KR20120048371A - A cluster head selection scheme considering distance and energy in wireless sensor networks - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A cluster head selection method in consideration of distance and energy of a wireless sensor network is provided to reduce unnecessary energy consumption in a wireless sensor network having various network environments. CONSTITUTION: A BS(Base Station) selects a cluster head having the maximum distance value between a node and a cluster head as an optimum cluster head. The BS selects a new cluster head by using a cost value within set error range. The BS selects a node which is adjacent to a location coordinate of the determined new cluster head as the final cluster head.

Description

무선 센서망에서 거리와 에너지를 고려한 클러스터 헤드 선출 방법{A cluster head selection scheme considering distance and energy in wireless sensor networks}A cluster head selection scheme considering distance and energy in wireless sensor networks

본 발명은 무선 센서망에서 거리와 에너지를 고려한 클러스터 헤드 선출 방법에 관한 것으로서, 구체적으로 무선 센서망에 존재하는 센서노드의 제한된 에너지의 한계를 극복하고 효율적인 에너지 관리를 할 수 있는 무선 센서망에서 거리와 에너지를 고려한 클러스터 헤드 선출 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for selecting a cluster head in consideration of distance and energy in a wireless sensor network. More specifically, the present invention relates to a distance in a wireless sensor network capable of efficiently managing energy and overcoming the limitation of limited energy of a sensor node existing in a wireless sensor network. The present invention relates to a method for selecting a cluster head considering energy and energy.

최근 센서 및 무선통신기술의 발전으로 저전력, 저비용, 초소형의 센서노드들이 개발되고, 이에 힘입어 애드-혹 통신에 기반을 둔 무선센서망(WSN: wireless sensor network)에 대한 연구가 진행되고 있다. Recently, with the development of sensor and wireless communication technology, low power, low cost, ultra small sensor nodes have been developed, and thus, research on wireless sensor network (WSN) based on ad-hoc communication has been conducted.

무선 센서망은 사용 용도에 따라 광범위 및 지역적으로 센서노드를 배치함으로써 과학적, 군사적, 의학적, 상업적 용도 등 다양한 분야에 적용되고 있다. The wireless sensor network is applied to various fields such as scientific, military, medical, and commercial use by arranging sensor nodes in a wide range and regionally according to the intended use.

유선망과 달리 무선 센서망을 설계하는데 있어서 고려하여 할 주요 사항들 중의 하나는 센서들이 효율적으로 에너지 소비를 최소화함으로써 센서망의 수명을 최대화하는 것이다. Unlike wired networks, one of the main considerations when designing a wireless sensor network is to maximize the life of the sensor network by efficiently minimizing energy consumption.

무선 센서망의 에너지 효율을 높이기 위한 다양한 방법들이 개발되고 있는데, 이 중에서 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)는 무선 센서망의 에너지 효율성을 중점을 두고 고안된 프로토콜이다. Various methods have been developed to improve the energy efficiency of wireless sensor networks. Among them, Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) is a protocol designed to focus on energy efficiency of wireless sensor networks.

LEACH는 확률적인 랜덤 방식으로 클러스터 헤드를 주기적으로 선정하는 클러스터 기반 라우팅 프로토콜로서, 클러스터 헤드 선정 후 클러스터 내의 각 센서 노드가 데이터를 클러스터 헤드로 전송하면 클러스터 헤드가 이들 데이터를 모아서 기지국에게 전송한다. LEACH is a cluster-based routing protocol that periodically selects cluster heads in a probabilistic random manner. After selecting a cluster head, each sensor node in the cluster transmits data to the cluster head, and the cluster head collects the data and transmits the data to the base station.

하지만 LEACH는 클러스터 형태가 만들어진다는 보장으로 못하므로 센서망의 수명을 최대로 보장할 수가 없다. 그래서 기지국(BS: base station)이 센서 노드의 에너지 보유량을 고려하여 클러스터 헤드를 결정하는 LEACH-C 프로토콜이 제안되었다. However, LEACH cannot guarantee the life of the sensor network because it cannot guarantee that the cluster form is made. Therefore, the LEACH-C protocol has been proposed in which a base station (BS) determines a cluster head in consideration of energy retention of a sensor node.

LEACH-C에서 기지국은 각 센서들로부터 이들의 위치와 남아있는 에너지 정보를 받아서, 이 정보를 바탕으로 가장 적합한 형태의 클러스터를 형성하고, 이 정보를 모든 노드에게 알려주므로 LEACH보다 효율적인 형태로 클러스터를 구성할 수 있게 한다. In LEACH-C, the base station receives its location and remaining energy information from each sensor, and based on this information, forms a cluster of the most suitable form and informs all nodes of this information so that the cluster is more efficient than LEACH. To be configured.

그러나 이 방법은 매번 각 노드들이 기지국과 통신을 해야 하기 때문에 굉장히 많은 양의 에너지 소비가 필요하게 된다. 또한 추가적인 통신 기술을 통해 자신의 위치 정보에 대한 처리를 해야 하는 부가적인 오버헤드가 생긴다. However, this method requires a large amount of energy consumption because each node must communicate with the base station. In addition, additional communication technology incurs an additional overhead of processing its own location information.

또한 LEACH-EM은 각 센서들이 특별한 변화가 생긴 데이터를 감지한 경우에 그 정보를 보낼 것인지 안 보낼 것인지에 대해서 결정한 다음 자신에게 할당된 TDMA 슬롯 동안만 그 정보를 보내는 방식이다. In addition, LEACH-EM decides whether or not each sensor sends the information when it detects specially changed data, and then sends the information only for the TDMA slot assigned to it.

그러나 LEACH-EM는 소수의 센서들만이 연결되어 있는 경우에 대역폭의 재할당이 이루어지지 않는 문제점이 있다.
However, LEACH-EM has a problem in that bandwidth is not reallocated when only a few sensors are connected.

따라서 본 발명의 목적은 다양한 네트워크 환경을 갖는 무선 센서망에서 불필요한 에너지 소비를 줄여 무선 센서망의 생존 시간을 늘릴 수 있는 클러스터 헤드 선출 방법을 제공하는 것이다.
Accordingly, an object of the present invention is to provide a cluster head selection method capable of increasing the survival time of a wireless sensor network by reducing unnecessary energy consumption in a wireless sensor network having various network environments.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 클러스터 헤드 선출 방법은, 기지국이 모든 노드들에 대한 현재 에너지 상태와 위치 좌표를 수신하여, 평균 이상의 에너지 레벨을 갖는 노드들을 클러스터 헤드로 선정하되, 비용 함수를 이용하여 노드와 클러스터 헤드 간의 거리가 최대값을 갖는 클러스터 헤드를 최적의 클러스터 헤드로 선정하는 초기 단계와, 상기 기지국이 상기 선정된 최적의 클러스터 헤드를 중심으로 기설정된 오차범위 내에서 상기 비용함수를 이용하여 새로운 클러스터 헤드를 선정하는 조절 단계 및 클러스터 내의 에너지 및 노드의 이동에 따른 네트워크 토폴로지 변화를 고려하여 클러스터 헤드를 갱신하고, 클러스터를 재구성하는 단계로서, 상기 조절 단계에서 결정된 새로운 클러스터 헤드의 위치 좌표에 가장 근접한 노드를 최종 클러스터 헤드로 선정하는 재구성 단계In the cluster head election method according to an aspect of the present invention for achieving the above object, the base station receives the current energy state and position coordinates for all nodes, selecting nodes having an energy level above the average as the cluster head, In the initial step of selecting a cluster head having a maximum distance between the node and the cluster head as an optimal cluster head using a cost function, and the base station within a predetermined error range around the selected optimal cluster head An adjustment step of selecting a new cluster head using the cost function and a step of updating the cluster head and reconfiguring the cluster in consideration of a change in the network topology according to energy and node movement in the cluster, wherein the new cluster determined in the adjustment step is determined. Impersonate the head's position Reconstruction step of selecting the adjacent cluster head node to the end

를 포함한다.
It includes.

본 발명은 무선통신, 통신 프로토콜, 디지털 전자공학, 로보틱스, 초소형 전자기계시스템, 센서 등 다양한 분야를 접목시켜 주변현상을 감지하고 정보를 수집하여 사람이 접근하기 힘든 화재, 과학적, 의학적, 상업적 용도 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 효과가 있다.
The present invention combines various fields such as wireless communication, communication protocols, digital electronics, robotics, micro-electromechanical systems, sensors, etc. to detect surrounding phenomena and collect information, such as fire, scientific, medical, commercial use, etc. There is an effect that can be applied to various fields.

도 1은 본 발명의 클러스터 구성에 사용된 환경변수이다..
도 2는 본 발명에서 제안한 클러스터 헤드 구성단계의 순서도이다.
도 3은 본 발명에서 제안한 초기, 조절, 재구성단계이다.1 is an environment variable used in the cluster configuration of the present invention.
Figure 2 is a flow chart of the cluster head configuration step proposed in the present invention.
Figure 3 is the initial, adjustment, reconstruction step proposed in the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described an embodiment of the present invention;

본 발명에서 제안한 알고리즘은 기지국에서 클러스터 헤드 및 방대한 에너지를 제어하는 중앙제어방식이다.The algorithm proposed in the present invention is a central control method for controlling the cluster head and massive energy in the base station.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 클러스터 구성에 필요한 환경변수들을 보여주는 도면이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 클러스터링 알고리즘에 따라 클러스터 헤드 산출방법을 보여주는 순서도이다.1 is a view showing environmental variables required for cluster configuration according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is a flow chart showing a cluster head calculation method according to the clustering algorithm according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 클러스터 헤드 산출방법은 크게, 초기단계, 조절단계, 재구성단계로 구성된다.
1 and 2, the cluster head calculation method according to an embodiment of the present invention is largely composed of an initial stage, an adjustment stage, and a reconstruction stage.

1. 초기 단계1. Initial stage

초기단계는 LEACH-C와 같이 각 라운드마다 클러스터 모양을 만드는 Setup phase를 수행하고, Steady phase는 LEACH-C와 같은 방법으로 수행된다. The initial stage performs the setup phase to make cluster shapes in each round like LEACH-C, and the steady phase is performed in the same way as LEACH-C.

Setup phase가 시작될 때 모든 노드들은 현재 에너지 상태와 위치좌표를 기지국에 보낸다. 이런 정보를 통하여 기지국은 모든 노드들에 대하여 평균 에너지 레벨을 측정할 수 있다. 이로 인하여 매 라운드마다 평균이상의 에너지 레벨을 갖는 노드들은 클러스터 헤드 후보가 될 수 있다.When the setup phase begins, all nodes send their current energy state and position coordinates to the base station. With this information, the base station can measure the average energy level for all nodes. This allows nodes with energy levels above average for each round to become cluster head candidates.

클러스터 헤드 후보 중에서 충분한 에너지를 보유한 노드만이 클러스터 헤드로 선정된다. 이때 기지국에서 최적의 클러스터 헤드를 선정할 때 아래의 수학식 (1)과 같은 비용 함수를 사용한다.
Only nodes with sufficient energy among the cluster head candidates are selected as cluster heads. At this time, the base station uses a cost function as shown in Equation (1) below to select the optimal cluster head.

아래의 수학식 (3)에서

Figure pat00001
는 클러스터 중에서 노드와 클러스터 헤드 간에 거리가 최대값을 가지고 있는 최적의 클러스터 헤드로 선정한다. 이때
Figure pat00002
는 k번째 클러스터 내에 있는 노드들의 개수로서,
Figure pat00003
는 노드 (
Figure pat00004
)와 클러스터 헤드(
Figure pat00005
)간의 거리이다.In equation (3) below
Figure pat00001
Is selected as the optimal cluster head having the maximum distance between the node and the cluster head. At this time
Figure pat00002
Is the number of nodes in the k-th cluster,
Figure pat00003
Is a node (
Figure pat00004
) And cluster head (
Figure pat00005
Is the distance between

Figure pat00006
는 k번째 클러스터 헤드와 기지국 간의 거리로서 수식도 (4)와 같다. 아래의 수학식 (4)에서 Pr은 수신전력(w), K는 이용파장(m), Gt는 송신 안테나 전력 이득(dB), Pt는 송신전력(w)이다.
Figure pat00006
Is the distance between the k- th cluster head and the base station, as shown in Equation (4). In Equation (4) below, Pr is reception power ( w ), K is utilization wavelength ( m ), Gt is transmission antenna power gain ( dB ), and Pt is transmission power ( w ).

아래의 수학식 (5)에서,

Figure pat00007
는 매 라운드마다 모든 노드들의 에너지 합에 대한 클러스터 헤드들의 에너지 비율이다. 이때,
Figure pat00008
는 n번째 노드의 에너지이고,
Figure pat00009
는 k번째 클러스터 헤드의 에너지이다. α는
Figure pat00010
와
Figure pat00011
에 대한 가중치 상수 값이다.
In equation (5) below,
Figure pat00007
Is the energy ratio of the cluster heads to the sum of the energies of all nodes in each round. At this time,
Figure pat00008
Is the energy of the nth node,
Figure pat00009
Is the energy of the k th cluster head. α is
Figure pat00010
Wow
Figure pat00011
The weight constant value for.

또한 아래의 수학식 (2)는 무한대로 범위를 초과할 수 있으므로, 수식도 (1)과 같이 0에서 1까지 무한히 가까워지는 시그모이드 함수에 적용한다. 이로 인하여 클러스터 내의 노드 간의 거리뿐만 아니라 클러스터 헤드와 기지국 간의 거리, 그리고 클러스터 헤드 및 전체 노드의 에너지 보유량을 고려한다.
In addition, since Equation (2) below may exceed the range to infinity, the equation (2) is applied to a sigmoid function that is infinitely close to 0 to 1 as in Equation (1). This considers not only the distance between nodes in the cluster, but also the distance between the cluster head and the base station, and the energy retention of the cluster head and the entire node.

2. 조절 단계2. Adjustable step

조절단계에서는 도 3의 (a)와 같이 초기단계에서 임의로 선정한 클러스터 헤드 중심으로 오차범위 내(ε)에서 새로운 클러스터 헤드(New _ CH k )를 선정한다.Adjust phase, select a new cluster head (CH New _ k) in (a) early in the selection of the cluster head randomly oriented error range as shown in (ε) of Fig.

그리고, 도의 3(b)와 같이 선정된 새로운 클러스터 헤드 중심으로 수식도 (1)와 같이 비용함수를 계산한다. 이때 비용함수를 min _ cost라고 한다. 만약 min_cost가 cost보다 적을 경우 다음 단계인 재구성단계로 진행된다. 반대로 min_cost가 cost보다 큰 경우는 재구성단계가 필요없이 수식도 (6)를 이용하여 새로운 클러스터 헤드를 선정한다. 이 과정은 최대 반복 횟수(MAX)만큼 실행된다.
Then, the cost function is calculated as shown in Equation (1) around the new cluster head selected as shown in FIG. At this time, the cost function called min _ cost. If min_cost is less than cost , the process proceeds to the next step, reconstruction. Conversely, if min_cost is greater than cost , a new cluster head is selected using Equation (6) without the need for a reconstruction step. This process is performed by the maximum number of iterations ( MAX ).

3. 재구성단계3. Reconstruction Stage

재구성단계는 클러스터 내의 에너지 및 노드의 이동에 따른 네트워크 토폴로지 변화에 반응하여 클러스터 헤드 갱신 및 클러스터를 재구성하는 단계이다. The reconfiguration step is a step of reconfiguring the cluster and updating the cluster head in response to changes in network topology due to movement of energy and nodes in the cluster.

즉, 도 3의 (c)와 같이 조절단계에서 결정된 새로운 노드는 임의의 노드이므로 이 노드 값과 비슷한 위치 좌표를 갖는 새로운 노드로 매핑 한다. 그리고 다음 조절단계에서 cost 값으로 사용하기 위하여 min _ cost 등을 갱신한다.
That is, since the new node determined in the adjustment step as shown in (c) of FIG. 3 is an arbitrary node, it maps to a new node having a position coordinate similar to this node value. And updates the like min _ cost to use the cost value in the following control steps:

이상 설명한 본 발명의 일실시예에 따른 방법의 성능 확인을 위한 ns-2 시뮬레이터 기반의 모의실험 결과, 본 발명의 일실시예에 따른 방법이 기존 방법들보다 시간 경과에 따른 생존 노드 수 및 노드의 에너지 소비량 측면에서 우수하였음을 확인할 수 있었다.
Simulation results based on ns-2 simulator for verifying the performance of the method according to an embodiment of the present invention described above, the method according to an embodiment of the present invention is the number of surviving nodes and nodes over time than the existing method It was confirmed that it was excellent in terms of energy consumption.

Figure pat00012
Figure pat00012

Figure pat00013
Figure pat00013

Figure pat00014
Figure pat00014

Figure pat00015
Figure pat00015

Figure pat00016
Figure pat00016

Figure pat00017
Figure pat00017

Claims (1)

기지국이 모든 노드들에 대한 현재 에너지 상태와 위치 좌표를 수신하여, 평균 이상의 에너지 레벨을 갖는 노드들을 클러스터 헤드로 선정하되, 비용 함수를 이용하여 노드와 클러스터 헤드 간의 거리가 최대값을 갖는 클러스터 헤드를 최적의 클러스터 헤드로 선정하는 초기 단계;
상기 기지국이 상기 선정된 최적의 클러스터 헤드를 중심으로 기설정된 오차범위 내에서 상기 비용함수를 이용하여 새로운 클러스터 헤드를 선정하는 조절 단계; 및
클러스터 내의 에너지 및 노드의 이동에 따른 네트워크 토폴로지 변화를 고려하여 클러스터 헤드를 갱신하고, 클러스터를 재구성하는 단계로서, 상기 조절 단계에서 결정된 새로운 클러스터 헤드의 위치 좌표에 가장 근접한 노드를 최종 클러스터 헤드로 선정하는 재구성 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 클러스터 헤드 선출 방법.
The base station receives the current energy state and position coordinates for all nodes, selects nodes with energy levels above average as cluster heads, and uses the cost function to determine which cluster head has the largest distance between the nodes and the cluster heads. An initial step of selecting an optimal cluster head;
Adjusting, by the base station, selecting a new cluster head using the cost function within a predetermined error range around the selected optimal cluster head; And
Renewing the cluster head in consideration of changes in the network topology due to energy and nodes in the cluster and reconfiguring the cluster, selecting a node closest to the position coordinates of the new cluster head determined in the adjusting step as the final cluster head. Reconstruction phase
Cluster head election method comprising a.
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