一種基于LEACH與PEGASIS協(xié)議的分層成鏈優(yōu)化路由算法*

嚴(yán) 英，郭 麗，許建真

(南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院和計(jì)算機(jī)技術(shù)研究所，南京 210003)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)是散布在一定區(qū)域的大量傳感器節(jié)點(diǎn)，通過無線通信方式形成多跳自組織的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)由電池供電，因其數(shù)目多、分布廣、所處環(huán)境復(fù)雜等特點(diǎn)，造成了節(jié)點(diǎn)嚴(yán)重的能量約束問題。通常，傳感器節(jié)點(diǎn)的能量是受限的，當(dāng)節(jié)點(diǎn)的能量耗盡之后，網(wǎng)絡(luò)便失去了作用。因?yàn)閃SN由大量低成本的微型節(jié)點(diǎn)組成，能量、帶寬、計(jì)算、存儲等資源非常有限。有效管理和使用這些資源，最大限度地延長網(wǎng)絡(luò)壽命是WSN研究所面臨的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。因此，網(wǎng)絡(luò)的能耗和路由協(xié)議是無線傳感網(wǎng)絡(luò)的重要研究內(nèi)容［1］。

在WSN中，節(jié)點(diǎn)中的能量大部分消耗在了數(shù)據(jù)的接收及轉(zhuǎn)發(fā)的過程中［2］，由于節(jié)點(diǎn)分布的位置不均勻，所以距離基站(Basic Station，BS)遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)消耗的能量比較快，容易及早死亡。而距離BS較近的節(jié)點(diǎn)，也會由于要進(jìn)行鄰接節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的融合而消耗大量的能量，加速死亡的概率。這樣就導(dǎo)致了節(jié)點(diǎn)能耗的分布不均問題。

本文基于PERASIS的鏈狀結(jié)構(gòu)，吸收了LEACH的分簇思想，提出一種新型的分簇分層成鏈的優(yōu)化路由算法，既避免了PERASIS協(xié)議相鄰節(jié)點(diǎn)容易形成長鏈的缺點(diǎn)也解決了LEACH協(xié)議的各個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)載不平衡的問題，使探測區(qū)域不容易出現(xiàn)盲區(qū)。

1 MSN路由協(xié)議比較分析

1.1 LEACH 協(xié)議

LEACH協(xié)議是一種基于聚類(clustering)的低功耗自適應(yīng)路由協(xié)議［3］，建立在每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量都是相等的基礎(chǔ)上的，把無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network)分為以簇為單位的若干單元，在每個(gè)簇內(nèi)都定義一個(gè)簇頭(Cluster Head)，負(fù)責(zé)將該簇內(nèi)各個(gè)傳感器收集到的信息傳輸給接收器節(jié)點(diǎn)(Sink)。傳送以輪為單位，在一輪結(jié)束之后，Sink節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)更換簇頭節(jié)點(diǎn)，以便進(jìn)行下一輪的數(shù)據(jù)傳輸。這種模式可以有效的降低網(wǎng)絡(luò)能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)生存周期［3－4］。

在初始化階段，每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)0～1之間的隨機(jī)數(shù)，如果這個(gè)數(shù)小于閾值T(n)，則該節(jié)點(diǎn)向整個(gè)網(wǎng)絡(luò)廣播它是簇頭。T(n)的計(jì)算公式為［5－6］

p:期望的簇頭節(jié)點(diǎn)在總的節(jié)點(diǎn)中所占百分比;r:當(dāng)前輪數(shù);G:在剩余的1/p輪中未成為簇頭節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)集。

節(jié)點(diǎn)被選作簇頭后，向該簇內(nèi)各節(jié)點(diǎn)通知其是簇頭，其余各節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收信號的大小決定加入至該簇，并返回加入信號。簇頭，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)與Sink節(jié)點(diǎn)的具體數(shù)據(jù)傳輸方式如圖1所示。

圖1 LEACH協(xié)議以“輪”傳輸數(shù)據(jù)方式

但是LEACH協(xié)議存在不足之處:①每輪簇頭更換會導(dǎo)致大量能量的浪費(fèi)，而且在此被選擇的簇頭，只能保證下一輪不被選為簇頭，而以后則不可以保證;②簇頭的選擇是隨機(jī)的，簇頭的能量剩余問題考慮的不完善，有可能導(dǎo)致某些節(jié)點(diǎn)的能量提早耗盡;③在簇頭選擇完畢之后，開始分簇傳遞數(shù)據(jù)，簇頭節(jié)點(diǎn)管理整個(gè)簇的數(shù)據(jù)接收工作，這樣簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)同時(shí)傳送數(shù)據(jù)會造成簇頭的工作量加大，從而導(dǎo)致簇頭的能量消耗的過快，生命周期衰減的速度也加快。

1.2 PERASIS 協(xié)議

PERASIS協(xié)議是一種典型的鏈狀結(jié)構(gòu)的路由協(xié)議［7］，它使用貪婪算法把WSN中的所有節(jié)點(diǎn)鏈接成一條鏈［8］，鏈上的節(jié)點(diǎn)只跟自己的鄰接節(jié)點(diǎn)通信。從離BS最遠(yuǎn)端的節(jié)點(diǎn)開始構(gòu)建鏈，構(gòu)鏈完成之后，從遠(yuǎn)端節(jié)點(diǎn)依次向其鏈接節(jié)點(diǎn)傳遞數(shù)據(jù)信息，除了端節(jié)點(diǎn)之外的其他節(jié)點(diǎn)都要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合之后再傳遞給自身的鄰接節(jié)點(diǎn)，直到傳遞到簇頭節(jié)點(diǎn)，簇頭節(jié)點(diǎn)將自己的數(shù)據(jù)跟接收的數(shù)據(jù)融合之后傳遞給BS。當(dāng)鏈中有一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)，鏈就需要重新構(gòu)建［9］。

圖2 PERASIS協(xié)議構(gòu)造數(shù)據(jù)鏈方式

相比LEACH協(xié)議，PERASIS協(xié)議取的了以下幾個(gè)方面的優(yōu)勢:①基于鏈狀的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)減少了節(jié)點(diǎn)之間傳送數(shù)據(jù)的平均距離;②僅僅只有一個(gè)LEADER節(jié)點(diǎn)向BS傳遞數(shù)據(jù)，減少了向遠(yuǎn)端節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)量，從而減少了能量的消耗［10］;③PERASIS的建鏈算法比較簡單，時(shí)間復(fù)雜度為O(n2)。

雖然PERASIS在網(wǎng)絡(luò)壽命以及能量均衡方面取的了優(yōu)勢，但是還是存在一些不足之處:①長鏈的出現(xiàn):由于在鏈上的某個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡之后會重新構(gòu)造鏈，從而死亡節(jié)點(diǎn)的鄰接節(jié)點(diǎn)就不可避免的會出現(xiàn)長鏈現(xiàn)象，這樣就會導(dǎo)致傳送數(shù)據(jù)時(shí)，在長鏈部分會消耗過多的能量而造成節(jié)點(diǎn)的生命周期縮短;②簇頭節(jié)點(diǎn)的更換問題:PERASIS采用的是輪流在鏈上選擇簇頭的方式進(jìn)行簇頭與BS之間的通信，如果離BS較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)擔(dān)任了簇頭，就會該簇頭的能量消耗不均衡問題，導(dǎo)致過早的死亡。

2 優(yōu)化路由協(xié)議LDBPL

基于上述分析，結(jié)合LEACH和PERASIS的協(xié)議各自的優(yōu)點(diǎn)，提出一個(gè)分簇分層成鏈的路由算法LDBPL。LDBPL算法擯棄了上述提出的LEACH和PERASIS各自的缺點(diǎn)，采用簇內(nèi)成鏈傳輸數(shù)據(jù)至簇頭，數(shù)據(jù)匯總后再簇頭成鏈傳送數(shù)據(jù)至BS的分層思想。本算法假設(shè):①節(jié)點(diǎn)是靜止的，BS知道每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量信息以及地理位置信息;②每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始能量均衡;③在每一輪數(shù)據(jù)傳輸完畢后，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都能反饋?zhàn)约旱氖Ｓ嗄芰啃畔⒔oBS。

LDBPL算法分為以下幾個(gè)階段。

2.1 分簇階段

與LEACH協(xié)議相似，由BS統(tǒng)一管理簇頭的選擇，但是為了避免LEACH協(xié)議隨機(jī)的選擇簇頭容易導(dǎo)致整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量分配不均衡，本協(xié)議在選擇簇頭以及劃分簇團(tuán)范圍時(shí)采用了文獻(xiàn)［11］的方法，從節(jié)點(diǎn)的剩余能量以及其地理位置方面考慮簇頭的選擇問題。文獻(xiàn)［11］總體算法是利用等角度分區(qū)避免簇頭分布不均的問題，根據(jù)簇內(nèi)各節(jié)點(diǎn)剩余能量決定簇頭的選取，其仿真結(jié)果證明了算法具有更高的能量使用率和更長的生存時(shí)間。這就避免了LEACH協(xié)議的缺點(diǎn)②由于隨機(jī)選擇簇頭而導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量不均衡。

根據(jù)文獻(xiàn)［11］的優(yōu)化算法得出的簇團(tuán)結(jié)構(gòu)為:簇頭位于簇中心，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)分布均衡，并且區(qū)內(nèi)節(jié)點(diǎn)把自身帶有的node_id，area_id和標(biāo)示本身能量的信息傳輸給它的鄰節(jié)點(diǎn)，這樣同區(qū)域內(nèi)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都相互知道其它節(jié)點(diǎn)的相關(guān)信息［11］。這樣就為下一階段的簇內(nèi)成鏈階段奠定了基礎(chǔ)。

假設(shè)有N個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻分布在M*M區(qū)域內(nèi)k為簇頭數(shù)，則簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)即為N/k。

從節(jié)點(diǎn)到簇頭的平均距離計(jì)算公式如下:

2.2 成鏈階段

LDBPL算法在分簇階段完成之后，以每個(gè)簇為一個(gè)集團(tuán)開始做成鏈操作，每個(gè)簇頭在接收完成本簇內(nèi)的信息之后，BS根據(jù)各個(gè)簇頭的剩余能量選定一個(gè)LEADER節(jié)點(diǎn)(假設(shè)BS選擇LEADER節(jié)點(diǎn)所消耗的能量全部由BS承擔(dān))，再成鏈傳遞數(shù)據(jù)至LEADER節(jié)點(diǎn)，之后LEADER節(jié)點(diǎn)把數(shù)據(jù)與自身的數(shù)據(jù)相融合之后，與BS直接通信。具體操作如下:

(1)簇內(nèi)成鏈

借用 PEGASIS的成鏈方法，由簇頭集中管理［12］，根據(jù)PERASIS協(xié)議的貪婪算法成鏈，這種分簇成鏈就會避免整體成鏈帶來的能量的損耗，也可以避免長鏈的產(chǎn)生。具體成鏈方法如下:

算法中出現(xiàn)的變量含義表述如下:①V—已經(jīng)入鏈的節(jié)點(diǎn)，V'—還沒有入鏈的節(jié)點(diǎn);②vi，vj，vk—簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)，vhead—簇頭節(jié)點(diǎn);③pi，j—節(jié)點(diǎn) vi到 vj傳送數(shù)據(jù)所需要能耗的加權(quán)值。

算法描述如下:步驟一:初始狀態(tài):V={vhead}，V'={v1，v2，…，vn};步驟二:由 V 廣播信息至 V'內(nèi)各節(jié)點(diǎn)，要求報(bào)告 pv，j，使得對任意 vj屬于 V'，都有pv，i＜ =pv，j，把 vj節(jié)點(diǎn)吸收進(jìn)入 V 集合，V'=V'－{vj};步驟三:循環(huán)執(zhí)行步驟二一直到 V'為空集結(jié)束。

整個(gè)吸收節(jié)點(diǎn)成鏈的模型圖如下(節(jié)點(diǎn)之間的虛線說所示的數(shù)字是節(jié)點(diǎn)之間相互傳送數(shù)據(jù)所消耗的能耗加權(quán)值 Pi，j):

圖3 PERASIS分鏈成圖

圖4 PERASIG分鏈詳細(xì)圖

本算法采用無線通信模型，發(fā)送傳輸n bit的數(shù)據(jù)到距離為d2的接收方所消耗的能量為:

其中，Eelec表示發(fā)射電路消耗的能量;￡fs和￡mp為信號放大器所消耗的能量;d0為常量。

節(jié)點(diǎn)接收n bit的數(shù)據(jù)所消耗的能量為:

將M個(gè)長度為n bit的數(shù)據(jù)包融合所消耗的能量為:

其中，k表示簇頭數(shù)目;N/k表示整個(gè)WSN一共有多少個(gè)簇;EDA表示簇頭進(jìn)行數(shù)據(jù)融合所消耗的能量。則簇頭消耗的總能量為:

(2)簇頭成鏈

成鏈步驟跟簇內(nèi)成鏈的步驟大體相同，其中有一個(gè)主要的區(qū)別，即BS選擇簇頭的LEADER節(jié)點(diǎn)時(shí)，考慮到了簇頭節(jié)點(diǎn)的剩余能量以及距離BS的距離。也就是說BS在選擇LEADER節(jié)點(diǎn)的時(shí)候會優(yōu)先選取剩余能量多而且距離近的簇頭節(jié)點(diǎn)，這樣在數(shù)據(jù)傳送的時(shí)候就會減少能量的消耗。

簇頭成鏈的步驟如下:①由BS發(fā)出廣播相信，要求每個(gè)接受到信息的簇頭節(jié)點(diǎn)反饋node_id以及area_id;②收到BS廣播信息的簇頭開始單播的發(fā)送反饋信息給簇頭，其他的非簇頭節(jié)點(diǎn)則不做任何反應(yīng)，進(jìn)入休眠狀態(tài);③在BS接受到簇頭節(jié)點(diǎn)的反饋的信息做以下計(jì)算:

(xi，yi，zi)是簇頭節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo);(XBS，YBS，ZBS)是BS的坐標(biāo);E剩:表示簇頭的剩余能量;Qi:表示d與E剩的函數(shù)。

④BS把Qi最大的節(jié)點(diǎn)設(shè)置為LEADER節(jié)點(diǎn)，廣播給所有的簇頭節(jié)點(diǎn)LEADER節(jié)點(diǎn)的node_id并且從遠(yuǎn)離LEADER節(jié)點(diǎn)的簇頭節(jié)點(diǎn)開始建鏈;⑤建鏈的過程同簇內(nèi)成鏈的步驟一樣;⑥建鏈完成之后的數(shù)據(jù)傳輸與PERASIS協(xié)議聲明的一樣，從最遠(yuǎn)端輸送數(shù)據(jù)給相鄰節(jié)點(diǎn)，相鄰節(jié)點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)之后與自身的數(shù)據(jù)融合在傳送到次相鄰節(jié)點(diǎn)，以此類推。直到簇內(nèi)所有成鏈的節(jié)點(diǎn)把數(shù)據(jù)傳送給LEADER節(jié)點(diǎn)，LEADER節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行自身的數(shù)據(jù)融合之后傳送給BS。到此，整個(gè)LDBPL算法一輪完成。

下圖表示在一個(gè)100 m×100 m的范圍內(nèi)有60個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，利用LDBPL建鏈方法得到的鏈如圖5所示。

圖5 LDBPL方法成鏈方法

與PEGASIS算法一樣，在LDBPL算法中，無論是簇內(nèi)成鏈還是簇頭成鏈，只要鏈上任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡都將重新按上述方法重新建鏈，并且LDBPL沒有增加計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度，其時(shí)間復(fù)雜度和PEGASIS算法一樣為O(n2)。

LDBPL算法采用了文獻(xiàn)［10］的思路，即不是在每輪通信之后重新選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，而是在一定輪數(shù)的通信完成之后才選擇節(jié)點(diǎn)，這就節(jié)省了簇頭重新選擇耗費(fèi)的大量不可再生的能源。根據(jù)文獻(xiàn)［10］的仿真算法可以得出這類思想一定的延長了WSN的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。該思想根據(jù)節(jié)點(diǎn)的剩余率的多少來計(jì)算重新選擇簇頭節(jié)點(diǎn)的輪數(shù)。

表1 剩余率與選擇簇頭關(guān)系表

值得注意的是:LEADER節(jié)點(diǎn)是在每輪通信之后就重新選擇，這是考慮到了LEADER節(jié)點(diǎn)直接與BS通信的耗能問題。由于LEADER節(jié)點(diǎn)是從簇頭節(jié)點(diǎn)中選取的，簇頭在簇內(nèi)成鏈，簇頭成鏈以及數(shù)據(jù)融合節(jié)點(diǎn)消耗了大量的能量。如果LEADER節(jié)點(diǎn)也根據(jù)上述表格每隔一定的輪數(shù)選取，會導(dǎo)致LEADER節(jié)點(diǎn)的能耗過早的消耗完畢，使得整個(gè)WSN負(fù)載不均衡。

3 仿真結(jié)果及分析

本文利采用了MATLAB軟件對LDBPL算法，LEACH算法和PEGASIS算法進(jìn)行了對比，分別從網(wǎng)絡(luò)生存周期和數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延兩方面考慮，評價(jià)LDBPL算法的性能。在范圍為100 m×100 m的區(qū)域內(nèi)有100個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，設(shè)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)值在(0，0)～(100，100)范圍內(nèi)變化，BS的位置位于(50，175)的位置上，節(jié)點(diǎn)的初始能量Eo=1 J，發(fā)送和接收電路通信耗能Eelec=50 nJ/bit，數(shù)據(jù)融合耗能EDA=5 nJ/bit/signal，￡mp和￡fs分別為 0.001 3 pJ/bit/m4、10 pJ/bit/m2。

LDBPL算法改進(jìn)了以往算法中節(jié)點(diǎn)負(fù)載不均衡，能量消耗差異等缺點(diǎn)，以延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)生存周期為設(shè)計(jì)目標(biāo)。其中圖6表示的是LDBPL協(xié)議與LEACH協(xié)議，PEGASIS協(xié)議節(jié)點(diǎn)生存周期的比較。由于傳感器的節(jié)點(diǎn)分布，簇頭的選擇以及成鏈的隨機(jī)因素很大。所以，每種協(xié)議循環(huán)計(jì)算100次取其平均值從而得到結(jié)果。

圖6 100個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間

由仿真結(jié)果得出:LEACH協(xié)議的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡和全部節(jié)點(diǎn)死亡分別出現(xiàn)在第在第700輪和第1 250輪;PEGASIS協(xié)議的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡和全部節(jié)點(diǎn)死亡分別出現(xiàn)自第780輪和第1330輪;而LDBPL協(xié)議的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡和全部節(jié)點(diǎn)死亡分別出現(xiàn)在第850輪和第1 520輪(以上均為模糊取值)。同時(shí)本文還計(jì)算了當(dāng)整個(gè)WSN網(wǎng)絡(luò)中有1%、20%、50%、100%節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)，LDBPL算法的通信輪數(shù)與LEACH算法以及PEGASIS算法的比較，可得出LDBPL算法相對于LEACH算法在分別延長了25%、38%、47%、56%相對于PEGASIS分別延長了19%、31%、35%和45%。

LDBPL算法還縮短了數(shù)據(jù)傳輸間的時(shí)延問題。本文通過仿真計(jì)算LEACH協(xié)議、PEGASIS協(xié)議以及LDBPL協(xié)議中每輪通信數(shù)據(jù)的端到端時(shí)延來驗(yàn)證數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延的改進(jìn)情況。

圖7 節(jié)點(diǎn)的端到端時(shí)延

LEACH協(xié)議的數(shù)據(jù)傳送:在成簇階段完成之后，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)開始按照TDMA方式向簇頭節(jié)點(diǎn)傳送數(shù)據(jù)信息，待簇頭節(jié)點(diǎn)接收到簇內(nèi)全部節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)之后開始進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)融合完成后發(fā)往BS，故LEACH協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延為:簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)到簇頭的的傳輸時(shí)延與簇頭到BS傳輸時(shí)延之和。由于節(jié)點(diǎn)的分布是隨機(jī)的，而且數(shù)量眾多，所以計(jì)算的是數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延最長的一輪，故端到端傳輸時(shí)延如圖7所示。

其中，D(Ni)表示簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)到簇頭的時(shí)延。

PEGASIS協(xié)議的數(shù)據(jù)傳送:整個(gè)WSN內(nèi)的節(jié)點(diǎn)成鏈，之后在鏈中選擇一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)，領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)在接收到鏈中所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)之后，與自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，融合之后再發(fā)往BS。故PEGASIS協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延為:整條鏈中節(jié)點(diǎn)傳遞數(shù)據(jù)的時(shí)延與領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)到BS的傳輸時(shí)延之和。

其中，DL_BS表示CH到BS的時(shí)延

LDBPL協(xié)議的數(shù)據(jù)傳送:分簇之后先簇內(nèi)成鏈，簇頭節(jié)點(diǎn)接收到簇內(nèi)的數(shù)據(jù)之后再簇頭成鏈，之后傳遞給LEADER節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后發(fā)往BS，忽略BS進(jìn)行LEADER節(jié)點(diǎn)選擇所引起的時(shí)間遲延。故LDBPL協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延為:簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)鏈傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)延，簇頭成鏈傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)延以及LEADER節(jié)點(diǎn)發(fā)往BS的傳輸時(shí)延三者之和。

其中，dij為第i個(gè)簇中的第j個(gè)節(jié)點(diǎn)。

仿真證明LDBPL協(xié)議相對于LEACH協(xié)議以及PEGASIS協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)生存周期和數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延方面有一定的改進(jìn)，使用LDBPL協(xié)議均衡了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能耗，也節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在傳送數(shù)據(jù)以及每輪更換節(jié)點(diǎn)的能量消耗。

4 結(jié)論

LDBPL協(xié)議吸取了LEACH協(xié)議和PERASIS協(xié)議的優(yōu)點(diǎn)，改善了LEACH協(xié)議中每輪隨機(jī)選擇節(jié)點(diǎn)當(dāng)簇頭以及頻繁的更換簇頭而導(dǎo)致的整個(gè)傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量不均衡的問題，同時(shí)也避免了PERASIS協(xié)議所產(chǎn)生的長鏈問題。采用均勻成簇，簇內(nèi)成鏈，簇頭成鏈的方法傳遞整個(gè)WSN中節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息。由仿真結(jié)果可得，改進(jìn)的新協(xié)議更加的能節(jié)省節(jié)點(diǎn)能量，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期并且分層的成鏈操作減小了數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)延。

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