隨著微電子工藝和無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的飛速發(fā)展，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的研究越來(lái)越受到人們的重視。傳感器網(wǎng)絡(luò)(sensor network)是由部署在觀(guān)測(cè)環(huán)境附近的大量微型廉價(jià)低功耗傳感器節(jié)點(diǎn)組成，通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信方式組成一個(gè)多跳的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。由于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)通常部署在人無(wú)法接近或者高危險(xiǎn)區(qū)域，且數(shù)量眾多，這使得隨時(shí)更換節(jié)點(diǎn)能量變得非常困難。在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的相關(guān)信息，通常攜帶一次性電池且能量有限，在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的數(shù)據(jù)采集后，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)存在嚴(yán)重的能量約束問(wèn)題。所以，傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的首要設(shè)計(jì)目標(biāo)就是要高效地使用傳感器節(jié)點(diǎn)的能量，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的存活時(shí)間。將傳感器節(jié)點(diǎn)組織成簇的形式，以有效地減少能量消耗，許多能量高效的路由協(xié)議都是在簇結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行設(shè)計(jì)的。

　　LEACH是一個(gè)典型的自適分簇協(xié)議，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)通過(guò)隨機(jī)方式自組織形成簇，在分配給的時(shí)隙向簇首發(fā)送數(shù)據(jù)，簇首對(duì)收到的數(shù)據(jù)融合后在每幀結(jié)束后直接與基站通信。節(jié)點(diǎn)輪流擔(dān)任簇首，均衡了網(wǎng)絡(luò)的能耗，但簇首在當(dāng)選時(shí)，沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)的能量高低，若節(jié)點(diǎn)能量很低，仍要擔(dān)當(dāng)簇首時(shí)，會(huì)加速它死亡。另外，數(shù)據(jù)直接發(fā)送到基站，會(huì)使距基站較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)能耗很大，導(dǎo)致局部節(jié)點(diǎn)提前死亡，產(chǎn)生監(jiān)控盲點(diǎn)。

　　由于LEACH算法沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量及與基站的距離等因素，很多文獻(xiàn)提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法，如EBAC胡是在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上，周期性地選用當(dāng)前輪剩余能量最大的節(jié)點(diǎn)擔(dān)任下一輪簇頭。LEACH-D是基于LEACH的多跳路由算法。文獻(xiàn)[6]提出了構(gòu)建能量均衡簇群的方法，LEACH-L綜合考慮了節(jié)點(diǎn)的位置和能量的多跳路由算法。

　　本文在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上，以降低簇頭直接和基站遠(yuǎn)距離通信的能量損耗為首要目標(biāo)，同時(shí)在二層簇頭選擇時(shí)綜合考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量和基站的距離．并且改進(jìn)了簇頭間的多跳路徑，避免使用低能量的節(jié)點(diǎn)。通過(guò)Matlab仿真表明，該算法能進(jìn)一步均衡簇頭節(jié)點(diǎn)的能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

　　1 系統(tǒng)模型

　　N個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)均勻分布在一個(gè)正方形區(qū)域內(nèi)，周期性地收集周?chē)h(huán)境信息，并且具有如下性質(zhì)：

　　(1)所有傳感器節(jié)點(diǎn)部署后不再移動(dòng)，且都有1個(gè)惟一的標(biāo)識(shí)ID；

　　(2)基站惟一，且位于離采集區(qū)域較遠(yuǎn)的一個(gè)固定位置；

　　(3)所有節(jié)點(diǎn)具有相似的能力(處理／通信)，都具備數(shù)據(jù)融合功能；

　　(4)若已知對(duì)方的發(fā)射功率，節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)接收信號(hào)的強(qiáng)度計(jì)算出發(fā)送方離它的近似距離；

　　(5)節(jié)點(diǎn)的能量不能補(bǔ)充，節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率可控。

　　這里采用與文獻(xiàn)[2]相同的無(wú)線(xiàn)通信模型：根據(jù)距離閾值d0，分別采用自由空間模型和多路衰減模型。發(fā)送方發(fā)送k比特的數(shù)據(jù)到距離為d的接收方所消耗的能量為：

　　2 CAED算法描述

　　在LEACH基礎(chǔ)上，提出一個(gè)基于能量和距離的分簇算法(clustering algorithm based on energy anddistance)。該算法按輪運(yùn)行，每輪分為二層簇頭的建立，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)和穩(wěn)定數(shù)據(jù)的傳輸。

　　2.1 二層簇頭的建立

　　在簇建立階段，首輪擔(dān)任簇頭的節(jié)點(diǎn)由基站隨機(jī)確定。簇頭的個(gè)數(shù)根據(jù)監(jiān)測(cè)區(qū)域的位置、大小及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模來(lái)確定。被選中擔(dān)任簇頭的ID由基站依次在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行廣播，網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)對(duì)逐次收到的ID與自己的進(jìn)行對(duì)比，相同的即為本輪的簇頭。簇頭全部選出以后，再向全網(wǎng)廣播簇頭ID。簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)在每輪數(shù)據(jù)傳輸?shù)淖詈笠粠?，把剩余能量等信息一起發(fā)送至各自簇頭。簇頭對(duì)各簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的剩余能量進(jìn)行比較，選舉剩余能量最大的節(jié)點(diǎn)作為下一輪簇頭，這樣建立了第一層簇頭。

　　第二層簇頭的建立和通信模式與LEACH有較大的區(qū)別。每輪選出的第一層簇頭成為第二層簇頭的普通節(jié)點(diǎn)，在LEACH中這些節(jié)點(diǎn)直接與基站通信。由式(1)可以看出，放大器能耗遠(yuǎn)大于電路能耗，且放大器能耗中與通信距離d有直接關(guān)系，因此在產(chǎn)生第二層簇頭時(shí)，充分考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量和節(jié)點(diǎn)與基站間距離等因素。產(chǎn)生第二層簇頭的閾值按如下公式計(jì)算：

　　式中：Eresidual(i)標(biāo)識(shí)為i的簇頭的剩余能量；BSdistance(i)標(biāo)識(shí)為i的簇頭與基站之間的距離。每輪在產(chǎn)生完第一層簇頭且簇頭能量高于某一個(gè)值Eth(若節(jié)點(diǎn)低于Eth就認(rèn)為節(jié)點(diǎn)失效)時(shí)，各簇頭比較Tch值，找出其中Tch最大值為第二層簇頭。因此，第二層簇頭既有較高的能量，又距基站較近，這樣既能減少轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)所消耗的能量，又能保證節(jié)點(diǎn)能量不會(huì)很快耗盡，而影響數(shù)據(jù)的采集。

　　2.2 簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)

　　每輪第一層簇頭選出來(lái)后，節(jié)點(diǎn)依據(jù)收到廣播信號(hào)的強(qiáng)度選擇要加入的簇，此時(shí)簇內(nèi)通信采用自由空間模型。與第一層簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)通信不同，由于第二層簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)距離簇頭較遠(yuǎn)，有些可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了d0值，而數(shù)據(jù)通信采用的自由空間模型不一定正確，另外，直接與簇頭通信的能量消耗較大。因此，假設(shè)遠(yuǎn)離簇頭的節(jié)點(diǎn)可與臨近的、能量高于自己的節(jié)點(diǎn)通信，且數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多路轉(zhuǎn)發(fā)直至簇頭，滿(mǎn)足上述假設(shè)條件如式(4)所示：

　　由于每一輪每個(gè)簇頭在簇中的位置以及簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，為便于分析式(4)的最佳臨近節(jié)點(diǎn)，在圖1中列出了某種狀態(tài)下4種典型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式。

　　圖1(a)出現(xiàn)在數(shù)據(jù)收集的前期階段，由于節(jié)點(diǎn)能量充足，靠近基站的節(jié)點(diǎn)采用直接傳輸方式，而遠(yuǎn)離基站的節(jié)點(diǎn)通過(guò)式(4)選擇下一跳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)；經(jīng)過(guò)多輪數(shù)據(jù)采集之后，靠近基站的節(jié)點(diǎn)因過(guò)多參與數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)能量迅速降低，依據(jù)式(4)出現(xiàn)了圖1(b)或圖1(c)；在數(shù)據(jù)收集的后續(xù)階段，由于靠近基站的節(jié)點(diǎn)整體能量下降，它們分別采用單跳的方式直接與基站通信，同時(shí)依據(jù)式(4)出現(xiàn)了圖1(d)。整個(gè)數(shù)據(jù)采集階段遠(yuǎn)離基站的節(jié)點(diǎn)都是通過(guò)多跳的方式與臨近節(jié)點(diǎn)通信，說(shuō)明通過(guò)多跳的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)能耗要小于直接發(fā)送到簇首，同時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)能量較高，保證了轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)有足夠的能量，均衡了網(wǎng)絡(luò)的能量。

　　2.3 穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸

　　在穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸階段，普通節(jié)點(diǎn)與第一層簇頭通信方式和LEACH相同，但是數(shù)據(jù)的采集、融合工作完成之后不是將數(shù)據(jù)包直接發(fā)送到基站，而是在給定的時(shí)隙內(nèi)發(fā)送給第一層各自的簇頭。第二層的節(jié)點(diǎn)依據(jù)能量和距離選出下一跳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，直至第二層的簇頭或直接與基站通信，第二層簇頭節(jié)點(diǎn)經(jīng)過(guò)二次數(shù)據(jù)融合后，發(fā)送數(shù)據(jù)至基站。

　　3 算法分析和仿真結(jié)果

　　利用Matlab工具對(duì)LEACH，EBAC和CAED算法進(jìn)行仿真比較，各項(xiàng)參數(shù)設(shè)置如下：假設(shè)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)由300個(gè)相同的節(jié)點(diǎn)組成，隨機(jī)拋撒在200 m×200 m的區(qū)域內(nèi)，遠(yuǎn)程基站的坐標(biāo)是(x==100 m，y=350 m)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始能量為E0=1 J，發(fā)送和接收電路的損耗為ETX=ERX=50 nJ／b，數(shù)據(jù)融合消耗為EDA=5 nJ／b，εfs=10 pJ／(b·m-2)時(shí)dd0。其中，d0為常數(shù)，數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度為4 200 b，廣播包長(zhǎng)度為60 b，簇頭個(gè)數(shù)kopt=5。節(jié)點(diǎn)能量低于Eth=0.000 1 J時(shí)，認(rèn)為其死亡，假設(shè)數(shù)據(jù)融合率為100%，且在轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程中無(wú)數(shù)據(jù)包丟失。沒(méi)有誤碼率。

　　圖2是存活的節(jié)點(diǎn)數(shù)與輪數(shù)關(guān)系圖?？梢钥闯?，LEACH在整個(gè)生命周期曲線(xiàn)比較陡峭，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的存活數(shù)量隨時(shí)間的推移變化急劇，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量不均衡。EBAC曲線(xiàn)在1 000輪前比LEACH平滑，由于在選舉簇頭節(jié)點(diǎn)時(shí)考慮了剩余能量，故性能明顯優(yōu)于LEACH，但是EBAC中簇頭直接與基站通信，增加了簇頭節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)程通信能量損耗，當(dāng)運(yùn)行到某一時(shí)刻(大約在1 094輪后)，大量節(jié)點(diǎn)在輪數(shù)相差不多的情況下失效。CAED綜合考慮了剩余能量和距離，并且在第二層簇中使用多跳方式轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。CAED的曲線(xiàn)比EBAC平滑，進(jìn)一步延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

　　表1統(tǒng)計(jì)出網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行這3個(gè)算法時(shí)，發(fā)生首個(gè)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)的輪數(shù)，網(wǎng)絡(luò)有30％的節(jié)點(diǎn)失效時(shí)的輪數(shù)和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行800輪時(shí)節(jié)點(diǎn)的失效個(gè)數(shù)。表中數(shù)值都是經(jīng)過(guò)多次運(yùn)行相應(yīng)算法得出的平均值，這里用首節(jié)點(diǎn)死亡輪數(shù)來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定周期，用30％節(jié)點(diǎn)失效來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)生命周期。

　　由表1可見(jiàn)，相對(duì)于LEACH來(lái)說(shuō)，CAED網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期延長(zhǎng)了570％以上，同時(shí)將網(wǎng)絡(luò)生命周期延長(zhǎng)了458％以上。相對(duì)于EBAC來(lái)說(shuō)，CAED網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期延長(zhǎng)了67％以上，網(wǎng)絡(luò)生命周期延長(zhǎng)了20％以上。3種算法在800輪時(shí)，節(jié)點(diǎn)的失效個(gè)數(shù)分別占節(jié)點(diǎn)總數(shù)的81.7％，11.7％和3.7％，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)能耗進(jìn)一步均衡，避免了“盲節(jié)點(diǎn)”過(guò)早的發(fā)生。

　　圖3顯示了網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行3種算法時(shí)，網(wǎng)絡(luò)總的剩余能量情況，仿真實(shí)驗(yàn)中每隔50輪做1次采樣記錄。從圖3可以看出，對(duì)網(wǎng)絡(luò)總的剩余能量而言，CAED明顯高于LEACH和EBAC，說(shuō)明CAED能很好地節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能量，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

　　4 結(jié) 語(yǔ)

　　提出一種基于能量和距離的分簇多跳算法。第一層簇頭選擇時(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量，第二層簇頭充分考慮了節(jié)點(diǎn)能量和到基站的距離，并且改進(jìn)了簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式。仿真結(jié)果表明，與LEACH算法相比，該算法均衡了網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，明顯延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。