CN103281769A - 一种异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法研究。它包括候选簇头根据自己到基站的距离在不同的半径内竞选簇头，并且下一轮簇头由当前簇头在簇内选取，簇头根据离基站的距离使用最优跳数向基站进行数据转发。本发明利用异构无线传感器网络节点能耗模型，提出一种完全分布式的稳定非均匀分簇的能量均衡方法，在簇头选举方法上综合了节点的剩余能量和节点到竞争半径内其他节点的距离，计算得到节点在簇内的通信代价，节点依据自身通信代价竞选簇头，使得稳定周期内簇头数目稳定，均衡了节点能耗，有效延长了网络的稳定工作周期。

Description

一种异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法

技术领域

本发明涉及无线通信网络技术领域，具体涉及一种异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法的研究。

背景技术

传感器节点通常是一个微型的嵌入式系统，通过携带能量有限的电池供电。网络中节点能耗速率各不相同，如果网络中由于部分节点的过早死亡，则会带来网络拓扑的改变以及路由的重新建立等问题，甚至可能使得网络分成不连通的部分，造成整个传感网络通信的瘫痪。异构无线传感器网普遍存在，如节点携带不同的初始能量，随着网络节点的不同能耗速率，同构网络也将出现异构性。因此，研究异构无线传感器网络中能耗均衡问题尤为重要。

目前多数基于能耗均衡的方法都在分簇的基础上实现的。典型的分簇如同构网中的LEACH，异构网中SEP、DEEC等都是均匀分簇方法。Soro等人首先提出了非均匀分簇的思想，他们把监测区域划分为大小不同的两层，基站在中心位置，离基站近的那层较小，因此外层的簇比里层的簇大。簇头是提前布置好的，在每个簇的中心位置。作者分别在异构和同构网络环境下仿真验证了非均匀分簇比均匀分簇网络工作周期更长。A.Femi等人提出，在簇头选举上仅依赖于节点的剩余能量，第一轮由基站选举簇头，然后每一轮结束前由簇头根据簇内节点的剩余能量选择下一轮的簇头，因此簇头数目是固定的。但是利用了基站选取簇头，不是一个完全分布式方法。

本发明针对前面所述的不足，提出一种异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法，在簇头选举上综合了节点的剩余能量和节点在簇内的通信代价，使各节点能耗较为均衡，有效延长网络的寿命。

发明内容

本发明要解决的技术问题就是提供一种异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法，它能够使网络稳定周期内簇头数目稳定，各节点能耗较为均衡，有效延长了网络的稳定工作周期。

本发明所要解决的技术问题是通过这样的技术方案实现的，它包括下列步骤：

步骤1，获得网络中每个节点到基站的距离：基站根据网络规模算得最优跳数，然后向全网广播包括跳数消息和候选簇头概率p的基站消息SINK_ADV。网络中所有节点接收基站的消息，根据收到的广播消息的RSSI计算自己到基站的距离d_{to_sink}；

步骤2，得到候选簇头节点自身的通信代价：网络中所有节点以概率p当选候选簇头，未当选的节点关闭无线通信模块，进入睡眠状态，直到簇头选举结束。候选簇头节点根据自己到基站的距离计算自身簇头竞选半径R_C，并在竞选半径内根据剩余能量和与半径内其它节点的距离计算自身通信代价；

步骤3，簇的建立：候选簇头竞选定时器时间到参与竞选，比较竞选半径内候选簇头的通信代价，若自己的通信代价最小，则成为簇头。最终簇头广播自己是簇头并唤醒睡眠节点的消息CLUSTER_HEAD2，其他节点根据簇头广播消息的RSSI加入到最强信号的簇中。若簇头选举定时器时间到，网络存在没有收到簇头广播消息的节点，节点主动以2R_C为半径发送NO_CLUSTER消息，（包括自己的节点ID），周围的簇头收到节点的NO_CLUSTER消息，单播向其发送CLUSTER_HEAD2消息，节点根据信号强度选择加入一个簇中；

步骤4，稳定传输：簇内节点以单跳方式把数据发送到簇头，簇头进行数据融合，然后查询路由表，选择转发代价最小的簇头作为下一跳。在最后一个发送到簇头的数据包中每个节点向簇头附上自身目前的通信代价。簇头选出本簇中最小通信代价的节点作为下一轮的簇头，其他所有节点跟前面一样自组织入簇。

所述步骤1中，簇头距离基站的距离是R，跳数为n，簇头之间的平均距离为d，信号接传输距离阈值为d₀，发送和接收1bit数据发送电路和接收电路所消耗的能量为E_elec，传输距离小于d₀和大于等于d₀时每放大1bit数据放大器消耗的能量分别为ε_fsd²和ε_mpd⁴，一个数据包数据经过n跳传输所消耗的能量为E_n-hop，最优跳数n_opt可由下式算得：

$E_{n-\mathrm{hop}}=n\×E_{\mathrm{tx}}(l,d)+(n-1)\×E_{\mathrm{rx}}\left(l\right)$

$=\left\{\begin{array}{cc}[n\&times;(E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{fs}}\&times;d^2)+(n-1)\&times;E_{\mathrm{elec}}]\&times;l,& d<d_0\\ [n\&times;(E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{mp}}\&times;d^4)+(n-1)\&times;E_{\mathrm{elec}}]\&times;l,& d\&GreaterEqual;d_0\end{array}\right.$

其中，d＝R/n，l是一个数据包长度。

所述步骤2中，候选簇头i的竞选半径R_C由下式决定：

$R_c=(1-c\&times;\frac{d_{\max }-d_{i-\mathrm{SINK}}}{d_{\max }-d_{\min }})\&times;R_c^0$

其中，为设定的最大竞选半径，d_max为所有候选簇头到基站距离的最大值，d_min为所有候选簇头到基站距离的最小值，d_i-SINK为候选簇头i到基站的距离，c为调节簇大小之间差异的系数。

在簇头选择的方式上，综合考虑了节点到竞争半径内其它节点的距离和节点的剩余能量，节点的通信代价计算公式如下：

${\mathrm{Cost}}_{\mathrm{comm}}=\frac{\underset{{j\&Element;i.R}_C}{\mathrm{\&Sigma;}}{d_{i,j}}^2}{N_i}\&times;\frac{E_{\mathrm{avg}}}{E_{\mathrm{residue}}}$

其中，

是候选簇头i到竞选半径内其他所有节点的距离平方和，N_i是候选簇头i竞争半径内节点的个数，E_avg是候选簇头i竞争半径内所有候选簇头的平均剩余能量，E_residue是候选簇头i的剩余能量。

所述步骤3中，候选簇头根据自己的通信代价竞选成为簇头，所有节点按接收到簇头的功率大小加入到不同的簇中。

所述步骤4中，稳定传输阶段，在最后一个发送到簇头的数据包中，每个节点向簇头附上自身目前的通信代价，簇头选出本簇中最小通信代价的节点作为下一轮的簇头。

附图说明

本发明的附图说明如下：

图1为本发明的异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法流程图；

图2为本发明的数据传输的简单线性网络链路图；

图3为本发明的无线传感网中非均匀分簇的网络拓扑图；

图4为本发明的候选簇头竞选顺序示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施实例对本发明作进一步说明：

图1为本发明的异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法流程图，它包括下列步骤：

步骤1，获得网络中每个节点到基站的距离：基站根据网络规模算得最优跳数，然后向全网广播包括跳数消息和候选簇头概率p的基站消息SINK_ADV。网络中所有节点接收基站的消息，根据收到的广播消息的RSSI计算自己到基站的距离d_{to_sink}；

步骤2，得到候选簇头节点自身的通信代价：网络中所有节点以概率p当选候选簇头，未当选的节点关闭无线通信模块，进入睡眠状态，直到簇头选举结束。候选簇头节点根据自己到基站的距离计算自身簇头竞选半径R_C，并在竞选半径内根据剩余能量和与半径内其它节点的距离计算自身通信代价；

步骤3，簇的建立：候选簇头竞选定时器时间到参与竞选，比较竞选半径内候选簇头的通信代价，若自己的通信代价最小，则成为簇头。最终簇头广播自己是簇头并唤醒睡眠节点的消息CLUSTER_HEAD2，其他节点根据簇头广播消息的RSSI加入到最强信号的簇中。若簇头选举定时器时间到，网络存在没有收到簇头广播消息的节点，节点主动以2R_C为半径发送NO_CLUSTER消息（包括自己的节点ID），周围的簇头收到节点的NO_CLUSTER消息，单播向其发送CLUSTER_HEAD2消息，节点根据信号强度选择加入一个簇中；

步骤4，稳定传输：簇内节点以单跳方式把数据发送到簇头，簇头进行数据融合，然后查询路由表，选择转发代价最小的簇头作为下一跳。在最后一个发送到簇头的数据包中每个节点向簇头附上自身目前的通信代价。簇头选出本簇中最小通信代价的节点作为下一轮的簇头，其他所有节点跟前面一样自组织入簇。

本发明的一种实施方式如下：

步骤1，节点到基站的距离

基站根据网络规模算得最优跳数，然后向全网广播包括跳数消息和候选簇头概率p的基站消息SINK_ADV。网络中所有节点接收基站的消息，根据收到的广播消息的RSSI计算自己到基站的距离d_{to_sink}。

最优跳数的确定具体过程如下：

①能耗模型

在发送l-bit数据，经过传输距离d的过程中，发送端的能量消耗为：

$E_{\mathrm{tx}}(l,d)=\left\{\begin{array}{cc}l\&times;E_{\mathrm{elec}}+l\&times;{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{fs}}{d}^2& d<d_0\\ l\&times;E_{\mathrm{elec}}+l\&times;{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{mp}}{d}^4& d\&GreaterEqual;d_0\end{array}\right.---\left(1\right)$

相应地，接收l-bit数据，接收端的能量消耗为：

E_rx(l)＝l×E_elec    （2）

簇头对l-bit数据进行融合，消耗的能量为：

E_DA(l)＝l×E_gather    （3）

其中，E_elec表示发送和接收1bit数据发送电路和接收电路所消耗的能量；ε_fsd²和ε_mpd⁴分别为传输距离小于阈值d₀和大于等于阈值d₀时每放大1bit数据放大器消耗的能量；E_gather为对1bit数据进行融合消耗的能量。式（1）中的阈值d₀由（4）式决定，其中ε_fs和ε_mp取决于发送单元的放大器：

$d_0=\sqrt{\frac{{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{fs}}}{{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{mp}}}}---\left(4\right)$

由于一般情况下普通节点到簇头的距离小于阈值d₀，所以在簇内还是使用单跳通信。

②数据传输的简单线性网络链路如图2所示，一个数据包数据经过n跳传输所消耗的能量为E_n-hop，最优跳数n_opt可由下式算得：

$E_{n-\mathrm{hop}}=n\&times;E_{\mathrm{tx}}(l,d)+(n-1)\&times;E_{\mathrm{rx}}\left(l\right)$

$=\left\{\begin{array}{cc}[n\&times;(E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{fs}}\&times;d^2)+(n-1)\&times;E_{\mathrm{elec}}]\&times;l,& d<d_0\\ [n\&times;(E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{mp}}\&times;d^4)+(n-1)\&times;E_{\mathrm{elec}}]\&times;l,& d\&GreaterEqual;d_0\end{array}\right.---\left(5\right)$

其中，d＝R/n，l是一个数据包长度，R是簇头距离基站的距离。

基站根据网络规模算得最优跳数，然后向全网广播包括跳数消息和候选簇头概率p的基站消息SINK_ADV。网络中所有节点接收基站的消息，根据收到的广播消息的RSSI计算自己到基站的距离d_{to_sink}。

步骤2，候选簇头节点自身的通信代价

网络中所有节点以概率p当选候选簇头，未当选的节点关闭无线通信模块，进入睡眠状态，直到簇头选举结束。候选簇头节点根据自己到基站的距离计算自身簇头竞选半径R_C，并在竞选半径内根据剩余能量和与半径内其它节点的距离计算自身通信代价。

无线传感网中非均匀分簇的网络拓扑如图3所示，候选簇头i的竞选半径R_C由下式决定：

$R_c=(1-c\&times;\frac{d_{\max }-d_{i-\mathrm{SINK}}}{d_{\max }-d_{\min }})\&times;R_c^0---\left(6\right)$

其中，

为设定的最大竞选半径，d_max为所有候选簇头到基站距离的最大值，d_min为所有候选簇头到基站距离的最小值，d_i-SINK为候选簇头i到基站的距离，c为调节簇大小之间差异的系数。

在簇头选择的方式上，综合考虑了节点到竞争半径内其它节点的距离和节点的剩余能量，节点的通信代价计算公式如下：

${\mathrm{Cost}}_{\mathrm{comm}}=\frac{\underset{{j\&Element;i.R}_C}{\mathrm{\&Sigma;}}{d_{i,j}}^2}{N_i}\&times;\frac{E_{\mathrm{avg}}}{E_{\mathrm{residue}}}---\left(7\right)$

其中，是候选簇头i到竞选半径内其他所有节点的距离平方和，N_i是候选簇头i竞争半径内节点的个数，E_avg是候选簇头i竞争半径内所有候选簇头的平均剩余能量，E_residue是候选簇头i的剩余能量。

步骤3，簇的建立

候选簇头竞选定时器TIMER0时间到参与竞选。比较竞选半径内候选簇头的通信代价，若自己的通信代价最小，则在竞选半径内广播CLUSTER_HEAD1消息，其它候选簇头发现自己在竞选半径内则退出竞选，并广播QUIT_MSG消息。簇头选举结束，最终簇头广播自己是簇头并唤醒睡眠节点的消息CLUSTER_HEAD2。其他节点根据簇头广播消息的RSSI加入到最强信号的簇中。若簇头选举定时器TIMER1时间到，网络存在没有收到簇头广播消息的节点，节点主动以2R_C为半径发送NO_CLUSTER消息（包括自己的节点ID），周围的簇头收到节点的NO_CLUSTER消息，单播向其发送CLUSTER_HEAD2消息，节点根据信号强度选择加入一个簇中。

①簇头选举阶段，定义两个定时器：

TIMER0：每个候选簇头维护一个竞选定时器，定时器时间到，则开始竞选。

TIMER1：簇头选举定时器，定时结束，簇头选举结束。

为了保证高能量候选簇头当选最终簇头，每个候选簇头维护一个竞选定时器TIMER0

$\mathrm{TIMER}0=\mathrm{\&alpha;}\&times;\frac{1}{E_{\mathrm{init}}}---\left(8\right)$

其中，α是TIMER0的时间修正因子，E_init是候选簇头的初始能量。定时器时间到，候选簇头在自己的竞选半径内参与竞选。因此，候选簇头初始能量越高，当选簇头的概率越大。

候选簇头节点都要等到周围比自己能量高的候选簇头先竞选，这样整个网络簇头竞选就有一个选举的等待时间，这也是第一轮后不在全网范围内选举簇头的一个原因。簇头选举等待时间与网络节点数量无关，与网络能量拓扑有关。候选簇头竞选顺序如图4所示，候选簇头a-g能量依次递减，候选簇头a竞选定时器最先到时，竞选成功。候选簇头b收到a的竞选成功消息，自己退出竞选。然后候选簇头c竞选簇头成功，d退出竞选。依次类推，e和g竞选成功，f退出。

因此，簇头选举定时器TIMER1由网络能量拓扑决定：

TIMER1＝β×(E_max-E_min)    （9）

其中，β是TIMER1时间修正因子，E_max和E_min分别是网络中节点的最大能量和最小能量。

簇头选举过程中，候选簇头维护一张邻居表，记录竞选半径内邻居候选簇头的ID、剩余能量和通信代价。并根据邻居候选簇头发送的竞选消息，更新邻居表。

②多跳转发路径建立

簇头i在簇头选举完成后，以

为半径发送消息探测下一跳簇头j，离基站距离小于等于r₀的簇头直接把基站作为下一跳。探测到的下一跳簇头j收到簇头i路由搜索消息之后回复自己的剩余能量和到基站的距离。簇头i根据回复消息的RSSI估计到簇头j的距离。

每个簇头维护一张的路径转发表，表中记录下一跳的ID、剩余能量以及数据转发代价Cost_hop：

${\mathrm{Cost}}_{\mathrm{hop}}=({d_{i,j}}^2+{d_{j,\sin k}}^2)/E_{\mathrm{residue}-j---\left(10\right)}$

其中，d_i,j、d_j,sink分别是簇头i到j和簇头j到基站的距离，E_residue-j是簇头j的剩余能量。

簇头与基站通信时搜索这张路径转发表，找到转发代价最小的簇头，把数据转发出去。每次簇头j转发数据后以r₀为半径广播自己的剩余能量，簇头i以及其他路由表中有j的簇头更新自己的路径转发表。

通过仿真实验来验证本发明的技术效果，场景如下：在半径R=200m的监测区域内，随机部署200个节点。簇头选举的竞选半径参数c=0.5，最大竞选半径

=90m，候选簇头概率p=0.5。在相同的场景下分别使用DEEC方法、LEACH方法和本发明方法，结果显示本发明方法在节点能耗、网络生存期方面都有很大的改善，大大延长了网络的稳定工作周期。

Claims (5)

1.一种异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法，其特征在于，包括下列步骤： 

步骤1，获得网络中每个节点到基站的距离：基站根据网络规模算得最优跳数，然后向全网广播包括跳数消息和候选簇头概率p的基站消息SINK_ADV。网络中所有节点接收基站的消息，根据收到的广播消息的RSSI计算自己到基站的距离d_{to_sink}； 

步骤2，得到候选簇头节点自身的通信代价：网络中所有节点以概率p当选候选簇头，未当选的节点关闭无线通信模块，进入睡眠状态，直到簇头选举结束。候选簇头节点根据自己到基站的距离计算自身簇头竞选半径R_C，并在竞选半径内根据剩余能量和与半径内其它节点的距离计算自身通信代价； 

步骤3，簇的建立：候选簇头竞选定时器时间到参与竞选，比较竞选半径内候选簇头的通信代价，若自己的通信代价最小，则成为簇头。最终簇头广播自己是簇头并唤醒睡眠节点的消息CLUSTER_HEAD2，其他节点根据簇头广播消息的RSSI加入到最强信号的簇中。若簇头选举定时器时间到，网络存在没有收到簇头广播消息的节点，节点主动以2R_C为半径发送NO_CLUSTER消息，（包括自己的节点ID），周围的簇头收到节点的NO_CLUSTER消息，单播向其发送CLUSTER_HEAD2消息，节点根据信号强度选择加入一个簇中； 

步骤4，稳定传输：簇内节点以单跳方式把数据发送到簇头，簇头进行数据融合，然后查询路由表，选择转发代价最小的簇头作为下一跳。在最后一个发送到簇头的数据包中每个节点向簇头附上自身目前的通信代价。簇头选出本簇中最小通信代价的节点作为下一轮的簇头，其他所有节点跟前面一样自组织入簇。 

2.根据权利要求1所述的异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法，其特征在于：步骤1中，网络最优跳数为n_opt，n_opt由下式算得： 

其中，d＝R/n，l是一个数据包长度，R是簇头距离基站的距离，n为跳数，d为簇头之间的平均距离，d₀为信号接传输距离阈值，E_elec为发送和接收1bit数据发送电路和接收电路所消耗的能量，ε_fsd²和ε_mpd⁴分别为传输距离小于d₀和大于等于d₀时每放大1bit数据放大 器消耗的能量，E_n-hop为一个数据包数据经过n跳传输所消耗的能量。 

基站向全网广播包括跳数消息和候选簇头概率p的基站消息，网络中节点根据收到的广播消息的RSSI计算自己到基站的距离。 

3.根据权利要求1所述的异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法，其特征在于，步骤2中，候选簇头节点自身的通信代为Cost_comm，Cost_comm由下式确定： 

其中，

是候选簇头i到竞选半径内其他所有节点的距离平方和，N_i是候选簇头i竞争半径内节点的个数，E_avg是候选簇头i竞争半径内所有候选簇头的平均剩余能量，E_residue是候选簇头i的剩余能量。 

4.根据权利要求3所述的异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法，其特征在于：步骤3中，候选簇头根据自己的通信代价竞选成为簇头，所有节点按接收到簇头的功率大小加入到不同的簇中。 

5.根据权利要求1，2，3所述的异构无线传感器网络非均匀分簇的能耗均衡方法，其特征在于：步骤4中，在最后一个发送到簇头的数据包中，每个节点向簇头附上自身目前的通信代价，簇头选出本簇中最小通信代价的节点作为下一轮的簇头。 

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