無線傳感器網絡LEACH協議的能耗研究

摘要：通過對無線傳感器網絡LEACH協議的分析研究，提出了一種最佳能量消耗算法，該算法采用簇的最佳能耗范圍、基于能量的簇頭選舉法以及對簇的組建階段的優化的方式改善了LEACH協議在簇頭的產生、簇的范圍等方面的一些缺陷。經仿真證明，該算法較LEACH具有有一定的優異性，能有效均衡節點能耗，延長網絡生存期。

關鍵詞：無線傳感器網絡;LEACH;能耗;生存期

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）11-0056-02

0 引言

無線傳感器網絡通常由于工作環境的限制難以獲得持續能量供應，只能使用電池等方式提供有限能量，因此在對網絡規劃設計時必然對所有能量的使用錙銖必較。目前常見的做法是通過對軟件的優化設計，特別是對通訊協議的優化改進等方式，如采用平衡節點的能量消耗、減少數據傳輸數量等，使整個網絡的生存期獲得有效提升。本文就是通過對經典LEACH協議的能耗分析研究，提出了一種基于LEACH協議的最佳能量消耗算法（Best Energy Cost LEACH，BEC-LEACH）。

1 LEACH協議概述

LEACH協議是一種基于多簇結構的路由協議，它是MIT學者A.Chandrakasan等人為無線傳感器網絡設計的低功耗自適應聚類路由協議[1]。LEACH在節點的管理上運用了分簇的概念，循環隨機選擇節點成為簇頭，由各簇頭去管理所在節點集合，使整個網絡的能量消耗由各個節點分擔。LEACH還采用“輪”的概念，將整個網絡的生存期分為多輪周期，每輪又分為簇的組建和簇的穩定工作階段，在簇的組建期間，隨機選擇節點擔任簇頭，其余節點根據位置、信息等因素加入簇。在簇的穩定工作期間，各節點按約定蘇醒采集、發送數據，簇頭將數據收集匯總發送給sink網關。LEACH雖較其他平面多跳路由協議或靜態多層結構路由協議能將網絡的生存期延長約15%，但是在簇頭的產生、分布等方面還存在一些缺陷。

2 BEC-LEACH描述

BEC-LEACH通過對LEACH工作過程中的能耗分析研究，針對LEACH在簇頭的產生、簇的范圍上的一些問題進行了相關優化。

2.1 簇的最佳能耗范圍

通過對LEACH的能耗研究可知，簇的覆蓋范圍過大或過小時都會導致整個網絡的能量消耗率急劇升高，僅當處于合適的范圍時，網絡的能量消耗率才會較低、生存期才會較長。對此，BEC-LEACH采用了簇的最佳能耗范圍的方法，通過簇頭和簇內節點的能量消耗值來度量簇的范圍是否最佳來控制簇的大小。

假設網絡處于理想環境，有N個節點均勻分布在M×M的區域內，在每輪中存在k個簇，每個簇的大小相同，采用一階無線電模型分析工作流程，整個網絡的能耗為：

其中是數據傳輸位數，是簇頭到基站的距離，是發送和接受電路消耗的總能量值，、是放大器電路的放大系數。

當構成簇的簇頭和簇內節點數量取得最優解時整個簇的能耗范圍最佳：

同時，考慮理論與實際應用中的差異，引入一個能量權值C（0

2.2 基于能量的簇頭選舉法

通過對LEACH的簇頭選舉法可知，LEACH的隨機簇頭產生方法易造成整個網絡的能量消耗率大幅增加。對此，BCE-LEACH采用基于能量的簇頭選舉法，來促使產生的簇頭位置趨于簇的重心位置，使整個簇的能耗趨于平均化。

基于能量的簇頭選舉法通過對簇頭數量控制和選舉參考節點剩余水平能量值來實現。對簇頭數量控制是通過簇的最佳能耗范圍計算出網絡中最優簇頭個數，限制每輪選舉出來的簇頭數量不得超過該值，以此降低整個網絡的能耗率、減少能耗率波動幅度。選舉參考節點剩余水平能量值則是通過在簇頭競爭時加入節點剩余能量的平均值來限制剩余能量較少的節點當選簇頭，具體做法是在簇頭選舉時，先根據簇內所有節點的剩余能量計算本簇的剩余能量水平值，然后先將前任簇頭的剩余能力值與之進行比較，如前任簇頭節點所含剩余能量大于剩余能量水平，則本輪跳過競爭過程繼續由該節點擔任簇頭，否則在簇的最佳能耗范圍內所有剩余能量超過水平值的節點中選舉產生簇頭。

2.3 工作過程

BCE-LEACH的工作過程與LEACH相比主要是在其簇的組建階段進行了改進。BCE-LEACH在每輪簇的組建期間的簇頭選舉階段，先計算上輪各個簇的能耗總值，然后將各簇按能耗從大到小排序，各簇按該次序采用基于能量的簇頭選舉法開始產生簇頭，即先由上輪能耗較大的簇進行簇頭競爭選舉，然后其余簇再進行競爭選舉簇頭。簇頭選舉完成后開始節點入簇階段，本輪新簇頭全網廣播，各節點在收到新簇頭的廣播信號后，向周圍簇頭發出入簇申請，申請信息中包含自己所接收到的各簇頭信息，包括id以及信號信息等，各簇頭待節點全部申請完后，先選擇僅能接收到1個簇頭信號的邊緣節點加入，然后依次按節點感知的簇頭數量和信號量的值從小到大依次加入，直到達到簇的最佳能耗范圍為止。

3 仿真過程及分析

為檢驗BCE-LEACH對于LEACH的改進性，通過MATLAB平臺進行仿真驗證。設置100個節點隨機分布在100M×100M的二維方形區域中進行仿真，其相關參數如下：

基站位置為（150M，50M），初始能量為0.5J，Eelec為50nJ/bit，Eda為5nJ/bit/signal，εamp為0.0013pJ/bit/m4，εfs 為10pJ/bit/m2，dBS為84M，數據長度為4000bit，控制包長度為200bit，簇頭廣播距離為100M。

同時考慮到算法中能量權值C的取值十分重要，可用于調節理想值與實際運行中的差異，對其進行了大量仿真對比，最終發現取0.5～0.6時最佳，因此在后續仿真中取C=0.6。

在隨機環境下，BCE-LEACH與LEACH的生存期對比如圖1所示，圖中X軸坐標表示系統運行輪數，Y軸坐標表示該輪系統中沒有死亡的節點總數。其中，LEACH在378輪時出現第一個節點死亡，而BCE-LEACH在866輪出現第一個死亡節點，相對延后129%。LEACH全部節點死亡時間是1524輪，而BCE-LEACH全部節點死亡時間是1921輪，相對延后26%。由此可見，BCE-LEACH更能有效延長整個網絡的生存周期、均衡網絡中各節點的能耗。

4 結語

本文對無線傳感器LEACH協議進行了改進，提出了一種基于簇的最優能量消耗算法BEC-LEACH，該算法在簇的組建階段通過優化簇的能耗范圍、基于能耗的簇頭選舉等方法，控制簇的大小和范圍，促使簇頭的產生趨于重心位置、簇的能耗范圍趨于最優化。經仿真對比表明，與LEACH相比BEC-LEACH有明顯改進，能達到更長的網絡生存期。

參考文獻

[1]Heinzelman， Rabiner W， Chandrakasan， et al. Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks[C]// Hawaii International Conference on System Sciences. IEEE， 2000：8020.

[2]夏中林.基于LEACH協議的最少能量消耗算法的研究[D].湖南科技大學，2014.

[3]陳晨，楊紅麗.無線傳感器網絡LEACH協議能耗的改進[J].計算機系統應用，2017，26（11）：205-212.

[4]吳標，余劍，易仁杰.基于節點剩余能量的分時分簇LEACH改進算法[J].火力與指揮控制，2016，41（10）：84-88.

[5]王開通.無線傳感器網絡LEACH路由算法優化研究[D].重慶大學，2014.

[6]Nazia Majadi.U-LEACH：A Routing Protocol for Prolonging Lifetime of Wireless Sensor Networks[J].International Journal of Eagineering Research and Applications， 2012，2（4）：1649-1652.

The Research for Energy Consumption of LEACH Protocol in

Wireless Sensor Network

XIA Zhong-lin

（Hunan University of Medicine， Huaihua Hunan? 418000）

Abstract：This paper presents an optimal energy consumption algorithm based on the analysis of energy consumption of LEACH protocol in WSN. This algorithm uses the optimal energy consumption range of the cluster， the energy-based cluster head election method and the optimization of the cluster formation stage to improve the LEACH protocol in the cluster head generation and cluster scope and other aspects of the defects. Compared with LEACH， this algorithm has some advantages. It can balance the energy consumption of nodes and prolong the network lifetime.

Key words：WSN; LEACH; energy; network lifetime