CN103347288B

CN103347288B - 一种无线传感器网络不等宽度分层路由协议方法

Info

Publication number: CN103347288B
Application number: CN201310227451.4A
Authority: CN
Inventors: 王桐; 杨磊; 赵春晖
Original assignee: Harbin Engineering University
Current assignee: Harbin Engineering University
Priority date: 2013-06-08
Filing date: 2013-06-08
Publication date: 2015-12-02
Anticipated expiration: 2033-06-08
Also published as: CN103347288A

Abstract

本发明涉及无线传感器网络中分簇路由协议中的网络拓扑结构和簇头选择的优化领域，具体涉及一种不等宽度网络层次结构的建立、簇头位置的选择的无线传感器网络不等宽度分层路由协议方法。本发明包括计算每个层级的簇半径；向传感器节点发送集合信息；计算自身与理想簇头之间的距离；比较自身参与竞争的理想簇头；比较本地邻簇头竞选集合中的竞争距离；向周围发布竞选胜利消息。本发明避免了靠近基站的簇头因承担过多的转发任务而消耗能量过快，进而导致其过早死亡，降低了成簇开销，并保证了簇的均匀分布，有利于延长网络生存时间。

Description

一种无线传感器网络不等宽度分层路由协议方法

技术领域

本发明涉及无线传感器网络中分簇路由协议中的网络拓扑结构和簇头选择的优化领域，具体涉及一种不等宽度网络层次结构的建立、簇头位置的选择的无线传感器网络不等宽度分层路由协议方法。

背景技术

随着互联网、MEMS、无线通信以及传感器等技术的日益进步和飞速发展，进而产生了无线传感器网络（WirelessSensorNetworks，WSN），它通过利用各类低成本的微型传感器的相互协作来完成各种环境参数信息或感兴趣对象信息的实时监测、感知和采集等任务，并具有分布式处理带来的高监测精度、高容错性、大覆盖区域、可远程监控等众多优点。

无线传感器网络的应用范围和应用前景皆十分广阔，能够在任意环境、任何时间下对周围环境进行检测和监视，诸如在军事、环境、医学、家庭、工业等领域，包括战场信息获取、目标定位、环境污染监测、远程医疗服务、智能家电、仓库管理等等场合。另外，在未来无线传感器网络借助与移动通信网、互联网的相互融合，也将使得传感器网络的信息传输变得更加方便和快捷。

随着认识和研究的深入，研究人员参照开放式系统互连（OpenSystemInterconnect，OSI）的协议栈模型而提出了无线传感器网络的协议栈模型。其中，网络层是一个网络正常运行必不可少的组成部分，而路由协议则是网络层的核心内容和关键技术，所以对无线传感器网络路由协议进行研究具有非常重要的现实意义。但是，组成无线传感器网络的传感器节点的资源十分有限，只能获取邻近传感器节点的数据及状态信息而无法得到网络的全局信息等特点，要求我们在设计无线传感器网络路由协议上需要优先考虑网络的能耗问题及尽可能地简单化。另外，无线传感器网络是以数据为中心的，通常采用随机方式部署，易受周围环境因素影响导致网络拓扑结构经常发生变化，又要求路由协议能够实现可靠数据转发机制、低功耗路由选择及网络生命周期最大化。然而传统无线网络一般是由许多节点组成的动态多跳的移动性对等网络，采用点对点无线通信方式，它的主要目标是保证较好的传输质量、网络利用率和数据阻塞管理等，如无线局域网、移动通信网络、蓝牙网络等。所以，传统的路由协议并不能直接运用在无线传感器网络中，从而需要根据无线传感器网络的特性重新设计一种高效节能的路由协议。

近年来，无线传感器网络中有很多分簇路由算法被提出。为了避免簇头过多地消耗能量和减少通信业务量，Heizelman等人提出了一种低功耗自适应分簇路由算法（LowEnergyAdaptiveClusteringHierarchy，LEACH），采用循环随机成簇方式，各节点轮流担任簇头，使网络的能量负载均衡到各个节点上，延长了网络的生存时间，但是LEACH采用单跳通信方式，簇头与基站进行直接通信，造成簇头的通信开销很大。研究已表明在数据转发过程中簇头和基站之间采用多跳通信方式更有利于节约能量。但是，多跳通信方式进行数据传输和转发时，很容易导致与基站较近的簇头因需承担过多的转发任务而过早的死亡，造成网络能耗极不均衡，即所谓“热区”问题。针对该问题，李成法等人提出了一种基于分布式的非均匀分簇算法（Energy-EfficientUnevenClustering，EEUC），通过根据候选簇头到基站的距离远近，从地理位置上将网络分成大小不等的非均匀的簇类结构，以便均衡簇头的负载，但是在簇头竞选时没有考虑节点的剩余能量，而且成簇过程中容易出现迭代现象，成簇开销比较大。其后，人们在上述两者的基础上进行了大量的改进工作。廖文华等人从部署模型上进行考虑，采用蚁群算法优化网络中各个节点的能耗问题，仿真显示能够延长网络的生存时间，但是需要人工部署限制了其在实际环境中的应用。李志宇提出了负载均衡的自适应分簇算法，在簇头选择上同时考虑簇半径，节点剩余能量和簇头间距，并采用多跳方式进行数据通信；何永刚等人对其进行了改进，还考虑了相邻节点的剩余能量；彭铎等人选择剩余能量最多的节点担任簇头，且限制簇的规模。但是，以上这些路由算法在网络整体性能上表现比较均衡的并不多，或者成簇开销大，或者簇分布不均衡，或者路由寻址过于复杂，等等。

发明内容

本发明的目的在于提供一种网络工作时间得到显著地延长，技术复杂度低、实现简单的无线传感器网络不等宽度分层路由协议方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明包括如下步骤：

（1）根据距离基站的远近将整个传感器网络分割成n个层级，每一层级中簇的大小相等，簇半径的大小是对应层级的宽度的一半，计算每个层级的簇半径r：

\{\begin{matrix} E_{n} = (π \times r_{n}^{2} \times ρ) \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{n} + r_{n - 1})}^{2}] \\ E_{n - 1} = {π \times r_{n - 1}^{2} \times ρ + [π \times r_{n}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{n}}) \times (\frac{2 \times r_{n - 1}}{L})]} \\ \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{n - 1} + r_{n - 2})}^{2}] \\ \cdot \cdot \cdot \\ E_{1} = {π \times r_{1}^{2} \times ρ + [Σ_{i = 2}^{n} π \times r_{i}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{i}})] \times (\frac{2 \times r_{1}}{L})} \\ \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {\overset{&OverBar;}{R_{1}}}^{2}] \end{matrix},

E_i为能量，r₁+r₂+...+r_n-1+r_n=W/2，W为网络布置区域的宽度，层级宽度LW=2r，L为网络布置区域的长度，ρ为节点密度，E_elec为节点处理单位比特信息消耗的能量，k为数据包长度，ε_fs为路径传输损耗系数，为第一层到基站的平均距离，

确定每一层级中理想簇头的位置坐标：第i层级第j个理想簇头CH_ij的横坐标为：2r₁+2r₂+···+2r_i-1+r_i，r_i为第i层的半径，纵坐标为：(2j-1)r_i；

（2）基站向所有传感器节点发送含有所有理想簇头的位置坐标的集合信息HEAD_MSG，包括理想簇头所在层标识LID、簇头标识HID、位置坐标XY和簇半径r_ij；

（3）传感器节点收到HEAD_MSG后，计算自身与理想簇头之间的距离，取自身与HEAD_MSG中最近的理想簇头作为竞选对象，两者间距离作为竞争距离d_cmp，向邻居传感器节点广播COMPETE_HEAD_MSG竞选信息，该信息包括层标识、簇头标识和竞争距离；

（4）收到竞选信息的传感器节点，比较自身参与竞争的理想簇头的层标识、簇头标识和收到的COMPETE_HEAD_MSG信息中的层标识、簇头标识是否相同，若相同，则将该信息加入到本地邻簇头竞选集合S_ch中；

（5）比较本地邻簇头竞选集合中的竞争距离，竞争距离最小的传感器节点获得竞选胜利，成为实际的簇头，否则竞选失败；

（6）传感器节点成为簇头后，向周围发布竞选胜利消息WIN_MSG，其他传感器节点加入最近的簇头，并向该簇头发送加入信息JOIN_MSG，未收到任何WIN_MSG的传感器节点就向周围发送FIND_MSG以搜索最近的簇头并加入。

本发明的有益效果在于：

本发明将网络划分成多个层级，通过均衡网络中所有簇头间的能量损耗来以确定簇半径或各个层级的宽度，从而得到不等宽度的多层网络结构，避免了靠近基站的簇头因承担过多的转发任务而消耗能量过快，进而导致其过早死亡，以从设计上达到解决了“热区”问题；综合利用集中控制和局部竞争的方式来选择簇头以使簇头分布均匀和控制生成的簇头数目，基站通过合理地规划网络结构计算出理想簇头的位置，周围节点参与竞争，距离理想位置最近的节点成为簇头，降低了成簇开销，并保证了簇的均匀分布，有利于延长网络生存时间。

附图说明

图1为本发明协议的网络结构示意图。

图2a为网络结构中第一层级中各个簇头与基站间的通信距离(奇数时)；图2b为网络结构中第一层级中各个簇头与基站间的通信距离(偶数时)。

图3为本发明协议的实现过程详细流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述：

该路由协议涵盖三个阶段的内容，分别对应着簇类结构建立阶段、数据传输阶段和簇维护阶段。如附图1所示，假设根据距离基站的远近将整个传感器网络分割成n个不等宽度的多个层级，并具有如下性质：越靠近基站，层级宽度LW越小，位于其中的簇的簇半径r越小；每一层级中簇的大小相等，且簇半径的大小是对应层级的宽度的一半；数据传输采用上一层级向下一层级转发直到基站为止的多跳通信方式。若设位于第i层的簇半径为r_i，位于第j层的簇半径为r_j，若i<j，则存在r_i<r_j，且存在LW_i=2r_i、LW_j=2r_j。

1）簇类结构建立阶段通过理论化的数学演算求解每一层级中簇的半径，以确定各个层级宽度和理想簇头的位置，从而进一步地建立网络簇类结构。该阶段分为簇半径的求解和簇形成两个步骤。

1.簇半径的求解

由于传感器节点的能耗主要集中在无线通信模块，其中发送数据所耗能最多，空闲和接收状态所耗量次之且相差不多。而且，在分簇路由协议中簇头仅存在着发送、接收和空闲三种状态，一般无睡眠状态。因而，造成网络中簇头之间能量损耗的差异或者说引起“热区”问题的主要原因就是数据发送所损耗能量的不对等。

依据这一思想，假设网络工作时每轮每个传感器节点发送一个长度为kbit的数据包，且网络结构上保证r_n+r_n-1<d₀，则对位于第n层级中某个簇头来说，根据式（12）可得其用于发送数据所消耗的能量如下：

E_{n} = (π \times r_{n}^{2} \times ρ) \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{n - 1} + r_{n})}^{2}] - - - (1)

这里，ρ表示监测区域内传感器节点的分布密度，r_n+r_n-1为数据传输距离。

对于第n-1层级来说，位于其内的簇头不仅要发送本簇内节点所采集的数据而且还要转发来自第n层级中簇头发送来的数据，则其用于发送数据所消耗的能量计算如下：

E_{n - 1} = {π \times r_{n - 1}^{2} \times ρ + [π \times r_{n}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{n}}) \times (\frac{2 \times r_{n - 1}}{L})]} - - - (2)

\times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{n - 1} + r_{n - 2})}^{2}]

其中，表示第n层级中簇的个数，为第n-1层级中簇的个数的倒数，L为监测区域的长度。

同理，对于第n-2层级来说，位于其内的簇头不仅要发送簇内节点采集的数据而且需转发来自第n-1层级中簇头发送来的数据，则其用于发送数据所消耗的能量如下：

E_{n - 2} = {π \times r_{n - 2}^{2} \times ρ + [Σ_{i = n - 1}^{n} π \times r_{i}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{i}})] \times (\frac{2 \times r_{n - 2}}{L})} - - - (3)

\times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{n - 2} + r_{n - 3})}^{2}]

依次类推，可以得到每轮各个层级中某一个簇头发送数据所消耗能量的数学表达式，将这些数学表达式组成在一起就形成了如式（4）所示的一个方程组：

\{\begin{matrix} E_{n} = (π \times r_{n}^{2} \times ρ) \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{n} + r_{n - 1})}^{2}] \\ E_{n - 1} = {π \times r_{n - 1}^{2} \times ρ + [π \times r_{n}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{n}}) \times (\frac{2 \times r_{n - 1}}{L})]} \\ \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{n - 1} + r_{n - 2})}^{2}] \\ \cdot \cdot \cdot \\ E_{1} = {π \times r_{1}^{2} \times ρ + [Σ_{i = 2}^{n} π \times r_{i}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{i}})] \times (\frac{2 \times r_{1}}{L})} \\ \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {\overset{&OverBar;}{R_{1}}}^{2}] \end{matrix} - - - (4)

方程组中r₁，…，r_n-1，r_n分别对应各个层级中簇的半径，E_i为第i层级中某个簇头用于发送数据所消耗的能量，为第1层级中各个簇头到基站之间距离的近似均值。

由各个簇头之间的能量损耗均衡，可知E₁、E₂、···、E_n-1、E_n近似地相等，可得：

E_{1} &cong; E_{2} &cong; . . . &cong; E_{n - 1} &cong; E_{n} - - - (5)

另外，根据网络结构的特点，可得：

r₁+r₂+...+r_n-1+r_n=W/2（6）

式中W为监测区域的宽度。至此，通过式（4），（5）、（6），n个变量对应着n个不等式，进而可以求解出r₁，r₂，…，r_n-1，r_n，与此同时各层的宽度LW_i也得到确立，从而不等宽度分层网络结构完整地建立起来了。举个例子，若网络结构仅由三个层级组成，即n=3，则可以根据方程组（7）计算出r₁、r₂、r₃。

\{\begin{matrix} E_{3} = (π \times r_{3}^{2} \times ρ) \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{2} + r_{3})}^{2}] \\ E_{2} = {π \times r_{2}^{2} \times ρ + [π \times r_{3}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{3}}) \times (\frac{2 \times r_{2}}{L})]} \\ \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{1} + r_{2})}^{2}] \\ E_{1} = {π \times r_{1}^{2} \times ρ + [Σ_{i = 2}^{3} π \times r_{i}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{i}})] \times (\frac{2 \times r_{1}}{L})} \\ \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {\overset{&OverBar;}{R_{1}^{'}}}^{2}] \\ E_{1} &cong; E_{2} &cong; E_{3} \\ \frac{W}{2} = r_{1} + r_{2} + r_{3} \end{matrix} - - - (7)

在簇半径的求解时，我们可以看到除第一层级外，其他层级中各个簇头的数据传输距离都可以近似地看成相邻层级间的簇半径之和。但是，如附图2所示，第一层级中簇头的下一跳数据传输的对象是基站，很明显，它们的数据传输距离不再只是相邻层级间的簇半径之和，且各自到基站间的距离也不相同。设N为第一层级中簇头的总数，它可能是奇数也可能是偶数，fd_i为第一层级中第i个簇头到网络中间线之间的垂直距离。

第一种情况：N为奇数时，如附图2(a)所示。

第二种情况：N为偶数时，如附图2(b)所示。

{fd}_{i} = \{\begin{matrix} [N - (2 i - 1)] \times r_{1}, i = 1 ~ \frac{N}{2} \\ [2 (i - \frac{N}{2}) - 1] \times r_{1}, i = \frac{N}{2} + 1 ~ N \end{matrix} - - - (9)

则fd_i的数学期望或者均值E[fd_i]为：

E [{fd}_{i}] = \frac{1}{N} ({fd}_{1} + {fd}_{2} + \cdot \cdot \cdot + {fd}_{N - 1} + {fd}_{N}) - - - (10)

因此，方程组（4）中第一层级中簇头到基站间数据传输距离可表示为：

\overset{&OverBar;}{R_{1}} = \sqrt{{(r_{1} + d_{\min})}^{2} + {(E [{fd}_{i}])}^{2}} - - - (11)

2.簇形成

网络部署完成后，基站首先以一个恒定的发射功率向全网内广播某一信号，所有传感器节点根据收到的信号强度及角度估算自身与基站间的相对位置坐标。然后，基站事先设定一个具体的网络层级数，并根据方程组（4）计算出每一层级中簇的半径，再依据计算结果确定每一层级的宽度和每一层级中各个理想簇头的位置坐标。例如，以长方体监测区域的左下角为原点，按照距离基站的远近对各个层级进行从大到小编号，若第i层的簇半径为r_i，则该层所拥有簇的个数a_i就可以等效为网络宽度L除以两倍的簇半径r_i，且其左右边界分别为2r₁+2r₂+···+2r_i-1、2r₁+2r₂+···+2r_i，若再对每一层级中簇头从下往上进行统一编号，则对应第i层级第j个理想簇头CH_ij的横坐标位置为2r₁+2r₂+···+2r_i-1+r_i、纵坐标为(2j-1)r_i。得到理想簇头的节点位置后，EBULRP紧接着利用局部竞选机制来产生实际的簇头。在这一竞选机制中，基站向所有传感器节点发送含有所有理想簇头的位置坐标的集合信息HEAD_MSG，包括理想簇头所在层标识（LID）、簇头标识（HID）、位置坐标（XY）和簇半径（r_ij）。传感器节点收到HEAD_MSG后，计算出自身与各个理想簇头之间的距离，取自身与HEAD_MSG中最近的理想簇头作为它的竞选对象，两者间距离作为它的竞争距离（d_cmp），并向邻居节点广播COMPETE_HEAD_MSG竞选信息，该信息包括层标识、簇头标识和竞争距离。收到竞选信息的节点，再比较自身参与竞争的理想簇头的LID及HID和收到的COMPETE_HEAD_MSG信息中的LID及HID是否相同，若相同，则将该信息加入到本地的邻簇头竞选集合S_ch中。一段时间后，节点与本地S_ch中的各个竞选信息中的竞争距离进行比较，如果自身的竞争距离最小，那么该节点获得竞选胜利，成为实际的簇头，否则竞选失败。节点成为簇头后，再向周围发布竞选胜利消息WIN_MSG，其他节点根据收到的信号强弱选择加入最近的簇头，并向该簇头发送加入信息JOIN_MSG。未收到任何WIN_MSG的节点就向周围发送FIND_MSG以搜索最近的簇头并加入。

2）数据传输阶段在分簇路由协议中，数据传输通常分为两个步骤进行，一是簇内节点与簇头之间的数据传输，一是簇头与基站之间的数据传输。对于簇内通信，该协议采用单跳通信方式，即簇内节点将采集的数据直接发送给簇头。对于簇头与基站之间的数据传输，该协议采用簇头之间相互协作的层级间多跳通信方式。网络簇类结构建立以后，相邻簇头之间通过相互交流获取彼此的邻居信息，并将这些信息保存在本地的邻簇头集合G_ch中以便选择下一跳路由时使用。从整体上来看，数据分组经簇头间的配合沿着外层级向内层级再到基站的一个数据流方向进行多跳传递，位于外层级中的簇头将数据分组传递给相邻下一层级中的簇头，位于最内层级中的簇头直接将数据分组发送给基站。如果某个簇头的邻簇头集合G_ch中存在多个下一层级的簇头时，那么它选择G_ch中与自身距离最近和距离次最近的下一层级的簇头中那个剩余能量较多的簇头作为下一跳路由，以避免某个簇头能量消耗过快，平衡簇头间能量损耗。如果邻簇头集合G_ch中不存在下一层级的簇头，那么它选择同层中离其最近的簇头作为下一跳路由，否则与基站直接进行通信。

3）簇维护阶段由于担任簇头的节点既要负责管理簇内各节点又要负责簇内外的数据收发，往往较其他节点要消耗更多的能量，如果不采取任何措施的话，则它将很快因能量耗尽而死亡。针对该问题的具体作法是：簇内各个节点轮流地担任簇头，节点成为簇头后，收集簇内各节点的剩余能量并计算大家的平均剩余能量E_avg，网络运行到某一时刻时，当簇头发现其当前剩余能量E_cur小于等于E_avg或者小于等于某一值E_min（该值通常设置为节点发送单个数据分组所消耗的能量），则它认为此时自身不在适合继续担任簇头，将在此轮的控制时间片到来时再次收集簇内各节点的剩余能量，并指定其中剩余能量最大的节点从下一轮开始担任新的簇头并向簇内各节点通知这一消息，如果簇头的剩余能量仍然是最大的，则它继续担任簇头，重复上述过程。

另外，由于该协议所建立的网络是一种不等宽度分层结构，从外向内看，各个层级的宽度逐次递减，相应地每一层级的簇半径也呈现递减的趋势，对应的簇的覆盖范围也越来越小。如果传感器节点均匀分布于网络中，很明显对于覆盖范围越小的簇来说，其具有的成员节点个数越少，那么该簇内各个节点的能量总和也越少。由于每一轮网络中所有簇头消耗能量近似地相等，每个簇的总能量恒定，同等情况下可以预见随着网络的运行离基站越近的层级中因簇半径越小进而簇的总能量越少，某个时刻可能会出现某一层级的节点全部死亡而其他层级的节点并没有全部死亡，仍然有一部分节点能够继续工作。针对这一情况，该协议提出了跨层级通信以尽最大可能地延长网络生存时间，当检测到第一层级中所有节点全部死亡时，基站就会将这一消息通知给位于第二层级中所有簇头并允许其可以与其进行直接通信，当第二层中的所有节点全部死亡时，基站就向位于第三层级中所有簇头通知这一消息并允许其可以与自己进行直接通信，以此类推直到网络内所有节点死亡为止。

数据传输采用簇内单跳和簇间层级多跳通信方式，即簇内节点直接将数据发送给簇头，上一层级的簇头将数据转发给下一层级的簇头，下一跳路由寻址简单并且数据跳转次数可预测。采用簇内调整机制和跨层级通信策略，前任簇头拥有自主选择下一任簇头的权利以平衡各节点能量损耗，避免每轮簇重构，有效地节约网络能量，同时利用跨层级通信来尽最大可能地延长网络生存时间。

在本实施实例中，通过使用基于能量均衡的无线传感器网络不等宽度分层路由协议，有效地降低和均衡了网络能量消耗，显著地延长了整个网络的工作时间。

首先整个网络系统满足如下条件：

（1）传感器节点部署后位置保持不变，基站位于监测区域外且只有一个。

（2）所有的传感器节点具有相同的数据处理、通信能力和初始能量，并都具有一个唯一的标识（ID）。

（3）传感器节点具有发送、接收和睡眠三种状态。

（4）传感器节点可以根据接受信号的强度和角度计算出与发射源之间的相对位置。

（5）网络的应用场景是周期性的数据采集，每一轮每个传感器节点发送一个数据分组。

网络节点满足以下的能量模型：

无线信号在传播过程中将随着传播距离的增加而发生衰减，当两节点间的通信距离d小于某一阀值d₀时，那么节点发送数据所消耗的能量与两节点间的距离的平方成正比，当两节点间的通信距离d大于或等于某一阀值d₀时，那么节点发送数据所消耗的能量与两节点间的距离的四次方成正比。上述两种不同的能量衰减模型分别对应着自由空间模型和多路径衰减模型。传感器节点可以根据通信距离的远近使用不同的衰减模型来发送感知数据。

如果节点i向节点j发送一个长度为kbit的数据分组，则节点i所需要消耗的能量计算如下：

E_{Tx} (k, d) = E_{Tx - elec} (k) + E_{Tx - amp} (k, d)

= E_{elec} k + E_{amp} kf (d) - - - (12)

= \{\begin{matrix} E_{elec} k + ϵ_{fs} {kd}_{ij}^{2} & d_{ij} < d_{0} \\ E_{elec} k + ϵ_{amp} {kd}_{ij}^{4} & d_{ij} &GreaterEqual; d_{0} \end{matrix}

节点j接收此数据包所消耗的能量计算如下：

E_Rx(k)=E_Rx-elec(k)=E_eleck（13）

阀值d₀的计算公式如下。

d_{0} = \sqrt{\frac{ϵ_{fs}}{ϵ_{amp}}} - - - (14)

其中，E_Tx-elec(k)为启动无线传输电路所消耗的能量；E_Tx-amp(k,d)为放大传输信号所消耗的能量；E_Rx-elec(k)为接收电路消耗的能量；E_elec表示发送电路和接受电路发送或接受单位比特数据所消耗的能量；E_amp表示信号放大器的倍数；表示无线电功率放大损耗。

网络运行时间采用轮计数方式，180个传感器节点随机部署在150m×120m的监测区域内，基站位于(-50,60)m处，使用的参数如下：E_elec=5×10^-8J、ε_fs=1×10^-11J/(bit*m^-2)、ε_mp=1.3×10^-15J/(bit*m^-4)、d_min=50m、d_max=200m、网络层级数n=2、对应的各层级宽度r₁=31.67m和r₂=43.33m。

网络启动以后，根据前述内容首先建立网络簇类结构，紧接着进行数据传输以完成周期性数据采集，并在满足一定条件下，针对不同情况启动相应地簇维护机制。通过观察不同协议在能量损耗均衡性、能量效率和网络生存时间三个方面的性能表现，发现该协议相较传统的LEACH和EEUC协议具有显著地性能提升。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims

1.一种无线传感器网络不等宽度分层路由协议方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)基站根据距离基站的远近将整个传感器网络分割成n个层级，每一层级中簇的大小相等，簇半径的大小是对应层级的宽度的一半，计算每个层级的簇半径r：

\{\begin{matrix} E_{n} = (π \times r_{n}^{2} \times ρ) \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{n} + r_{n - 1})}^{2}] \\ E_{n - 1} = {π \times r_{n - 1}^{2} \times ρ + [π \times r_{n}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{n}}) \times (\frac{2 \times r_{n - 1}}{L})]} \\ \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {(r_{n - 1} + r_{n - 2})}^{2}] \\ . . . \\ E_{1} = {π \times r_{1}^{2} \times ρ + [Σ_{i = 2}^{n} π \times r_{i}^{2} \times ρ \times (\frac{L}{2 \times r_{i}})] \times (\frac{2 \times r_{1}}{L})} \\ \times [E_{elec} \times k + ϵ_{fs} \times k \times {\overset{&OverBar;}{R_{1}}}^{2}] \end{matrix},

E_i为能量，r₁+r₂+...+r_n-1+r_n＝W/2，W为网络布置区域的宽度，层级宽度LW＝2r，L为网络布置区域的长度，ρ为节点密度，E_elec为节点处理单位比特信息消耗的能量，k为数据包长度，ε_fs为路径传输损耗系数，为第一层到基站的平均距离，

基站确定每一层级中理想簇头的位置坐标：第i层级第j个理想簇头CH_ij的横坐标为：2r₁+2r₂+…+2r_i-1+r_i，r_i为第i层的半径，纵坐标为：(2j-1)r_i；

(2)基站向所有传感器节点发送含有所有理想簇头的位置坐标的集合信息HEAD_MSG，包括理想簇头所在层标识LID、簇头标识HID、位置坐标XY和簇半径r_ij；

(3)传感器节点收到HEAD_MSG后，计算自身与理想簇头之间的距离，取自身与HEAD_MSG中最近的理想簇头作为竞选对象，两者间距离作为竞争距离d_cmp，向邻居传感器节点广播COMPETE_HEAD_MSG竞选信息，该信息包括层标识、簇头标识和竞争距离；

(4)收到竞选信息的传感器节点，比较自身参与竞争的理想簇头的层标识、簇头标识和收到的COMPETE_HEAD_MSG信息中的层标识、簇头标识是否相同，若相同，则将该信息加入到本地邻簇头竞选集合S_ch中；

(5)比较本地邻簇头竞选集合中的竞争距离，竞争距离最小的传感器节点获得竞选胜利，成为实际的簇头，否则竞选失败；

(6)传感器节点成为簇头后，向周围发布竞选胜利消息WIN_MSG，其他传感器节点加入最近的簇头，并向该簇头发送加入信息JOIN_MSG，未收到任何WIN_MSG的传感器节点就向周围发送FIND_MSG以搜索最近的簇头并加入。