引言

無線傳感器網(wǎng)絡是近年來信息技術領域的一個研究熱點，它融合了傳感器、計算機科學、信號與信息處理、通信等多個領域的技術。作為一個新興的、正在發(fā)展的技術領域，業(yè)界對其研究正在不斷深入。無線傳感器網(wǎng)絡為人類與客觀物理世界的交互提供了一種新的有效手段，它的諸多特點使其應用范圍涉及軍事應用、工業(yè)監(jiān)視與控制、醫(yī)療監(jiān)護、智能家居、物流管理、消費電子等諸多領域，具有廣闊的市場及產(chǎn)業(yè)前景。2003 年8 月，美國《商業(yè)周刊》的技術*論將無線傳感網(wǎng)絡定位成21 世紀高技術領域的四大支柱型產(chǎn)業(yè)之一。

在無線傳感器網(wǎng)絡中，能量有效性是網(wǎng)絡性能的一個重要指標。它對能源消耗有著很嚴格的限制，應盡可能少地消耗能量以達到延長網(wǎng)絡生命周期的目的。因此，設計一種良好的路由協(xié)議，減少不必要的能源消耗是非常必要的。本文主要探討了低能量自適應聚類協(xié)議（LEACH），指出了LEACH 協(xié)議存在的缺陷，并給出相應的解決方案加以優(yōu)化。

1 經(jīng)典LEACH 協(xié)議分析

1.1 算法描述

LEAC（Low-Energy Adaptive CluSTering Hierarchy）協(xié)議是針對無線傳感網(wǎng)絡設計的一種低功耗自適應分層路由算法，是最早提出的分簇路由協(xié)議。它的基本思想是以循環(huán)的方式隨機選擇簇頭節(jié)點，其他各節(jié)點根據(jù)接收到的來自簇頭的信號強度進行集群分組，使得整個網(wǎng)絡的能量負載平均分配到每個傳感器節(jié)點中，從而降低網(wǎng)絡能源消耗，提高網(wǎng)絡整體生存時間。

LEACH 協(xié)議定義了“輪”的概念，每一輪由簇的建立和穩(wěn)定狀態(tài)階段組成。在簇的建立階段，首批簇頭的選取是隨機的。對于一個節(jié)點n 而言，為其隨機選取一個在0 到1 之間的隨機數(shù)，若這個數(shù)字小于一個門限值T（n），則節(jié)點n 就成為本輪的簇頭節(jié)點。門限T（n）定義如下：

其中，P 是網(wǎng)絡中簇頭節(jié)點占總節(jié)點數(shù)目的百分比；r 是當前的輪數(shù)；G 是在前1/P 輪中沒有擔當過簇頭節(jié)點的節(jié)點集合；符號mod 是求模運算符號。

簇頭節(jié)點選定后，向周圍廣播自己成為簇頭的信息（ADV），非簇頭節(jié)點根據(jù)接收到的信號強度來決定從屬的簇類。當簇頭收到反饋消息后，便為簇內(nèi)節(jié)點分配時隙（基于TDMA 方式）。在穩(wěn)定階段，簇內(nèi)節(jié)點在自己時隙到來時刻向簇頭發(fā)送檢測數(shù)據(jù)，簇頭節(jié)點則將接收到的數(shù)據(jù)后進行必要的融合后傳送到基站或匯聚節(jié)點。經(jīng)過一段時間的數(shù)據(jù)傳送后，網(wǎng)絡重新進行簇的建立階段，進行下一輪的簇重建，如此循環(huán)。

1.2 LEACH 算法的局限性

LEACH 算法將負載均勻地分布在整個網(wǎng)絡上，大大節(jié)約了通信過程中的能量損耗。簇頭位置的輪換算法把遠距離通信的負載輪流分配給網(wǎng)絡節(jié)點，可以延長整個系統(tǒng)的生存時間。另外，簇頭節(jié)點在處理數(shù)據(jù)時用到了數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)壓縮技術，使得傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大大減小。但LEACH 算法同時也存在著許多不足之處：

（1）簇頭選擇問題 。LEACH 協(xié)議的簇頭是隨機產(chǎn)生的，選擇機制中沒有考慮節(jié)點的剩余能量和節(jié)點已經(jīng)做過簇頭的次數(shù)。一旦所剩能量較少的節(jié)點成為簇頭，將會很快耗盡其能量，過早死亡。其簇內(nèi)成員也將因收不到已死簇頭發(fā)出的信息而不斷地發(fā)送請求信號，耗費大量的能量而導致加速死亡，降低了整個網(wǎng)絡的生存時間。

（2）簇頭數(shù)量問題。在 LEACH 協(xié)議隨機選擇簇頭的機制中，并沒有控制簇頭的數(shù)量。所以很有可能在某一輪中出現(xiàn)只產(chǎn)生一兩個簇頭，或產(chǎn)生很多簇頭的情況。若簇頭過少，則成員節(jié)點要經(jīng)過很長的路徑與簇頭進行通信，簇頭也將接收大量節(jié)點的信息并向基站進行轉發(fā)。因此對每一個節(jié)點來說都負擔過重；而若產(chǎn)生過多簇頭，則會有過多的節(jié)點與基站通信，降低了網(wǎng)絡能量的利用率。

（3）簇頭分布問題。 LEACH 協(xié)議中，雖然在統(tǒng)計上簇頭是均勻分布的，但是由于簇頭產(chǎn)生的隨機性，可能會出現(xiàn)部分區(qū)域簇頭密度大，部分區(qū)域簇頭稀少的現(xiàn)象。

2 LEACH 算法的優(yōu)化

上述LEACH 算法中的不足，導致了無線傳感器網(wǎng)絡負載能量不均衡。本文主要通過改進簇頭節(jié)點選舉算法來對LEACH 協(xié)議進行優(yōu)化。主要目標是避免能量低的節(jié)點成為簇頭，控制簇頭數(shù)量達到最優(yōu)，減少簇頭在每輪中分布不均的現(xiàn)象。從而達到降低系統(tǒng)能量消耗，延長網(wǎng)絡生命周期的最終目的。

2.1 簇頭選舉機制的算法改進

對于簇頭選舉的改進協(xié)議，在文獻［6］中將其閾值作了改進：

2.2 改進算法的具體實現(xiàn)

算法進行優(yōu)化后詳細描述如下。

1）在簇的建立階段，簇頭由所有節(jié)點自主決定，在每一輪中自行生成k 個簇。k 的值由（4）式?jīng)Q定。

2）將每個節(jié)點的剩余能量與上一輪中預計的當前網(wǎng)絡平均能量進行比較，若剩余能量大于網(wǎng)絡的當前平均能量，則有資格成為簇頭候選節(jié)點；否則只能等待簇頭廣播簇類信息。

3）能量大于當前網(wǎng)絡平均能量的節(jié)點，判斷自己生成的隨機數(shù)是否小于門限值T（n）（即上文中已作改進的（3）式），若小于則成為簇頭節(jié)點；若大于門限值則為成員節(jié)點，等待簇頭發(fā)送告知信息 。至此，簇頭的選舉階段完成。

4）成為簇頭的節(jié)點，要以一定的功率發(fā)送簇頭告知信息，但不是全網(wǎng)廣播。該消息只包括簇頭節(jié)點的ID 和消息標識符。在此之后簇頭將等待簇成員的加入信息。

5）成員節(jié)點根據(jù)接收到的ADV 消息的信號強弱來選擇一個信號強的簇頭節(jié)點，并向其發(fā)送一個請求加入的消息，該消息只包括節(jié)點的ID 和簇頭節(jié)點的ID。

6）簇頭花費一定時間來等待接收成員節(jié)點的加入簇信息，之后將停止接收并根據(jù)所收到的信息數(shù)量來安排簇內(nèi)節(jié)點發(fā)送消息的TDMA 時隙。簇頭將TDMA 時隙以最小功率發(fā)送給簇內(nèi)成員，以確保成員節(jié)點與簇頭節(jié)點通信時不會產(chǎn)生沖突。這樣網(wǎng)絡中某一輪的簇就已建立起來。圖1 為改進后的簇建立階段算法流程圖。

7） 簇建立好后，開始進行數(shù)據(jù)的傳輸階段。每個節(jié)點按照既定規(guī)則在自己的 TDMA 時隙內(nèi)發(fā)送收集到的信息。基站在收到各個簇頭發(fā)送來的整合信息后，分析傳感到的數(shù)據(jù)并反應到上層人機交流界面上。根據(jù)信息中包含的簇頭和節(jié)點的ID 以及其發(fā)送信息時的功率強度，估計下一輪發(fā)送消息時網(wǎng)絡中節(jié)點的平均能量，并將此信息廣播到網(wǎng)絡，為下一輪循環(huán)做準備。至此，本輪結束。

圖 1 改進后的簇建立階段算法流程圖

3 、算法仿真與性能分析

本文在MATLAB 環(huán)境中對改進的算法進行了仿真，通過對結果的分析，來*價該算法的性能。

圖 2 改進算法的節(jié)點分簇狀態(tài)

圖3 改進前后兩種算法的網(wǎng)絡節(jié)點壽命比較

設置環(huán)境為：傳感器節(jié)點總數(shù)為100，初始能量為0.5J，分布在100 m×l00 m 的正方形區(qū)域中，基站坐標位于（x，y）=（50，50）位置。處理數(shù)據(jù)的單位能耗，發(fā)送數(shù)據(jù)的單位能耗，數(shù)據(jù)融合時的能耗為5nJ/Bit/message。

圖2 為改進后算法的節(jié)點分簇狀態(tài)。圖中每一個分塊區(qū)域表示某一輪的一個簇，每個簇中都有一個小星號表示簇頭，其他的小圓圈表示成員節(jié)點。可以看出圖中簇頭分布均勻，且每個簇頭所管轄的成員節(jié)點數(shù)目及分布狀態(tài)也是均勻穩(wěn)定的。

在相同環(huán)境下，將節(jié)點總數(shù)改為200，基站坐標位于（x，y）=（50，175）位置，數(shù)據(jù)包長度為500。圖3 為改進前后兩種算法的網(wǎng)絡節(jié)點壽命比較。橫坐標表示網(wǎng)絡工作的輪數(shù)，縱坐標表示存活節(jié)點的數(shù)目

從圖中可以看出，改進后的算法節(jié)點死亡率與原算法相比，有一定的延遲。這說明本算法通過對簇頭選擇機制的優(yōu)化及簇頭數(shù)目的控制，減少了節(jié)點因能量消耗過大而過早死亡的現(xiàn)象，大大延長了網(wǎng)絡的生命周期。

4 、結語

本文針對LEACH 協(xié)議存在的幾點問題，提出了自己的優(yōu)化方案。新算法將當前剩余能量和當前網(wǎng)絡平均能量作為參數(shù)引入到簇頭選舉機制中去，并融入了簇頭最優(yōu)個數(shù)解決方案。在仿真實驗中，將改進前后的算法進行對比分析，結果證明本優(yōu)化方案能使節(jié)點分布更加合理，較好地均衡網(wǎng)絡中的能量消耗，在一定程度上延長了整個網(wǎng)絡的生命周期。

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