《電子技術應用》
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一種無線傳感器網絡分簇路由算法研究
摘要: 隨著微電子工藝和無線通信技術的飛速發(fā)展,無線傳感器網絡(WSN)的研究越來越受到人們的重視。傳感器網絡(sensor network)是由部署在觀測環(huán)境附近的大量微型廉價低功耗傳感器節(jié)點組成,通過無線通信方式組成一個多跳的無線網絡系統(tǒng)。由于無線傳感器網絡通常部署在人無法接近或者高危險區(qū)域,且數(shù)量眾多,這使得隨時更換節(jié)點能量變得非常困難。在監(jiān)測區(qū)域內傳感器節(jié)點采集的相關信息,通常攜帶一次性電池且能量有限,在經過一段時間的數(shù)據采集后,無線傳感器網絡存在嚴重的能量約束問題。所以,傳感器網絡協(xié)議的首要設計目標就是要高效地使用傳感器節(jié)點的能量,延長網絡的存活時間。將傳感器節(jié)點組織成簇的形式,以有效地減少能量消耗,許多能量高效的路由協(xié)議都是在簇結構的基礎上進行設計的。
Abstract:
Key words :

       0 引 言

  隨著微電子工藝和無線通信技術的飛速發(fā)展,無線傳感器網絡(WSN)的研究越來越受到人們的重視。傳感器網絡(sensor network)是由部署在觀測環(huán)境附近的大量微型廉價低功耗傳感器節(jié)點組成,通過無線通信方式組成一個多跳的無線網絡系統(tǒng)。由于無線傳感器網絡通常部署在人無法接近或者高危險區(qū)域,且數(shù)量眾多,這使得隨時更換節(jié)點能量變得非常困難。在監(jiān)測區(qū)域內傳感器節(jié)點采集的相關信息,通常攜帶一次性電池且能量有限,在經過一段時間的數(shù)據采集后,無線傳感器網絡存在嚴重的能量約束問題。所以,傳感器網絡協(xié)議的首要設計目標就是要高效地使用傳感器節(jié)點的能量,延長網絡的存活時間。將傳感器節(jié)點組織成簇的形式,以有效地減少能量消耗,許多能量高效的路由協(xié)議都是在簇結構的基礎上進行設計的。

  LEACH是一個典型的自適分簇協(xié)議,網絡中節(jié)點通過隨機方式自組織形成簇,在分配給的時隙向簇首發(fā)送數(shù)據,簇首對收到的數(shù)據融合后在每幀結束后直接與基站通信。節(jié)點輪流擔任簇首,均衡了網絡的能耗,但簇首在當選時,沒有考慮節(jié)點的能量高低,若節(jié)點能量很低,仍要擔當簇首時,會加速它死亡。另外,數(shù)據直接發(fā)送到基站,會使距基站較遠的節(jié)點能耗很大,導致局部節(jié)點提前死亡,產生監(jiān)控盲點。

  由于LEACH算法沒有考慮節(jié)點的剩余能量及與基站的距離等因素,很多文獻提出了相應的改進算法,如EBAC胡是在LEACH協(xié)議的基礎上,周期性地選用當前輪剩余能量最大的節(jié)點擔任下一輪簇頭。LEACH-D是基于LEACH的多跳路由算法。文獻[6]提出了構建能量均衡簇群的方法,LEACH-L綜合考慮了節(jié)點的位置和能量的多跳路由算法。

  本文在LEACH協(xié)議的基礎上,以降低簇頭直接和基站遠距離通信的能量損耗為首要目標,同時在二層簇頭選擇時綜合考慮了節(jié)點的剩余能量和基站的距離.并且改進了簇頭間的多跳路徑,避免使用低能量的節(jié)點。通過Matlab仿真表明,該算法能進一步均衡簇頭節(jié)點的能量消耗,延長網絡的生命周期。

  1 系統(tǒng)模型

  N個傳感器節(jié)點隨機均勻分布在一個正方形區(qū)域內,周期性地收集周圍環(huán)境信息,并且具有如下性質:

  (1)所有傳感器節(jié)點部署后不再移動,且都有1個惟一的標識ID;

  (2)基站惟一,且位于離采集區(qū)域較遠的一個固定位置;

  (3)所有節(jié)點具有相似的能力(處理/通信),都具備數(shù)據融合功能;

  (4)若已知對方的發(fā)射功率,節(jié)點可以根據接收信號的強度計算出發(fā)送方離它的近似距離;

  (5)節(jié)點的能量不能補充,節(jié)點的發(fā)射功率可控。

  這里采用與文獻[2]相同的無線通信模型:根據距離閾值d0,分別采用自由空間模型和多路衰減模型。發(fā)送方發(fā)送k比特的數(shù)據到距離為d的接收方所消耗的能量為:


  2 CAED算法描述

  在LEACH基礎上,提出一個基于能量和距離的分簇算法(clustering algorithm based on energy anddistance)。該算法按輪運行,每輪分為二層簇頭的建立,簇內節(jié)點數(shù)據轉發(fā)和穩(wěn)定數(shù)據的傳輸。

  2.1 二層簇頭的建立

  在簇建立階段,首輪擔任簇頭的節(jié)點由基站隨機確定。簇頭的個數(shù)根據監(jiān)測區(qū)域的位置、大小及網絡規(guī)模來確定。被選中擔任簇頭的ID由基站依次在網絡中進行廣播,網內節(jié)點對逐次收到的ID與自己的進行對比,相同的即為本輪的簇頭。簇頭全部選出以后,再向全網廣播簇頭ID。簇內節(jié)點在每輪數(shù)據傳輸?shù)淖詈笠粠?,把剩余能量等信息一起發(fā)送至各自簇頭。簇頭對各簇內節(jié)點的剩余能量進行比較,選舉剩余能量最大的節(jié)點作為下一輪簇頭,這樣建立了第一層簇頭。

  第二層簇頭的建立和通信模式與LEACH有較大的區(qū)別。每輪選出的第一層簇頭成為第二層簇頭的普通節(jié)點,在LEACH中這些節(jié)點直接與基站通信。由式(1)可以看出,放大器能耗遠大于電路能耗,且放大器能耗中與通信距離d有直接關系,因此在產生第二層簇頭時,充分考慮了節(jié)點的剩余能量和節(jié)點與基站間距離等因素。產生第二層簇頭的閾值按如下公式計算:


  式中:Eresidual(i)標識為i的簇頭的剩余能量;BSdistance(i)標識為i的簇頭與基站之間的距離。每輪在產生完第一層簇頭且簇頭能量高于某一個值Eth(若節(jié)點低于Eth就認為節(jié)點失效)時,各簇頭比較Tch值,找出其中Tch最大值為第二層簇頭。因此,第二層簇頭既有較高的能量,又距基站較近,這樣既能減少轉發(fā)數(shù)據時所消耗的能量,又能保證節(jié)點能量不會很快耗盡,而影響數(shù)據的采集。

  2.2 簇內節(jié)點數(shù)據轉發(fā)

  每輪第一層簇頭選出來后,節(jié)點依據收到廣播信號的強度選擇要加入的簇,此時簇內通信采用自由空間模型。與第一層簇內節(jié)點數(shù)據通信不同,由于第二層簇內節(jié)點距離簇頭較遠,有些可能遠遠超過了d0值,而數(shù)據通信采用的自由空間模型不一定正確,另外,直接與簇頭通信的能量消耗較大。因此,假設遠離簇頭的節(jié)點可與臨近的、能量高于自己的節(jié)點通信,且數(shù)據經過多路轉發(fā)直至簇頭,滿足上述假設條件如式(4)所示:


  由于每一輪每個簇頭在簇中的位置以及簇內節(jié)點的個數(shù)會發(fā)生動態(tài)變化,為便于分析式(4)的最佳臨近節(jié)點,在圖1中列出了某種狀態(tài)下4種典型的數(shù)據轉發(fā)方式。

  圖1(a)出現(xiàn)在數(shù)據收集的前期階段,由于節(jié)點能量充足,靠近基站的節(jié)點采用直接傳輸方式,而遠離基站的節(jié)點通過式(4)選擇下一跳節(jié)點進行數(shù)據轉發(fā);經過多輪數(shù)據采集之后,靠近基站的節(jié)點因過多參與數(shù)據的轉發(fā)能量迅速降低,依據式(4)出現(xiàn)了圖1(b)或圖1(c);在數(shù)據收集的后續(xù)階段,由于靠近基站的節(jié)點整體能量下降,它們分別采用單跳的方式直接與基站通信,同時依據式(4)出現(xiàn)了圖1(d)。整個數(shù)據采集階段遠離基站的節(jié)點都是通過多跳的方式與臨近節(jié)點通信,說明通過多跳的數(shù)據轉發(fā)能耗要小于直接發(fā)送到簇首,同時轉發(fā)數(shù)據的節(jié)點能量較高,保證了轉發(fā)數(shù)據時有足夠的能量,均衡了網絡的能量。


  2.3 穩(wěn)定數(shù)據傳輸

  在穩(wěn)定數(shù)據傳輸階段,普通節(jié)點與第一層簇頭通信方式和LEACH相同,但是數(shù)據的采集、融合工作完成之后不是將數(shù)據包直接發(fā)送到基站,而是在給定的時隙內發(fā)送給第一層各自的簇頭。第二層的節(jié)點依據能量和距離選出下一跳節(jié)點進行數(shù)據轉發(fā),直至第二層的簇頭或直接與基站通信,第二層簇頭節(jié)點經過二次數(shù)據融合后,發(fā)送數(shù)據至基站。

  3 算法分析和仿真結果

  利用Matlab工具對LEACH,EBAC和CAED算法進行仿真比較,各項參數(shù)設置如下:假設無線傳感器網絡由300個相同的節(jié)點組成,隨機拋撒在200 m×200 m的區(qū)域內,遠程基站的坐標是(x==100 m,y=350 m)。每個節(jié)點的初始能量為E0=1 J,發(fā)送和接收電路的損耗為ETX=ERX=50 nJ/b,數(shù)據融合消耗為EDA=5 nJ/b,εfs=10 pJ/(b·m-2)時dd0。其中,d0為常數(shù),數(shù)據包長度為4 200 b,廣播包長度為60 b,簇頭個數(shù)kopt=5。節(jié)點能量低于Eth=0.000 1 J時,認為其死亡,假設數(shù)據融合率為100%,且在轉發(fā)過程中無數(shù)據包丟失。沒有誤碼率。

  圖2是存活的節(jié)點數(shù)與輪數(shù)關系圖。可以看出,LEACH在整個生命周期曲線比較陡峭,網絡中節(jié)點的存活數(shù)量隨時間的推移變化急劇,網絡中節(jié)點的能量不均衡。EBAC曲線在1 000輪前比LEACH平滑,由于在選舉簇頭節(jié)點時考慮了剩余能量,故性能明顯優(yōu)于LEACH,但是EBAC中簇頭直接與基站通信,增加了簇頭節(jié)點遠程通信能量損耗,當運行到某一時刻(大約在1 094輪后),大量節(jié)點在輪數(shù)相差不多的情況下失效。CAED綜合考慮了剩余能量和距離,并且在第二層簇中使用多跳方式轉發(fā)數(shù)據。CAED的曲線比EBAC平滑,進一步延長了網絡的生命周期。


  表1統(tǒng)計出網絡運行這3個算法時,發(fā)生首個節(jié)點失效時的輪數(shù),網絡有30%的節(jié)點失效時的輪數(shù)和網絡運行800輪時節(jié)點的失效個數(shù)。表中數(shù)值都是經過多次運行相應算法得出的平均值,這里用首節(jié)點死亡輪數(shù)來衡量網絡穩(wěn)定周期,用30%節(jié)點失效來衡量網絡生命周期。


  由表1可見,相對于LEACH來說,CAED網絡的穩(wěn)定周期延長了570%以上,同時將網絡生命周期延長了458%以上。相對于EBAC來說,CAED網絡的穩(wěn)定周期延長了67%以上,網絡生命周期延長了20%以上。3種算法在800輪時,節(jié)點的失效個數(shù)分別占節(jié)點總數(shù)的81.7%,11.7%和3.7%,網絡的節(jié)點能耗進一步均衡,避免了“盲節(jié)點”過早的發(fā)生。

  圖3顯示了網絡在運行3種算法時,網絡總的剩余能量情況,仿真實驗中每隔50輪做1次采樣記錄。從圖3可以看出,對網絡總的剩余能量而言,CAED明顯高于LEACH和EBAC,說明CAED能很好地節(jié)省網絡能量,延長網絡的生命周期。


  4 結 語

  提出一種基于能量和距離的分簇多跳算法。第一層簇頭選擇時考慮了節(jié)點的剩余能量,第二層簇頭充分考慮了節(jié)點能量和到基站的距離,并且改進了簇內節(jié)點的數(shù)據轉發(fā)方式。仿真結果表明,與LEACH算法相比,該算法均衡了網絡的能量消耗,明顯延長了網絡的生命周期。


 

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