CN114449609B - 基于能耗均衡的leach分簇路由方法 - Google Patents

基于能耗均衡的leach分簇路由方法 Download PDF

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Abstract

面对无线传感器网络存在的节点能耗不均衡、生存期短等问题，本发明公开了一种基于能耗均衡的LEACH分簇路由方法，在簇首选举阶段，挑选剩余能量大、邻居节点较多，且靠近BS的节点为簇首；然后，非簇首节点依据自己与不同簇首之间通信信号的强度和剩余能量，计算加入不同簇的成本，并加入成本最小的簇；在传输数据阶段，若信息发送簇首距离基站一跳距离以外，则该簇首需要考虑各邻居簇首的剩余能量、簇内节点数、与BS距离等因素，计算各邻居簇首的转发概率，选择具有最大转发概率值的邻居簇首作为下一跳中继节点。本发明与LEACH、LEACH‑C和FIGWO相比，可以使网络生命周期延长，同时可以使BS接收更多的数据。

Description

基于能耗均衡的LEACH分簇路由方法
技术领域
本发明涉及雷达管制领域，特别涉及一种基于能耗均衡的LEACH分簇路由方法。
背景技术
能量效率是发展无线传感器网络WSN所面临的主要问题，基于聚类的路由协议是解决这一问题的有效方法之一。经典的聚类协议LEACH(Low Energy Adaptive ClusteringHierarchy，LEACH)是依据预先设定的概率来选举簇首，再通过周期性轮换簇首来均衡WSN的能耗，不能保证选出的簇首能量充足且位置合理，同时簇首采用单跳方式向基站BS(BaseStation，BS)发送数据，这就加大了簇首的能耗，缩短了WSN生存周期。
发明内容
本发明的目的是克服上述现有技术中存在的问题，提供一种基于能耗均衡的LEACH分簇路由方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为此，本发明提供一种基于能耗均衡的LEACH分簇路由方法，包括如下步骤：
一簇首选举阶段
根据每一个节点与BS距离因子、节点的剩余能量因子、节点的邻居数量因子计算得到各个节点成为簇首的阈值；
根据各个节点的阈值T(n)确定该节点是否为簇首；
二成簇阶段
成为簇首的节点广播自己成为簇首的信息，该信息中包含节点的ID和剩余能量；
其它非簇首节点根据接收的信息以及其与簇首间的距离，并计算出自己加入不同簇的成本；
加入成本最小的簇；
三数据传输阶段
构建一条具有多中继节点的通信路径从信息发送的簇首至BS；
计算出各邻居簇首的转发概率，选择转发概率值最大的邻居簇首为下一跳中继节点，被选择的邻居簇首采用同样的方式确定下一跳，直至信息能够被成功转发至BS。
进一步，在簇首选举阶段中，根据节点与BS距离因子di、剩余能量因子Ei、节点邻居数量因子Ni计算每一轮中各个节点成为簇首的概率p(i)及阈值T(n)；
Ei＝E(i)/Emean
Ni＝1-|N(i)|/(np)
di(BSmax-dBS(i))/BSmax
Figure GDA0003518547160000021
Figure GDA0003518547160000031
其中，E(i)和Emean分别为节点i的剩余能量和WSN内活节点的平均能量；|N(i)|为节点i在通信区域内活邻居数量；N(i)为节点i的邻居集合；p(i)为节点i成为簇首的概率；n、np分别是网络节点总数和标准簇内成员数；BSmax是WSN内部节点至BS的最远距离；dBS(i)是节点i与BS之间的距离；α和β为权重因子，且为α+β＝1；
根据各个节点的阈值T(n)确定该节点是否为簇首。
更进一步，在成簇阶段中，非簇首节点i计算出自己加入簇的成本的时候，如果在节点i通信区域内有多个簇首h，通信成本与距离因子相关，则i加入最近簇的成本公式为：
costF(i，h)∝dis(i，h)
，非簇首节点应加入簇内成员最少的簇，有
costF(i，h)∝|N(h)|
，在WSN运行时，那么非簇首节点应选择剩余能量较多的簇首的簇加入，有
Figure GDA0003518547160000032
推到得到成本函数
Figure GDA0003518547160000033
其中，E0为所有节点的初始能量；|N(h)|为簇首h的邻居节点数；dis(i,h)为节点i和簇首h间的距离；a1、a2、a3为加权因子，且a1+a2+a3＝1。
更进一步，在数据传输阶段中，通过
Figure GDA0003518547160000041
计算所述转发概率；
其中，
Figure GDA0003518547160000042
其中，τih是节点i与h之间的距离。
本发明提供的一种基于能耗均衡的LEACH分簇路由方法，具有如下有益效果：
本发明在簇首选举阶段，综合考虑候选簇首节点的剩余能量、节点密度及候选簇首节点与BS距离因子等，优化选举阈值，确保产生的簇首合理；在成簇阶段，非簇首节点计算自己与簇首之间的成本，加入成本最小的簇；簇间通信是在综合考虑簇首剩余能量、簇内成员数、中继簇首与BS距离等因子基础上，使簇首与基站之间形成多跳通信，均衡网络节点能耗；
本发明与LEACH、LEACH-C和FIGWO相比，可以使网络生命周期分别延长60％、43.1％、13.36％，与采用其它三种协议的网络相比，可以使BS接收更多的数据。
附图说明
图1为NS3基本模型示意图；
图2为网络节点分布图；
图3为不同协议条件的网络生命周期；
图4为不同协议条件的节点死亡时间；
图5为采用不同协议条件下网络剩余能量；
图6为BS接收数据包对比；
图7为BS接收的总数据包；
图8为BS动态条件下的网络生命周期对比图；
图9为BS动态条件下的网络剩余能量。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
在本申请文件中，未经明确的部件型号以及结构，均为本领域技术人员所公知的现有技术，本领域技术人员均可根据实际情况的需要进行设定，在本申请文件的实施例中不做具体的限定。
具体的，本发明实施例提供了一种基于能耗均衡的LEACH分簇路由方法，是由簇建立阶段和数据稳定传输阶段组成，簇建立阶段含有选择簇首和节点入簇两个步骤，在簇建立时，首先，将节点剩余能量、邻居数量以及该节点至BS距离等因素,纳入节点成为簇头的概率计算公式中，来动态的计算每轮中各个节点成为簇头的概率，然后求出非簇首节点加入各个簇的成本，非簇首节点加入成本最小的簇；在数据稳定传输阶段，簇首采集簇内成员信息，并把信息采用单跳或多跳形式传输至BS。
一选择簇首(簇首选举阶段)
经典的LEACH协议是提前设置簇首在所有节点中所占的比例p，同时在WSN全生命期内p始终不变。p与当前轮数r共同决定阈值T(n)。显然随着WSN的运行，各个节点的能耗越来越多，死亡节点也随之增多，若以固定的p来衡量节点成为簇首的概率，忽视节点剩余能量是不合理的。在WSN实际应用中，节点的位置是影响节点成为簇首的影响因素，如果节点距离BS较远，节点就需要消耗更多的发送能量，把信息传送至目的地；若源簇首采用多跳形式发送信息，就需要多个中继节点转发，造成WSN总体能耗的增加，因而所选簇首应当靠近BS；若所选簇首邻居数量较多时，那么它在给簇成员提供服务时，缩短了簇首至簇成员的平均距离，簇内能耗随之减少。
综上所述，本发明是在综合考虑距离因子di、剩余能量因子Ei、节点邻居数量因子Ni等基础之上，来计算每一轮中各个节点成为簇首的概率，影响簇首因子的计算公式及阈值公式T(n)如式(5)-(9)，
Ei＝E(i)/Emean (5)
Ni＝1-|N(i)|/(np) (6)
di＝(BSmax-dBS(i))/BSmax (7)
Figure GDA0003518547160000071
Figure GDA0003518547160000072
式中，E(i)和Emean分别为节点i的剩余能量和WSN内活节点的平均能量；|N(i)|为节点i在通信区域内活邻居数量；N(i)为节点i的邻居集合；p(i)为节点i成为簇首的概率；n、np分别是网络节点总数和标准簇内成员数；BSmax是WSN内部节点至BS的最远距离；dBS(i)是节点i与BS之间的距离；α和β为权重因子，且为α+β＝1。
通过对式(5)至式(9)的推导分析可知，当节点剩余能量较大、邻居节点较多，而且与BS距离近时，p(i)和T(n)值就相应较大，那么该节点产生一个位于[0-1]间、低于T(n)值的随机数的可能性就大，或者说，该节点成为簇首可能性就大。因此，本发明在簇首选择上是合理的。
二节点入簇(成簇阶段)
一旦节点被确定为簇首，它们就广播自己成为簇首的消息，该消息包含节点的ID和剩余能量等信息。其它非簇首节点根据接收的信息，以及与簇首间的距离等因子,计算出自己加入不同簇的成本，并加入成本最小的簇。
节点i与簇首h之间的成本，涉及簇首h的剩余能量、邻居数量，以及与节点i的距离。如果在节点i通信区域内有很多簇首，若通信成本只考虑距离因子，则i加入最近簇的成本计算公式如式(10)。
costF(i，h)∝dis(i，h) (10)
由于簇首的邻居节点数量会影响簇的规模及能耗，一个具有较多邻居的簇首，需要提供更多的数据转发服务，加速了簇首能耗，造成网络的整体性能下降。所以，非簇首节点应该加入簇内成员较少的簇，均衡各个簇的规模，即:
costF(i，h)∝|N(h)| (11)
在WSN运行时，簇首的能耗高于一般节点的能耗，那么节点应选择剩余能量较多的簇首的簇加入[15]，即：
Figure GDA0003518547160000081
综合式(10)-(12)，推导出成本函数：
Figure GDA0003518547160000091
式中，E0为所有节点的初始能量；|N(h)|为簇首h的邻居节点数；dis(i,h)为节点i和簇首h间距离；a1、a2、a3为加权因子，且a1+a2+a3＝1，这些加权因子可以调节式(13)中各项因子对成本函数的影响程度。
三簇与簇之间通信(数据传输阶段)
本发明在实际应用时，若信息发送簇首与BS距离较远，就需要解需要构建一条具有多中继节点的通信路径至BS，这些中继节点就是距离BS较近的一些簇首。在信息发送簇首选择下一跳中继节点时，需要考虑信息发送簇首与中继节点之间的距离。
在信息发送簇首选择中继节点之前，需要收集邻居簇首的信息，由于簇首在其通信区域内广播过自身信息的消息，同时接收过邻居簇首广播的消息，这些消息包括本簇首的ID、与BS距离、剩余能量等。在广播结束后，每个簇首就会知道所有邻居簇首的信息。信息发送簇首在考虑邻居簇首剩余能量、簇内节点数、与BS距离等因素基础上，结合式(14)计算出各邻居簇首的转发概率，选择最大转发概率值的邻居簇首为下一跳中继节点，被选择的邻居簇首采用同样的方式确定下一跳，直至信息能够被成功转发至BS。
假设信息发送簇首i及邻居簇首节点h，那么i通过h向BS转发信息的概率计算式如式(14)。
Figure GDA0003518547160000101
式中，
Figure GDA0003518547160000102
式中，τih是节点i与h之间的距离。从式(14)和(15)可知，若邻居簇首h邻居数量少、剩余能量高、到簇首i和到BS的距离都近，那么簇首h被选为中继点的概率就越大。
仿真测试部分
为了对本发明的性能进行测试评价，本文采用离散事件网络模拟器NS3，搭建仿真平台。仿真硬件处理器为Inter Core i7，内存为XGB，虚拟机的版本号为VMwareWorkstation10.0.4，Ubuntu的版本号为16.4LTS。
1仿真系统的体系架构
NS3是主要用于构造具有多仿真节点的仿真网络，仿真模型结构如图2所示，每个节点都具有收/发功能。从图2可知，在数据包传输过程中，NS3有着明确的分层，源节点上层发送函数调用下层发送函数，进行数据包的传输，目的节点下层接收函数调用上层接收函数，将数据包递交到对等层。
网络的仿真运行就是数据在各层传输，NS3网络仿真架构，如图1，由多个网络组件构成，包含节点、应用程序、协议栈、网络设备和信道等。
图1中的Node类似于可以添加各种功能的计算机，由C++中Node类描述，是管理仿真器中网络组件表示的各种方法，包括应用程序和协议栈等；Application是产生某项模拟活动的用户程序，也由C++中用Application类描述；Channel是把节点连接到数据交换信道的对象上，是网络中数据流流过的媒介；NetDevice相当于安装在节点上的网络设备，包含硬件设备和软件驱动，使得节点通过信道与其他节点通信。
2仿真分析
仿真环境搭建好之后，对LEACH、LEACH-C、FIGWO、本发明四种协议进行分析对比。假设100个节点随机分布于100×100m2区域，所有节点具有相同的初始能量，仿真参数如表1所示。BS位于网络环境中心以外的位置，网络节点分布情况如图2所示。
表1网络及能耗模型的仿真参数设置
Figure GDA0003518547160000111
Figure GDA0003518547160000121
(1)WSN生命周期分析
图3描述了在分别采用LEACH、LEACH-C、FIGWO和本发明这四种网络协议时，WSN的死亡节点数随时间的变化关系曲线。假设将WSN首个节点死亡轮数定义为WSN生命周期，从图3可知，无论采用何种协议，自首个节点死亡后，WSN就处于非稳定状态，从该图还可以发现，死亡节点数都会随着WSN运行时间的延长而增多，但是采用本发明的网络生命周期最长，节点死亡速率最低，这是由于本发明协议是在综合考虑节点剩余能量、邻居节点数量，以及与BS距离等因子后，才确定簇首，而在非簇首节点入簇时，考虑了成本，使得簇的分布更科学合理。此外，簇首节点采用多跳方式与BS通信，降低了簇首能耗，延长了WAN存活周期。
图4显示了WSN分别采用这四个协议时，网络首个节点死亡、10％节点死亡和节点全部死亡的时间对比，从该图发现，分别采用这四种协议的第一个节点死亡时间分别是875轮、978轮、1235轮、1400轮；10％节点死亡时间分别是966轮、1070轮、1354轮、1539轮；所有节点的死亡时间分别是1269轮、1301轮、1639轮、2496轮。采用本发明生命周期比LEACH、LEACH-C、FIGWO分别提高了60％、43.1％、13.36％，因此，本发明协议有效的延长网络生存周期。
(2)WSN能耗性能分析jj640123
随着WSN的运行，无论采用哪种协议，网络剩余能量均会呈现下降趋势，从图5可知，采用本发明剩余能量曲线下降平缓，其网络能耗明显低于采用其它三种协议的网络能耗。在1500轮时，采用LEACH、LEACH-C、FIGWO协议的网络能量已经完全耗尽，此时采用本发明剩余能量还有12J，其剩余能量耗尽是在2350轮。可见，与其它3种协议相比，本发明协议具有更高效的能量利用率和节能效果，这是由于其在簇首选举、节点入簇及簇间通信时，综合考虑了簇首邻居节点数量、与BS距离和节点剩余能量等影响因素，均衡了各个簇首节点的能耗，因此在相同的网络环境下，在相同的运行时间内WSN有更多的存活节点和更多的剩余能量。
(3)BS接收数据包分析
当WSN分别采用这四种协议运行时，BS接收的数据包随时间变化曲线如图6所示，从该图可知，当WSN采用本发明协议时，BS接收的数据包数量始终多于采用其它3种协议的数量。当WSN分别采用LEACH和LEACH-C协议时，运行1300轮之后，BS接收的数据包数量就不再增加了，采用FIGWO协议时，BS接收了1500轮数据包之后达到饱和。而当WSN采用本发明协议时，BS接收的数据包一直在增加，直到2000轮之后。可见，采用本发明数据传输能力明显更优。
图7显示WSN在分别采用4种协议，在其生命周期结束时，BS接收数据包的总量。从该图可知，在网络采用本发明协议时，BS收到的数据包数量分别是采用LEACH、LEACH-C、FIGWO协议的26.22倍、10.71倍、2.88倍，这是由于WSN采用本发明协议时，节点能耗下降，特别是在WSN运行后期仍然有很多活簇首，融合簇内节点数据向BS发送，延长生命周期。
(4)BS移动态条件下的WSN生命周期及能耗分析
在WSN应用过程中，由于BS的移动，造成WSN拓扑结构的变化。若WSN和实验参数配置如表1，图8和图9显示当WSN分别采用四种不同协议时，BS从坐标(50,0)移动到(50,130)，网络生命周期和剩余能量的仿真结果。从图8可见，采用本发明协议的节点在830轮时首先死亡，而采用LEACH、LEACH-C、FIGWO协议簇的第一个节点死亡分别为870轮、975轮、1121轮，究其原因是本发明在选择簇首时，考虑了候选节点与BS距离，使得靠近BS的节点，在每轮簇首选择时有更多的机会成为簇首，同时也造成BS附近的部分簇首频繁地作为中继节点，能耗过多而过早死亡，但是总体来看，采用本发明生存时间最长，而且节点死亡速率低于采用其它3种协议的节点，这是因为本发明协议保证了簇首选择的合理性，减少了节点之间的通信能耗，增加了节点的存活时间。
虽然，采用本发明是第一个出现死亡节点，但是在整个网络运行时间内，剩余总能量始终高于采用其它3种协议网络的能量，对比从图9所示，这表明本文设计的本发明协议在综合考虑距离、能量、邻居节点等因素成簇，是可以延长网络的寿命，节省网络的能量。
综上，本发明针对无WSN网络能耗不均衡，网络生存期短等问题，提出本发明分簇路由协议，该协议在簇头选择时考虑了节点的剩余能量和到BS的距离；成簇时，考虑簇的规模、能量、簇头与BS之间的距离；最后对于簇头与BS之间通信距离大于一跳时，引入由簇首担任的中继节点，辅助数据转发至BS。仿真实验结果表明：与LEACH、LEACH-C和FIGWO协议比较，本发明分簇能量均衡，生命周期延长，发送更多的数据包至BS。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (1)

1.基于能耗均衡的经典的聚类协议LEACH分簇路由方法，其特征在于，包括如下步骤：
簇首选举阶段
根据每一个节点与基站BS距离因子、节点的剩余能量因子、节点的邻居数量因子计算得到各个节点成为簇首的阈值；
根据各个节点的阈值T(n)确定该节点是否为簇首；
成簇阶段
成为簇首的节点广播自己成为簇首的信息，该信息中包含节点的ID和剩余能量；
其它非簇首节点根据接收的信息以及其与簇首间的距离，并计算出自己加入不同簇的成本；
加入成本最小的簇；
数据传输阶段
构建一条具有多中继节点的通信路径从信息发送的簇首至BS；
计算出各邻居簇首的转发概率，选择转发概率值最大的邻居簇首为下一跳中继节点，被选择的邻居簇首采用同样的方式确定下一跳，直至信息能够被成功转发至BS；
在簇首选举阶段中，根据节点与BS距离因子di、剩余能量因子Ei、节点邻居数量因子Ni计算每一轮中各个节点成为簇首的概率p(i)及阈值T(n)；
Ei＝E(i)/Emean
Ni＝1-|N(i)|/(np)
di＝(BS max-dBS(i))/BS max
Figure FDA0003906590150000021
Figure FDA0003906590150000022
其中，E(i)和Emean分别为节点i的剩余能量和WSN内活节点的平均能量；|N(i)|为节点i在通信区域内活邻居数量；N(i)为节点i的邻居集合；p(i)为节点i成为簇首的概率；n、np分别是网络节点总数和标准簇内成员数；BSmax是无线传感器网络WSN内部节点至BS的最远距离；dBS(i)是节点i与BS之间的距离；α和β为权重因子，且为α+β＝1；
根据各个节点的阈值T(n)确定该节点是否为簇首；
在成簇阶段中，非簇首节点i计算出自己加入簇的成本的时候，如果在节点i通信区域内有多个簇首h，通信成本与距离因子相关，则i加入最近簇的成本公式为：
costF(i，h)∞dis(i，h)
，非簇首节点应加入簇内成员最少的簇，有
costF(i，h)∞|N(h)|
，在WSN运行时，那么非簇首节点应选择剩余能量较多的簇首的簇加入，有
Figure FDA0003906590150000031
推到得到成本函数
Figure FDA0003906590150000032
其中，E0为所有节点的初始能量；|N(h)|为簇首h的邻居节点数；dis(i,h)为节点i和簇首h间的距离；a1、a2、a3为加权因子，且a1+a2+a3＝1；
在数据传输阶段中，通过
Figure FDA0003906590150000033
计算所述转发概率；
其中，
Figure FDA0003906590150000034
其中，τih是节点i与h之间的距离。
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