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溫室下無線傳感器網絡簇首選擇算法

2018-01-06 16:32:22岳有軍李媛媛王紅君趙輝
江蘇農業科學 2017年22期

岳有軍+李媛媛+王紅君+趙輝

摘要: 無線傳感器網絡被廣泛地應用于溫室環境下采集環境數據信息。溫室環境不是復雜和大型的環境,但是由于無線傳感器網絡本身的特點以及節點的能量消耗等原因都會導致網絡壽命縮減。在低功耗自適應集簇分層型(low energe adaptive clustering hierarchy,簡稱LEACH)協議的基礎上,考慮了溫室無線傳感器網絡成簇過程中的節點能量和競爭半徑等因素,優化閾值對結果的影響,以延長其壽命。分簇完成后,再將簇頭的數據沿通過蟻群算法所得到的最優路徑進行數據傳輸,最后傳給匯聚節點。通過Matlab仿真結果可知,節點死亡的速度比LEACH協議慢,數據傳輸量大,改善了無線傳感器網絡的生命周期。

關鍵詞: 無線傳感器;網絡簇;閾值;競爭半徑;分簇;蟻群算法

中圖分類號: S126;TP212.9 文獻標志碼: A

文章編號:1002-1302(2017)22-0233-03

無線傳感器網絡(wireless sensor network,簡稱WSN)具有規模大、節點密度高、信息感知度高和數據采集量大、精度高的特點。WSN的節點具有微型化、體積小、低功耗、集成度高的特點,此外選擇誤差在能容納范圍內的廉價節點,收集農業生產所需要的信息,節約了成本。溫室環境是現在設施農業的基本設施,可在此環境下布置傳感器節點來對溫室環境進行監測。溫室中植物的生長需要長時間監測,但是傳感器節點網絡無法實現對其長時間監測[1],這主要是由于WSN的節點一般都是由電池供電,盡管節點耗電量低,但是電池壽命有限,能量和生存時間就受到了限制,所以研究如何在溫室環境下延長網絡的生命周期是一個重要問題。很多學者提出了不同的協議來延長生存時間。在簇頭選舉中把節點剩余能量作為參數,提出各簇獨立進行的簇頭輪換機制,并采用單跳與多跳結合的簇間通信方式[2]。劉軍等在簇頭選擇時把節點能量和節點與簇首間的距離作為簇首選擇的參數[3]。Heinzelman考慮了平均剩余能量對簇頭節點選擇的影響,將節點能量高于平均剩余能量的節點作為簇頭節點,卻忽略了較低能量節點也可能成為簇頭節點[4]。陳彬兵等提出剩余能量以及平均剩余能量的觀點,但忽略節點目前所剩能量與平均剩余能量的關系[5]。

低功耗自適應集簇分層型(low energe adaptive clustering hierarchy,簡稱LEACH)協議是一種無線傳感器網絡路由協議,也是最早提出的分簇路由協議,其原理是以循環的方式隨機選擇簇頭節點,每個簇僅有1個簇頭,所有非簇頭節點將數據傳輸給所從屬的簇頭,然后簇頭進行數據融合并將其傳輸給基站[6-7]。在簇形成階段,未擔任過簇頭的節點隨機產生1個 0~1之間的隨機數,若生成的數小于閾值,則成為簇頭節點。其中閾值Tn的計算方法為

式中:P為節點成為簇頭的百分數;r為當前的輪數;[WTHX]N 為最近的1/P輪數中沒有當選為簇頭節點的集合。

分簇完成后,簇首節點采用時分多址(time division multiple access,簡稱TDMA)法為簇中的普通節點分配向其傳送數據的時間片。在穩定階段,節點將采集的數據傳送到簇首[8]。

LEACH協議存在一定的局限性。選擇簇頭時,沒有考慮到節點的能量以及節點競爭半徑與基站的相對位置問題對網絡造成的影響,容易導致網絡的運行時間短。

在已有研究成果的基礎上,本研究提出了一種基于能量和競爭半徑的分簇路由協議(competitive radius and energy based clustering protocol,簡稱ERCP),其基本原理是在選擇簇頭階段,同時考慮了節點的能量、網絡的平均剩余能量以及節點的競爭半徑等因素,以避免讓能量過低的節點充當簇頭。分簇完成后,簇頭采用蟻群算法沿最優路徑傳輸數據。

1 網絡模型和能量模型

1.1 網絡模型

本研究采用與LEACH協議相同的網絡模型,即在1個 m×m的方形內隨機部署n個無線傳感器網絡節點[9],其特點是:(1)該無線傳感器網絡是靜態的網絡,部署后節點不會發生移動,且每個節點在隨機部署的網絡中僅有地址;(2)節點采用的是布爾感知模型,感知的半徑為d,忽略了邊界因素的影響;(3)區域內節點之間以及節點與基站之間都可以直接正常進行通信;(4)只有1個基站且部署在該區域以外的1個確定位置;(5)基站具有足夠的能量和計算能力;(6)所有傳感器節點為同一種型號,節點的能量由電池提供;(7)節點可以根據距離調整它的發射功率。

4 結論

本研究在溫室環境下探討節約節點能量的問題。通過在LEACH算法的基礎上,提出改進對簇頭的選擇。本協議考慮了通過節點剩余能量、平均剩余能量以及競爭半徑等因素對網絡壽命的影響改善LEACH協議;此外,運用蟻群算法找到簇間最佳傳輸路徑。通過上述改進進行仿真,結果表明,本協議比LEACH協議更有效地均衡了網絡能耗、數據傳輸,延長了WSN的生命周期。

參考文獻:

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