能量會過早耗盡。當(dāng)節(jié)點剩余能量少于正常工作所需的能量時，節(jié)點自身就不能與其他節(jié)點通信，即產(chǎn)生死點，這樣，網(wǎng)絡(luò)斷開的可能性就大大增加。
　基于以上這些問題，本文提出了一種基于能量優(yōu)化的ZigBee網(wǎng)絡(luò)路由算法。
2 算法分析
2.1 路由代價
　路由代價是路由發(fā)現(xiàn)中當(dāng)前節(jié)點被選擇為新路由節(jié)點所消耗的能量。路由代價越大，消耗能量越大，成為路由節(jié)點的可能性就越低。
結(jié)合ZigBee網(wǎng)絡(luò)，對FFD節(jié)點定義統(tǒng)一的路由代價[6]，即：

2.3 差異化能量區(qū)域
　根據(jù)最小剩余能量、節(jié)點剩余能量和能量充足閾值的定義，劃分能量值為能量充足、能量低和能量報警3個區(qū)域。
　參考文獻[7]定義的最小剩余能量對節(jié)點網(wǎng)絡(luò)深度沒有進行區(qū)分，而網(wǎng)絡(luò)深度和能量消耗恰好成反比。深度越小的節(jié)點，轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)量越多，消耗的能量越多，所以要為深度越小的節(jié)點預(yù)留更多的最小剩余能量。
假設(shè)節(jié)點初始能量為energy，定義任意節(jié)點i的最小剩余能量Emin residual：

　（5）更新路由代價、剩余能量值。
?。?）方向標(biāo)志位mark判斷。
　如果mark=0，說明目的節(jié)點位置處于當(dāng)前節(jié)點的后裔節(jié)點。如果當(dāng)前節(jié)點是上一節(jié)點的父節(jié)點，當(dāng)前節(jié)點立即丟棄RREQ；如果當(dāng)前節(jié)點不是上一節(jié)點的父節(jié)點，則判斷目的節(jié)點是否是當(dāng)前節(jié)點的后裔節(jié)點。如果是，當(dāng)前節(jié)點直接轉(zhuǎn)發(fā)RREQ，并更新自身Eresidual；如果不是，更新mark=1，當(dāng)前節(jié)點繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)RREQ，并更新自身Eresidual。
　如果mark=1，說明目的節(jié)點位置處于當(dāng)前節(jié)點的父節(jié)點。如果當(dāng)前節(jié)點是上一節(jié)點的后裔節(jié)點，當(dāng)前節(jié)點立即丟棄RREQ；如果當(dāng)前節(jié)點不是上一節(jié)點的后裔節(jié)點，則判斷目的節(jié)點是否是當(dāng)前節(jié)點的父節(jié)點。如果是，當(dāng)前節(jié)點直接轉(zhuǎn)發(fā)RREQ，并更新自身Eresidual；如果不是，更新mark=0，當(dāng)前節(jié)點繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)RREQ，并更新自身Eresidual。
?。?）按照上述流程繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)RREQ，直到到達目的節(jié)點。
?。?）目的節(jié)點收到RREQ，不再判斷剩余能量在哪個能量區(qū)域，直接返回RREP。
　（9）源節(jié)點收到目的節(jié)點返回的RREP，即表示當(dāng)前路由發(fā)現(xiàn)成功，立即按照該路徑進行數(shù)據(jù)傳輸。
4 仿真實驗結(jié)果
　將改進算法與原AODVjr算法以及參考文獻[6]算法進行數(shù)據(jù)比對，得出網(wǎng)絡(luò)總體能耗以及死點個數(shù)比對數(shù)據(jù)。
　仿真試驗基于OMNET++平臺實現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)覆蓋面積為100 m×100 m，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)為50個，節(jié)點隨機分布，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Cm=5，Rm=4，Lm=5，每個節(jié)點的初始能量為1 000 J。仿真實驗結(jié)果如圖2和圖3所示。

　仿真結(jié)果表明，隨著網(wǎng)絡(luò)持續(xù)運行，網(wǎng)絡(luò)深度較低的節(jié)點頻繁轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，能量消耗逐漸增大。改進算法引入跳數(shù)限制和鄰居表，將節(jié)點剩余能量進行網(wǎng)絡(luò)深度動態(tài)劃分，選擇局部最小路由跳數(shù)的路徑進行傳輸數(shù)據(jù)，避免把數(shù)據(jù)傳送給能量較低的節(jié)點，從而達到節(jié)省能量的目的。
　在初始階段，每個節(jié)點的能量都處于能量充足區(qū)域，沒有死點產(chǎn)生。隨著時間推移，改進算法能夠平衡節(jié)點剩余能量，所以出現(xiàn)死點的時間最晚，添加深度影響因子能更有效避開剩余能量低的節(jié)點，繼而選擇能量多的節(jié)點進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，避免網(wǎng)絡(luò)深度較低的節(jié)點過早死亡。
　針對ZigBee網(wǎng)絡(luò)AODVjr算法所產(chǎn)生的RREQ洪泛，提出一種改進路由算法，引入鄰居表限定RREQ傳輸范圍和父子節(jié)點的傳遞方向，計算路由代價并根據(jù)節(jié)點剩余能量動態(tài)劃分所處的能量區(qū)域，根據(jù)3種能量區(qū)域進行差異化路由發(fā)現(xiàn)，動態(tài)回避剩余能量較低的節(jié)點并發(fā)現(xiàn)能量較高的節(jié)點。收集所有FFD節(jié)點能量，將節(jié)點最小剩余能量匹配到網(wǎng)絡(luò)深度進行動態(tài)調(diào)整，并動態(tài)更新能量區(qū)域以優(yōu)化死點出現(xiàn)頻率，根據(jù)所處能量區(qū)域選擇路由策略。
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