本文摘要：針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法中簇頭的節(jié)點(diǎn)負(fù)載過(guò)重，使得簇頭的利用率不高，人們?yōu)榱藵M(mǎn)足自己的需要才會(huì)出現(xiàn)雙簇頭的路由算法，下面小編推薦一篇關(guān)于雙簇頭路由的論文。 摘要 針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN的高能效路由選擇問(wèn)題，在混合式能量均衡分簇(HEED算法
針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法中簇頭的節(jié)點(diǎn)負(fù)載過(guò)重，使得簇頭的利用率不高，人們?yōu)榱藵M(mǎn)足自己的需要才會(huì)出現(xiàn)雙簇頭的路由算法，下面小編推薦一篇關(guān)于雙簇頭路由的論文。
摘要 針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN的高能效路由選擇問(wèn)題，在混合式能量均衡分簇(HEED算法基礎(chǔ)上提出一種基于位置信息的低能耗雙簇頭多跳路由算法(HEEDEELD。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)都具有位置感知能力，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)最佳單跳距離劃分層級(jí)，節(jié)點(diǎn)根據(jù)自身位置確定所在層級(jí)。簇內(nèi)選舉產(chǎn)生雙簇頭，分擔(dān)單一簇頭的工作，均衡簇頭能耗。在簇間多跳路由中，簇頭根據(jù)位置、距離和剩余能量的代價(jià)函數(shù)選擇最優(yōu)路由。Matlab仿真結(jié)果表明，與低功耗自適應(yīng)分簇(LEACH算法、HEED算法相比，提出的HEEDEELD在網(wǎng)絡(luò)壽命、能量效率、能耗均衡等性能方面具有明顯的性能增益。
關(guān)鍵詞 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò);高能效路由;多跳;雙簇頭;位置信息;分層
0引言
無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network， WSN由分布在任務(wù)區(qū)域內(nèi)的大量傳感器節(jié)點(diǎn)組成，各節(jié)點(diǎn)利用無(wú)線(xiàn)通信方式形成一個(gè)多跳的自組織網(wǎng)絡(luò)。各種集成化的微型傳感器相互協(xié)作地采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中監(jiān)測(cè)對(duì)象的信息，并發(fā)送給基站[1]。而傳感器節(jié)點(diǎn)在使用過(guò)程中能量通常無(wú)法補(bǔ)給，因而如何高效利用能量從而延長(zhǎng)WSN壽命，成為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的首要目標(biāo)。現(xiàn)有的節(jié)能路由協(xié)議研究中，基于分簇[2]的路由算法是其中主要方法之一，其基本思想是將無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)簇的結(jié)構(gòu)，簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)搜集簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合處理。簇頭節(jié)點(diǎn)間再通過(guò)協(xié)作的方式將融合后的數(shù)據(jù)傳送回基站[3]。
HEED(Hybrid EnergyEfficient Distributed clustering[4]分簇算法首次提出主、次兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行簇頭選取的概念
主參數(shù)依賴(lài)于節(jié)點(diǎn)的剩余能量，節(jié)點(diǎn)根據(jù)主參數(shù)隨機(jī)選取初始簇頭集合，具有較多剩余能量的節(jié)點(diǎn)將有較大機(jī)會(huì)暫時(shí)成為簇頭;次參數(shù)依賴(lài)于簇內(nèi)通信代價(jià)，HEED使用簇內(nèi)平均可達(dá)能量(Average Minimum Reachability Power， AMRP作為衡量簇內(nèi)通信代價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)，在簇重疊區(qū)域中的節(jié)點(diǎn)根據(jù)次參數(shù)，選擇最終加入哪個(gè)簇。由于HEED分簇算法良好的能耗性能，近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)HEED分簇算法的研究與改進(jìn)做了很多工作。針對(duì)HEED中簇頭直接與匯聚節(jié)點(diǎn)通信要消耗很大的能量，Younis等[5]提出了一種基于HEED協(xié)議的簇頭間多跳路由算法HEEDM，該算法旨在減少簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送到匯聚節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量，從而降低能量消耗，達(dá)到延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。文獻(xiàn)[6]提出了HEEDCHEE分簇算法，對(duì)“孤兒節(jié)點(diǎn)”和“孤立簇頭節(jié)點(diǎn)”引入“最優(yōu)鄰居中繼入簇”策略，減少分簇產(chǎn)生的簇頭數(shù)目和簇間節(jié)點(diǎn)通信開(kāi)銷(xiāo)。文獻(xiàn)[7]提出一種自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)多跳非均勻分簇方法，將傳感器網(wǎng)絡(luò)中的簇根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行不均勻劃分。通過(guò)均衡簇能量與其所承擔(dān)任務(wù)，有效地延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。文獻(xiàn)[8]提出一種自適應(yīng)負(fù)載均衡分群算法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的連通情況自適應(yīng)設(shè)置群規(guī)模門(mén)限，并將孤立成群節(jié)點(diǎn)加入到鄰近的非孤立節(jié)點(diǎn)群，提高群間均勻性和非孤立節(jié)點(diǎn)群數(shù)量。在文獻(xiàn)[9]中選舉簇頭依據(jù)剩余能量和最佳簇頭間距。文獻(xiàn)[10]針對(duì)節(jié)點(diǎn)密度較大情況，在簇頭競(jìng)爭(zhēng)階段采用計(jì)時(shí)廣播代替協(xié)商機(jī)制，減小了系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)。文獻(xiàn)[11]提出了DCHEB(Double Cluster Head Energy Balance算法使得簇頭節(jié)點(diǎn)位于合適的位置上，平均了各個(gè)簇的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，可以避免簇內(nèi)的邊緣節(jié)點(diǎn)過(guò)早耗盡能量。
本文在總結(jié)研究HEED的基礎(chǔ)上提出了一種基于地理位置信息的雙簇頭多跳路由算法(EnergyEfficient routing algorithm with Location information and Double cluster heads based on HEED， HEEDEELD。該算法主要貢獻(xiàn)在于：利用獲取所處位置的能力，節(jié)點(diǎn)能夠確定自身所處網(wǎng)絡(luò)層級(jí)，并能夠選擇最佳路由方向，避免了過(guò)長(zhǎng)距離的路由路徑損耗。另外，文章提出了雙簇頭思想，主簇頭用來(lái)收集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)和來(lái)自上一層級(jí)副簇頭的數(shù)據(jù)信息，并發(fā)送至簇內(nèi)副簇頭，而副簇頭則充當(dāng)中繼負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)至下一層級(jí)。這樣，原來(lái)多跳路由協(xié)議中一個(gè)簇頭的功能分擔(dān)給兩個(gè)簇頭，進(jìn)一步平衡了系統(tǒng)能量消耗。
1系統(tǒng)模型
1.1能量模型
本文采用與文獻(xiàn)[12]相同的無(wú)線(xiàn)通信能耗模型(Radio Energy Depletion Model， REDM。在該模型中，無(wú)線(xiàn)通信模塊發(fā)送數(shù)據(jù)的能量消耗主要在發(fā)送電路和功率放大電路，接收數(shù)據(jù)的能量消耗主要在接收電路。在保證合理信噪比條件下，節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)能耗為
ETx(k，d=Eelec×k+Efs×k×d2，d Eelec×k+Eamp×k×d4，d≥d0 (1
其中：k為發(fā)送的二進(jìn)制位數(shù);d為發(fā)送距離;Eelec(nJ/b為射頻能耗系數(shù)，Efs(pJ/(b·m2和Eamp(pJ/(b·m4為不同信道傳播模型下的功率放大電路能耗系數(shù)。在傳輸距離小于閾值d0時(shí)，功率放大損耗采用自由空間模型;當(dāng)傳輸距離大于等于閾值d0時(shí)，采用多路徑衰減模型。
節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)能耗為：
1.2網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)模型
本文假設(shè)WSN具有如下性質(zhì)：
1節(jié)點(diǎn)具有唯一的ID，均勻分布在監(jiān)測(cè)區(qū)域;
2所有節(jié)點(diǎn)固定并且能量有限，基站位置固定，能量不受限;
3所有節(jié)點(diǎn)具有相似的能力(處理/通信，并且地位平等，都能充當(dāng)簇頭節(jié)點(diǎn)或普通節(jié)點(diǎn);
4節(jié)點(diǎn)通信功率可調(diào)，即節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)距離來(lái)調(diào)整發(fā)射功率的大小;
5節(jié)點(diǎn)具有位置感知能力，安裝具有全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System， GPS功能的天線(xiàn);
6采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量;
7每個(gè)節(jié)點(diǎn)周期執(zhí)行數(shù)據(jù)采集任務(wù)，并始終有數(shù)據(jù)傳送至基站;
8節(jié)點(diǎn)都具有與基站直接通信的能力。
1.3數(shù)據(jù)融合模型
考慮到簇內(nèi)部署了大量節(jié)點(diǎn)，它們對(duì)同一事件采集到的數(shù)據(jù)是相同或相近的，存在著大量的冗余信息。因此，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，即利用傳感器節(jié)點(diǎn)的處理能力，簇頭先對(duì)采集到的或收到的其他傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送的多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)內(nèi)處理，消除冗余信息，然后再傳輸處理后的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)融合的能耗設(shè)定為EDA=5nJ/b。
2.1基本思想
圖1所示是網(wǎng)絡(luò)模型圖，圖中的圓圈代表簇，簇頭節(jié)點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表簇間多跳傳輸路徑。黑色圓圈為主簇頭，灰色為副簇頭。本文沿用HEED思想，在利用剩余能量和簇內(nèi)通信代價(jià)函數(shù)選舉簇頭的基礎(chǔ)上選舉雙簇頭分擔(dān)簇頭的能量消耗;同時(shí)利用位置信息，通過(guò)設(shè)置合理的層級(jí)尋找最佳路徑多跳路由向基站上傳數(shù)據(jù)。
算法采用輪循環(huán)機(jī)制，每一輪主要由3個(gè)階段組成：初始化階段、成簇階段和簇間多跳路由階段。首先，節(jié)點(diǎn)獲取鄰居節(jié)點(diǎn)信息，通過(guò)迭代競(jìng)選簇頭，建立分簇模型;隨后，數(shù)據(jù)在簇內(nèi)采用單跳傳輸，在通過(guò)簇頭間的多跳路由將數(shù)據(jù)發(fā)向基站。下面主要對(duì)算法的成簇階段和簇間多跳路由構(gòu)建階段進(jìn)行詳細(xì)描述。
2.3成簇階段
成簇階段分為建立簇間多跳路由階段和數(shù)據(jù)傳輸階段。成簇階段節(jié)點(diǎn)能量若超過(guò)閾值，則根據(jù)剩余能量和通信代價(jià)函數(shù)選舉主簇頭，并在主簇頭覆蓋范圍內(nèi)選擇剩余能量最多的一個(gè)節(jié)點(diǎn)為副簇頭。利用雙簇頭平衡簇頭能耗，其原理為同一簇中主簇頭負(fù)責(zé)收集其他節(jié)點(diǎn)(包括上一層級(jí)的副簇頭的數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)發(fā)給簇內(nèi)副簇頭，副簇頭則進(jìn)行多跳路由將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至下一層級(jí)的主簇頭，當(dāng)下一層級(jí)不存在主簇頭或存在的主簇頭不符合充當(dāng)下一跳的條件時(shí)，則把數(shù)據(jù)直接發(fā)向基站。成簇階段引用孤立節(jié)點(diǎn)最佳中繼入簇思想，減小簇頭數(shù)目。然后根據(jù)分簇結(jié)果建立多跳路由，進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。
2.3.1主簇頭選舉
本文沿用HEED思想利用剩余能量和簇內(nèi)通信代價(jià)函數(shù)來(lái)產(chǎn)生簇頭。對(duì)簇頭漏洞問(wèn)題利用最優(yōu)中繼入簇解決。
節(jié)點(diǎn)以不同的初始概率在各自競(jìng)爭(zhēng)范圍內(nèi)發(fā)送競(jìng)爭(zhēng)消息，節(jié)點(diǎn)的初始化概率CHp根據(jù)下面式(3確定，由式(3隨機(jī)產(chǎn)生的簇頭稱(chēng)為臨時(shí)簇頭。
CHp=max(Cp×Er/Emax，Pmin(3
其中：Cp是網(wǎng)絡(luò)中預(yù)設(shè)的初始簇頭所占比例;Er為節(jié)點(diǎn)的剩余能量;Emax為節(jié)點(diǎn)的初始能量。設(shè)置Cp的最小值為Pmin防止簇頭選舉時(shí)迭代收斂速度過(guò)慢。為了平衡能耗、減少迭代時(shí)間，算法中每個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始時(shí)都設(shè)置一個(gè)競(jìng)選簇頭的能量閾值T。定義：T=Er/nbr，其中nbr為節(jié)點(diǎn)周?chē)従庸?jié)點(diǎn)集合的平均能量。當(dāng)節(jié)點(diǎn)的剩余能量小于鄰居節(jié)點(diǎn)的平均能量時(shí)(即T<1，初始化概率CHp為零，使其在迭代過(guò)程中無(wú)法成為簇頭;否則節(jié)點(diǎn)進(jìn)行迭代，并依據(jù)式(3按概率隨機(jī)產(chǎn)生臨時(shí)簇頭。
在迭代過(guò)程中，通信代價(jià)函數(shù)Cost再次加入Energy閾值因子：
Energy=nbr/Er(4
Cost=AMRP*Energy(5
這樣，進(jìn)一步增加剩余能量對(duì)選舉簇頭的影響，增加剩余能量較多的節(jié)點(diǎn)成為簇頭的概率。在每輪的循環(huán)中，如果自身的鄰居節(jié)點(diǎn)中存在臨時(shí)簇頭，并且擁有最小的通信代價(jià)函數(shù)，則該鄰居節(jié)點(diǎn)成為最終簇頭，否則節(jié)點(diǎn)的CHp乘以2進(jìn)入下一輪迭代。如果該節(jié)點(diǎn)的所有的鄰居節(jié)點(diǎn)中沒(méi)有臨時(shí)簇頭節(jié)點(diǎn)，則該節(jié)點(diǎn)按照一定的概率成為臨時(shí)簇頭。
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