一种层次型无线传感器网络的集中式节能分簇算法

2012年第12期福建电脑

一种层次型无线传感器网络的集中式节能分簇算法

陈振华

（钦州学院广西钦州535000）

【摘要】：无线传感器网络节点受能量有限、计算能力弱、存储空间小等特点的限制，需要设计高效节能的路由协议来延长网络的生存时间。本文提出一种集中式分簇算法CEEC，采用“定簇异头，集中控制”的方式，均匀分布各个簇，由基站根据各节点的能量状态和位置信息，选取簇内通信代价最小的节点作为簇头，使整个网络的能量开销最小，从而延长了网络的生存时间。

【关键词】：无线传感器网络；LEACH；簇头；CEEC；能量开销

0．引言

随着微机电系统（MEMS，Micro－Electro－Mechanism System）、片上系统（SOC，System On Chip）和无线通信技术高速发展，一种新的信息获取和处理模式：无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Network）产生并得到了快速的发展。无线传感器网络是由大量具有特定功能的传感器节点通过自组织的无线通信方式，相互传递信息，协同地完成特定功能的智能专用网络[1]。传感器节点具有能量有限、计算能力弱、存储空间小等特点，受这些特点的限制，设计高效节能的路由算法，减少网络能量消耗，延长网络的生存时间是设计无线传感器网络协议必须首先考虑的问题。

LEACH是一个较早提出的优秀的层次型无线传感器网络分簇协议，通过自适应分布式成簇和TDMA技术，可以有效地降低能耗，延长网络生存时间。但由于其簇头的选择是基于一个随机数来判断，并且没有实时考虑节点能量状态，能量的分布具有很大的随机性，容易出现能量分布不均匀、网络负载不平衡等问题，影响了网络的效率。本文在LEACH成簇思想的基础上，考虑了各节点的能量状态和能耗因素，提出了一种集中式节能分簇算法，由基站根据各节点的能量状态和位置集中选择簇头，使网络总能耗最小化，从而有效地延长了网络的生存时间。

1．LEACH算法简介

LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)[2]是由MIT的Heinzelman等人提出的一种层次型网络分簇协议，其基本思想是通过随机地循环选择簇头,将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点,从而达到降低网络能量耗费、延长网络生命周期的目的。

LEACH算法建立在网内所有节点都是同构且无线电信号的传送能耗各向同性的的假设上。在LEACH算法中,节点自组织形成不同的簇,每个簇只有一个簇头。所有非簇头节点将自己的数据发给所在簇的簇头节点,簇头节点在将数据融合后发送给基站。每个非簇头节点只需要知道自己所在簇的簇头信息即可，无须与周围节点通信，簇头也只需要维持很小的路由表。

LEACH的执行过程是周期性的,每轮循环的基本过程由簇头选择、簇的形成、时刻表的创建、数据传输阶段四个阶段组成。节点在［0，1］之间产生一个随机数，该随机数如果比系统中预设定的阈值大，则该节点在当前轮竞选成为簇头。节点成为簇头后，向周围节点广播自己成为簇头的消息，等候周围节点申请加入形成一个簇。簇头根据簇内节点的数量创建TDMA时刻表并通知每个节点何时开始传输数据。在经历一段时间后，新的一轮又从新开始。上述过程循环进行，直到所有节点失效。

LEACH算法是较早提出的一种层次型无线传感器网络的分簇算法,其思想影响了以后很多算法的设计。和平面路由算法相比,LEACH算法可以延长将近30%的网络生存时间[3]。但是,由于LEACH算法中簇头的产生具有极大的随机性,可能会出现部分簇头相距过近或部分区域的节点离簇头太远的情况,大大增加了节点的传输能耗,故不能有效地延长网络生存时间。而且由于簇头选举的随机性使得网络的簇头需要负担的节点数不

基金项目：广西自然科学基金（桂科自09236004）

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同,加重了个别簇头节点的负担,使得网络的负载平衡程度下降。[4]

2．集中式节能分簇算法CEEC (Centralized

Energy -Efficient Clustering)

2．1网络结构

本文研究的是无线传感器网络的层次型网络模型，网络中的节点有三种类型：基站节点BS (base station)、簇首节点CH(cluster-head)和感应节点SN(sensor node)，基站节点位于网络的最高层，是应用网络和探测网络的中继接点，它负责接收、存储和分析来自整个传感器网络各个节点的探测数据和节点信息。基站具有足够强大的计算能力和足够多的数据存储空间，并且能量不受限，可以完成它在整个传感器网络的所有工作。网络中除基站外的所有结点是同构的并均匀随机分布在一个正方形区域内；所有结点包括基站是静止的并且都能感知各自的位置；节点到基站的距离是2hops 。整个网络周期性时间同步，基站的时钟作为整个网络时间同步的基准时间。

2．2网络通信模型

为了简化研究时要采用的网络通信模型,本文对其作出如下假定:所有结点通信半径可调,并可以直接与基站通信;通信信道具有对称性。

网络各节点间的通信采用的发送接收模型是一阶无线电模式[5]，文献［5］给出在该模式下的无线通信设备能量消耗公式，传送l 位数据且传送距离为d 时,所需要的能量为

（1）

当接收lbit 数据时,设备的能耗为

ERx=l*Eelec （2）其中εfs 是发射机向单位面积发射1bit 数据的

能耗，E elec 是发送电路和接收电路每处理1bit 数据的能耗。2．3算法基本思想和实现

为了简化网络和减少重新分簇的通信开销，本文设定网络中簇的个数是一个定数，每个簇具有等量同构节点，网络中簇的个数由节点个数和节点数据周期等决定．网络初始化后，网络的重构只在簇内进行，并不重新分簇，因此，算法的关键在于如何选取一个节点作为簇头，使得整个簇的能量开销为最小。由于是等量同构分簇，对一个簇内簇头选择的研究将具有全局意义。

设网络中一个簇包含k 个节点，根据3．2给出的能量开销公式，假如以簇内第j 个节点为簇头，则簇内其余节点发送l 位字节到簇头所需的总能

量为

（3）

d(i,j)表示簇内节点i 到节点j （簇头）的距离。

簇头接受簇内各节点发送来的数据，经融合后，转发给基站，其能量开销为

（4）

式中β∈(0,1］，为数据融合率，d(j ，B)为节点j 到基站的距离，E m 为对1bit 数据进行融合的能量开销。

因此，以节点为簇头，簇内各节点感应到lbit 数据经簇头传送到基站的总能量开销为（3）式和（4）式之和：

(5)

基站根据各节点的能量报告，将能量不低于一定值的节点形成候选簇头集，由基站遍历集内各个节点，分别计算以各个节点为簇头时整个网络的能量开销，开销最小的节点为下一轮的簇头，用公式表示为满足以下条件的节点为下一轮的簇头节点：

（6）

e j 为节点j 的能量值，e 0为节点作为簇头的最

低限制能量值，能量低于e 0的节点不能作为簇头节点。

2．4算法仿真与效能分析

设置900个节点均匀分布在30m*30m 区域，节

点初始能量为10J ，e 0=3J ，E elec =5*10-7

J/bit ，εf=1*10-5

J/bit ，每个数据包100bit ，β=0.9，基站位置在（15.5，15.5）。仿真结果如图1所示。

仿真结果显示，CCEC 算法的网络生存周期明显长于LEACH 算法。CCEC 算法中，存活节点数基

2

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?图EC 算法与LEACH 算法网络生存时间仿真

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