基于LEACH的WSNs分簇優(yōu)化策略

李亞男，徐夫田，陳金鑫(.山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，濟(jì)南25004;2.山東省地方稅務(wù)局信息中心，濟(jì)南25004)

基于LEACH的WSNs分簇優(yōu)化策略

李亞男1，徐夫田2*，陳金鑫1
(1.山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，濟(jì)南250014;2.山東省地方稅務(wù)局信息中心，濟(jì)南250014)

針對(duì)LEACH算法中能量消耗不均勻的缺陷，本文提出了一種改進(jìn)的路由協(xié)議來(lái)提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量效率。在簇首選擇階段，引入節(jié)點(diǎn)剩余能量和初始能量來(lái)調(diào)節(jié)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)數(shù)的大小;在成簇階段，該算法將節(jié)點(diǎn)的剩余能量和距離匯聚節(jié)點(diǎn)的遠(yuǎn)近作為成簇的依據(jù)，使簇首的分布更加合理;在數(shù)據(jù)傳輸階段，將節(jié)點(diǎn)與匯聚節(jié)點(diǎn)之間的距離及節(jié)點(diǎn)的剩余能量相結(jié)合，提出一種單跳與多跳相結(jié)合的傳輸方式，從而減少了能量消耗。仿真實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的算法能夠更好的減少能耗，延長(zhǎng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);LEACH算法;隨機(jī)數(shù);剩余能量

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量低成本、低能量的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)組成的，它們被部署在指定的區(qū)域，動(dòng)態(tài)的收集環(huán)境信息、相互協(xié)作，不斷的將重要數(shù)據(jù)信息傳到匯聚節(jié)點(diǎn)，達(dá)到無(wú)人值守、自動(dòng)檢測(cè)環(huán)境的目的［1-2］。作為一種新興的信息獲取方式和處理模式，WSNs在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在軍事方面的應(yīng)用主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)敵軍兵力和裝備的監(jiān)控、對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、目標(biāo)的定位、戰(zhàn)場(chǎng)評(píng)估、化學(xué)攻擊等，在環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用是為野外隨機(jī)性的研究數(shù)據(jù)獲取提供方便［3］。由于無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)大多采用能量有限的電池供電，且節(jié)點(diǎn)數(shù)目多、分布廣、所處環(huán)境復(fù)雜，很難對(duì)節(jié)點(diǎn)充電以及受成本和體積的限制，節(jié)能是WSN需要高度重視的問(wèn)題［4-5］。因此設(shè)計(jì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的首要目標(biāo)就是盡可能的減少能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。在WSNs體系中，路由協(xié)議是一個(gè)非常重要的研究領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)層路由技術(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)WSNs中的能量效率有重要影響。因此設(shè)計(jì)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的整體能耗效率、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命的路由協(xié)議是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一項(xiàng)重要研究?jī)?nèi)容［6］。

LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierar-chy)［7］協(xié)議是最早的WSNs分簇路由協(xié)議，但是沒(méi)有考慮到節(jié)點(diǎn)的能量因素，從而造成某些節(jié)點(diǎn)過(guò)早死亡，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能量消耗不均，縮短了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。目前對(duì)LEACH協(xié)議的改進(jìn)主要是針對(duì)簇首的選擇，成簇的過(guò)程及數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行改進(jìn)的，文獻(xiàn)［8］的S-LEACH(Specifically-LEACH)中在成簇階段采用分布式自協(xié)商和集中式相結(jié)合的算法以及設(shè)計(jì)了局部路由維護(hù)機(jī)制，此算法的優(yōu)點(diǎn)是在能量耗盡導(dǎo)致的節(jié)點(diǎn)失效后，不會(huì)產(chǎn)生路由斷點(diǎn)，缺點(diǎn)是集中式成簇開(kāi)銷較大，不利于網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展。文獻(xiàn)［9］在路由機(jī)制上采用單挑與多跳相結(jié)合的方式，采用MTE機(jī)制，優(yōu)點(diǎn)是在簇首選擇時(shí)考慮的節(jié)點(diǎn)的能量狀態(tài)，缺點(diǎn)是在路由機(jī)制上只考慮的距離因素而未考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量因素。文獻(xiàn)［10］的LEACH-PSOC算法利用粒子群算法的收斂性和全局優(yōu)化能力將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域分割成多個(gè)字區(qū)域并考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量，此算法使簇頭分布均勻，減少了能量消耗，但增加了網(wǎng)絡(luò)延遲。文獻(xiàn)［11］通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中信息素濃度的建立和更新，達(dá)到降低簇頭節(jié)點(diǎn)能量消耗過(guò)快的問(wèn)題，此算法簇頭分布均衡，優(yōu)化了路由選擇路徑，但在數(shù)據(jù)傳輸階段由于對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搜索遍歷，造成能量的消耗。

本文在借鑒上述改進(jìn)算法的優(yōu)點(diǎn)后提出一種新的改進(jìn)算法，在簇首選擇階段，根據(jù)節(jié)點(diǎn)剩余能量和初始能量調(diào)節(jié)傳感器節(jié)點(diǎn)生成隨機(jī)數(shù)的大小，在成簇階段，將節(jié)點(diǎn)的剩余能量和距離匯聚節(jié)點(diǎn)的遠(yuǎn)近作為成簇的依據(jù);在數(shù)據(jù)傳輸階段，根據(jù)節(jié)點(diǎn)與匯聚節(jié)點(diǎn)的距離及其剩余能量采用單跳與多跳相結(jié)合的方式傳輸，從而減少了能量消耗，優(yōu)化了數(shù)據(jù)傳輸路徑，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

1 LEACH協(xié)議簡(jiǎn)介

LEACH協(xié)議的執(zhí)行過(guò)程按輪周期性的運(yùn)行，節(jié)點(diǎn)根據(jù)某個(gè)閾值等概率的成為簇首。LEACH協(xié)議使用的網(wǎng)絡(luò)模型具有以下特點(diǎn)［12］:①所有的傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)都是同構(gòu)的，初始能量相同，都使用全向天線;②傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)都是靜止的，不具有移動(dòng)性;③所有傳感器節(jié)點(diǎn)都可以和匯聚節(jié)點(diǎn)直接通信;④信道采用對(duì)稱信道。

LEACH協(xié)議的執(zhí)行過(guò)程分為2個(gè)階段:成簇階段和數(shù)據(jù)傳輸階段。數(shù)據(jù)傳輸階段的時(shí)間比成簇時(shí)間長(zhǎng)。一個(gè)成簇階段和一個(gè)數(shù)據(jù)傳輸階段就構(gòu)成了一輪。在成簇階段，每個(gè)節(jié)點(diǎn)生成0～1之間的隨機(jī)數(shù)，如果生成的隨機(jī)數(shù)小于閾值T(n)，那么該節(jié)點(diǎn)被當(dāng)選為簇頭，并向周圍節(jié)點(diǎn)廣播其成為簇頭的消息。閾值T(n)計(jì)算式(1)為:

其中:P是網(wǎng)絡(luò)中簇頭占所有節(jié)點(diǎn)比例，即節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭的概率;r是目前循環(huán)進(jìn)行的回合數(shù)，G是在最后1/p輪中還未當(dāng)選過(guò)簇頭的節(jié)點(diǎn)集合。通過(guò)這個(gè)閾值當(dāng)選為簇頭的節(jié)點(diǎn)向外發(fā)送廣播消息，周圍節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的信號(hào)強(qiáng)度決定要加入的簇并通知簇首要加入該簇。簇頭收到加入請(qǐng)求后將節(jié)點(diǎn)加入自己的路由表并為每個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)定一個(gè)TDMA時(shí)間表，再將該表發(fā)送給所有簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)。此后的簇穩(wěn)定階段，節(jié)點(diǎn)按照該表進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。每隔一定時(shí)間整個(gè)網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)入簇形成階段開(kāi)始新一輪的簇頭選舉過(guò)程［13-14］。

LEACH算法雖然是比較經(jīng)典的分簇協(xié)議，但是該算法的簇首分布不合理，網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗不均勻，從而造成某些節(jié)點(diǎn)過(guò)早死亡，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能量消耗不均，縮短了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

2 基于LEACH協(xié)議的改進(jìn)算法

2.1 改進(jìn)后的系統(tǒng)模型

2.1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

①網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)具有相同的初始能量，隨機(jī)分布并且部署后不再移動(dòng);②匯聚節(jié)點(diǎn)位置固定，能量無(wú)限;③網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的位置未知，無(wú)需定位系統(tǒng)或定位算法求解節(jié)點(diǎn)的位置;④所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率固定，每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以通過(guò)接收到信息的信號(hào)強(qiáng)度(RSSI)判斷自身距離發(fā)送者的近似距離;⑤網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)可以計(jì)算出自己當(dāng)前的剩余能量。

2.1.2 能量模型

本算法的能量模型采用文獻(xiàn)［15］，能耗的計(jì)算公式如下:

數(shù)據(jù)發(fā)送消耗的能量公式為(2):

數(shù)據(jù)接收消耗的能量公式為(3):

數(shù)據(jù)融合消耗的能量公式為(4):

其中ET(k，d)為發(fā)送數(shù)據(jù)消耗的能量，Eelec為發(fā)射電路消耗的能量，當(dāng)d≤d0時(shí)，采用自由傳輸模型，消耗的能量為εfs，當(dāng)d＞d0時(shí)采用多徑衰減模型，消耗的能量為εmp，ER(k)為接收數(shù)據(jù)消耗的能量，Eg(k)為數(shù)據(jù)融合及融合后發(fā)送數(shù)據(jù)消耗的能量。

根據(jù)文獻(xiàn)［16］，可以得出信號(hào)強(qiáng)度和接收節(jié)點(diǎn)距離發(fā)送節(jié)點(diǎn)的距離d的關(guān)系，式(5)如下:

其中:r是接收節(jié)點(diǎn)和發(fā)送節(jié)點(diǎn)之間的距離，PR是無(wú)線信號(hào)的接收功率，n是傳播因子。

2.2 改進(jìn)后的工作過(guò)程

本文在考慮了節(jié)點(diǎn)剩余能量和節(jié)點(diǎn)接收到信號(hào)的強(qiáng)弱程度選擇加入簇的基礎(chǔ)上，對(duì)LEACH協(xié)議進(jìn)行了改進(jìn)，和LEACH算法一樣，改進(jìn)算法依然分為輪，每一輪分為簇首的選擇、簇的形成和數(shù)據(jù)傳輸3個(gè)階段。

2.2.1 簇頭選舉階段

在簇頭選舉階段，通過(guò)對(duì)LEACH中每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，從而完成簇首的選擇。閾值T (n)不變，比較節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)與閾值T(n)的大小，若生成的隨機(jī)數(shù)小于閾值T(n)，那么該節(jié)點(diǎn)被當(dāng)選為簇頭，并向周圍節(jié)點(diǎn)廣播其成為簇頭的消息。改進(jìn)后每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生(0，1)之間的隨機(jī)數(shù)為:

其中r(i)為節(jié)點(diǎn)i在(0，1)之間產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)，Ei-residual為節(jié)點(diǎn)的剩余能量，Ei-init為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的初始能量，Ri為調(diào)整后的最終隨機(jī)數(shù)。這樣剩余能量大的節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)越小，就越容易成為簇首。

此階段，除了節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)不同外，簇首選舉過(guò)程與LEACH算法相同。

2.2.2 簇的建立階段

①簇頭選舉完后，每個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)向網(wǎng)絡(luò)中的所有剩余節(jié)點(diǎn)廣播自己成為簇首的消息，假設(shè)節(jié)點(diǎn)的傳輸范圍為r=50 m，簇頭則僅對(duì)傳輸范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)發(fā)送廣播信號(hào)，剩余節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的信號(hào)強(qiáng)度來(lái)決定加入哪個(gè)簇。這是由于在無(wú)障礙物的情況下，節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)強(qiáng)度越大，說(shuō)明距離發(fā)送節(jié)點(diǎn)的距離越近，節(jié)點(diǎn)接收到簇頭發(fā)送的信號(hào)強(qiáng)度用str(head)表示;②同時(shí)Sink節(jié)點(diǎn)向所有非簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送信號(hào)，信號(hào)強(qiáng)度用str(Sink)表示;③節(jié)點(diǎn)比較從Sink節(jié)點(diǎn)和從簇頭節(jié)點(diǎn)接收的信號(hào)強(qiáng)度。若從Sink節(jié)點(diǎn)接收的信號(hào)強(qiáng)度較大，即str(head)＜str(Sink)，則此節(jié)點(diǎn)不加入任何簇，而是與Sink節(jié)點(diǎn)直接通信，將其收集的數(shù)據(jù)直接發(fā)送給Sink節(jié)點(diǎn)，這也降低了簇頭節(jié)點(diǎn)的能量負(fù)載，使得簇頭節(jié)點(diǎn)的能量消耗減少。若從簇首節(jié)點(diǎn)接收的信號(hào)強(qiáng)度較大，即str(head)＞str(Sink)，則該節(jié)點(diǎn)加入該簇頭所在的簇。

2.2.3 中繼節(jié)點(diǎn)選舉階段

中繼節(jié)點(diǎn)的選舉以節(jié)點(diǎn)的剩余能量為依據(jù)，每個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)以半徑2r廣播自身ID和剩余能量消息，以此更新其鄰居表。然后將鄰居表中的各簇首節(jié)點(diǎn)的剩余能量進(jìn)行比較，選取值最大的作為其中繼節(jié)點(diǎn)。

2.2.4 多跳路由策略

在該階段，Sink節(jié)點(diǎn)再次向各簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送信號(hào)，各簇頭節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的信號(hào)強(qiáng)度和自身的剩余能量選擇單跳路由或者多跳路由。首先，若簇頭節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)強(qiáng)度大，說(shuō)明此簇頭節(jié)點(diǎn)距離Sink節(jié)點(diǎn)較近;其次，各簇頭節(jié)點(diǎn)將自身的剩余能量與網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的平均能量進(jìn)行比較，若Ei-residual≥Eaverage，則此簇頭節(jié)點(diǎn)與Sink節(jié)點(diǎn)直接通信;若Ei-residual＜Eaverage，則此簇頭節(jié)點(diǎn)與Sink節(jié)點(diǎn)以多跳方式通信，多跳方式通信的中繼節(jié)點(diǎn)選擇距離此簇頭節(jié)點(diǎn)最近且能量較大的簇頭節(jié)點(diǎn)。若簇頭節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)強(qiáng)度小，則都以多跳方式與Sink節(jié)點(diǎn)通信。

2.2.5 數(shù)據(jù)傳輸階段

該階段主要分為3個(gè)階段:①對(duì)于直接與Sink節(jié)點(diǎn)通信的節(jié)點(diǎn)將收集的數(shù)據(jù)傳送給Sink節(jié)點(diǎn);②簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)到簇首節(jié)點(diǎn)。根據(jù)簇首為各成員節(jié)點(diǎn)分配的TDMA時(shí)隙表，簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)將收集到的數(shù)據(jù)在自己的時(shí)隙內(nèi)發(fā)給簇首，非時(shí)隙時(shí)間休眠以節(jié)省能量;③簇首節(jié)點(diǎn)到中繼節(jié)點(diǎn)。各成員節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)發(fā)送給簇首后，簇首進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后將數(shù)據(jù)發(fā)給中繼節(jié)點(diǎn);④中繼節(jié)點(diǎn)到Sink節(jié)點(diǎn)。中繼節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后將數(shù)據(jù)發(fā)給Sink節(jié)點(diǎn)。

2.3 改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

改進(jìn)后的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。距離Sink節(jié)點(diǎn)近的節(jié)點(diǎn)直接將數(shù)據(jù)傳給基站，距離基站較遠(yuǎn)且能量不足的節(jié)點(diǎn)先將數(shù)據(jù)融合后傳給中繼節(jié)點(diǎn)，中繼節(jié)點(diǎn)再將數(shù)據(jù)傳給基站，其他剩余能量大的簇頭則直接將數(shù)據(jù)傳給基站。

圖1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

3 仿真及結(jié)果分析

本文使用MATLAB仿真LEACH算法和改進(jìn)后的算法，主要參數(shù)的設(shè)置參考文獻(xiàn)［17］，如表1所示。分別從網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間、節(jié)點(diǎn)數(shù)與能量消耗關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)吞吐量三方面進(jìn)行仿真比較。

表1 仿真參數(shù)

3.1 網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間比較分析

分別在大小為100 m×200 m和300 m×400 m的區(qū)域內(nèi)，比較兩者節(jié)點(diǎn)的存活數(shù)量隨時(shí)間變化的情況，如圖2所示。

圖2 生存時(shí)間曲線

從圖2可得出:改進(jìn)后的算法比LEACH算法性能高。在300 m×400 m區(qū)域里，第1個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)，改進(jìn)后的算法比LEACH算法性能提高了300%。因?yàn)榭紤]了節(jié)點(diǎn)的剩余能量因素，所以均衡了網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，減少了第1個(gè)節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間，提高了網(wǎng)絡(luò)的壽命。

3.2 節(jié)點(diǎn)數(shù)與能耗關(guān)系的比較分析

圖3是節(jié)點(diǎn)數(shù)目與平均能量消耗之間的關(guān)系仿真結(jié)果。從圖3可以看出，在節(jié)點(diǎn)數(shù)目小于175時(shí)，兩者都是隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加而增加，節(jié)點(diǎn)數(shù)目超過(guò)175后，LEACH算法的平均能量消耗成上升趨勢(shì)，而改進(jìn)后的算法平均能耗成下降趨勢(shì)。因此，在節(jié)點(diǎn)數(shù)目超過(guò)175后，改進(jìn)后的算法能量消耗少，從而延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

圖3 節(jié)點(diǎn)數(shù)與平均能耗曲線

3.3 網(wǎng)絡(luò)吞吐量比較分析

如圖4所示，隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間的增加，Sink節(jié)點(diǎn)接收到的數(shù)據(jù)總量的變化情況。隨著網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間的延長(zhǎng)，改進(jìn)后算法Sink節(jié)點(diǎn)接收到的數(shù)據(jù)總量在一個(gè)生命周期內(nèi)比LEACH算法多近1.3倍。因此改進(jìn)后的算法在網(wǎng)絡(luò)吞吐量性能上要優(yōu)于LEACH算法。

圖4 網(wǎng)絡(luò)吞吐量曲線

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)LEACH協(xié)議的不足，對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。主要在簇首選擇階段，將節(jié)點(diǎn)的剩余能量和初始能量考慮進(jìn)來(lái)作為隨機(jī)數(shù)的調(diào)整因素，其次在成簇的過(guò)程中，將節(jié)點(diǎn)的剩余能量和距離匯聚節(jié)點(diǎn)的距離考慮進(jìn)來(lái)，優(yōu)化了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的成簇結(jié)構(gòu)，減少了能量消耗，最后在數(shù)據(jù)傳輸階段，采用單跳與多跳相結(jié)合的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，優(yōu)化了數(shù)據(jù)傳輸路徑，使簇首負(fù)載均衡，延長(zhǎng)了整個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

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李亞男(1988-)，女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，lynwu. di@163.com;

徐夫田(1965-)，男，博士，山東省地方稅務(wù)局信息中心主任，主要研究方向?yàn)殡娮诱?wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)，670793991@qq.com;

陳金鑫(1988-)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，728839869 @qq.com。

Clustering Optimization Strategy for WSNs Based on LEACH

LI Yanan1，XU Futian2*，CHEN Jinxin1

(1.Department of Information Science and Engineering，Shandong Normal University，Jinan 250014，China; 2.Information Center，Local Tax Bureau of Shandong Province，Jinan 250014，China)

To solve the unevenness of energy consumption in LEACH，We propose an improved routing protocol to improve the energy efficiency of the wireless sensor networks.In the cluster heads selection stage，this paper introduces residual energy and initial energy of the sensor nodes as two important components to adjusts the values of random numbers.In clustering stage，the algorithm uses the residual energy and the distance between sensor nodes and the Sink node as the basis for clustering to make the distribution of the cluster heads more reasonable.In the stage of data transmission，a route method，which combines single hop route with multi-hop route according to the distance between sensor nodes and the Sink node and the residual energy，is proposed to reduce energy consumption.Simulation results demonstrate that the improved algorithm is more efficient in reducing energy consumption and prolonging the life cycle of wireless sensor networks.

wireless sensor networks;LEACH algorithm;random numbers;residual energy

TP393

A

1004－1699(2014)05－0670－05

10.3969/j.issn.1004－1699.2014.05.019

2014-01-16

2014-04-09