基于LEACH算法的無人機組網(wǎng)仿真驗證

李安然　趙曉東　李嘉俊　武曉勇

摘? 要：隨著多無人機協(xié)同工作的興起和發(fā)展，無人機網(wǎng)型協(xié)同合作的研究已成為當前熱門話題。無人機組也存在如傳輸寬帶有限，安全性能低，信道捕獲力低等問題，除此外也存在自身的特性和優(yōu)勢：功能多樣性，節(jié)點高速移動性，網(wǎng)絡(luò)“自管理”性?，F(xiàn)有技術(shù)運用GPS系統(tǒng)，為節(jié)點實時提供定位和時間等信息，使無人機自組網(wǎng)路由理論到實現(xiàn)變得更為簡單。文章對LEACH算法進行了介紹和說明，并進行了仿真和分析，并將其與SEP算法比較，有效驗證了其長續(xù)航能力的特性及協(xié)議的有效性、實用性和建模分析的正確性。

關(guān)鍵詞：無人機;組網(wǎng)技術(shù);LEACH;低能耗

中圖分類號：TN929.5;TP212.9 ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）02-0068-03

Abstract：With the rise and development of multi UAV cooperative work，the research of UAV network cooperation has become a hot topic. There are also some problems in the UAV，such as limited transmission bandwidth，low security performance and low channel capture power. In addition to its own characteristics and advantages，such as the diversity of functions，the high-speed mobility of nodes，and the “self-management” of the network. The existing technology uses GPS system to provide real-time positioning and time information for nodes，which makes the theory and implementation of UAV ad hoc network routing easier. In this paper，LEACH algorithm is introduced，simulated and analyzed，and compared with SEP algorithm，which effectively verifies the characteristics of its long endurance capability，the validity，practicability of the protocol and the correctness of modeling analysis.

Keywords：UAV;networking technology;LEACH;low energy consumption

0? 引? 言

在自組網(wǎng)絡(luò)中，通過無線通信技術(shù)，每架無人機的位置、速度、剩余能量等數(shù)據(jù)信息可以被實時共享，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的高效利用。與單無人機相比，多無人機的合作將面臨通信條件、高能耗低壽命等問題。文獻[1]針對數(shù)據(jù)傳輸時的傳輸沖撞問題，提出了環(huán)形通信算法。文獻[2]提出了無人機網(wǎng)絡(luò)的抽象信道和構(gòu)成模型，并仿真和分析了無人機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能。文獻[3]對無人機飛行運動方程進行了建模與仿真研究，建立了六自由度非線性飛行運動學和動力學模型。在文獻[4]中，研究者基于OPNET網(wǎng)絡(luò)仿真平臺，對VANET的位置路由協(xié)議進行研究，提出一種改進的EGPSR協(xié)議。在文獻[5]中，研究者對基于節(jié)點剩余能量和位置的分簇算法進行了仿真和研究。在文獻[6-8]、[11-15]中，基于LEACH算法，作者提出并仿真測驗了其衍生算法，有效降低了能耗，延長了生存時間。文獻[9]中，研究人員重點討論了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的根基理論及其關(guān)鍵技術(shù)和仿真情況。文獻[10]中，作者運用Matlab仿真，證明了LEACH算法的節(jié)能性。本文針對基于節(jié)點剩余能量和位置的分簇算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）低功耗自適應(yīng)分簇算法進行驗證和仿真，并與SEP算法進行比較，進一步驗證了其能量高效利用的特性，以實現(xiàn)攜帶有限的電源，擁有更長生存時間。

1? 系統(tǒng)模型

無人機組網(wǎng)系統(tǒng)模型圖如圖1所示，無人機系統(tǒng)可分為無人機組網(wǎng)部分及地面基站，網(wǎng)絡(luò)共享每架無人機的數(shù)據(jù)信息，并可進行分工和配合，實現(xiàn)功能的多樣化和最大化。當臨時簇頭節(jié)點將自己的剩余能量、位置等簇內(nèi)信息傳遞給基站節(jié)點之后，基站節(jié)點則擁有該網(wǎng)絡(luò)中的全部信息。

1.1? 無人機飛行的任務(wù)維度和工作效率

一般情況下，單無人機飛行只執(zhí)行單任務(wù)，執(zhí)行下一任務(wù)需返回更換模塊或直接更換無人機。無人機組網(wǎng)完成后，可以同時起飛多架具備不同功能的無人機，形成一個多任務(wù)的有機整體，從而大大節(jié)省飛行往返的時間，提高工作效率。

1.2? 無人機的可控性和實時應(yīng)變能力

傳統(tǒng)的無人機飛行都要依據(jù)人工提前設(shè)定好的路線，特別是對于中遠程無人機而言，由于現(xiàn)有通信技術(shù)的原因，一旦超過一般的極限距離，無人機就會立刻和基站失去聯(lián)系，進入一個不可以精確良好控制的環(huán)境，也就是飛行盲區(qū)。之前由于學科的相互分離以及技術(shù)的不先進，這類問題得不到良好的解決，即便是利用人造衛(wèi)星等輔助通信手段也只能在一定程度上改善這一現(xiàn)狀，而如圖1所示，無人機組網(wǎng)通信之后，核心控制中心通過鏈接各個無人機之間的節(jié)點，搭建空間立體組網(wǎng)，對目標節(jié)點進行間接的有效控制，這樣的方法可以在非常高的程度上以高效率減小盲區(qū)的存在空間，無人機群體可以快速有效地應(yīng)對各種突發(fā)狀況，進一步提高了我們對無人機的控制能力和無人機的飛行能力。

2? 組網(wǎng)算法說明及仿真驗證

2.1? LEACH算法說明

LEACH又名低功耗自適應(yīng)分簇算法。LEACH算法的主要思想是通過將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點分為多個簇，在將簇劃分好之后，尋找一個節(jié)點作為相應(yīng)簇的簇頭。隨后，系統(tǒng)將在簇頭中隨機并循環(huán)地選擇簇頭節(jié)點，并將整個網(wǎng)絡(luò)的能量負載平均分配給各個傳感器節(jié)點，從而使整個網(wǎng)絡(luò)能源的消耗減小，使網(wǎng)絡(luò)的生存時間增加。

由準備階段及傳輸數(shù)據(jù)的穩(wěn)定階段兩個部分可組成LEACH協(xié)議的工作過程。簇的建立過程可以在準備階段完成，而數(shù)據(jù)的傳輸過程可以在穩(wěn)定階段完成。

節(jié)點在準備階段的選取有一些設(shè)定好的基本法則，在選取節(jié)點的時候，要掃描檢查目前的節(jié)點總數(shù)，知曉成為過節(jié)點的簇頭的數(shù)目及其應(yīng)用情況，查知下一步應(yīng)用所需的節(jié)點數(shù)目。具體應(yīng)用方法如下：采用計算機常用的0和1作為標識，以傳感器節(jié)點為發(fā)起源，以隨機選取的方式在之前掃描到的符合要求的節(jié)點中選取一個節(jié)點作為簇內(nèi)節(jié)點的簇首節(jié)點，該節(jié)點的作用是引導(dǎo)組成網(wǎng)的信息傳遞以及能量的傳輸。簇首節(jié)點一經(jīng)選定，就要以傳播擴散的方式向其他的非簇首節(jié)點放出信號，宣布自己的簇首位置。

在簇的穩(wěn)定階段，簇首節(jié)點用于收集簇內(nèi)非簇首節(jié)點的有關(guān)信息，并在合并信息完成后遞發(fā)給地面基站。在保持該階段一段時間后，其網(wǎng)絡(luò)將再次進入準備階段。

LEACH算法的優(yōu)點主要是節(jié)點能量分布均勻，節(jié)點消耗能量更低，簇頭的選取充分的考慮了節(jié)點的剩余能量，避免因傳輸距離增加而造成能耗高，延長整個網(wǎng)絡(luò)存活時間。而在無人機組網(wǎng)中，多個無人機共同執(zhí)行任務(wù)時，無人機群處于一種無中心、分布式、自組織的狀態(tài)。而在此過程中，可利用LEACH算法，將多個無人機看作一個網(wǎng)絡(luò)，而將無人機看作節(jié)點，從多個無人機節(jié)點中，按照LEACH協(xié)議選取簇頭的方法選出一個無人機簇頭，從而使整個無人機組網(wǎng)節(jié)點能量分布均勻，節(jié)點消耗能量更低，使整個無人機組網(wǎng)可執(zhí)行任務(wù)的時間更長。

判斷簇點的流程圖如圖2所示，在初始化網(wǎng)絡(luò)的前提下，對簇點進行判斷，分類及計數(shù)。其中，r是簇點個數(shù)，E是剩余能量。

2.2? 仿真及分析

首先建立一個120*120的圖表，在這個區(qū)域里面設(shè)置120個節(jié)點，高級節(jié)點的比例為0.1，在初始的狀態(tài)下，高級節(jié)點是隨機分布的，每次的一個循環(huán)都會產(chǎn)出一批新的高級節(jié)點，然后普通節(jié)點將自身的數(shù)據(jù)和信息交給高級節(jié)點，再由高級節(jié)點在數(shù)據(jù)與接收器之間進行數(shù)據(jù)的傳遞。

低能耗剩余節(jié)點的能量圖如圖3所示，在低能耗條件下，LEACH算法和SEP算法下的剩余節(jié)點的能量一直隨著時間周期的進行而減少，直至大約第280周期下降為0。

LEACH初始能量的節(jié)點位置圖如圖4所示，☆號表示LEACH算法初始的時候隨機選取的高級節(jié)點，其擁有較好的能量，而o表示的是普通的能量節(jié)點。

LEACH剩余節(jié)點存活的數(shù)量圖如圖5所示，隨著時間周期的推移，剩余節(jié)點存活的數(shù)量在周期200至300期間迅速減少了將近115個存活節(jié)點，之后緩慢減至0。

SEP初始能量的節(jié)點位置圖如圖6所示，☆號表示SEP協(xié)議初始的時候隨機選取的高級節(jié)點，o表示的是普通的能量節(jié)點。

SEP剩余節(jié)點存活的數(shù)量圖如圖7所示。

隨著時間周期的推移，剩余節(jié)點存活的數(shù)量在周期200至300期間迅速減少了將近115個存活節(jié)點，之后緩慢減至0。與圖5對比，SEP協(xié)議中的第一死亡節(jié)點出現(xiàn)的時間比較早，而LEACH算法可以很好地延緩第一死亡節(jié)點的出現(xiàn)。

3? 結(jié)? 論

針對多無人機的合作所面臨的高能耗低壽命問題，本文對LEACH算法及SEP算法仿真驗證的對比結(jié)果，可以看出，LEACH算法通過避免因傳輸距離增加而增加能耗，來延緩第一死亡節(jié)點的出現(xiàn)，從而延長了整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期，所以通過LEACH算法能夠延長無人機網(wǎng)絡(luò)的生命周期，使得無人機組可攜帶少量電源，就能提供較長且穩(wěn)定的通信續(xù)航時間，讓其生存時間大幅度提高。

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作者簡介：李安然（2000-），女，漢族，云南昆明人，本科在讀，研究方向：電子信息工程;趙曉東（2000-），男，漢族，寧夏石嘴山人，本科在讀，研究方向：通信工程;李嘉?。?000-），男，漢族，黑龍江鶴崗人，本科在讀，研究方向：通信工程;武曉勇（2000-），男，漢族，河南濮陽人，本科在讀，研究方向：通信工程。