基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇路由協(xié)議

吳子敬

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇路由協(xié)議

吳子敬

（齊齊哈爾大學(xué) 計算機與控制工程學(xué)院，黑龍江 齊齊哈爾 161006）

針對現(xiàn)有無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點負(fù)載不均問題，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳器網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇路由協(xié)議。通過引入競爭半徑函數(shù)，完成節(jié)點入簇，并在簇間數(shù)據(jù)傳輸階段構(gòu)造出一棵使整個網(wǎng)絡(luò)傳輸代價最小的路由樹，選出最優(yōu)傳輸路由。仿真結(jié)果表明，有效平衡了節(jié)點能耗，延長了網(wǎng)絡(luò)的存活時間。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；非均勻分簇；最小路由樹

WSNs具有易部署、自適應(yīng)和分布式的特點，現(xiàn)已應(yīng)用到地質(zhì)勘探、森林監(jiān)控和環(huán)境監(jiān)測中。由于節(jié)點多分布在偏遠(yuǎn)地區(qū)中，一旦部署完成后更換成本巨大。現(xiàn)有傳感器節(jié)點多采用電池供電，當(dāng)能量耗盡時難以及時補充，這將嚴(yán)重影響傳感器網(wǎng)絡(luò)的存活時長。因此，研究如何降低網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點能耗，提高網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡性是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的研究重點。HEINZELMAN等[1]提出一種功耗很低的自適應(yīng)路由協(xié)議LEACH，該協(xié)議使用簇頭周期輪換的方式對傳感器網(wǎng)絡(luò)進行拓?fù)渲貥?gòu)，利用概率函數(shù)選出簇頭，每輪選出的簇頭數(shù)量不穩(wěn)定，無法保證簇頭的均勻分布。YOUNIS O等[2]提出了一種混合分布式分簇路由協(xié)議 HEED，該協(xié)議通過基于節(jié)點剩余能量和節(jié)點鄰近度的混合算法，周期性地依概率選取簇頭，提高了網(wǎng)絡(luò)的可擴展性和網(wǎng)絡(luò)壽命。但該協(xié)議在選擇簇頭時簇內(nèi)通信代價過大，導(dǎo)致消耗過多能量。蔣暢江等[3]提出了一種能量均衡的多跳分簇路由協(xié)議DEBUC，該協(xié)議通過考慮節(jié)點剩余能量的廣播時間算法選取簇頭。在簇間通信階段，簇頭采用貪心算法在鄰居簇頭列表中選擇下一跳中繼節(jié)點。該協(xié)議有效節(jié)省了節(jié)點能耗，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。蘇金樹等[4]提出了一種負(fù)載均衡的分簇路由協(xié)議，該協(xié)議通過引入改進的粒子群算法自適應(yīng)調(diào)整慣性權(quán)重來選取簇頭，同時提出了一種保證簇頭二連通的簇間連通算法。該協(xié)議不僅延長網(wǎng)絡(luò)的壽命，還提高了能量效率，但未考慮匯聚點附近的“能量熱區(qū)”問題。G.V.SELVI等[5]提出一種非均勻分簇路由協(xié)議UCAPN，該協(xié)議將傳感器節(jié)點劃分為不同大小的簇，非簇頭節(jié)點的信息先直接傳輸?shù)阶罱拇仡^節(jié)點，再傳輸?shù)絽R聚節(jié)點，以平衡節(jié)點的能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。YUAN Z等[6]提出了一種基于改進粒子群優(yōu)化算法的分簇路由協(xié)議，該協(xié)議兼顧了能源效率和傳輸距離，并采用中繼節(jié)點來減少簇頭能量的過度消耗。所提出的協(xié)議使傳感器節(jié)點分布更均勻，從而提高了網(wǎng)絡(luò)壽命。牛玉剛等[7]提出了一種含有重疊區(qū)域的非均勻分簇路由協(xié)議OMU，該協(xié)議根據(jù)節(jié)點密度、到匯聚點距離和剩余能量選取簇頭，再選擇重疊區(qū)域的中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)信息，最后通過簇頭和中繼節(jié)點的輪換機制均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。

綜上所述，針對現(xiàn)有基于分簇的路由協(xié)議存在簇頭選擇不合理、匯聚點周圍產(chǎn)生的“能量熱區(qū)”以及分布式分簇方式消耗過多能量導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)節(jié)點負(fù)載不均問題，本文提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇路由協(xié)議。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

本文采用類似非均勻分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議(Uneven clustering routing protocol based on BP neural network, BPUC)[8]中的傳感器網(wǎng)絡(luò)模型，并作如下假設(shè)：

（1）網(wǎng)絡(luò)中各傳感器節(jié)點隨機部署在邊長為200m的正方形監(jiān)測區(qū)域中。

（2）網(wǎng)絡(luò)中各傳感器節(jié)點能量有限且位置已知，并且都具備數(shù)據(jù)融合的能力。

（3）匯聚點位于水面上，位置不變且能量充足。

（4）所有節(jié)點可通過調(diào)節(jié)功率來改變自身通信半徑。

（5）節(jié)點共分為簇頭和普通節(jié)點兩類，由匯聚點選擇節(jié)點擔(dān)任的節(jié)點種類。

1.2 能耗模型

本文使用無線通信能量衰減模型[9]，其發(fā)送數(shù)據(jù)包的能耗：

2 BPUC算法

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分簇模型

2.1.1 激勵函數(shù)

考慮到節(jié)點能耗不均對網(wǎng)絡(luò)存活時間的影響，采用如下的激勵函數(shù)：

2.1.2 代價函數(shù)

為避免過擬合而無法達(dá)到誤差的極小值，同時考慮到節(jié)點的距離、能量和密集度對簇頭選擇的影響，采用如下帶有正則項的代價函數(shù)：

2.1.3 誤差反向傳播

誤差反向傳播是一個迭代學(xué)習(xí)的過程，通過迭代最后得到可準(zhǔn)確預(yù)測節(jié)點閾值的模型參數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分簇模型的權(quán)值與偏置的更新公式如下:

為減少計算量加快迭代速度，本文使用隨機梯度下降算法。通過求權(quán)值和偏置負(fù)方向的偏導(dǎo)數(shù)，實現(xiàn)對權(quán)值和偏置的更新：

2.2 競爭半徑函數(shù)

通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分簇模型選出簇頭后，簇頭在競爭半徑內(nèi)廣播自己成為簇頭的信息，其他節(jié)點完成入簇過程。簇頭的競爭半徑表示如下：

2.3 成簇算法

成簇算法分為模型構(gòu)建階段、模型訓(xùn)練階段和模型預(yù)測階段三個階段，具體過程如下：

（1）模型構(gòu)建階段。本文采用經(jīng)驗公式[10]確定隱藏層神經(jīng)元個數(shù)：

表1為隱藏層不同節(jié)點個數(shù)時MSE值的對比結(jié)果。由表1可知在隱藏層節(jié)點數(shù)為8時，均方誤差值MSE=0.4765，此時誤差達(dá)到最小。因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分簇模型使用3個輸入節(jié)點，8個隱藏節(jié)點，1個輸出節(jié)點的單隱藏層結(jié)構(gòu)。

表1 隱藏層節(jié)點個數(shù)與MSE值

2.4 簇間路由樹

在數(shù)據(jù)傳輸階段，采用單跳與多跳相結(jié)合的傳輸方式。在匯聚點通信半徑內(nèi)的簇頭直接將數(shù)據(jù)傳輸給匯聚點，其他與匯聚點較遠(yuǎn)的簇頭以多跳的方式將采集的數(shù)據(jù)由其他簇頭轉(zhuǎn)發(fā)給匯聚點。并采用基于簇頭層次劃分的簇間傳輸方式，根據(jù)簇頭到匯聚節(jié)點的距離對簇頭進行層次劃分，越接近匯聚節(jié)點的簇頭層次越高，簇頭間根據(jù)層次逐層傳輸。最后構(gòu)造出一棵使整個網(wǎng)絡(luò)傳輸代價最小的路由樹。具體過程如下：

3 算法仿真與分析

本節(jié)通過仿真實驗來驗證算法BPUC的特性，在Python3.7平臺上將BPUC算法分別與LEACH、EEUC和OMU算法進行對比。實驗中所用參數(shù)如表2所示。

表2 實驗參數(shù)

3.1 算法復(fù)雜度分析

本節(jié)分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分簇模型的時間復(fù)雜度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為正向傳播和誤差反向傳播兩部分。假設(shè)有個訓(xùn)練樣本，正向傳播過程時間復(fù)雜度為()，誤差反向傳播的時間復(fù)雜度為()。故本文提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分簇模型的時間復(fù)雜度為(2)。

3.2 算法穩(wěn)定性分析

圖1 隨機100輪中網(wǎng)絡(luò)的簇頭個數(shù)變化

3.4 能量效率分析

如圖2所示，選擇任意100輪中LEACH, EEUC, OMU, BPUC算法的簇頭能耗標(biāo)準(zhǔn)差進行對比。其中LEACH算法的標(biāo)準(zhǔn)差最高且波動幅度最大，表明該算法的負(fù)載均衡效果最差。這是由于在簇頭選舉階段，該算法依據(jù)概率函數(shù)來選取簇頭，無法保證網(wǎng)絡(luò)中的簇頭均勻分布，導(dǎo)致各簇頭能耗不均。EEUC, OMU和BPUC算法的標(biāo)準(zhǔn)差較為接近，并且波動范圍比LEACH算法更小，表明此三種算法更好的均衡了網(wǎng)絡(luò)能耗。這是由于此三種算法都考慮了“熱區(qū)”問題，都采用非均勻分簇的思想均衡網(wǎng)絡(luò)能耗，使到匯聚點距離不同的簇頭能耗較為均衡。尤其BPUC算法簇頭能耗標(biāo)準(zhǔn)差最小且波動幅度最小，說明該算法均衡網(wǎng)絡(luò)能耗的效果最好。

如圖3所示，在節(jié)點數(shù)為100, 150, 200, 250, 300的情況下，比較LEACH, EEUC, OMU, BPUC算法中的第一個死亡節(jié)點的輪數(shù)。BPUC算法的第一個死亡節(jié)點的輪數(shù)均大于其他三種算法，這表明BPUC算法可以有效地延長網(wǎng)絡(luò)的存活時長。

圖2 隨機100輪中簇頭能耗的標(biāo)準(zhǔn)差

圖3 首個節(jié)點死亡輪數(shù)

從圖4可以看出，BPUC算法的第一個死亡節(jié)點的輪數(shù)是LEACH算法的285%、EEUC算法的171%、OMU算法的128%，該算法的能量平衡效果優(yōu)于其他三種算法。LEACH算法依概率選擇簇頭，造成簇頭的不均勻分布以及簇頭的能量損失差異很大，故最早出現(xiàn)死亡節(jié)點。EEUC和OMU算法在選取簇頭時頻繁地交換信息，使節(jié)點負(fù)載過大而過早死亡。而BPUC算法在選擇最優(yōu)簇群時，節(jié)點先將自身信息都發(fā)送給匯聚點，再由匯聚點運行BPUC算法確定最優(yōu)分簇方式，避免了節(jié)點間頻繁的信息交換，節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的能量損耗。

圖4 存活節(jié)點隨輪數(shù)變化

4 結(jié)束語

針對現(xiàn)有分簇路由協(xié)議存在節(jié)點能耗不均的問題，本文提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇路由協(xié)議,不但減少了分布式簇頭選取方式節(jié)點間頻繁交換信息的能耗，使網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點能耗更加均衡，解決了“能量熱區(qū)”問題，而且降低了簇間的通信時延和能耗。仿真得知，本文提出的路由協(xié)議有效地均衡了節(jié)點能耗，延長了網(wǎng)絡(luò)的存活時間。

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An uneven clustering routing protocol for WSNs based on BP neural network

WU Zi-jing

(School of Computer and Control Engineering, Qiqihar University, Heilongjiang Qiqihar 161006, China)

To solve the problem of uneven load in existing wireless sensor networks, an uneven clustering routing for wireless sensor networks based on BP neural network was proposed. By introducing the competition radius function, nodes are added into clusters, and a route with the lowest transmission cost is constructed in the data transmission stage between clusters Tree to select the optimal transport route. The simulation results show that the energy consumption of nodes is effectively balanced and the survival time of the network is prolonged.

wireless sensor networks；BP neural network；uneven clustering；minimal route tree

2022-01-12

吳子敬（1965-），男，黑龍江齊齊哈爾人，副教授，碩士，主要從事電氣控制、數(shù)控技術(shù)研究，2466550354@qq.com。

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1007-984X(2022)04-0008-06