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[導讀] 1 引言  無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量具有特定功能的傳感器節(jié)點通過自組織的無線通信方式,相互傳遞信息,協(xié)同地完成特定功能的智能專用網絡。傳感器網絡一般投放在條件惡劣的環(huán)境或者

 1 引言

  無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量具有特定功能的傳感器節(jié)點通過自組織的無線通信方式,相互傳遞信息,協(xié)同地完成特定功能的智能專用網絡。傳感器網絡一般投放在條件惡劣的環(huán)境或者難以涉足的地域中,節(jié)點電池的更換或能量的補充幾乎是不可能的,所以節(jié)能路由協(xié)議的設計,對無線傳感器網絡來說意義十分重大。目前,提出的WSN路由協(xié)議主要有平面路由協(xié)議和層次路由協(xié)議兩類,其中基于簇結構的層次路由協(xié)議是當前國內外研究的熱點口。
 

  1相關研究

  WSN分簇路由協(xié)議設計的首要目標是通過高效的分簇算法形成合理的網絡結構,通過主動的能量管理阻止網絡連通性下降,延長網絡的生命周期。最典型的無線傳感器網絡分簇路由協(xié)議是LEACH協(xié)議,人們在LEACH協(xié)議的基礎上也研究出很多改進的分簇路由協(xié)議,EECS(Energy Efficient Clustering Scheme)協(xié)議就是其中一種經典的改進算法。

  1.1LEACH協(xié)議

  LEACH是分布式成簇協(xié)議的代表。每個節(jié)點產生一個0~1的隨機數,如果這個數小于閾值,則該節(jié)點向整個網絡廣播它是簇頭。閾值的計算公式為:

  

 

  式中:p是簇頭占所有節(jié)點的百分比,即節(jié)點當選為簇頭的初始概率,實際的簇頭概率以p為中心上下浮動;r是目前循環(huán)進行的輪;G是在最近1/p輪中沒有當選過簇頭的節(jié)點集合??梢钥闯觯斶x過簇頭的節(jié)點在接下來的1輪中將不能成為簇頭,而其他節(jié)點,因節(jié)點產生小于T(n)隨機數的概率隨之增大,所以節(jié)點當選為簇頭的概率也增大。競爭成功的簇頭節(jié)點廣播當選的消息后,其他節(jié)點根據簇頭廣播信號的強弱決定加入哪個簇。由于簇頭是隨機挑選的,因此LEACH協(xié)議不能保證簇頭在網絡中分布均勻,而且節(jié)點根據自身通信代價最小原則選擇加入哪個簇的成簇算法,但不能保證簇的負載均衡。

  1.2 EECS協(xié)議

  如前所述,LEACH等算法中,節(jié)點根據自身通信代價最小原則選擇加入哪個簇,不能保證簇的負載平衡,而且沒有考慮距基站較遠的簇頭能量耗費過快等問題。針對這些問題,EECS提出一個新的通信代價公式(2)來決定節(jié)點加入哪個簇:

  

 

  式中:cost(j,i)是節(jié)點Pj加入簇頭i的代價;d(Pj,CHi)是節(jié)點到簇頭的距離。式(3)中f子函數保證最小化節(jié)點與簇頭之間的通信代價;d(CHi,BS)是簇頭i到基站的距離,式(3)中g子函數保證最小化簇頭i到基站的通信代價;權值w的設置則根據具體應用,在成員節(jié)點能量與簇頭能量消耗之間折衷,目標是最大化網絡生命周期。節(jié)點Pj選擇cost(j,i)最小的簇頭i加入,從而保證每個簇頭負載均衡。實驗結果顯示,EECS協(xié)議的網絡生命周期較LEACH協(xié)議提高了30%以上。

  2問題的描述

  EECS算法的實質是在簇頭選擇階段,總是讓剩余能量最大的節(jié)點當選為簇頭;在成簇階段,聯合考慮普通節(jié)點與簇頭的距離,以及簇頭與基站的距離。其創(chuàng)新之處在于:只有小部分節(jié)點參加簇頭的競選;在局部范圍內廣播消息,選舉過程沒有迭代;以節(jié)點的剩余能量為競選參數;設計了簇頭之間負載均衡的策略。

  EECS協(xié)議存在的問題:

  (1)EECS算法在成簇階段讓候選節(jié)點同時廣播競選消息COMPETE_HEAD,容易造成簇頭分布漏洞問題。如圖1所示,節(jié)點C在B的競選半徑內;節(jié)點B在A的競選半徑內,且剩余能量方面A>B>C。在這種情況下,C收到B的競選消息退出競選的同時,B收到A的競選消息退出競選,這就會造成局部簇頭分布漏洞的情況。

  (2)EECS算法在成簇階段的通信代價只考慮了普通節(jié)點與簇頭的距離,以及簇頭與基站的距離,沒有考慮簇頭的剩余能量。這樣就會造成部分剩余能量相對較少簇頭節(jié)點的早死現象。

  針對EECS協(xié)議存在的問題提出了ADEECS(Advanced EECS)協(xié)議,該算法在簇頭選舉階段使用了競爭延遲的方法,在成簇階段設計了新的通信代價計算公式。

  

3 ADEECS路由協(xié)議

 

  方案中,假設已知發(fā)送節(jié)點的發(fā)射功率,接收節(jié)點可以根據接收信號的強度,計算二者之間距離的近似值;發(fā)射功率可控,即節(jié)點可以根據自身需要調整發(fā)射功率。采用與文獻[5]相同的無線傳輸能量消耗模型。ADEECS協(xié)議按輪執(zhí)行,每一輪分為網絡部署,簇頭選舉,成簇,數據傳輸這4個階段。

  具體實現過程如下:

  階段1:網絡部署階段在網絡部署階段,讓基站以一定的功率向網絡內廣播一個消息HELLO_MSG。傳感器節(jié)點根據接收信號的強度計算出自己到基站的近似距離,在與基站通信時,依據這個距離選擇適當的發(fā)射功率。在成簇階段,還將利用這個信息來均衡簇頭的負載。

  階段2:簇頭選舉階段全局范圍內預先設定一個0~1之間的閾值T,用來控制參加簇頭競選的節(jié)點比例。每一個節(jié)點生成一個0~1之間的隨機數,記為u。若u

 

  式中:T為最大約定的最大延遲時間;Eresidual為節(jié)點剩余能量;Eini是節(jié)點原始能量。

  階段3:成簇階段簇頭向網絡所有節(jié)點廣播自己成為簇頭的消息HEAD_AD,內容為簇頭節(jié)點的標識及該節(jié)點與基站的距離。普通節(jié)點接收到此消息后選擇一個通信代價cost(CH)最小的聚類加入,并發(fā)送消息JOIN_REQ。通信代價表達式為:

  

 

  式(5)中參數與式(2)和式(4)表示的意義相同。從式(5)可以看出,該通信代價綜合考慮了節(jié)點與簇頭的距離、簇頭與基站的距離及簇頭的剩余能量。從而實現了由聚類成員節(jié)點選擇剩余能量較大,與自己距離較近,與基站距離較小的簇頭形成簇,達到能量均衡的目的。

  階段4:數據傳輸階段簇頭向所有成員節(jié)點廣播TDMA通信時隙調度信息TDMA_SCHEDULE。成員節(jié)點按分配好的TDMA時隙在某個時刻將自己檢測到的數據發(fā)送給簇頭。簇頭在接收聚類成員發(fā)送數據的過程中進行數據融合,并將融合后的數據直接傳輸給基站,該過程采用單跳的通信方式。

  4 ADEECS協(xié)議仿真與分析

  仿真中,使用Matlab作為仿真平臺,采用與文獻[3]相同的能量消耗模型。仿真參數如表1所示。

  

 

  文中將ADEECS與EECS和LEACH協(xié)議性能進行仿真對比。

  4.1簇頭分布的仿真對比

  LEACH簇頭個數取最優(yōu)值。在仿真中,LEACH簇頭個數為6;取T=0.15,R=26,w=0.8。由3種協(xié)議的簇頭分布圖(圖2~圖4)可以看出,LEACH協(xié)議簇頭隨機分布;EECS協(xié)議簇頭分布比較均勻,但存在簇頭漏洞問題;ADEECS協(xié)議簇頭真正實現了均勻分布。所以,提出的延遲發(fā)送競選消息的方法很好地解決了LEACH和EECS協(xié)議在簇頭選舉過程中存在的問題。

  

4.2網絡壽命的仿真對比

 

  定義第一個節(jié)點的死亡時間為無線傳感器網絡的網絡壽命,用工作輪數表示網絡的工作時間。如果剩余節(jié)點過少,那么整個網絡的存在就毫無意義。仿真中為了更好地對比仿真結果,仿真曲線只選取剩余節(jié)點數大于50的情況。仿真結果如圖5所示。

  

 

  由圖5可以看出,在成簇階段,ADEECS協(xié)議綜合考慮了簇頭剩余能量、簇頭與基站的距離以及簇成員節(jié)點與簇頭的距離。這種通信代價計算方式很好地提高了網絡性能,有效地延長了網絡生命周期,達到了協(xié)議目的。

  5結語

  通過對無線傳感器網絡中典型分簇路由協(xié)議LEACH協(xié)議和EECS協(xié)議進行的研究和分析,提出了一種改進的分簇方案ADEECS。利用延遲發(fā)送競爭消息的方法和新的通信代價公式很好地解決了EECS協(xié)議存在的問題,實現了簇頭的均勻分布,有效地延長了網絡壽命。

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