基于能量異構(gòu)路由算法的溫濕度采集系統(tǒng)

馮 旭，衛(wèi) 輝

（石河子大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，新疆 石河子832003）

隨著通信技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，現(xiàn)代通信技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域極為廣泛地應(yīng)用［1］，傳統(tǒng)的溫濕度監(jiān)控系統(tǒng)大多采用人工方式，而且各種傳感器與處理器之間通過有線連接方式通信，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，造成人力資源浪費(fèi)、系統(tǒng)維護(hù)困難、組網(wǎng)復(fù)雜等問題。

無線傳感網(wǎng)絡(luò)可以有效地解決有線連接通信方式所帶來的問題，但無線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)能量有限限制了無線傳感網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，因此，盡可能減少節(jié)點(diǎn)能量消耗是無線傳感網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。目前，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)能量?jī)?yōu)化算法方面做了大量的研究。如石磊［2］對(duì)傳統(tǒng)的分簇路由算法進(jìn)行了改進(jìn)，在簇建立階段采用改進(jìn)的LEACHDCHS算法，在數(shù)據(jù)傳輸路由階段，采用基于蟻群優(yōu)化算法改進(jìn)節(jié)點(diǎn)能耗，最后通過模擬及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了改進(jìn)的算法在保證數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定的同時(shí)，有較好的節(jié)能效果。韓廣輝等［3］針對(duì)基于 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hieravchy Protocol）協(xié)議中簇頭隨機(jī)選取造成網(wǎng)絡(luò)能耗過快的問題，提出了LEACH-E（LEACH based on Energy）算法。該算法在簇頭選取時(shí)引入了節(jié)點(diǎn)的剩余能量以及網(wǎng)絡(luò)的平均能量，使剩余能量比網(wǎng)絡(luò)平均能量高的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先充當(dāng) 簇 頭。YU H，POWELL N，STEMBRIDGE D等［4］提出一種基于能量有效性分簇的粒子群優(yōu)化算法，此算法分為路由算法和分簇算法兩部分，路由算法由高效的粒子編碼方案和多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)發(fā)展而來，而分簇算法是通過考慮負(fù)載平衡以及節(jié)點(diǎn)的剩余能量而提出。ARSHAD J，TOWNEND P，XU J等［5］提出了一種加入移動(dòng)協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)和匯合節(jié)點(diǎn)的LEACH優(yōu)化算法，匯合節(jié)點(diǎn)充當(dāng)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的作用，通過協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)，縮短節(jié)點(diǎn)間的通信距離，降低了網(wǎng)絡(luò)的總能耗。根據(jù)前人的研究成果及針對(duì)LEACH （Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH） 路由算法的缺陷，提出了一種能量異構(gòu)自適應(yīng)成簇路由算法。

本系統(tǒng)主要用于溫濕度的采集、傳輸和顯示，系統(tǒng)包括終端節(jié)點(diǎn)、協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)以及上位機(jī)，而本文主要對(duì)系統(tǒng)路由算法進(jìn)行了研究，在LEACH分簇算法的基礎(chǔ)上提出了一種能量異構(gòu)自適應(yīng)傳感網(wǎng)絡(luò)成簇算法，并從簇首選擇這一環(huán)節(jié)對(duì)LEACH算法進(jìn)行改進(jìn)。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求，采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)的LEACH路由算法的溫濕度采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要分為三個(gè)部分：信息采集子系統(tǒng)，協(xié)調(diào)器以及上位機(jī)。系統(tǒng)的總體框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖

信息采集子系統(tǒng)由分布在采集區(qū)域中的ZigBee無線傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，ZigBee節(jié)點(diǎn)上安裝有溫濕度傳感器。傳感器將采集到的溫濕度數(shù)據(jù)通過ZigBee無線技術(shù)把這些信息發(fā)送到協(xié)調(diào)器上，協(xié)調(diào)器再把接收到的信息通過RS232串口發(fā)送給上位機(jī)。終端節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)采用TI公司的CC2530型芯片，該芯片內(nèi)部集成了2.4 GHz標(biāo)準(zhǔn)射頻收發(fā)器和增強(qiáng)型51單片機(jī)，具有256 Kb的閃存容量，完全滿足溫濕度數(shù)據(jù)的采集與傳輸。CC2530芯片的具體性能參數(shù)如表1所示。

表1 CC2530參數(shù)

溫濕度傳感器采用DHT11數(shù)字溫濕度傳感器，DHT11傳感器是一款含有已校準(zhǔn)數(shù)字信號(hào)輸出的溫濕度復(fù)合傳感器［6］。DHT11傳感器具有響應(yīng)速度快、抗干擾能力強(qiáng)、精度高等優(yōu)點(diǎn)［7-9］。DHT11傳感器部分性能參數(shù)如表2所示。

表2 DHT11參數(shù)

DHT11與CC2530的引腳連接如圖2所示，VCC引腳接電源，GND引腳接地，DATA數(shù)據(jù)引腳與CC2530芯片的P0_7引腳相連。

圖2 DHT11與CC2530的引腳連接圖

1.2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

ZigBee無線傳感網(wǎng)絡(luò)采用簇狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上安裝溫濕度傳感器，在20 m×20 m的監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)部署采用ZigBee技術(shù)將15個(gè)傳感器器組建成一個(gè)無線傳感網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的模型如圖3所示。

1.3 基于能量異構(gòu)自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)成簇算法

圖3 無線傳感網(wǎng)絡(luò)

LEACH算法是一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議，該算法基本思想是以循環(huán)的方式隨機(jī)選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量負(fù)載平均分配到每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)中，從而達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)能源消耗、提高網(wǎng)絡(luò)整體生存時(shí)間的目的。LEACH算法具有節(jié)點(diǎn)能量消耗過快和生存時(shí)間短的缺點(diǎn)，針對(duì)LEACH算法存在的問題提出了一種把節(jié)點(diǎn)能量和離基站距離作為考慮能否成為簇頭節(jié)點(diǎn)依據(jù)的簇頭選舉算法。該算法將能量最大與離基站距離最近的節(jié)點(diǎn)作為簇頭，且一旦成為簇頭節(jié)點(diǎn)后將不再在下輪當(dāng)選為簇頭節(jié)點(diǎn)，防止節(jié)點(diǎn)提前將能量消耗殆盡。

本算法能量模型如圖4，采用常用的無線網(wǎng)絡(luò)傳輸能量模型來計(jì)算節(jié)點(diǎn)傳輸和接收數(shù)據(jù)時(shí)的能量消耗。在此模型［10-11］中，假定節(jié)點(diǎn)初始能量為E0（1+rand×a），而協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)能量是無限多。當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送字節(jié)的信息給相距為d的另一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)的能量消耗計(jì)算如式（1）：

其中，a是初始能量倍數(shù)；ETx是指每傳輸l bit信息時(shí)節(jié)點(diǎn)所消耗的能量；Eamp是功率放大器在自由空間模型中的能量消耗；Efs是功率放大器在多路勁模型下的能量消耗；d0為距離閾值。當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)接收來自距離為d的節(jié)點(diǎn)發(fā)送的l bit信息時(shí)能量消耗計(jì)算如式（3）所示：

因此，節(jié)點(diǎn)收發(fā)l bit信息的能量消耗計(jì)算如式（4）所示：

圖4 無線通信能量損耗模型

1）簇頭選舉。

分簇開始時(shí)，首先需要選擇一定數(shù)量的簇頭。普通節(jié)點(diǎn)如果想要成為簇頭，由三個(gè)條件共同決定，分別為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)想要得到簇頭加權(quán)概率p（i）、節(jié)點(diǎn)與基站距離以及節(jié)點(diǎn)的剩余能量。簇頭加權(quán)概率p（i）由節(jié)點(diǎn)的選擇成簇概率決定，簇頭個(gè)數(shù)計(jì)算如式（5）式（6）［12］。

其中N為無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量，M為監(jiān)測(cè)區(qū)域邊長(zhǎng)。在選擇簇頭時(shí)，將滿足能量條件的節(jié)點(diǎn)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)0～1的數(shù)，若這個(gè)數(shù)小于預(yù)先設(shè)定閾值T（n），則此節(jié)點(diǎn)在這一輪中成為簇頭；否則該節(jié)點(diǎn)繼續(xù)作為普通節(jié)點(diǎn)進(jìn)入休眠狀態(tài)直至本輪簇頭選舉結(jié)束。為了使具有更多剩余能量且離基站更近的節(jié)點(diǎn)成為簇頭，文中的閾值計(jì)算如式（7）所示：

其中：p代表簇頭節(jié)點(diǎn)比例，r代表當(dāng)前輪數(shù)，G指在之前的1/p輪中沒有當(dāng)選簇頭的節(jié)點(diǎn)集合，E'表示節(jié)點(diǎn)當(dāng)前能量全網(wǎng)平均剩余能量，η為調(diào)節(jié)因子。

2）簇的形成。

當(dāng)選擇好簇頭以后，簇頭向整個(gè)無線傳感網(wǎng)絡(luò)廣播自己成為簇頭的信息。其他節(jié)點(diǎn)通過判斷接收到的廣播的信號(hào)強(qiáng)度及自己離簇頭的距離來選擇要加入哪一個(gè)簇。這些節(jié)點(diǎn)需要向簇頭發(fā)送一個(gè)包含所要加入的簇頭的ID、節(jié)點(diǎn)自身的ID以及自身的當(dāng)前能量的請(qǐng)求加入信號(hào)。

簇頭接收到節(jié)點(diǎn)發(fā)送的信號(hào)后，基于TDMA（Time Division Multiple Access）協(xié)議創(chuàng)建一張時(shí)序表。TDMA［13］是一種分時(shí)多址復(fù)用技術(shù)，它將時(shí)間以幀為周期進(jìn)行劃分，然后將每一幀分為不同時(shí)隙供不同節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，每個(gè)成員節(jié)點(diǎn)只能在分配到的時(shí)隙內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)。根據(jù)此時(shí)序表，在節(jié)點(diǎn)不發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)隙內(nèi)，其可以關(guān)閉掉自身的無線電，從而降低節(jié)點(diǎn)的能量消耗。

3）數(shù)據(jù)傳輸階段。

分簇完成以后，就進(jìn)入了數(shù)據(jù)傳輸階段。簇內(nèi)的成員節(jié)點(diǎn)采集溫濕度信息，通過單跳方式把數(shù)據(jù)傳輸給簇頭，簇頭再把收集到的數(shù)據(jù)發(fā)送給協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)。

2 仿真與分析

2.1 仿真環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)定

本文采用MATLAB軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)由15個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)散布于20 m×20 m的監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)，傳感器節(jié)點(diǎn)的初始能量為0.1 J，采取連續(xù)發(fā)送模式，每個(gè)節(jié)點(diǎn)每個(gè)時(shí)隙傳輸4 000 bit（500 byte）的感知數(shù)據(jù)，Sink節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)為（10，10），選取的仿真場(chǎng)景參數(shù)見表3。

表3 網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù)表

2.2 仿真結(jié)果和分析

按照2.1設(shè)定的環(huán)境參數(shù)進(jìn)行仿真試驗(yàn)，對(duì)本算法與LEACH算法性能進(jìn)行比較。

1）能源有效性的比較。

通過仿真可知本算法第一個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間比LEACH算法晚了大約147 s，最后一個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)晚了大約239 s，存活節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化如表4。

表4 存活節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化表

圖5為L(zhǎng)EACH算法和本算法存活節(jié)點(diǎn)隨時(shí)間變化關(guān)系。

圖5 運(yùn)行時(shí)間與存活節(jié)點(diǎn)數(shù)關(guān)系

2）網(wǎng)絡(luò)吞吐量的比較。

兩種算法網(wǎng)絡(luò)吞吐量如表5所示，本算法在一個(gè)生命周期內(nèi)Sink節(jié)點(diǎn)收到的數(shù)據(jù)總量是LEACH算法近2.17倍，本算法平均每消耗1 J的能量Sink節(jié)點(diǎn)收到的數(shù)據(jù)量是LEACH算法的2.17倍。

表5 網(wǎng)絡(luò)吞吐量情況表

圖6和圖7分別是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸總量隨時(shí)間變化圖和網(wǎng)絡(luò)消耗能量隨時(shí)間變化圖，通過圖6可知基于本算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)比基于LEACH路由算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量多；從圖7可知基于本算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)比基于LEACH路由算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)能量消耗慢。結(jié)果表明采用本算法能夠明顯延長(zhǎng)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的生命周期，增加網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量。

圖6 運(yùn)行時(shí)間與數(shù)據(jù)傳輸總量關(guān)系

圖7 能量消耗與時(shí)間關(guān)系

3 系統(tǒng)測(cè)試

本文利用樣機(jī)分別對(duì)不同區(qū)域中溫濕度采集節(jié)點(diǎn)的測(cè)量精度與數(shù)據(jù)傳輸性能進(jìn)行了測(cè)試。

3.1 節(jié)點(diǎn)溫濕度采集測(cè)試

節(jié)點(diǎn)主要對(duì)溫濕度采集進(jìn)行測(cè)試。對(duì)不同區(qū)域的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行20次測(cè)試，取平均值，測(cè)試結(jié)果如表6所示。

表6 溫濕度采集測(cè)試

3.2 數(shù)據(jù)傳輸性能測(cè)試

數(shù)據(jù)傳輸性能測(cè)試主要測(cè)試各采集節(jié)點(diǎn)與協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)的通信可靠性。由于節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)有限，本課題組在20 m×20 m的監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)隨機(jī)布置了6個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)，測(cè)試了6個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸準(zhǔn)確性。設(shè)定節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集周期為6 s，測(cè)試時(shí)長(zhǎng)為6 min，測(cè)試結(jié)果如表7所示。由表7可知，所有的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)與協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)之間的通信成功率均為100%，驗(yàn)證了系統(tǒng)通信協(xié)議的可靠性。

表7 數(shù)據(jù)傳輸準(zhǔn)確性測(cè)試結(jié)果

4 結(jié)語

本文提出了一個(gè)基于能量異構(gòu)自適應(yīng)傳感網(wǎng)絡(luò)成簇算法的溫濕度采集系統(tǒng)，重點(diǎn)是通過對(duì)其中的無線傳感網(wǎng)絡(luò)的路由算法進(jìn)行優(yōu)化，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命，增加網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸總量。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法減少了簇頭的能量消耗，延長(zhǎng)了整個(gè)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的壽命近32%，Sink節(jié)點(diǎn)收到的數(shù)據(jù)量提高了近2.17倍，從而保證了溫濕度采集系統(tǒng)能夠長(zhǎng)時(shí)間高效率的運(yùn)行。系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)表明該系統(tǒng)能夠以較高的精度完成溫濕度數(shù)據(jù)的采集，且系統(tǒng)無線傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性良好。