馬杰良，王 垚，顧蕾蕾

(1.南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，南京210044;)

2.南京信息工程大學(xué)信息與控制學(xué)院，南京210044

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì)移動(dòng)通信的要求越來越高。移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展和普及不僅方便了人們的生活，同時(shí)也推動(dòng)了無線通信技術(shù)的發(fā)展。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是一種新型的網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算技術(shù)。它能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)、感知和采集監(jiān)測(cè)對(duì)象的信息并對(duì)其進(jìn)行處理，再將信息傳送到用戶。隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的日益成熟和普及，人們的生產(chǎn)、生活方式和工作效率也會(huì)隨之得到不斷的改善和提高。

路由協(xié)議是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)層的核心技術(shù)。目前，WSN路由協(xié)議的種類已有很多，其目的是要節(jié)省系統(tǒng)的能量，延長(zhǎng)系統(tǒng)的生命周期，提高系統(tǒng)的性能，主要有平面路由協(xié)議和層次路由協(xié)議兩種［1－2］。

LEACH協(xié)議是第一個(gè)在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中提出的分簇式路由協(xié)議，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議中占有重要地位，具有分簇協(xié)議的基本特點(diǎn)。近年來，許多文章針對(duì)LEACH的分簇算法進(jìn)行改進(jìn)。隨著人們對(duì)WSN路由協(xié)議的研究深入，以生存節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)來衡量WSN生命周期長(zhǎng)短已無法滿足人們對(duì)系統(tǒng)性能的高要求。于是以生存節(jié)點(diǎn)的覆蓋率來衡量WSN生命周期這一新概念順理成章地被現(xiàn)在的大部分學(xué)者所認(rèn)可了［3－4］。覆蓋率反映了網(wǎng)絡(luò)區(qū)域被監(jiān)測(cè)的狀況，它的應(yīng)用，有助于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量的有效控制、感知服務(wù)質(zhì)量的提高和整體生存時(shí)間的延長(zhǎng)。

文獻(xiàn)［5］中算法根據(jù)節(jié)點(diǎn)的位置信息來計(jì)算節(jié)點(diǎn)與其鄰居節(jié)點(diǎn)的覆蓋關(guān)系，從而選取工作節(jié)點(diǎn)。為了避免產(chǎn)生覆蓋盲區(qū)，采取了后退機(jī)制，該算法使網(wǎng)絡(luò)保持完全覆蓋，但算法運(yùn)行復(fù)雜度較高。文獻(xiàn)［6］中證明了當(dāng)節(jié)點(diǎn)的通信半徑大于等于兩倍的感知半徑時(shí)，若工作節(jié)點(diǎn)能夠覆蓋整個(gè)區(qū)域，則工作節(jié)點(diǎn)集合一定是連通的。并提出了OGDC算法，該算法按輪次運(yùn)行，每輪開始時(shí)隨機(jī)選擇開始節(jié)點(diǎn)并廣播消息。節(jié)點(diǎn)根據(jù)其鄰居信息，自己的位置，計(jì)算是否被鄰居節(jié)點(diǎn)覆蓋。文獻(xiàn)［7］中提出了根據(jù)節(jié)點(diǎn)密度信息來選擇工作節(jié)點(diǎn)的算法SCOM，由節(jié)點(diǎn)周圍鄰居節(jié)點(diǎn)與骨干節(jié)點(diǎn)交互信息來決定節(jié)點(diǎn)是否為工作節(jié)點(diǎn)。文獻(xiàn)［8］中提出了基于覆蓋度的覆蓋控制算法DSP，每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算本地節(jié)點(diǎn)的覆蓋度，針對(duì)應(yīng)用對(duì)覆蓋質(zhì)量的精確要求，通過根據(jù)節(jié)點(diǎn)覆蓋度來選擇工作節(jié)點(diǎn)。

本文主要是在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上，根據(jù)檢測(cè)到的鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，提出一種有效的算法，該算法通過對(duì)簇頭節(jié)點(diǎn)分布及簇內(nèi)實(shí)際覆蓋率的優(yōu)化來提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)壽命。

1 LEACH協(xié)的分析

1.1 LEACH協(xié)議算法分析

LEACH協(xié)議是以循環(huán)的方式隨機(jī)選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量負(fù)載平均分配到每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)中，從而達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)能源消耗、提高網(wǎng)絡(luò)整體生存時(shí)間的目的。

根據(jù)文獻(xiàn)［9］中所述，LEACH協(xié)議在運(yùn)行過程中不斷的循環(huán)執(zhí)行簇的重構(gòu)過程，每個(gè)簇重構(gòu)過程可以用回合的概念來描述。其選取簇頭的原則是:傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)的生成一個(gè)0，1之間的數(shù)，如果小于閾值T(n)，則該節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭，T(n)按下列式(1)計(jì)算:

其中p為每輪節(jié)點(diǎn)成為簇頭的百分比即p=k/N，k為一輪中成為簇頭的個(gè)數(shù)，N為總的傳感器個(gè)數(shù)，r為當(dāng)前輪數(shù)，G是在過去的輪內(nèi)未成為簇頭的節(jié)點(diǎn)集合。這個(gè)算法可以保證每個(gè)節(jié)點(diǎn)在1/p輪內(nèi)僅僅當(dāng)選成為簇頭一次。

選定簇頭節(jié)點(diǎn)后，其通過廣播告知整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收信息的信號(hào)強(qiáng)度決定從屬的簇，并通知相應(yīng)的簇頭節(jié)點(diǎn)，完成簇的建立。

進(jìn)入穩(wěn)定階段后，普通節(jié)點(diǎn)將采集的數(shù)據(jù)傳送至簇頭節(jié)點(diǎn)。簇頭節(jié)點(diǎn)對(duì)簇中所有節(jié)點(diǎn)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合后再傳送給匯聚節(jié)點(diǎn)。穩(wěn)定階段持續(xù)一段時(shí)間后，網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)入簇的建立階段，進(jìn)行下一回合的簇重構(gòu)，不斷循環(huán)，直至整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期結(jié)束。

1.2 LEACH協(xié)議算法不足

LEACH協(xié)議的精華內(nèi)容是分布式的成簇技術(shù)和自適應(yīng)的成簇算法以及簇首位置的輪換算法。其中分布式的成簇技術(shù)保證了大數(shù)目的節(jié)點(diǎn)的自組織行為。自適應(yīng)的成簇算法以及簇首位置的輪換算法保證所有節(jié)點(diǎn)公平地承擔(dān)能量消耗的負(fù)擔(dān)，最終可以延長(zhǎng)整個(gè)系統(tǒng)的生存時(shí)間，但是LEACH協(xié)議還是有很多不足之處:

(1)LEACH協(xié)議的簇頭選舉是隨機(jī)的，可能出現(xiàn)簇頭分布不均而造成的信息傳遞時(shí)的能量損失。

(2)各節(jié)點(diǎn)擔(dān)任簇頭節(jié)點(diǎn)的機(jī)會(huì)均等，但因剩余能量的不同，可能會(huì)因某簇頭能量過低而引起網(wǎng)絡(luò)中斷。

(3)LEACH協(xié)議的選簇及信息傳遞一般只考慮到用生存節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)來衡量傳感器生命周期的長(zhǎng)短及協(xié)議性能的好壞，并未從覆蓋率的角度考慮，造成了重復(fù)的信息采集時(shí)的能量損失。

2 LEACH協(xié)議改進(jìn)—LEACH-C協(xié)議

改進(jìn)的LEACH—C協(xié)議主要針對(duì)LEACH協(xié)議分簇時(shí)簇頭在網(wǎng)絡(luò)中的分布不均問題及簇內(nèi)覆蓋冗余問題兩方面進(jìn)行優(yōu)化。通過對(duì)鄰居節(jié)點(diǎn)的測(cè)量排除每輪中不必要的工作節(jié)點(diǎn)以保證網(wǎng)絡(luò)覆蓋率并降低整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能耗。

2.1 網(wǎng)絡(luò)模型

假設(shè)所有傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)均勻地部署在一個(gè)正方形區(qū)域A中，節(jié)點(diǎn)密度足夠大，若所有節(jié)點(diǎn)都處于工作狀態(tài)，則可以覆蓋整個(gè)區(qū)域A，且該網(wǎng)絡(luò)具有以下性質(zhì):

(1)相對(duì)于節(jié)點(diǎn)的感知范圍而言，監(jiān)測(cè)區(qū)域A足夠大，邊界因素可以忽略;

(2)所有節(jié)點(diǎn)部署后不再移動(dòng)，且無需人為進(jìn)行維護(hù);

(4)所有節(jié)點(diǎn)是同構(gòu)的;

(5)每個(gè)節(jié)點(diǎn)無需裝備GPS，且不能通過測(cè)量或定位方法獲得其具體的物理位置;

(6)能量消耗滿足LEACH協(xié)議的能耗模型

2.2 簇頭節(jié)點(diǎn)的競(jìng)選

LEACH-C協(xié)議中，為保證簇頭節(jié)點(diǎn)分布均勻并防止簇頭節(jié)點(diǎn)處于監(jiān)測(cè)區(qū)域A的邊緣地段，根據(jù)仿真經(jīng)驗(yàn)，首先規(guī)定兩個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)之間的距離不得小于2倍的Rs，且當(dāng)某節(jié)點(diǎn)的剩余能量低于Emin時(shí)，該節(jié)點(diǎn)將失去簇頭的競(jìng)選權(quán)以保證被選簇頭有足夠能量完成一輪的信息融合及傳輸工作，Emin按下列式(2)計(jì)算:

其中，Nact是簇內(nèi)工作節(jié)點(diǎn)的平均個(gè)數(shù)，l為傳輸數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度，Eelec表示無線收發(fā)電路所消耗的能量，EDA表示數(shù)據(jù)融合所消耗的能量，εfs和εamp分別表示自由空間模型和多路衰減模型的放大器消耗的能量，d是簇頭到Sink節(jié)點(diǎn)的距離，d0為常數(shù)，取決于傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的環(huán)境。

在整個(gè)生命周期的初始階段，以Rs為半徑對(duì)外廣播并接收周邊節(jié)點(diǎn)的信息以確定自己的鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)nn，當(dāng)nn小于1時(shí)默認(rèn)取1。并以優(yōu)先級(jí)pc1選出第1個(gè)簇頭從而確保整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分布的相對(duì)密集區(qū)域附近有簇頭節(jié)點(diǎn)存在。pc1按下列式(3)計(jì)算:

2.3.1 上消化道出血發(fā)生率 3項(xiàng)研究[3，5，19]報(bào)道了上消化道出血發(fā)生率，各研究間無統(tǒng)計(jì)學(xué)異質(zhì)性（P＝0.62，I2＝0），采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，詳見圖2。Meta分析結(jié)果顯示，試驗(yàn)組患者上消化道出血發(fā)生率顯著低于對(duì)照組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義[RR＝0.16，95%CI（0.07，0.34），P＜0.01]。

其中，nn為該節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，Ecurrent為該節(jié)點(diǎn)當(dāng)前能量，E為節(jié)點(diǎn)初始能量，N為監(jiān)測(cè)區(qū)域節(jié)點(diǎn)總數(shù)。

其余節(jié)點(diǎn)若與當(dāng)前簇頭的距離大于2倍Rs且其剩余能量不低于Emin，則其成為簇頭的概率pcc按下列式(4)計(jì)算，成為簇頭的概率與節(jié)點(diǎn)自身的剩余能量有關(guān):

2.3 簇內(nèi)工作節(jié)點(diǎn)的競(jìng)選

簇頭選舉結(jié)束后，在該輪成功當(dāng)選的簇頭節(jié)點(diǎn)以廣播的方式告知整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，普通節(jié)點(diǎn)收到廣播后，根據(jù)到各簇頭的距離及各簇頭當(dāng)前能量為條件選擇適當(dāng)簇頭入簇，其優(yōu)先級(jí)pntoc按下列式(5)計(jì)算:

其中，dtoc為普通節(jié)點(diǎn)到簇頭的距離，Ec為各簇頭當(dāng)前能量。

當(dāng)普通節(jié)點(diǎn)入簇結(jié)束后，將廣播告知簇頭節(jié)點(diǎn)自己已加入該簇。簇頭節(jié)點(diǎn)接收通知并計(jì)算出該簇當(dāng)前簇內(nèi)成員總個(gè)數(shù)，若簇內(nèi)成員個(gè)數(shù)大于Nact個(gè)，則根據(jù)優(yōu)先級(jí)pwork選擇本輪簇內(nèi)的工作節(jié)點(diǎn)。

根據(jù)文獻(xiàn)［10］提出，假設(shè)工作節(jié)點(diǎn)密度為ρ，定義為一個(gè)單位區(qū)域內(nèi)工作節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。由于節(jié)點(diǎn)是隨機(jī)均勻分布的，故可推得傳感器網(wǎng)絡(luò)中，平均工作節(jié)點(diǎn)密度ρ公式如下式(6):

即，實(shí)際情況下，若要使整個(gè)簇內(nèi)區(qū)域被完全覆蓋則平均需要的工作節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)Nact可按下式(7)計(jì)算，其中A為整個(gè)檢測(cè)區(qū)域面積:

由文獻(xiàn)［11］可知，鄰居節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)與該節(jié)點(diǎn)的被完全覆蓋率及覆蓋面積成正比，即一個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)越多，其感知區(qū)域被完全覆蓋的概率及多余面積的百分比就越高，鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)與節(jié)點(diǎn)的覆蓋關(guān)系如表1所示。

表1 鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)與節(jié)點(diǎn)覆蓋關(guān)系

由上表可知，鄰居節(jié)點(diǎn)多的節(jié)點(diǎn)，其感知區(qū)域同時(shí)被其他節(jié)點(diǎn)覆蓋的幾率越高，其收集到的信息冗余率也就越高。

故，成為簇內(nèi)工作節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)pwork可根據(jù)該節(jié)點(diǎn)的鄰居個(gè)數(shù)及剩余能量得出，按下式(8)計(jì)算，競(jìng)選出Nact個(gè)工作節(jié)點(diǎn):

工作節(jié)點(diǎn)競(jìng)選結(jié)束后，該輪未被選出的節(jié)點(diǎn)將進(jìn)入休眠狀態(tài)，不進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作，而選出的工作節(jié)點(diǎn)將廣播告知簇頭，開始收集信息并傳送給簇頭節(jié)點(diǎn)，簇頭節(jié)點(diǎn)對(duì)接受到的信息進(jìn)行簇內(nèi)融合后傳遞給Sink節(jié)點(diǎn)，該回合結(jié)束。

由上所述，簇內(nèi)工作節(jié)點(diǎn)競(jìng)選算法偽碼如下:

2.4 節(jié)點(diǎn)低能耗處理

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中，某節(jié)點(diǎn)的剩余能量低于Edead時(shí)，認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)死亡，死亡節(jié)點(diǎn)將向半徑為Rs內(nèi)的節(jié)點(diǎn)廣播告知其死亡消息，收到廣播的節(jié)點(diǎn)將自己的鄰居

3 改進(jìn)后的性能仿真及分析

3.1 模擬實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置和參數(shù)

節(jié)點(diǎn)數(shù)nn減1(nn小于1時(shí)默認(rèn)取1)。Edead按下列式(9)計(jì)算，其中cm為廣播數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度:

我們用Matlab作為仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并使用與文獻(xiàn)［12］中相同的能量模型。發(fā)送數(shù)據(jù)和接收數(shù)據(jù)的無線通信模型分別為:

其中，Eelec表示無線收發(fā)電路所消耗的能量;εfs和εamp分別表示自由空間模型和多路衰減模型的放大器消耗的能量;d0是常數(shù)，取決于傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的環(huán)境。各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表2所示。

表2 仿真參數(shù)

3.2 簇頭分布分析

為了驗(yàn)證LEACH-C協(xié)議選出的簇頭分布良好，在100 m×100 m區(qū)域中，隨機(jī)部署100個(gè)節(jié)點(diǎn)，并隨機(jī)取樣驗(yàn)證LEACH協(xié)議簇頭與LEACH-C協(xié)議簇頭的分布情況，其對(duì)比圖如圖1所示。

由上圖可以看出，因LEACH協(xié)議對(duì)簇頭的選舉并未考慮簇的平均分布，故LEACH協(xié)議選出的簇頭易在一小部分區(qū)域內(nèi)密集分布，導(dǎo)致傳輸信息時(shí)不必要的能量消耗。而LEACH-C協(xié)議的首簇頭選舉被要求為鄰居節(jié)點(diǎn)較多的節(jié)點(diǎn)，這樣就保證了在節(jié)點(diǎn)分布相對(duì)密集的區(qū)域附近必有簇頭，并使得在兩倍的Rs半徑內(nèi)不再有其他簇頭分布，從而達(dá)到使網(wǎng)絡(luò)中的簇分布較為均勻的效果。

3.3 仿真結(jié)果分析

圖2是基站位置為(50，180)，監(jiān)測(cè)區(qū)域A大小為100 m×100 m，節(jié)點(diǎn)數(shù)量為100時(shí)生存節(jié)點(diǎn)數(shù)與網(wǎng)絡(luò)工作時(shí)間(輪數(shù))之間的關(guān)系圖.可以看到，圖2

圖1 LEACH協(xié)議與LEACH-C協(xié)議簇頭分布對(duì)比圖

中表示LEACH協(xié)議的曲線在第700輪開始出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)死亡，最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間為1 800輪。而LEACH-C協(xié)議的第一個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)在第1 300輪，到2 500輪后節(jié)點(diǎn)的全部死亡。由此可知，從以生存節(jié)點(diǎn)數(shù)為網(wǎng)絡(luò)壽命的定義出發(fā)，相比LEACH協(xié)議，LEACH-C協(xié)議使得網(wǎng)絡(luò)壽命提高了24%(第1個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡)。

圖2 生存節(jié)點(diǎn)數(shù)與輪數(shù)關(guān)系圖

圖3 網(wǎng)絡(luò)覆蓋率與輪數(shù)關(guān)系圖

圖3是基站位置為(50，180)，監(jiān)測(cè)區(qū)域A大小為100 m×100 m，節(jié)點(diǎn)數(shù)量為100時(shí)生存節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率與網(wǎng)絡(luò)工作時(shí)間(輪數(shù))之間的關(guān)系圖。因?yàn)長(zhǎng)EACH中所有節(jié)點(diǎn)都處于工作狀態(tài)，能量消耗較快，又由于選取簇頭時(shí)沒有考慮節(jié)點(diǎn)能量大小，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)快速死亡，網(wǎng)絡(luò)覆蓋率迅速下降。而LEACH-C協(xié)議由于每輪簇頭分布相對(duì)均勻且按優(yōu)先級(jí)選取工作節(jié)點(diǎn)，并非每輪中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都在工作，故在網(wǎng)絡(luò)壽命初期，網(wǎng)絡(luò)覆蓋率并沒LEACH協(xié)議高，但網(wǎng)絡(luò)壽命后期LEACH-C協(xié)議覆蓋率明顯處于平穩(wěn)下降狀態(tài)。從以網(wǎng)絡(luò)覆蓋率為網(wǎng)絡(luò)壽命的定義出發(fā)，與LEACH協(xié)議相比，LEACH-C協(xié)議使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)壽命提高了28%(網(wǎng)絡(luò)覆蓋率為0)。

4 結(jié)論

本文提出了一個(gè)基于LEACH協(xié)議的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋率算法－－－LEACH-C協(xié)議。在LEACHC算法中，節(jié)點(diǎn)通過與鄰居節(jié)點(diǎn)交換信息，根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)及剩余能量選擇簇頭節(jié)點(diǎn)及工作節(jié)點(diǎn)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在不需要節(jié)點(diǎn)的位置信息的前提下，LEACH-C算法不僅可以提供良好的覆蓋性能，而且在減少整體能量消耗，網(wǎng)絡(luò)能量均衡方面也具有良好的性能。

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