農田能量異構無線傳感器網絡簇首選擇機制

李飛飛+繆祎晟+吳華瑞+朱麗

摘要：農田無線傳感器網絡監(jiān)測過程中，太陽能電池供電的無線傳感器網絡有著很多優(yōu)勢，同時也存在著成本較高的問題。在農田無線傳感器網絡監(jiān)測中加入部分太陽能節(jié)點進行監(jiān)測，可以降低成本并延長網絡壽命。研究了農田環(huán)境中太陽能供電節(jié)點與干電池供電節(jié)點同時存在時無線傳感器網絡成簇過程，在LEACH算法的基礎上改進了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點，提高太陽能節(jié)點使用效率的目的。仿真結果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點死亡速度，延長網絡壽命。

關鍵詞：無線傳感器網絡；能量異構；太陽能供電；簇首選擇；2次選舉

中圖分類號：S126 文獻標志碼：A

文章編號：1002-1302（2014）08-0400-03

傳感技術和智能信息處理是保證正確定量獲取農業(yè)信息的重要手段，在農業(yè)生產中大規(guī)模布置傳感器節(jié)點可以對該地域的環(huán)境參數(shù)進行全天候不間斷的觀察，為農業(yè)生產管理提供可靠的基礎依據(jù)。同時不同于其他領域，無線傳感器網絡在農業(yè)生產中的應用具有其自身特點。農作物生長需要監(jiān)測的時間較長，而偏僻的農業(yè)生產環(huán)境、各種基礎設施的不足、遠離市電供電設施這些因素又導致無線傳感器節(jié)點無法獲得持續(xù)無限的供電。現(xiàn)在最常采用的供電方式為干電池供電。節(jié)點采用干電池供電具有不需要電纜連線，便于節(jié)點布設的優(yōu)點，也存在著能量較少，不能長時間工作的問題。在大田生產過程中，露天的環(huán)境有利于獲取太陽能的能量，在農田無線傳感器應用中加入太陽能節(jié)點，可以為農田環(huán)境的長時間監(jiān)測提供持續(xù)的能量供給。但太陽能電池存在成本較高和天氣原因造成的供給不穩(wěn)定等問題。在農田無線傳感器網絡監(jiān)測中采用部分節(jié)點干電池供電和部分節(jié)點太陽能電池供電的策略可以兼顧能源與成本問題。

由于干電池電量有限而太陽能電池電量能夠得到補充，因此，如何盡量提高太陽能電池的利用效率，延長無線傳感器網絡的生命周期是能否保證傳感器網絡在農田中大規(guī)模應用的一個關鍵問題。在網絡運行過程中，通信所耗能量占整個網絡耗能的大部分，因此，電池供電節(jié)點負責數(shù)據(jù)的采集和上傳，分為采集階段（傳感+處理）、上傳階段、空閑階段、休眠階段。本研究考慮在網絡中使用層次型拓撲結構。層次型拓撲結構組織是依據(jù)一定機制選擇某些節(jié)點作為骨干網節(jié)點，打開其通信模塊，并關閉非骨干節(jié)點的通信模塊，由骨干節(jié)點構建一個連通網絡來負責數(shù)據(jù)的路由轉發(fā)。這樣既保證了原有覆蓋范圍內的數(shù)據(jù)通信，也在很大程度上節(jié)省了節(jié)點能量^[1]。在太陽能供電充足的情況下，盡量將太陽能節(jié)點作為簇首節(jié)點。盡量減少電池供電節(jié)點的耗能，將能耗較大的工作轉移到太陽能電池供電的節(jié)點。本研究考慮在能量異構的無線傳感器網絡中，通過優(yōu)化分簇算法中的簇首節(jié)點選擇，以提高太陽能節(jié)點的能量利用效率和延長網絡壽命。

1 LEACH算法

LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）是典型的層次型分簇路由協(xié)議^[2]。LEACH算法是目前研究比較多、影響較大的層次型拓撲結構分簇算法。其基本思想是：以循環(huán)的方式隨機選擇簇首節(jié)點，將整個網絡的能量負載均衡分配到每個傳感器節(jié)點中，從而達到降低網絡能源消耗、提高網絡整體時間的目的。LEACH 在運行的過程中不斷地循環(huán)執(zhí)行簇的重構過程，每個簇重構的過程可以用“輪”的概念來描述，每個輪可以分為2個階段：簇的建立階段和傳輸數(shù)據(jù)的穩(wěn)定階段^[3-7]。但是LEACH算法在簇首選擇過程中，簇首節(jié)點的選取采用隨機策略，沒有考慮到每個節(jié)點的實際情況，特別是在能量異構的傳感器網絡中，簇首的隨機選擇不利于能量的有效利用。

2 網絡模型

在加入太陽能電池供電節(jié)點的無線傳感器網絡中，假設在天氣良好的情況下，太陽能電池可以及時充電，保證網絡運行過程中該能量的有效供給，陰雨天和夜間太陽能電池不能充電進行能量補充。假設網絡中所有的節(jié)點均勻分布在監(jiān)測環(huán)境中，太陽能節(jié)點在所有節(jié)點中的散布也是均勻的。

太陽能電池定義一個既定的閾值Esthr，太陽能電池節(jié)點i的剩余電量記為Esi，干電池節(jié)點i的電量記為Ebi。根據(jù)Esi和Esthr的比較關系，將網絡中的所有節(jié)點根據(jù)屬性分為3個類型等級：

準簇首太陽能節(jié)點——Esi≥Esthr，對應陽光照射充足，太陽能電池電量較足的狀態(tài)，電量超過事先設定的閾值Esthr。此時太陽能供電節(jié)點作為普通太陽能電池處理；

降級太陽能節(jié)點——Esi

干電池節(jié)點——干電池供電節(jié)點能源供給穩(wěn)定，持續(xù)時間稍短，同一個節(jié)點的干電池的電量隨時間呈單調遞減變化。

3 簇首選擇算法

首先對算法中的一些參數(shù)和變量作如下定義：

Nh—網絡中預先設計的簇首節(jié)點的個數(shù)；

N—太陽能電池和干電池的總的節(jié)點個數(shù)；

Ns—太陽能電池節(jié)點數(shù)；

Nb—干電池節(jié)點數(shù)，即：N=Ns+Nb；

Nbh—當選為簇首的干電池節(jié)點個數(shù)；

Nsthr—太陽能電池的電量超過或等于閾值Esthr的個數(shù)，即準簇首太陽能節(jié)點的個數(shù)；

Nslow—太陽能電池的電量小于閾值Esthr的個數(shù)，即降級太陽能節(jié)點的個數(shù)。

其中Ns=Nshigh+Nslow；

太陽能節(jié)點占總節(jié)點的百分比：

ps=Ns/N=（Nshigh+Nslow）/N。

3.1 太陽能節(jié)點中篩選簇首節(jié)點的閾值設定

如果Nshigh≥Nh，則在所有的太陽能節(jié)點進行簇首節(jié)點的篩選。因為能量充足，不必考慮節(jié)點上一輪是否選為簇首，超過電量閾值Esthr的各個太陽能節(jié)點具有相同的概率被選為簇首節(jié)點。每個太陽能節(jié)點都產生1個0～1之間的隨機數(shù)，如果某個節(jié)點產生的隨機值小于設定的閾值T（n），則選擇該節(jié)點為簇首節(jié)點。式（1）是閾值T（n）的定義：

在仿真過程中，為了更好地模擬無線傳感器網絡在真實農田環(huán)境中運行的場景，仿真過程交替出現(xiàn)情況1和情況2，每500輪轉換1次。情況1代表著天氣晴朗適合太陽能電池板充電的情況，在這種情況下，電池供電充足，工作過程中節(jié)點電量基本保持不變。情況2代表著陰雨天氣或夜間，太陽能電池無法充電，節(jié)點在工作過程中電量不斷減少。

4.2 對比分析

為驗證改進簇首選擇機制在網絡生命周期和提高太陽能電池利用率方面的效果，分別對比太陽能節(jié)點平均能量、干電池節(jié)點平均能量和節(jié)點存活個數(shù)。通過采用新的簇首選擇算法，從圖2-a看出，網絡節(jié)點的平均剩余能量在多輪以后，較LEACH算法剩余能量更多，在相同的數(shù)據(jù)傳輸情況下，說明采用新的簇首選擇機制，提升了太陽能節(jié)點的利用效率，網絡獲得和使用了更多太陽能。同時多輪以后，采用新的簇首算法使得網絡中節(jié)點的存活節(jié)點更多，因此網絡的壽命也延長了，如圖2-c所示。圖2-b所示為分別采用LEACH算法和新的簇首選擇算法后太陽能電池節(jié)點的變化情況。

5 結論

本研究根據(jù)農業(yè)生產環(huán)境中的部分傳感器節(jié)點采用太陽能供電的這一場景，在LEACH算法的基礎上改進了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點、提高太陽能節(jié)點使用效率的目的。仿真結果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點死亡速度，延長網絡壽命。但是算法同時存在一些局限，主要是無線傳感器網絡在農田中的實際布局，太陽能電池供電節(jié)點分布可能不太均勻，造成一片較大的監(jiān)測區(qū)域沒有太陽能供電的節(jié)點，無法選出簇首；仿真的過程對實際環(huán)境中太陽能節(jié)點的工作和天氣情況的模擬過于簡單。這些問題都有待于進一步研究。

參考文獻：

[1]陳 雷. 異構無線傳感器網絡的拓撲控制算法研究[D]. 蘇州：蘇州大學，2011.

[2]Heinzelman W R， Chandraksan A，Balakrishnan H. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks[C]. Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii，2000：1-10.

[3]Mirza A，Garimella R M. PASCAL：power aware sectoring based clustering algorithm for wireless sensor networks[C]. Proceeding of International Conference on Information Networking，2009：1-6.

[4]Bandyopadhyay S，Coyle E J. An energy efficient hierarchical clustering algorithm for wireless sensor networks[C]. Twenty-Second Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications. 2003：1713-1723.

[5]林少欽. 分簇無線傳感器網絡的能量有效性研究[D]. 上海：上海交通大學，2012.

[6]張偉華，李臘元，張留敏，等. 無線傳感器網絡LEACH協(xié)議能耗均衡改進[J]. 傳感技術學報，2008，21（11）：1918-1922.

[7]蔡海濱，琚小明，曹奇英. 多級能量異構無線傳感器網絡的能量預測和可靠聚簇路由協(xié)議[J]. 計算機學報，2009，32（12）：2393-2402.endprint

在仿真過程中，為了更好地模擬無線傳感器網絡在真實農田環(huán)境中運行的場景，仿真過程交替出現(xiàn)情況1和情況2，每500輪轉換1次。情況1代表著天氣晴朗適合太陽能電池板充電的情況，在這種情況下，電池供電充足，工作過程中節(jié)點電量基本保持不變。情況2代表著陰雨天氣或夜間，太陽能電池無法充電，節(jié)點在工作過程中電量不斷減少。

4.2 對比分析

為驗證改進簇首選擇機制在網絡生命周期和提高太陽能電池利用率方面的效果，分別對比太陽能節(jié)點平均能量、干電池節(jié)點平均能量和節(jié)點存活個數(shù)。通過采用新的簇首選擇算法，從圖2-a看出，網絡節(jié)點的平均剩余能量在多輪以后，較LEACH算法剩余能量更多，在相同的數(shù)據(jù)傳輸情況下，說明采用新的簇首選擇機制，提升了太陽能節(jié)點的利用效率，網絡獲得和使用了更多太陽能。同時多輪以后，采用新的簇首算法使得網絡中節(jié)點的存活節(jié)點更多，因此網絡的壽命也延長了，如圖2-c所示。圖2-b所示為分別采用LEACH算法和新的簇首選擇算法后太陽能電池節(jié)點的變化情況。

5 結論

本研究根據(jù)農業(yè)生產環(huán)境中的部分傳感器節(jié)點采用太陽能供電的這一場景，在LEACH算法的基礎上改進了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點、提高太陽能節(jié)點使用效率的目的。仿真結果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點死亡速度，延長網絡壽命。但是算法同時存在一些局限，主要是無線傳感器網絡在農田中的實際布局，太陽能電池供電節(jié)點分布可能不太均勻，造成一片較大的監(jiān)測區(qū)域沒有太陽能供電的節(jié)點，無法選出簇首；仿真的過程對實際環(huán)境中太陽能節(jié)點的工作和天氣情況的模擬過于簡單。這些問題都有待于進一步研究。

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[6]張偉華，李臘元，張留敏，等. 無線傳感器網絡LEACH協(xié)議能耗均衡改進[J]. 傳感技術學報，2008，21（11）：1918-1922.

[7]蔡海濱，琚小明，曹奇英. 多級能量異構無線傳感器網絡的能量預測和可靠聚簇路由協(xié)議[J]. 計算機學報，2009，32（12）：2393-2402.endprint

在仿真過程中，為了更好地模擬無線傳感器網絡在真實農田環(huán)境中運行的場景，仿真過程交替出現(xiàn)情況1和情況2，每500輪轉換1次。情況1代表著天氣晴朗適合太陽能電池板充電的情況，在這種情況下，電池供電充足，工作過程中節(jié)點電量基本保持不變。情況2代表著陰雨天氣或夜間，太陽能電池無法充電，節(jié)點在工作過程中電量不斷減少。

4.2 對比分析

為驗證改進簇首選擇機制在網絡生命周期和提高太陽能電池利用率方面的效果，分別對比太陽能節(jié)點平均能量、干電池節(jié)點平均能量和節(jié)點存活個數(shù)。通過采用新的簇首選擇算法，從圖2-a看出，網絡節(jié)點的平均剩余能量在多輪以后，較LEACH算法剩余能量更多，在相同的數(shù)據(jù)傳輸情況下，說明采用新的簇首選擇機制，提升了太陽能節(jié)點的利用效率，網絡獲得和使用了更多太陽能。同時多輪以后，采用新的簇首算法使得網絡中節(jié)點的存活節(jié)點更多，因此網絡的壽命也延長了，如圖2-c所示。圖2-b所示為分別采用LEACH算法和新的簇首選擇算法后太陽能電池節(jié)點的變化情況。

5 結論

本研究根據(jù)農業(yè)生產環(huán)境中的部分傳感器節(jié)點采用太陽能供電的這一場景，在LEACH算法的基礎上改進了一種簇首選擇方法，每一輪通過2次選舉，達到優(yōu)先利用太陽能節(jié)點、提高太陽能節(jié)點使用效率的目的。仿真結果表明，通過此方法可以提高太陽能的利用率，減緩節(jié)點死亡速度，延長網絡壽命。但是算法同時存在一些局限，主要是無線傳感器網絡在農田中的實際布局，太陽能電池供電節(jié)點分布可能不太均勻，造成一片較大的監(jiān)測區(qū)域沒有太陽能供電的節(jié)點，無法選出簇首；仿真的過程對實際環(huán)境中太陽能節(jié)點的工作和天氣情況的模擬過于簡單。這些問題都有待于進一步研究。

參考文獻：

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[7]蔡海濱，琚小明，曹奇英. 多級能量異構無線傳感器網絡的能量預測和可靠聚簇路由協(xié)議[J]. 計算機學報，2009，32（12）：2393-2402.endprint