CN102256303A - 无线传感网节点自适应负载均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线传感网节点自适应负载均衡方法，包括以下步骤：把通信遵循自由空间模型的节点确定为各个簇的候选成员，并把各个簇中具有更大能量的候选成员分别选举为簇首；各簇首在簇半径r内广播簇首消息Head_Msg，使得各个簇的候选成员按照接收强度指示RSSI分别加入相应的簇；各个簇的簇首通过广播权值消息，把权值较大的簇首选为骨干节点，再把骨干节点中权值最大的节点选为根节点，使簇首把收集的数据进行融合后传送给骨干节点，再传送到根节点，最后由根节点将融合后的数据传送给中心节点。本发明能够保证了网络负载均衡和簇首均匀分布，延长了网络生存时间。

Description

无线传感网节点自适应负载均衡方法

技术领域

本发明涉及无线传感器网技术，特别涉及无线传感器网节点自适应负载均衡方法。

背景技术

在无线传感器网络层次路由协议中，网络节点按照分簇算法分成相应的簇，每个簇由1个簇首和若干簇内成员组成；簇首负责管理本簇范围内的簇内成员，控制簇内成员间的通信，网络可扩充性好，网络规模受限制较小。簇首是从一系列节点中动态选取，簇首的数目和位置分布以及节点如何选择加入簇对网络负载均衡程度具有重大影响，有效的簇首选取策略可以提高网络负载均衡和簇首均匀分布程度。

图1显示无线传感器网的分簇场景，每个簇包括一个簇首和若干个簇内成员，在图1中无线传感器网被分为三个簇。

一个由N个随机部署的传感器节点形成的网络，其应用场景为周期性的数据收集。采用无线通信能耗模型。节点发射1位的数据到距离为d的位置，消耗的能量E_Tx(l，d)由发射电路损耗和功率放大损耗组成，功率放大耗损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，即

$E_t(k,d)=\left\{\begin{array}{cc}k{E}_{\mathrm{elec}}+k{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{fs}}{d}^2& d<d_0\\ k{E}_{\mathrm{elec}}+k{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{mp}}{d}^4& d\&GreaterEqual;d_0\end{array}\right.$

式中E_elec为发射电路的耗损能量。ε_fs和ε_mp分别为2种信道模型下功率放大所需能量。若传输距离d小于阈值d₀(d₀为常数)，功率放大损耗采用自由空间模型；d大于等于d₀时，采用多路径衰减模型。节点接收1位数据消耗的能量E_Rx仅由电路耗损引起，即

E_Rx＝IE_elec

此外，数据融合消耗一定的能量，簇首将簇内成员的数据信号和自身的数据信号融合为一个有效信号消耗的能量E_C由下式决定

E_c＝(M+l)E_DAl

式中，E_DA表示融合单位数据信号消耗的能量，M为簇内成员的个数。

现有的LEACH算法作为一个代表性的层次路由协议在资源受限的WSN得到了广泛的应用。尽管在假定传感器节点均匀随机分布的情况下，可计算出网络中簇首数目的最优值，但是由于LEACH算法中簇首的产生具有极大的随机性，每轮产生的簇首数不总是等于预先设定的最优值。如果产生的簇首太少，可能出现部分簇首相距Sink节点太远或部分簇内成员离簇首太远的情况，按照多路径衰减模型的长距离通信将会导致某些节点能量过快地耗尽而死亡，不能有效地延长网络生存时间，网络负载极不均衡。即使是能够产生网络所期望数目的簇首，簇首选举的随机性使得网络中簇首需要负担的簇内成员数目不同，可能出现节点密集地方簇的规模大，而节点稀疏地方簇的规模小的情况，使得网络负载均衡程度下降。

发明内容

本发明的目的是提供一种无线传感器网节点自适应负载均衡方法，以便解决现有的网络负载均衡程度下降的缺陷。

本发明的提供的无线传感网节点自适应负载均衡方法包括以下步骤

A)把通信遵循自由空间模型的节点确定为各个簇的候选成员，并把各个簇中具有更大能量的候选成员分别选举为簇首；

B)各簇首在簇半径r内广播簇首消息Head_Msg，使得各个簇的候选成员按照接收强度指示RSSI分别加入相应的簇；

C)各个簇的簇首通过广播权值消息，把权值较大的簇首选为骨干节点，再把骨干节点中权值最大的节点选为根节点，使簇首把收集的数据进行融合后传送给骨干节点，再传送到根节点，最后由根节点将融合后的数据传送给中心节点。

其中，所述的通信遵循自由空间模型的节点之间的最大距离为阈值距离d₀。

其中，当两个相邻簇的簇首间距D小于或等于α×d₀时，将能量较小的簇首下降为普通节点，其中α是随簇首比例而自适应变化的参数。

其中，各簇首在簇半径r内广播Head_Msg时，各个簇的候选成员根据在一定时间内接收的各个Head_Msg中的接收强度指示RSSI，分别加入RSSI最大的簇首的簇，从而成为簇内成员。

其中，簇首以TDMA方式为簇内成员分配时隙，并用广播形式发送给簇内所有成员。

其中，在簇通信过程中，当簇首的剩余能量低于簇内成员的剩余能量时，将剩余能量最大的簇内成员选举为新簇首。

其中，各簇首分别向覆盖半径为2r内的其他簇首广播权值消息。

其中，各簇首在收到权值消息后，比较权值大小，把权值大的簇首选为骨干节点，若权值相等，则把ID号大的簇首选为骨干节点。

其中，权值与簇首的剩余能量成正比。

其中，权值与距离中心节点的距离成反比。

与现有技术相比，本发明使用簇半径、节点剩余能量和簇首间距作为参数来选取簇首，拥有较多剩余能量的节点有更大的机会成为簇首，网络中簇内成员到簇首的通信以及簇首之间的通信都基于自由空间模型的低能量衰减，簇首与Sink节点采用多跳的方式进行通信，保证了网络负载均衡和簇首均匀分布，延长了网络生存时间。

附图说明

图1是现有的传感器网分簇示意图；

图2是显示本发明的无线传感器网节点自适应负载均衡方法的示意图；

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图2显示了本发明的无线传感器网节点自适应负载均衡方法，如图2所示，本发明的无线传感网节点自适应负载均衡方法包括以下步骤

A)把通信遵循自由空间模型的节点确定为各个簇的候选成员，并把各个簇中具有更大能量的候选成员分别选举为簇首；

B)各簇首在簇半径r内广播簇首消息Head_Msg，使得各个簇的候选成员按照接收强度指示RSSI分别加入相应的簇；

C)各个簇的簇首通过广播权值消息，把权值较大的簇首选为骨干节点，再把骨干节点中权值最大的节点选为根节点，使簇首把收集的数据进行融合后传送给骨干节点，再传送到根节点，最后由根节点将融合后的数据传送给中心节点。

上述的通信遵循自由空间模型的节点之间的最大距离为阈值距离d₀。当两个相邻簇的簇首间距D小于或等于α×d₀时，将能量较小的簇首下降为普通节点，其中α是随簇首比例而自适应变化的参数。

当簇首选举成功后，各簇首在簇半径r内广播Head_Msg，以便各个簇的候选成员根据在一定时间内接收的各个Head_Msg中的接收强度指示RSSI，分别加入RSSI最大的簇首的簇，从而成为簇内成员，即簇形成过程完成。

在簇形成后，簇首以TDMA方式为簇内成员分配时隙，并用广播形式发送给簇内所有成员。

在簇通信期间，簇首能量将会降低，当簇首剩余能量低于簇内成员的剩余能量时，将剩余能量最大的簇内成员选举为新簇首。

另外，各簇首分别向覆盖半径为2r内的其他簇首广播权值消息。

本发明的上述方法实际上包括簇首选取、簇形成和簇稳定工作等三个阶段，下面进行详细说明。

簇首选取

①在WSN中传送信号的发射功率随着传输距离的增大而呈指数衰减，为了避免远距离传输的高能量衰减，簇内成员与簇首的通信、簇首之间的通信应该遵循自由空间模型，因此簇的大小和簇首之间的距离应该限制在一定范围内。簇覆盖的区域大小限制在簇半径为r的区域内，其值满足r＝εd₀，其中0＜ε≤0.5，保证了簇首之间的距离限制在d₀范围内，网络中簇内成员到簇首的通信以及簇首之间的通信都遵循自由空间模型。

②节点当选簇首的概率T(i)按下式确定

$T\left(i\right)=P[\mathrm{\&rho;}\frac{E_{i\_\mathrm{current}}}{{\stackrel{\&OverBar;}{E}}_i}+(1-\mathrm{\&rho;})\frac{\stackrel{\&OverBar;}{d_{i\_\mathrm{to}\sin k}}}{d_{i\_\mathrm{to}\sin k}}],E_{i\_\mathrm{current}}>E_{\mathrm{threshold}}$

式中，P表示簇首比例；E_{i_current}表示节点v_i的当前剩余能量，E_threshold为节点能量阈值，节点E_{i_curren}小于E_threshold时不再参与簇首竞争；

m代表节点v_i半径r内的所有邻居节点的数目；d_{i_tosink}表示节点到Sink节点的距离，

ρ为自适应系数，且有

$\mathrm{\&rho;}=\frac{1}{1+\mathrm{\&lambda;}},\mathrm{\&lambda;}=\frac{E_{i\_\mathrm{current}}}{{\stackrel{\&OverBar;}{E}}_i}$

随着节点剩余能量的减小，ρ在[1/2，1]内递增，说明剩余能量在竞选簇首的过程中所起得作用逐渐增强，具有较多剩余能量的节点较早地结束等待成为簇首。

③前面虽然对簇首间距限定在d₀的范围内，但是如果各个簇首的间距太近，会造成其采集到的数据的冗余和在后面的簇传输阶段中多余的能耗，同时会造成簇首分布不均匀。对簇首间距D做了限定

D＞αd₀

式中，α是一个随簇首比例P而自适应变化的参量，当P较小时α应较大，而当P较大时α应较小，能够保证簇首间距过近出现的概率对于所有的P是基本一致的。如果两簇首间距不满足上式，则取消能量较小簇首的簇首资格使其成为普通节点参与分簇形成。

这样网络中簇内成员和簇首的通信以及簇首之间的通信都基于自由空间模型低能量衰减，同时对簇首间距的限定保证了簇首均匀分布和网络负载均衡。

簇形成

满足条件的簇首则仅向r范围内的节点广播自己成为簇首的Head_Msg，这个消息比较短小，包括簇首ID号和包头标识以表明此消息为宣告消息。r范围内所有邻居节点在簇首广播阶段必须将接收器持续打开以接听簇首们的Head_Msg，在一定时间间隔接收到多个Head-Msg之后，根据接收到Head_Msg的接收的信号强度指示来决定加入哪个簇，RSSI越大表明这个节点和发出此Head_Msg的簇首的距离越近，从而加入该簇可以节省能量。在每个节点确定加入哪个簇之后，每个节点用非持续CSMA MAC协议发送Join_Msg到相应的簇首，此消息也是一个比较短小的消息，包括节点ID号和簇首ID号。簇首接收所有的Join_Msg，簇首以TDMA方式为每个簇内成员分配时隙，并用广播的形式发送到簇内所有的节点，这可以保证簇内每个节点只在相应的时隙进行数据传输，而在其他时间进入休眠状态，减少了节点能耗。当每个节点知道了它的时隙就进入了稳定工作阶段。

簇稳定工作阶段

在稳定工作阶段，簇首向覆盖半径2r内的簇首广播，这个消息包含其节点ID号及权值W(CH)。各簇首比较自身的权值和收到的WEIGHT中包含的权值，若本节点权值较小，则选取权值最大的节点作为骨干节点，并发送CH ILD通知骨干节点，若发生权值相等的情况，则根据节点ID号大小来选取骨干节点，这样权值最大的节点将成为树的根节点。如此建立起一棵路由树。簇首沿着构造好的多跳路由树将收集到的数据进行融合并传送给骨干节点，一级一级传递到根节点，最后由根节点将融合后的数据传送到Sink节点，即簇首与Sink节点采用多跳路由方式进行通信。

在计算簇首权值时，综合考虑它的剩余能量、到Sink节点的距离和簇内成员的个数。簇首权值的计算公式为

$W\left(\mathrm{CH}\right)=a\frac{E_{\mathrm{CH}\_\mathrm{current}}}{E_{\mathrm{CH}\_\max }}+b\frac{d_{\mathrm{CH}\_\mathrm{to}\sin k\_\max }}{d_{\mathrm{CH}\_\mathrm{to}\sin k}}+c\frac{{\mathrm{num}}_{\mathrm{non}\_\mathrm{CH}\_\max }}{{\mathrm{num}}_{\mathrm{non}\_\mathrm{CH}}}$

式中：

①E_{CH_current}为簇首当前剩余能量，E_{CH_max}为簇首的最大能量。簇首被选为骨干节点的概率与簇首的剩余能量成正比，拥有更多剩余能量的簇首有更大的机会成为骨干节点。基于降低能耗，减少不必要的计算量的原则(以下选取参数也遵循此原则)，取E_{CH_max}等于节点的初始能量。

②d_{CH_tosin k}表示簇首到Sink节点的距离，d_{CH_tosin k_max}表示簇首到Sink节点的最大距离。越接近Sink节点的簇首传输的数据越多，簇首的能耗越大；为了避免Sink节点附近的簇首过早的死亡，簇首被选为骨干节点的概率与距离Sink节点的距离成反比，增加Sink节点附近骨干节点的数目。取d_{CH_tosink_max}等于坐标原点到Sink节点的距离。

③num_{non_CH}为簇内成员的个数，num_{non_CH_max}表示簇内成员个数的最大值。簇首被选为骨干节点的概率与簇内成员的个数成反比，节点密度大的区域选取比例少的骨干节点，而节点密度小的区域选取比例多的骨干节点，使得骨干节点分布趋于合理。取num_{non_CH_max}等于网络中节点数N。

④a、b、c表示加权系数，且满足a+b+c＝1，经过试验，常规取a＝0.6，b＝0.3，c＝0.1。

这样，能量足够的、距离Sink节点较近的且簇内成员较少的簇首将优先成为根节点。

在层次路由协议中，要考虑更有效的簇首选取策略来提高网络负载均衡和簇首均匀分布程度。本发明提出了一种负载均衡的WSN自适应分簇算法，算法使用簇半径、节点剩余能量和簇首间距作为参数来选取簇首，网络中簇内成员到簇首的通信以及簇首之间的通信都基于自由空间模型的低能量衰减，簇首与Sink节点采用多跳的方式进行通信。仿真结果表明，算法有效地实现了网络负载均衡和簇首均匀分布，延长了网络生存时间。

尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种无线传感网节点自适应负载均衡方法，包括以下步骤：

A)把通信遵循自由空间模型的节点确定为各个簇的候选成员，并把各个簇中具有更大能量的候选成员分别选举为簇首；

B)各簇首在簇半径r内广播簇首消息Head_Msg，使得各个簇的候选成员按照接收强度指示RSSI分别加入相应的簇；

C)各个簇的簇首通过广播权值消息，把权值较大的簇首选为骨干节点，再把骨干节点中权值最大的节点选为根节点，使簇首把收集的数据进行融合后传送给骨干节点，再传送到根节点，最后由根节点将融合后的数据传送给中心节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述的通信遵循自由空间模型的节点之间的最大距离为阈值距离d₀。

3.根据权利要求2所述的方法，其中当两个相邻簇的簇首间距D小于或等于α×d₀时，将取消能量较小的簇首的簇首资格，其中α是随簇首比例而自适应变化的参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中各簇首在簇半径r内广播Head_Msg时，各个簇的候选成员根据在一定时间内接收的各个Head_Msg中的接收强度指示RSSI，分别加入RSSI最大的簇首的簇，从而成为簇内成员。

5.根据权利要求4所述的方法，其中簇首以TDMA方式为簇内成员分配时隙，并用广播形式将其发送给簇内所有成员。

6.根据权利要求5所述的方法，其中在簇通信过程中，当簇首的剩余能量低于簇内成员的剩余能量时，将剩余能量最大的簇内成员选举为新簇首。

7.根据权利要求1所述的方法，其中各簇首分别向覆盖半径为2r内的其他簇首广播权值消息。

8.根据权利要求7所述的方法，其中各簇首在收到权值消息后，比较权值大小，把权值大的簇首选为骨干节点，若权值相等，则把ID号大的簇首选为骨干节点。

9.根据权利要求8所述的方法，其中权值与簇首的剩余能量成正比。

10.根据权利要求8所述的方法，其中权值与距离中心节点的距离成反比。

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