基于ZigBee技術(shù)的分簇算法研究

賴(lài) 毅，唐 毓

（1.四川省電力公司 簡(jiǎn)陽(yáng)電業(yè)局，簡(jiǎn)陽(yáng) 641400；2.四川省電力公司 成都電業(yè)局，成都 610031）

0 引言

無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)是傳感器技術(shù)、無(wú)線(xiàn)通信技術(shù) 計(jì)算機(jī)技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物。利用分布在監(jiān)測(cè)區(qū)域中的多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，WSN能夠感知、監(jiān)測(cè)和采集相關(guān)環(huán)境或?qū)ο蟮男畔?。這些信息經(jīng)過(guò)融合之后以多跳中繼的方式傳遞到用戶(hù)終端，供用戶(hù)決策使用。WSN改變了人與自然界交互的方式，它在環(huán)境監(jiān)測(cè)、軍事國(guó)防、城市管理、搶險(xiǎn)救災(zāi)等領(lǐng)域有很高的實(shí)用價(jià)值。無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)如圖1所示[1]。

圖1 無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)體系

1 ZigBee網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)

ZigBee網(wǎng)絡(luò)是一種無(wú)線(xiàn)自組織的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)單跳或者多跳的方式進(jìn)行相互通信，在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成上，靈活多變，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)支持多種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[2]，在組網(wǎng)方式上，常見(jiàn)的有三種不同類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)，包括星狀網(wǎng)、樹(shù)狀網(wǎng)以及網(wǎng)狀網(wǎng)。

2 ZigBee路由協(xié)議簡(jiǎn)介

現(xiàn)有的ZigBee協(xié)議主要采用的泛洪的模式[3]。協(xié)調(diào)器廣播一個(gè)消息給網(wǎng)內(nèi)他所能到達(dá)的節(jié)點(diǎn)，如圖2所示，源節(jié)點(diǎn)S如果要向目的節(jié)點(diǎn)D發(fā)送消息，首先源節(jié)點(diǎn)S會(huì)想其相鄰的節(jié)點(diǎn)A、B廣播一個(gè)消息，當(dāng)節(jié)點(diǎn)A、B收到消息再轉(zhuǎn)發(fā)給他們的鄰居節(jié)點(diǎn)C，由于C是A、B節(jié)點(diǎn)共用的鄰居節(jié)點(diǎn)，根據(jù)協(xié)議，C節(jié)點(diǎn)將拋棄后面所接收到的相同的消息，直到消息傳送到目的節(jié)點(diǎn)D，當(dāng)D收到消息后，再按原路徑返回給源節(jié)點(diǎn)S，當(dāng)源節(jié)點(diǎn)S收到消息后再按ZigBee協(xié)議中規(guī)定的路由方式選擇最好的路徑到目的節(jié)點(diǎn)D[4]。

圖2 ZigBee路由選擇方式

綜合上面的分析，發(fā)現(xiàn)ZigBee的泛洪方式雖然實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較簡(jiǎn)單，不需要去維護(hù)路由而消耗很大的能量，但是總體來(lái)說(shuō)也存在一些問(wèn)題，比如“熱點(diǎn)”問(wèn)題，對(duì)數(shù)據(jù)的丟包率有很大的影響，為了讓ZigBee網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮到更大的作用，我們就必須自己設(shè)計(jì)協(xié)議，對(duì)ZigBee的網(wǎng)絡(luò)按一定的方法進(jìn)行分簇設(shè)計(jì)，解決上面提到的問(wèn)題。一個(gè)典型的網(wǎng)絡(luò)分簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 典型的分簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

3 算法設(shè)計(jì)

3.1 網(wǎng)絡(luò)模型

本協(xié)議規(guī)定所有節(jié)點(diǎn)都分布在一定規(guī)模的區(qū)域，然后我們通過(guò)一個(gè)圓將所有節(jié)點(diǎn)包圍在里面。該協(xié)議的運(yùn)行前提是在以下四個(gè)條件下進(jìn)行。

1）網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)被包含在一個(gè)圓形的區(qū)域內(nèi)，并且位置都不變，每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)都能計(jì)算出自己的位置；

2）節(jié)點(diǎn)的發(fā)射和接收功率足夠的大，可以直接單跳與網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)直接通信；

3）每個(gè)節(jié)點(diǎn)都要具備數(shù)據(jù)融合的能力；

4）網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始能量相同。

3.2 簇的具體劃分

由于協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)的能量是無(wú)限的，本協(xié)議采用集中式方法對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇以及簇頭的選取，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí)，協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)集中式的對(duì)整個(gè)區(qū)域根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行簇的劃分。大體的劃分是規(guī)則是：以協(xié)調(diào)器為中心，建立一個(gè)二維坐標(biāo)軸，并在坐標(biāo)軸的兩端各布置一個(gè)參考節(jié)點(diǎn)，每個(gè)參考節(jié)點(diǎn)已知自己在坐標(biāo)軸上的相對(duì)位置，在開(kāi)始時(shí)我們可以對(duì)節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行固化，根據(jù)監(jiān)控區(qū)域的大小進(jìn)行設(shè)置，圓形區(qū)域半徑為R，然后通過(guò)定位方法得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)位置，在對(duì)節(jié)點(diǎn)定位有很多種方案，有直接定位和間接定位，直接定位中可以采用GPRS對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，而間接定位主要分為基于距離關(guān)系定位、基于信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的定位，在本算法中我們采用了基于RSSI測(cè)距的三邊定位法，在距離的測(cè)量中，我們選用了如公式的模型[5]。

則距離發(fā)射點(diǎn)的距離d的大小為：

公式（2）中A為發(fā)射器發(fā)射給1m處的節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度的大小，其取值范圍在45-49之間，n為一個(gè)常數(shù)，代表信號(hào)傳輸與環(huán)境有一定的關(guān)系，其取值大小在3.25～4.5之間。通過(guò)公式（1）、（2）計(jì)算出節(jié)點(diǎn)到發(fā)射點(diǎn)節(jié)點(diǎn)之間的距離后，再根據(jù)三邊定位算法求出網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)值。

在按根據(jù)項(xiàng)目的具體需要將網(wǎng)絡(luò)分為K等分，這樣做的目的是為了讓整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的分簇更加均勻，避免了簇的重疊；使網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓泳猓?假設(shè)將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分成均勻的n等份，即n個(gè)簇，則每個(gè)簇的扇形角度θ的大小為：

我們定義在y軸上半?yún)^(qū)域與x軸正半軸夾角為θ的區(qū)域?yàn)榇?，然后依次劃分為簇2，簇3，…，簇n，網(wǎng)絡(luò)中得節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)假設(shè)為（x，y），則其與x軸的夾角θ'，則：

由式（4）可知：

具體簇的表示如圖4所示，根據(jù)此方法可以將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分成具有簇表示符的區(qū)域。

圖4 簇標(biāo)識(shí)符示意圖

3.3 簇頭節(jié)點(diǎn)選取方法

簇頭節(jié)點(diǎn)是整個(gè)ZigBee網(wǎng)絡(luò)分簇中的關(guān)鍵部位，簇頭節(jié)點(diǎn)的選擇算法是整個(gè)算法的核心，選擇是否合理直接對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)有很大的影響，在本算法中，我們采用了節(jié)點(diǎn)加權(quán)值來(lái)確定簇頭節(jié)點(diǎn)，主要關(guān)心以下兩個(gè)方面。

1）節(jié)點(diǎn)的剩余能量；

2）各節(jié)點(diǎn)到協(xié)調(diào)器的距離。

在這里我們定義i表示某個(gè)節(jié)點(diǎn)，j表示網(wǎng)絡(luò)劃分的某個(gè)簇，r表示簇輪換的次數(shù)。

關(guān)于剩余能量Ei(r)我們可以根據(jù)下面的公式（7）求得：

其中，ei(r)為節(jié)點(diǎn)i的剩余能量，_表示節(jié)點(diǎn)i所在的第j簇中所有節(jié)點(diǎn)的平均能量，的大小為：

Nj(i)表示第j簇中有i個(gè)節(jié)點(diǎn)。

由于本算法在一段時(shí)間后會(huì)進(jìn)行簇的輪轉(zhuǎn)，能量不均對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的影響不是很大，所以，我們?cè)诖_定代價(jià)函數(shù)cost(i,j)(r)的公式時(shí)，只有代價(jià)函數(shù)的值越大，當(dāng)選簇頭節(jié)點(diǎn)的概率就越大，代價(jià)函數(shù)cost(i,j)(r)cost的公式如下：

在公式中，必須滿(mǎn)足α+β=1，當(dāng)如果網(wǎng)絡(luò)中遇到同時(shí)有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)cost(i,j)(r)值的大小相同時(shí)，這時(shí)我們?cè)僖怨?jié)點(diǎn)的ID大小來(lái)選擇簇頭節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)ID小的當(dāng)選為簇頭節(jié)點(diǎn)。

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中得簇頭節(jié)點(diǎn)選擇完畢以后，簇頭節(jié)點(diǎn)將向簇內(nèi)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)廣播一個(gè)數(shù)據(jù)包，在這個(gè)數(shù)據(jù)包中包括了自己已經(jīng)是簇頭節(jié)點(diǎn)的消息，其他節(jié)點(diǎn)將不在競(jìng)爭(zhēng)簇頭節(jié)點(diǎn)。并允許簇中得其他節(jié)點(diǎn)加入本簇，并且夠建一個(gè)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的鄰居表，為了讓整個(gè)簇內(nèi)的能耗更少，非簇頭節(jié)點(diǎn)可以選擇定時(shí)的休眠喚醒對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和傳送，這就需要簇頭節(jié)點(diǎn)給簇內(nèi)成員分配一個(gè)TDMA的序列，簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)根據(jù)這個(gè)TDMA序列進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸，沒(méi)輪到自己傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)將進(jìn)行休眠，更加降低簇內(nèi)節(jié)的能耗，讓整個(gè)簇的生命周期更長(zhǎng)。同時(shí)為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性，簇內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)收到簇頭消息的時(shí)候，將返回一個(gè)ACK對(duì)消息進(jìn)行確認(rèn)已經(jīng)收到。

3.4 簇的輪轉(zhuǎn)

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的簇頭工作一定時(shí)間后其剩余能量較小，這是如果還繼續(xù)擔(dān)任簇頭節(jié)點(diǎn)，不但容易導(dǎo)致簇頭節(jié)點(diǎn)過(guò)快死亡，而且由于簇頭節(jié)點(diǎn)的能量迅速耗盡，將會(huì)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性產(chǎn)生一定的影響，許多協(xié)議都采用了輪換簇頭的方式來(lái)解決這一問(wèn)題[7]，但是這些輪換簇頭的方法都是在同一個(gè)簇內(nèi)選取剩余節(jié)點(diǎn)能量較多的節(jié)點(diǎn)來(lái)當(dāng)選簇頭節(jié)點(diǎn)，并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)只能當(dāng)選一次簇頭，但是由于網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都在進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞，能量都有所消耗，這樣一來(lái)必定導(dǎo)致每個(gè)簇的總體能量都會(huì)下降，直到最后每個(gè)節(jié)點(diǎn)能量都比較少時(shí)，不能選出簇頭節(jié)點(diǎn)，該區(qū)域?qū)?huì)成為一個(gè)死區(qū)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和生命周期，為了解決該問(wèn)題，我們采取對(duì)簇頭節(jié)點(diǎn)的輪換思想，但唯一不同的時(shí)，對(duì)整個(gè)區(qū)域進(jìn)行重新劃分，再對(duì)整個(gè)簇進(jìn)行簇頭節(jié)點(diǎn)的選取。我們采用了根據(jù)坐標(biāo)按相應(yīng)的規(guī)則進(jìn)行輪轉(zhuǎn)，這樣節(jié)點(diǎn)位置沒(méi)有發(fā)生變化，但是處于某個(gè)簇已經(jīng)發(fā)生該變，具體示意如圖5所示。

圖5 簇的轉(zhuǎn)示意圖

整個(gè)分簇的重新輪轉(zhuǎn)是由協(xié)調(diào)器發(fā)送一個(gè)命令進(jìn)行輪轉(zhuǎn)，這個(gè)輪轉(zhuǎn)的時(shí)間是隨機(jī)的，在這里我們?cè)O(shè)置為T(mén)1,輪轉(zhuǎn)時(shí)間的值取決于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期的長(zhǎng)短，其值大小將在后面仿真進(jìn)行取值，當(dāng)分簇輪轉(zhuǎn)開(kāi)始時(shí)，協(xié)調(diào)器將發(fā)送命令對(duì)整個(gè)簇進(jìn)行重新的架構(gòu)，首先它發(fā)送命令給網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，讓網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)在現(xiàn)有的角度上加上a度，然后再根據(jù)公式（10）判斷現(xiàn)在自己屬于哪個(gè)簇。

注意在簇的輪轉(zhuǎn)中，為了是簇盡量避免輪轉(zhuǎn)后的簇同以前的簇重回，我們?cè)O(shè)定的輪轉(zhuǎn)角度a不應(yīng)該與θ的值大小相同，應(yīng)根據(jù)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中布置的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量來(lái)設(shè)置a的大小。當(dāng)分簇輪轉(zhuǎn)完成以后，將重復(fù)上一節(jié)的簇頭選擇標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行簇頭節(jié)點(diǎn)的選取。

4 算法仿真

由于Matlab2007的Trutime工具箱中有完整的物理層以及MAC層的模塊，非常方便對(duì)于協(xié)議棧中的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行仿真，本算法基于MATLAB2007的平臺(tái)進(jìn)行仿真，為了評(píng)估本算法的優(yōu)越性，特采用了現(xiàn)有的ZigBee路由算法AODV以及現(xiàn)有的經(jīng)典分簇路由算法LEACH與本算法進(jìn)行仿真比較，由于仿真的模型采用了三種不同的協(xié)議，為了實(shí)現(xiàn)同等條件下進(jìn)行比較，我們假定所有的參數(shù)都是固定不變的，這其中包括物理層、MAC以及其他的層，在仿真過(guò)程中，節(jié)點(diǎn)的能耗模型采用了一階能耗的模型[8]，仿真環(huán)境的參數(shù)如表1所示。

表1 仿真環(huán)境的參數(shù)

考慮通信模塊的工作模式和收發(fā)能耗很關(guān)鍵。根據(jù)仿真參數(shù)設(shè)置，通過(guò)公式我們可以得到

其中εfs代表無(wú)線(xiàn)電路的能量消耗，εamp代表放大器的參數(shù)，通過(guò)帶入表中的數(shù)值可以知道d0=87.8，也就是說(shuō)當(dāng)簇頭節(jié)點(diǎn)與協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)的距離小于87.8m時(shí)，節(jié)點(diǎn)的通信模式采用自用空間模型模型，節(jié)點(diǎn)的能耗損失最小。

4.1 仿真結(jié)果分析

由于評(píng)價(jià)ZigBee路由協(xié)議的指標(biāo)相當(dāng)?shù)亩啵谶@里我們主要從簇的建立時(shí)間、每種算法工作一段時(shí)間后網(wǎng)絡(luò)中存活的節(jié)點(diǎn)數(shù)以及算法在運(yùn)行過(guò)程中整個(gè)網(wǎng)絡(luò)消耗的能量為主要指標(biāo)來(lái)對(duì)比分析本算、LEACH算法以及現(xiàn)有的ZigBee路由協(xié)議。通過(guò)仿真分析，節(jié)點(diǎn)想有機(jī)會(huì)競(jìng)選簇頭，至少要滿(mǎn)足開(kāi)始設(shè)置的閾值，在本算法仿真中，我們?cè)O(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)每隔30ms發(fā)送一次數(shù)據(jù)大小為128bit的數(shù)據(jù)。在仿真時(shí)，我們先確定當(dāng)α、β的大小，通過(guò)仿真分析，當(dāng)α取0.6時(shí)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期最長(zhǎng)，因此，決定簇頭選擇標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)值公式中α=0.6，β=0.4，此后的仿真都采用此數(shù)值。

4.2 輪轉(zhuǎn)時(shí)間T1的確定

在本算中，我們?cè)O(shè)計(jì)了整個(gè)簇不斷的輪轉(zhuǎn)來(lái)平衡整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，但是輪轉(zhuǎn)時(shí)間T1的取值不能隨意設(shè)置，如果這個(gè)時(shí)間設(shè)置過(guò)長(zhǎng)，有可能網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)的能量已經(jīng)消耗的相當(dāng)多了，而其他簇的能量消耗較少，影響其他簇的節(jié)點(diǎn)能量平衡，而當(dāng)時(shí)間設(shè)置過(guò)短時(shí)，有可能整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量消耗速度加快，因?yàn)樵诒舅阒?，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中簇的重新劃分消耗的能量是比較大的，所以在本算法設(shè)計(jì)中，應(yīng)該盡可能選擇合適的輪轉(zhuǎn)時(shí)間周期，以使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能更加良好，達(dá)到延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。在這里我們選擇輪轉(zhuǎn)周期T1的值主要通過(guò)仿真來(lái)確定，通過(guò)設(shè)置不同的T1值來(lái)觀(guān)察整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中第一個(gè)節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間，仿真結(jié)果如圖6所示。

圖6 輪轉(zhuǎn)周期值的確定

通過(guò)圖中可知，在后面的仿真過(guò)程中，T1的取值為120s時(shí)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期最長(zhǎng)。

4.3 節(jié)點(diǎn)存活數(shù)情況

由于ZigBee網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量是有限的，因此我們?cè)谠O(shè)計(jì)協(xié)議時(shí)應(yīng)該以降低網(wǎng)絡(luò)的能耗以及延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期為目標(biāo)，而節(jié)點(diǎn)在工作狀態(tài)中存活數(shù)量的多少直接對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期有直接的影響，是評(píng)價(jià)一個(gè)路由協(xié)議的主要指標(biāo)[11]如圖所示，該圖給出了三種算法中，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)運(yùn)行的時(shí)間長(zhǎng)短，來(lái)對(duì)整網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的存活數(shù)量進(jìn)行對(duì)比，在仿真開(kāi)始之處，我們?cè)O(shè)定了節(jié)點(diǎn)死亡的定義，如果節(jié)點(diǎn)的剩余能力為初始能量的10%時(shí)，即認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)已經(jīng)死亡，不在進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集及傳輸，仿真結(jié)果的曲線(xiàn)如圖7所示。

圖7 節(jié)點(diǎn)存活數(shù)仿真結(jié)果

從圖中我們可以看見(jiàn)，本算法中節(jié)點(diǎn)存活的數(shù)量相對(duì)其他兩種算法，隨著時(shí)間的推移，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行20s的時(shí)候，AODV的路由協(xié)議最先出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的死亡，這是因?yàn)闆](méi)有對(duì)網(wǎng)絡(luò)分簇，有可能網(wǎng)絡(luò)中某種節(jié)點(diǎn)承擔(dān)著大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，使節(jié)點(diǎn)的能耗變大，造成節(jié)點(diǎn)的死亡，而本算法第一個(gè)節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間產(chǎn)生的時(shí)間在40s左右而，而LEACH協(xié)議的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間在25s左右，這是由于LEACH只在固定區(qū)域內(nèi)對(duì)簇投節(jié)點(diǎn)的選擇進(jìn)行輪轉(zhuǎn)，而本算采用簇整體輪換的思想，避免了因?yàn)槟硞€(gè)簇的能量過(guò)低而造成節(jié)點(diǎn)的大面積死亡，延長(zhǎng)了節(jié)點(diǎn)的工作時(shí)間，在提高了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡性，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量都得到充分的應(yīng)用，并使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期變長(zhǎng)，

4.4 網(wǎng)絡(luò)總能耗分析

在ZigBee網(wǎng)絡(luò)中，我們最關(guān)心整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的總體能耗大小，只有減少了網(wǎng)絡(luò)整體能耗，才能對(duì)延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期有決定性的影響，我們不但要盡可能的減少整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的總體能耗，還要使網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能耗均勻分別，仿真結(jié)果如圖8所示。

圖8 網(wǎng)絡(luò)總能耗仿真結(jié)果

從圖中我們可以發(fā)現(xiàn)，AODV協(xié)議的能耗是最高的，這是因?yàn)樵撍惴](méi)有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，大量的冗余數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)發(fā)，導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能耗增高。而LEACH算法以及本算法都對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)的融合，以致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的總體能耗比AODV要低，在網(wǎng)絡(luò)組建之初，使用AODV協(xié)議以及LEACH算法的能耗要低于本算法的能耗，但是隨著時(shí)間的推移，本算法中的能量消耗呈現(xiàn)緩慢遞增的情況，而LEACH算法和AODV協(xié)議的能耗都直線(xiàn)上升，這是因?yàn)楸舅惴ㄔ诮M網(wǎng)開(kāi)始階段，要對(duì)每個(gè)簇內(nèi)的簇頭選擇消耗一定的能量，但是當(dāng)選擇完畢后，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)負(fù)載都比較均衡，能耗降到最低。

5 結(jié)束語(yǔ)

分簇算法的設(shè)計(jì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能以及穩(wěn)定性的提高有很大的意義，如果整個(gè)網(wǎng)絡(luò)使用了分簇算法，不但有利于資源分配，降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延，還能夠采用混合式的路由，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性有很大的好處，所有，分簇算法的設(shè)計(jì)有很廣泛的應(yīng)用，但是分簇協(xié)議的設(shè)計(jì)會(huì)帶來(lái)更多的計(jì)算和維護(hù)通信的開(kāi)銷(xiāo)，增大網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，因此，為了盡可能的降低分簇算法所帶來(lái)的一些影響，我們 必須提高分簇算法的性能。在未來(lái)，分簇算法的研究和設(shè)計(jì)應(yīng)該重點(diǎn)注意以下兩個(gè)方面。

1）應(yīng)該根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境設(shè)置不同的分簇算法，在大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)一跳到達(dá)協(xié)調(diào)器的幾率比較小，這就需要對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分層的設(shè)計(jì)，在每層選擇一個(gè)簇頭，簇頭之間組成MESH網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。因此，在本算法中加入分層思想是下一步的主要研究方向；

2）應(yīng)充分考慮節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性，節(jié)點(diǎn)靜止不動(dòng)適用的范圍一般用于定位或者數(shù)據(jù)的采集方面，但是在某些場(chǎng)合，節(jié)點(diǎn)需要移動(dòng)，這時(shí)在設(shè)計(jì)分簇算法時(shí)，應(yīng)根據(jù)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速度來(lái)設(shè)計(jì)分簇算法。

[1]孫利民, 李建中.無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)[M].北京: 清華大學(xué)出版社, 2005: 156-161.

[2]戚劍超, 魏臻.ZigBee樹(shù)型路由算法的改進(jìn)[J], 合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 第33卷第4期, 2010, 4.

[3]王勝平, 胥布工, ZigBee網(wǎng)絡(luò)路由發(fā)現(xiàn)廣播策略[J], 計(jì)算機(jī)工程, 36(11).

[4]周武斌, 羅大庸.ZigBee路由協(xié)議的研究[J], 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué), 2009, 31(6).

[5]朱明輝, 張會(huì)清.基于RSSI 的室內(nèi)測(cè)距模型的研究[J],傳感器與微系統(tǒng), 2010, 29(8).

[6]Heinzelman W, Chandrakasan A, Balakrishnan H.Energy efficient communication Protocol for wireless microsensor networks[J], In: Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences Maui: IEEE Computer Society, 2000.3005-3014.

[7]Shu-bo QIU, Yuan XU, Xiu-wei YANG.A Novel Cluster Head Selection Method Using Energy for ZigBee Cluster-Tree Network[J], IEEE International Conference on Automation and Logistics Chongqing, China, August 2011.

[8]李善倉(cāng), 張克旺.無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用[M], 北京,機(jī)械工業(yè)出版社, 2008: 12-20.

[9]Heinzelman W, Chandrakasan A, Balakrishnan H.Energy efficient communication Protocol for wireless microsensor networks[J], In: Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences Maui: IEEE Computer Society, 2000.3005.

[10]黎天人, 羅娟, 李仁發(fā).基于通信范圍約束的傳感器網(wǎng)絡(luò)多層分簇算法[J], 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2009(4): 9.

[11]Handy M J; Haase M,Timmermann D.Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy with Deterministic Clusterhead Selection[A].Germany: 2002.368-372.