一种多传感器网络生存时间的能量平衡方法

一种多传感器网络生存时间的能量平衡方法

无线传感器网络可以通过集成的小型传感器合作实时监控、感知和收集环境或监测对象的信息，并随机扩展生成系统的信息。它特别适用于环境监控、救援和危险区域的远程控制。在工作面、掘进面和采空区、硐室等煤矿安全监测的关键地带,利用无线传感器网络的特点则可以克服现有的安全监测系统部署和进行实时监测的困难,实现煤矿采煤、掘进工作面、采空区等区域的有效监测。在类似的环境条件下,具有区域受限的特点。由于传感器节点的能量通常无法得到二次补充,因此设计有效的分簇算法来延长网络的生存期是至关重要的。尽管有很多的LEACH改进算法,但是这些算法通常都是对开放区域进行研究,而没有专门针对特殊环境限定区域进行研究。在限定区域的实际应用中,为了进一步提高生存时间,降低维护成本,可以灵活地选择同构和异构的方式,以及sink点的位置。由文献可知,根据Crossbow开发的IRIS节点的无线通信能力,对特定的限定区域,节点有足够的能力进行单跳通信,实现有效覆盖。因此,对限定区域单跳通信时的分簇进行研究更具有实际意义。根据EEUC算法的研究,采用非均匀分簇解决多跳路由中“热区”问题,使簇首能耗更均匀,从而有效延长网络的生存期。对特定的限定区域而言,我们的思路是:基于节点的剩余能量与网络中所有节点的总能量的比例和簇首之间距离约束条件来考虑分簇方案,只要让所有的节点更均衡地担任簇首,可以避免单个节点单次长距离通信造成的能量消耗差异,同时可以避免多跳通信中的应答过程,降低通信开销,单跳通信更适合,具有可行性。最重要的是,在单跳情况下,能够以牺牲一定程度生存期为代价,采用单次长距离通信,可以有效地避免出现“热区”问题。因此本文提出一种改进的分簇算法LEACH-ED,其特点是以成簇的方式组织节点,节点根据当前的剩余能量与网络中所有节点的总能量的比例独立地决定是否成为簇首还是成员节点。在选择簇首时,还考虑不同簇首之间的距离约束条件对簇首选举的影响。仿真结果显示与LEACH相比,LEACH-ED具有更好的性能。1heed算法原理LEACH是MIT的Wendi等人为无线传感器网络设计的低功耗的自适应分簇算法,其思想是通过等概率地随机循环选择簇首,在数据传输阶段,簇首以单跳通信的方式将融合后的数据发送给sink节点。PEGASIS也由LEACH发展而来,其思想是进一步减少直接与基站通信的节点。PEGASIS将网络中的所有节点连成一条链,数据在链上进行融合处理,最后传输至sink节点。算法需要知道每个节点的位置信息。HEED算法首先根据节点的剩余能量来概率性地选取一些后选簇首,然后以簇内通信代价的高低来竞争产生最终的簇首。与LEACH不同的是,它的簇生成算法需要在簇内半径内进行多次消息迭代,由此需要花费很大的通信开销。2无线能量模型在无线传输中,发射功率的衰减随着传输距离的增大而呈指数衰减。文献中提出了两种信道传输模型,自由空间模型和多路径衰落模型,当发送节点和接收节点之间的距离d小于某个值d0时,采用自由空间模型,发射功率呈d2衰减;否则采用多路径衰减模型,发射功率呈d4衰减。本文采用与文献相同的无线能量模型,式(1)为发射kbit数据损耗的能量,由发射电路损耗和功率放大损耗两部分构成。功率放大损耗则根据发送者和接收者之间的距离分别采用自由空间模型和多路径衰减模型。Eelec为发射电路的损耗能量,εfs、εmp分别为两种信道模型下功率放大所需要能量。式(2)为接收kbit数据的能量损耗,仅由电路损耗引起。ETX(k,d)={kEelec+kεfsd2,d<d0kEelec+kεmpd4,d>d0(1)ERX(k)=kEelec(2)EΤX(k,d)={kEelec+kεfsd2,d<d0kEelec+kεmpd4,d>d0(1)ERX(k)=kEelec(2)此外,对数据信号进行融合等处理时也将损耗能量,由EDA表示融合单个数据信号所损耗的能量。3网络异构性时的初始能量LEACH-ED算法分为三个阶段:簇首选举,簇的形成和数据传输阶段。LEACH-ED算法中,在限定区域的实际应用时,我们分别考虑了网络同构和异构的情况。即网络同构时,所有节点的初始能量均相同;网络异构时,随机设定一定比例节点(以下称spec节点)的能量较高,其它节点的能量相对较低。如图1,LEACH-ED协议流程图中的初始阶段,包括簇首选举和簇的形成。在初始阶段选出簇首,由簇首给簇成员节点分配TDMA时隙,在给定的时隙内,簇成员节点加入合适的簇。在稳定工作阶段即数据传输阶段,簇首将数据融合后,将数据直接发给sink节点;经过一轮数据收集后,将选举新的簇首,如此重复两个阶段的工作。3.1改进tn式如图1,LEACH-ED协议流程图所示,当网络刚开始运行时,需要计算当前节点的剩余能量Ei(t)和整个网络总能量Etotal(t),距离阈值Dd。Dd=S√N*p√(3)Dd=SΝ*p(3)其中:S是限定区域的面积;N为网络节点数目;p为簇首占所有节点的百分比。根据式(4)计算簇首选举时的阈值T(n),从改进的T(n)表达式可以看出,该式直接与节点的当前剩余能量相关,这样就保证了每轮中能够选举出剩余能量较多的节点当选为簇首节点,使得网络中的节点能耗更加均衡。每个节点随机生成0到1之间的数,如果节点产生的随机数Random(n)小于阈值T(n),并且该节点与现有的簇首之间的距离ddist大于Dd时,它才能成为簇首。通过距离这个约束条件,就可以使得簇首均匀分布在实际的限定区域中;改进的T(n),使得每个节点更均衡地担任簇首,有效地利用网络中的能量,从而在一定程度上延长了网络的生存时间。引入的距离约束Dd,避免了LEACH中可能会出现的问题:簇首之间的距离太近而导致的由于电磁波互相干扰,使得数据重发引起的不必要的能量损耗。T(n)={p1−p×[rmod(1/p)]⋅Ei(t)Etotal(t),ifn∈G0Others(4)Τ(n)={p1-p×[rmod(1/p)]⋅Ei(t)Etotal(t),ifn∈G0Οthers(4)其中:r是目前循环进行的轮数;G是最近1/p轮中还未当选为簇首节点的集合。3.2节点的adv消息当簇首选定之后,每个簇首用非持续CSMA(carrier-sensemultipleaccess)MAC协议向全网广播自己成为簇首的消息,此消息称为ADV(advertisementmessage),如图1中所示。该消息包括簇首的ID号和包头标识以表明该消息是宣告消息。其它节点在簇形成的广播阶段接收簇首的ADV消息,在一定时间间隔接收到多个ADV消息之后,根据接收到的ADV消息强度来决定加入离自己最近的那个簇。节点用非持续CSMAMAC协议发送加入请求信息JOIN到相应的簇首,如图1中所示。此消息包括节点的ID号和簇首的ID号。簇首接收到所有的JOIN消息,基于成员节点的数目,以TDMA方式为每个簇成员分配一定的时隙,并用广播的形式发送到簇内所有的节点,这就可以保证簇内每个节点只在相应的时隙内进行数据传输,而在其它时间内进入休眠状态,从而减小了能量的消耗。3.3使用单跳通信方式当无线传感器网络节点成簇以后,节点需要与sink节点进行通信。针对文中的特定限定区域,簇内节点之间的通信和簇首与sink节点的通信仍然使用单跳通信方式。原因是我们考虑的簇首选取时的约束条件,可以使得每个节点更加均衡地担任簇首,避免了单个节点单次长距离通信造成的能量消耗差异;同时可以避免多跳通信中的应答过程,降低通信开销,此时的单跳通信更适合,具有可行性。即图1中LEACH-ED协议的稳定阶段,簇首汇集簇内成员节点的数据后,并进行简单的融合处理,将汇聚后的数据汇报给sink节点,而其它的成员节点在所分配的时隙内将数据上报给簇首。4基于同构和异构的网络仿真在Linux平台下,利用NS-2软件对LEACH、LEACH-ED协议进行仿真、分析和比较。考虑在实际监测应用中,通常需要灵活地选择网络类型即同构或异构,本文对提出的算法,基于同构和异构网络分别进行了仿真测试和比较。仿真中的参数选择为:节点数目100,200;仿真时间:3500s。仿真实验的其它参数见表1所示。4.1网络生存周期在异构网络的情况下,设普通节点的初始能量2J,spec节点的初始能量200J。对LEACH,LEACH-ED协议进行仿真时,采用基于存活节点比例的网络生存周期定义。图2分别为100,200个节点时LEACH协议与LEACH-ED协议存活节点数的比较。图2中随着节点密度的增加,LEACH-ED和LEACH协议曲线之间的差距增加,这表示LEACH-ED协议考虑了节点的当前剩余能量同时,还使用簇首之间的距离来限制簇首的选择,以此优化分簇方案,使得负载平衡,能量消耗均衡,延长网络的生存时间。4.2letch-ed生存期的仿真本文针对限定区域的实际场景,除考虑剩余能量外,还增加了簇首选择的距离阀值约束条件ddist>Dd,针对异构网络,下面对有无距离阀值时的生存期进行了比较,其中LEACH-ED′表示没有使用阀值约束条件时的生存节点数,仿真结果如图3所示。图中曲线表明:无论是第一个节点死亡时间还是最后一个节点死亡的时间,都显示了LEACH-ED的优势。如果以20%节点死亡作为观察点,可以发现随着节点的增多,LEACH-ED的网络存活时间显著增长,说明该约束条件进一步均衡了网络中所有节点能量消耗。4.3网络生存节点数的确定考虑到实际应用,对同构节点情况下LEACH-ED和LEACH的生存时间也进行仿真比较。保持其他参数不变,所有节点的初始能量均设为2J。图中的LEACH-ED(equal)表示同构时的网络生存节点数。从图4可以看出,在100、200个节点的情况下,LEACH-ED(equal)的生存时间均比LEACH长,而且随着节点数增加生存时间增加的更多。值得注意的是,与图3比较,在节点同构的情况下,仿真得到的曲线更平滑,说明网络节点能量的消耗更均匀;而图3曲线的情况正好与网络中存在异构节点的实际情况相符合。5高效的均匀通信本文综合考虑了无线传感器网络中节点的剩余能量和簇首之间的距离的约束条件,使得网络中剩余能量较多