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基于簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量平衡策略
論文關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò);能量平衡;網(wǎng)絡(luò)壽命;驅(qū)逐;簇
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論文摘要:分簇被認為是延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命的最有效的方法之一。本文首先說明根據(jù)節(jié)點數(shù)目以及分布區(qū)域特征，確定合理的成簇數(shù)目是分簇算法設(shè)計的核心;算法EBCO( Energy Balance Cluster Optimize)按照無線傳感器網(wǎng)絡(luò)運行過程中相郁簇簇頭能量消耗速度信息來調(diào)整簇的大小，并且從能耗大的簇“驅(qū)逐”一些節(jié)點到能耗低的簇，從而平衡簇頭之間的能量消耗。仿真結(jié)果表明，采用該能量平衡的傳輸策略時，能有效地平衡簇頭間的能量消耗，較好地解決“熱區(qū)”問題，延長網(wǎng)絡(luò)生存時間。
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN )是由具有計算、存儲和無線通信能力的小型智能設(shè)備組成的分布式感知網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點負責收集監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的聲音、電磁或地震信號等多種信息，通過無線信道將它們發(fā)送到Sink節(jié)點(或稱匯聚點、基站base station )。Sink節(jié)點具有更強的處理能力，能夠進一步處理信息，或擁有更大的發(fā)送范圍，可以將信息送往某個大型網(wǎng)絡(luò)，使遠程用戶能夠檢索到該信息。通常傳感器節(jié)點體積都非常小，只有有限的計算能力、有限的存儲能力、有限的無線通信能力和有限的電源供應(yīng)(電池供電)，而且在部署后難以二次補充能量，因此無線傳感器網(wǎng)絡(luò)存在嚴重的能量約束問題，如何提高能量效率成為傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的重大問題。
在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中分簇被認為是延長網(wǎng)絡(luò)壽命的最有效的方法之一。將傳感器節(jié)點劃分為一個個簇，傳感器節(jié)點的角色分為簇頭和簇成員兩種，簇成員監(jiān)測到的數(shù)據(jù)首先傳到簇頭，簇頭可以對采樣數(shù)據(jù)進行融合，然后再轉(zhuǎn)發(fā)到Sink節(jié)點，以減少網(wǎng)絡(luò)流量，由于各個簇頭與Sink節(jié)點的距離不同，離Sink節(jié)點距離較遠的簇頭采取多跳的方式進行通信。然而這種做法帶來了一個能量消耗不均衡的“熱區(qū)”問題，即在傳感器網(wǎng)絡(luò)的多對一通信模式中，靠近Sink節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點需要大量轉(zhuǎn)發(fā)其它簇的數(shù)據(jù)，節(jié)點能量過快消耗至死亡，造成網(wǎng)絡(luò)分割，降低網(wǎng)絡(luò)生存時間。
針對傳感器網(wǎng)絡(luò)簇頭能量消耗平衡問題，目前已經(jīng)提出了多種分簇策略和劃分子簇的方法來減少能耗，這些研究主要集中于均衡簇成員節(jié)點之間的能量消耗，沒有考慮到簇頭間的能量消耗均衡問題。然而簇頭節(jié)點的輪換機制也可以均衡簇內(nèi)節(jié)點的能量消耗。LEACH協(xié)議就是利用隨機輪換簇頭均勻分布能量負擔。仿真表明，LEACH協(xié)議的能量消耗比傳統(tǒng)的路由協(xié)議減少了8倍。然而，為了達到更好的能量消耗平衡，簇頭選擇算法必須頻繁地執(zhí)行，而這又額外地增加了處理和通信的開銷。為了減少這個額外開銷，提出能量平衡的傳輸策略。
1、網(wǎng)絡(luò)模型與問題描述
1.1網(wǎng)絡(luò)模型
考慮一種異構(gòu)的傳感器網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中有三種節(jié)點組成:簇頭(cluster head，簡稱CH)、簇成員節(jié)點和匯聚(Sink)節(jié)點，CH節(jié)點和普通節(jié)點的配置相同，其發(fā)射功率以及節(jié)點的能量均有限，本文中認為Sink節(jié)點發(fā)射功率和能量是無限的。該網(wǎng)絡(luò)由N個隨機部署的傳感器節(jié)點形成，節(jié)點集合為，，其應(yīng)用場景為周期性的數(shù)據(jù)收集。本文假設(shè):
(1)該網(wǎng)絡(luò)中的簇頭節(jié)點和簇成員節(jié)點分布在邊長為A*A的正方形區(qū)域內(nèi)，分布密度服從參數(shù)為的泊松分布;
(2)所有節(jié)點都是同構(gòu)的，具備數(shù)據(jù)融合的功能，每個節(jié)點都有一個唯一的標識(ID );
(3)根據(jù)接收者的距離遠近，節(jié)點可以自由調(diào)整其發(fā)射功率以節(jié)約能量消耗，節(jié)點的發(fā)射功率有限，最大通信半徑為r;
(4)鏈路是對稱的。若已知對方發(fā)射功率，節(jié)點可以根據(jù)接收信號的強度計算出發(fā)送者到自己的近似距離;
(5)理想的成簇概率為P，其中自愿簇頭的概率為P1，強迫簇頭的概率為P2。
1.2能量消耗模型
成簇是分簇算法的關(guān)鍵問題，而如何在給定的網(wǎng)絡(luò)條件下，達到合適的成簇數(shù)目并且滿足能量有效性的要求成為設(shè)計成簇的核心思想。成簇的數(shù)目不能太多也不能太少，如果太多將會引人大量的成簇開銷，節(jié)點的能耗將增大，而且可允許復用的網(wǎng)絡(luò)資源有限;如果數(shù)目太少，每個簇內(nèi)的成員節(jié)點數(shù)增多，簇頭將承擔過重的收發(fā)負擔，能量消耗增加而導致過早死亡，因此合適的成簇數(shù)目不僅可以均衡節(jié)點的能耗，延長工作壽命，而且可以有效地提高鏈路的利用率。
確定合理的簇頭數(shù)目是建立在充分考慮能量消耗有效性的基礎(chǔ)之上，因此首先定義節(jié)點在通信過程中能量消耗模型。本文使用無線通信消耗模型進行計算，該模型由發(fā)送電路、功率放大器和接收電路構(gòu)成，當發(fā)送端傳輸k比特數(shù)據(jù)到距離為d的接收端時，發(fā)送所消耗的能量為:
其中，為距離的臨界值，當收發(fā)之間的距離小于該臨界值，則使用自由空間模型;如果大于該值，則使用雙路徑模型。各個參數(shù)的具體含義和取值如表1所示。
本文假設(shè)鄰近節(jié)點采集的數(shù)據(jù)具有較高的冗余度，簇首可以將其成員的數(shù)據(jù)融合成一個長度固定的數(shù)據(jù)包，然后發(fā)送給匯聚點。數(shù)據(jù)融合也消耗一定的能量，但其能量消耗遠遠小于通信的能量消耗。
2、構(gòu)建路由主干網(wǎng)
2. I網(wǎng)絡(luò)分簇
在網(wǎng)絡(luò)部署階段，初始化狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點具有相同的能量，簇頭的產(chǎn)生一般有兩種情況，首先節(jié)點以廣播的形式向鄰居節(jié)點發(fā)送成簇信息，相鄰節(jié)點根據(jù)收到信號的強弱選擇準備加人的簇，并向發(fā)送節(jié)點返回確認消息，則發(fā)送節(jié)點成為自愿簇頭(volunteer cluster head );如果節(jié)點沒有收到其它節(jié)點的消息，則節(jié)點成為強迫簇頭(forced cluster head )，最終成簇數(shù)目為兩種簇頭數(shù)目之和。
假設(shè)理想的成簇概率為P，其中自愿簇頭的概率為P1，強迫簇首的概率為P2，最終成簇的數(shù)目為K=NP，簇頭節(jié)點的分布密度為，普通節(jié)點的分布密度為。
那么，整個網(wǎng)絡(luò)所消耗的總能量就為K個簇的能量之和，即:
將式(1)和式(2)代人式(4)中，令P=K/N，并將轉(zhuǎn)換為以K為自變量的函數(shù)，得到消耗總能量的表達式:
從式(6)可知，在給定分布區(qū)域大小A和節(jié)點數(shù)目N的條件下，代人相一關(guān)能量參數(shù)可以得到理想的分簇數(shù)目K。
當確定簇頭數(shù)目以后，可求得成簇概率p = K/N，則節(jié)點成為自愿簇頭概率P}和強迫簇頭概率Pz滿足:
證明隨機變量X表示網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生簇頭數(shù)目，節(jié)點1成為簇頭，則，設(shè)分別表示節(jié)點1成為自愿簇頭或是強迫簇頭，兩者相互獨立。
所以式(7)成立。
2.2簇的優(yōu)化調(diào)整
6在簇頭競選結(jié)束后，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)需要可以定期進行簇結(jié)構(gòu)調(diào)整，簇頭與其相鄰簇的簇頭根據(jù)能量消耗速度來調(diào)整簇的大小，能量消耗速度快的簇“驅(qū)逐”一部分簇成員攜大量能量消耗速度小的簇中來平衡簇頭的能量消耗速度。
定義1 每個數(shù)據(jù)收集周期內(nèi)，簇頭節(jié)點Si的能量消耗值為。
在網(wǎng)絡(luò)運行后兩個相鄰簇的簇頭節(jié)點Si與Sj之間的能量消耗速度分別為和，接收一個數(shù)據(jù)的能量消耗為，Si與Sj的能量消耗速度差為:
兩簇間需調(diào)整節(jié)點數(shù)為:
如果Si節(jié)點能量消耗快，從簇Si中找出個最靠近Sj簇的成員節(jié)點，“驅(qū)逐”到Sj簇中。若Si簇中所有節(jié)點個數(shù)小于，則把Si簇中所有的節(jié)點“驅(qū)逐”到Sj簇中，反之亦然。
2. 3簇結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整分析
假設(shè)整個網(wǎng)絡(luò)中有m個簇頭，平均每個簇中要調(diào)整的簇成員個數(shù)為n，每個簇頭要向n個簇成員發(fā)送一個“驅(qū)逐”消息包，簇成員收到“驅(qū)逐”消息包后要向相鄰簇頭發(fā)送一個加人簇的請求包。因此，簇結(jié)構(gòu)調(diào)整需要發(fā)送m×n個“驅(qū)逐”數(shù)據(jù)包和n×m個加人簇的請求包，網(wǎng)絡(luò)總開銷為:
網(wǎng)絡(luò)中簇結(jié)構(gòu)調(diào)整消息發(fā)送量是由n決定的。在最好的情況下，網(wǎng)絡(luò)中需要調(diào)整的簇成員個數(shù)為0，則整個網(wǎng)絡(luò)不需要額外發(fā)送數(shù)據(jù)包;在最差的情況下，網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點都需要進行簇調(diào)節(jié)，此時:
m×n=N (9)
在最差情況下，網(wǎng)絡(luò)的總開銷為2N，消息復雜度為0(N)，故本策略的消息開銷小，能量高效。
3、仿真及分析
仿真系統(tǒng)采用Visual C ++ 6. 0開發(fā)，初始化網(wǎng)絡(luò)是在500 x 500的范圍內(nèi)隨機產(chǎn)生1000個節(jié)點，每個節(jié)點都賦予相同的初始能量和相同的最大通信半徑r，兩節(jié)點之間的距離小于r才可互相通信。仿真參數(shù)如表2所示，如果網(wǎng)絡(luò)中的簇頭節(jié)點死亡而又沒有簇頭輪換就會造成一片區(qū)域數(shù)據(jù)無法采集，這時則認為網(wǎng)絡(luò)死亡。數(shù)據(jù)收集周期采用T表示，網(wǎng)絡(luò)中簇頭節(jié)點輪換一次稱為一輪(round )。
由于EEUC策略對降低網(wǎng)絡(luò)能耗有效性方面優(yōu)于LEACH } LEACH-C、HEED策略，為了驗證EB-CO對延長網(wǎng)絡(luò)生存時間的有效性，本文將EEUC與EBCO進行比較。
圖1為網(wǎng)絡(luò)運行隨機選取10輪計算簇頭能量消耗方差，從圖1中可以看出EBCO策略比EEUC策略簇頭能量消耗方差更小，EBCO策略中簇頭節(jié)點的能耗更均衡，這是由于EBCO策略是在網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇后根據(jù)各個簇的能量消耗速度不同對網(wǎng)絡(luò)的簇結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化調(diào)整，使網(wǎng)絡(luò)中簇頭節(jié)點能耗更加平均，從而延長網(wǎng)絡(luò)的生存時間。
圖2為網(wǎng)絡(luò)運行中隨機選取10輪計算關(guān)鍵節(jié)點的能量與網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點平均能量的比值，其中關(guān)鍵節(jié)點是指每輪運行結(jié)束時剩余能量最小的簇頭節(jié)點。減少關(guān)鍵節(jié)點的能量消耗是延長網(wǎng)絡(luò)生存時間的關(guān)鍵。從圖2可以知道，EBCO策略比EEUC更能減少關(guān)鍵節(jié)點的能量消耗，更能平衡簇頭節(jié)點的能量消耗，從而延長網(wǎng)絡(luò)的生存時間。
4、結(jié)束語
分簇算法是實現(xiàn)層次路由的核心機制，其基本思想是通過簇頭對簇內(nèi)節(jié)點之間的相關(guān)信息融合及轉(zhuǎn)發(fā)機制減少數(shù)據(jù)的傳輸量和距離，進而降低通信能量，達到網(wǎng)絡(luò)節(jié)能的目的。本文通過對單層分簇中如何根據(jù)節(jié)點的數(shù)目以及分布特征，選擇合適的成簇數(shù)目進行能量優(yōu)化分析，并提出了一種分簇優(yōu)化策略，其主要思想是先將網(wǎng)絡(luò)分成大小不同的簇，再利用相鄰簇之間的能量消耗速度差來調(diào)整優(yōu)化簇結(jié)構(gòu)，從而更好地平衡網(wǎng)絡(luò)簇頭的能量消耗。該方法兼顧了簇頭與簇成員節(jié)點、簇頭與簇頭之間的能耗，較好地解決了“熱區(qū)”問題，仿真表明與已有的分簇策略相比，本文提出的這種策略能更好地平衡網(wǎng)絡(luò)簇頭能耗，延長網(wǎng)絡(luò)生存時間。
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