0 引言
無線傳感器網(wǎng)絡" title="無線傳感器網(wǎng)絡">無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量具有特定功能的傳感器節(jié)點通過自組織的無線通信方式，相互傳遞信息，協(xié)同地完成特定功能的智能專用網(wǎng)絡。它綜合了傳感器、嵌入式計算、通信、分布式信息處理、計算機技術、微電子制造技術，能實時監(jiān)測、感知和采集所監(jiān)控區(qū)域內的各種信息，并對收集到的信息進行處理后傳送給終端用戶，在軍事、災難現(xiàn)場、環(huán)境監(jiān)測和醫(yī)療救護等領域有廣闊的應用前景。傳感器網(wǎng)絡一般投放在條件惡劣的環(huán)境或者難以涉足的地域中，節(jié)點電池的更換或能量的補充幾乎是不可能的，所以節(jié)能路由協(xié)議的設計，對無線傳感器網(wǎng)絡來說意義十分重大。目前，提出的WSN路由協(xié)議主要有平面路由協(xié)議和層次路由協(xié)議兩類，其中基于簇結構的層次路由協(xié)議是當前國內外研究的熱點口。
1 相關研究
WSN分簇路由" title="分簇路由">分簇路由協(xié)議設計的首要目標是通過高效的分簇算法形成合理的網(wǎng)絡結構，通過主動的能量管理阻止網(wǎng)絡連通性下降，延長網(wǎng)絡的生命周期。最典型的無線傳感器網(wǎng)絡分簇路由協(xié)議是LEACH協(xié)議，人們在LEACH協(xié)議的基礎上也研究出很多改進的分簇路由協(xié)議，EECS(Energy Efficient Clustering Scheme)協(xié)議就是其中一種經(jīng)典的改進算法。
1.1LEACH協(xié)議
LEACH是分布式成簇" title="成簇">成簇協(xié)議的代表。每個節(jié)點產(chǎn)生一個0～1的隨機數(shù)，如果這個數(shù)小于閾值，則該節(jié)點向整個網(wǎng)絡廣播它是簇頭。閾值的計算公式為：
式中：p是簇頭占所有節(jié)點的百分比，即節(jié)點當選為簇頭的初始概率，實際的簇頭概率以p為中心上下浮動；r是目前循環(huán)進行的輪；G是在最近1／p輪中沒有當選過簇頭的節(jié)點集合。可以看出，當選過簇頭的節(jié)點在接下來的1輪中將不能成為簇頭，而其他節(jié)點，因節(jié)點產(chǎn)生小于T(n)隨機數(shù)的概率隨之增大，所以節(jié)點當選為簇頭的概率也增大。競爭成功的簇頭節(jié)點廣播當選的消息后，其他節(jié)點根據(jù)簇頭廣播信號的強弱決定加入哪個簇。由于簇頭是隨機挑選的，因此LEACH協(xié)議不能保證簇頭在網(wǎng)絡中分布均勻，而且節(jié)點根據(jù)自身通信代價最小原則選擇加入哪個簇的成簇算法，但不能保證簇的負載均衡。
1.2 EECS協(xié)議
如前所述，LEACH等算法中，節(jié)點根據(jù)自身通信代價最小原則選擇加入哪個簇，不能保證簇的負載平衡，而且沒有考慮距基站較遠的簇頭能量耗費過快等問題。針對這些問題，EECS提出一個新的通信代價公式(2)來決定節(jié)點加入哪個簇：
式中：cost(j，i)是節(jié)點Pj加入簇頭i的代價；d(Pj，CHi)是節(jié)點到簇頭的距離。式(3)中f子函數(shù)保證最小化節(jié)點與簇頭之間的通信代價；d(CHi，BS)是簇頭i到基站的距離，式(3)中g子函數(shù)保證最小化簇頭i到基站的通信代價；權值w的設置則根據(jù)具體應用，在成員節(jié)點能量與簇頭能量消耗之間折衷，目標是最大化網(wǎng)絡生命周期。節(jié)點Pj選擇cost(j，i)最小的簇頭i加入，從而保證每個簇頭負載均衡。實驗結果顯示，EECS協(xié)議的網(wǎng)絡生命周期較LEACH協(xié)議提高了30％以上。
2 問題的描述
EECS算法的實質是在簇頭選擇階段，總是讓剩余能量最大的節(jié)點當選為簇頭；在成簇階段，聯(lián)合考慮普通節(jié)點與簇頭的距離，以及簇頭與基站的距離。其創(chuàng)新之處在于：只有小部分節(jié)點參加簇頭的競選；在局部范圍內廣播消息，選舉過程沒有迭代；以節(jié)點的剩余能量為競選參數(shù)；設計了簇頭之間負載均衡的策略。
EECS協(xié)議存在的問題：
(1)EECS算法在成簇階段讓候選節(jié)點同時廣播競選消息COMPETE_HEAD，容易造成簇頭分布漏洞問題。如圖1所示，節(jié)點C在B的競選半徑內；節(jié)點B在A的競選半徑內，且剩余能量方面A>B>C。在這種情況下，C收到B的競選消息退出競選的同時，B收到A的競選消息退出競選，這就會造成局部簇頭分布漏洞的情況。
(2)EECS算法在成簇階段的通信代價只考慮了普通節(jié)點與簇頭的距離，以及簇頭與基站的距離，沒有考慮簇頭的剩余能量。這樣就會造成部分剩余能量相對較少簇頭節(jié)點的早死現(xiàn)象。
針對EECS協(xié)議存在的問題提出了ADEECS(Advanced EECS)協(xié)議，該算法在簇頭選舉階段使用了競爭延遲的方法，在成簇階段設計了新的通信代價計算公式。
3 ADEECS路由協(xié)議
方案中，假設已知發(fā)送節(jié)點的發(fā)射功率，接收節(jié)點可以根據(jù)接收信號的強度，計算二者之間距離的近似值；發(fā)射功率可控，即節(jié)點可以根據(jù)自身需要調整發(fā)射功率。采用與文獻[5]相同的無線傳輸能量消耗模型。ADEECS協(xié)議按輪執(zhí)行，每一輪分為網(wǎng)絡部署，簇頭選舉，成簇，數(shù)據(jù)傳輸這4個階段。
具體實現(xiàn)過程如下：
階段1：網(wǎng)絡部署階段在網(wǎng)絡部署階段，讓基站以一定的功率向網(wǎng)絡內廣播一個消息HELLO_MSG。傳感器節(jié)點根據(jù)接收信號的強度計算出自己到基站的近似距離，在與基站通信時，依據(jù)這個距離選擇適當?shù)陌l(fā)射功率。在成簇階段，還將利用這個信息來均衡簇頭的負載。
階段2：簇頭選舉階段全局范圍內預先設定一個0～1之間的閾值T，用來控制參加簇頭競選的節(jié)點比例。每一個節(jié)點生成一個0～1之間的隨機數(shù)，記為u。若u
式中：T為最大約定的最大延遲時間；Eresidual為節(jié)點剩余能量；Eini是節(jié)點原始能量。
階段3：成簇階段簇頭向網(wǎng)絡所有節(jié)點廣播自己成為簇頭的消息HEAD_AD，內容為簇頭節(jié)點的標識及該節(jié)點與基站的距離。普通節(jié)點接收到此消息后選擇一個通信代價cost(CH)最小的聚類加入，并發(fā)送消息JOIN_REQ。通信代價表達式為：
式(5)中參數(shù)與式(2)和式(4)表示的意義相同。從式(5)可以看出，該通信代價綜合考慮了節(jié)點與簇頭的距離、簇頭與基站的距離及簇頭的剩余能量。從而實現(xiàn)了由聚類成員節(jié)點選擇剩余能量較大，與自己距離較近，與基站距離較小的簇頭形成簇，達到能量均衡的目的。
階段4：數(shù)據(jù)傳輸階段簇頭向所有成員節(jié)點廣播TDMA通信時隙調度信息TDMA_SCHEDULE。成員節(jié)點按分配好的TDMA時隙在某個時刻將自己檢測到的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭。簇頭在接收聚類成員發(fā)送數(shù)據(jù)的過程中進行數(shù)據(jù)融合，并將融合后的數(shù)據(jù)直接傳輸給基站，該過程采用單跳的通信方式。
4 ADEECS協(xié)議仿真與分析
仿真中，使用Matlab作為仿真平臺，采用與文獻[3]相同的能量消耗模型。仿真參數(shù)如表1所示。
文中將ADEECS與EECS和LEACH協(xié)議性能進行仿真對比。
4.1簇頭分布的仿真對比
LEACH簇頭個數(shù)取最優(yōu)值。在仿真中，LEACH簇頭個數(shù)為6；取T=0.15，R=26，w=0.8。由3種協(xié)議的簇頭分布圖(圖2～圖4)可以看出，LEACH協(xié)議簇頭隨機分布；EECS協(xié)議簇頭分布比較均勻，但存在簇頭漏洞問題；ADEECS協(xié)議簇頭真正實現(xiàn)了均勻分布。所以，提出的延遲發(fā)送競選消息的方法很好地解決了LEACH和EECS協(xié)議在簇頭選舉過程中存在的問題。
4.2 網(wǎng)絡壽命的仿真對比
定義第一個節(jié)點的死亡時間為無線傳感器網(wǎng)絡的網(wǎng)絡壽命，用工作輪數(shù)表示網(wǎng)絡的工作時間。如果剩余節(jié)點過少，那么整個網(wǎng)絡的存在就毫無意義。仿真中為了更好地對比仿真結果，仿真曲線只選取剩余節(jié)點數(shù)大于50的情況。仿真結果如圖5所示。
由圖5可以看出，在成簇階段，ADEECS協(xié)議綜合考慮了簇頭剩余能量、簇頭與基站的距離以及簇成員節(jié)點與簇頭的距離。這種通信代價計算方式很好地提高了網(wǎng)絡性能，有效地延長了網(wǎng)絡生命周期，達到了協(xié)議目的。
5 結語
通過對無線傳感器網(wǎng)絡中典型分簇路由協(xié)議、LEACH協(xié)議和EECS協(xié)議進行的研究和分析，提出了一種改進的分簇方案ADEECS。利用延遲發(fā)送競爭消息的方法和新的通信代價公式很好地解決了EECS協(xié)議存在的問題，實現(xiàn)了簇頭的均勻分布，有效地延長了網(wǎng)絡壽命。但是不只是沒有對參數(shù)權值w和通信半徑R進行研究，這將是作者下一步的工作重心。另外，基于多跳的ADEECS也是下一步的研究方向。