LEACH协议算法改进及仿真

文章编号: 1673 9965(2010)06 570 04

LEA CH协议算法改进及仿真*

韦宏利,方玉杰

(西安工业大学电子信息工程学院,西安710032)

摘 要: 针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low Energ y Adaptiv e Clustering H ierarchy, LEA CH)能量消耗不均和节点过早死亡的问题,提出了LEACH协议的改进方案.该方案考虑了聚簇内节点的能耗、定位和网络服务质量,从簇头的选举算法和数据融合着手,在生存时间、能量消耗、基站数据接收三方面对簇头选举算法进行了分析改进.对改进后的LEACH协议和原LEACH协议进行仿真,仿真结果表明改进后的协议在生存时间上提高了33%,并减少了节点能量消耗和降低了基站接收数据的量.

关键词: 无线传感器网络;LEACH协议;簇头选举算法;NS2仿真

中图号: T P393 文献标志码: A

无线传感器网络[1]被认为是21世纪最重要的技术之一,它将对人类未来的生活方式产生巨大影响.麻省理工学院的 技术评论杂志(Technolog y Review)评出了对人类未来生活产生深远影响的十大新兴技术,无线传感器网络[2]即位于这十种新技术之首.美国和中国的许多高校(如西安电子科技大学、哈尔滨工业大学等)都对传感器网络进行了研究.无线传感器网络是一种全新的信息获取平台,可以实时监测和采集网络分布区域内的各种检测对象的信息.其节点能量有限、不可补充的特点,使得高效地利用节点能量成为无线传感器网络研究的重要目标之一[3].低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)是无线传感器网络中网络层协议的一种[4].其后发展出的很多分簇路由协议,如基于能量效率的阈值敏感传感器网络协议(thresho ld sensitiv e energ y efficient senso r netw or k pr oto col,TEEN)[5],混合节能分布式聚类协议(hybrid energy efficient distributed clustering,H EED)[6],但是节点生存时间的改进并不显著.LEACH协议的簇头选举具有很大的随机性,会造成簇头节点的分布不均,可能有些簇头离基站距离近,有些离基站距离远,这样产生的通信代价不一样,即就是说通信耗能是有所区别的,这也就造成节点的能量分布不均,使得全网的网络寿命减少.对于LEACH 协议存在的能量分布不均和网络生存时间短的问题[7],从簇头选举算法和数据融合方面,提出新协议,达到提高网络寿命的效果.

1 LEA CH协议

LEACH协议[8]以循环的方式随机选择簇首节点,将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点中,从而达到降低网络能源消耗、提高网络整体生存时间的目的.在LEACH协议中,同普通成员节点相比,簇首节点的负载较大,能量消耗较快.为平衡网络各节点的能耗、避免簇首节点过早死亡,采用T DM A时分复用方式(T ime Divisio n M ultiple A ccess,T DM A)周期性按轮(round)选举簇首的原则,每一轮的执行可以分为两个阶段,即簇的初始化阶段和稳定的数据通信阶段.簇的初始化阶段主要是选举簇头节点,其他节点决定加入哪个簇,然后建立TDMA列表.为了减少频繁的重建簇造成的能量消耗[9],簇建立完成后,会进入稳定的数据通信阶段,需要通信的节点会继续提供收发数据的服务,不需要的节点就会进入休眠状态,

第30卷第6期 西 安 工 业 大 学 学 报 V ol.30N o.6 2010年12月 Jo ur nal of X i!an T echno lo gical U niver sity Dec.2010

*收稿日期:2010 10 11

作者简介:韦宏利(1965 ),男,西安工业大学副教授,主要研究方向为神经网络.E m ail:s hanxiw hl@.

在簇的建立过程中,每个节点随机产生一个(0,1)之间的随机数,如果产生的随机数小于阈值T(n),该节点将成为簇头节点.其中r代表当前循环到第r轮,P代表预期簇头节点的个数与该轮总的节点数比值,T(n)代表当前的第n个节点的阈值,G是在最后的1/P轮中未成为簇头节点的节点集.

2 LEA CH协议的改进算法

LEACH协议算法从仿真结果发现,具有节点能量消耗过快和生存时间短的缺点.针对LEACH 协议存在的问题,提出了两点改进方案.

2.1 簇头选择

在簇的建立阶段,新的簇头选举算法[10],充分考虑节点当选的条件,把节点的能量和离基站的距离作为考虑能否成为簇头节点的依据[11].只有节点能量大,且距离基站近的节点才能成为簇头节点,一旦成为簇头节点后将不在在下轮当选为簇头节点,防止节点提前将能量耗尽,使网络提前出现网络通信空洞.下面是新的簇头选举算法的公式为T(n)=

0.5∀E∀k/E total+0.6∀d2aver/(d2max+d2), n#G

0,其他

式中:E为当前节点的能量;E total为此轮所有节点的总能量;d aver为此时所有节点到基站的平均距离;d max为所有节点中离基站最远的距离;d为该节点离基站的距离,而公式前面的系数是经过实验测定得到的.在这个公式中优先考虑节点能量,节点能量大的会优先成为簇头节点,在稳定数据通信阶段发挥数据融合功能.而节点离基站的距离作为一个辅助因子,如果节点离基站过远能量又过小时,节点是不可能成为簇头节点的,因为这样会造成节点过早死亡,可能造成网络中的部分区域瘫痪.

2.2 数据通信阶段

在簇头选举完毕,簇的建立已经完成的情况下,开始数据通信稳定阶段.在这个阶段,对数据进行融合,采取新的方法,在一个簇中,选择除簇头节点外该簇中能量最大的点,对数据进行融合,将其他节点的收发信息都报告给能量最大的节点,它将簇内信息进行融合,再将结果发送到基站.这样会减少该簇内簇头节点的耗能,对平衡整个簇内的能量起到关键的作用.

该思想的伪码:i代表当前的节点号,N代表本簇内的节点个数,E i代表第i个节点的能量,r h 代表数据融合的节点号,E max代表该簇内节点的最大能量,E c节点数据融合消耗的能量,now_代表的是现在的时间,节点进行完数据的融合将数据直接发送到基站,其他节点进入了睡眠状态.睡眠状态是通过节点的睡眠模块进行判断的.

E max=0;

for i=0;i

if E i>E max{

E max=E i;

rh=i;

}

E rh=E max-E c;

send data to base at now_

go to sleep;

2.3 能量模型

在无线传感器网络中采用的能量模型是一种简单无线能量消耗模型如图1所示.在该模型中, transmitter(发送电路)需要消耗一定的能量来运行无线电子器件以及功率放大器,receiver(接收电路)也需要消耗能量来运行无线电子器件.

图1 能量消耗模型

Fig.1 Energ y consumptio n mo del

1)发送阶段能量消耗 E TX(k,d)=E T X-elec+E TX-amp(k,d)=