農(nóng)田能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)簇首選擇機制

李飛飛+繆祎晟+吳華瑞+朱麗

摘要：農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測過程中，太陽能電池供電的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有著很多優(yōu)勢，同時也存在著成本較高的問題。在農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測中加入部分太陽能節(jié)點進行監(jiān)測，可以降低成本并延長網(wǎng)絡(luò)壽命。研究了農(nóng)田環(huán)境中太陽能供電節(jié)點與干電池供電節(jié)點同時存在時無線傳感器網(wǎng)絡(luò)成簇過程，在LEACH算法的基礎(chǔ)上改進了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點，提高太陽能節(jié)點使用效率的目的。仿真結(jié)果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點死亡速度，延長網(wǎng)絡(luò)壽命。

關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；能量異構(gòu)；太陽能供電；簇首選擇；2次選舉

中圖分類號：S126 文獻標志碼：A

文章編號：1002-1302（2014）08-0400-03

傳感技術(shù)和智能信息處理是保證正確定量獲取農(nóng)業(yè)信息的重要手段，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中大規(guī)模布置傳感器節(jié)點可以對該地域的環(huán)境參數(shù)進行全天候不間斷的觀察，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供可靠的基礎(chǔ)依據(jù)。同時不同于其他領(lǐng)域，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用具有其自身特點。農(nóng)作物生長需要監(jiān)測的時間較長，而偏僻的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境、各種基礎(chǔ)設(shè)施的不足、遠離市電供電設(shè)施這些因素又導(dǎo)致無線傳感器節(jié)點無法獲得持續(xù)無限的供電?，F(xiàn)在最常采用的供電方式為干電池供電。節(jié)點采用干電池供電具有不需要電纜連線，便于節(jié)點布設(shè)的優(yōu)點，也存在著能量較少，不能長時間工作的問題。在大田生產(chǎn)過程中，露天的環(huán)境有利于獲取太陽能的能量，在農(nóng)田無線傳感器應(yīng)用中加入太陽能節(jié)點，可以為農(nóng)田環(huán)境的長時間監(jiān)測提供持續(xù)的能量供給。但太陽能電池存在成本較高和天氣原因造成的供給不穩(wěn)定等問題。在農(nóng)田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測中采用部分節(jié)點干電池供電和部分節(jié)點太陽能電池供電的策略可以兼顧能源與成本問題。

由于干電池電量有限而太陽能電池電量能夠得到補充，因此，如何盡量提高太陽能電池的利用效率，延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期是能否保證傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田中大規(guī)模應(yīng)用的一個關(guān)鍵問題。在網(wǎng)絡(luò)運行過程中，通信所耗能量占整個網(wǎng)絡(luò)耗能的大部分，因此，電池供電節(jié)點負責數(shù)據(jù)的采集和上傳，分為采集階段（傳感+處理）、上傳階段、空閑階段、休眠階段。本研究考慮在網(wǎng)絡(luò)中使用層次型拓撲結(jié)構(gòu)。層次型拓撲結(jié)構(gòu)組織是依據(jù)一定機制選擇某些節(jié)點作為骨干網(wǎng)節(jié)點，打開其通信模塊，并關(guān)閉非骨干節(jié)點的通信模塊，由骨干節(jié)點構(gòu)建一個連通網(wǎng)絡(luò)來負責數(shù)據(jù)的路由轉(zhuǎn)發(fā)。這樣既保證了原有覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)通信，也在很大程度上節(jié)省了節(jié)點能量^[1]。在太陽能供電充足的情況下，盡量將太陽能節(jié)點作為簇首節(jié)點。盡量減少電池供電節(jié)點的耗能，將能耗較大的工作轉(zhuǎn)移到太陽能電池供電的節(jié)點。本研究考慮在能量異構(gòu)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，通過優(yōu)化分簇算法中的簇首節(jié)點選擇，以提高太陽能節(jié)點的能量利用效率和延長網(wǎng)絡(luò)壽命。

1 LEACH算法

LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）是典型的層次型分簇路由協(xié)議^[2]。LEACH算法是目前研究比較多、影響較大的層次型拓撲結(jié)構(gòu)分簇算法。其基本思想是：以循環(huán)的方式隨機選擇簇首節(jié)點，將整個網(wǎng)絡(luò)的能量負載均衡分配到每個傳感器節(jié)點中，從而達到降低網(wǎng)絡(luò)能源消耗、提高網(wǎng)絡(luò)整體時間的目的。LEACH 在運行的過程中不斷地循環(huán)執(zhí)行簇的重構(gòu)過程，每個簇重構(gòu)的過程可以用“輪”的概念來描述，每個輪可以分為2個階段：簇的建立階段和傳輸數(shù)據(jù)的穩(wěn)定階段^[3-7]。但是LEACH算法在簇首選擇過程中，簇首節(jié)點的選取采用隨機策略，沒有考慮到每個節(jié)點的實際情況，特別是在能量異構(gòu)的傳感器網(wǎng)絡(luò)中，簇首的隨機選擇不利于能量的有效利用。

2 網(wǎng)絡(luò)模型

在加入太陽能電池供電節(jié)點的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，假設(shè)在天氣良好的情況下，太陽能電池可以及時充電，保證網(wǎng)絡(luò)運行過程中該能量的有效供給，陰雨天和夜間太陽能電池不能充電進行能量補充。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點均勻分布在監(jiān)測環(huán)境中，太陽能節(jié)點在所有節(jié)點中的散布也是均勻的。

太陽能電池定義一個既定的閾值Esthr，太陽能電池節(jié)點i的剩余電量記為Esi，干電池節(jié)點i的電量記為Ebi。根據(jù)Esi和Esthr的比較關(guān)系，將網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點根據(jù)屬性分為3個類型等級：

準簇首太陽能節(jié)點——Esi≥Esthr，對應(yīng)陽光照射充足，太陽能電池電量較足的狀態(tài)，電量超過事先設(shè)定的閾值Esthr。此時太陽能供電節(jié)點作為普通太陽能電池處理；

降級太陽能節(jié)點——Esi

干電池節(jié)點——干電池供電節(jié)點能源供給穩(wěn)定，持續(xù)時間稍短，同一個節(jié)點的干電池的電量隨時間呈單調(diào)遞減變化。

3 簇首選擇算法

首先對算法中的一些參數(shù)和變量作如下定義：

Nh—網(wǎng)絡(luò)中預(yù)先設(shè)計的簇首節(jié)點的個數(shù)；

N—太陽能電池和干電池的總的節(jié)點個數(shù)；

Ns—太陽能電池節(jié)點數(shù)；

Nb—干電池節(jié)點數(shù)，即：N=Ns+Nb；

Nbh—當選為簇首的干電池節(jié)點個數(shù)；

Nsthr—太陽能電池的電量超過或等于閾值Esthr的個數(shù)，即準簇首太陽能節(jié)點的個數(shù)；

Nslow—太陽能電池的電量小于閾值Esthr的個數(shù)，即降級太陽能節(jié)點的個數(shù)。

其中Ns=Nshigh+Nslow；

太陽能節(jié)點占總節(jié)點的百分比：

ps=Ns/N=（Nshigh+Nslow）/N。

3.1 太陽能節(jié)點中篩選簇首節(jié)點的閾值設(shè)定

如果Nshigh≥Nh，則在所有的太陽能節(jié)點進行簇首節(jié)點的篩選。因為能量充足，不必考慮節(jié)點上一輪是否選為簇首，超過電量閾值Esthr的各個太陽能節(jié)點具有相同的概率被選為簇首節(jié)點。每個太陽能節(jié)點都產(chǎn)生1個0～1之間的隨機數(shù)，如果某個節(jié)點產(chǎn)生的隨機值小于設(shè)定的閾值T（n），則選擇該節(jié)點為簇首節(jié)點。式（1）是閾值T（n）的定義：

在仿真過程中，為了更好地模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在真實農(nóng)田環(huán)境中運行的場景，仿真過程交替出現(xiàn)情況1和情況2，每500輪轉(zhuǎn)換1次。情況1代表著天氣晴朗適合太陽能電池板充電的情況，在這種情況下，電池供電充足，工作過程中節(jié)點電量基本保持不變。情況2代表著陰雨天氣或夜間，太陽能電池無法充電，節(jié)點在工作過程中電量不斷減少。

4.2 對比分析

為驗證改進簇首選擇機制在網(wǎng)絡(luò)生命周期和提高太陽能電池利用率方面的效果，分別對比太陽能節(jié)點平均能量、干電池節(jié)點平均能量和節(jié)點存活個數(shù)。通過采用新的簇首選擇算法，從圖2-a看出，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的平均剩余能量在多輪以后，較LEACH算法剩余能量更多，在相同的數(shù)據(jù)傳輸情況下，說明采用新的簇首選擇機制，提升了太陽能節(jié)點的利用效率，網(wǎng)絡(luò)獲得和使用了更多太陽能。同時多輪以后，采用新的簇首算法使得網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的存活節(jié)點更多，因此網(wǎng)絡(luò)的壽命也延長了，如圖2-c所示。圖2-b所示為分別采用LEACH算法和新的簇首選擇算法后太陽能電池節(jié)點的變化情況。

5 結(jié)論

本研究根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的部分傳感器節(jié)點采用太陽能供電的這一場景，在LEACH算法的基礎(chǔ)上改進了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點、提高太陽能節(jié)點使用效率的目的。仿真結(jié)果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點死亡速度，延長網(wǎng)絡(luò)壽命。但是算法同時存在一些局限，主要是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田中的實際布局，太陽能電池供電節(jié)點分布可能不太均勻，造成一片較大的監(jiān)測區(qū)域沒有太陽能供電的節(jié)點，無法選出簇首；仿真的過程對實際環(huán)境中太陽能節(jié)點的工作和天氣情況的模擬過于簡單。這些問題都有待于進一步研究。

參考文獻：

[1]陳 雷. 異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓撲控制算法研究[D]. 蘇州：蘇州大學(xué)，2011.

[2]Heinzelman W R， Chandraksan A，Balakrishnan H. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks[C]. Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii，2000：1-10.

[3]Mirza A，Garimella R M. PASCAL：power aware sectoring based clustering algorithm for wireless sensor networks[C]. Proceeding of International Conference on Information Networking，2009：1-6.

[4]Bandyopadhyay S，Coyle E J. An energy efficient hierarchical clustering algorithm for wireless sensor networks[C]. Twenty-Second Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications. 2003：1713-1723.

[5]林少欽. 分簇無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量有效性研究[D]. 上海：上海交通大學(xué)，2012.

[6]張偉華，李臘元，張留敏，等. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)LEACH協(xié)議能耗均衡改進[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報，2008，21（11）：1918-1922.

[7]蔡海濱，琚小明，曹奇英. 多級能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量預(yù)測和可靠聚簇路由協(xié)議[J]. 計算機學(xué)報，2009，32（12）：2393-2402.endprint

在仿真過程中，為了更好地模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在真實農(nóng)田環(huán)境中運行的場景，仿真過程交替出現(xiàn)情況1和情況2，每500輪轉(zhuǎn)換1次。情況1代表著天氣晴朗適合太陽能電池板充電的情況，在這種情況下，電池供電充足，工作過程中節(jié)點電量基本保持不變。情況2代表著陰雨天氣或夜間，太陽能電池無法充電，節(jié)點在工作過程中電量不斷減少。

4.2 對比分析

為驗證改進簇首選擇機制在網(wǎng)絡(luò)生命周期和提高太陽能電池利用率方面的效果，分別對比太陽能節(jié)點平均能量、干電池節(jié)點平均能量和節(jié)點存活個數(shù)。通過采用新的簇首選擇算法，從圖2-a看出，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的平均剩余能量在多輪以后，較LEACH算法剩余能量更多，在相同的數(shù)據(jù)傳輸情況下，說明采用新的簇首選擇機制，提升了太陽能節(jié)點的利用效率，網(wǎng)絡(luò)獲得和使用了更多太陽能。同時多輪以后，采用新的簇首算法使得網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的存活節(jié)點更多，因此網(wǎng)絡(luò)的壽命也延長了，如圖2-c所示。圖2-b所示為分別采用LEACH算法和新的簇首選擇算法后太陽能電池節(jié)點的變化情況。

5 結(jié)論

本研究根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的部分傳感器節(jié)點采用太陽能供電的這一場景，在LEACH算法的基礎(chǔ)上改進了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點、提高太陽能節(jié)點使用效率的目的。仿真結(jié)果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點死亡速度，延長網(wǎng)絡(luò)壽命。但是算法同時存在一些局限，主要是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田中的實際布局，太陽能電池供電節(jié)點分布可能不太均勻，造成一片較大的監(jiān)測區(qū)域沒有太陽能供電的節(jié)點，無法選出簇首；仿真的過程對實際環(huán)境中太陽能節(jié)點的工作和天氣情況的模擬過于簡單。這些問題都有待于進一步研究。

參考文獻：

[1]陳 雷. 異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓撲控制算法研究[D]. 蘇州：蘇州大學(xué)，2011.

[2]Heinzelman W R， Chandraksan A，Balakrishnan H. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks[C]. Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii，2000：1-10.

[3]Mirza A，Garimella R M. PASCAL：power aware sectoring based clustering algorithm for wireless sensor networks[C]. Proceeding of International Conference on Information Networking，2009：1-6.

[4]Bandyopadhyay S，Coyle E J. An energy efficient hierarchical clustering algorithm for wireless sensor networks[C]. Twenty-Second Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications. 2003：1713-1723.

[5]林少欽. 分簇無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量有效性研究[D]. 上海：上海交通大學(xué)，2012.

[6]張偉華，李臘元，張留敏，等. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)LEACH協(xié)議能耗均衡改進[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報，2008，21（11）：1918-1922.

[7]蔡海濱，琚小明，曹奇英. 多級能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量預(yù)測和可靠聚簇路由協(xié)議[J]. 計算機學(xué)報，2009，32（12）：2393-2402.endprint

在仿真過程中，為了更好地模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在真實農(nóng)田環(huán)境中運行的場景，仿真過程交替出現(xiàn)情況1和情況2，每500輪轉(zhuǎn)換1次。情況1代表著天氣晴朗適合太陽能電池板充電的情況，在這種情況下，電池供電充足，工作過程中節(jié)點電量基本保持不變。情況2代表著陰雨天氣或夜間，太陽能電池無法充電，節(jié)點在工作過程中電量不斷減少。

4.2 對比分析

為驗證改進簇首選擇機制在網(wǎng)絡(luò)生命周期和提高太陽能電池利用率方面的效果，分別對比太陽能節(jié)點平均能量、干電池節(jié)點平均能量和節(jié)點存活個數(shù)。通過采用新的簇首選擇算法，從圖2-a看出，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的平均剩余能量在多輪以后，較LEACH算法剩余能量更多，在相同的數(shù)據(jù)傳輸情況下，說明采用新的簇首選擇機制，提升了太陽能節(jié)點的利用效率，網(wǎng)絡(luò)獲得和使用了更多太陽能。同時多輪以后，采用新的簇首算法使得網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的存活節(jié)點更多，因此網(wǎng)絡(luò)的壽命也延長了，如圖2-c所示。圖2-b所示為分別采用LEACH算法和新的簇首選擇算法后太陽能電池節(jié)點的變化情況。

5 結(jié)論

本研究根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的部分傳感器節(jié)點采用太陽能供電的這一場景，在LEACH算法的基礎(chǔ)上改進了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點、提高太陽能節(jié)點使用效率的目的。仿真結(jié)果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點死亡速度，延長網(wǎng)絡(luò)壽命。但是算法同時存在一些局限，主要是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田中的實際布局，太陽能電池供電節(jié)點分布可能不太均勻，造成一片較大的監(jiān)測區(qū)域沒有太陽能供電的節(jié)點，無法選出簇首；仿真的過程對實際環(huán)境中太陽能節(jié)點的工作和天氣情況的模擬過于簡單。這些問題都有待于進一步研究。

參考文獻：

[1]陳 雷. 異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓撲控制算法研究[D]. 蘇州：蘇州大學(xué)，2011.

[2]Heinzelman W R， Chandraksan A，Balakrishnan H. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks[C]. Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii，2000：1-10.

[3]Mirza A，Garimella R M. PASCAL：power aware sectoring based clustering algorithm for wireless sensor networks[C]. Proceeding of International Conference on Information Networking，2009：1-6.

[4]Bandyopadhyay S，Coyle E J. An energy efficient hierarchical clustering algorithm for wireless sensor networks[C]. Twenty-Second Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications. 2003：1713-1723.

[5]林少欽. 分簇無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量有效性研究[D]. 上海：上海交通大學(xué)，2012.

[6]張偉華，李臘元，張留敏，等. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)LEACH協(xié)議能耗均衡改進[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報，2008，21（11）：1918-1922.

[7]蔡海濱，琚小明，曹奇英. 多級能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量預(yù)測和可靠聚簇路由協(xié)議[J]. 計算機學(xué)報，2009，32（12）：2393-2402.endprint