基于虛擬力的能耗均衡層次路由協(xié)議*

金 鑫,易曉梅,吳 鵬

(浙江農(nóng)林大學(xué)信息工程學(xué)院,浙江 臨安 311300)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSNs(Wireless Sensor Networks)由大量的微型傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)多跳自組織的形式組織在一起,其作為一種新型數(shù)據(jù)采集方式被廣泛地應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、軍事行動(dòng)、智慧農(nóng)業(yè)、智慧醫(yī)療和工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域[1-3]。在無(wú)源的情況下傳感器網(wǎng)絡(luò)最重要的是能耗問(wèn)題,通常傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署環(huán)境復(fù)雜,一旦部署則不能更換電池或?yàn)閭鞲衅鞴?jié)點(diǎn)充電,而在數(shù)據(jù)采集傳輸過(guò)程中某些傳感器節(jié)點(diǎn)需要轉(zhuǎn)發(fā)大量的數(shù)據(jù)從而導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)過(guò)早死亡,影響傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間,因此研究能耗均衡路由協(xié)議至關(guān)重要[4-6]。

分簇路由協(xié)議適用于大規(guī)模的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò),如早期提出的LEACH分簇路由協(xié)議[7],該協(xié)議通過(guò)隨機(jī)選取簇首,然后進(jìn)行均勻分簇,最后簇首直接將收集的信息發(fā)送至遠(yuǎn)程Sink節(jié)點(diǎn)。該分簇路由協(xié)議沒(méi)有考慮簇首節(jié)點(diǎn)的剩余能量問(wèn)題,容易選擇剩余能量低的傳感器節(jié)點(diǎn)出任簇首,從而導(dǎo)致該節(jié)點(diǎn)過(guò)早死亡,且不能保證簇首分布的均勻性,容易出現(xiàn)簇首覆蓋空洞。因此后續(xù)研究中充分考慮了LEACH協(xié)議存在的問(wèn)題,如文獻(xiàn)[8]提出了一種基于蟻群算法的改進(jìn)LEACH路由協(xié)議,該協(xié)議有效改進(jìn)了LEACH協(xié)議中簇首節(jié)點(diǎn)能耗不均衡問(wèn)題,并且有效均衡了簇首之間的多跳傳輸?shù)哪芎?。文獻(xiàn)[9]對(duì)傳統(tǒng)的LEACH協(xié)議簇首選舉方法進(jìn)行改進(jìn),綜合考慮了傳感器節(jié)點(diǎn)的剩余能量、距離其他節(jié)點(diǎn)之間的距離等因素,能較好的均衡傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗。文獻(xiàn)[10]提出了一種新的基于分簇的路由協(xié)議LEACH-VH,加入新的節(jié)點(diǎn)類型稱為副簇首,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命。文獻(xiàn)[11]對(duì)LEACH協(xié)議在簇首選擇和成簇方面進(jìn)行了改進(jìn),使得網(wǎng)絡(luò)能耗均衡。文獻(xiàn)[12]提出的一種分區(qū)與分簇相結(jié)合的路由協(xié)議,該協(xié)議根據(jù)節(jié)點(diǎn)剩余能量、節(jié)點(diǎn)距離Sink節(jié)點(diǎn)距離等因素選取區(qū)頭和簇首,進(jìn)行非均勻的分簇。文獻(xiàn)[13]提出了PSO-C協(xié)議,該協(xié)議利用PSO算法優(yōu)化選擇的簇首。文獻(xiàn)[14]提出了DEBUC協(xié)議,該協(xié)議通過(guò)控制簇首競(jìng)爭(zhēng)半徑使得距離Sink節(jié)點(diǎn)較近的簇規(guī)模較小,從而達(dá)到較好的能耗均衡性。

傳感器網(wǎng)絡(luò)成簇過(guò)程通常采用單一的距離或能量等因素建立函數(shù)模型進(jìn)行普通節(jié)點(diǎn)入簇,考慮不夠全面。本文采用虛擬力模型,根據(jù)節(jié)點(diǎn)、簇首節(jié)點(diǎn)的剩余能量,節(jié)點(diǎn)和簇首節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度計(jì)算節(jié)點(diǎn)和簇首節(jié)點(diǎn)的虛擬力,當(dāng)節(jié)點(diǎn)與某個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)的虛擬引力越大,則該節(jié)點(diǎn)會(huì)選擇加入對(duì)應(yīng)的簇首中。傳統(tǒng)的基于虛擬力的分簇方法很少考慮信號(hào)強(qiáng)度因素,然而信號(hào)強(qiáng)度在分簇過(guò)程中至關(guān)重要。當(dāng)節(jié)點(diǎn)的剩余能量很高,但節(jié)點(diǎn)間信號(hào)強(qiáng)度比較差,那么會(huì)導(dǎo)致通訊鏈路質(zhì)量下降,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)增加,不利于簇內(nèi)能耗均衡。根據(jù)節(jié)點(diǎn)自身和節(jié)點(diǎn)間的相關(guān)因素計(jì)算虛擬力,能夠讓節(jié)點(diǎn)加入合理的簇,從而有利于簇內(nèi)能耗均衡。

1 相關(guān)假設(shè)和能耗模型

1.1 相關(guān)假設(shè)

假設(shè)總共有N個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)均勻部署在L×H的矩形區(qū)域中,以矩形區(qū)域的左下角為原點(diǎn)建立坐標(biāo)系,Sink節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)為(0,H/2),假設(shè)傳感器網(wǎng)絡(luò)滿足以下屬性:①傳感器節(jié)點(diǎn)初始能量相同,都為E0,且傳感器節(jié)點(diǎn)是同構(gòu)的。②傳感器節(jié)點(diǎn)可以獲取自身能量和通過(guò)數(shù)據(jù)包獲知其他節(jié)點(diǎn)剩余能量。③傳感器節(jié)點(diǎn)具有唯一標(biāo)識(shí)ID,且網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)位置是未知的。④傳感器節(jié)點(diǎn)的發(fā)送功率可調(diào)節(jié),發(fā)射功率與信息傳輸半徑相關(guān),發(fā)射功率越大,傳輸半徑越大。⑤Sink節(jié)點(diǎn)有源,能量不受限且處理能力強(qiáng)大。

1.2 通信能耗模型

節(jié)點(diǎn)發(fā)射能耗與節(jié)點(diǎn)的發(fā)射數(shù)據(jù)大小、發(fā)射功率相關(guān),當(dāng)發(fā)射功率越大對(duì)應(yīng)的通信半徑越大,則消耗的能量越多。接收數(shù)據(jù)的能耗與數(shù)據(jù)量大小相關(guān)。本文采用文獻(xiàn)[15]提出的通信能耗模型,發(fā)射能耗和接收能耗如式(1)、(2)所示。

Etx=kEe+kεampdn

(1)

Erx=kEe

(2)

式(1)、式(2)中:Etx表示信號(hào)發(fā)送能耗,Erx表示信號(hào)接收能耗。Ee表示發(fā)射電路處理1 bit數(shù)據(jù)所消耗的能量,k表示通訊中數(shù)據(jù)包的大小,單位是bit,εamp表示發(fā)送信號(hào)的放大倍數(shù),d表示信號(hào)發(fā)射距離。n為衰減指數(shù),由信號(hào)傳輸距離d決定,當(dāng)d小于臨界距離dc時(shí),n=2,此時(shí)滿足自由空間模型,當(dāng)d大于等于dc時(shí),n=4,滿足多路徑損耗模型。臨界距離dc如式(3)所示。

(3)

式中:L為損耗因子,L大于等于1。hr和ht分別表示接收節(jié)點(diǎn)和發(fā)送節(jié)點(diǎn)的天線距離地面高度。λ為載波波長(zhǎng),可根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)的頻率計(jì)算得到。

圖1 簇分布示意圖

2 網(wǎng)絡(luò)分簇

2.1 競(jìng)爭(zhēng)半徑

簇首的競(jìng)爭(zhēng)半徑與簇密度相關(guān),由于越靠近Sink節(jié)點(diǎn)的傳感器節(jié)點(diǎn)需要為其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)大量的數(shù)據(jù),因此需要消耗較多的能量,而距離Sink節(jié)點(diǎn)越遠(yuǎn)的傳感器節(jié)點(diǎn)為其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的數(shù)量比較少,因此轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)而消耗的能量較少。為均衡網(wǎng)絡(luò)能耗,距離Sink節(jié)點(diǎn)越近的區(qū)域需要更多的簇首分擔(dān)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。本文根據(jù)距離Sink節(jié)點(diǎn)的最短跳數(shù)來(lái)為候選簇首節(jié)點(diǎn)分配不同的競(jìng)爭(zhēng)半徑,距離Sink節(jié)點(diǎn)越近的最短跳數(shù)越小,則分配的競(jìng)爭(zhēng)半徑越小,從而在相同大小的區(qū)域內(nèi)形成更多數(shù)量的簇,如圖1所示。

由于本文傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)位置未知,因此本文使用信號(hào)強(qiáng)度(RSSI)半徑作為簇首競(jìng)爭(zhēng)半徑,簇首競(jìng)爭(zhēng)半徑cr如式(4)所示。

cr=RSSIr(1-1/hopmin)

(4)

式中:RSSIr表示傳感器節(jié)點(diǎn)通訊半徑r處的信號(hào)強(qiáng)度。hopmin表示傳感器節(jié)點(diǎn)距離Sink節(jié)點(diǎn)的最短跳數(shù)。當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)與簇首候選節(jié)點(diǎn)之間的信號(hào)強(qiáng)度大于cr時(shí),則認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)位于簇首候選節(jié)點(diǎn)的競(jìng)爭(zhēng)半徑內(nèi)。

高校場(chǎng)館的運(yùn)營(yíng)管理對(duì)提高大學(xué)生體質(zhì)健康水平、促進(jìn)公眾健身參與和營(yíng)造健康向上氛圍發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，如何提高高校場(chǎng)館運(yùn)營(yíng)的綜合效益，使其真正與使用需求掛鉤，與城市生活、產(chǎn)業(yè)發(fā)展緊密相連已成為重要的理論和實(shí)踐命題。高校體育場(chǎng)館的運(yùn)營(yíng)困境，源于長(zhǎng)期以來(lái)缺乏真正科學(xué)理性的綜合策劃和可行性研究，研究通過(guò)對(duì)高校運(yùn)營(yíng)管理的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)和綜合環(huán)境分析，提出發(fā)展參考路徑，以期增強(qiáng)復(fù)合經(jīng)營(yíng)能力，拓展服務(wù)領(lǐng)域，延伸配套服務(wù)，建立適宜我國(guó)國(guó)情的高校場(chǎng)館發(fā)展方式。

2.2 簇首選舉

簇首的選擇決定了傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的性能。簇首需要接收并轉(zhuǎn)發(fā)簇成員節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù),因此需要考慮簇首與簇成員的鏈路質(zhì)量(LQI),且簇規(guī)模不能太小,不然分簇效果差,因此需要考慮簇首的度(競(jìng)爭(zhēng)半徑內(nèi)的傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量),同時(shí)簇首需要轉(zhuǎn)發(fā)簇成員節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù),為了均衡簇首能耗,對(duì)簇首的剩余能量有較高要求。

基于上述分析,提出的路由協(xié)議綜合考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量、度和節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)的鏈路質(zhì)量。首先節(jié)點(diǎn)間廣播信標(biāo)幀(beacon),每個(gè)節(jié)點(diǎn)建立鄰居節(jié)點(diǎn)信息表,記錄在競(jìng)爭(zhēng)半徑內(nèi)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)的信息(包括鄰居節(jié)點(diǎn)的剩余能量、鄰居節(jié)點(diǎn)與候選簇首節(jié)點(diǎn)的鏈路質(zhì)量和信號(hào)強(qiáng)度),如下所示:

IDEjRSSIijLQIij

其中ID表示相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí),Ej為相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)的剩余能量,RSSIij為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間的的信號(hào)強(qiáng)度,LQIij為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j通訊的鏈路質(zhì)量。

網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)信息表計(jì)算權(quán)重值W,如式(5)所示。

(5)

式中:α、β、χ為常數(shù),且α+β+χ=1,Ei為節(jié)點(diǎn)i的剩余能量,Ej為節(jié)點(diǎn)i的競(jìng)爭(zhēng)半徑內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)的剩余能量,E0為傳感器節(jié)點(diǎn)的初始能量,D為節(jié)點(diǎn)i的度(節(jié)點(diǎn)i競(jìng)爭(zhēng)半徑內(nèi)鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,可通過(guò)信號(hào)強(qiáng)度RSSIij是否大于競(jìng)爭(zhēng)半徑cr獲得),Da為平均度,可通過(guò)式(6)計(jì)算得到,LQIij為傳感器節(jié)點(diǎn)i與j之間的鏈路質(zhì)量,LQImax=255。

(6)

如果節(jié)點(diǎn)i的權(quán)重值W大于其競(jìng)爭(zhēng)半徑內(nèi)其他傳感器節(jié)點(diǎn)的W值,則選擇該節(jié)點(diǎn)為簇首節(jié)點(diǎn)。因?yàn)楣?jié)點(diǎn)i在剩余能量、與簇成員節(jié)點(diǎn)的鏈路質(zhì)量、簇首的度上綜合考慮適合出任簇首。簇首向其通信半徑r內(nèi)的傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送簇首報(bào)文,告知其相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)它附近存在的簇首,用于2.3小節(jié)加入簇。

2.3 基于虛擬力的成簇方法

通過(guò)2.2小節(jié)選取了傳感器節(jié)點(diǎn)出任簇首后,本小節(jié)利用虛擬引力[16]為成簇指標(biāo),普通節(jié)點(diǎn)根據(jù)虛擬引力大小選擇加入某個(gè)簇,加入過(guò)程如圖2所示。

圖2 節(jié)點(diǎn)引力圖

圖中傳感器節(jié)點(diǎn)k在簇首i和簇首j的通訊范圍內(nèi),此時(shí)節(jié)點(diǎn)k分別計(jì)算與簇首i的引力F2和與簇首j的引力F1。如果F2>F1,則節(jié)點(diǎn)k選擇加入簇首i對(duì)應(yīng)的簇中。普通節(jié)點(diǎn)入簇不僅要考慮簇首的剩余能量,同時(shí)也需要考慮普通節(jié)點(diǎn)與簇首節(jié)點(diǎn)間的信號(hào)強(qiáng)度以及普通節(jié)點(diǎn)的剩余能量,當(dāng)普通節(jié)點(diǎn)的剩余能量非常少時(shí),此時(shí)應(yīng)該加入距離最近的一個(gè)簇。因此設(shè)計(jì)的引力F(i,k)如式(7)所示:

(7)

式中:i為簇首節(jié)點(diǎn)編號(hào),k為普通節(jié)點(diǎn)編號(hào),Ei為簇首節(jié)點(diǎn)剩余能量,Ek為普通節(jié)點(diǎn)剩余能量,RSSIik為普通節(jié)點(diǎn)k與簇首節(jié)點(diǎn)i之間的信號(hào)強(qiáng)度。

從式(7)可以看出簇首的剩余能量越高,則能吸引更多的普通節(jié)點(diǎn),構(gòu)建更大規(guī)模的簇,而剩余能量低的簇首構(gòu)建規(guī)模較小的簇,因此達(dá)到了能耗均衡的目的。同時(shí)普通節(jié)點(diǎn)k具有更大機(jī)會(huì)加入距離簇首近的簇。每輪簇首完成固定次數(shù)的數(shù)據(jù)采集,然后按照本文方法重新選擇簇首和分簇。

3 簇間路由

普通傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)通過(guò)單跳發(fā)送給簇首,簇首將數(shù)據(jù)融合后通過(guò)簇首之間多跳的形式最終將數(shù)據(jù)發(fā)送到Sink節(jié)點(diǎn)。由于簇首轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)量大,因此需要考慮簇首轉(zhuǎn)發(fā)消息時(shí)消耗的能量,本文設(shè)計(jì)了一種鏈路式的簇首能耗均衡路由協(xié)議,該協(xié)議充分考慮了簇首的剩余能量以及簇首距離Sink節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)。簇首可通過(guò)計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)代價(jià)選擇下一跳簇首進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)。轉(zhuǎn)發(fā)代價(jià)如式(8)所示:

(8)

式中:a、b為常數(shù),且a+b=1,i為待轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的編號(hào),j為下一跳簇首節(jié)點(diǎn)的編號(hào),E0為傳感器節(jié)點(diǎn)初始能量,Ej為下一跳簇首節(jié)點(diǎn)的剩余能量,Hj為下一跳簇首距離Sink節(jié)點(diǎn)的最短跳數(shù)。Hmax為簇首節(jié)點(diǎn)i的通訊半徑內(nèi)所有可選擇的下一跳簇首節(jié)點(diǎn)距離Sink節(jié)點(diǎn)的最短跳數(shù)的最大值。

當(dāng)待轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的簇首節(jié)點(diǎn)i存在多個(gè)可選擇的下一跳簇首節(jié)點(diǎn)時(shí),計(jì)算每個(gè)下一跳節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)代價(jià),并選擇最小代價(jià)作為下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。由于簇首之間距離較大,因此簇首節(jié)點(diǎn)的通信半徑R=c·r,c為一個(gè)常數(shù),r為普通傳感器節(jié)點(diǎn)的通訊半徑。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)的硬件環(huán)境為8核處理器、16 G內(nèi)存的服務(wù)器,采用MATLAB仿真軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)在L=500 m,H=300 m的矩形區(qū)域中部署800個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn),參照文獻(xiàn)[17]中的傳感器節(jié)點(diǎn)參數(shù),如表1所示。傳感器網(wǎng)絡(luò)定時(shí)采集數(shù)據(jù),每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)每次采集數(shù)據(jù)量為128 bit。普通傳感器節(jié)點(diǎn)的通訊半徑r=30 m,簇首節(jié)點(diǎn)通訊半徑R=2×r。傳感器網(wǎng)絡(luò)每輪簇首采集500次信號(hào),然后重新選擇簇首并重新分簇。

表1 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)

圖3 分簇圖

4.1 成簇實(shí)驗(yàn)

根據(jù)本文提出的分簇路由協(xié)議,分簇結(jié)果與距離Sink節(jié)點(diǎn)的最短跳數(shù)相關(guān),最短跳數(shù)越小,對(duì)應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)半徑越小,最后形成的簇規(guī)模也就越小。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理論設(shè)計(jì)相符合,越靠近Sink節(jié)點(diǎn)的傳感器節(jié)點(diǎn)跳數(shù)越小,形成的簇規(guī)模越小,而遠(yuǎn)離Sink節(jié)點(diǎn)的傳感器節(jié)點(diǎn)跳數(shù)越大,形成的簇規(guī)模越大。因?yàn)榭拷黃ink節(jié)點(diǎn)的簇首需要轉(zhuǎn)發(fā)大量的數(shù)據(jù),而遠(yuǎn)離Sink節(jié)點(diǎn)的簇首轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)比較少,因此越靠近Sink節(jié)點(diǎn)的簇首需要保留更多的能量用于轉(zhuǎn)發(fā)消息,而構(gòu)建規(guī)模小的簇在采集和轉(zhuǎn)發(fā)簇成員節(jié)點(diǎn)方面都能消耗較少的能量,從而達(dá)到能耗均衡的目的。

4.2 節(jié)點(diǎn)死亡數(shù)量

傳感器網(wǎng)絡(luò)隨著采集數(shù)據(jù)的次數(shù)增加,某些節(jié)點(diǎn)會(huì)能量耗盡,實(shí)驗(yàn)對(duì)比了最短路徑路由協(xié)議、文獻(xiàn)[8]提出的Ant-LEACH路由協(xié)議和本文提出的ECFP路由協(xié)議,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示,橫坐標(biāo)為傳感器網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)次數(shù),縱坐標(biāo)表示死亡節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

圖4 死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量圖

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明最短路徑路由協(xié)議很早就出現(xiàn)了死亡節(jié)點(diǎn),第1個(gè)節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間為第724次數(shù)據(jù)采集時(shí),而且隨著采集次數(shù)的增加,死亡節(jié)點(diǎn)的數(shù)量也在快速增加,Ant-LEACH路由協(xié)議才采集了1 800次數(shù)據(jù)就出現(xiàn)了死亡節(jié)點(diǎn),而本文提出的ECFP路由協(xié)議在采集次數(shù)為5 500的范圍內(nèi)沒(méi)有出現(xiàn)死亡節(jié)點(diǎn),因此本文提出的ECFP路由協(xié)議能夠大大延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。

圖5 剩余能量均值圖

4.3 網(wǎng)絡(luò)能耗情況

傳感器網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)會(huì)消耗能量,隨著采集次數(shù)的增加,網(wǎng)絡(luò)的能量消耗也隨之增加,網(wǎng)絡(luò)的剩余能量相應(yīng)降低,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。圖5中橫坐標(biāo)為傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇的輪次,縱坐標(biāo)為傳感器網(wǎng)絡(luò)的剩余能量(nJ),實(shí)驗(yàn)對(duì)比了最短路徑路由協(xié)議、Ant-LEACH路由協(xié)議和本文提出的ECFP路由協(xié)議。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明ECFP路由協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)的平均剩余能量方面高于最短路徑路由協(xié)議和Ant-LEACH路由協(xié)議,且剩余能量的消耗速度比最短路徑路由協(xié)議和Ant-LEACH路由協(xié)議慢,因?yàn)镋CFP路由協(xié)議經(jīng)過(guò)較少的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù),且ECFP路由協(xié)議的簇首會(huì)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合從而減少了數(shù)據(jù)發(fā)送量,因此剩余能量多于最短路徑路由協(xié)議和Ant-LEACH路由協(xié)議的剩余能量。

傳感器網(wǎng)絡(luò)采集5 000次的剩余能量方差實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。總共進(jìn)行了10輪的簇首選舉和成簇,圖中對(duì)比了最短路徑路由協(xié)議、Ant-LEACH路由協(xié)議和本文提出的ECFP路由協(xié)議。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的ECFP路由協(xié)議使得傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)剩余能量方差遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于最短路徑路由協(xié)議和Ant-LEACH路由協(xié)議。這說(shuō)明ECFP路由協(xié)議具有較好的能耗均衡性,也解釋了4.2小節(jié)實(shí)驗(yàn)中最短路徑路由協(xié)議過(guò)早出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)死亡的原因。

圖6 剩余能量方差圖

5 總結(jié)

本文研究了一種基于虛擬力的能耗均衡層次路由協(xié)議,該協(xié)議首先選舉合適的傳感器節(jié)點(diǎn)出任簇首,普通節(jié)點(diǎn)根據(jù)虛擬力成簇,最后簇首將普通節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)通過(guò)多跳的形式發(fā)送至Sink節(jié)點(diǎn)。該協(xié)議在簇首選擇、成簇和簇首間路由3個(gè)階段都充分考慮了能耗均衡問(wèn)題,因此具有較好的能耗均衡性。該協(xié)議與其他分簇路由協(xié)議的區(qū)別在于簇首分布非均勻且簇規(guī)模比較合理,且傳感器節(jié)點(diǎn)位置是未知的,因此該協(xié)議的適用性廣,但是也存在不足之處,如在簇首選舉時(shí)沒(méi)有考慮簇首距離Sink節(jié)點(diǎn)跳數(shù)的問(wèn)題,后續(xù)研究將綜合跳數(shù)問(wèn)題進(jìn)行簇首選舉。

[1] 張曉玲,梁煒,于海斌,等. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸調(diào)度方法綜述[J]. 通信學(xué)報(bào),2012,33(5):143-157.

[2] 戴光麟,戴國(guó)勇,戴國(guó)勇,等. 入侵軌跡建模與WSN柵欄覆蓋分段調(diào)度算法研究[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2016,29(5):745-750.

[3] 謝剛. 戶外免維護(hù)WSN多功能網(wǎng)關(guān)的研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué),2015.

[4] Lalitha T,Devi J,Kadh D G M. A Study on Existing Protocols and Energy-Balanced Routing Protocol for Data Gathering in Wireless Sensor Networks[J]. International Journal of Computers and Technology,2013,11(7):2787-2791.

[5] Haseeb K,Bakar K A,Abdullah A H,et al. Adaptive Energy Aware Cluster-Based Routing Protocol for Wireless Sensor Networks[J]. Wireless Networks,2016:1-14.

[6] 張海燕,劉虹. 基于K-means聚類的WSN能耗均衡路由算法[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2011,24(11):1639-1643.

[7] Heinzelman W B,Chandrakasan A P,Balakri-Shnan H. An Application Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks[C]//IEEE Transactions on Wireless Communication,2002,1(4):660-670.

[8] 周智勇,陳暉,王海濤,等. 基于蟻群算法和能耗均衡的改進(jìn)LEACH協(xié)議[J]. 通信技術(shù),2016,49(4):446-451.

[9] 白永祥. 一種LEACH路由協(xié)議算法的改進(jìn)與分析[J]. 通信技術(shù),2015,48(9):1062-1067.

[10] Mehmood A,Lloret J,Noman M,et al. Imp-Rovement of the Wireless Sensor Network Li-Fetime Using LEACH with Vice-Cluster Head[J]. Ad Hoc and Sensor Wireless Networks,2015,28(1):1-17.

[11] Arumugam G S,Ponnuchamy T. EE-LEACH:Development of Energy-Efficient LEACH Protocol for Data Gathering in WSN[J]. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking,2015,2015(1):1-9.

[12] 孫彥清,彭艦,劉唐,等. 基于動(dòng)態(tài)分區(qū)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻成簇路由協(xié)議[J]. 通信學(xué)報(bào),2014(1):198-206.

[13] Latiff N M A,Tsimenidis C C,Sharif B S. Energy-Aware Clustering for Wireless Sensor Networks Using Particle Swarm Optimization[C]//IEEE,International Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications. IEEE,2007:1-5.

[14] 蔣暢江,石為人,唐賢倫,等. 能量均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇路由協(xié)議[J]. 軟件學(xué)報(bào),2012,34(5):1222-1232.

[15] Heinzelman W,Chandrakasan A,Balakrishnan H. Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Sensor Networks[C]//Proceedings of 33th IEEE Annual Hawaii International Conference on System Sciences,2000:10.

[16] 金仁成,韋寧,徐浩,等. 基于虛擬力的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇部署策略[J]. 東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,35(5):640-644.

[17] 袁東升. WSN基于代價(jià)函數(shù)的能效路由協(xié)議研究[D]. 廣州:中山大學(xué),2008.