CN105848219A - 基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议 - Google Patents

Abstract

基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议，属于通信技术领域。步骤如下：(1)节点能量收集：采用超级电容储存节点收集的能量，采用时间戳来控制节点是否开启装置进行能量收集；(2)节点能量评估：采用基于时间戳的链路评估方法，实现节点能量评估；(3)节点能量负载均衡：采用负载均衡树使簇头间通信均衡，保证数据包在网络中均等传输。在该协议中，采用了提出的基于时间戳的能量收集策略。节点通过判断收集的剩余能量是否满足通信所需的能量，以决定收集能量装置的开关状态。另外，为了构建负载均衡树，提出了链路质量评估方法。在对树进行调整之前，先判断节点所处的链路质量Q_ij来决定网络中数据的传输路径，确保数据能够正确且分散地传输，避免局部簇头过早死亡。

Description

基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议

技术领域

本发明涉及一种基于能量收集构建负载均衡树的路由协议(EHLBTB)，属于通信技术领域。

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量分布在某特定区域内节点构成的分布式自组织网络。其应用在环境监测、野外森林检测、军事边防、工业控制等方面。传感器节点间通信耗能由电池提供，而电池能量有限，为了减少节点能量消耗，延长网络生存周期，设计节能、高效的路由协议成为无线传感器网络的研究热点。

HEED(Hybrid Energy-Efficient Distributed clustering，HEED)算法解决了簇头分布不均匀问题，但未考虑到节点间负载均衡问题。

基于HEED的无线传感器网络负载均衡路由算法(Hybrid Energy EfficientDistributed-Load Even Distribution Protocol，HEED-LEDP)，该协议在簇头间建立负载均衡树，但对路由树负载均衡时没有考虑链路质量。基于能量补给的分簇路由算法引入了节点收集能量的思想，但没有将节点收集能量与电池能量区分使用，导致收集的能量未被充分利用。

基于环境能量收集的路由策略(Energy Harvesting Routing Protocol，EHRP)，虽然把收集能量与节点本身电能区分，但未研究收集能量的使用策略。还有一些协议虽引入了能量收集的思想，但未考虑节点间数据的路由传输。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明针对由可收集能量的节点组成的无线传感器网络，引入修剪负载来平衡网络，以延长网络生命周期，提出了一个基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议(Energy Harvesting and Load-Balancing Tree Building，EHLBTB)

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议，其特征在于，其步骤如下：

(1)节点能量收集：采用超级电容储存节点收集的能量，采用时间戳来控制节点是否开启装置进行能量收集；

(2)节点能量评估：采用基于时间戳的链路评估方法，实现节点能量评估；

(3)节点能量负载均衡：采用负载均衡树使簇头间通信均衡，保证数据包在网络中均等传输。

所述的步骤(1)节点能量收集的具体步骤如下：

(1.1)确定节点最近一周相应的时间段内耗能平均值其中分别表示节点i最近一周白天、夜晚及次日上午所需能量的平均值，分别表示节点i最近一周中第j天的白天、夜晚及次日上午所需能量；估计节点i白天、夜晚及次日上午维持生存和通信所需的能量节点i的能量损耗与传输数据量的不确定性对能量需求的偏差之和，即其中表示节点i的能量损耗、传输数据量的不确定性对能量需求的偏差；

(1.2)判断节点i电容中收集能量的剩余能量能否满足白天、夜晚及次日上午能量的供应；

(1.3)根据节点所需能量之和与节点收集能量的剩余的比较结果，确定节点在每天太阳能功率密度较大的时间戳内能量收集装置开关k的状态：

$k=\left\{\begin{array}{cc}1,& E_{harv}^i-E_{need}^i\≤{\mathrm{\ΔE}}_i\\ 0,& E_{harv}^i-E_{need}^i>{\mathrm{\ΔE}}_i\end{array}\right.---\left(1\right)$

若则节点i开启装置并收集能量，否则，不开启收集能量的装置；节点每天在时间戳内对收集能量进行预测评估来决定收集能量装置的状态，可减少节点频繁开关装置的耗能，使收集能量的利用率最大化。

所述的步骤(2)节点能量评估的过程如下：采用基于时间戳的链路评估方法，实现节点能量评估：当数据包在节点间转发时，若节点i向节点j发送数据包，则节点i将其当前时间戳填加到数据包中；节点j收到数据包后，根据其收包时间戳与数据包中时间戳计算出传输时间Δτ，则节点i到节点j第n次发送数据包的延迟时间为：

$\begin{array}{c}{T}_{ij}^n={\mathrm{\αT}}_{ij}^{n-1}+(1-\mathrm{\α}){\mathrm{\Δ\τ}}_n\\ T_{ij}^{n-1}={\mathrm{\αT}}_{ij}^{n-2}+(1-\mathrm{\α}){\mathrm{\Δ\τ}}_{n-1}\\ \·\\ \·\\ \·\end{array}---\left(2\right)$

$T_{ij}^1=t_{j\_rec}^{ij}-t_{i\_sen}^{ij}$

其中为节点i到节点j第n-1次发送数据包的延迟时间，α为的权重因子；和分别为节点i第一次发送数据包给节点j时填加的时间戳、节点j第一次收到节点i数据包的时间戳；

当节点j计算出其与节点i的第n次延迟时间后，将发送给节点i，使节点i第n+1次向节点j传输数据包时，可根据第n次延迟时间和节点j的剩余能量，选择链路质量最优的路径进行数据传输；对节点间链路质量评估时，综合考虑节点剩余能量概率因子与通信延迟概率因子并选择链路质量Q_ij最优的路径来传输数据包，公式表示如下：

$\begin{array}{c}{Q}_{ij}={\mathrm{\βQ}}_{E_{rem}}^{ij}+{\mathrm{\γQ}}_{T_{del}}^{ij}\\ =\mathrm{\β}\frac{E_{harv}^j}{E_{harv}^j+E_{init}^j}+\mathrm{\γ}\frac{T_{ij}^n}{T_{ij}^n+T_{ij}^{n-1}}\end{array}---\left(3\right)$

Q_best＝max(Q_ij,j∈N_i) (4)

其中j表示节点i的邻节点，N_i表示节点i的邻节点组成的集合，β为的比例因子，γ为的比例因子，β与γ之和为1；节点j的收集能量越多，节点i、j间延迟越小，则节点间链路质量越好。

所述的步骤(3)节点能量负载均衡是以节点收集能量的剩余能量为主参数，节点邻近度为次参数；通过HEED算法选出簇头，然后Sink节点向网络中发送建立拓扑的请求Request；随着Request广播给所有簇头，每个簇头维护一个路由表；同时，簇头节点之间形成了一棵多跳路由树；

节点邻近度NP_im用最小平均可达功率AMRP来衡量，AMRP的计算公式如下：

$AMRP\left(i\right)=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\min Pwr\left(m\right)}{M}---\left(5\right)$

其中M为该簇头i的邻居节点数，minPwr(m)为簇头i的邻节点中第m个节点与其通信的射频最小功率；AMRP越小，表明节点i与节点m越接近；

为了衡量负载均衡树的性能以及评估网络的负载均衡性，引入如下定义：

定义1：在路由树中，ST_i表示以节点i为根的子树；cn_i为节点i的子节点数；表示节点i的子节点；表示以节点i的子节点ch_i_j为根的子树；

定义2：子树均衡指数SBF_i，节点i的所有子节点的子树上最多的节点数量与最少的节点数量之差；SBF_i为0或1，则表明ST_i均衡程度较好；其计算公式如下：

${\mathrm{SBF}}_i=\max \left({\mathrm{cn}}_{ch\_i_j}\right)-min\left({\mathrm{cn}}_{ch\_i_j}\right)---\left(6\right)$

定义3：负载均衡指数LBF，网络中节点的剩余能量最大值E_max与最小值E_min之比；LBF越接近1，表明网络负载越均衡；LBF的计算公式如下：

$LBF=\frac{E_{max}}{E_{\min }}---\left(7\right);$

簇头间负载均衡策略具体是为了避免网络中部分路径负载过重，则需调整叶节点到Sink节点的路由树；当且仅当调整后链路质量Q_ij变大时，修正路由树；其流程如下：

(4.1)：判断节点是否为叶子节点；如果是，则从该节点开始判断路由树是否均衡；否则，根据路由树向下查找子节点，直至找到叶子节点；

(4.2)：节点向其父节点i发送Reply数据包；

(4.3)：节点i收到Reply后，计算其SBF_i；若SBF_i≥2，则进入(4.5)；否则，转至步骤(4.4)；

(4.4)：判断节点i是否为Sink节点，如果是，则结束；否则，转至(4.2)；

(4.5)：从节点i的子树中找到节点数最多的子树和节点数最少的子树再从节点ch_i_M中选择离节点ch_i_m最近的子节点ch_i_j，判断调整前后簇头间的链路质量Q_ij是否变大；若调整后链路质量不变或变小，则转至(4.6)；否则，转至(4.7)；

(4.6)：节点i向子节点发送调整消息，计算SBF_i，重复迭代(4.5)，直到SBF_i不高于门限值时，转至(4.2)；

(4.7)：从以ch_i_M为簇头的簇中找一个中继节点Relay，使调整后的簇头ch_i_j经中继节点Relay到ch_i_m的链路质量Q_ij’最大，并将Q_ij’与原路径的链路质量Q_ij比较，若Q_ij’<Q_ij，则维持原路由树不变，转至(4.2)；否则，修改路由树；

(4.8)：迭代运行步骤(4.1)～(4.7)，直至遍历完所有的叶子节点。

本发明的有益效果：针对节点生存时间受电池电量束缚和路径选择中负载不均衡问题，本文提出一种基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议(EHLBTB)。该协议采用时间戳控制节点的能量收集，延长了节点的生存时间；同时通过调整簇头间构建的负载均衡树，平衡了网络负载，避免了部分簇头负载过重。仿真实验表明，EHLBTB协议能够高效利用节点收集的能量，均衡网络中负载，延长网络生存时间。

附图说明

图1是簇头间负载均衡策略流程图。

图2是局部调整形成负载均衡树图。

其中，图2(a)是通过算法形成的路由树，此时部分簇头的子节点过多，造成网络负载不均衡。

图2(b)是若调整后链路质量Q_ij变大，则调整子树的示意图。

图2(c)是调整后的负载均衡树示意图。

图3是负载均衡指数与时间轮数的关系图。

图4是存活节点数与时间轮数的关系图。

图5是节点剩余总能量与时间轮数的关系图。

具体实施方式

1节点的能量收集

在无线传感器网络中，节点间通信所需的能量一般由电池提供，当节点能量耗尽时无法更换电池，从而影响到整个网络的通信以及生存周期。

从环境收集能量的技术有很多种，例如太阳能电池技术、振动采集技术和热能采集技术等，应用最多且较高效的是太阳能电池技术。各种环境能量收集技术性能对比，见表1所示。

表1各种环境能量收集技术性能对比

能量形式	功率密度(μW/cm2)	能量采集速率(mW)
			太阳能(室外/室内)	3700/3.2	37/0.032
振动能-静电式/压电式	3.8/500	0.038/5
			热能	60	0.6

目前常用的电能存储方式为可充电电池和超级电容。充电电池对于充/放电特性有特殊要求，需特殊电路配合，成本较高。而超级电容具有几乎无限次的充放电周期数和更高的功率容量，可以适应太阳能供电的变化环境^[12]。因此，本文采用超级电容储存节点收集的能量。

2基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议

本协议主要包括两个方面：第一，为了减少节点频繁切换能量收集装置的状态所需消耗的能量，采用时间戳来控制节点是否开启装置进行能量收集，从而节省了能量，也减少了设备的损耗；第二，采用负载均衡树使簇头间通信均衡，保证数据包在网络中均等传输。

2.1基于时间戳的节点剩余能量估计方法

在基于时间戳的能量收集中，节点收集能量的基本思想是节点在每天太阳能功率密度较大的时间戳内，判断电容中剩余能量能否满足白天、夜晚及次日上午的能量供应。若满足，则不开启收集能量的装置。否则，节点开启装置并收集能量。节点每天根据最近一周相应的时间段内耗能平均值来估计今明两天在该时间段所需的能量，并将其所需能量之和与节点收集能量的剩余进行比较，决定是否开启能量收集装置开关k，其状态如下公式表示：

$k=\left\{\begin{array}{cc}1,& E_{harv}^i-E_{need}^i\&le;{\mathrm{\&Delta;E}}_i\\ 0,& E_{harv}^i-E_{need}^i>{\mathrm{\&Delta;E}}_i\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中表示节点i白天、夜晚及次日上午维持生存和通信所需的能量之和。分别表示节点i最近一周中白天、晚上及次日上午所需能量的均值；其中 分别表示节点i最近一周中第j天的白天、夜晚及次日上午所需能量，分别表示节点i最近一周白天、夜晚及次日上午所需能量的平均值；表示节点i收集能量的剩余能量；ΔE_i表示节点i的能量损耗与传输数据量的不确定性对能量需求的偏差之和，即其中表示节点i的能量损耗、传输数据量的不确定性对能量需求的偏差。

因此，在区分使用节点收集的能量与其自身能量的基础上，节点每天在时间戳内对收集能量进行预测评估来决定收集能量装置的状态，可减少节点频繁开关装置的耗能，使收集能量的利用率最大化。

2.2基于时间戳的链路评估方法

当数据包在节点间转发时，若节点i向节点j发送数据包，则节点i将其当前时间戳填加到数据包中。节点j收到数据包后，根据其收包时间戳与数据包中时间戳计算出传输时间Δτ，则节点i到节点j第n次发送数据包的延迟时间为：

$\begin{array}{c}{T}_{ij}^n={\mathrm{\&alpha;T}}_{ij}^{n-1}+(1-\mathrm{\&alpha;}){\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_n\\ T_{ij}^{n-1}={\mathrm{\&alpha;T}}_{ij}^{n-2}+(1-\mathrm{\&alpha;}){\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{n-1}\\ \&CenterDot;\\ \&CenterDot;\\ \&CenterDot;\\ T_{ij}^1=t_{j\_rec}^{ij}-t_{i\_sen}^{ij}\end{array}---\left(2\right)$

其中为节点i到节点j第n-1次发送数据包的延迟时间，α为的权重因子。和分别为节点i第一次发送数据包给节点j时填加的时间戳、节点j第一次收到节点i数据包的时间戳。

当节点j计算出其与节点i的第n次延迟时间后，将发送给节点i，使节点i第n+1次向节点j传输数据包时，可根据第n次延迟时间和节点j的剩余能量，选择链路质量最优的路径进行数据传输。对节点间链路质量评估时，综合考虑节点剩余能量概率因子与通信延迟概率因子并选择链路质量Q_ij最优的路径来传输数据包，公式表示如下：

$\begin{array}{c}{Q}_{ij}={\mathrm{\&beta;Q}}_{E_{rem}}^{ij}+{\mathrm{\&gamma;Q}}_{T_{del}}^{ij}\\ =\mathrm{\&beta;}\frac{E_{harv}^j}{E_{harv}^j+E_{init}^j}+\mathrm{\&gamma;}\frac{T_{ij}^n}{T_{ij}^n+T_{ij}^{n-1}}\end{array}---\left(3\right)$

Q_best＝max(Q_ij,j∈N_i) (4)

其中β为的比例因子，γ为的比例因子，β与γ之和为1。节点j的收集能量越多，节点i、j间延迟越小，则节点间链路质量越好。

2.3负载均衡路由协议

本协议以节点收集能量的剩余能量为主参数，节点邻近度为次参数。通过HEED算法选出簇头，然后Sink节点向网络中发送建立拓扑的请求(Request)。随着Request广播给所有簇头，每个簇头维护一个路由表，见表2所示。同时，簇头节点之间形成了一棵多跳路由树。

表2节点维护的路由表

节点i标识	邻节点m标识	邻近度	通信延迟
				IDi	IDm	NPim	Tim

节点邻近度NP_im用最小平均可达功率AMRP来衡量，AMRP的计算公式如下：

$AMRP\left(i\right)=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}\min Pwr\left(m\right)}{M}---\left(5\right)$

其中M为该簇头i的邻居节点数，minPwr(m)为簇头i的邻节点中第m个节点与其通信的射频最小功率。AMRP越小，表明节点i与节点m越接近。

2.3.1相关定义

为了衡量负载均衡树的性能以及评估网络的负载均衡性，本文引入如下定义：

定义1在路由树中，ST_i表示以节点i为根的子树；cn_i为节点i的子节点数；表示节点i的子节点。

定义2子树均衡指数SBF_i(Sub-tree Balance Factor，SBF)。节点i的所有子节点的子树上最多的节点数量与最少的节点数量之差。SBF_i为0或1，则表明ST_i均衡程度较好。其计算公式如下：

${\mathrm{SBF}}_i=\max \left({\mathrm{cn}}_{ch\_i_j}\right)-min\left({\mathrm{cn}}_{ch\_i_j}\right)---\left(6\right)$

定义3负载均衡指数LBF(Load Balance Factor，LBF)。网络中节点的剩余能量最大值与最小值之比。LBF越接近1，表明网络负载越均衡。LBF的计算公式如下：

$LBF=\frac{E_{\max }}{E_{\min }}---\left(7\right)$

2.3.2簇头间负载均衡策略

为了避免网络中部分路径负载过重，则需调整叶节点到Sink节点的路由树。当且仅当调整后链路质量Q_ij变大时，修正路由树。其流程如图1所示。

图2(a)是通过算法形成的路由树，此时部分簇头的子节点过多，造成网络负载不均衡。节点n₁、n₂向父节点Sink发回应消息Reply，Sink节点计算其SBF_S＝ST_{ch_2}－ST_{ch_1}＝3，所以Sink节点向其子节点发调整消息，n₂欲将其子节点n₅设为n₁的子节点，如图2(b)所示。但此时需要比较调整前后的链路质量，若变差，则寻找中继节点Relay(簇内节点)。若n₅经过中继节点Relay与n₁通信的链路质量比其直接与n₂通信的链路质量好，则调整路由树，如图2(c)所示。

3仿真实验

为了评估本文提出的路由协议性能，在NS-2环境下进行仿真实验。将EHLBTB协议与HEED协议、EHRP协议以及HEED-LEDP协议进行了比较。仿真环境的参数设置，如表3所示。主要从三个方面进行比较：1)网络负载均衡性；2)网络生存周期；3)网络的能量效率。

表3仿真环境的参数设置

参数名	参数值	参数名	参数值
				部署环境	100×100m2	数据传输能耗	50nJ/(bit·signal)
节点数	100	轮循环时长	5个TDMA帧
				初始能量	0.5J	α	0.8
Sink位置	(50,50)m	β	0.8
				节点死亡值	0.0001J	γ	0.2
能量阈值	0.00368J

3.1网络负载均衡性

本文采用负载均衡指数来评估网络负载均衡性，负载均衡指数LBF越接近1，说明网络中负载越均衡。

从图3可以看出，随着时间轮数的增加，HEED协议的负载均衡度越来越差，而EHLBTB协议的负载分布相对较均衡。EHLBTB协议在路由树调整前，对修正前后的路径链路质量进行比较，从而判断是否调整路由树，保证了网络的负载均衡性。而HEED协议主要考虑剩余能量与节点密度两个因素，容易导致邻居较多的节点负载过重，使网络负载不均衡。与HEED相比，EHLBTB的负载均衡性提高了41.7％。EHRP协议综合考虑节点能量与链路质量进行选路，但可能形成局部链路质量较好的路径负载过重。HEED-LEDP协议虽然调整路由树，但未考虑到调整后链路质量变差的可能，因此，EHLBTB的网络负载均衡性比HEED-LEDP提高了1.9％。

3.2网络生存周期

本文通过统计从仿真开始到网络中第一个/最后一个节点能量耗尽的时刻，对四种路由协议的网络生存周期进行比较。

从图4可以看出，HEED协议在相同轮数中节点存活数最少，EHLBTB协议存活节点数最多。由于HEED只考虑了节点剩余能量和节点密度，且簇头采用单跳方式与Sink节点通信，容易导致因耗能较快而过早死亡，它的首个节点死亡轮数为310轮左右。而HEED-LEDP保证了数据包在网络中均匀分布，在一定程度上避免了局部节点负载过重，其首个节点死亡轮数为480轮左右。EHRP引入了节点收集能量的概念，但未考虑节点间负载均衡问题，它的首个节点死亡轮数为640轮左右，而本文的EHLBTB的首个节点死亡轮数为760轮左右，与HEED、EHRP及HEED-LEDP相比，其首个节点死亡轮数分别提高了58％、16％和37％，是因为EHLBTB综合考虑了节点剩余能量、节点密度、节点收集能量及节点间负载均衡等因素，降低了局部节点能量的消耗，延缓了首个节点的死亡时间。

3.3网络的能量效率

在网络运行过程中，节点转发数据包所消耗的能量反映了该网络的能量效率。节点剩余能量越多，网络的能量效率就越高。因此，用节点剩余总能量来衡量网络的能量效率。

从图5可以看出，随着时间轮数的增加，HEED协议中节点剩余总能量减少较快，EHLBTB协议中剩余总能量减少地最慢。EHLBTB协议较小的坡度显示了缓慢的能量消耗速度和较长的网络生存时间。EHLBTB与EHRP都考虑了节点收集能量的因素，而HEED与HEED-LEDP忽视了能量收集，因此在节点剩余总能量方面，EHLBTB与EHRP要优于HEED与HEED-LEDP。但EHRP没有考虑到网络中负载均衡问题，而EHLBTB不但考虑到了节点收集能量装置的状态，而且对负载均衡树的调整进行了判断，减缓了节点的能量消耗速度，也提高了节点收集能量的利用率。与HEED和EHRP相比，EHLBTB的节点剩余总能量分别提高了95％、19.6％。

针对节点生存时间受电池电量束缚和路径选择中负载不均衡问题，本文提出一种基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议(EHLBTB)。该协议采用时间戳控制节点的能量收集，延长了节点的生存时间；同时通过调整簇头间构建的负载均衡树，平衡了网络负载，避免了部分簇头负载过重。仿真实验表明，EHLBTB协议能够高效利用节点收集的能量，均衡网络中负载，延长网络生存时间。

Claims (4)

1.基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议，其特征在于，其步骤如下：

(1)节点能量收集：采用超级电容储存节点收集的能量，采用时间戳来控制节点是否开启装置进行能量收集；

(2)节点能量评估：采用基于时间戳的链路评估方法，实现节点能量评估；

(3)节点能量负载均衡：采用负载均衡树使簇头间通信均衡，保证数据包在网络中均等传输。

2.根据权利要求1所述的基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议，其特征在于，所述的步骤(1)节点能量收集的具体步骤如下：

(1.1)确定节点最近一周相应的时间段内耗能平均值其中分别表示节点i最近一周中第j天的白天、夜晚及次日上午所需能量，分别表示节点i最近一周白天、夜晚及次日上午所需能量的平均值；估计节点i白天、夜晚及次日上午维持生存和通信所需的能量节点i的能量损耗与传输数据量的不确定性对能量需求的偏差之和，即其中表示节点i的能量损耗、传输数据量的不确定性对能量需求的偏差；

(1.2)判断节点i电容中收集能量的剩余能量能否满足白天、夜晚及次日上午能量的供应；

(1.3)根据节点所需能量之和与节点收集能量的剩余的比较结果，确定节点在每天太阳能功率密度较大的时间戳内能量收集装置开关k的状态：

$k=\left\{\begin{array}{cc}1,& E_{harv}^i-E_{need}^i\&le;{\mathrm{\&Delta;E}}_i\\ 0,& E_{harv}^i-E_{need}^i>{\mathrm{\&Delta;E}}_i\end{array}\right.---\left(1\right)$

若则节点i开启装置并收集能量，否则，不开启收集能量的装置；节点每天在时间戳内对收集能量进行预测评估来决定收集能量装置的状态，可减少节点频繁开关装置的耗能，使收集能量的利用率最大化。

3.根据权利要求1所述的基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议，其特征在于，所述的步骤(2)节点能量评估的过程如下：采用基于时间戳的链路评估方法，实现节点能量评估：当数据包在节点间转发时，若节点i向节点j发送数据包，则节点i将其当前时间戳填加到数据包中；节点j收到数据包后，根据其收包时间戳与数据包中时间戳计算出传输时间Δτ，则节点i到节点j第n次发送数据包的延迟时间为：

$\begin{array}{c}{T}_{ij}^n={\mathrm{\&alpha;T}}_{ij}^{n-1}+(1-\mathrm{\&alpha;}){\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_n\\ T_{ij}^{n-1}={\mathrm{\&alpha;T}}_{ij}^{n-2}+(1-\mathrm{\&alpha;}){\mathrm{\&Delta;\&tau;}}_{n-1}\\ .\\ .\\ .\\ T_{ij}^1=t_{j\_rec}^{ij}-t_{i\_sen}^{ij}\end{array}---\left(2\right)$

其中为节点i到节点j第n-1次发送数据包的延迟时间，α为的权重因子；和分别为节点i第一次发送数据包给节点j时填加的时间戳、节点j第一次收到节点i数据包的时间戳；

当节点j计算出其与节点i的第n次延迟时间后，将发送给节点i，使节点i第n+1次向节点j传输数据包时，可根据第n次延迟时间和节点j的剩余能量，选择链路质量最优的路径进行数据传输；对节点间链路质量评估时，综合考虑节点剩余能量概率因子与通信延迟概率因子并选择链路质量Q_ij最优的路径来传输数据包，公式表示如下：

$\begin{array}{c}{Q}_{ij}={\mathrm{\&beta;Q}}_{E_{rem}}^{ij}+{\mathrm{\&gamma;Q}}_{T_{del}}^{ij}\\ =\mathrm{\&beta;}\frac{E_{harv}^j}{E_{harv}^j+E_{init}^j}+\mathrm{\&gamma;}\frac{T_{ij}^n}{T_{ij}^n+T_{ij}^{n-1}}\end{array}---\left(3\right)$

Q_best＝max(Q_ij,j∈N_i) (4)

其中j表示节点i的邻节点，N_i表示节点i的邻节点组成的集合，β为的比例因子，γ为的比例因子，β与γ之和为1；节点j的收集能量越多，节点i、j间延迟越小，则节点间链路质量越好。

4.根据权利要求1所述的基于能量收集构建负载均衡树的无线传感网路由协议，其特征在于，所述的步骤(3)节点能量负载均衡是以节点收集能量的剩余能量为主参数，节点邻近度为次参数；通过HEED算法选出簇头，然后Sink节点向网络中发送建立拓扑的请求Request；随着Request广播给所有簇头，每个簇头维护一个路由表；同时，簇头节点之间形成了一棵多跳路由树；

节点邻近度NP_im用最小平均可达功率AMRP来衡量，AMRP的计算公式如下：

$AMRP\left(i\right)=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}\min Pwr\left(m\right)}{M}---\left(5\right)$

其中M为该簇头i的邻居节点数，minPwr(m)为簇头i的邻节点中第m个节点与其通信的射频最小功率；AMRP越小，表明节点i与节点m越接近；

为了衡量负载均衡树的性能以及评估网络的负载均衡性，引入如下定义：

定义1：在路由树中，ST_i表示以节点i为根的子树；cn_i为节点i的子节点数；表示节点i的子节点；表示以节点i的子节点ch_i_j为根的子树；

定义2：子树均衡指数SBF_i，节点i的所有子节点的子树上最多的节点数量与最少的节点数量之差；SBF_i为0或1，则表明ST_i均衡程度较好；其计算公式如下：

${\mathrm{SBF}}_i=\max \left({\mathrm{cn}}_{ch\_i_j}\right)-min\left({\mathrm{cn}}_{ch\_i_j}\right)---\left(6\right)$

定义3：负载均衡指数LBF，网络中节点的剩余能量最大值E_max与最小值E_min之比；LBF越接近1，表明网络负载越均衡；LBF的计算公式如下：

$LBF=\frac{E_{max}}{E_{\min }}---\left(7\right);$

簇头间负载均衡策略具体是为了避免网络中部分路径负载过重，则需调整叶节点到Sink节点的路由树；当且仅当调整后链路质量Q_ij变大时，修正路由树；其流程如下：

(4.1)：判断节点是否为叶子节点；如果是，则从该节点开始判断路由树是否均衡；否则，根据路由树向下查找子节点，直至找到叶子节点；

(4.2)：节点向其父节点i发送Reply数据包；

(4.3)：节点i收到Reply后，计算其SBF_i；若SBF_i≥2，则进入(4.5)；否则，转至步骤(4.4)；

(4.4)：判断节点i是否为Sink节点，如果是，则结束；否则，转至(4.2)；

(4.5)：从节点i的子树中找到节点数最多的子树和节点数最少的子树再从节点ch_i_M中选择离节点ch_i_m最近的子节点ch_i_j，判断调整前后簇头间的链路质量Q_ij是否变大；若调整后链路质量不变或变小，则转至(4.6)；否则，转至(4.7)；

(4.6)：节点i向子节点发送调整消息，计算SBF_i，重复迭代(4.5)，直到SBF_i不高于门限值时，转至(4.2)；

(4.7)：从以ch_i_M为簇头的簇中找一个中继节点Relay，使调整后的簇头ch_i_j经中继节点Relay到ch_i_m的链路质量Q_ij’最大，并将Q_ij’与原路径的链路质量Q_ij比较，若Q_ij’<Q_ij，则维持原路由树不变，转至(4.2)；否则，修改路由树；

(4.8)：迭代运行步骤(4.1)～(4.7)，直至遍历完所有的叶子节点。