0 引 言
隨著微電子工藝和無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的飛速發(fā)展,，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的研究越來(lái)越受到人們的重視,。傳感器網(wǎng)絡(luò)(sensor network)是由部署在觀測(cè)環(huán)境附近的大量微型廉價(jià)低功耗傳感器節(jié)點(diǎn)組成，通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信方式組成一個(gè)多跳的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),。由于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)通常部署在人無(wú)法接近或者高危險(xiǎn)區(qū)域,，且數(shù)量眾多，這使得隨時(shí)更換節(jié)點(diǎn)能量變得非常困難,。在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的相關(guān)信息,，通常攜帶一次性電池且能量有限，在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的數(shù)據(jù)采集后,，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)存在嚴(yán)重的能量約束問(wèn)題,。所以，傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的首要設(shè)計(jì)目標(biāo)就是要高效地使用傳感器節(jié)點(diǎn)的能量,，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的存活時(shí)間,。將傳感器節(jié)點(diǎn)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(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行設(shè)計(jì)的,。
LEACH是一個(gè)典型的自適分簇協(xié)議，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)通過(guò)隨機(jī)方式自組織形成簇,，在分配給的時(shí)隙向簇首發(fā)送數(shù)據(jù),，簇首對(duì)收到的數(shù)據(jù)融合后在每幀結(jié)束后直接與基站通信。節(jié)點(diǎn)輪流擔(dān)任簇首,，均衡了網(wǎng)絡(luò)的能耗,，但簇首在當(dāng)選時(shí)，沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)的能量高低,，若節(jié)點(diǎn)能量很低,，仍要擔(dān)當(dāng)簇首時(shí)，會(huì)加速它死亡,。另外,，數(shù)據(jù)直接發(fā)送到基站，會(huì)使距基站較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)能耗很大,，導(dǎo)致局部節(jié)點(diǎn)提前死亡,，產(chǎn)生監(jiān)控盲點(diǎn)。
由于LEACH算法沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量及與基站的距離等因素,，很多文獻(xiàn)提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法,，如EBAC胡是在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上,，周期性地選用當(dāng)前輪剩余能量最大的節(jié)點(diǎn)擔(dān)任下一輪簇頭。LEACH-D是基于LEACH的多跳路由算法,。文獻(xiàn)[6]提出了構(gòu)建能量均衡簇群的方法,，LEACH-L綜合考慮了節(jié)點(diǎn)的位置和能量的多跳路由算法。
本文在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上,，以降低簇頭直接和基站遠(yuǎn)距離通信的能量損耗為首要目標(biāo),，同時(shí)在二層簇頭選擇時(shí)綜合考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量和基站的距離．并且改進(jìn)了簇頭間的多跳路徑，避免使用低能量的節(jié)點(diǎn),。通過(guò)Matlab仿真表明,，該算法能進(jìn)一步均衡簇頭節(jié)點(diǎn)的能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期,。
1 系統(tǒng)模型
N個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)均勻分布在一個(gè)正方形區(qū)域內(nèi),，周期性地收集周?chē)h(huán)境信息，并且具有如下性質(zhì)：
(1)所有傳感器節(jié)點(diǎn)部署后不再移動(dòng),，且都有1個(gè)惟一的標(biāo)識(shí)ID,；
(2)基站惟一，且位于離采集區(qū)域較遠(yuǎn)的一個(gè)固定位置,；
(3)所有節(jié)點(diǎn)具有相似的能力(處理／通信),，都具備數(shù)據(jù)融合功能；
(4)若已知對(duì)方的發(fā)射功率,，節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)接收信號(hào)的強(qiáng)度計(jì)算出發(fā)送方離它的近似距離,；
(5)節(jié)點(diǎn)的能量不能補(bǔ)充，節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率可控,。
這里采用與文獻(xiàn)[2]相同的無(wú)線(xiàn)通信模型：根據(jù)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(jù)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(chǔ)上,，提出一個(gè)基于能量和距離的分簇算法(clustering algorithm based on energy anddistance),。該算法按輪運(yùn)行，每輪分為二層簇頭的建立,，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)和穩(wěn)定數(shù)據(jù)的傳輸,。
2.1 二層簇頭的建立
在簇建立階段，首輪擔(dān)任簇頭的節(jié)點(diǎn)由基站隨機(jī)確定,。簇頭的個(gè)數(shù)根據(jù)監(jiān)測(cè)區(qū)域的位置,、大小及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模來(lái)確定。被選中擔(dān)任簇頭的ID由基站依次在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行廣播,，網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)對(duì)逐次收到的ID與自己的進(jìn)行對(duì)比,，相同的即為本輪的簇頭。簇頭全部選出以后,，再向全網(wǎng)廣播簇頭ID,。簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)在每輪數(shù)據(jù)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(duì)各簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的剩余能量進(jìn)行比較,，選舉剩余能量最大的節(jié)點(diǎn)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(diǎn),，在LEACH中這些節(jié)點(diǎn)直接與基站通信。由式(1)可以看出,，放大器能耗遠(yuǎn)大于電路能耗，且放大器能耗中與通信距離d有直接關(guān)系,，因此在產(chǎn)生第二層簇頭時(shí),，充分考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量和節(jié)點(diǎn)與基站間距離等因素。產(chǎn)生第二層簇頭的閾值按如下公式計(jì)算：
式中：Eresidual(i)標(biāo)識(shí)為i的簇頭的剩余能量,；BSdistance(i)標(biāo)識(shí)為i的簇頭與基站之間的距離,。每輪在產(chǎn)生完第一層簇頭且簇頭能量高于某一個(gè)值Eth(若節(jié)點(diǎn)低于Eth就認(rèn)為節(jié)點(diǎn)失效)時(shí)，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(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)所消耗的能量,，又能保證節(jié)點(diǎn)能量不會(huì)很快耗盡，而影響數(shù)據(jù)的采集,。
2.2 簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)
每輪第一層簇頭選出來(lái)后，節(jié)點(diǎn)依據(jù)收到廣播信號(hào)的強(qiáng)度選擇要加入的簇,，此時(shí)簇內(nèi)通信采用自由空間模型,。與第一層簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)通信不同，由于第二層簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)距離簇頭較遠(yuǎn),，有些可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了d0值,，而數(shù)據(jù)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(shè)遠(yuǎn)離簇頭的節(jié)點(diǎn)可與臨近的,、能量高于自己的節(jié)點(diǎn)通信,，且數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多路轉(zhuǎn)發(fā)直至簇頭，滿(mǎn)足上述假設(shè)條件如式(4)所示：
由于每一輪每個(gè)簇頭在簇中的位置以及簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化,，為便于分析式(4)的最佳臨近節(jié)點(diǎn),，在圖1中列出了某種狀態(tài)下4種典型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式,。
圖1(a)出現(xiàn)在數(shù)據(jù)收集的前期階段，由于節(jié)點(diǎn)能量充足,，靠近基站的節(jié)點(diǎn)采用直接傳輸方式,，而遠(yuǎn)離基站的節(jié)點(diǎn)通過(guò)式(4)選擇下一跳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)；經(jīng)過(guò)多輪數(shù)據(jù)采集之后,，靠近基站的節(jié)點(diǎn)因過(guò)多參與數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)能量迅速降低,，依據(jù)式(4)出現(xiàn)了圖1(b)或圖1(c)；在數(shù)據(jù)收集的后續(xù)階段,，由于靠近基站的節(jié)點(diǎn)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(shí)依據(jù)式(4)出現(xiàn)了圖1(d),。整個(gè)數(shù)據(jù)采集階段遠(yuǎn)離基站的節(jié)點(diǎn)都是通過(guò)多跳的方式與臨近節(jié)點(diǎn)通信,，說(shuō)明通過(guò)多跳的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)能耗要小于直接發(fā)送到簇首，同時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)能量較高,，保證了轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)有足夠的能量,，均衡了網(wǎng)絡(luò)的能量。
2.3 穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸
在穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸階段,，普通節(jié)點(diǎn)與第一層簇頭通信方式和LEACH相同,，但是數(shù)據(jù)的采集、融合工作完成之后不是將數(shù)據(jù)包直接發(fā)送到基站,，而是在給定的時(shí)隙內(nèi)發(fā)送給第一層各自的簇頭,。第二層的節(jié)點(diǎn)依據(jù)能量和距離選出下一跳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(diǎn)經(jīng)過(guò)二次數(shù)據(jù)融合后,，發(fā)送數(shù)據(jù)至基站。
3 算法分析和仿真結(jié)果
利用Matlab工具對(duì)LEACH,，EBAC和CAED算法進(jìn)行仿真比較,，各項(xiàng)參數(shù)設(shè)置如下：假設(shè)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)由300個(gè)相同的節(jié)點(diǎn)組成，隨機(jī)拋撒在200 m×200 m的區(qū)域內(nèi),，遠(yuǎn)程基站的坐標(biāo)是(x==100 m,，y=350 m)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)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(jù)融合消耗為EDA=5 nJ／b，εfs=10 pJ／(b·m-2)時(shí)dd0,。其中,，d0為常數(shù)，數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度為4 200 b，廣播包長(zhǎng)度為60 b,，簇頭個(gè)數(shù)kopt=5,。節(jié)點(diǎn)能量低于Eth=0.000 1 J時(shí)，認(rèn)為其死亡,，假設(shè)數(shù)據(jù)融合率為100%,，且在轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程中無(wú)數(shù)據(jù)包丟失。沒(méi)有誤碼率,。
圖2是存活的節(jié)點(diǎn)數(shù)與輪數(shù)關(guān)系圖,。可以看出,，LEACH在整個(gè)生命周期曲線(xiàn)比較陡峭,，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的存活數(shù)量隨時(shí)間的推移變化急劇，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量不均衡,。EBAC曲線(xiàn)在1 000輪前比LEACH平滑,，由于在選舉簇頭節(jié)點(diǎn)時(shí)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(diǎn)遠(yuǎn)程通信能量損耗,，當(dāng)運(yùn)行到某一時(shí)刻(大約在1 094輪后),，大量節(jié)點(diǎn)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(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),。CAED的曲線(xiàn)比EBAC平滑，進(jìn)一步延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生命周期,。
表1統(tǒng)計(jì)出網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行這3個(gè)算法時(shí),，發(fā)生首個(gè)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)的輪數(shù)，網(wǎng)絡(luò)有30％的節(jié)點(diǎn)失效時(shí)的輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行800輪時(shí)節(jié)點(diǎn)的失效個(gè)數(shù),。表中數(shù)值都是經(jīng)過(guò)多次運(yùn)行相應(yīng)算法得出的平均值,，這里用首節(jié)點(diǎn)死亡輪數(shù)來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定周期，用30％節(jié)點(diǎn)失效來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)生命周期,。
由表1可見(jiàn),，相對(duì)于LEACH來(lái)說(shuō)，CAED網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期延長(zhǎng)了570％以上,，同時(shí)將網(wǎng)絡(luò)生命周期延長(zhǎng)了458％以上,。相對(duì)于EBAC來(lái)說(shuō)，CAED網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期延長(zhǎng)了67％以上,，網(wǎng)絡(luò)生命周期延長(zhǎng)了20％以上,。3種算法在800輪時(shí)，節(jié)點(diǎn)的失效個(gè)數(shù)分別占節(jié)點(diǎn)總數(shù)的81.7％,，11.7％和3.7％,，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)能耗進(jìn)一步均衡,，避免了“盲節(jié)點(diǎn)”過(guò)早的發(fā)生。
圖3顯示了網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行3種算法時(shí),，網(wǎng)絡(luò)總的剩余能量情況,，仿真實(shí)驗(yàn)中每隔50輪做1次采樣記錄。從圖3可以看出,，對(duì)網(wǎng)絡(luò)總的剩余能量而言,，CAED明顯高于LEACH和EBAC，說(shuō)明CAED能很好地節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能量,，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期,。
4 結(jié) 語(yǔ)
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(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量,，第二層簇頭充分考慮了節(jié)點(diǎn)能量和到基站的距離,，并且改進(jìn)了簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式。仿真結(jié)果表明,，與LEACH算法相比,，該算法均衡了網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，明顯延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生命周期,。