本文摘要：針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法中簇頭的節(jié)點負載過重，使得簇頭的利用率不高，人們?yōu)榱藵M足自己的需要才會出現(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 針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN的高能效路由選擇問題，在混合式能量均衡分簇(HEED算法
針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法中簇頭的節(jié)點負載過重，使得簇頭的利用率不高，人們?yōu)榱藵M足自己的需要才會出現(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 針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN的高能效路由選擇問題，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，節(jié)點根據(jù)自身位置確定所在層級。簇內(nèi)選舉產(chǎn)生雙簇頭，分擔單一簇頭的工作，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 無線傳感器網(wǎng)絡(luò);高能效路由;多跳;雙簇頭;位置信息;分層
0引言
無線傳感器網(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)點組成，各節(jié)點利用無線通信方式形成一個多跳的自組織網(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)測對象的信息，并發(fā)送給基站[1]。而傳感器節(jié)點在使用過程中能量通常無法補給，因而如何高效利用能量從而延長WSN壽命，成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的首要目標�，F(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，其基本思想是將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)劃分為多個簇的結(jié)構(gòu)，簇頭節(jié)點負責搜集簇內(nèi)成員節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)聚合處理。簇頭節(jié)點間再通過協(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、次兩個參數(shù)進行簇頭選取的概念
主參數(shù)依賴于節(jié)點的剩余能量，節(jié)點根據(jù)主參數(shù)隨機選取初始簇頭集合，具有較多剩余能量的節(jié)點將有較大機會暫時成為簇頭;次參數(shù)依賴于簇內(nèi)通信代價，HEED使用簇內(nèi)平均可達能量(Average Minimum Reachability Power， AMRP作為衡量簇內(nèi)通信代價的標準，在簇重疊區(qū)域中的節(jié)點根據(jù)次參數(shù)，選擇最終加入哪個簇。由于HEED分簇算法良好的能耗性能，近年來，國內(nèi)外學者針對HEED分簇算法的研究與改進做了很多工作。針對HEED中簇頭直接與匯聚節(jié)點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)點發(fā)送到匯聚節(jié)點的數(shù)據(jù)量，從而降低能量消耗，達到延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。文獻[6]提出了HEEDCHEE分簇算法，對“孤兒節(jié)點”和“孤立簇頭節(jié)點”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)點通信開銷。文獻[7]提出一種自適應(yīng)的動態(tài)多跳非均勻分簇方法，將傳感器網(wǎng)絡(luò)中的簇根據(jù)實際需要進行不均勻劃分。通過均衡簇能量與其所承擔任務(wù)，有效地延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。文獻[8]提出一種自適應(yīng)負載均衡分群算法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的連通情況自適應(yīng)設(shè)置群規(guī)模門限，并將孤立成群節(jié)點加入到鄰近的非孤立節(jié)點群，提高群間均勻性和非孤立節(jié)點群數(shù)量。在文獻[9]中選舉簇頭依據(jù)剩余能量和最佳簇頭間距。文獻[10]針對節(jié)點密度較大情況，在簇頭競爭階段采用計時廣播代替協(xié)商機制，減小了系統(tǒng)開銷。文獻[11]提出了DCHEB(Double Cluster Head Energy Balance算法使得簇頭節(jié)點位于合適的位置上，平均了各個簇的節(jié)點個數(shù)，可以避免簇內(nèi)的邊緣節(jié)點過早耗盡能量。
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。該算法主要貢獻在于：利用獲取所處位置的能力，節(jié)點能夠確定自身所處網(wǎng)絡(luò)層級，并能夠選擇最佳路由方向，避免了過長距離的路由路徑損耗。另外，文章提出了雙簇頭思想，主簇頭用來收集簇內(nèi)節(jié)點和來自上一層級副簇頭的數(shù)據(jù)信息，并發(fā)送至簇內(nèi)副簇頭，而副簇頭則充當中繼負責轉(zhuǎn)發(fā)至下一層級。這樣，原來多跳路由協(xié)議中一個簇頭的功能分擔給兩個簇頭，進一步平衡了系統(tǒng)能量消耗。
1系統(tǒng)模型
1.1能量模型
本文采用與文獻[12]相同的無線通信能耗模型(Radio Energy Depletion Model， REDM。在該模型中，無線通信模塊發(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，功率放大損耗采用自由空間模型;當傳輸距離大于等于閾值d0時，采用多路徑衰減模型。
節(jié)點接收數(shù)據(jù)能耗為：
1.2網(wǎng)絡(luò)節(jié)點模型
本文假設(shè)WSN具有如下性質(zhì)：
1節(jié)點具有唯一的ID，均勻分布在監(jiān)測區(qū)域;
2所有節(jié)點固定并且能量有限，基站位置固定，能量不受限;
3所有節(jié)點具有相似的能力(處理/通信，并且地位平等，都能充當簇頭節(jié)點或普通節(jié)點;
4節(jié)點通信功率可調(diào)，即節(jié)點可以根據(jù)距離來調(diào)整發(fā)射功率的大小;
5節(jié)點具有位置感知能力，安裝具有全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System， GPS功能的天線;
6采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量;
7每個節(jié)點周期執(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，它們對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，可以進行數(shù)據(jù)聚合，即利用傳感器節(jié)點的處理能力，簇頭先對采集到的或收到的其他傳感器節(jié)點發(fā)送的多個數(shù)據(jù)進行網(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)點之間的連線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)通信代價函數(shù)選舉簇頭的基礎(chǔ)上選舉雙簇頭分擔簇頭的能量消耗;同時利用位置信息，通過設(shè)置合理的層級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)機制，每一輪主要由3個階段組成：初始化階段、成簇階段和簇間多跳路由階段。首先，節(jié)點獲取鄰居節(jié)點信息，通過迭代競選簇頭，建立分簇模型;隨后，數(shù)據(jù)在簇內(nèi)采用單跳傳輸，在通過簇頭間的多跳路由將數(shù)據(jù)發(fā)向基站。下面主要對算法的成簇階段和簇間多跳路由構(gòu)建階段進行詳細描述。
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)點能量若超過閾值，則根據(jù)剩余能量和通信代價函數(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節(jié)點為副簇頭。利用雙簇頭平衡簇頭能耗，其原理為同一簇中主簇頭負責收集其他節(jié)點(包括上一層級的副簇頭的數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)發(fā)給簇內(nèi)副簇頭，副簇頭則進行多跳路由將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至下一層級的主簇頭，當下一層級不存在主簇頭或存在的主簇頭不符合充當下一跳的條件時，則把數(shù)據(jù)直接發(fā)向基站。成簇階段引用孤立節(jié)點最佳中繼入簇思想，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)通信代價函數(shù)來產(chǎn)生簇頭。對簇頭漏洞問題利用最優(yōu)中繼入簇解決。
節(jié)點以不同的初始概率在各自競爭范圍內(nèi)發(fā)送競爭消息，節(jié)點的初始化概率CHp根據(jù)下面式(3確定，由式(3隨機產(chǎn)生的簇頭稱為臨時簇頭。
CHp=max(Cp×Er/Emax，Pmin(3
其中：Cp是網(wǎng)絡(luò)中預設(shè)的初始簇頭所占比例;Er為節(jié)點的剩余能量;Emax為節(jié)點的初始能量。設(shè)置Cp的最小值為Pmin防止簇頭選舉時迭代收斂速度過慢。為了平衡能耗、減少迭代時間，算法中每個節(jié)點開始時都設(shè)置一個競選簇頭的能量閾值T。定義：T=Er/nbr，其中nbr為節(jié)點周圍鄰居節(jié)點集合的平均能量。當節(jié)點的剩余能量小于鄰居節(jié)點的平均能量時(即T<1，初始化概率CHp為零，使其在迭代過程中無法成為簇頭;否則節(jié)點進行迭代，并依據(jù)式(3按概率隨機產(chǎn)生臨時簇頭。
在迭代過程中，通信代價函數(shù)Cost再次加入Energy閾值因子：
Energy=nbr/Er(4
Cost=AMRP*Energy(5
這樣，進一步增加剩余能量對選舉簇頭的影響，增加剩余能量較多的節(jié)點成為簇頭的概率。在每輪的循環(huán)中，如果自身的鄰居節(jié)點中存在臨時簇頭，并且擁有最小的通信代價函數(shù)，則該鄰居節(jié)點成為最終簇頭，否則節(jié)點的CHp乘以2進入下一輪迭代。如果該節(jié)點的所有的鄰居節(jié)點中沒有臨時簇頭節(jié)點，則該節(jié)點按照一定的概率成為臨時簇頭。
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《電子設(shè)計工程》(半月刊)，中國科技核心期刊(科技論文統(tǒng)計源期刊)，創(chuàng)刊于1993年，原名《國外電子元器件》，主要介紹具有較高學術(shù)水平的、電子領(lǐng)域相關(guān)的理論、技術(shù)、方法的專業(yè)性技術(shù)期刊。主要欄目有：計算機技術(shù)應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)與通信工程、測控與儀器儀表、圖像與多媒體技術(shù)、開發(fā)與應(yīng)用、數(shù)字處理技術(shù)、嵌入式技術(shù)、消費類電子、汽車電子、集成電路應(yīng)用、新特器件應(yīng)用、電源技術(shù)與應(yīng)用、信息安全、工業(yè)自動化、電力電子等[2] 。
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