基于簇的無線傳感器網絡能量平衡策略
論文關鍵詞:無線傳感器網絡;能量平衡;網絡壽命;驅逐;簇
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論文摘要:分簇被認為是延長無線傳感器網絡壽命的最有效的方法之一。本文首先說明根據節點數目以及分布區域特征，確定合理的成簇數目是分簇算法設計的核心;算法EBCO( Energy Balance Cluster Optimize)按照無線傳感器網絡運行過程中相郁簇簇頭能量消耗速度信息來調整簇的大小，并且從能耗大的簇“驅逐”一些節點到能耗低的簇，從而平衡簇頭之間的能量消耗。仿真結果表明，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”問題，延長網絡生存時間。
無線傳感器網絡(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備組成的分布式感知網絡。傳感器節點負責收集監測區域內的聲音、電磁或地震信號等多種信息，通過無線信道將它們發送到Sink節點(或稱匯聚點、基站base station )。Sink節點具有更強的處理能力，能夠進一步處理信息，或擁有更大的發送范圍，可以將信息送往某個大型網絡，使遠程用戶能夠檢索到該信息。通常傳感器節點體積都非常小，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(電池供電)，而且在部署后難以二次補充能量，因此無線傳感器網絡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絡研究的重大問題。
在無線傳感器網絡中分簇被認為是延長網絡壽命的最有效的方法之一。將傳感器節點劃分為一個個簇，傳感器節點的角色分為簇頭和簇成員兩種，簇成員監測到的數據首先傳到簇頭，簇頭可以對采樣數據進行融合，然后再轉發到Sink節點，以減少網絡流量，由于各個簇頭與Sink節點的距離不同，離Sink節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”問題，即在傳感器網絡的多對一通信模式中，靠近Sink節點的網絡節點需要大量轉發其它簇的數據，節點能量過快消耗至死亡，造成網絡分割，降低網絡生存時間。
針對傳感器網絡簇頭能量消耗平衡問題，目前已經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。然而簇頭節點的輪換機制也可以均衡簇內節點的能量消耗。LEACH協議就是利用隨機輪換簇頭均勻分布能量負擔。仿真表明，LEACH協議的能量消耗比傳統的路由協議減少了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、網絡模型與問題描述
1.1網絡模型
考慮一種異構的傳感器網絡，網絡中有三種節點組成:簇頭(cluster head，簡稱CH)、簇成員節點和匯聚(Sink)節點，CH節點和普通節點的配置相同，其發射功率以及節點的能量均有限，本文中認為Sink節點發射功率和能量是無限的。該網絡由N個隨機部署的傳感器節點形成，節點集合為，，其應用場景為周期性的數據收集。本文假設:
(1)該網絡中的簇頭節點和簇成員節點分布在邊長為A*A的正方形區域內，分布密度服從參數為的泊松分布;
(2)所有節點都是同構的，具備數據融合的功能，每個節點都有一個唯一的標識(ID );
(3)根據接收者的距離遠近，節點可以自由調整其發射功率以節約能量消耗，節點的發射功率有限，最大通信半徑為r;
(4)鏈路是對稱的。若已知對方發射功率，節點可以根據接收信號的強度計算出發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鍵問題，而如何在給定的網絡條件下，達到合適的成簇數目并且滿足能量有效性的要求成為設計成簇的核心思想。成簇的數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，節點的能耗將增大，而且可允許復用的網絡資源有限;如果數目太少，每個簇內的成員節點數增多，簇頭將承擔過重的收發負擔，能量消耗增加而導致過早死亡，因此合適的成簇數目不僅可以均衡節點的能耗，延長工作壽命，而且可以有效地提高鏈路的利用率。
確定合理的簇頭數目是建立在充分考慮能量消耗有效性的基礎之上，因此首先定義節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，該模型由發送電路、功率放大器和接收電路構成，當發送端傳輸k比特數據到距離為d的接收端時，發送所消耗的能量為:
其中，為距離的臨界值，當收發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。各個參數的具體含義和取值如表1所示。
本文假設鄰近節點采集的數據具有較高的冗余度，簇首可以將其成員的數據融合成一個長度固定的數據包，然后發送給匯聚點。數據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、構建路由主干網
2. I網絡分簇
在網絡部署階段，初始化狀態網絡中節點具有相同的能量，簇頭的產生一般有兩種情況，首先節點以廣播的形式向鄰居節點發送成簇信息，相鄰節點根據收到信號的強弱選擇準備加人的簇，并向發送節點返回確認消息，則發送節點成為自愿簇頭(volunteer cluster head );如果節點沒有收到其它節點的消息，則節點成為強迫簇頭(forced cluster head )，最終成簇數目為兩種簇頭數目之和。
假設理想的成簇概率為P，其中自愿簇頭的概率為P1，強迫簇首的概率為P2，最終成簇的數目為K=NP，簇頭節點的分布密度為，普通節點的分布密度為。
那么，整個網絡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，并將轉換為以K為自變量的函數，得到消耗總能量的表達式:
從式(6)可知，在給定分布區域大小A和節點數目N的條件下，代人相一關能量參數可以得到理想的分簇數目K。
當確定簇頭數目以后，可求得成簇概率p = K/N，則節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表示網絡中產生簇頭數目，節點1成為簇頭，則，設分別表示節點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簇的優化調整
6在簇頭競選結束后，網絡根據需要可以定期進行簇結構調整，簇頭與其相鄰簇的簇頭根據能量消耗速度來調整簇的大小，能量消耗速度快的簇“驅逐”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 每個數據收集周期內，簇頭節點Si的能量消耗值為。
在網絡運行后兩個相鄰簇的簇頭節點Si與Sj之間的能量消耗速度分別為和，接收一個數據的能量消耗為，Si與Sj的能量消耗速度差為:
兩簇間需調整節點數為:
如果Si節點能量消耗快，從簇Si中找出個最靠近Sj簇的成員節點，“驅逐”到Sj簇中。若Si簇中所有節點個數小于，則把Si簇中所有的節點“驅逐”到Sj簇中，反之亦然。
2. 3簇結構優化調整分析
假設整個網絡中有m個簇頭，平均每個簇中要調整的簇成員個數為n，每個簇頭要向n個簇成員發送一個“驅逐”消息包，簇成員收到“驅逐”消息包后要向相鄰簇頭發送一個加人簇的請求包。因此，簇結構調整需要發送m×n個“驅逐”數據包和n×m個加人簇的請求包，網絡總開銷為:
網絡中簇結構調整消息發送量是由n決定的。在最好的情況下，網絡中需要調整的簇成員個數為0，則整個網絡不需要額外發送數據包;在最差的情況下，網絡中的每個節點都需要進行簇調節，此時:
m×n=N (9)
在最差情況下，網絡的總開銷為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
仿真系統采用Visual C ++ 6. 0開發，初始化網絡是在500 x 500的范圍內隨機產生1000個節點，每個節點都賦予相同的初始能量和相同的最大通信半徑r，兩節點之間的距離小于r才可互相通信。仿真參數如表2所示，如果網絡中的簇頭節點死亡而又沒有簇頭輪換就會造成一片區域數據無法采集，這時則認為網絡死亡。數據收集周期采用T表示，網絡中簇頭節點輪換一次稱為一輪(round )。
由于EEUC策略對降低網絡能耗有效性方面優于LEACH } LEACH-C、HEED策略，為了驗證EB-CO對延長網絡生存時間的有效性，本文將EEUC與EBCO進行比較。
圖1為網絡運行隨機選取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策略中簇頭節點的能耗更均衡，這是由于EBCO策略是在網絡非均勻分簇后根據各個簇的能量消耗速度不同對網絡的簇結構進行優化調整，使網絡中簇頭節點能耗更加平均，從而延長網絡的生存時間。
圖2為網絡運行中隨機選取10輪計算關鍵節點的能量與網絡中所有節點平均能量的比值，其中關鍵節點是指每輪運行結束時剩余能量最小的簇頭節點。減少關鍵節點的能量消耗是延長網絡生存時間的關鍵。從圖2可以知道，EBCO策略比EEUC更能減少關鍵節點的能量消耗，更能平衡簇頭節點的能量消耗，從而延長網絡的生存時間。
4、結束語
分簇算法是實現層次路由的核心機制，其基本思想是通過簇頭對簇內節點之間的相關信息融合及轉發機制減少數據的傳輸量和距離，進而降低通信能量，達到網絡節能的目的。本文通過對單層分簇中如何根據節點的數目以及分布特征，選擇合適的成簇數目進行能量優化分析，并提出了一種分簇優化策略，其主要思想是先將網絡分成大小不同的簇，再利用相鄰簇之間的能量消耗速度差來調整優化簇結構，從而更好地平衡網絡簇頭的能量消耗。該方法兼顧了簇頭與簇成員節點、簇頭與簇頭之間的能耗，較好地解決了“熱區”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絡簇頭能耗，延長網絡生存時間。
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