一種改進(jìn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)LEACH協(xié)議及仿真

王巧玲　曾春華

摘 要： 針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典LEACH協(xié)議中簇首數(shù)目選擇及通信方面的不足，提出一種改進(jìn)的M-LEACH算法，對如何動態(tài)確定最優(yōu)簇?cái)?shù)目進(jìn)行了研究，分析了影響最優(yōu)簇?cái)?shù)目的因素，推導(dǎo)出了最優(yōu)簇首比例公式，同時(shí)給出了一種能量均衡的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與經(jīng)典LEACH協(xié)議相比，運(yùn)行M-LEACH協(xié)議后能夠減少網(wǎng)絡(luò)能耗和均衡網(wǎng)絡(luò)能耗，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

關(guān)鍵詞： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；LEACH協(xié)議；簇首選??；網(wǎng)絡(luò)生命周期

中圖分類號：TP393。01 文獻(xiàn)標(biāo)識號：A 文章編號：2095-2163（2014）05-

A Modified LEACH Protocol and Simulation for Wireless Sensor Networks

WANG Qiaoling， ZENG Chunhua

（College of Science， Jiangxi Agricultural University， Nanchang 330045， China）

Abstract： Aiming at the efficiency of cluster head election and communications in the classical LEACH protocol for Wireless Sensor Networks （WSN）， an improved M-LEACH algorithm is proposed。 In this algorithm， the factors affecting the optimal number of clusters are analyzed， and also the optimal proportion of cluster head is deduced， further an energy balanced routing algorithm for WSN is proposed。 The simulation result shows that the improved M-LEACH algorithm can reduce and balance the network energy consumption effectively comparing with classical LEACH， therefore can prolong the lifetime of the network。

Keywords： Wireless Sensor Networks； LEACH Protocol； Cluster Head Election； Network Lifetime

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks， WSN）是由大量具有通信與計(jì)算能力的微小傳感器節(jié)點(diǎn)以大區(qū)域、高密度方式而布設(shè)在無人值守的監(jiān)控區(qū)域所構(gòu)成的能夠根據(jù)環(huán)境自主完成指定任務(wù)的“智能”自治測控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[1]。而且由于WSN能夠聯(lián)合協(xié)作地實(shí)時(shí)監(jiān)測、感知并采集分布在區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測對象的信息，再傳輸給需要信息的基礎(chǔ)用戶，已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于各大領(lǐng)域，諸如國防軍事、國家安全、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療監(jiān)護(hù)、空間探索、交通管理、森林火險(xiǎn)監(jiān)測、智能家居等多個方面[2]。但由于傳感器節(jié)點(diǎn)在能量、存儲、計(jì)算和通信能力上仍較為有限，且WSN還具有節(jié)點(diǎn)多、資源受限、多跳路由、動態(tài)變化等具體特點(diǎn)，若要實(shí)現(xiàn)能量高效的數(shù)據(jù)傳輸，以及同時(shí)提高網(wǎng)絡(luò)的健壯性和擴(kuò)展性，有效的針對方法之一就是將網(wǎng)絡(luò)劃分為簇，且通過簇首對數(shù)據(jù)的融合而減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，由此即可降低網(wǎng)絡(luò)能量消耗、并節(jié)約帶寬等有限資源[3]。接下來的分析還可知道，由于允許鄰居節(jié)點(diǎn)在發(fā)送給基站前能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)信息共享，且簇首節(jié)點(diǎn)也能夠?qū)Υ爻蓡T節(jié)點(diǎn)的信息進(jìn)行高效融合，這就使得基于簇的路由算法相對平面路由算法能節(jié)約能耗，進(jìn)而更延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。此外，還因?yàn)榉执氐耐負(fù)浣Y(jié)構(gòu)可以容忍個別節(jié)點(diǎn)的失效，隨之即使得網(wǎng)絡(luò)具有了較好的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，并且路由和控制開銷也會較少，在移動管理和網(wǎng)絡(luò)的局部同步的實(shí)現(xiàn)上也將相對容易一些。只是目前大多數(shù)層次路由算法僅僅根據(jù)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前的信息（如剩余能量）簡單隨機(jī)地選擇簇首，卻忽略了周圍鄰居節(jié)點(diǎn)的信息及網(wǎng)絡(luò)剩余能量的均衡性，為此而導(dǎo)致某些簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)載較重、進(jìn)而成為瓶頸，具體后果即是嚴(yán)重降低了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。因此對WSN進(jìn)行有效分簇已然成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)[4]。

綜上所論可知，為了避免部分節(jié)點(diǎn)過早死亡而導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)失效，簇首的負(fù)載要盡可能地均衡，同時(shí)簇?cái)?shù)目的選取及簇首的分布也要合理。因此，研究過程就需要綜合考慮各種因素以最佳確定簇首數(shù)目和簇首分布。不言而喻，這是研究開展的核心關(guān)鍵所在。

1 相關(guān)工作及問題描述

1.1 相關(guān)工作

分簇算法是WSN分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù)，若將其依據(jù)不同基準(zhǔn)，則有各種分類方式。具體來說，如果按照不同參數(shù)選擇簇頭可分為基于節(jié)點(diǎn)剩余能量、節(jié)點(diǎn)ID、最高連接數(shù)、節(jié)點(diǎn)位置、節(jié)點(diǎn)的權(quán)重等；如果另按算法的執(zhí)行方式可分為集中式（在基站執(zhí)行）和分布式，而分布式的分簇算法又可分為概率式（如LEACH）[5]和迭代式（如HEED）[6]兩大類。其中，LEACH協(xié)議采用周期性隨機(jī)選取簇首的機(jī)制，簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)在自己的TDMA時(shí)隙可將數(shù)據(jù)發(fā)送給簇首，其余時(shí)間則進(jìn)入休眠狀態(tài)，并且簇首對數(shù)據(jù)融合后將直接發(fā)送給基站。與平面路由和靜態(tài)路由相比，該算法既節(jié)省了能耗，又延長了網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間，但也存在相應(yīng)不足[7]，對其分析論述如下：

（1）節(jié)點(diǎn)以相同的概率選擇充當(dāng)簇首，因此剩余能量小的節(jié)點(diǎn)負(fù)載過重，可能過早死亡，如此將影響網(wǎng)絡(luò)的壽命和健壯性；

（2）所有節(jié)點(diǎn)采取單跳方式發(fā)送數(shù)據(jù)，使得某些距基站較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)能量開銷較大，即將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)能量分布不均衡。

而HEED成簇路由通過采用混合簇頭選舉機(jī)制，同時(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量和鄰節(jié)點(diǎn)的度，尤其做到了平衡能量消耗和簇首節(jié)點(diǎn)的均勻分布而延長了網(wǎng)絡(luò)的壽命，但卻未曾考慮到最優(yōu)簇?cái)?shù)目的問題。

分簇算法中最優(yōu)簇?cái)?shù)目的確定將直接影響著網(wǎng)絡(luò)的壽命，然而現(xiàn)有的大多數(shù)成簇算法對于最優(yōu)簇?cái)?shù)目沒有施與充分的考慮。研究表明[8]，簇?cái)?shù)目的最優(yōu)值kopt是存在的。一方面，若分成簇的數(shù)目小于kopt，則簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)將會由于距簇頭太遠(yuǎn)而在數(shù)據(jù)傳輸過程中使能量耗盡，或在還未接受到足夠數(shù)量的節(jié)點(diǎn)反饋信息時(shí)簇首就開始為其他節(jié)點(diǎn)分配TDMA時(shí)隙，而將形成冗余通信而造成能量的浪費(fèi)；另一方面，若簇?cái)?shù)目大于kopt，則將無法達(dá)到WSN分層結(jié)構(gòu)減少數(shù)據(jù)傳輸量的設(shè)計(jì)效果[9]。實(shí)際上，在經(jīng)典LEACH協(xié)議中，簇?cái)?shù)目只是固定的比例，而沒有考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量及鄰居節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)。但已有文獻(xiàn)[10]從平衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡程度對的角度來優(yōu)化簇?cái)?shù)目，也就是通過設(shè)置定時(shí)器將節(jié)點(diǎn)的剩余能量和簇頭比例聯(lián)系起來，使剩余能量大的節(jié)點(diǎn)成為簇頭的概率也相應(yīng)增大，且仿真實(shí)驗(yàn)表明隨著簇頭比例的增大，負(fù)載均衡程度也已出現(xiàn)大幅增加。另有文獻(xiàn)[11]利用概率知識推導(dǎo)了最優(yōu)簇?cái)?shù)目，并指出若未按最優(yōu)方式分簇，即會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)消耗的能量呈指數(shù)增長。雖然如此，但上述算法卻都依然我能獲得網(wǎng)絡(luò)能耗良好均衡的實(shí)現(xiàn)。有鑒于此，本文將重點(diǎn)給出有針對性的完整研究稱，而且經(jīng)過仿真測試，得到了理想的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，

1.2 問題描述

（1） 系統(tǒng)模型

為了簡化問題模型，本文對要研究的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作以下假設(shè)：

①所有節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在監(jiān)測區(qū)域，部署后節(jié)點(diǎn)和基站是靜止的；

②除Sink節(jié)點(diǎn)外，每個節(jié)點(diǎn)的能量有限、初始能量相同、地位平等；

③每個節(jié)點(diǎn)均有唯一的標(biāo)識ID，且剩余能量和位置可以感知；

④除基站外所有節(jié)點(diǎn)的有效通信范圍相同，節(jié)點(diǎn)間的通信鏈路是雙向的。

將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)抽象為一個無向加權(quán)圖G=（V，E），其中V為傳感器節(jié)點(diǎn)的集合，V={vi|i=1，2…N}，且N為傳感器節(jié)點(diǎn)的個數(shù)；E則是邊的集合，E={（vi，vj）|（vi，vj）VV，ij}。

（2） 能量模型

本文采用文獻(xiàn)[11]中的節(jié)點(diǎn)工作能耗模型來計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的能量消耗。每發(fā)送l bit的信息到距離為d的節(jié)點(diǎn)所消耗的能量為：

ET（l， d）=ET-elec（l）+ET-amp（l， d）= （1）

在式（1）中，Eelec表示發(fā)射裝置和接收電路每發(fā)送或接收單位bit的能量消耗；fs和mp表示發(fā)射放大器將每bit數(shù)據(jù)傳送單位平方米所耗的能量；d0是傳輸距離的門限值，并且 。若傳輸距離小于閾值d0時(shí)，功率放大損耗采用自由空間模型；而當(dāng)傳輸距離大于等于閾值d0時(shí)，即采用多路徑衰減模型。

傳感器節(jié)點(diǎn)每接收l bit信息所消耗的能量可計(jì)算為：

ER（l）=ER-elec（l）=Eelecl （2）

因此，將l bit的數(shù)據(jù)從節(jié)點(diǎn)ni傳輸?shù)絥j消耗的能量可表示為：

Ei， j（l）=ER（l）+ET（l， d） （3）

（3） 問題描述

定義1 節(jié)點(diǎn)vi與vj之間的距離dij可用公式（4）進(jìn)行計(jì)算，其中（xi， yi）和（xj， yj）分別表示節(jié)點(diǎn)vi、vj的坐標(biāo)。

（4）

定義2 設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)的通信半徑為R，節(jié)點(diǎn)i、j間的距離為d（j， i），若d（j， i）R則稱節(jié)點(diǎn)i、j互為鄰居節(jié)點(diǎn)，記節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)集合為N（i），即N（i）={jd（j， i）R}。

研究目的旨在建立一個能量均衡的WSN簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)剩余能量的均衡，并延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期，因此在分簇過程中應(yīng)加入對最優(yōu)簇?cái)?shù)目的考慮。問題就是如何在能量約束的前提下確定最優(yōu)簇?cái)?shù)目及通過優(yōu)化得到最優(yōu)簇首，而且在均衡整個網(wǎng)絡(luò)能量的同時(shí)使得網(wǎng)絡(luò)消耗的能量最小。本文主要討論均勻分布下最優(yōu)簇?cái)?shù)目的確定及影響最優(yōu)簇?cái)?shù)目的主要因素，同時(shí)還通過仿真實(shí)驗(yàn)對改進(jìn)最優(yōu)簇?cái)?shù)目后的算法與經(jīng)典LEACH相比而對網(wǎng)絡(luò)性能的影響展開分析，并給出結(jié)論。

2 改進(jìn)簇首選擇后的分簇算法

2.1 最優(yōu)簇?cái)?shù)目的確定

設(shè)有n個節(jié)點(diǎn)均勻分布在面積為A=2a2a的正方形監(jiān)測區(qū)域中，并假定：

（1）數(shù)據(jù)包長度相同，且不考慮重發(fā)和碰撞所消耗的能量；

（2）基站處于區(qū)域的中心，并且成員節(jié)點(diǎn)到CH的距離和CH到Sink節(jié)點(diǎn)的距離d都滿足dd0。

各輪循環(huán)傳輸l bit數(shù)據(jù)時(shí)，每個簇頭節(jié)點(diǎn)消耗的能量ECH主要包括：接收簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)信息所消耗的能量、進(jìn)行數(shù)據(jù)融合所消耗的能量和將融合后的數(shù)據(jù)發(fā)送到基站消耗的能量。在此，設(shè)簇的數(shù)目為k，則平均每個簇中的成員節(jié)點(diǎn)為N1=n/k1，每輪中每個CH節(jié)點(diǎn)消耗的能量將為ECH=（nk1） Eelecl+nkEDAl+Eelecl +lfsdBS2，而單輪中每個非簇首節(jié)點(diǎn)消耗的能量即為Enon-CH=lEelec+lfsdCH2。其中，dBS是簇首節(jié)點(diǎn)到基站的平均距離，dCH則是成員節(jié)點(diǎn)到CH節(jié)點(diǎn)的平均距離?，F(xiàn)對 dBS和dCH的運(yùn)算過程可做如下呈現(xiàn)：

dBS= = =0。765a

dCH2= （5）

其中，（x，y）是節(jié)點(diǎn)的分布密度函數(shù)，每輪循環(huán)節(jié)點(diǎn)傳輸l bit數(shù)據(jù)時(shí)每個簇消耗的能量ECluster= ，因此網(wǎng)絡(luò)消耗的總能量為：

Etotal=kECluster= （6）

求Etotal對k的一階導(dǎo)數(shù)，并令其等于零，得

=0

由其可得到最優(yōu)簇?cái)?shù)目，具體公式為：

（7）

進(jìn)一步地，最優(yōu)簇的比例則表示為：

（8）

2.2 M-LEACH路由算法

分簇路由包括簇的生成（Cluster formation）和數(shù)據(jù)傳輸（Data transmission）兩個過程。其中，簇的生成又可分為初始化簇首、初始簇首收集簇成員信息、最優(yōu)簇形成、及穩(wěn)定運(yùn)行等四個技術(shù)階段；而數(shù)據(jù)傳輸則可分為簇內(nèi)傳輸和簇間路由兩個階段。

（1） 初始化簇首階段

首先選擇候選簇首節(jié)點(diǎn)構(gòu)成初始簇首集合，只有候選簇首才有可能成為本輪的簇首。設(shè)Scandidate表示候選簇首的集合，定義：

Scandidate={ni|Ei>E} （9）

其中：

E= （10）

式中，N為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的數(shù)目；Ei表示節(jié)點(diǎn)i的當(dāng)前剩余能量，也就是只有大于當(dāng)前平均剩余能量的節(jié)點(diǎn)才有機(jī)會成為候選簇首。

（2） 收集簇成員信息階段

成員節(jié)點(diǎn)將自身的剩余能量、位置及ID號等信息通過候選簇首發(fā)送至基站，于是每個候選簇首節(jié)點(diǎn)即已獲得鄰居節(jié)點(diǎn)的ID、位置和剩余能量等必要信息。

（3）簇的形成階段

采用2.1中優(yōu)化后的簇首數(shù)目選擇簇首，基站會將最優(yōu)簇首集合和簇的結(jié)構(gòu)廣播出去，每個非簇首節(jié)點(diǎn)則根據(jù)收到信號的強(qiáng)弱選擇加入哪個簇，同時(shí)再將自己的位置和剩余能量等信息發(fā)送給簇首節(jié)點(diǎn)，即會等待CH節(jié)點(diǎn)分配TDMA時(shí)隙，以避免數(shù)據(jù)信息的沖突。簇成員節(jié)點(diǎn)在相應(yīng)的時(shí)隙內(nèi)就會將數(shù)據(jù)包發(fā)送給CH節(jié)點(diǎn)，而在發(fā)送時(shí)間外則將關(guān)閉收發(fā)設(shè)備，進(jìn)入休眠狀態(tài)，以減少消量消耗。

（4） 穩(wěn)定運(yùn)行階段

當(dāng)最優(yōu)簇首集形成后，就進(jìn)入穩(wěn)定運(yùn)行階段。而在CH節(jié)點(diǎn)接收到了所有成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)后，即將數(shù)據(jù)融合后再通過簇間傳輸發(fā)送至基站。形成的簇經(jīng)過一段時(shí)間運(yùn)行后則很難保證所有簇成員節(jié)點(diǎn)能量消耗的平衡，此時(shí)若出現(xiàn)簇首節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前剩余能量低于門限值時(shí)，將重新選舉簇首。

由于M-LEACH算法在優(yōu)化簇首選擇階段充分考慮了節(jié)點(diǎn)本身及鄰居節(jié)點(diǎn)的位置和剩余能量等信息，因此就能夠平衡簇成員節(jié)點(diǎn)間的能量消耗，進(jìn)而有效避免盲節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)生，并在一定程度上可防范網(wǎng)絡(luò)空洞的出現(xiàn)。

3 M-LEACH算法的仿真分析

通常，分簇算法的性能評估主要參照如下指標(biāo)：網(wǎng)絡(luò)的生存周期、每輪存活的節(jié)點(diǎn)數(shù)目、吞吐量、可靠性，等?；诖耍疚募丛谔接懪c分析參數(shù)對最優(yōu)簇?cái)?shù)目的影響及改進(jìn)最優(yōu)簇?cái)?shù)目后的路由協(xié)議對網(wǎng)絡(luò)能耗和生命周期影響的基礎(chǔ)上，又對仿真結(jié)果進(jìn)行了比較和分析。

3.1 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)置

采用的仿真工具是Matlab 7。0，仿真環(huán)境為：n個傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)均勻分布在二維平面2a2a（單位：m2）的正方形監(jiān)測區(qū)域中，假定基站的能量足夠大，通信半徑可以覆蓋整個網(wǎng)絡(luò)，普通傳感器節(jié)點(diǎn)的能耗模型則采用1.2中的能量模型，并按公式（1）計(jì)算能耗，模型中各個參數(shù)的取值即如表1所示。

表1 能量模型參數(shù)設(shè)置表

Tab.1 Value of parameters in energy model

參數(shù) Eelec EDA fs mp E0

取值 50nJ/bit 5nJ/bit 100pJ/bit/m2 0。0013pJ/bit/m4 0。5J

3.2 最優(yōu)簇?cái)?shù)目對網(wǎng)絡(luò)生命周期的影響

設(shè)100個節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在100m100m的監(jiān)測區(qū)域中，基站位于區(qū)域的中心（50，50）處。每輪發(fā)送數(shù)據(jù)包的長度l=1 000bit，仿真經(jīng)過一定輪數(shù)后計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中存活節(jié)點(diǎn)的個數(shù)。此時(shí)再改變網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的最大輪數(shù)，每個實(shí)驗(yàn)重復(fù)10次，取平均存活的節(jié)點(diǎn)個數(shù)，由此而得到了采用改進(jìn)最優(yōu)簇?cái)?shù)目后的LEACH與經(jīng)典LEACH協(xié)議網(wǎng)絡(luò)生命周期的對比曲線則如圖1所示。

圖1 M-LEACH算法與LEACH協(xié)議網(wǎng)絡(luò)的生命周期對比

Fig. 1 Network lifetime comparison of M-LEACH and LEACH

圖1表明，從網(wǎng)絡(luò)開始運(yùn)行即知，M-LEACH與經(jīng)典LEACH相比，網(wǎng)絡(luò)中第一個節(jié)點(diǎn)死亡經(jīng)過的輪數(shù)出現(xiàn)了增加，因此網(wǎng)絡(luò)的生命周期就得到了延長。另外，運(yùn)行經(jīng)過相同的輪數(shù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中存活的節(jié)點(diǎn)數(shù)將比LEACH增長大約20%，這是由于在優(yōu)化簇?cái)?shù)目時(shí)已經(jīng)初步考慮了網(wǎng)絡(luò)總的能量消耗。

4結(jié)束語

本文主要討論了影響最優(yōu)簇?cái)?shù)目的因素以及均勻分布下最優(yōu)簇?cái)?shù)目的確定，在動態(tài)優(yōu)化簇首選擇的過程中，不僅考慮了候選節(jié)點(diǎn)的剩余能量，而且將其余節(jié)點(diǎn)到候選簇首的距離及其余節(jié)點(diǎn)剩余等因素考慮在內(nèi)，更好地保證網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡，因而在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)空洞的出現(xiàn)。仿真結(jié)果表明，最優(yōu)簇?cái)?shù)目與監(jiān)測區(qū)域的面積、網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)等因素直接有關(guān)；而且通過與經(jīng)典LEACH協(xié)議仿真對比可知，經(jīng)過相同輪數(shù)后，改進(jìn)最優(yōu)簇?cái)?shù)目的LEACH后網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的生命周期得到延長。但由于頻繁構(gòu)造簇又形成了一定的能量消耗，未來研究時(shí)則需提升對該問題的關(guān)注和研究力度。

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