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無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )中的LEACH算法分析與設計

作者: 時(shí)間:2011-06-20 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò ) 收藏

1.5 根據實(shí)時(shí)性不強而改進(jìn)
根據實(shí)時(shí)性不強的問(wèn)題,Manjeshwar A等人提出了TEEN,TEEN算法較大的不同點(diǎn)是,在簇首節點(diǎn)的選舉過(guò)程中,協(xié)議設置了兩個(gè)閾值,分別為硬閾值、軟閾值兩個(gè)參數。硬閾值是被檢測數據不能超過(guò)的數值,而且軟閾值決定了被測數據的波動(dòng)范圍。只有當被監測數據超過(guò)硬閾值且被監測數據的變化幅度大于軟閾值時(shí),節點(diǎn)才會(huì )傳送最新的監測數據,并設置為新的硬閾值。相對于LEACH算法,TEEN算法能夠較大地減少節點(diǎn)之間數據傳送的次數,從而有效減少了整個(gè)的功耗,延長(cháng)了整個(gè)的壽命。APTEEN算法則結合了LEACH與TEEN兩種算法,是一種主動(dòng)型與響應型混合的數據傳輸模式。但中有突發(fā)事件時(shí),數據傳輸模式將會(huì )采用與TEEN相同的模式(響應型模式),只不過(guò)AFTEEN算法多了一個(gè)計數器,節點(diǎn)每傳送一次數據,對應的計數器將清零。當計數器的時(shí)間到達的時(shí)候,將采取主動(dòng)發(fā)送這個(gè)數據,不再判斷軟、硬門(mén)限值。
1.6 根據網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)分布密度不均而改進(jìn)
在LEACH算法中并未考慮節點(diǎn)分布密度對網(wǎng)絡(luò )的影響,在分布密度大的區域,相對簇首節點(diǎn)的負擔也較重,能量也容易耗盡,因此應該增加該區域簇首節點(diǎn)的個(gè)數。參考文獻中根據網(wǎng)絡(luò )中周?chē)濣c(diǎn)存活個(gè)數不同,來(lái)改變該區域內節點(diǎn)成為簇首節點(diǎn)的概率。為了在節點(diǎn)密集區域增加簇頭的個(gè)數,只需要增大對應節點(diǎn)成為簇頭的概率,對于節點(diǎn)稀疏區域則降低其中節點(diǎn)成為簇頭的概率即可。因此將簇頭選舉的閾值修改為:
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式(7)中Neighbor(n)_alive與Network_alive分別表示表示節點(diǎn)n鄰居集中以及整個(gè)網(wǎng)絡(luò )中存活節點(diǎn)的數目,1/p表示平均每簇中節點(diǎn)的個(gè)數,從式(7)可以看出當節點(diǎn)周?chē)婊顐€(gè)數大于平均值時(shí),該區域節點(diǎn)成為簇首節點(diǎn)的概率將增大,反之則降低。
1.7 根據大規模多跳網(wǎng)絡(luò )而改進(jìn)
根據LEACH算法跳距的局限性,在LEACH算法中,整個(gè)網(wǎng)絡(luò )最大跳距為兩跳,這樣就會(huì )導致遠離基站的簇首節點(diǎn),能量消耗太大而過(guò)早死亡,影響到整個(gè)網(wǎng)絡(luò )的性能,Siva D.Muruganathan等人提出了BCDCP多跳分簇算法,簇首節點(diǎn)的選擇由基站來(lái)控制,基站首先將每個(gè)節點(diǎn)的當前能量取平均,只有大于平均值的節點(diǎn)才有機會(huì )成為簇首節點(diǎn),這樣就避開(kāi)了低能量節點(diǎn)成為簇首節點(diǎn)的可能。當簇首節點(diǎn)與基站的距離超過(guò)一定時(shí),不直接與基站通信,而是借助其他簇首節點(diǎn)轉發(fā)到基站,選擇其他簇首節點(diǎn)是采用的是最小生成樹(shù)算法,這樣就減輕了遠離基站簇首節點(diǎn)的負擔,也擴展了整個(gè)網(wǎng)絡(luò )的規模。
1.8 節點(diǎn)能量傳輸模型與最優(yōu)簇首節點(diǎn)概率
大部分作者都把節點(diǎn)傳輸模型采用公式(8)與(9),式中k為傳輸信息的比特數,d為節點(diǎn)之間距離。εfs為自由空間傳送方式下的功率放大參數。式(8)為節點(diǎn)接收數據所消耗的能量,式(9)是發(fā)送數據所消耗的能量,因本文針對的是小規模網(wǎng)絡(luò ),所以采用的是自由空間模型。
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因為不同規模的網(wǎng)絡(luò ),節點(diǎn)密度的不同,最優(yōu)簇首個(gè)數也不相同,采用參考文獻提出的最優(yōu)簇首個(gè)數公式(10),采用的是自由空間模型。
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2 分簇路由算法
2.1 算法
本文主要針對一些特定的環(huán)境下,對經(jīng)典的LEACH算法進(jìn)行改進(jìn)。目前關(guān)于網(wǎng)絡(luò )測距技術(shù),普遍采用信號強度與信號差往返時(shí)間來(lái)測距兩種方法。前者在理論上較難實(shí)現,一般很難在現實(shí)中使用。而后者理論簡(jiǎn)單,但由于硬件成本的限制,只能采用一般的時(shí)鐘晶振,這時(shí)就對節點(diǎn)之間的時(shí)間同步提出了較高的要求。而目前傳統的時(shí)間同步算法都會(huì )隨著(zhù)跳數的增加,誤差越變越大,而在小規模測距定位系統中,節點(diǎn)之間無(wú)需傳輸大量的數據,因此簇首節點(diǎn)無(wú)需進(jìn)行大量的數據融合,因此本文的初衷是減少傳輸跳數、延長(cháng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò )生存時(shí)間。因此對傳統的LEACH算法作以下改進(jìn)。能量傳輸模型采用式(8)與式(9),網(wǎng)絡(luò )中最優(yōu)簇首個(gè)數比例采用式(10),規定閾值T(n)采用式(6)。


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