丁冠銘，張安琳，陳慧，黃道穎?，張安琴

（1.鄭州輕工業(yè)學院計算機與通信工程學院，鄭州450002；2.中國建設銀行江蘇分行，南京210002）

一種能量均衡的戰(zhàn)場無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議算法*

丁冠銘1，張安琳1，陳慧1，黃道穎1?，張安琴2

（1.鄭州輕工業(yè)學院計算機與通信工程學院，鄭州450002；2.中國建設銀行江蘇分行，南京210002）

針對戰(zhàn)場無線傳感器網(wǎng)絡中節(jié)點能量消耗不均衡以及節(jié)點剩余能量問題，提出了一種基于能量均衡的戰(zhàn)場無線傳感器網(wǎng)絡LEACH路由協(xié)議的改進算法，該算法主要是對傳感器網(wǎng)絡中的簇群內(nèi)節(jié)點的剩余能量，以及其傳輸數(shù)據(jù)的鏈路長度這兩個方面的權重問題進行了改進，使傳感器網(wǎng)絡的能量消耗趨于平衡，通過MATLAB平臺對改進后的EBLRP協(xié)議與LEACH協(xié)議進行了模擬仿真，結果表明，新的路由協(xié)議能夠使網(wǎng)絡的生命周期延長13%左右，并且使節(jié)點的能量消耗情況有所緩解。

無線傳感器網(wǎng)絡，LEACH協(xié)議，節(jié)點剩余能量，MATLAB仿真

0　引言

無線傳感器網(wǎng)絡（Wireless Sensor Networks）［1］正成為無線網(wǎng)絡研究領域中一個熱點話題。戰(zhàn)場傳感器網(wǎng)絡主要是將大量傳感器通過隨機播撒、部署于監(jiān)測區(qū)域，然后通過自組織的形式組成無線網(wǎng)絡，采用多跳方式將其所在區(qū)域的監(jiān)測數(shù)據(jù)信息傳輸給客戶端。無線傳感器網(wǎng)絡包含了匯聚節(jié)點（Sink節(jié)點）、簇首和其他簇群內(nèi)部節(jié)點。

戰(zhàn)場傳感器網(wǎng)絡體系結構中，路由算法對傳感器網(wǎng)絡魯棒性以及網(wǎng)絡使用壽命起到很重要的作用。對于如何延長網(wǎng)絡生命周期以及更加合理地均衡利用節(jié)點剩余能量等問題，國內(nèi)外研究學者相繼提出了對傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議的改進算法，尤其是基于LEACH［2］路由協(xié)議的層次路由算法的改進，如:O.Younis提出的HEED算法［3］，孔令榮等人提出的LEACH-N［4］協(xié)議，王東東等人提出的一種基于非均勻分簇多跳通信UMQ-LEACH協(xié)議［5］，文獻［6］中提出的一種能量感知增強樹型EAERT協(xié)議［6］，文獻［7］中提出了一種非均勻分簇成簇NUCRP［7］協(xié)議等。

以上文獻中的改進算法中雖考慮到了節(jié)點的相對位置信息以及節(jié)點的剩余能量等情況，但是對于兩者之間的相互關系問題及作用影響并未進行過多的探討。文獻［3］對于節(jié)點剩余能量與數(shù)據(jù)傳輸距離兩者之間的相互關系問題未進行詳細的分析，文獻［4-7］未完全考慮在大規(guī)模部署下節(jié)點剩余能量與數(shù)據(jù)傳輸距離兩者之間對于簇頭選舉產(chǎn)生的作用及影響。

本文針對LEACH算法和以上路由協(xié)議中有關節(jié)點剩余能量與數(shù)據(jù)傳輸距離兩者之間的關系問題，通過對比分析了節(jié)點剩余能量與數(shù)據(jù)傳輸距離對簇頭選舉的影響權重，提出了改進性的算法，達到減少節(jié)點剩余能量消耗和延長網(wǎng)絡的生命周期。

1　LEAH協(xié)議算法

低能量自適應分簇分層LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）協(xié)議是由MIT實驗室的Heinzelman第一個提出來的分簇理論。

LEACH協(xié)議采用隨機選舉簇首的“輪”制，即傳感器節(jié)點密集且均勻分散布置在監(jiān)測區(qū)域，節(jié)點能量有限，均可向匯聚節(jié)點進行數(shù)據(jù)的傳輸，因此，監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的所有節(jié)點通過循環(huán)周期的方式隨機性地對節(jié)點進行選取，作為本輪循環(huán)中簇群內(nèi)部的簇頭，以完成簇并進行組網(wǎng)。

LEACH協(xié)議中周期性的“輪”機制在簇群的構建階段中，隨機性地選擇區(qū)域內(nèi)節(jié)點作為簇頭，簇頭隨即向鄰居節(jié)點廣播，其他鄰居節(jié)點通過廣播信號強度，以及節(jié)點與簇頭節(jié)點的相對距離長度來判斷要加入的簇群，并對該簇群內(nèi)的簇頭節(jié)點進行告知，以完成網(wǎng)絡的構建。簇群內(nèi)的普通節(jié)點將所監(jiān)測到的信息以數(shù)據(jù)包的形式傳輸至所在簇群的簇頭，簇頭將數(shù)據(jù)進行整合并發(fā)送至匯聚節(jié)點（sink節(jié)點）。并且每一“輪”周期結束，簇群網(wǎng)絡會進行重新分簇，即進入下一輪的簇頭選舉過程，并將持續(xù)這個流程，直至節(jié)點能量完全消耗完畢。

其成簇過程為:每個傳感器的節(jié)點隨機在0～1之間選擇一個數(shù)字，通過與閾值T（n）的比較，符合要求的節(jié)點自動成為本輪簇頭節(jié)點，并向周圍節(jié)點廣播，其他未當選節(jié)點根據(jù)通信信號的強弱以及相對距離長度，自主選擇信號強度大并且相對距離較近的簇頭，并加入其所在簇。閾值T（n）的計算方法如下:

其中，p為簇群中簇首數(shù)量占傳感器節(jié)點數(shù)的比例；r是當前輪數(shù)；G是r中還未成為簇首的傳感器節(jié)點集合。

LEACH協(xié)議采用分層路由方式，很好地減少了節(jié)點在數(shù)據(jù)傳輸、整合過程中的能量消耗問題，可以有效延長網(wǎng)絡的生命周期，緩解節(jié)點能量消耗等情況。

LEACH協(xié)議中的傳感器節(jié)點都是密集分布在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，且無法準確表示出如何分布使節(jié)點更加均勻，因此，可能會在實際監(jiān)測中造成簇頭節(jié)點分布不均勻，造成網(wǎng)絡節(jié)點能耗的不平衡［8］；由于LEACH協(xié)議要求每個節(jié)點在能量能耗上面基本上達到一致的效果，這就不適用于節(jié)點能量不均勻消耗的網(wǎng)絡中，在實際中，不均勻網(wǎng)絡是非常常見的［9］；由于LEACH協(xié)議未充分考慮那些因能量消耗過大，造成剩余能量變少的節(jié)點［10］，而這些節(jié)點很有可能會在某一“輪”中再次成為簇頭，而重新組成的簇群網(wǎng)絡的使用壽命無法得到很好的延續(xù)，網(wǎng)絡無法擁有很好的魯棒性［11］；因此，本文提出了一種能量均衡的無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議的改進算法，稱之為EBLRP（Energy Balanced for LEACH Routing Protocol）算法。

2　LEACH協(xié)議的改進算法—EBLRP算法

2.1EBLRP協(xié)議算法模型

2.1.1網(wǎng)絡拓撲

文中對該無線傳感器網(wǎng)絡進行如下定義:

①在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，節(jié)點隨機進行播撒，且傳感器節(jié)點的位置不會隨意改變；

②節(jié)點具有相同的數(shù)據(jù)報處理、傳輸能力；

③所有節(jié)點均可與匯聚節(jié)點（sink節(jié)點）進行相互通信；

④每個節(jié)點擁有唯一標識。

2.1.2節(jié)點能量消耗模型

本文采用文獻［2］中無線通信能量消耗模型，則發(fā)送數(shù)據(jù)時的能耗公式如下:

式中:k為節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)長度（bit）；Eelec為節(jié)點接收（發(fā)送）每bit數(shù)據(jù)消耗的能量；d為該段數(shù)據(jù)所要發(fā)送的鏈路距離；閾值；εfs與εmp分別為采用不同模型時信號的衰減系數(shù)，當d＜d0時，采用自由空間模型；當d≥d0時，節(jié)點能量消耗情況采用多路徑衰減模型。

節(jié)點接收k比特數(shù)據(jù)所消耗的能量公式為:

相比LEACH路由協(xié)議改進算法，本算法著重從傳感器節(jié)點剩余能量、數(shù)據(jù)傳輸距離兩者的權重關系進行研究，探討剩余能量、數(shù)據(jù)傳輸距離兩者在不同權重情況下的網(wǎng)絡生命周期以及節(jié)點的剩余能量均衡問題。并且在模擬仿真中，將文中改進算法與LEACH協(xié)議算法進行比較分析，來探討剩余能量、數(shù)據(jù)傳輸距離二者之間的關系。

2.2EBLRP路由協(xié)議工作原理

EBLRP路由協(xié)議算法工作原理如圖1所示。

圖1　EBLRP路由協(xié)議算法流程圖

算法流程如下:

Step1所有節(jié)點進行初始化，根據(jù)改進后的簇頭選舉公式計算出閾值T（n）；

Step2節(jié)點生成一個隨機數(shù)，與T（n）進行比較；

Step3隨機數(shù)小于閾值的即成為簇頭節(jié)點，其余的為簇內(nèi)節(jié)點；

Step4簇頭節(jié)點當選后立刻向所有節(jié)點廣播，并發(fā)出當選信號，等待其他為當選節(jié)點成簇請求；

Step5其他節(jié)點接收到簇頭廣播信號后，計算出相關數(shù)據(jù)，最短路徑選擇簇頭節(jié)點；

Step6將成簇請求發(fā)送到簇頭節(jié)點，簇頭接收后完成簇群構建，開始數(shù)據(jù)傳輸；

Step7數(shù)據(jù)傳輸完成后，現(xiàn)有簇群解散，所有節(jié)點重新按照簇頭選舉公式重復進行以上步驟。

協(xié)議算法的補充說明:

2.2.1簇頭選舉

設定仿真模擬區(qū)域范圍為100 m×100 m，并給定固定的匯聚節(jié)點（50，80），設其他節(jié)點到匯聚節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸距離為d1，距離的閾值為d0。因此當d1＜d0時，采用自由空間衰減模型，否則即采用多信道衰減模型。增大距離匯聚節(jié)點距離較近的點成為簇頭節(jié)點的概率。

因節(jié)點剩余能量與數(shù)據(jù)傳輸距離兩者之間的動態(tài)性變化能夠對簇頭選舉產(chǎn)生影響，通過對二者進行加權分析，比較二者對與傳感器網(wǎng)絡簇頭選舉所產(chǎn)生的作用，實現(xiàn)合理、有效地對節(jié)點剩余能量和數(shù)據(jù)傳輸距離進行分配。

通過對比節(jié)點的剩余能量、節(jié)點的能量消耗與初始能量之間的關系比較，以此使得剩余能量更多的節(jié)點成為簇頭節(jié)點概率更大。而且可以從文獻［12］的證明中，得出傳感器網(wǎng)絡簇群的最優(yōu)簇頭數(shù)為:

經(jīng)過改進之后的簇頭選舉公式如式（5）所示，對于節(jié)點的剩余能量以及數(shù)據(jù)傳輸距離分別給定一個加權常數(shù)α、β，且α+β=1，則閾值T（n）為:

其中，m為簇頭數(shù)量；EN為節(jié)點當前的剩余能量；ET為當前所有節(jié)點的剩余能量。

2.2.2數(shù)據(jù)的傳輸

每輪成簇完成后節(jié)點就會立刻進行數(shù)據(jù)的傳輸工作，因此，節(jié)點在傳輸數(shù)據(jù)進行整合分析過程中，需要消耗大量的能量。而簇頭還要對所在簇內(nèi)所有節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)信息進行整合，并將其發(fā)出，因此，簇頭會比簇內(nèi)其他節(jié)點的剩余能量少。如何快速有效地選擇出剩余能量高的節(jié)點，是本文對簇頭選舉公式改進的中心思想，在數(shù)據(jù)整合、傳輸之后，減少簇頭節(jié)點的能量消耗，起到對網(wǎng)絡節(jié)點能量的平衡作用。

3　仿真實驗

設定在100m×100m的范圍之內(nèi)隨機分布1000個節(jié)點，設定匯聚節(jié)點（Sink節(jié)點）坐標為（50，80），而且每個節(jié)點的初始能量為0.8 J，在Windows7系統(tǒng)下，利用MATLAB7.0平臺對LEACH算法與本文的改進算法EBLRP進行仿真模擬。

由以上數(shù)據(jù)可以得出d0=87 m，簇頭數(shù)為18，并且計算出β的值為。本文從網(wǎng)絡中死亡節(jié)點數(shù)以及節(jié)點的剩余能量兩個方面對其進行分析比較。

表1　仿真數(shù)據(jù)參數(shù)

圖2　死亡節(jié)點數(shù)對比

圖3　節(jié)點剩余能量對比

圖2為改進后的EBLRP協(xié)議與LEACH協(xié)議的死亡節(jié)點數(shù)對比，由圖2可知，LEACH協(xié)議的第一個死亡節(jié)點出現(xiàn)在1 780輪，而改進后的EBLRP協(xié)議的首個死亡節(jié)點出現(xiàn)在1 945輪；2 500輪時，LEACH協(xié)議中死亡節(jié)點數(shù)為750個，而EBLRP協(xié)議為643個。EBLRP協(xié)議將節(jié)點的剩余能量與數(shù)據(jù)傳輸距離兩個因素和簇頭閾值的選取進行結合，很好地減少了LEACH協(xié)議中重復選取同一節(jié)點發(fā)生的概率，這樣就會延緩傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的死亡，從而使網(wǎng)絡的生命周期得到延長。

圖3為改進的NBLRP協(xié)議與LEACH協(xié)議的節(jié)點剩余能量之間的對比分析，圖中可以看出: LEACH協(xié)議在2 400輪的時候節(jié)點能量幾乎耗盡，而改進的EBLRP協(xié)議則是在2 750輪左右節(jié)點能量耗盡。相比LEACH協(xié)議，EBLRP協(xié)議中的節(jié)點在簇頭選舉過程中不僅要考慮到節(jié)點剩余能量問題，數(shù)據(jù)傳輸距離問題也是要考慮進去，這樣就會對整個網(wǎng)絡的簇頭選舉過程進行優(yōu)化，節(jié)點剩余能量的消耗情況得到明顯減緩，使網(wǎng)絡壽命延長。

4　結論

從LEACH協(xié)議簇頭的閾值選舉方法入手，對節(jié)點的剩余能量以及節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的鏈路長度這兩個方面進行權重方面的改進。通過仿真，節(jié)點剩余能量在簇頭選舉、成簇過程中的影響比數(shù)據(jù)傳輸距離要大，并且驗證了文中改進算法較原算法的可靠性與穩(wěn)定性。當然，尚有一些問題有待后續(xù)研究，如:如何能夠在對數(shù)據(jù)傳輸量進行實時監(jiān)測，還能延長網(wǎng)絡生命周期，是接下來的研究方向。希望本文能夠給后續(xù)研究以借鑒，研究出更加穩(wěn)定、高效、節(jié)能的戰(zhàn)場無線傳感器網(wǎng)絡。

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An Energy Balanced Cluster Routing Protocol of Battlefield Wireless Sensor Network

DING Guan-ming1，ZHANG An-lin1，CHEN Hui1，HUANG Dao-ying1?，ZHANG An-qin2
（1.Zhengzhou University of Light Industry，Zhengzhou 450002，China；2.China Construction Bank of Jiangsu Branch，Nanjing 210002，China）

For the problem of battlefield wireless sensor networks node energy consumption and residual energy imbalance，an improved algorithm for Battlefield wireless sensor networks LEACH routing protocol based on energy balance，this algorithm mainly talk about remaining nodes from the sensor network cluster right length of energy，as well as two aspects of the transmission of data to improve weight problem，make sensor network energy consumption tends to balance，through MATLAB platform improved protocol of EBLRP with the protocol of LEACH is simulated.The results show that the new route agreements will enable the network to extend the life cycle about 13%，and ease the energy consumption of nodes.

wirelesssensornetworks，LEACH，noderesidualenergy，MATLAB

TP393

A

1002-0640（2016）06-0091-04

2015-05-06

2015-06-12

國家科技支撐計劃基金（2006BAK01A38）；河南省重點攻關項目（132102210418）；河南省教育廳重點攻關基金資助項目（13A520379）

丁冠銘（1989-），男，河南開封人，碩士研究生。研究方向：計算機網(wǎng)絡。

黃道穎（?1967-），男，河南信陽人，博士，教授。研究方向：計算機網(wǎng)絡，分布式計算。