基于簇的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )能量平衡策略

　　論文關(guān)鍵詞:無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò );能量平衡;網(wǎng)絡(luò )壽命;驅逐;簇

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　　論文摘要:分簇被認為是延長(cháng)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )壽命的最有效的方法之一。本文首先說(shuō)明根據節點(diǎn)數目以及分布區域特征，確定合理的成簇數目是分簇算法設計的核心;算法EBCO( Energy Balance Cluster Optimize)按照無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )運行過(guò)程中相郁簇簇頭能量消耗速度信息來(lái)調整簇的大小，并且從能耗大的簇“驅逐”一些節點(diǎn)到能耗低的簇，從而平衡簇頭之間的能量消耗。仿真結果表明，采用該能量平衡的傳輸策略時(shí)，能有效地平衡簇頭間的能量消耗，較好地解決“熱區”問(wèn)題，延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )生存時(shí)間。

    無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )(Wireless Sensor Network, WSN )是由具有計算、存儲和無(wú)線(xiàn)通信能力的小型智能設備組成的分布式感知網(wǎng)絡(luò )。傳感器節點(diǎn)負責收集監測區域內的聲音、電磁或地震信號等多種信息，通過(guò)無(wú)線(xiàn)信道將它們發(fā)送到Sink節點(diǎn)(或稱(chēng)匯聚點(diǎn)、基站base station )。Sink節點(diǎn)具有更強的處理能力，能夠進(jìn)一步處理信息，或擁有更大的發(fā)送范圍，可以將信息送往某個(gè)大型網(wǎng)絡(luò )，使遠程用戶(hù)能夠檢索到該信息。通常傳感器節點(diǎn)體積都非常小，只有有限的計算能力、有限的存儲能力、有限的無(wú)線(xiàn)通信能力和有限的電源供應(電池供電)，而且在部署后難以二次補充能量，因此無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )存在嚴重的能量約束問(wèn)題，如何提高能量效率成為傳感器網(wǎng)絡(luò )研究的重大問(wèn)題。

    在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )中分簇被認為是延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )壽命的最有效的方法之一。將傳感器節點(diǎn)劃分為一個(gè)個(gè)簇，傳感器節點(diǎn)的角色分為簇頭和簇成員兩種，簇成員監測到的數據首先傳到簇頭，簇頭可以對采樣數據進(jìn)行融合，然后再轉發(fā)到Sink節點(diǎn)，以減少網(wǎng)絡(luò )流量，由于各個(gè)簇頭與Sink節點(diǎn)的距離不同，離Sink節點(diǎn)距離較遠的簇頭采取多跳的方式進(jìn)行通信。然而這種做法帶來(lái)了一個(gè)能量消耗不均衡的“熱區”問(wèn)題，即在傳感器網(wǎng)絡(luò )的多對一通信模式中，靠近Sink節點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)需要大量轉發(fā)其它簇的數據，節點(diǎn)能量過(guò)快消耗至死亡，造成網(wǎng)絡(luò )分割，降低網(wǎng)絡(luò )生存時(shí)間。

    針對傳感器網(wǎng)絡(luò )簇頭能量消耗平衡問(wèn)題，目前已經(jīng)提出了多種分簇策略和劃分子簇的方法來(lái)減少能耗，這些研究主要集中于均衡簇成員節點(diǎn)之間的能量消耗，沒(méi)有考慮到簇頭間的能量消耗均衡問(wèn)題。然而簇頭節點(diǎn)的輪換機制也可以均衡簇內節點(diǎn)的能量消耗。LEACH協(xié)議就是利用隨機輪換簇頭均勻分布能量負擔。仿真表明，LEACH協(xié)議的能量消耗比傳統的路由協(xié)議減少了8倍。然而，為了達到更好的能量消耗平衡，簇頭選擇算法必須頻繁地執行，而這又額外地增加了處理和通信的開(kāi)銷(xiāo)。為了減少這個(gè)額外開(kāi)銷(xiāo)，提出能量平衡的傳輸策略。

　　1、網(wǎng)絡(luò )模型與問(wèn)題描述

　　1.1網(wǎng)絡(luò )模型

    考慮一種異構的傳感器網(wǎng)絡(luò )，網(wǎng)絡(luò )中有三種節點(diǎn)組成:簇頭(cluster head，簡(jiǎn)稱(chēng)CH)、簇成員節點(diǎn)和匯聚(Sink)節點(diǎn)，CH節點(diǎn)和普通節點(diǎn)的配置相同，其發(fā)射功率以及節點(diǎn)的能量均有限，本文中認為Sink節點(diǎn)發(fā)射功率和能量是無(wú)限的。該網(wǎng)絡(luò )由N個(gè)隨機部署的傳感器節點(diǎn)形成，節點(diǎn)集合為，，其應用場(chǎng)景為周期性的數據收集。本文假設:

    (1)該網(wǎng)絡(luò )中的簇頭節點(diǎn)和簇成員節點(diǎn)分布在邊長(cháng)為A*A的正方形區域內，分布密度服從參數為的泊松分布;

    (2)所有節點(diǎn)都是同構的，具備數據融合的功能，每個(gè)節點(diǎn)都有一個(gè)唯一的標識(ID );

    (3)根據接收者的距離遠近，節點(diǎn)可以自由調整其發(fā)射功率以節約能量消耗，節點(diǎn)的發(fā)射功率有限，最大通信半徑為r;

    (4)鏈路是對稱(chēng)的。若已知對方發(fā)射功率，節點(diǎn)可以根據接收信號的強度計算出發(fā)送者到自己的近似距離;

    (5)理想的成簇概率為P，其中自愿簇頭的概率為P1，強迫簇頭的概率為P2。

　　1.2能量消耗模型

    成簇是分簇算法的關(guān)鍵問(wèn)題，而如何在給定的網(wǎng)絡(luò )條件下，達到合適的成簇數目并且滿(mǎn)足能量有效性的要求成為設計成簇的核心思想。成簇的數目不能太多也不能太少，如果太多將會(huì )引人大量的成簇開(kāi)銷(xiāo)，節點(diǎn)的能耗將增大，而且可允許復用的網(wǎng)絡(luò )資源有限;如果數目太少，每個(gè)簇內的成員節點(diǎn)數增多，簇頭將承擔過(guò)重的收發(fā)負擔，能量消耗增加而導致過(guò)早死亡，因此合適的成簇數目不僅可以均衡節點(diǎn)的能耗，延長(cháng)工作壽命，而且可以有效地提高鏈路的利用率。

    確定合理的簇頭數目是建立在充分考慮能量消耗有效性的基礎之上，因此首先定義節點(diǎn)在通信過(guò)程中能量消耗模型。本文使用無(wú)線(xiàn)通信消耗模型進(jìn)行計算，該模型由發(fā)送電路、功率放大器和接收電路構成，當發(fā)送端傳輸k比特數據到距離為d的接收端時(shí)，發(fā)送所消耗的能量為:

其中，為距離的臨界值，當收發(fā)之間的距離小于該臨界值，則使用自由空間模型;如果大于該值，則使用雙路徑模型。各個(gè)參數的具體含義和取值如表1所示。

    本文假設鄰近節點(diǎn)采集的數據具有較高的冗余度，簇首可以將其成員的數據融合成一個(gè)長(cháng)度固定的數據包，然后發(fā)送給匯聚點(diǎn)。數據融合也消耗一定的能量，但其能量消耗遠遠小于通信的能量消耗。

　　2、構建路由主干網(wǎng)

　　2. I網(wǎng)絡(luò )分簇

    在網(wǎng)絡(luò )部署階段，初始化狀態(tài)網(wǎng)絡(luò )中節點(diǎn)具有相同的能量，簇頭的產(chǎn)生一般有兩種情況，首先節點(diǎn)以廣播的形式向鄰居節點(diǎn)發(fā)送成簇信息，相鄰節點(diǎn)根據收到信號的強弱選擇準備加人的簇，并向發(fā)送節點(diǎn)返回確認消息，則發(fā)送節點(diǎn)成為自愿簇頭(volunteer cluster head );如果節點(diǎn)沒(méi)有收到其它節點(diǎn)的消息，則節點(diǎn)成為強迫簇頭(forced cluster head )，最終成簇數目為兩種簇頭數目之和。

    假設理想的成簇概率為P，其中自愿簇頭的概率為P1，強迫簇首的概率為P2，最終成簇的數目為K=NP，簇頭節點(diǎn)的分布密度為，普通節點(diǎn)的分布密度為。

  那么，整個(gè)網(wǎng)絡(luò )所消耗的總能量就為K個(gè)簇的能量之和，即:

 

    將式(1)和式(2)代人式(4)中，令P=K/N，并將轉換為以K為自變量的函數，得到消耗總能量的表達式:

 

    從式(6)可知，在給定分布區域大小A和節點(diǎn)數目N的條件下，代人相一關(guān)能量參數可以得到理想的分簇數目K。

    當確定簇頭數目以后，可求得成簇概率p = K/N，則節點(diǎn)成為自愿簇頭概率P}和強迫簇頭概率Pz滿(mǎn)足:

 

    證明隨機變量X表示網(wǎng)絡(luò )中產(chǎn)生簇頭數目，節點(diǎn)1成為簇頭，則，設分別表示節點(diǎn)1成為自愿簇頭或是強迫簇頭，兩者相互獨立。

 

    所以式(7)成立。

　　2.2簇的優(yōu)化調整

    6在簇頭競選結束后，網(wǎng)絡(luò )根據需要可以定期進(jìn)行簇結構調整，簇頭與其相鄰簇的簇頭根據能量消耗速度來(lái)調整簇的大小，能量消耗速度快的簇“驅逐”一部分簇成員攜大量能量消耗速度小的簇中來(lái)平衡簇頭的能量消耗速度。

    定義1　每個(gè)數據收集周期內，簇頭節點(diǎn)Si的能量消耗值為。

    在網(wǎng)絡(luò )運行后兩個(gè)相鄰簇的簇頭節點(diǎn)Si與Sj之間的能量消耗速度分別為和，接收一個(gè)數據的能量消耗為，Si與Sj的能量消耗速度差為:

 

　　兩簇間需調整節點(diǎn)數為:

 

    如果Si節點(diǎn)能量消耗快，從簇Si中找出個(gè)最靠近Sj簇的成員節點(diǎn)，“驅逐”到Sj簇中。若Si簇中所有節點(diǎn)個(gè)數小于，則把Si簇中所有的節點(diǎn)“驅逐”到Sj簇中，反之亦然。

　　2. 3簇結構優(yōu)化調整分析
  假設整個(gè)網(wǎng)絡(luò )中有m個(gè)簇頭，平均每個(gè)簇中要調整的簇成員個(gè)數為n，每個(gè)簇頭要向n個(gè)簇成員發(fā)送一個(gè)“驅逐”消息包，簇成員收到“驅逐”消息包后要向相鄰簇頭發(fā)送一個(gè)加人簇的請求包。因此，簇結構調整需要發(fā)送m×n個(gè)“驅逐”數據包和n×m個(gè)加人簇的請求包，網(wǎng)絡(luò )總開(kāi)銷(xiāo)為:

 

    網(wǎng)絡(luò )中簇結構調整消息發(fā)送量是由n決定的。在最好的情況下，網(wǎng)絡(luò )中需要調整的簇成員個(gè)數為0，則整個(gè)網(wǎng)絡(luò )不需要額外發(fā)送數據包;在最差的情況下，網(wǎng)絡(luò )中的每個(gè)節點(diǎn)都需要進(jìn)行簇調節，此時(shí):

    m×n=N                              (9)

    在最差情況下，網(wǎng)絡(luò )的總開(kāi)銷(xiāo)為2N，消息復雜度為0(N)，故本策略的消息開(kāi)銷(xiāo)小，能量高效。

　　3、仿真及分析

    仿真系統采用Visual C ++ 6. 0開(kāi)發(fā)，初始化網(wǎng)絡(luò )是在500 x 500的范圍內隨機產(chǎn)生1000個(gè)節點(diǎn)，每個(gè)節點(diǎn)都賦予相同的初始能量和相同的最大通信半徑r，兩節點(diǎn)之間的距離小于r才可互相通信。仿真參數如表2所示，如果網(wǎng)絡(luò )中的簇頭節點(diǎn)死亡而又沒(méi)有簇頭輪換就會(huì )造成一片區域數據無(wú)法采集，這時(shí)則認為網(wǎng)絡(luò )死亡。數據收集周期采用T表示，網(wǎng)絡(luò )中簇頭節點(diǎn)輪換一次稱(chēng)為一輪(round )。

 

    由于EEUC策略對降低網(wǎng)絡(luò )能耗有效性方面優(yōu)于LEACH } LEACH-C、HEED策略，為了驗證EB-CO對延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )生存時(shí)間的有效性，本文將EEUC與EBCO進(jìn)行比較。

    圖1為網(wǎng)絡(luò )運行隨機選取10輪計算簇頭能量消耗方差，從圖1中可以看出EBCO策略比EEUC策略簇頭能量消耗方差更小，EBCO策略中簇頭節點(diǎn)的能耗更均衡，這是由于EBCO策略是在網(wǎng)絡(luò )非均勻分簇后根據各個(gè)簇的能量消耗速度不同對網(wǎng)絡(luò )的簇結構進(jìn)行優(yōu)化調整，使網(wǎng)絡(luò )中簇頭節點(diǎn)能耗更加平均，從而延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )的生存時(shí)間。

 

    圖2為網(wǎng)絡(luò )運行中隨機選取10輪計算關(guān)鍵節點(diǎn)的能量與網(wǎng)絡(luò )中所有節點(diǎn)平均能量的比值，其中關(guān)鍵節點(diǎn)是指每輪運行結束時(shí)剩余能量最小的簇頭節點(diǎn)。減少關(guān)鍵節點(diǎn)的能量消耗是延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )生存時(shí)間的關(guān)鍵。從圖2可以知道，EBCO策略比EEUC更能減少關(guān)鍵節點(diǎn)的能量消耗，更能平衡簇頭節點(diǎn)的能量消耗，從而延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )的生存時(shí)間。

 

　　4、結束語(yǔ)

    分簇算法是實(shí)現層次路由的核心機制，其基本思想是通過(guò)簇頭對簇內節點(diǎn)之間的相關(guān)信息融合及轉發(fā)機制減少數據的傳輸量和距離，進(jìn)而降低通信能量，達到網(wǎng)絡(luò )節能的目的。本文通過(guò)對單層分簇中如何根據節點(diǎn)的數目以及分布特征，選擇合適的成簇數目進(jìn)行能量?jì)?yōu)化分析，并提出了一種分簇優(yōu)化策略，其主要思想是先將網(wǎng)絡(luò )分成大小不同的簇，再利用相鄰簇之間的能量消耗速度差來(lái)調整優(yōu)化簇結構，從而更好地平衡網(wǎng)絡(luò )簇頭的能量消耗。該方法兼顧了簇頭與簇成員節點(diǎn)、簇頭與簇頭之間的能耗，較好地解決了“熱區”問(wèn)題，仿真表明與已有的分簇策略相比，本文提出的這種策略能更好地平衡網(wǎng)絡(luò )簇頭能耗，延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )生存時(shí)間。

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