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    基于空間信息與梯度的WSN分簇路由算法

    2014-11-20 08:18:20廖惜春楊志高任敬哲
    電視技術(shù) 2014年5期
    關(guān)鍵詞:空間信息路由梯度

    廖惜春,楊志高,任敬哲

    (五邑大學信息與通信工程學院,廣東江門529020)

    無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network,WSN)是物聯(lián)網(wǎng)應用系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。它由部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)大量的傳感器節(jié)點組成,所有節(jié)點采用能量同構(gòu)、具有一定計算能力的模塊組成,采集環(huán)境中的數(shù)據(jù),并通過無線的方式將信息傳播給Sink節(jié)點。最早提出的分簇路由算法是LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[1]。

    經(jīng)過國內(nèi)外研究人員多年的努力,已經(jīng)在LEACH算法的基礎(chǔ)上做出了多種路由改進算法。文獻[2]提出了一種由節(jié)點剩余能量與睡眠控制的改進算法,該算法通過在網(wǎng)絡成簇階段降低能量低的節(jié)點被選為簇頭的概率,在穩(wěn)定階段使簇頭盡可能多地保持睡眠狀態(tài),從而降低網(wǎng)絡能耗。但是該算法對于網(wǎng)絡聲明周期的延長不太明顯。文獻[3]中針對熱區(qū)問題進行改進,提出一種非均勻的分簇方式,即離Sink節(jié)點近的簇不斷縮小,該算法可均衡網(wǎng)絡能耗,但算法過于復雜,控制開銷大。文獻[4]中提出一種雙簇頭的路由算法,算法主要由主簇頭收集簇內(nèi)成員信息,再將數(shù)據(jù)發(fā)送給副簇頭,待數(shù)據(jù)融合后將數(shù)據(jù)傳給Sink節(jié)點,此算法將接收與融合的步驟分開,避免了單個簇頭大信息量傳輸?shù)呢摀?,但?shù)據(jù)從主簇頭到副簇頭的傳輸,造成額外的耗能較大。文獻[5]提出了一種節(jié)點定位的雙Sink節(jié)點算法,算法有效地提高了網(wǎng)絡的性能,延長了整個網(wǎng)絡的生命周期。但是該算法使用的雙Sink節(jié)點,加大了網(wǎng)絡的硬件開銷,且需實現(xiàn)網(wǎng)絡粗定位,增加了算法的復雜度。最主要的是該算法的檢測區(qū)域限于正方形區(qū)域,實用性較低。

    綜上所述,LEACH分簇算法目前仍然需要廣大學者做出相應的研究與改進。本文在研究和分析LEACH算法以及后續(xù)研究人員的改進算法的基礎(chǔ)上提出了基于空間信息與梯度的WSN分簇路由算法。

    1 LEACH算法

    1.1 LEACH算法的原理

    LEACH分層路由算法的目的是最小化網(wǎng)絡能耗[3]。該算法通過隨機選擇簇頭節(jié)點收集網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)信息,從而使節(jié)點平均分擔網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)傳輸和能量消耗,延長網(wǎng)絡的生命周期,其網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    LEACH算法分為準備階段和數(shù)據(jù)傳輸階段,這兩個階段構(gòu)成一個輪回。在準備階段,檢測區(qū)域中節(jié)點產(chǎn)生一個0~1之間的隨機數(shù),并將這個隨機數(shù)同每輪的閾值T(n)作比較,如果節(jié)點產(chǎn)生的隨機數(shù)小于此閾值T(n),該節(jié)點就被選為簇頭。閾值的大小為

    圖1 LEACH算法網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)

    式中:p是檢測區(qū)域中簇頭所占的比例;r是指當前網(wǎng)絡進行簇頭選舉的輪數(shù);G是指在本輪之前的1/p輪中沒有被選為簇頭的節(jié)點集合;mod是求模運算符號。這樣就保證了監(jiān)測區(qū)域中所有節(jié)點都有當選簇頭的機會。簇頭節(jié)點選定后,簇頭節(jié)點全網(wǎng)廣播,告知網(wǎng)絡中其他節(jié)點此消息。網(wǎng)絡中的非簇頭節(jié)點根據(jù)接收到信息的信號強度來加入最近的簇頭組成簇。

    在數(shù)據(jù)傳輸階段,簇頭節(jié)點采用TDMA方式,為簇內(nèi)的節(jié)點分配時隙,簇內(nèi)節(jié)點在時隙到來時,向簇頭發(fā)送數(shù)據(jù)消息。簇頭節(jié)點將收到的數(shù)據(jù)進行融合后,再傳輸給Sink匯聚節(jié)點。一段時間后,網(wǎng)絡就進入下一輪的簇重構(gòu)過程,不斷地循環(huán),直到網(wǎng)絡中的所有節(jié)點能量耗盡。

    1.2 LEACH算法的不足

    1.2.1 簇頭分布不均勻

    采用LEACH算法產(chǎn)生的簇頭如圖2所示。圖中“○”表示普通節(jié)點,“⊙”表示簇頭節(jié)點,“×”表示Sink節(jié)點。監(jiān)測區(qū)域中簇頭分布明顯不均勻。

    圖2 LEACH算法產(chǎn)生的簇頭

    1.2.2 簇間能量負載不均衡

    從圖2中可見,由于簇頭分布不均勻,對擁有較多節(jié)點數(shù)的簇頭,收發(fā)數(shù)據(jù)的能耗相對較大;而對于擁有較少節(jié)點數(shù)的簇頭,數(shù)據(jù)傳輸過程中,能耗相對較少。可見,由于簇間能量負載不均衡,導致部分簇頭過早消亡。

    1.2.3 監(jiān)測區(qū)域受限

    由于LEACH算法的條件是:假定監(jiān)測區(qū)域所有的節(jié)點都能與Sink匯聚節(jié)點直接通信。所以該算法難以應用于大規(guī)模網(wǎng)絡。

    以上所提及的LEACH算法存在的不足之處,是影響網(wǎng)絡生命周期以及簇間負載均衡的主要原因。為了行之有效地解決上述問題,本文研究了一種基于空間信息和梯度的分簇路由算法。

    2 基于空間信息和梯度的分簇路由算法

    2.1 系統(tǒng)描述

    2.1.1 網(wǎng)絡模型

    傳感器網(wǎng)絡中的節(jié)點隨機部署在一個N×N的正方形區(qū)域內(nèi),節(jié)點周期性地采集區(qū)域內(nèi)的信息。同時對無線傳感器網(wǎng)絡作如下假設(shè):

    1)傳感器網(wǎng)絡中有固定的Sink節(jié)點,能量不受限制;

    2)所有節(jié)點同構(gòu),具有相同的初始能量和有限的能源;

    3)節(jié)點處于靜止態(tài),等待發(fā)送信息;

    4)節(jié)點能感知自身能量,并且可根據(jù)接收者的距離改變數(shù)據(jù)發(fā)送的功率;

    5)節(jié)點可以根據(jù)接收的信號強度,計算與發(fā)射節(jié)點之間的距離。

    2.1.2 能量模型

    本文采用無線傳感器網(wǎng)絡中常用的一階無線通信模型[3]。根據(jù)網(wǎng)絡的實際情況,模型給出了節(jié)點間的距離閾值d0,d0的大小為

    當發(fā)送節(jié)點到目標節(jié)點間的距離d<d0時,采用自由空間模型;當d≥d0時,則采用多徑衰落模型。

    節(jié)點i向節(jié)點j發(fā)送kbit數(shù)據(jù)的能耗為

    而節(jié)點j接收節(jié)點i發(fā)送的kbit數(shù)據(jù)能耗為

    式中:Eelec代表無線收發(fā)電路的能耗;Eamp代表放大器消耗的能量;εfs和εmp分別為兩種模型中功率放大所消耗的能量。

    2.2 改進算法描述

    2.2.1 相關(guān)定義

    1)節(jié)點的空間信息:在傳感器網(wǎng)絡中,節(jié)點根據(jù)RSSI確定節(jié)點自身到鄰近節(jié)點以及Sink節(jié)點的距離,將此距離作為節(jié)點的空間信息。

    2)梯度:Sink節(jié)點廣播消息在網(wǎng)絡傳遞中,記錄經(jīng)歷的跳數(shù),每個節(jié)點獲得自身到Sink節(jié)點的最少跳數(shù),稱之為高度,而節(jié)點自身與鄰居節(jié)點之間的高度差就定義為梯度。當數(shù)據(jù)沿著梯度最大鏈路給Sink節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)時,就選擇最小跳數(shù),即節(jié)點沿最短路徑進行數(shù)據(jù)傳遞[4]。

    3)能耗最優(yōu)簇原則:根據(jù)簇內(nèi)成員和簇的數(shù)量以及能耗關(guān)系,簇頭所占檢測區(qū)域總節(jié)點數(shù)為5%時,傳感器網(wǎng)絡的能耗最優(yōu)[5]。也就是說簇內(nèi)成員數(shù)和簇頭數(shù)的比值是19∶1。每個簇內(nèi)成員最大數(shù)是Nmax=19(1+α),其中α∈[0,1]。本文假設(shè)在α =0.5時,能夠保證簇內(nèi)節(jié)點數(shù)的整體分布是均勻的,Nmax取30。簇內(nèi)成員最小數(shù)目是Nmin=19(1- β),β∈[0,1]。本文假設(shè)β =0.8時,能夠滿足全網(wǎng)簇頭節(jié)點能耗均衡,則Nmin取4。簇內(nèi)節(jié)點數(shù)滿足以上閾值時,將形成的簇稱為能耗最優(yōu)簇。

    2.2.2 算法實現(xiàn)

    1)網(wǎng)絡初始化階段

    將Sink節(jié)點的梯度G(n0)和空間信息P(n0)初始化為0,其余節(jié)點的梯度和空間信息P(ni)初始化為無窮。從Sink匯聚節(jié)點開始向鄰居節(jié)點廣播自己的梯度值以及空間信息:在廣播過程中,當節(jié)點i收到節(jié)點j廣播梯度和空間信息的消息時,節(jié)點i首先檢查自身的鄰居表中是否已經(jīng)有了節(jié)點j的信息:若沒有,則將節(jié)點j加入到節(jié)點i的鄰居表NT(ni),鄰居表也同時保存鄰居節(jié)點的梯度信息;若已經(jīng)有了節(jié)點j的信息,則更新節(jié)點j的梯度。當節(jié)點i收到節(jié)點j發(fā)送的信號時,節(jié)點i根據(jù)收到信號的強度來確定節(jié)點j到自身的距離,將信息設(shè)置為某一具體的值P(ni),并將這個值存儲在節(jié)點i的空間信息表中;如此類推,直到網(wǎng)絡中的所有節(jié)點都獲得梯度和空間信息。P(ni)表達式為

    式中:xm和ym分別是監(jiān)測區(qū)域的長度和寬度;dBi是指節(jié)點i接收到Sink節(jié)點發(fā)出廣播信號時的強度;f是指節(jié)點i將此信號強度值轉(zhuǎn)換為與空間距離同等數(shù)量級的函數(shù)。

    2)簇頭選舉

    本文的簇頭選舉采用與LEACH類似的概念“輪”。網(wǎng)絡初始化完畢后,監(jiān)控區(qū)域的所有傳感器節(jié)點,在每輪開始時,根據(jù)

    生成初始值。將這個值代入

    生成一個d-c+1個元素的數(shù)組,并將自己的空間信息P(ni)與此數(shù)組中的值作比較,相等的節(jié)點標記為候選簇頭。

    式(6)和式(7)中的參數(shù)根據(jù)網(wǎng)絡監(jiān)控區(qū)域的大小、形狀、節(jié)點數(shù)量設(shè)置。本文中取d11=30,f=1,e=30,c=1,d=4,r代表當前輪數(shù),mod是求余運算。式(6)中,當di1=d11+e-1時,就將di1的值重新賦為d11。

    候選簇頭節(jié)點向鄰居節(jié)點廣播自己成為候選節(jié)點的信息。相鄰的候選簇頭比較梯度信息以及剩余能量值,候選簇頭當選簇頭的概率為

    式中:pi是候選簇頭節(jié)點i當選簇頭的概率;G(ni)和E(ni)分別指候選簇頭的梯度信息值和剩余能量值;a和b根據(jù)具體的網(wǎng)絡環(huán)境來設(shè)置不同的值;φ是調(diào)節(jié)梯度在簇頭選舉中的比重;φ調(diào)節(jié)節(jié)點剩余能量在簇頭選舉中占的比重。相鄰的候選簇頭重復進行此淘汰過程,直到網(wǎng)絡中的候選簇頭數(shù)目等于能耗最優(yōu)簇原則要求的簇頭數(shù)目,或者候選簇頭的鄰居節(jié)點里沒有候選簇頭為止。剩下的候選簇頭節(jié)點選為簇頭。

    3)簇的規(guī)??刂?/p>

    為了實現(xiàn)簇規(guī)模的控制,本文采用分簇規(guī)模約束機制。根據(jù)能耗最優(yōu)簇原則,控制每個簇的規(guī)模。將簇的大小控制在Nmax和Nmin之間。當簇內(nèi)節(jié)點數(shù)大于Nmax時,有節(jié)點要申請加入簇頭時,簇頭就發(fā)出拒絕消息,節(jié)點收到拒絕消息后,就尋找能量強度次弱的簇頭重新申請加入,以此類推。如果簇內(nèi)節(jié)點數(shù)目小于值Nmin,將放棄這個簇,這個簇內(nèi)的節(jié)點選擇能量次弱的簇頭加入,此時,簇頭不考慮最大數(shù)目限制,由于放棄的簇內(nèi)節(jié)點并不多,所以對其他簇的影響不大。

    4)數(shù)據(jù)傳輸階段

    簇內(nèi)通信方式采用TDMA的方式,簇頭給每個簇內(nèi)節(jié)點分配一個時隙,簇內(nèi)節(jié)點在時隙到來時,發(fā)信息給簇頭,其余時間處于休眠狀態(tài),降低能耗。簇內(nèi)節(jié)點在向簇頭節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)之前,先判斷通信距離,如果通信距離大于d0,就采取多跳通信的方式,將信息沿簇內(nèi)梯度最大的方向傳輸。否則采用單跳傳輸信息給簇頭。對于某些到Sink節(jié)點的距離小于或等于到簇頭距離的特殊節(jié)點,則選擇直接傳輸數(shù)據(jù)給Sink節(jié)點。

    3 仿真結(jié)果分析

    設(shè)定檢測區(qū)的范圍是200 m×200 m的正方形區(qū)域,隨機播撒200個節(jié)點,并且將Sink節(jié)點設(shè)置在監(jiān)控區(qū)域的中心,坐標為(100,100)。監(jiān)測區(qū)域節(jié)點能量值初始化為0.5 J,Eelec設(shè)為50 nJ/bit,數(shù)據(jù)融合消耗能量EEDA設(shè)為5 nJ/(bit·signal),兩種模型中的功率放大能耗根據(jù)距離和環(huán)境因素設(shè)置εfs為10 pJ/(bit·m2),εmp為0.001 3 pJ/(bit·m4),數(shù)據(jù)包的長度L設(shè)置為4 000 bit。參數(shù) α,β,a,b,φ,φ 分別設(shè)置為 0.5,0.8,0.5,0.5,0.01,0.5。下文分別對LEACH算法、文獻[5]算法以及本文的算法進行了仿真。

    圖3和圖4中,虛點線、虛劃線、細實線、點劃線分別代表LEACH算法、文獻[5]單Sink算法、本文改進算法、文獻[5]雙Sink算法各自的仿真結(jié)果。圖3是每輪的存活節(jié)點數(shù)目,圖4是每輪簇頭數(shù)目。

    圖3 各算法每輪存活節(jié)點數(shù)

    圖4 各算法每輪簇頭的數(shù)目

    圖3中可以看出LEACH算法在第286輪的時候,網(wǎng)絡中出現(xiàn)第1個消亡節(jié)點,在1 507輪的時候,整個網(wǎng)絡中節(jié)點全部消亡;文獻[5]算法,在監(jiān)測區(qū)域含有單個Sink節(jié)點和兩個Sink節(jié)點情況時進行仿真,結(jié)果表明:在監(jiān)測區(qū)域含有單個Sink節(jié)點時,網(wǎng)絡中第1個消亡節(jié)點是在350輪左右出現(xiàn),較LEACH算法有一定的提高;在網(wǎng)絡中含有2個Sink節(jié)點時,第1個消亡節(jié)點在640輪左右出現(xiàn),雖然延長了網(wǎng)絡的壽命,但是網(wǎng)絡的硬件成本較高。本文改進后的算法中,網(wǎng)絡出現(xiàn)第1個消亡節(jié)點是在560輪左右,直到2 550輪左右節(jié)點才全部消亡。

    由于每次實驗節(jié)點分布是隨機生成的,所以本文進行多次仿真,結(jié)果表明:LEACH算法出現(xiàn)第1個消亡節(jié)點大都是在280輪左右。而在第1 500輪左右,網(wǎng)絡中節(jié)點能量全部耗盡;采用文獻[5]算法的雙Sink節(jié)點仿真,第1個消亡節(jié)點在640輪出現(xiàn);采用本文改進的算法仿真時,第1個消亡節(jié)點出現(xiàn)的時間是在550輪左右,全部節(jié)點能量耗盡的時間大約在第2 500輪。

    在無線傳感器網(wǎng)絡中,每增加一個信標節(jié)點,網(wǎng)絡的硬件成本將提高10%。文獻[5]通過雙Sink節(jié)點和ABC算法獲取區(qū)域中所有節(jié)點坐標,雖然提高了網(wǎng)絡性能,但是網(wǎng)絡的硬件成本卻增加了。雖然本文中的第1個消亡節(jié)點出現(xiàn)的輪數(shù)較文獻[5]中的雙Sink節(jié)點算法較早,但是本文提出的算法無需額外的硬件成本,算法較簡單。且文獻[5]提出的算法限于在正方形網(wǎng)絡中使用,需要借助多種算法進行資源分配。而在實際應用中傳感器網(wǎng)絡布置區(qū)域很少有此規(guī)則。因此本文算法較文獻[5]算法有更高的實用性。

    同時,本文又對兩種算法在不同檢測區(qū)域進行多次仿真求均值的方法,驗證兩種算法的有效性。

    表1 LEACH算法仿真結(jié)果列表

    表2 改進算法仿真結(jié)果列表

    表1和表2分別是采用LEACH算法和本文改進算法,在形狀不同、面積近似相等的的檢測區(qū)域,進行20輪仿真求平均值后的結(jié)果。

    由表1看出,LEACH算法在不同的檢測區(qū)域的仿真結(jié)果相近;出現(xiàn)第1個消亡節(jié)點的輪數(shù)大約為279輪,在1 493輪后,網(wǎng)絡中的節(jié)點全部消亡。由表2看出,改進后的算法在圓形區(qū)域和正方形區(qū)域的網(wǎng)絡性能明顯優(yōu)于橢圓形區(qū)域和長方形區(qū)域,但是算法結(jié)果所受監(jiān)測區(qū)域的形狀影響較小。綜上所述:改進后的算法較LEACH算法以及文獻[5]算法有一定的提高且實用性更好。

    4 結(jié)束語

    本文針對LEACH算法的簇頭選舉不均勻,導致網(wǎng)絡能耗不均衡,部分節(jié)點過早死亡,從而使網(wǎng)絡性能降低等不足方面進行相應改進,提出了將節(jié)點空間信息與梯度、節(jié)點剩余能量等因素綜合考慮到簇頭選舉中,使簇頭分布更加均勻。在網(wǎng)絡分簇階段又對簇的大小進行限制和調(diào)整,使得網(wǎng)絡的能耗更加均衡。并在數(shù)據(jù)傳輸階段采用先判斷再傳輸?shù)姆椒ǎ瑢崿F(xiàn)了數(shù)據(jù)傳輸中根據(jù)傳輸?shù)木嚯x而采用多跳或單跳通信的方式,增強了數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹悄苄?,改善了LEACH算法中節(jié)點由于通信距離遠,造成能耗大的問題,不僅節(jié)約了能量,而且實現(xiàn)了長距離的多跳通信。從而使算法能夠應用于大面積檢測區(qū)域,克服了LEACH算法在這一點上的不足。且對文獻中部分算法進行仿真,結(jié)果表明本文算法具有更高的實用價值。

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