CN108696903B - 一种基于能耗均衡的leach算法优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于能耗均衡的LEACH算法优化方法，属于无线传感器网络技术领域，旨在均衡传感器节点的能量消耗，延长无线传感器网络的生命周期。本发明针对LEACH协议的不足，从分簇数目、簇头选择和数据传输三方面对LEACH协议作出改进。对网络节点进行合理的簇头数量选择能有效均衡网络的整体负载；考虑节点的剩余能量，从而保护能量相对较低的节点。在簇头与基站的数据传输过程中，根据禁忌搜索算法选择最优路径传输，降低了能量消耗。本发明有效地延长了无线网络的生命周期，均衡了网络的能量消耗，优化了网络的性能。

Description

一种基于能耗均衡的LEACH算法优化方法
技术领域
本发明涉及一种基于能耗均衡的LEACH算法优化方法，属于无线传感器网络技术领域。
背景技术
无线传感器网络应用前景广阔，但其发展与推广却绕不开能耗制约。组成WSN的传感器节点大多采用能量有限的电池供应，且节点数目多、分布广、所处环境复杂，通过更换电池来补充能源极不现实，而能量消耗直接决定着传感器网络的使用寿命。实现网络负载均衡，提高节点能量的使用率，进而延长网络的生存周期是无线传感器网络研究的一个重要问题。分簇路由算法是一种通过分簇来优化融合传输的数据，减少节点直接与基站通信的算法，能够减少能耗，同时提高网络的可扩展性。因此提出了许多基于分簇的路由的算法。分簇路由的算法包括簇头的选举、簇头和普通节点之间的通信以及簇头与基站之间的通信。LEACH算法是一种最早的分簇路由算法，采用随机方式进行簇头选择，网络中会出现剩余能量较低的节点多次充当簇头的情况，以致节点迅速死亡。而且采用单跳方式和汇聚节点直接进行通信，能耗较多。
发明内容
本发明的目的在于改进LEACH协议的不足，提供一种基于能耗均衡的LEACH算法的优化方法，以解决现有技术中网络能耗高、网络整体生存时间短的技术问题。
本发明所采用的技术方案是：一种基于能耗均衡的LEACH算法优化方法，具体步骤如下：
具体步骤如下：首先采用LEACH算法的“轮”思想，每轮由节点分簇阶段和数据稳定传输阶段组成，在节点分簇阶段，基站首先在每轮数据传输周期开始之前根据最优分簇数目公式对网络节点进行合理的簇头数量选择；然后在簇头的选举公式中增加节点的剩余能量选择簇头，节点随机数与计算得到的簇头阈值T(i)比较，若节点随机数小于簇头阈值T(i)，则该节点成为簇头，为并广播成为簇头的消息，否则成为簇内成员，每个节点根据接收到的信号强度选择加入各自的簇完成分簇过程；在数据稳定传输阶段，簇内成员节点将收集到的数据发送给相应簇头，簇头将收集到的数据进行融合后发送给基站，基站计算簇头到基站的距离，若簇头到基站的距离小于通信距离阈值d0，则簇头与基站之间直接通信，若簇头到基站的距离大于通信距离阈值d0，则簇头与基站之间采用多跳传输，多跳传输采用禁忌搜索算法选择最优路径进行数据传输。
所述最优分簇数目公式，以一阶无线传输为模型，边长r的正方形区域内设有n个传感器节点，则分簇数目k满足如下公式：
Figure BDA0001663322840000021
其中，d为簇头节点到基站的平均距离；ε为发送信息时单位距离的能耗放大倍数；Erf为通信能量。
所述簇头的选举公式中增加节点的剩余能量，每一个节点在每一轮成为簇头的概率各不一样，选择剩余能量最大的节点为簇头，其簇头选择的公式为：
Figure BDA0001663322840000022
其中，
Figure BDA0001663322840000023
T(i)为簇头的阈值，Pi为节点里当选簇头的节点所占的比例；r为当前轮数；P0为初始节点里当选簇头所占的比例；Er(i)为第r轮节点剩余能量；E0为节点初始能量；G为前1/Pi轮里没当选簇头的节点的集合，i为节点。
在得出簇头节点到基站的路径之后，将路径信息广播给所有的簇头节点，而其他节点根据接收到的信号强度来决定其所从属的簇，并向相应簇头发送请求加入的消息，从而完成簇的建立工作。随后，簇头节点采用TDMA方式为簇内成员分配传播数据的时间片，并告知簇内成员。
本发明通信距离阈值
Figure BDA0001663322840000024
传感器节点发送k bit数据所消耗的能量为：
Figure BDA0001663322840000025
接收k bit的能耗为：
Erx(k)＝kEelec (4)
通讯消耗总能量为：
Erf＝Etx+Erx (5)
其中，εfs、εmp分别为自由空间模型的单跳传输下直接通信和多路径衰减模型下多跳传输下的放大系数；Eelec为1bit数据发送或者接收过程中所消耗的能量；Erf为通信能量；Etx为发送数据的能量；Erx为接收数据的能量；k为数据传输的未知量。
当簇头到基站的距离小于通信距离阈值d0时，簇头与基站之间直接通信；若簇头到基站的距离大于通信距离阈值d0时，簇头与基站之间多跳传输，采用禁忌搜索算法同时考虑节点剩余能量和节点距基站距离选择最优路径数据传输。引入禁忌搜索算法选择最优路径，加入多跳传输技术，优化了有些簇头节点距离基站过远而能量消耗过快的问题。
本发明的有益效果是：
(1)本发明在每轮数据传输周期之前对网络节点进行合理的簇头数量选择能有效均衡网络的整体负载。
(2)簇头的选举考虑节点的剩余能量能有效防止节点过早死亡。
(3)数据传输过程中单跳与多跳相结合，且多跳方式结合禁忌搜索算法选择最优路径也能有效均衡网络能耗，延长网络的生命周期。
附图说明
图1为本发明无线网络传感器节点和基站分布图；
图2为本发明无线能耗模型；
图3为本发明算法的流程图。
具体实施方式
实施例1：如图1～3所示：本实施例首先采用LEACH算法的“轮”思想，每轮由节点分簇阶段和数据稳定传输阶段组成，在节点分簇阶段，基站首先在每轮数据传输周期开始之前根据最优分簇数目公式对网络节点进行合理的簇头数量选择；然后在簇头的选举公式中增加节点的剩余能量选择簇头，节点随机数与计算得到的簇头阈值T(i)比较，若节点随机数小于簇头阈值T(i)，则该节点成为簇头，为并广播成为簇头的消息，否则成为簇内成员，每个节点根据接收到的信号强度选择加入各自的簇完成分簇过程；在数据稳定传输阶段，簇内成员节点将收集到的数据发送给相应簇头，簇头将收集到的数据进行融合后发送给基站，基站计算簇头到基站的距离，经计算得簇头到基站的距离大于通信距离阈值d0，则簇头与基站之间采用多跳传输，多跳传输采用禁忌搜索算法选择最优路径进行数据传输。在数据稳定传输阶段结束后，网络会进入下一轮工作。本实施例的具体步骤如下：
步骤(1)确认传感器网络模型，假设该模型：
①所有传感器节点随机分布；
②基站是固定的且能量充足；
③传感器节点能量有限，能感知自身位置信息；
④传感器节点具有功率控制能力；
⑤能量消耗只考虑发送能量和接收能量；
步骤(2)确定能量消耗模型为一阶传输模型，该一阶传输模型传感器节点发送kbit数据所消耗的能量为：
Figure BDA0001663322840000041
接收k bit的能耗为：
Erx(k)＝kEelec (4)
通讯消耗总能量为：
Erf＝Etx+Erx (5)
其中，εfs、εmp分别为自由空间模型单跳传输下直接通信和多路径衰减模型多跳传输下的放大系数；Eelec为1bit数据发送或者接收过程中所消耗的能量；Erf为通信能量。
步骤(3)最优簇头数目确定：分簇数目过多不便于基站管理，也会导致和基站直接通信的节点数增多，增大远距离通信消耗；分簇数目过少会使得簇内节点数目增多，增加簇头的能量消耗和管理难度。能量消耗不均衡会使得部分节点由于能量消耗过大过早死亡，影响网络的生命周期。在每轮数据传输之前首先对网络节点进行合理的簇头数量选择能有效均衡网络的负载。考虑影响簇生成的的各个因素，对最优分簇数目进行研究，以一阶无线传输为模型，边长r的正方形区域内n个传感器节点，最优的分簇数目
Figure BDA0001663322840000051
这里，d为簇头节点到基站的平均距离；ε为发送信息时单位距离的能耗放大倍数；Erf为通信能量。
步骤(4)簇头的选举公式中增加剩余能量，选择剩余能量大的节点成为簇头：每个传感器节点在簇的建立阶段选择一个介于0到1之间的随机数。若该随机数小于阈值T(i)，则此节点在这一轮中被选举为簇头。其中，
Figure BDA0001663322840000052
其中
Figure BDA0001663322840000053
其中：T(i)为簇头的阈值，pi为节点里当选簇头的节点所占的比例；r为当前轮数；p0为初始节点里当选簇头所占的比例；Er(i)为第r轮节点剩余能量；E0为节点初始能量；G为前1/pi轮里没当选簇头的节点的集合，i为节点。
步骤(5)簇头在节点选定后通过广播的方式将其称为簇头的消息告知网络，其他节点根据接收到信号的强弱来决定其所从属的簇，并向相应的簇头发送请求加入的消息，完成簇的建立工作。簇头节点采用TDMA方式为簇内成员分配传播数据的时间片，并告知簇内成员。
步骤(6)簇内节点采用单跳的传输方式将信息传输给簇头节点。
步骤(7)簇头节点将信息融合后传输给基站。簇头到基站的距离d大于通信距离阈值d0，簇头与基站之间多跳传输，且采用禁忌搜索算法选择最优路径进行数据传输。
禁忌搜索算法，首先按照随机方法产生一个解作为初始解，然后在其附近搜索若干个解，比较后取较优解作为新解。但禁忌搜索算法能够避免重复搜索局部最优解从而提高整体最优解的搜索能力，禁忌搜索算法用一个禁忌表记录已经到达的最优点，在下一次搜索中，利用禁忌表的信息不再或有选择地搜索这些点，以此来跳出局部最优解。实现步骤为：(1)选定一个初始解和初始禁忌表；(2)若满足终止准则，则转步骤(4)；否则在一定搜索方向产生移动值，在初始解的邻域中选出满足要求的候选集，转步骤(3)；(3)在候选集中选择一个评价值最好的解，令这个解等于初始解并更新禁忌表，转步骤(2)；(4)输出计算结果，终止算法。
经过最优路径算法改进后，距离基站较远的簇头节点通过多跳传输将信息传送给下一个簇的簇头节点，最后由最后一跳的簇头节点将所有信息传输给基站，减少了某些簇头节点距离基站较远而导致能量消耗较快较早死亡的问题，同时也减少了整个无线传感器网络的能量消耗。
实施例2：本实施例步骤同实施例1，不同之处在于，所述步骤(7)中簇头到基站的距离d小于通信距离阈值d0，簇头与基站之间直接通信。
上面结合附图对本发明的具体实施例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (2)

1.一种基于能耗均衡的LEACH算法优化方法，其特征在于，具体步骤如下：首先采用LEACH算法的“轮”思想，每轮由节点分簇阶段和数据稳定传输阶段组成，在节点分簇阶段，基站首先在每轮数据传输周期开始之前根据最优分簇数目公式对网络节点进行合理的簇头数量选择；然后在簇头的选举公式中增加节点的剩余能量选择簇头，节点随机数与计算得到的簇头阈值T(i)比较，若节点随机数小于簇头阈值T(i)，则该节点成为簇头，并广播成为簇头的消息，否则成为簇内成员，每个节点根据接收到的信号强度选择加入各自的簇完成分簇过程；在数据稳定传输阶段，簇内成员节点将收集到的数据发送给相应簇头，簇头将收集到的数据进行融合后发送给基站，基站计算簇头到基站的距离，若簇头到基站的距离小于通信距离阈值d0，则簇头与基站之间直接通信，若簇头到基站的距离大于通信距离阈值d0，则簇头与基站之间采用多跳传输，多跳传输采用禁忌搜索算法选择最优路径进行数据传输；
所述最优分簇数目公式，以一阶无线传输为模型，边长r的正方形区域内设有n个传感器节点，则分簇数目k满足如下公式：
Figure FDA0003011357680000011
其中，d为簇头节点到基站的平均距离；ε为发送信息时单位距离的能耗放大倍数；Erf为通信能量。
2.根据权利要求1所述的基于能耗均衡的LEACH算法优化方法，其特征在于：所述簇头的选举公式中增加节点的剩余能量，每一个节点在每一轮成为簇头的概率各不一样，选择剩余能量最大的节点为簇头，其簇头选择的公式为：
Figure FDA0003011357680000012
其中，
Figure FDA0003011357680000013
T(i)为簇头的阈值，pi为节点里当选簇头的节点所占的比例；r为当前轮数；p0 为初始节点里当选簇头所占的比例；Er(i)为第r轮节点剩余能量；E0为节点初始能量；G为前1/pi轮里没当选簇头的节点的集合，i为节点。
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