基于LEACH算法的無(wú)人機(jī)組網(wǎng)仿真驗(yàn)證

李安然　趙曉東　李嘉俊　武曉勇

摘? 要：隨著多無(wú)人機(jī)協(xié)同工作的興起和發(fā)展，無(wú)人機(jī)網(wǎng)型協(xié)同合作的研究已成為當(dāng)前熱門(mén)話題。無(wú)人機(jī)組也存在如傳輸寬帶有限，安全性能低，信道捕獲力低等問(wèn)題，除此外也存在自身的特性和優(yōu)勢(shì)：功能多樣性，節(jié)點(diǎn)高速移動(dòng)性，網(wǎng)絡(luò)“自管理”性。現(xiàn)有技術(shù)運(yùn)用GPS系統(tǒng)，為節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)提供定位和時(shí)間等信息，使無(wú)人機(jī)自組網(wǎng)路由理論到實(shí)現(xiàn)變得更為簡(jiǎn)單。文章對(duì)LEACH算法進(jìn)行了介紹和說(shuō)明，并進(jìn)行了仿真和分析，并將其與SEP算法比較，有效驗(yàn)證了其長(zhǎng)續(xù)航能力的特性及協(xié)議的有效性、實(shí)用性和建模分析的正確性。

關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī);組網(wǎng)技術(shù);LEACH;低能耗

中圖分類(lèi)號(hào)：TN929.5;TP212.9 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2020）02-0068-03

Abstract：With the rise and development of multi UAV cooperative work，the research of UAV network cooperation has become a hot topic. There are also some problems in the UAV，such as limited transmission bandwidth，low security performance and low channel capture power. In addition to its own characteristics and advantages，such as the diversity of functions，the high-speed mobility of nodes，and the “self-management” of the network. The existing technology uses GPS system to provide real-time positioning and time information for nodes，which makes the theory and implementation of UAV ad hoc network routing easier. In this paper，LEACH algorithm is introduced，simulated and analyzed，and compared with SEP algorithm，which effectively verifies the characteristics of its long endurance capability，the validity，practicability of the protocol and the correctness of modeling analysis.

Keywords：UAV;networking technology;LEACH;low energy consumption

0? 引? 言

在自組網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)無(wú)線通信技術(shù)，每架無(wú)人機(jī)的位置、速度、剩余能量等數(shù)據(jù)信息可以被實(shí)時(shí)共享，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的高效利用。與單無(wú)人機(jī)相比，多無(wú)人機(jī)的合作將面臨通信條件、高能耗低壽命等問(wèn)題。文獻(xiàn)[1]針對(duì)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的傳輸沖撞問(wèn)題，提出了環(huán)形通信算法。文獻(xiàn)[2]提出了無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的抽象信道和構(gòu)成模型，并仿真和分析了無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能。文獻(xiàn)[3]對(duì)無(wú)人機(jī)飛行運(yùn)動(dòng)方程進(jìn)行了建模與仿真研究，建立了六自由度非線性飛行運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型。在文獻(xiàn)[4]中，研究者基于OPNET網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)，對(duì)VANET的位置路由協(xié)議進(jìn)行研究，提出一種改進(jìn)的EGPSR協(xié)議。在文獻(xiàn)[5]中，研究者對(duì)基于節(jié)點(diǎn)剩余能量和位置的分簇算法進(jìn)行了仿真和研究。在文獻(xiàn)[6-8]、[11-15]中，基于LEACH算法，作者提出并仿真測(cè)驗(yàn)了其衍生算法，有效降低了能耗，延長(zhǎng)了生存時(shí)間。文獻(xiàn)[9]中，研究人員重點(diǎn)討論了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的根基理論及其關(guān)鍵技術(shù)和仿真情況。文獻(xiàn)[10]中，作者運(yùn)用Matlab仿真，證明了LEACH算法的節(jié)能性。本文針對(duì)基于節(jié)點(diǎn)剩余能量和位置的分簇算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）低功耗自適應(yīng)分簇算法進(jìn)行驗(yàn)證和仿真，并與SEP算法進(jìn)行比較，進(jìn)一步驗(yàn)證了其能量高效利用的特性，以實(shí)現(xiàn)攜帶有限的電源，擁有更長(zhǎng)生存時(shí)間。

1? 系統(tǒng)模型

無(wú)人機(jī)組網(wǎng)系統(tǒng)模型圖如圖1所示，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)可分為無(wú)人機(jī)組網(wǎng)部分及地面基站，網(wǎng)絡(luò)共享每架無(wú)人機(jī)的數(shù)據(jù)信息，并可進(jìn)行分工和配合，實(shí)現(xiàn)功能的多樣化和最大化。當(dāng)臨時(shí)簇頭節(jié)點(diǎn)將自己的剩余能量、位置等簇內(nèi)信息傳遞給基站節(jié)點(diǎn)之后，基站節(jié)點(diǎn)則擁有該網(wǎng)絡(luò)中的全部信息。

1.1? 無(wú)人機(jī)飛行的任務(wù)維度和工作效率

一般情況下，單無(wú)人機(jī)飛行只執(zhí)行單任務(wù)，執(zhí)行下一任務(wù)需返回更換模塊或直接更換無(wú)人機(jī)。無(wú)人機(jī)組網(wǎng)完成后，可以同時(shí)起飛多架具備不同功能的無(wú)人機(jī)，形成一個(gè)多任務(wù)的有機(jī)整體，從而大大節(jié)省飛行往返的時(shí)間，提高工作效率。

1.2? 無(wú)人機(jī)的可控性和實(shí)時(shí)應(yīng)變能力

傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)飛行都要依據(jù)人工提前設(shè)定好的路線，特別是對(duì)于中遠(yuǎn)程無(wú)人機(jī)而言，由于現(xiàn)有通信技術(shù)的原因，一旦超過(guò)一般的極限距離，無(wú)人機(jī)就會(huì)立刻和基站失去聯(lián)系，進(jìn)入一個(gè)不可以精確良好控制的環(huán)境，也就是飛行盲區(qū)。之前由于學(xué)科的相互分離以及技術(shù)的不先進(jìn)，這類(lèi)問(wèn)題得不到良好的解決，即便是利用人造衛(wèi)星等輔助通信手段也只能在一定程度上改善這一現(xiàn)狀，而如圖1所示，無(wú)人機(jī)組網(wǎng)通信之后，核心控制中心通過(guò)鏈接各個(gè)無(wú)人機(jī)之間的節(jié)點(diǎn)，搭建空間立體組網(wǎng)，對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行間接的有效控制，這樣的方法可以在非常高的程度上以高效率減小盲區(qū)的存在空間，無(wú)人機(jī)群體可以快速有效地應(yīng)對(duì)各種突發(fā)狀況，進(jìn)一步提高了我們對(duì)無(wú)人機(jī)的控制能力和無(wú)人機(jī)的飛行能力。

2? 組網(wǎng)算法說(shuō)明及仿真驗(yàn)證

2.1? LEACH算法說(shuō)明

LEACH又名低功耗自適應(yīng)分簇算法。LEACH算法的主要思想是通過(guò)將無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分為多個(gè)簇，在將簇劃分好之后，尋找一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為相應(yīng)簇的簇頭。隨后，系統(tǒng)將在簇頭中隨機(jī)并循環(huán)地選擇簇頭節(jié)點(diǎn)，并將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量負(fù)載平均分配給各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，從而使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能源的消耗減小，使網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間增加。

由準(zhǔn)備階段及傳輸數(shù)據(jù)的穩(wěn)定階段兩個(gè)部分可組成LEACH協(xié)議的工作過(guò)程。簇的建立過(guò)程可以在準(zhǔn)備階段完成，而數(shù)據(jù)的傳輸過(guò)程可以在穩(wěn)定階段完成。

節(jié)點(diǎn)在準(zhǔn)備階段的選取有一些設(shè)定好的基本法則，在選取節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，要掃描檢查目前的節(jié)點(diǎn)總數(shù)，知曉成為過(guò)節(jié)點(diǎn)的簇頭的數(shù)目及其應(yīng)用情況，查知下一步應(yīng)用所需的節(jié)點(diǎn)數(shù)目。具體應(yīng)用方法如下：采用計(jì)算機(jī)常用的0和1作為標(biāo)識(shí)，以傳感器節(jié)點(diǎn)為發(fā)起源，以隨機(jī)選取的方式在之前掃描到的符合要求的節(jié)點(diǎn)中選取一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的簇首節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)的作用是引導(dǎo)組成網(wǎng)的信息傳遞以及能量的傳輸。簇首節(jié)點(diǎn)一經(jīng)選定，就要以傳播擴(kuò)散的方式向其他的非簇首節(jié)點(diǎn)放出信號(hào)，宣布自己的簇首位置。

在簇的穩(wěn)定階段，簇首節(jié)點(diǎn)用于收集簇內(nèi)非簇首節(jié)點(diǎn)的有關(guān)信息，并在合并信息完成后遞發(fā)給地面基站。在保持該階段一段時(shí)間后，其網(wǎng)絡(luò)將再次進(jìn)入準(zhǔn)備階段。

LEACH算法的優(yōu)點(diǎn)主要是節(jié)點(diǎn)能量分布均勻，節(jié)點(diǎn)消耗能量更低，簇頭的選取充分的考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量，避免因傳輸距離增加而造成能耗高，延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)存活時(shí)間。而在無(wú)人機(jī)組網(wǎng)中，多個(gè)無(wú)人機(jī)共同執(zhí)行任務(wù)時(shí)，無(wú)人機(jī)群處于一種無(wú)中心、分布式、自組織的狀態(tài)。而在此過(guò)程中，可利用LEACH算法，將多個(gè)無(wú)人機(jī)看作一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，而將無(wú)人機(jī)看作節(jié)點(diǎn)，從多個(gè)無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)中，按照LEACH協(xié)議選取簇頭的方法選出一個(gè)無(wú)人機(jī)簇頭，從而使整個(gè)無(wú)人機(jī)組網(wǎng)節(jié)點(diǎn)能量分布均勻，節(jié)點(diǎn)消耗能量更低，使整個(gè)無(wú)人機(jī)組網(wǎng)可執(zhí)行任務(wù)的時(shí)間更長(zhǎng)。

判斷簇點(diǎn)的流程圖如圖2所示，在初始化網(wǎng)絡(luò)的前提下，對(duì)簇點(diǎn)進(jìn)行判斷，分類(lèi)及計(jì)數(shù)。其中，r是簇點(diǎn)個(gè)數(shù)，E是剩余能量。

2.2? 仿真及分析

首先建立一個(gè)120*120的圖表，在這個(gè)區(qū)域里面設(shè)置120個(gè)節(jié)點(diǎn)，高級(jí)節(jié)點(diǎn)的比例為0.1，在初始的狀態(tài)下，高級(jí)節(jié)點(diǎn)是隨機(jī)分布的，每次的一個(gè)循環(huán)都會(huì)產(chǎn)出一批新的高級(jí)節(jié)點(diǎn)，然后普通節(jié)點(diǎn)將自身的數(shù)據(jù)和信息交給高級(jí)節(jié)點(diǎn)，再由高級(jí)節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)與接收器之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞。

低能耗剩余節(jié)點(diǎn)的能量圖如圖3所示，在低能耗條件下，LEACH算法和SEP算法下的剩余節(jié)點(diǎn)的能量一直隨著時(shí)間周期的進(jìn)行而減少，直至大約第280周期下降為0。

LEACH初始能量的節(jié)點(diǎn)位置圖如圖4所示，☆號(hào)表示LEACH算法初始的時(shí)候隨機(jī)選取的高級(jí)節(jié)點(diǎn)，其擁有較好的能量，而o表示的是普通的能量節(jié)點(diǎn)。

LEACH剩余節(jié)點(diǎn)存活的數(shù)量圖如圖5所示，隨著時(shí)間周期的推移，剩余節(jié)點(diǎn)存活的數(shù)量在周期200至300期間迅速減少了將近115個(gè)存活節(jié)點(diǎn)，之后緩慢減至0。

SEP初始能量的節(jié)點(diǎn)位置圖如圖6所示，☆號(hào)表示SEP協(xié)議初始的時(shí)候隨機(jī)選取的高級(jí)節(jié)點(diǎn)，o表示的是普通的能量節(jié)點(diǎn)。

SEP剩余節(jié)點(diǎn)存活的數(shù)量圖如圖7所示。

隨著時(shí)間周期的推移，剩余節(jié)點(diǎn)存活的數(shù)量在周期200至300期間迅速減少了將近115個(gè)存活節(jié)點(diǎn)，之后緩慢減至0。與圖5對(duì)比，SEP協(xié)議中的第一死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間比較早，而LEACH算法可以很好地延緩第一死亡節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)。

3? 結(jié)? 論

針對(duì)多無(wú)人機(jī)的合作所面臨的高能耗低壽命問(wèn)題，本文對(duì)LEACH算法及SEP算法仿真驗(yàn)證的對(duì)比結(jié)果，可以看出，LEACH算法通過(guò)避免因傳輸距離增加而增加能耗，來(lái)延緩第一死亡節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)，從而延長(zhǎng)了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期，所以通過(guò)LEACH算法能夠延長(zhǎng)無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)的生命周期，使得無(wú)人機(jī)組可攜帶少量電源，就能提供較長(zhǎng)且穩(wěn)定的通信續(xù)航時(shí)間，讓其生存時(shí)間大幅度提高。

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作者簡(jiǎn)介：李安然（2000-），女，漢族，云南昆明人，本科在讀，研究方向：電子信息工程;趙曉東（2000-），男，漢族，寧夏石嘴山人，本科在讀，研究方向：通信工程;李嘉俊（2000-），男，漢族，黑龍江鶴崗人，本科在讀，研究方向：通信工程;武曉勇（2000-），男，漢族，河南濮陽(yáng)人，本科在讀，研究方向：通信工程。