無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )低功耗分簇路由算法研究
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無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )(Wireless Sensor Networks，WSN)是由一組微型傳感器節點(diǎn)以自組織方式構成的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )，其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò )覆蓋的地理區域中感知對象的信息，并發(fā)布給觀(guān)察者。近年來(lái)，隨著(zhù)通信技術(shù)、嵌入式計算技術(shù)和傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展和日益成熟，傳感器網(wǎng)絡(luò )的應用越來(lái)越廣泛。在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )中，除了少數節點(diǎn)需要移動(dòng)以外，大部分節點(diǎn)都是靜止的。它們通常運行在人無(wú)法接近的惡劣甚至危險的遠程環(huán)境中，能源補充非常困難，因此，設計有效的協(xié)議和算法以延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )的生命周期是WSN的核心問(wèn)題之一。
1 相關(guān)研究
針對無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )能量受限的特點(diǎn)，對適應其特點(diǎn)的低功耗算法研究也一直繼續著(zhù)。Heinzelman提出了LEACH(Low―Energy Adaptive Clustering Hierarchy，低能耗自適應分簇層次)算法。其核心思想是讓每個(gè)節點(diǎn)輪流擔當簇首，從而使得網(wǎng)絡(luò )中的能量消耗盡可能均勻，減少網(wǎng)絡(luò )失效時(shí)刻的能量浪費。LEACH算法只考慮了單跳模型，因此只適合于小型wSN網(wǎng)絡(luò )。參考文獻提出了M―LEACH(Multi―hop variant of LEACH，多跳LEACH)算法，簇內的節點(diǎn)不是以單跳的方式傳輸數據到簇首，而是通過(guò)簇內其他節點(diǎn)轉發(fā)。參考文獻提出了一個(gè)多跳簇首模型，采用從下到上的策略，逐層生成每一層的簇首，最終得到一個(gè)多層結構的WSN網(wǎng)絡(luò )。參考文獻采用基于代價(jià)的目標函數對傳感器網(wǎng)絡(luò )設計進(jìn)行了分析，推導出單跳和多跳的適用范圍，最后提出一種單跳多跳混合的路由算法，以解決網(wǎng)絡(luò )中的“能量熱點(diǎn)”問(wèn)題。本文在前人研究的基礎上提出一種適合無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )能量受限特點(diǎn)的低功耗路由算法。
2 網(wǎng)絡(luò )模型
無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )是由大量部署在觀(guān)測環(huán)境中的微型、廉價(jià)、低功耗的傳感器節點(diǎn)，以無(wú)線(xiàn)、自組織的方式，通過(guò)多跳通信而快速形成的網(wǎng)絡(luò )系統。WSN的典型布撒是通過(guò)飛行器撒播、人工埋置和火箭彈射等方式來(lái)完成的。圖1給出了傳感器網(wǎng)絡(luò )體系結構一般形式的描述。
假定傳感器網(wǎng)絡(luò )中的各節點(diǎn)隨機均勻分布在一個(gè)方形區域內，并且具有如下性質(zhì)：
①惟一的基站部署在網(wǎng)絡(luò )外部較遠的位置；
②每個(gè)節點(diǎn)有惟一的標識；
③傳感器節點(diǎn)部署后不再移動(dòng)；
④所有節點(diǎn)平等，具有相同的計算和通信能力；
⑤節點(diǎn)的地理位置信息不可知；
⑥發(fā)射節點(diǎn)與不同距離的接收節點(diǎn)通信時(shí)，可以調整發(fā)射功率。
3 算法描述
本算法采用LEACH算法中“輪”的思想，每一輪工作由2個(gè)階段組成：一是簇的建立階段；二是數據傳輸階段。在簇的建立階段，主要完成簇首的選取、簇的生成，以及時(shí)限的分配；在數據傳輸階段，主要完成的是各個(gè)傳感器節點(diǎn)把采集到的數據逐層上傳到基站，其中包括必要的數據融合、數據加密等處理。
3．1 簇的結構及首輪簇首選舉
在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )分簇算法的研究中，大部分都是在網(wǎng)絡(luò )簇的同構模型上進(jìn)行研究，例如如何使各個(gè)簇的節點(diǎn)數目盡量相同、簇的大小盡量相同，在此基礎上有效地降低能量的消耗。多數的分簇算法都采用簇首多跳將數據傳輸到基站，使得距離基站較近的節點(diǎn)不但要收集本簇內節點(diǎn)傳送上來(lái)的數據，而且同時(shí)要轉發(fā)其他比它距離基站遠的簇首節點(diǎn)發(fā)送的數據，這就使得距離基站較近的節點(diǎn)要比遠離基站的簇首節點(diǎn)消耗更多的能量。如果采用簇結構同構的分簇方法，往往距離基站較近的簇首能量消耗要相對大，導致新一輪的簇首選舉，造成整個(gè)網(wǎng)絡(luò )暫停工作，甚至于節點(diǎn)早期進(jìn)入死亡階段。為了避免這種情況發(fā)生，本算法初步采用簇大小異構的方法，即距離基站遠的簇結構比距離基站近的簇結構大，來(lái)均衡轉發(fā)數據的能量消耗。
在網(wǎng)絡(luò )部署階段，基站用一個(gè)給定的發(fā)送功率向網(wǎng)絡(luò )內廣播一個(gè)信號。每個(gè)傳感器節點(diǎn)在接收到此信號后，根據接收信號的強度計算它到基站的近似距離。獲得這個(gè)距離，不僅有助于傳感器節點(diǎn)向基站傳輸數據時(shí)選擇合適的發(fā)送功率以降低能量消耗，而且它還是算法構造大小非均勻的簇的必需信息之一。非均勻分簇網(wǎng)絡(luò )結構如圖2所示。
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