無線傳感網絡基于有限能量和位置信息的算法

◎李為為

（阜陽職業技術學院工程科技學院 計算機網絡教研 室，安徽 阜陽 236000）

無線傳感網絡基于有限能量和位置信息的算法

◎李為為

（阜陽職業技術學院工程科技學院 計算機網絡教研 室，安徽 阜陽 236000）

通過讓一部分節點休眠，緩解傳感器網絡節點的能量限制。 提出一種用于數字物流的基于有限能量和位置信息的算法。仿真結果表明，采用這樣的方式，在不影響路由有效性的情況下，可以節約節點能量，同時還考慮了節點能量消耗的均衡性。

傳感器網絡；有限能量和位置信息算法；節約節點能量

無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，WSN）是一種由大量的在監測區域部署密集的傳感器節點組成的網絡應用系統［1］。傳感器節點的數量很多，節點的部署方式很隨機，節點的位置事先也是無法預知的；采用無線的方式進行信息傳遞，節點的通信方式為多跳（multi-hop）、對等，自組織網絡拓撲結構；節點間通過局部節點協調進行數據采集、處理及交換信息。傳感器網絡中節點的能量消耗模塊包括無線通信模塊、處理器模塊和傳感器模塊。其中，無線通信模塊集中了傳感器能量消耗的主要部分。發送、空閑、接收和睡眠4種狀態中，無線通信模塊的能量消耗主要集中在發送狀態。在發送狀態中，無線通信模塊消耗的能量是最大的，處于睡眠狀態的傳感器節點能聊消耗是最小的［2］。所以，在研究如何使傳感器網絡通信更有效率，使節點更快地進入睡眠，節點發送和接收的信息盡量少，是網絡設計方面主要考慮的問題。

在無線傳感網中，很多場景不僅要收到節點的信息，還需要至少發送信息的節點位置，這樣才可以進行下一步的行動［3］。例如，在森林中對火災情況的監測，接收到火情，營救人員要知道火災發生的具體位置，才可能進行營救。提出的基于地理位置路由算法，假設節點部署后事先知道自己的位置，節點在發送信息時，接收信息者能夠根據節點發送的信息得到發送信息節點的位置或者所在區域的信息，節點在轉發數據時選擇合適的路徑和策略將信息發送到目的地，將提出的算法與合適路由信息相結合將信息發送到用戶終端。對位置信息確定的準確性與相應的節點花費的代價相關。因此，根據不同的應用需求，需要與合適的路由協議相結合，將信息傳輸到用戶終端。提出的基于有限能量和位置信息的算法主要在不影響路由有效性的情況下，關閉一些不需要的節點來節省能量，如對物流的運輸過程的監測。采用虛擬網格思想的分簇機制［4］，在一個虛擬的網格中，采用選擇等價節點的方法，在等價節點中選擇一個節點工作，其他不工作的節點可以休眠以節約能量。這樣既可以實時監測物流在運輸過程中商品的性能，又可以節約不必要的能量消耗，實現了節點能量消耗的均衡性。

上述基于有限能量和位置信息的算法可以用于物流運輸過程中對運輸商品的信息的測量。在運輸過程中，采取讓一部分節點休眠來節約能量，工作的節點將采集到的信息發送到用戶終端。算法為LEACH［5］算法的分簇機制提供了新的思路，設計了基于有限能量和位置信息的算法，同時考慮了所有節點能量消耗的均衡性。提出的基于有限能量和位置信息的算法的中心思想是，首先劃分虛擬網格，然后進行采用比較剩余能量的方法在虛擬網格中選擇一個節點作為簇頭節點，通過這種機制讓不工作的節點消耗更少的能量，實現所有節點能量消耗的均衡性。

1　有限能量和位置信息的算法模型

我們提出的算法主要用于物流運輸過程中對運輸商品參數測量的情況。針對物流的場景建立如圖1所示的有限能量和位置信息的算法模型。

圖1　有限能量和位置信息的算法模型圖

所提出的算法的核心思想如下：按柵格選擇代表節點的方法，從刪格中選擇一小部分節點，與數學上在全集中選擇一部分子集很相似，同時節點當前的能量狀態作為是否設置該節點為信息轉發節點的依據，能有效地延長網絡的生存時間。

2　LEACH算法

LEACH［6］算法是Heinzelman等提出的用于無線傳感器網絡分簇的經典算法。通過將“輪”的思想引入算法，每輪中將節點的狀態分為初始化和穩定工作2個階段。在初始化的階段，完成網絡節點中簇頭的選舉和成簇的2個任務。節點部署后通過隨機產生0～1之間的隨機數，然后設置閾值T（n），通過比較節點與閾值的大小，確定節點是否為簇頭，成為簇頭的節點通過廣播告訴其他簇頭節點。T（n）的表達式如下：

式中參數設置如下：簇頭數量的百分比，p；網絡中節點選擇輪數，r；一輪循環中當選過簇頭的節點個數，mod（1/p）；未當選過簇頭節點集合，G。

網絡中的部分成為簇頭的節點發布廣播信息后，非簇頭節點根據其所接收的成為簇頭節點的信號的強度，選擇信號較強的簇頭節點加入，該階段為成簇階段。

簇頭節點接收到簇內成員節點發布的信息，將信息融合后發送給匯聚中心，該階段為穩定階段。

LEACH算法實現起來比較容易，通過簇頭的選擇解決了能量負載的平衡，但是還存在一定的不足之處。例如，選舉簇頭時，節點采用隨機的方式成簇，這樣相應帶來簇頭位置的隨機以及簇內節點數量的不均衡，對簇頭節點的剩余能量也沒有考慮到，網絡中節點的位置也是未知的。該文基于以上兩個問題，對節點的能量和位置信息進行了考慮，借用Leach算法的分簇機制，改進了算法選舉簇頭和算法中未知節點位置信息的不足。

3　有限能量和位置信息的算法

3.1網絡模型

剛剛過去的金秋十月，中國鐵路昆明局集團完成旅客發送482.5萬人，單日旅客發送最高突破30萬人次，然而1978年云南鐵路準軌每月發送旅客僅為50萬人，增長近9倍。

3.1.1階段一：劃分網格

節點部署后，假定節點相互之間知道位置信息，根據節點的通信距離和節點所在的位置，將節點的部署的網格區域分成很多虛擬的網格，假定鄰近的任意兩個單元格都能夠相互通信。初始時做出如下假設：①節點自身的位置和整個網絡區域節點的位置是已知的；②節點可以通過位置信息和網絡中節點的相對位置信息計算出自己屬于哪個網絡。

3.1.2階段二：在虛擬的網格中選擇簇頭

通過設置一定的周期，使節點在睡眠和工作狀態中進行切換，周期性醒來的節點與網格中的其他節點相互傳遞信息，以此來判定下次成為簇頭的節點。

3.2選擇簇頭

從LEACH協議可以得到，選擇簇頭的多少對網絡的生命周期有一定的影響。如果選擇簇頭節點較少，會導致一個簇所能監測的區域過大，簇內成員節點與簇頭的距離較遠，這樣會有大量的不必要的傳輸數據的能量消耗；如果選擇簇頭節點較多，鑒于簇頭節點的能量消耗遠大于非簇頭節點，這樣會帶來節點在進行路由選擇時消耗的總能量加大，而且還會降低數據融合的效率，導致會有很多不必要的數據融合。

提出的算法中假設網絡中的所有節點都有睡眠（sleeping）、活動（Active）和發現（Discovery）3種狀態［6］，如圖2所示。

圖2　節點狀態關系圖

在網絡部署后，網絡中全部的節點都處于發現的狀態，網絡中的節點都通過相互發送信息告知鄰居節點自己的ID和位置等信息，這樣網絡中的節點能夠得到網格內其他節點的信息。接著，網絡中的所有節點把自身的定時器設置為隨機值。當節點的定時器超時，節點就開始傳遞消息，告知鄰居節點它進入活動狀態，并發布自己成為簇頭節點。

如果節點在其定時器超時前接收到網格中其他節點成為簇頭的消息，證明節點此次競爭簇頭失敗，節點進而轉入睡眠狀態。競爭成為簇頭的節點通過設置定時器，確定節點保持活動狀態的時間。在節點定時器超時前，簇頭節點定時廣播消息證明自己處于活動狀態，以此來抑制其他處于發現狀態的節點轉入活動狀態。在節點定時器超時后，簇頭節點重新將狀態設置為發現。此時在睡眠狀態的節點設置定時器，并在定時器超時后，節點重新設置為發現狀態。處于活動狀態的節點發現了網絡中出現更適合作為簇頭的節點后，節點會自動將狀態切換到睡眠狀態。在超時后，簇頭節點重新回到發現狀態。處于睡眠狀態的節點設置定時器為，并在超時后，節點重新回到發現狀態。處于活動狀態或發現狀態的節點如果發現本單元格中出現了更適合成為簇頭的節點時，會自動進入睡眠狀態。

4　仿真結果

采用Matlab仿真了所提出的算法。并對比了每隔10S節點平均剩余能量和每輪存活節點數。仿真過程中的參數設置如表1所示。

表1　仿真過程中的參數設置表

4.1 仿真場景1：節點剩余平均能量比較

每隔10 s對比節點的平均剩余能量。節點平均剩余能量如圖3所示。

圖3　節點剩余平均能量圖

圖3顯示了當節點數為400時，節點的平均剩余能量。由圖3可以看出，采用該算法初始時能夠基本保證剩余能量的均衡，實現延長網絡生命周期的目的。

4.2仿真場景2：存活節點數目對照

參數設置如下：傳感器節點數，400個；網絡運行論數，1∶10，length（energy_cost_per_times），其中length（energy_cost_per_times）為當前節點剩余能量值。

圖4顯示了采用該算法在一段時間內基本能夠保證死亡節點數為0，證明了提出的算法能夠實現節點能量均衡消耗。

5　結語

該文提出了有限能量和位置信息的算法。通過采用網格的思想，讓節點周期性的休眠，從而實現全網節點能量均衡消耗，進而延長了網絡生命周期。且算法是基于平面模型的，沒有考慮到實際網絡中節點之間距離的鄰近，并不能代表節點之間可以直接通信的問題，因此存在一些不足，后續工作中將會研究如何改進這些不足［7］。

[1] J. Hao，B. X. Zhang，H. T. Mouftah. Routing protocols for duty cycled wireless sensor networks：a survey[J]. IEEE Communications Magazine，2012，50（12）：116-123.

[2]孫利民，李中建，陳 渝，等.無線傳感器網絡[M].北京：清華大學出版社，2005.

[3] P K Tripathi，N Sing，K Verma. Clustering algorithm for non-uniformly distributed nodes in wireless sensor network[J]. Electronics Letters，2013，49（4）：299-300.

[4] X Li，S Soltani，W Mutka，et al. The evolution of MAC protocols in wireless sensor networks：a survey[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials，2013，15（1）：101-120.

[5] S Deng，J Li，L Shen. Mobility-based clustering protocol for wireless sensor networks with mobile nodes[J]. IET wireless Sensor Systems，2011，1（1）：39-47.

[6]肖純賢，朱丙瑜，趙晶菁，等.無線傳感器網絡LEACH算法的改進[J].南開大學學報（自然科學版），2010，43（5）：34-36.

[7]喬曉軍，張 馨，王 成，等.無線傳感器網絡在農業中的應用[J].農業工程學報，2005，21（增刊）：232-234.

Based on Incident Response Algorithm for Wireless Sensor Networks

Li Weiwei
（Computer Network Teaching and Research Section of Fuyang Vocational and Technical College，Fuyang 236000， China）

By allowing a portion of the nodes to sleep， the energy limitation of sensor network nodes was alleviated. An algorithm based on finite energy and position information for digital logistics was proposed. Simulation results showed that in such a way， without affecting the validity of the route， the node could save energy， but also consider the node energy consumption balance.

Sensor network； Finite energy and position information of an algorithm； The node energy saving

TN915

10.16736/j.cnki.cn41-1434/ts.2016.06.028

關聯規則在高職學生就業數據處理中的應用研究（編號：KJ2016A561）。

李為為（1984-），女，河南周口人，碩士研究生，助教；主要研究方向為傳感器網絡拓撲控制。