一種LEACH 協(xié)議的改進(jìn)方法

李 輝，彭珍瑞，董海棠

(蘭州交通大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為目前研究領(lǐng)域的前沿，集合了無(wú)線通信技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)和傳感器技術(shù)等，充分體現(xiàn)了多學(xué)科交叉融合［1］。無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中存在著大量的有感知、運(yùn)算和數(shù)據(jù)傳輸功能的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和采集數(shù)據(jù)信息，并將這些信息通過(guò)無(wú)線方式利用自組織的多跳網(wǎng)絡(luò)傳送到基站［2］。鑒于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)多適用于不利布線及較為惡劣應(yīng)用環(huán)境，多數(shù)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)采用電池供電，能量供給有限［3］。因此，無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議中如何節(jié)能便成為了目前研究的重點(diǎn)。

低功耗自適應(yīng)集簇分層型協(xié)議LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)作為第一個(gè)應(yīng)用于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的分簇算法，在其基礎(chǔ)上衍生了眾多分簇路由協(xié)議［4］。分簇的基礎(chǔ)是在網(wǎng)絡(luò)中，將所有節(jié)點(diǎn)劃分為多個(gè)簇，每個(gè)簇中均有一個(gè)簇頭(Cluster Head)，簇中的其他節(jié)點(diǎn)被稱(chēng)為簇成員(Cluster Member)，簇頭接收簇成員送來(lái)的采集信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并送到基站節(jié)點(diǎn)［5］。LEACH 協(xié)議就是通過(guò)上述這種數(shù)據(jù)融合及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制，從而減少了數(shù)據(jù)的傳輸量和傳輸距離，以達(dá)到節(jié)能的目的。由于LEACH 協(xié)議在選取簇頭節(jié)點(diǎn)時(shí)存在隨機(jī)性，使得分簇不均，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中通信能耗不同，造成節(jié)點(diǎn)能量分布不均，影響網(wǎng)絡(luò)壽命。對(duì)于這一問(wèn)題，從簇頭選取的方面進(jìn)行改進(jìn)，達(dá)到延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命的目的［6－8］。

1 LEACH 協(xié)議

1.1 LEACH 協(xié)議的簡(jiǎn)介

LEACH 協(xié)議是由Heinzelman 首先提出應(yīng)用于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的第一個(gè)分簇算法，協(xié)議成簇如圖1 所示。

圖1 LEACH 協(xié)議成簇

在LEACH 中，與普通節(jié)點(diǎn)相比，簇頭節(jié)點(diǎn)需承受數(shù)據(jù)融合及轉(zhuǎn)發(fā)的雙重任務(wù)，能量負(fù)載較高，且消耗較快。所以為了平衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的能耗，同時(shí)避免簇頭節(jié)點(diǎn)的過(guò)早死亡，采用周期性選取簇頭的方法，定義“輪”(Round)的概念，即每輪選取一次簇頭，而每輪又由簇準(zhǔn)備階段與穩(wěn)定階段組成，簇準(zhǔn)備階段的時(shí)間和穩(wěn)定的時(shí)間總和稱(chēng)為一輪。

在簇頭選取準(zhǔn)備階段開(kāi)始時(shí)，每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)均會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)(0，1)之間的隨機(jī)數(shù)與閾值T(n)相比較，若隨機(jī)值小于閾值則該節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭，T(n)的計(jì)算公式如下

其中，p 是網(wǎng)絡(luò)中簇頭個(gè)數(shù)所占的比例;r 為當(dāng)前輪數(shù);集合G 是指在最后1/p 輪選取中還未被選做簇頭的節(jié)點(diǎn);n 指?jìng)鞲泄?jié)點(diǎn)的數(shù)量，通過(guò)這樣的算法保證在1/p輪里節(jié)點(diǎn)選擇的唯一性。

任意節(jié)點(diǎn)會(huì)在自身被確定為簇頭節(jié)點(diǎn)后，主動(dòng)向網(wǎng)絡(luò)中廣播成為簇頭的信息。而未被選擇為簇頭的節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的信息選擇合適的發(fā)送簇頭作為自己的加入簇，節(jié)點(diǎn)選擇簇首的原則是根據(jù)信號(hào)強(qiáng)度，加入接收信號(hào)強(qiáng)度最大的簇頭。之后為了減少數(shù)據(jù)傳輸沖突，簇頭節(jié)點(diǎn)會(huì)建立TDMA 調(diào)度機(jī)制。而在穩(wěn)定階段，簇內(nèi)成員在自己被分配到的傳輸時(shí)間內(nèi)，將數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭，簇頭節(jié)點(diǎn)將同時(shí)承擔(dān)數(shù)據(jù)融合及轉(zhuǎn)發(fā)的任務(wù)，并最終傳輸?shù)交尽Ｓ纱艘惠喗Y(jié)束，則進(jìn)行下一輪的簇頭選擇。

1.2 LEACH 協(xié)議的能耗模型

LEACH 協(xié)議中的能量消耗模型如圖2 所示。

圖2 能量消耗模型

發(fā)送裝置發(fā)送l 比特?cái)?shù)據(jù)信息到相距為d 的接收裝置所消耗的能量如式(2)所示。

接收l(shuí) bit 數(shù)據(jù)信息的能量消耗如式(3)所示

1.3 LEACH 的缺陷

LEACH 協(xié)議隨機(jī)選取簇頭，簇頭在網(wǎng)絡(luò)中的分布位置是隨機(jī)的，建立簇時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)不合理的分簇，導(dǎo)致簇頭分布過(guò)于集中或分布于網(wǎng)絡(luò)邊緣的情況，各簇中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量分布不均，簇頭與簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的通信距離過(guò)遠(yuǎn)，從而消耗不必要的能量。

2 LEACH 協(xié)議的改進(jìn)

2.1 改進(jìn)的依據(jù)

LEACH 協(xié)議中并未提出如何將簇頭節(jié)點(diǎn)平均分布在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中。因此，簇頭節(jié)點(diǎn)有可能集中出現(xiàn)在某一區(qū)域或一些節(jié)點(diǎn)的周?chē)治捶植既魏未仡^節(jié)點(diǎn)，致使網(wǎng)絡(luò)中能耗分布的不均勻，如圖3 所示。圖為建立100 m×100 m 的網(wǎng)絡(luò)模型中，根據(jù)LEACH 協(xié)議，隨機(jī)選取生成的簇。從圖中可看出，由于簇頭選取的隨機(jī)性，在建立的模型中，左上大片區(qū)域分屬一個(gè)簇，而有的簇內(nèi)成員較少。

圖3 不均勻的網(wǎng)絡(luò)分布

針對(duì)原LEACH 協(xié)議中，簇頭選取的隨機(jī)性，提出一種對(duì)簇頭選取方法的改進(jìn)，充分考慮簇頭分布的平均。在隨機(jī)生成簇頭節(jié)點(diǎn)后，對(duì)簇頭節(jié)點(diǎn)間的距離進(jìn)行比較并要求大于設(shè)定的閾值，以確保簇頭的分布不會(huì)過(guò)于集中。通過(guò)這一方法達(dá)到平衡網(wǎng)絡(luò)中能量的分布。

同時(shí)在閾值選取中，閾值S 不能過(guò)大或過(guò)小，若過(guò)小達(dá)不到平衡簇頭節(jié)點(diǎn)的目的。改進(jìn)方法中簇頭在選取時(shí)通過(guò)隨機(jī)生成的網(wǎng)絡(luò)分布中挑選出合理的簇頭分布。所以，閾值S 選取過(guò)大，會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)在簇頭的選取中消耗更多的能量，浪費(fèi)在廣播信息。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，將閾值S 設(shè)定為檢測(cè)范圍距離的1/10。

2.2 簇頭的確定

(1)首先如LEACH 協(xié)議相同，隨機(jī)生成簇頭節(jié)點(diǎn)。

(2)當(dāng)簇頭i 節(jié)點(diǎn)確定后，向整個(gè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送簇頭信息，包括自身位置信息，當(dāng)簇頭i 同時(shí)接收到其他簇頭發(fā)送來(lái)的位置信時(shí)，可計(jì)算簇頭i 與其他簇頭之間的距離

(3)設(shè)定閾值S，其值與建立的模型大小相關(guān)，當(dāng)距離Hi＜S，則確定簇頭i 為該輪選取的簇頭，若距離Hi＞S，則返回步驟(1)，重新進(jìn)行簇頭選取。

該方法的流程如圖4 所示。

圖4 算法流程圖

3 Matlab 仿真

建立含有100 個(gè)節(jié)點(diǎn)，100 m×100 m 的監(jiān)測(cè)區(qū)域模型，對(duì)該網(wǎng)絡(luò)模型分別用原LEACH 協(xié)議和改進(jìn)后的LEACH 協(xié)議進(jìn)行Matlab 仿真，具體參數(shù)設(shè)定如表1所示。

表1 參數(shù)設(shè)定

改進(jìn)后協(xié)議簇頭節(jié)點(diǎn)分布如圖5 所示。

圖5 均勻的網(wǎng)絡(luò)分布

剩余能量如圖6 所示。

圖6 剩余能量圖

由仿真結(jié)果可知，改進(jìn)后的協(xié)議能更好地平衡節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的分布，并延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命。

4 結(jié)束語(yǔ)

論文介紹了LEACH 協(xié)議，針對(duì)其在簇頭選取上存在的隨機(jī)性，提出了一種對(duì)簇頭選取的改進(jìn)，有助于網(wǎng)絡(luò)分簇的平衡。同時(shí)通過(guò)仿真證明，此方法有利于平衡網(wǎng)絡(luò)中的能量分布，并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

但在該種簇頭選取方法中，因出現(xiàn)了額外廣播簇頭的信息，浪費(fèi)了網(wǎng)絡(luò)能量，所以接下來(lái)會(huì)考慮新的簇頭選取算法，將能耗降至最低。

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