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[導(dǎo)讀]通過(guò)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中典型分簇路由協(xié)議、LEACH協(xié)議和EECS協(xié)議進(jìn)行的研究和分析,提出了一種改進(jìn)的分簇方案ADEECS。利用延遲發(fā)送競(jìng)爭(zhēng)消息的方法和新的通信代價(jià)公式很好地解決了EECS協(xié)議存在的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了簇頭的均勻分布,有效地延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命。但是不只是沒(méi)有對(duì)參數(shù)權(quán)值w和通信半徑R進(jìn)行研究,這將是作者下一步的工作重心。另外,基于多跳的ADEECS也是下一步的研究方向。

1 引言

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量具有特定功能的傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)自組織的無(wú)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(wǎng)絡(luò)。它綜合了傳感器、嵌入式計(jì)算、通信、分布式信息處理、計(jì)算機(jī)技術(shù)、微電子制造技術(shù),能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、感知和采集所監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的各種信息,并對(duì)收集到的信息進(jìn)行處理后傳送給終端用戶,在軍事、災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)、環(huán)境監(jiān)測(cè)和醫(yī)療救護(hù)等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。傳感器網(wǎng)絡(luò)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(diǎn)電池的更換或能量的補(bǔ)充幾乎是不可能的,所以節(jié)能路由協(xié)議的設(shè)計(jì),對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)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(jié)構(gòu)的層次路由協(xié)議是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)口。

1相關(guān)研究

WSN分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì)的首要目標(biāo)是通過(guò)高效的分簇算法形成合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過(guò)主動(dòng)的能量管理阻止網(wǎng)絡(luò)連通性下降,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。最典型的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議是LEACH協(xié)議,人們?cè)贚EACH協(xié)議的基礎(chǔ)上也研究出很多改進(jìn)的分簇路由協(xié)議,EECS(Energy Efficient Clustering Scheme)協(xié)議就是其中一種經(jīng)典的改進(jìn)算法。

1.1LEACH協(xié)議

LEACH是分布式成簇協(xié)議的代表。每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)0~1的隨機(jī)數(shù),如果這個(gè)數(shù)小于閾值,則該節(jié)點(diǎn)向整個(gè)網(wǎng)絡(luò)廣播它是簇頭。閾值的計(jì)算公式為:



式中:p是簇頭占所有節(jié)點(diǎn)的百分比,即節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭的初始概率,實(shí)際的簇頭概率以p為中心上下浮動(dòng);r是目前循環(huán)進(jìn)行的輪;G是在最近1/p輪中沒(méi)有當(dāng)選過(guò)簇頭的節(jié)點(diǎn)集合??梢钥闯?,當(dāng)選過(guò)簇頭的節(jié)點(diǎn)在接下來(lái)的1輪中將不能成為簇頭,而其他節(jié)點(diǎn),因節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生小于T(n)隨機(jī)數(shù)的概率隨之增大,所以節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭的概率也增大。競(jìng)爭(zhēng)成功的簇頭節(jié)點(diǎn)廣播當(dāng)選的消息后,其他節(jié)點(diǎn)根據(jù)簇頭廣播信號(hào)的強(qiáng)弱決定加入哪個(gè)簇。由于簇頭是隨機(jī)挑選的,因此LEACH協(xié)議不能保證簇頭在網(wǎng)絡(luò)中分布均勻,而且節(jié)點(diǎn)根據(jù)自身通信代價(jià)最小原則選擇加入哪個(gè)簇的成簇算法,但不能保證簇的負(fù)載均衡。

1.2 EECS協(xié)議

如前所述,LEACH等算法中,節(jié)點(diǎn)根據(jù)自身通信代價(jià)最小原則選擇加入哪個(gè)簇,不能保證簇的負(fù)載平衡,而且沒(méi)有考慮距基站較遠(yuǎn)的簇頭能量耗費(fèi)過(guò)快等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題,EECS提出一個(gè)新的通信代價(jià)公式(2)來(lái)決定節(jié)點(diǎn)加入哪個(gè)簇:



式中:cost(j,i)是節(jié)點(diǎn)Pj加入簇頭i的代價(jià);d(Pj,CHi)是節(jié)點(diǎn)到簇頭的距離。式(3)中f子函數(shù)保證最小化節(jié)點(diǎn)與簇頭之間的通信代價(jià);d(CHi,BS)是簇頭i到基站的距離,式(3)中g(shù)子函數(shù)保證最小化簇頭i到基站的通信代價(jià);權(quán)值w的設(shè)置則根據(jù)具體應(yīng)用,在成員節(jié)點(diǎn)能量與簇頭能量消耗之間折衷,目標(biāo)是最大化網(wǎng)絡(luò)生命周期。節(jié)點(diǎn)Pj選擇cost(j,i)最小的簇頭i加入,從而保證每個(gè)簇頭負(fù)載均衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,EECS協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)生命周期較LEACH協(xié)議提高了30%以上。

2問(wèn)題的描述

EECS算法的實(shí)質(zhì)是在簇頭選擇階段,總是讓剩余能量最大的節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭;在成簇階段,聯(lián)合考慮普通節(jié)點(diǎn)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(diǎn)參加簇頭的競(jìng)選;在局部范圍內(nèi)廣播消息,選舉過(guò)程沒(méi)有迭代;以節(jié)點(diǎn)的剩余能量為競(jìng)選參數(shù);設(shè)計(jì)了簇頭之間負(fù)載均衡的策略。

EECS協(xié)議存在的問(wèn)題:

(1)EECS算法在成簇階段讓候選節(jié)點(diǎn)同時(shí)廣播競(jìng)選消息COMPETE_HEAD,容易造成簇頭分布漏洞問(wèn)題。如圖1所示,節(jié)點(diǎn)C在B的競(jìng)選半徑內(nèi);節(jié)點(diǎn)B在A的競(jìng)選半徑內(nèi),且剩余能量方面A>B>C。在這種情況下,C收到B的競(jìng)選消息退出競(jìng)選的同時(shí),B收到A的競(jìng)選消息退出競(jìng)選,這就會(huì)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(jià)只考慮了普通節(jié)點(diǎn)與簇頭的距離,以及簇頭與基站的距離,沒(méi)有考慮簇頭的剩余能量。這樣就會(huì)造成部分剩余能量相對(duì)較少簇頭節(jié)點(diǎn)的早死現(xiàn)象。

針對(duì)EECS協(xié)議存在的問(wèn)題提出了ADEECS(Advanced EECS)協(xié)議,該算法在簇頭選舉階段使用了競(jìng)爭(zhēng)延遲的方法,在成簇階段設(shè)計(jì)了新的通信代價(jià)計(jì)算公式。


3 ADEECS路由協(xié)議

方案中,假設(shè)已知發(fā)送節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率,接收節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)接收信號(hào)的強(qiáng)度,計(jì)算二者之間距離的近似值;發(fā)射功率可控,即節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)自身需要調(diào)整發(fā)射功率。采用與文獻(xiàn)[5]相同的無(wú)線傳輸能量消耗模型。ADEECS協(xié)議按輪執(zhí)行,每一輪分為網(wǎng)絡(luò)部署,簇頭選舉,成簇,數(shù)據(jù)傳輸這4個(gè)階段。

具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下:

階段1:網(wǎng)絡(luò)部署階段在網(wǎng)絡(luò)部署階段,讓基站以一定的功率向網(wǎng)絡(luò)內(nèi)廣播一個(gè)消息HELLO_MSG。傳感器節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收信號(hào)的強(qiáng)度計(jì)算出自己到基站的近似距離,在與基站通信時(shí),依據(jù)這個(gè)距離選擇適當(dāng)?shù)陌l(fā)射功率。在成簇階段,還將利用這個(gè)信息來(lái)均衡簇頭的負(fù)載。

階段2:簇頭選舉階段全局范圍內(nèi)預(yù)先設(shè)定一個(gè)0~1之間的閾值T,用來(lái)控制參加簇頭競(jìng)選的節(jié)點(diǎn)比例。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)生成一個(gè)0~1之間的隨機(jī)數(shù),記為u。若u
式中:T為最大約定的最大延遲時(shí)間;Eresidual為節(jié)點(diǎn)剩余能量;Eini是節(jié)點(diǎn)原始能量。

階段3:成簇階段簇頭向網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)廣播自己成為簇頭的消息HEAD_AD,內(nèi)容為簇頭節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)及該節(jié)點(diǎn)與基站的距離。普通節(jié)點(diǎn)接收到此消息后選擇一個(gè)通信代價(jià)cost(CH)最小的聚類加入,并發(fā)送消息JOIN_REQ。通信代價(jià)表達(dá)式為:

式(5)中參數(shù)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(jià)綜合考慮了節(jié)點(diǎn)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(shí)現(xiàn)了由聚類成員節(jié)點(diǎn)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(dá)到能量均衡的目的。

階段4:數(shù)據(jù)傳輸階段簇頭向所有成員節(jié)點(diǎn)廣播TDMA通信時(shí)隙調(diào)度信息TDMA_SCHEDULE。成員節(jié)點(diǎn)按分配好的TDMA時(shí)隙在某個(gè)時(shí)刻將自己檢測(cè)到的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭。簇頭在接收聚類成員發(fā)送數(shù)據(jù)的過(guò)程中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,并將融合后的數(shù)據(jù)直接傳輸給基站,該過(guò)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(tái),采用與文獻(xiàn)[3]相同的能量消耗模型。仿真參數(shù)如表1所示。

文中將ADEECS與EECS和LEACH協(xié)議性能進(jìn)行仿真對(duì)比。

4.1簇頭分布的仿真對(duì)比

LEACH簇頭個(gè)數(shù)取最優(yōu)值。在仿真中,LEACH簇頭個(gè)數(shù)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(jī)分布;EECS協(xié)議簇頭分布比較均勻,但存在簇頭漏洞問(wèn)題;ADEECS協(xié)議簇頭真正實(shí)現(xiàn)了均勻分布。所以,提出的延遲發(fā)送競(jìng)選消息的方法很好地解決了LEACH和EECS協(xié)議在簇頭選舉過(guò)程中存在的問(wèn)題。

4.2網(wǎng)絡(luò)壽命的仿真對(duì)比

定義第一個(gè)節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)壽命,用工作輪數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)的工作時(shí)間。如果剩余節(jié)點(diǎn)過(guò)少,那么整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的存在就毫無(wú)意義。仿真中為了更好地對(duì)比仿真結(jié)果,仿真曲線只選取剩余節(jié)點(diǎn)數(shù)大于50的情況。仿真結(jié)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(diǎn)與簇頭的距離。這種通信代價(jià)計(jì)算方式很好地提高了網(wǎng)絡(luò)性能,有效地延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期,達(dá)到了協(xié)議目的。

5結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中典型分簇路由協(xié)議、LEACH協(xié)議和EECS協(xié)議進(jìn)行的研究和分析,提出了一種改進(jìn)的分簇方案ADEECS。利用延遲發(fā)送競(jìng)爭(zhēng)消息的方法和新的通信代價(jià)公式很好地解決了EECS協(xié)議存在的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了簇頭的均勻分布,有效地延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命。但是不只是沒(méi)有對(duì)參數(shù)權(quán)值w和通信半徑R進(jìn)行研究,這將是作者下一步的工作重心。另外,基于多跳的ADEECS也是下一步的研究方向。
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