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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 )
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1．5 根據LEACH實(shí)時(shí)性不強而改進(jìn)
根據LEACH算法實(shí)時(shí)性不強的問(wèn)題，Manjeshwar A等人提出了TEEN算法，TEEN算法與LEACH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)網(wǎng)絡(luò )的功耗，延長(cháng)了整個(gè)網(wǎng)絡(luò )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。但網(wǎng)絡(luò )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。參考文獻中根據無(wú)線(xiàn)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：
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無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )，所以采用的是自由空間模型。
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。
2 分簇路由算法設計
2．1 算法設計
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)于無(wú)線(xiàn)傳感器網(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，因此本文設計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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