基于協作傳輸的大范圍WSNs能耗均衡分簇算法*

蔣 陽, 韓飛飛, 閆藝倩, 郎保才

(重慶大學 通信工程學院,重慶 400044)

0 引 言

由于無線傳感器網絡(WSNs)是一個數據收集網絡，在大范圍WSNs中，數據的傳遞一般采用多跳方式，從而導致靠近匯聚節點(Sink)的傳感器節點因轉發外圍節點數據而增大負荷，消耗更多的能量，導致整個網絡中能量消耗不均衡現象，研究人員為此開展了大量的研究。文獻[1～4]在網絡中增加中繼節點專門負責數據的轉發，從而避免因承擔過多負載造成能耗不均的問題，但是，文獻[4]提出的中繼節點的數目巨大，在實際應用中不適用。文獻[5]提出一種基于可調發射功率的能耗均衡策略來減少節點能量消耗。近年來，協同技術的發展引起WSNs研究人員的注意[6～8]。文獻[8]提出一種剩余能量激發的協作傳輸方案，通過協作傳輸節點直接將數據發送給Sink節點，一定程度上解決了網絡中的能量不均問題，但該方法不適用于大范圍的WSNs。

1 理論基礎

1.1 WSNs模型和能耗模型

1.1.1 網絡模型

WSNs采用分簇算法，因此，網絡模型是一種層次型結構，如圖1所示。

針對此模型，現做如下假設：

1)網絡中的節點一旦部署，則靜止不動；2)除Sink節點不受能量限制外，網路中的其他節點具有相同的初始能量；3)網絡中的節點能夠自動調整發射功率。

1.1.2 能耗模型

采用通用的WSNs能耗模型[8]，如式(1)

圖1 網絡模型

ETx(k,d)=ETx_elec(k)+ETx_amp(k,d)

(1)

ERx(k)=ERx_elec(k)=kEelec,

(2)

式中ETx(k,d)為傳感器節點發送kbit數據所消耗的能量，ETx_elec(k)為傳感器節點發送kbit數據發射電路所消耗的能量，ETx_amp(k,d)為傳感器節點發送kbit數據功放消耗的能量；ERx(k)為節點接收kbit的數據所消耗能量；Eelec為發射電路損耗的能量。在功率放大損耗中，若傳輸距離小于閾值d0，功率放大損耗采用自由空間模型；當傳輸距離大于d0，功率放大損耗采用多路徑衰減模。εfs,εamp分別為自由空間模型和多路徑衰減模型中功率放大所需的能量。

1.2 WSNs分簇算法

分簇算法在一定程度上保證了網絡中的能量均衡，能夠在一定程度上延長網絡壽命，典型的分簇算法有LEACH[9],HEED,LEACH—C[10]等。

針對大范圍WSNs，為了均衡全網的能耗，保證簇頭節點在網絡中的均勻分布至關重要,因此，大范圍WSNs的分簇算法必須滿足以下條件：

1)簇的形成必須是分布式自組織的；

2)簇首節點應比較均勻的分布；

3)節點之間的信道模型應盡可能采用自由空間模型；

4)簇首節點應盡可能選擇能量高的節點；

5)簇首節點必須是周期性輪循的。

1.3 協作多輸入多輸出技術

多輸入多輸出(multiple-input multiple-output，MIMO)是使用多根發射天線和多根接收天線進行無線傳輸的技術，是現代通信中最重要的技術之一。在WSNs中，傳感器節點之間通過互相協作構成虛擬多天線系統，從而獲得空間分集增。對于MISO系統，現假定采用STBC進行編碼協同，調制方式為BPSK，當誤碼率為10-3時，不同的協作節點個數帶來的分集增益和當節點采用相同的發射功率所帶來的距離擴展如表1[11]。

表1 分集增益和距離擴展因子

表1描述的是協作傳輸對節點發射距離的影響，據此可以確定協作節點的個數。

現假定節點的發送距離不變，加入協作傳輸之后，節點的發射功率必然降低，協作前后，節點發射功率的變化情況如下

(3)

2 EBBMCC—LS分簇算法描述

EBBMCC—LS算法把分簇和協作傳輸技術相結合，以達到保證大范圍WSNs中的能耗均衡。

2.1 簇的構成

1)初始均勻簇的構成

當所有傳感器節點部署到監測區域后，節點通過初始化獲取自身的位置信息，然后按圖2示流程完成初始均勻簇的構成。假定Sink節點的位置信息為(x0,y0)，網絡中的傳感器節點數目為n，當節點部署完成之后，則每一個傳感器節點的位置信息固定不變，表示為[(x1,y1),(x2,y2)，…，(xi,yi)，…，(xn,yn)]。

圖2中，Shead為簇首節點集合，RNHm為簇內成員節點集。

圖2 初始簇構建流程圖

2)確定最優簇首節點

簇頭節點負責接收簇內其他節點感知的數據并進行數據融合后向Sink節點發送，相比其他節點要消耗更多的能量，應盡可能地選擇剩余能量多的節點作為簇首節點，同時應盡量選擇具有簇內最小通信代價的節點作為簇首節點。

節點j擔任簇首時的簇內最小通信代價通過公式(4)所示的代價函數進行計算。假定簇內成員節點k將數據發送給簇首采用的功率級別為Pk，簇內成員節點數目為m，則簇內最小通信代價表示為

(4)

該式表示簇內所有節點將數據發送給簇首節點時的平均發射功率，沒有考慮節點的剩余能量水平，在加入剩余能量進行修正之后的最小通信代價為

(5)

根據修正后的簇內最小通信代價，確定每個簇中的最優節點為簇首。

簇內最優簇首確定之后，簇首節點向簇內成員廣播自己成為簇頭消息，并分配各個成員節點的TDMA時隙。至此，在網絡中均勻分布的分簇階段結束，網絡進入數據傳輸階段。

2.2 基于協作傳輸的簇間通信策略

一般來說，簇首可采用2種通信方式將融合信息傳送到基站：一種是簇首與基站間以單跳的通信方式實現數據的傳輸；另一種是通過某種策略，獲取簇首到基站的最小能量代價路徑，以多跳的方式實現與基站間的數據傳輸。EBBMCC—LS算法的簇間通信采用的是初始多跳加協作傳輸的方式，因此，該算法中簇間通信的關鍵問題是協作傳輸問題。

1)協作傳輸的條件

2)協作節點的選擇

根據表(1)本算法中協作節點個數只考慮2，3，4。當簇頭節點滿足協作傳輸條件，有數據需要發送時，根據最少跳數原則，由式(6)確定協作節點個數

(6)

其中，ds為發送節點距Sink節點的距離，dci為i個節點傳輸時的發射距離。

為保證數據發送后簇內能量的最大化，選擇滿足下列條件的傳感器節點作為協作節點

(7)

其中,Ere(CHi)為第i個節點的剩余能量，dci為第i個節點到簇首節點的距離，n為簇內成員節點的個數。

3 仿真分析

3.1 仿真設置

本文使用Matlab作為仿真平臺，利用無線電通信系統模型計算網絡的能量損耗。仿真實驗中各項參數設置網絡范圍為300 m×300 m,400 m×400 m,500 m×500 m;節點數量為300,500,700；基站位置為(150,150)m,(200,200)m,(250,250)m；節點初始能量為0.5 J；簇半徑為30 m；Eelec為50 nJ/bit；Efs為10 pJ/bit/m2；Emp為0.001 3 pJ/bit/m4；傳輸距離閾值為75 m。在仿真實驗中，當節點能量Emin小于0.002 J時，認為該節點已經死亡。

3.2 簇的分布情況

EBBMCC—LS算法是為了均衡大范圍WSNs中的能量消耗提出的一種分簇路由算法，下面首先驗證網絡中簇的分布情況。

圖3為300個傳感器節點隨機非均勻分布在300 m×300 m的正方形區域內的節點分布圖，節點平均分布密度為1個/m2。在圖3所示節點部署的基礎上運行分簇算法構建簇，運行結果如圖4，圖中簇首節點比較均勻的分布在網絡中。可見EBBMCC—LS算法能夠實現節點在網絡中的均勻分簇。

圖3 節點分布圖

圖4 網絡中初始簇首分布

3.3 能耗均衡分析

本文的研究重點是WSNs中的能耗均衡問題，現對EBBMCC—LS算法的能耗問題進行驗證，通過網絡中節點的死亡情況驗證算法在能耗均衡方面的特性。

圖5為網絡范圍為300 m×300 m時，LEACH分簇單跳傳輸方式、LEACH分簇多跳傳輸方式、LEACH—C分簇多跳傳輸方式和EBBMCC—LS方式下，隨著輪數的變化網絡中死亡節點出現的情況，從圖中看出，EBBMCC—LS算法第一個死亡節點出現的最晚，且在出現第一個死亡節點后所有節點都很快的死亡。說明EBBMCC—LS算法相對于其它具有更好的能耗均衡性，而且能夠推遲網絡中第一個死亡節點出現的時刻，延長了WSNs的壽命。

圖5 網絡范圍為300 m×300 m時的節點死亡情況

4 結 論

本文針對大范圍WSNs的能耗均衡問題展開研究，提出的EBBMCC—LS算法在保證網絡均勻分簇的基礎上，在簇間通信時加入協作傳輸策略，保證了網路中的能耗均衡。通過仿真表明：該算法適用于大范圍WSNs，能夠解決大范圍WSNs中的能耗不均問題。

參考文獻:

[1] Olariu S,Stojmenovic I.Data-centric protocols for wireless sensor networks[Z].Handbook of Sensor Networks:Algorithms and Architectures,Wiley,2005:417-456.

[2] Wang Gang,Huang Liusheng,Xu Hongli,et al.Reliable relay node placement in wireless sensor network[C]∥Int’l Conf on Communications and Networking,Suzhou,China,2008:371-375.

[3] Wang Gang,Huang Liusheng,Xu Hongli,et al.Relay node placement for maximizing network lifetime in wireless sensor net-works[C]∥Wireless Communications,Networking and Mobile Computing,China,2008:1-5.

[4] Xin Yufeng,Guven T,Shayman M.Relay deployment and power control for lifetime elongation in sensor networks[C]∥Proc of the ICC Communications Society,Istanbul，IEEE，2006:3461-3466.

[5] 曾志文,陳志剛,劉安豐.無線傳感器網絡中基于可調發射功率的能量空洞避免[J].計算機學報，2010，33(1):12-22.

[6] Nguyen T D,Berder O,Sentieys O.Cooperative MIMO schemes optimal selection for wireless sensor networks[C]∥2008 IEEE International Conference on Communications,Beijing:IEEE Technology Management Council,IEEE Communications Society,2007:85-89.

[7] Quek T Q S,Dardari D,Win M Z.Energy efficiency of dense wireless sensor networks:To cooperate or not to cooperate[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2007,25(2):459-470.

[8] Chen G,Li C F,Ye M,et al.An unequal cluster-based routing strategy in wireless sensor networks[J].Wireless Networks,2009,15(2):193-207.

[9] Heinzelman W R,Chandrakasan A P,Balakrishnan H.Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor net-works[C]∥Proc 33rd Hawai Int’1 Conf on Sys Sci,2000:8020-8030.

[10] Kulik J,Heinzelman W R,Balakrishnan H.Negotiation-based protocols for disseminating information in wireless sensor net-works[J].Wireless Networks,2002(8):169-185.

[11] Proakis J G.Digital communications[M].New York:McGraw-Hill,1995.