能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由改進(jìn)算法*

李安超,陳桂芬

(長春理工大學(xué)電子信息工程學(xué)院,長春 130022)

能量異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由改進(jìn)算法*

李安超,陳桂芬*

(長春理工大學(xué)電子信息工程學(xué)院,長春 130022)

路由算法作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的核心技術(shù),對延長網(wǎng)絡(luò)生命周期,提高網(wǎng)絡(luò)效率起到了至關(guān)重要的作用。針對分布式能量有效成簇算法未考慮節(jié)點位置和對節(jié)點保護(hù)、利用不充分的問題,提出了一種改進(jìn)的能量異構(gòu)分簇路由算法。該算法引入邊緣度的概念,使距離基站近的節(jié)點優(yōu)先擔(dān)任簇頭,減少了網(wǎng)絡(luò)能量消耗;設(shè)立了雙能量閾值,提高節(jié)點能量利用,延長節(jié)點生命周期;綜合考慮節(jié)點、簇頭、基站三者的位置分布,提出了更合理的入簇機制。仿真結(jié)果顯示,在小面積檢測(10 m×10 m到100 m×100 m)與大面積檢測(100 m×100 m到500 m×500 m)環(huán)境下改進(jìn)算法與原算法相比,網(wǎng)絡(luò)生命周期分別提高了18.7%到36.2%,24.4%到66.5%。

異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò);路由算法;邊緣度;雙能量閾值;入簇機制

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSNs(Wireless Sensor Networks)作為信息技術(shù)的三大支柱之一,憑借其獨特的學(xué)科交叉性,已經(jīng)成為國際上備受關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由部署在檢測區(qū)域內(nèi)的大量微型、廉價、低功耗的傳感器節(jié)點組成,傳感器通過相互協(xié)作的方式感知和采集檢測環(huán)境的信息,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理然后將處理后的信息傳送給用戶[1-2]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣闊,目前已經(jīng)可以廣泛應(yīng)用于環(huán)境檢測、醫(yī)療護(hù)理、軍事、環(huán)境科學(xué)等其他一些商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域[3]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)傳感器節(jié)點的異同,分為同構(gòu)型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和異構(gòu)型無線傳感器網(wǎng)絡(luò),其中僅初始能量不同的節(jié)點所組成的能量異構(gòu)型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)符合現(xiàn)實情況,更具有研究價值。

路由算法是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的核心技術(shù)之一,直接決定了傳感器節(jié)點在傳輸數(shù)據(jù)時的效率。由于傳感器節(jié)點能量微小且隨機分布,遠(yuǎn)距離傳輸數(shù)據(jù)會大量消耗能量,不合理的路由算法很容易引發(fā)局部節(jié)點快速死亡而產(chǎn)生的能量黑洞現(xiàn)象,因此研究合理有效的路由算法具有現(xiàn)實與科研的意義。

目前,國內(nèi)外學(xué)者提出了多種路由算法,其中分簇型路由算法憑借良好的可擴(kuò)展性和優(yōu)異的網(wǎng)絡(luò)性能,已經(jīng)成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法的研究重心。典型的分簇型路由算法有低能量自適應(yīng)分群算法LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[4]、門限敏感的傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法TEEN(Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol)[5]、分布式能量有效成簇算法DEEC(Distribute Energy-Efficient Clustering Algorithm)[6]等。LEACH算法使每個節(jié)點輪番擔(dān)任簇頭,平均網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,但節(jié)能性一般;TEEN算法提出雙門限值減少數(shù)據(jù)傳輸量,但實時性很差。

DEEC算法作為LEACH算法的改進(jìn),在其優(yōu)點的基礎(chǔ)上,動態(tài)的調(diào)整每個節(jié)點當(dāng)選簇頭的概率,提高了能量效率,因此受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。文獻(xiàn)[7]改進(jìn)了DEEC算法中最佳簇頭個數(shù)與每輪平均能量公式,使整體網(wǎng)絡(luò)能量更加清晰明了,但沒有考慮節(jié)點位置因素;文獻(xiàn)[8]考慮了節(jié)點的位置分布,使靠近基站的節(jié)點更易當(dāng)選簇頭,卻沒有對低能量節(jié)點進(jìn)行保護(hù),很容易造成基站附近的節(jié)點因反復(fù)當(dāng)選簇頭而迅速死亡。

針對上述問題,本文首先分析了DEEC算法的優(yōu)缺點并在其基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)能量異構(gòu)分簇路由分布式能量有效成簇改進(jìn)算法RDEEC(Reformative Distribute Energy-Efficient Clustering Algorithm),綜合考慮了節(jié)點位置、剩余能量、入簇機制等方面對網(wǎng)絡(luò)生命周期的影響,引入了邊緣度與雙能量閾值,優(yōu)化了入簇機制,延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

1 相關(guān)研究

1.1 異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)

1.1.1 異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)分類

異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)節(jié)點感測能力、計算能力、通信能力和能量等不同而分為4種類型:計算能量異構(gòu)型、節(jié)點能量異構(gòu)型、鏈路異構(gòu)型和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異構(gòu)型[9]。本文研究節(jié)點能量異構(gòu)型傳感器網(wǎng)絡(luò),即節(jié)點配置不同的初始能量,這一特征也具有現(xiàn)實意義。

1.1.2 多級能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)

在多級能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點的能量值是在一個區(qū)間隨機分布的,我們區(qū)分節(jié)點為普通節(jié)點和高能節(jié)點兩種,普通節(jié)點的初始能量為Eo,高能節(jié)點的初始能量為Eo(1+ai),ai表示高能節(jié)點超過普通節(jié)點能量的倍數(shù),因此節(jié)點的初始能量可以描述為在[Eo,Eo(1+amax)]的區(qū)間內(nèi)隨機分布[10]。其中amax為所有能量倍數(shù)ai的最大值。因此網(wǎng)絡(luò)的整體能量可以描述為式(1):

(1)

1.1.3 異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗模型

異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的能耗模型如下[11]。

節(jié)點的能耗公式主要有3種,分別為發(fā)送數(shù)據(jù)能耗ETx(l,d),接收數(shù)據(jù)能耗ERx(l),數(shù)據(jù)融合能耗Ec。具體公式如式(2)～式(5):

(2)

ERx(l)=lEelec

(3)

Ec=(M+1)lEDA

(4)

(5)

式中:l為發(fā)送的數(shù)據(jù)大小;Eelec為發(fā)射電路的能耗;εfs和εmp為功率放大的能耗;d0為節(jié)點有效距離的閾值;EDA為單位數(shù)據(jù)融合的能耗,M為簇內(nèi)成員的節(jié)點數(shù)。

1.2 DEEC算法

DEEC算法以LEACH算法為基礎(chǔ)并改進(jìn)了其未考慮節(jié)點剩余能量的缺點,使高初始能量及高剩余能量節(jié)點當(dāng)選簇頭的概率增加,從而均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。算法原理與LEACH算法相似,網(wǎng)絡(luò)周期性的按輪(round)運行。每個輪循環(huán)分為簇的建立(set-up)階段和穩(wěn)定工作(steady-state)階段,穩(wěn)定工作階段也即為數(shù)據(jù)傳輸階段[12]。算法實現(xiàn)原理如下:

①簇的建立階段:

在能量異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中,每個節(jié)點的初始能量不同[13]。節(jié)點當(dāng)選簇頭的概率為式(6)所示:

(6)

(7)

式中:G為當(dāng)前普通節(jié)點的集合。

②穩(wěn)定工作階段:

簇頭節(jié)點確立后,該簇頭節(jié)點便會向鄰居節(jié)點通過廣播的方式發(fā)送“入簇”的消息,非簇頭節(jié)點收到此消息時,就根據(jù)收到消息信號的強弱,選擇最強信號的簇頭節(jié)點加入。

1.3DEEC算法的缺點

DEEC算法在LEACH算法的基礎(chǔ)上考慮到了節(jié)點的剩余能量,使高剩余能量節(jié)點更高概率當(dāng)選簇頭,但DEEC算法的缺點如下:①低剩余能量節(jié)點仍有可能當(dāng)選簇頭。②高剩余能量節(jié)點不能重復(fù)當(dāng)選簇頭,利用率很低。③簇頭選舉時未考慮到節(jié)點的位置分布因素。④在入簇機制上選擇最近的簇頭點加入,考慮因素太片面。

2 RDEEC算法

針對DEEC算法的缺點,提出了一種改進(jìn)的節(jié)能分簇路由算法RDEEC,該算法適用于多級能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)。具體實現(xiàn)過程如下:

①簇的建立階段:

首先,向檢測區(qū)域隨機部署N個節(jié)點,節(jié)點能量服從多級能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)定,每個節(jié)點當(dāng)選為簇頭的概率如式(8):

(8)

(9)

式中:Etotal為多級能量異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)整體能量,見式(1),r為當(dāng)選循環(huán)輪數(shù),rmax為設(shè)定的最大循環(huán)輪數(shù)。

記錄每個節(jié)點到基站的距離dis(i),引入邊緣度edge(i)的概念,邊緣度的計算公式如下(10):

(10)

式中:dismax為節(jié)點到基站的最遠(yuǎn)距離。

引入邊緣度之后的當(dāng)選簇頭概率pi為式(11):

pi=piedge(i)

(11)

簇頭的當(dāng)選不僅要考慮節(jié)點的剩余能量,還要考慮節(jié)點的位置分布,使靠近基站的高能量節(jié)點更易當(dāng)選為簇頭。

RDEEC算法的閾值同式(7),同時引入最低當(dāng)選能量閾值Elow如式(12):

Elow=0.2Etotal(1-r/rmax)2/N

(12)

只有當(dāng)節(jié)點的剩余能量大于Elow時才能參與簇頭選取過程,從而避免了低能量節(jié)點當(dāng)選為簇頭的情況,保護(hù)了低能量節(jié)點。

在第一輪簇頭選取中,每個節(jié)點產(chǎn)生一個0～1的隨機數(shù),若該隨機數(shù)小于式(7)設(shè)定的閾值,則該節(jié)點當(dāng)選為簇頭。

從第二輪開始,上一輪中未當(dāng)選簇頭且剩余能量大于Elow的普通節(jié)點參與簇頭選取,同時,上一輪中當(dāng)選過簇頭且剩余能量大于重復(fù)當(dāng)選能量閾值的節(jié)點也被允許參與簇頭選取。重復(fù)當(dāng)選閾值如式(13):

Erep=1.5Etotal(1-r/rmax)/N

(13)

這樣,可以使高能量節(jié)點反復(fù)充當(dāng)簇頭,提高高能量節(jié)點的利用率。

②穩(wěn)定工作階段:

簇頭選定后,普通節(jié)點執(zhí)行入簇選擇,傳統(tǒng)入簇是選擇距離最近的簇頭加入,但由于異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)如式(2),在d0范圍內(nèi)功率放大能耗采用自由空間模型,傳輸距離大于等于d0時,采用多路徑衰減模型。假設(shè)節(jié)點分布如圖1所示,計算普通節(jié)點選擇不同簇頭加入并發(fā)送lbit數(shù)據(jù)至基站所消耗的能量,其中εfs,εmp參數(shù)如式(14)、式(15):

εfs=10 pJ(bit·m2)

(14)

εmp=0.001 3 pJ(bit·m4)

(15)

圖1 節(jié)點分布示意圖

當(dāng)節(jié)點選擇簇頭A加入后,傳輸lbit所需要消耗的能量為:

Econ1=lEelec+l×10×152+lEelec+l×0.001 3×804=2lEelec+55 498l

當(dāng)節(jié)點選擇簇頭B加入后,傳輸lbit所需要消耗的能量為:

Econ2=lEelec+l×10×252+lEelec+l×0.001 3×704=2lEelec+31 213l

通過對比兩者消耗的能量,可以看出,當(dāng)節(jié)點選擇距離自己最近的簇頭加入后,消耗的能量增加,說明傳統(tǒng)的入簇機制沒有充分考慮所有因素。

因此RDEEC算法改進(jìn)后的入簇機制為式(16)

(16)

式中:dtoCH為節(jié)點到簇頭節(jié)點的距離,dtoBS為簇頭節(jié)點到基站的距離。a為設(shè)定的權(quán)重,屬于[0,1]區(qū)間內(nèi),可以根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境進(jìn)行設(shè)定,最后選擇使D最小的簇頭節(jié)點加入。RDEEC算法流程如圖2所示。

圖2 RDEEC算法流程圖

3 仿真結(jié)果分析

在仿真環(huán)節(jié),根據(jù)節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)方式的不同設(shè)立了兩組實驗環(huán)境,分別是以自由空間方式傳輸為主的小面積檢測環(huán)境(10 m×10 m到100 m×100 m)和以多路徑衰減傳輸方式為主的大面積(100 m×100 m到500 m×500 m)檢測環(huán)境,并利用MATLAB仿真軟件比較在不同應(yīng)用環(huán)境下,DEEC算法與RDEEC算法性能,仿真實驗參數(shù)如表1所示,基站設(shè)定為檢測區(qū)域中心。

表1 仿真參數(shù)

3.1 小面積檢測環(huán)境下仿真結(jié)果分析

從圖3可以看出在小面積檢測環(huán)境下,RDEEC算法比DEEC算法網(wǎng)絡(luò)生命周期更長,增長比例為18.7%～36.2%,其中檢測區(qū)域面積為100 m×100 m環(huán)境下,RDEEC算法比DEEC算法增加了36.2%的生命周期,提升最為明顯。

圖3 小面積檢測環(huán)境下生命周期對比

從整體趨勢來看,在檢測區(qū)域面積為10 m×10 m 到90 m×90 m的區(qū)間內(nèi),兩種算法網(wǎng)絡(luò)生命周期曲線都平緩下降,因為此時節(jié)點間傳輸距離小于有效傳輸距離d0,節(jié)點間以自由空間方式傳輸數(shù)據(jù),耗能較少,隨著檢測面積的不斷增大,整體網(wǎng)絡(luò)剩余能量下降速度穩(wěn)定;在檢測區(qū)域面積為100 m×100 m時,兩種算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期曲線迅速下降,因為此時節(jié)點間傳輸距離出現(xiàn)大于d0的情況,有部分節(jié)點以多路徑損耗方式傳輸數(shù)據(jù),大量消耗網(wǎng)絡(luò)能量,從而使整體網(wǎng)絡(luò)生命周期迅速減少。

為了更加直觀體現(xiàn)出在小面積檢測環(huán)境下RDEEC算法與DEEC算法的差異,本文在檢測區(qū)域面積為100 m×100 m環(huán)境下進(jìn)行仿真,主要考慮以下參數(shù):網(wǎng)絡(luò)生命周期,網(wǎng)絡(luò)能量消耗和網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。

圖4為100 m×100 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)生命周期對比。仿真結(jié)果顯示,DEEC算法網(wǎng)絡(luò)生命周期為1 254輪,RDEEC算法網(wǎng)絡(luò)生命周期為1 708輪,比DEEC算法提高了36.2%。這是由于RDEEC算法設(shè)立了雙能量閾值,保護(hù)了低能量節(jié)點,提高了高能量節(jié)點的利用率,增加了網(wǎng)絡(luò)生命周期;同時更長的網(wǎng)絡(luò)生命周期也就意味著更多的傳輸數(shù)據(jù),如圖5所示,RDEEC算法網(wǎng)絡(luò)整體傳輸數(shù)據(jù)為110 947 bit,而DEEC算法僅傳輸了48 718 bit的數(shù)據(jù),效果提升明顯。

圖5 100 m×100 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸對比

圖6為100 m×100 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)能量消耗對比。DEEC算法與RDEEC算法兩者總能量相同,但DEEC算法卻比RDEEC算法在更短時間內(nèi)將網(wǎng)絡(luò)能量消耗殆盡,反映出RDEEC算法比DEEC算法更加節(jié)約能量。

圖6 100 m×100 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)能量消耗對比

3.2 大面積檢測環(huán)境下仿真分析

在該類環(huán)境中,檢測區(qū)域面積大大增加,使節(jié)點間數(shù)據(jù)傳輸以多路徑衰減方式為主,兩種算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期都大大縮減,如圖7所示。

圖7 大面積檢測環(huán)境下生命周期對比

仿真結(jié)果顯示,RDEEC算法比DEEC算法增加了24.4%～66.5%的生命周期,提升效果比小面積檢測環(huán)境更為明顯,因為RDEEC算法通過引入邊緣度來考慮節(jié)點位置因素,在大面積檢測環(huán)境下性能更加優(yōu)異。

我們可以以圖7中曲線斜率作為下降速度的指標(biāo),以數(shù)值的方式直觀體現(xiàn)出兩種算法的性能。兩種算法下降速度如表2所示。

表2 網(wǎng)絡(luò)生命周期下降速度

從表2可以看出檢測區(qū)域面積從250 m×250 m到500 m×500 m的區(qū)間內(nèi),RDEEC算法生命周期下降速度大于DEEC算法,且在檢測區(qū)域面積為500 m×500 m時,兩種算法生命周期差距不大,說明RDEEC算法不再適合更大面積的檢測環(huán)境。

為了更加直觀體現(xiàn)出在大面積檢測環(huán)境下RDEEC算法與DEEC算法的差異,在檢測區(qū)域面積為300 m×300 m的環(huán)境下再次進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果如下:

圖8為300 m×300 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)生命周期對比,仿真結(jié)果顯示DEEC算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期為885輪,而RDEEC算法的生命周期為1 474輪,比DEEC算法提高了66.5%,提升效果明顯。因為隨著檢測區(qū)域面積的擴(kuò)大,RDEEC算法一方面引入邊緣度使高能量且靠近基站的節(jié)點當(dāng)選為簇頭,另一方面雙能量閾值又保護(hù)了因反復(fù)充當(dāng)簇頭的低能量節(jié)點,從而提高了網(wǎng)絡(luò)生命周期。

圖8 300 m×300 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)生命周期對比

圖9 300 m×300 m環(huán)境下數(shù)據(jù)傳輸對比

圖9為300 m×300 m環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸對比,RDEEC算法網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)為35 324 bit,DEEC算法僅傳輸7 007 bit數(shù)據(jù),可以看出RDEEC算法比起DEEC算法而言,傳輸數(shù)據(jù)量更大,更適合于大面積檢測環(huán)境,同樣如圖10所示可以直觀的看出,RDEEC算法比起DEEC算法更加節(jié)能。

圖10 300 m×300 m條件下網(wǎng)絡(luò)能量消耗對比

3.3 入簇機制改進(jìn)仿真

針對不同的應(yīng)用環(huán)境,新的入簇機制中的權(quán)重a也不同。圖11為100 m×100 m環(huán)境下不同權(quán)重a的RDEEC算法生命周期?？梢钥闯?網(wǎng)絡(luò)生命周期隨著權(quán)重a的增大而增加,在a=0.9的情況下網(wǎng)絡(luò)生命周期達(dá)到最大,因為該環(huán)境下,節(jié)點間距離小于do,節(jié)點間傳輸多采用自由空間損耗方式傳輸數(shù)據(jù),入簇機制中的前一項所占權(quán)重更高,因此權(quán)重a大約在0.9時入簇機制達(dá)到最優(yōu),網(wǎng)絡(luò)生命周期最長。與此產(chǎn)生鮮明對比的是300 m×300 m的環(huán)境。

圖11 100 m×100 m環(huán)境下不同權(quán)重a的網(wǎng)絡(luò)生命周期

圖12 300 m×300 m環(huán)境下不同權(quán)重a的網(wǎng)絡(luò)生命周期

如圖12所示,在該環(huán)境下,權(quán)重a=0.4時網(wǎng)絡(luò)生命周期達(dá)到最大,因為隨著檢測區(qū)域的擴(kuò)大,簇頭與基站間傳輸多采用多路徑衰減方式傳輸數(shù)據(jù),在入簇機制中后一項成為關(guān)鍵因素,增加其權(quán)重會增加網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

4 結(jié)束語

本文在DEEC算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的能量異構(gòu)分簇算法RDEEC:通過設(shè)定雙能量閾值,保護(hù)了低能量節(jié)點,提高了高能量節(jié)點的利用率,延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期;引入邊緣度,使簇頭選取過程中充分考慮了節(jié)點的位置因素;改進(jìn)了入簇機制,使入簇機制更加合理。通過對小面積檢測環(huán)境和大面積檢測環(huán)境的仿真結(jié)果分析,RDEEC算法在網(wǎng)絡(luò)生命周期、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸、網(wǎng)絡(luò)能量損耗方面比DEEC算法更加優(yōu)秀,且在大面積檢測環(huán)境下比DEEC算法改善明顯,為100 m×100 m到500 m×500 m范圍內(nèi)檢測區(qū)域提供了一種更加節(jié)能有效的路由算法;但該改進(jìn)算法不適用于500 m×500 m以上的檢測環(huán)境,后續(xù)研究將利用多跳機制解決遠(yuǎn)距離傳輸問題,與RDEEC算法實現(xiàn)優(yōu)勢互補。

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李安超(1993-),男,山東人,碩士研究生,2016年于長春理工大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位,主要研究方向為無線通信,WSNs技術(shù),lac1105@163.com;

陳桂芬(1964-),女,吉林人,博士,教授,1991于吉林工業(yè)大學(xué)獲得碩士學(xué)位,2009年于長春理工大學(xué)獲得博士學(xué)位,2004年～2005年作為訪問學(xué)者在華沙理工大學(xué)學(xué)習(xí),主要從事光通信技術(shù)、信息理論及編碼技術(shù)、信息檢測及信號處理方面的研究,chenguif@163.com。

AnImprovedClusteringRoutingAlgorithmforEnergyHeterogeneousWirelessSensorNetworks*

LIAnchao,CHENGuifen*

(School of Electronic and Information Engineering,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China)

As core technology of wireless sensor net,routing algorithm plays a crucial role in prolonging net life circle and improving net efficiency. The article puts forward an improved energy isomerism cluster routing algorithm aiming at troubles of distributed energy effective cluster algorithm in lack of consideration of node position,node protection and insufficient utilization. The algorithm introduces concept of margin degree,so as to enable node near to base station act as cluster head in priority,reduce net energy consumption;establishes double-energy threshold value,improves node energy utilization,prolongs node life circle;and the article puts forward more reasonable in-cluster mechanism under the comprehensive consideration of position distribution of node,cluster head and base station. The simulation results showed that compared with former algorithm,the net life circle of improved algorithm increased 18.7% to 36.2%,24.4% to 66.5% under the condition of small area detection(10 m×10 m to 100 m×100 m)and large area detection(100 m×100 m to 500 m×500 m).

heterogeneous wireless sensor networksrouting protocol;edge degree;dual energy threshold;join cluster mechanism

TN92

A

1004-1699(2017)11-1712-07

項目來源:吉林省發(fā)改委項目(2016C089)

2017-05-04修改日期2017-06-28

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.11.017