一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)鏈式傳輸分簇路由協(xié)議*

趙菊敏， 張子辰， 李燈熬

(太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院,山西 太原 030024)

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由布設(shè)在某檢測區(qū)域內(nèi)大量的無線傳感器節(jié)點所構(gòu)成。其通過無線信號傳輸通信的方式，組成一個自組網(wǎng)絡(luò)，并通過節(jié)點間多跳的方式傳播信號[1]，最終將信號傳送到相應(yīng)基站(中心匯聚節(jié)點)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有對其所覆蓋的環(huán)境進行數(shù)據(jù)采集、環(huán)境監(jiān)控、時間同步定位等功能，已經(jīng)大量應(yīng)用到軍事國防、生物醫(yī)療、搶險救災(zāi)等領(lǐng)域[2]。

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，路由的選擇極為重要，一個較好的路由可以增長網(wǎng)絡(luò)的存活時間，提高網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性?，F(xiàn)階段LEACH( low energy adaptive clustering hierarchy)路由協(xié)議是一種最經(jīng)典最成熟的路由協(xié)議。其利用分簇的方式，將網(wǎng)絡(luò)分為幾個小部分，在簇內(nèi)各個節(jié)點將信號傳遞給簇頭，再由簇頭傳送給基站。LEACH協(xié)議具有一定的局限性，在特定環(huán)境下可能會造成網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定和不能正常工作的情況。本文設(shè)計以LEACH算法為基礎(chǔ)，提出了一種適應(yīng)長直空間環(huán)境，信號從內(nèi)部單向傳輸?shù)酵獠?基站位置)的鏈式傳輸分簇路由路由協(xié)議(cluster-based routing protocols of chain transmission,CRPCT)。本協(xié)議中簇頭節(jié)點不是直接將信號傳遞給基站，而是由空間內(nèi)部的簇頭采用鏈式的方法逐一向外部傳輸,克服了內(nèi)部節(jié)點死亡過快的問題。同時，簇內(nèi)也采用鏈式傳輸。在簇頭和成簇半徑的選擇上也做了改進，穩(wěn)定了成簇個數(shù)。最終降低了網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，提高了穩(wěn)定性。

1 網(wǎng)絡(luò)模型與能量模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

本文采用隨機播撒無線傳感器的方法布設(shè)傳感器節(jié)點，這種方法可以較為均勻的隨機布設(shè)傳感器節(jié)點，這樣在部分節(jié)點死亡后，整個網(wǎng)絡(luò)依然可以保證正常的工作，大大提高了整體網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。同時假設(shè)傳感器網(wǎng)絡(luò)滿足以下條件:

1)無線傳感器節(jié)點被隨機的分布在某個M1×M2的區(qū)域，同時,每個傳感器節(jié)點在整體工作網(wǎng)絡(luò)中只有唯一身份(地址)標識。

2)所有傳感器節(jié)點都應(yīng)安裝有GPS模塊，并可以在所布設(shè)的環(huán)境條件下準確地測算出自身地理位置。

3)基站和所有節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)生存周期內(nèi)都是靜止不動的，并且基站搭建在離傳感區(qū)域不遠的某位置。同時，傳感器節(jié)點與基站之間的通信能耗應(yīng)遠大于普通節(jié)點相互之間正常通信的能耗。

4)在網(wǎng)絡(luò)中，所有傳感器都為同一種傳感器，并且節(jié)點都是能量受限的。

5)節(jié)點可根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸距離的不同，小幅度地調(diào)整傳感器自身的發(fā)射功率。

6)傳感器節(jié)點能量都由自身電池提供并且不能更換，當(dāng)節(jié)點初始能量耗盡后節(jié)點即死亡。

7)基站能量不受限制，計算和存儲能力較強。

1.2 能量模型

傳感器節(jié)點所消耗的總體能量由接收模塊、發(fā)送模塊等因素組成；發(fā)送模塊的能耗由信號發(fā)送電路消耗的能量和放大電路所消耗的能量共同組成，如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)能耗模型

發(fā)送模塊發(fā)送電路消耗能量數(shù)學(xué)模型為[3]

ET=ET×Efs+Efs×dλ=Eelec×k+Efs×k×d2,d≤d0,

(1)

ET=ET×Efs+Efs×dλ

=Eelec×k+Eamp×k×d4,d>d0.

(2)

接收模塊所消耗的能量數(shù)學(xué)模型為[3]

ER=Eelec×k,

(3)

式中ET，ER分別為發(fā)送部分與接收部分傳感器所消耗的能量，k為數(shù)據(jù)量值參數(shù)，Eelec為發(fā)送1 bit數(shù)據(jù)電路的消耗。由于無線通信存在遠距離傳送信號，因此,傳輸模式分為自由空間模型和多徑衰落模型。當(dāng)d≤d0,采取自由空間模型，同時，Efs為自由空間衰減放大器的能量消耗模型參數(shù)[4]。當(dāng)d>d0，采取多徑衰落模型，Eamp為多徑衰落放大器的能量消耗模型參數(shù)[4]。

2 算法描述

2.1 通信數(shù)據(jù)傳輸

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在某一長直空間內(nèi)進行通信，通信信號需要由內(nèi)部(最深處)傳輸?shù)酵獠?，基站位于長直空間的最外端。很明顯較深處的節(jié)點要比靠外的節(jié)點消耗能量多，因此,LEACH協(xié)議在這種長直空間內(nèi)應(yīng)用會遇到多種困難，例如:較深處節(jié)點死亡過快，分簇不均勻等。為了適應(yīng)此環(huán)境，本文設(shè)計了新的簇頭選擇方式，采用不同的分簇方法，節(jié)點鏈式聯(lián)通結(jié)構(gòu)和簇頭節(jié)點多跳的傳輸方式來克服長直空間內(nèi)節(jié)點數(shù)據(jù)單向傳輸?shù)葐栴}。通信數(shù)據(jù)流向如圖2。

圖2 數(shù)據(jù)流向圖

由圖2非常明顯看出：在空間較深處(距離基站較遠)的節(jié)點在進行傳輸數(shù)據(jù)時，需要傳輸更遠的距離(相比于空間中距離基站較近的節(jié)點)。因此，會損耗更多的能量。

1)在簇建立階段，針對于LEACH的簇頭分布不均勻和能量過小的節(jié)點仍有可能被選為簇頭的不足，本算法采用一種適長直空間的閾值設(shè)定方法[5]

n∈G.

(4)

2)在數(shù)據(jù)采集融合階段，簇頭采用多跳的傳輸方式，這樣更加適合長直空間的數(shù)據(jù)傳輸。簇頭節(jié)點不再單獨直接傳送數(shù)據(jù)給基站,而是將全部簇頭節(jié)點根據(jù)其剩余能量與到基站的距離;首先確定根節(jié)點，再將每個簇頭以多跳的方式聯(lián)接起來。設(shè)立權(quán)重值

(5)

其中,Ec為節(jié)點剩余能量，Estart為節(jié)點初始能量，Dsink為節(jié)點到基站距離。[6]各個簇頭通過公式計算出權(quán)值，選擇權(quán)值大于自己，并且距離自身最近的簇頭為自己的父節(jié)點;以此類推，網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值最大將成為最終根節(jié)點，簇首應(yīng)該距離基站較近，并且直接發(fā)送信息給基站,其示意圖如圖3，圖4。

圖3 簇頭將數(shù)據(jù)直接傳送到基站

圖4 簇頭采用多跳方式傳輸數(shù)據(jù)

3)普通簇節(jié)點是成鏈的方式向簇頭節(jié)點傳送數(shù)據(jù)，簇成員分別從簇頭的2個方向以貪婪算法形成2個節(jié)點鏈，匯聚到簇頭上。這樣,每個簇節(jié)點就可以只接收發(fā)送融合數(shù)據(jù)1次，大大降低了節(jié)點的能耗。節(jié)點能耗模型如下

Ec=2×k×(Eelec+Ed).

(6)

其中,Eelec為發(fā)送1 bit數(shù)據(jù)消耗的能量，Ed為融合1 bit數(shù)據(jù)所消耗的能量[7],k為傳送數(shù)據(jù)量。LEACH算法的節(jié)點能耗模型為

Eleach=(n-1)×k×(Eelec+Ed).

(7)

因此

ΔE=Eleach-Ec=(n-3)×k×(Eelec+Ed).

(8)

很明顯,采用鏈式傳輸結(jié)構(gòu)可以節(jié)省節(jié)點消耗能量。

2.2 算法執(zhí)行方法

本算法采用與LEACH相似的的執(zhí)行方法，整個流程分為簇建立和穩(wěn)定階段2個階段。簇的建立又包括簇頭的選擇和分簇等階段，之后還要進行簇間多跳和簇內(nèi)成鏈的簇重組階段。穩(wěn)定階段主要是數(shù)據(jù)采集和傳輸。一個輪次的時間就是簇建立階段的時間和穩(wěn)定時間的總和，這其中穩(wěn)定階段的時間必須大于簇建立階段的時間[8]。其示意圖如圖5。

圖5 算法協(xié)議的運作周期圖

算法執(zhí)行步驟如下：

簇頭選取過程中，各節(jié)點計算自身剩余能量，并且計算出修改后的閾值和權(quán)值后，確定簇頭節(jié)點。確定簇頭節(jié)點后，各個簇頭節(jié)點向外廣播簇頭信息Head_massege,告訴周圍節(jié)點自己是簇頭并廣播自身ID和權(quán)值，同時建立3個集合cluster_choices ，cluster_M和cluster_Dist分別存放其他簇頭ID，其他簇頭的權(quán)值和其他簇頭到本簇頭的距離;之后,等待普通節(jié)點發(fā)送join信息。各個節(jié)點根據(jù)成簇半徑Ri計算自身位置，根據(jù)接收簇頭信號的強度和ID選擇離自己距離較近的簇首發(fā)送 Node_massege信息和join信息要求加入該簇，簇建立完成。

分簇完成后進行簇頭多跳和簇間鏈式傳輸?shù)拇刂亟M階段。首先各個簇頭通過上次收到得其他簇頭權(quán)值，確定根節(jié)點與自身父親節(jié)點。在自身的Head_next中存儲自己父親節(jié)點的ID，準備在發(fā)送信息的時候?qū)⑿畔⒅苯影l(fā)送給父親節(jié)點。簇成員節(jié)點也采用成鏈的方式進行數(shù)據(jù)傳輸。在一個簇內(nèi)兩端距離簇頭最遠的2個節(jié)點向簇頭以貪婪算法形成2個節(jié)點鏈，向簇頭傳遞信息[9]。節(jié)點分布圖如圖6、圖7。

圖6 LEACH算法節(jié)點分布圖

圖7 CRPCT節(jié)點與分簇分布圖

由圖6中LEACH節(jié)點分布圖可以看出實心節(jié)點為簇頭節(jié)點，簇頭節(jié)點明顯分布不均勻，而且有的簇頭節(jié)點相鄰過近，這樣會在很大程度上影響算法的執(zhí)行，增大能耗。圖7中顯示簇內(nèi)節(jié)點的鏈式連接結(jié)構(gòu)，虛線為簇頭多跳連接示意，實線圓圈為簇頭成簇半徑，實直線范圍內(nèi)為每一塊的分簇范圍。CRPC算法的簇頭明顯分布均勻，克服了LAECH算法分簇不均的問題。

圖8、圖9分別為算法的死亡節(jié)點示意圖，小星號是死亡節(jié)點，CRPCT死亡節(jié)點從左下方基站位置開始，符合算法要求。

圖8 LEACH算法死亡節(jié)點示意圖

圖9 CRPCT算法死亡節(jié)點示意圖

數(shù)據(jù)采集階段，本算法采用以TDMA[10]時隙數(shù)據(jù)從簇成員傳輸鏈最外端的簇節(jié)點向簇頭傳輸數(shù)據(jù)，并最終將數(shù)據(jù)傳輸給簇頭。簇頭進行數(shù)據(jù)融合處理后，再以CDMA編碼方式進行簇間數(shù)據(jù)傳輸，目的是為了減小簇間干擾并最終以多跳的方式傳輸?shù)交尽Ｋ惴ǖ膱?zhí)行流程如圖10。

圖10 算法執(zhí)行流程圖

3 仿真結(jié)果

為了測試CRPCT性能，本文采用Matlab進行模擬仿真。實驗設(shè)計參數(shù)如下：

1)整個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域為200 m×200 m的區(qū)域內(nèi)；

2)基站位置為坐標(-50，-50)m點；

3)傳感器節(jié)點個數(shù)為200；

4)每個節(jié)點的初始能量為0.5 J；

5)數(shù)據(jù)分組大小為2 000 bits；

6)發(fā)送1 bit數(shù)據(jù)消耗的能量Eelec為50 nJ；

7)融合1 bit數(shù)據(jù)所消耗的能量Ed為5 nJ。

本文將對系統(tǒng)生命周期和總體能耗進行的仿真，對比LEACH算法與CRPCT算法，突出本算法的優(yōu)越性。

圖11為系統(tǒng)生命周期圖， LEACH算法大概在180輪時出現(xiàn)第一個死亡節(jié)點，620輪左右節(jié)點全部死光，而CRPCT算法大約在700輪左右才出現(xiàn)第一個死亡節(jié)點，1000輪左右節(jié)點才全部死光，很明顯CRPCT算法大大推遲了節(jié)點死亡的時間,并且從圖中可以看出CRPCT算法的曲線相對平滑，這證明本算法比LEACH更加穩(wěn)定。

圖11 系統(tǒng)生命周期圖

圖12為網(wǎng)絡(luò)總體能耗圖，很明顯CRPCT算法在1 000輪左右能量消耗完，而LEACH算法在600輪左右能量就已經(jīng)消耗完，CRPCT比LEACH提高了近70%，大大節(jié)省了能量，并且曲線平滑，提高了穩(wěn)定性。

圖12 網(wǎng)絡(luò)總體能耗圖

4 結(jié)束語

本文采取鏈式傳輸路由協(xié)議去解決長直空間內(nèi)較深處加點能量消耗過大和節(jié)點死亡過快問題。顯著特點為：1)添加簇頭閾值參數(shù)，使能量消耗分布均勻，避免簇頭節(jié)點相鄰過近，同時適應(yīng)長直空間環(huán)境。2)簇內(nèi)形成鏈式傳輸，簇間簇頭成鏈多跳傳輸，減少節(jié)點間傳輸能量消耗，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。同時,本算法繼承了LEACH算法的操作簡單，算法執(zhí)行率高的特點，有很高的可行性和創(chuàng)新性。

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