基于時(shí)間驅(qū)動(dòng)簇頭選擇非均勻分簇路由算法?

柳 平,石中華,呂金風(fēng)

(汕頭大學(xué)電子工程系,廣東汕頭 515063)

隨著傳感技術(shù)、嵌入式技術(shù)以及低功耗無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展,生產(chǎn)具備感應(yīng)、無(wú)線通信以及信息處理能力的微型無(wú)線傳感器已成為可能.這些傳感器節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)相互協(xié)作,將其監(jiān)測(cè)和感應(yīng)的多種環(huán)境信息(如溫度和濕度等)傳送到基站進(jìn)行處理,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用在國(guó)防軍事、救急和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域[1,2].

與無(wú)線移動(dòng)自組網(wǎng)不同,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)一般具有較大的節(jié)點(diǎn)密度且沒(méi)有IP地址,同時(shí)由于受到成本和體積等原因限制,無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)的處理能力低和無(wú)線帶寬以及電池容量等資源匱乏.在大多數(shù)應(yīng)用中,傳感器節(jié)點(diǎn)被部署后就無(wú)法對(duì)其充電,這使得如何提高網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間成為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究主要方向之一.

1 相關(guān)研究

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要任務(wù)是把傳感器節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)發(fā)送到基站,這是節(jié)點(diǎn)消耗能量主要部分.在文獻(xiàn)[3]中,提出了直接傳送即網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)把收集到數(shù)據(jù)直接傳送到基站,這種方法簡(jiǎn)單,然而,對(duì)于遠(yuǎn)離基站的節(jié)點(diǎn),將消耗更多能量,很快就死亡.在文獻(xiàn)[4]中定義網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間是網(wǎng)絡(luò)中第一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡的時(shí)間,所以均衡節(jié)點(diǎn)能量消耗尤其重要.Heinzelman等人提出 LEACH分簇協(xié)議[5],每個(gè)簇包含一個(gè)簇頭和多個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn),簇頭周期輪換,將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量負(fù)載平均分配給每個(gè)節(jié)點(diǎn),延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存周期.Younis等提出了一種混合式的分簇協(xié)議HEED[6],算法首先根據(jù)剩余能量來(lái)概率性選擇一些候選簇頭,然后以簇內(nèi)通信代價(jià)的高低來(lái)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生簇頭.但需要在簇內(nèi)進(jìn)行多次消息迭代,由此帶來(lái)的通信開(kāi)銷比較顯著.文獻(xiàn)[7]提出了EECS分簇協(xié)議,節(jié)點(diǎn)在選擇簇頭時(shí)不是簡(jiǎn)單地選擇距離自身最近的簇頭,而是考慮候選簇頭到基站的距離,這樣使得靠近基站的簇頭將有更多的簇成員節(jié)點(diǎn),遠(yuǎn)離基站的簇頭有比較少的簇成員節(jié)點(diǎn),有利于均衡簇頭間負(fù)載.

上述介紹路由協(xié)議屬于簇頭單跳傳送數(shù)據(jù)協(xié)議,對(duì)于大型網(wǎng)絡(luò),簇頭離基站較遠(yuǎn),通過(guò)單跳將消耗更多能量.文獻(xiàn)[8]指出,采用簇頭組成的骨干網(wǎng)實(shí)現(xiàn)多跳路由的方式更有利于節(jié)約能量,然而這種做法帶來(lái)了能量消耗不均衡的問(wèn)題:靠近基站的簇頭由于轉(zhuǎn)發(fā)大量來(lái)自其它簇頭的數(shù)據(jù)而負(fù)擔(dān)過(guò)重,過(guò)早耗盡自身能量而死亡,造成網(wǎng)絡(luò)分割降低網(wǎng)絡(luò)存活時(shí)間,研究者稱這個(gè)問(wèn)題為“熱區(qū)”問(wèn)題[9].Soro等人首次在文獻(xiàn)[10]提出利用非均勻分簇的思想解決這個(gè)“熱區(qū)”問(wèn)題,假設(shè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洵h(huán)繞基站的兩層同心圓環(huán),內(nèi)環(huán)簇頭靠近基站,需要承擔(dān)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù),通過(guò)減少的簇成員數(shù)量降低簇內(nèi)處理中消耗的能量,為簇頭間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)保留能量.但是他們考慮是一個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),簇頭的分布是事先設(shè)計(jì)好的,不適合隨機(jī)部署的網(wǎng)絡(luò).李成發(fā)等人在文獻(xiàn)[11]和[12]中提出了EEUC算法以及文獻(xiàn)[13]提出了MRPUC算法,它們是一種基于競(jìng)爭(zhēng)的多跳非均勻分簇算法,仿真結(jié)果顯示了較好的結(jié)果.但此算法在簇頭選舉時(shí)存在以下不足:①很多能量較少的節(jié)點(diǎn)被激活參與競(jìng)選卻不能獲勝,浪費(fèi)能量;②隨機(jī)激活無(wú)法保證獲勝節(jié)點(diǎn)最優(yōu);③每個(gè)競(jìng)選節(jié)點(diǎn)都會(huì)發(fā)送和接收競(jìng)爭(zhēng)廣播等消息并進(jìn)行計(jì)算,網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷大.

為了很好解決EEUC算法在簇頭選舉時(shí)存在的不足,本文提出一種基于時(shí)間驅(qū)動(dòng)簇頭選擇非均勻分簇路由算法,該算法直接通過(guò)節(jié)點(diǎn)廣播成為簇頭消息產(chǎn)生簇頭,廣播時(shí)間與其剩余能量成反比,減少了由競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生簇頭帶來(lái)的能量消耗,保證了選出簇頭有較高剩余能量且每輪產(chǎn)生簇頭數(shù)目波動(dòng)小.

2 網(wǎng)絡(luò)模型

研究的網(wǎng)絡(luò)分布在一正方形區(qū)域內(nèi),由個(gè)隨機(jī)分布的傳感器節(jié)點(diǎn)組成,其應(yīng)用場(chǎng)景是網(wǎng)絡(luò)周期性的數(shù)據(jù)收集,并且該傳感器網(wǎng)絡(luò)具有如下性質(zhì):①傳感器節(jié)點(diǎn)部署后不再移動(dòng),基站部署在區(qū)域外的一個(gè)固定位置.②所有節(jié)點(diǎn)具有相似的數(shù)據(jù)處理、通信等功能,并且地位平等,都有一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)(ID).③根據(jù)接收者的距離遠(yuǎn)近,節(jié)點(diǎn)可以自動(dòng)調(diào)節(jié)其發(fā)射功率.④鏈路是對(duì)稱的,若已知對(duì)方發(fā)射功率,節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收的信號(hào)強(qiáng)度計(jì)算出發(fā)送者離自身的距離[11].

本文與文獻(xiàn)[4]使用相同的無(wú)線通信能量消耗模型,該模型給出一個(gè)閾值do,當(dāng)發(fā)送節(jié)點(diǎn)與接收節(jié)點(diǎn)距離小于時(shí)do,發(fā)送節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)的能量損耗與距離的平方成正比,否則與距離的4次方成正比.上述兩種能量衰減模型分別稱為自由空間模型(free space)和多路衰減模型(multipath fading).例如節(jié)點(diǎn)a向節(jié)點(diǎn)b發(fā)送k比特?cái)?shù)據(jù),兩者相距距離為d,節(jié)點(diǎn)a發(fā)送數(shù)據(jù)能量消耗由發(fā)射電路損耗和功率放大損耗兩部分組成,即

而b接收a數(shù)據(jù)能量消耗為

式中:Eelec表示無(wú)線收發(fā)電路所消耗的能量;εfs和 εmp分別為這兩種模型中功率放大所需的能量.

本文采用了數(shù)據(jù)融合技術(shù)減少發(fā)送和接收的數(shù)據(jù)量,用 EDF表示融合單位比特?cái)?shù)據(jù)消耗能量.假設(shè)鄰近節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)有較高的冗余度,簇頭可以將其簇成員發(fā)送來(lái)的數(shù)據(jù)融合成一個(gè)長(zhǎng)度固定的數(shù)據(jù)包,而簇與簇之間數(shù)據(jù)不發(fā)生融合.

3 本文路由算法

在網(wǎng)絡(luò)建立階段,基站需要用足夠大的發(fā)送功率向全網(wǎng)絡(luò)廣播信息,消息包括其發(fā)送功率.網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)根據(jù)基站的發(fā)送功率計(jì)算出到基站的近似距離,利用此距離不僅可以調(diào)節(jié)向基站發(fā)送數(shù)據(jù)所需的發(fā)送功率,還可以用它計(jì)算其競(jìng)爭(zhēng)半徑.

該算法包括分簇和數(shù)據(jù)傳輸兩個(gè)階段,分簇又可以分為簇頭選擇和簇的形成兩部分,數(shù)據(jù)傳輸也分為簇內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸和簇頭間數(shù)據(jù)傳輸.為了使簇內(nèi)信息進(jìn)行交流,本文引入了簇內(nèi)信息交流階段,它們?cè)诿恳惠喼杏袑?duì)應(yīng)時(shí)隙,如圖1所示.

圖1 每輪時(shí)隙圖Fig.1 Time slot at each round

3.1 簇頭選擇

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,每輪進(jìn)行簇頭選擇時(shí),首先傳感器節(jié)點(diǎn)根據(jù)剩余能量計(jì)算出其廣播成為簇頭消息CLUSTER_ HEAD_MSG 的時(shí)間,其表達(dá)式為

式中:T1為網(wǎng)絡(luò)中簇頭選擇時(shí)間;Ei表示節(jié)點(diǎn)i剩余能量;Ea,Emin和Emax分別表示上一輪節(jié)點(diǎn)所在簇平均剩余能量、簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)最小剩余能量和最大剩余能量;ni∈(0,1)隨機(jī)數(shù),用于避讓相同剩余能量節(jié)點(diǎn)廣播消息引起的沖突.

在每輪簇頭選擇時(shí),所有節(jié)點(diǎn)按照自身發(fā)送時(shí)間來(lái)廣播CLUSTER_ HEAD_ MSG 消息.因此,剩余能量高的節(jié)點(diǎn),先廣播其消息,它的廣播半徑不是最大的競(jìng)爭(zhēng)半徑,而是自身的競(jìng)爭(zhēng)半徑,可以節(jié)省能量,如節(jié)點(diǎn)i競(jìng)爭(zhēng)半徑為

式中:dmax和dmin分別表示節(jié)點(diǎn)到基站距離的最大值和最小值;di為節(jié)點(diǎn)i到基站的距離;Rp為最大競(jìng)爭(zhēng)半徑;c∈(0,1)為調(diào)節(jié)參數(shù).

當(dāng)普通節(jié)點(diǎn)接收到CLUSTER HEAD_MSG 消息,此節(jié)點(diǎn)將不廣播CLUSTER_ HEAD_ MSG消息并記錄發(fā)送者的信息.簇頭接收到CLUSTER_ HEAD MSG消息后,不做處理.經(jīng)過(guò)時(shí)間T1后,網(wǎng)絡(luò)中簇頭全部選出.

3.2 簇的形成

簇頭選擇完成后,普通節(jié)點(diǎn)如果只接收到一個(gè)簇頭發(fā)送來(lái)的CLUSTER HEAD MSG 消息,就選擇該簇頭.如果接收到多個(gè)簇頭發(fā)送來(lái)的CLUSTER_ HEAD_ MSG 消息,就選擇簇內(nèi)通信代價(jià)最小亦即接收信號(hào)強(qiáng)度最大的簇頭.普通節(jié)點(diǎn)選擇自身簇頭后,就發(fā)送加入消息JOIN_CLUSTER_ MAG 通知該簇頭.簇頭接收到該消息后,進(jìn)行構(gòu)建TDMA調(diào)度并將它發(fā)送給簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn),確保簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)沒(méi)有碰撞,同時(shí)可以讓節(jié)點(diǎn)除了自身發(fā)送時(shí)間外進(jìn)行休眠,節(jié)省節(jié)點(diǎn)能量.

3.3 數(shù)據(jù)傳輸

簇頭首先收集從簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)發(fā)送來(lái)數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,然后把數(shù)據(jù)發(fā)送給中繼簇頭或基站.中繼簇頭只是簡(jiǎn)單轉(zhuǎn)發(fā)來(lái)自其它簇頭的數(shù)據(jù),而不能進(jìn)行數(shù)據(jù)融合.

在簇間傳輸數(shù)據(jù)開(kāi)始時(shí),每個(gè)簇頭以相同的功率向全網(wǎng)絡(luò)廣播一條消息NODESTATE_MSG ,包含ID、當(dāng)前剩余能量和它到基站的距離.如果簇頭i收到由簇頭j廣播的NODE_STATEMSG 消息,就可以計(jì)算出它們之間的近似距離dij.同時(shí)定義簇頭的中繼簇頭集合RCH(i)為

如果RCH(i)為空集,則節(jié)點(diǎn)直接與基站通信.

由于采用的無(wú)線通信能量消耗模型,發(fā)送數(shù)據(jù)能量消耗與距離的平方或4次方成正比,由于采用了多跳傳輸,可以假設(shè)與距離的平方成正比.簇頭i選擇中繼簇頭從能量開(kāi)銷指標(biāo)如式(6)和中繼簇頭剩余能量考慮,首先找到與簇頭i最小能量開(kāi)銷Erelay兩個(gè)簇頭,然后從中選出剩余能量最大的簇頭作為中繼簇頭.

為了減輕靠近基站邊緣地區(qū)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的負(fù)擔(dān),引入了一個(gè)閾值 TD_MAX ,若簇頭到基站的距離小于TD_ MAX ,它就直接與基站進(jìn)行通信,否則通過(guò)其它簇頭轉(zhuǎn)發(fā)把數(shù)據(jù)送到基站.

簇間傳輸數(shù)據(jù)結(jié)束后,進(jìn)入簇內(nèi)信息交流階段,各簇簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)把自身剩余能量發(fā)送到簇頭,簇頭接收并計(jì)算出簇內(nèi)平均剩余能量Ea、簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)最小剩余能量Emin和最大剩余能量Emax,然后向簇內(nèi)廣播一條包含Ea,Emin和Emax的消息 CLUSTER_ENERGY_MSG.

4 算法分析

本文算法是一個(gè)分布式動(dòng)態(tài)算法,以節(jié)點(diǎn)剩余能量選擇簇頭,在每輪中,該算法簇頭選擇的消息復(fù)雜度為O(N).假設(shè)共選出了k個(gè)簇頭,則它們就廣播k條CLUSTER_HEADMSG 消息,而N-k個(gè)簇成員發(fā)送N-k條JOIN_CLUSTER_ MAG 消息.消息的開(kāi)銷為k+N-k=N,所以其復(fù)雜度為O(N).

該算法比EEUC算法消息開(kāi)銷小,且不需要設(shè)置文獻(xiàn)[11]中普通節(jié)點(diǎn)成為候選簇頭的概率閾值,它對(duì)于EEUC算法有很大影響,閾值過(guò)大,會(huì)增加消息的開(kāi)銷,閾值過(guò)小,使候選簇頭過(guò)小,導(dǎo)致選出的簇頭不是最優(yōu),同時(shí)本文算法廣播消息不是以最大競(jìng)爭(zhēng)半徑廣播,將節(jié)省節(jié)點(diǎn)能量.

本文算法中參數(shù)Rp和c取值對(duì)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的影響與文獻(xiàn)[11]一樣,c的值越大,候選簇頭的競(jìng)爭(zhēng)半徑差異越大,因此簇成員數(shù)目間的差異越明顯.算法中所產(chǎn)生的簇的數(shù)目由Rp和c共同決定,固定Rp,當(dāng)c增大時(shí),每個(gè)簇頭競(jìng)爭(zhēng)半徑隨之減小,所生成的簇的數(shù)目將增加.固定c,當(dāng)Rp增大時(shí),每個(gè)簇頭競(jìng)爭(zhēng)半徑隨之增大,所生成簇的數(shù)目將減小.Rp和c優(yōu)化取值可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量消耗,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)存活時(shí)間.用理論化的方法選擇最優(yōu)參數(shù)值還要進(jìn)一步研究.

5 仿真和分析

為了說(shuō)明算法效果,對(duì)算法進(jìn)行仿真測(cè)試,選擇的仿真參數(shù)設(shè)置取自文獻(xiàn)[11],如表1所示.

圖2是LEACH、EEUC和本文算法網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的比較,從圖中可以看出,本文算法的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間最長(zhǎng),EEUC次之,LEACH最差.從第一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡到最后死亡節(jié)點(diǎn)的時(shí)間跨度可以反映網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能量均衡情況,跨度越短說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)能量使用越高效,本文算法跨度最短,EEUC略差于本文算法,LEACH跨度很大.原因是本文算法采用時(shí)間驅(qū)動(dòng)簇頭選擇,可以降低消息復(fù)雜度和節(jié)省節(jié)點(diǎn)能量.EEUC算法采用隨機(jī)數(shù)和閾值機(jī)制產(chǎn)生候選簇頭,再由候選簇頭競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生簇頭,這將消耗大量能量.LEACH算法隨機(jī)產(chǎn)生簇頭,沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量,可能選出簇頭能量低,這樣會(huì)加速節(jié)點(diǎn)死亡.

表1 仿真參數(shù)Tab.1 Simulation parameters

圖2 網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間Fig.2 Network lifetime

圖3 簇頭數(shù)量對(duì)比Fig.3 The number of cluster head comparison

圖3是3種算法生成簇頭數(shù)量對(duì)比,從圖中可以看出,EEUC和本文算法產(chǎn)生的簇頭數(shù)量穩(wěn)定,LEACH簇頭數(shù)量的波動(dòng)范圍最大,這是因?yàn)長(zhǎng)EACH單純采用隨機(jī)數(shù)與閾值的機(jī)制產(chǎn)生簇頭,因此簇頭數(shù)量變化比較明顯.EEUC和本文算法簇頭數(shù)量變化比較集中,這是因?yàn)?種算法均采用了局部區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)的方法,有效地控制了算法所生成的簇頭數(shù)量.但是,本文算法產(chǎn)生的簇頭數(shù)量更集中,主要原因是由時(shí)間驅(qū)動(dòng)直接產(chǎn)生簇頭,不像EEUC算法由隨機(jī)數(shù)與閾值的機(jī)制產(chǎn)生候選簇頭,因此本文算法產(chǎn)生的簇頭數(shù)量更加穩(wěn)定.

圖4 基站接收到數(shù)據(jù)包總數(shù)Fig.4 Total amount of data packects received at BS

圖4是3種算法中基站接收數(shù)據(jù)包數(shù)目比較,從圖中可以看出,在本文算法下,基站接收的數(shù)據(jù)包隨輪數(shù)線性增長(zhǎng)且總數(shù)目最多,說(shuō)該算法運(yùn)行穩(wěn)定,能量效率高.EEUC接收的數(shù)據(jù)包隨輪數(shù)近似線性增長(zhǎng)且總數(shù)目低,說(shuō)明了算法能有效平衡節(jié)點(diǎn)能耗但能量效率低.LEACH算法在700輪后數(shù)據(jù)包數(shù)增加緩慢,由于節(jié)點(diǎn)能量消耗不均,造成網(wǎng)絡(luò)中大量的節(jié)點(diǎn)死亡,減少了節(jié)點(diǎn)發(fā)送到基站數(shù)據(jù)包數(shù)目.

綜合實(shí)驗(yàn)結(jié)果,本文提出路由算法具有以下優(yōu)點(diǎn):①分簇算法穩(wěn)定,所生成簇的數(shù)目波動(dòng)小;②有效平衡了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的消耗,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間;③基站能夠從網(wǎng)絡(luò)中獲得較多數(shù)據(jù),有利于判斷環(huán)境的變化.

6 結(jié) 論

本文提出了一種基于時(shí)間驅(qū)動(dòng)簇頭選擇非均勻分簇路由算法,它的核心思想是:首先,節(jié)點(diǎn)利用其剩余能量競(jìng)選簇頭,避免由網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)產(chǎn)生候選簇頭,再由候選簇頭通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生簇頭的繁瑣過(guò)程,同時(shí)降低了算法消息復(fù)雜度.其次,普通節(jié)點(diǎn)根據(jù)簇內(nèi)通信代價(jià)最小選擇簇頭,構(gòu)造出大小不等的簇,對(duì)于解決由多跳路由引起傳感器網(wǎng)絡(luò)“熱區(qū)”問(wèn)題很有效.實(shí)驗(yàn)證明,該算法比LEACH和EEUC算法更能延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間.

本算法雖然有效解決了EEUC算法對(duì)普通節(jié)點(diǎn)成為候選簇頭的概率取值,但未能對(duì)其它參數(shù)優(yōu)化取值進(jìn)行詳細(xì)分析,事實(shí)上它們對(duì)于網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間有很大影響,因此,在以后工作中,將對(duì)這些參數(shù)的最優(yōu)取值進(jìn)行研究.

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