無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法研究與仿真設(shè)計(jì)

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1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法研究與仿真設(shè)計(jì)摘要：為提升無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的存活能力，并保證節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)效能，通過(guò)改進(jìn)LEACH算法，優(yōu)化了偏僻節(jié)點(diǎn)選取為簇頭節(jié)點(diǎn)的概率，并使用NS平臺(tái)對(duì)改進(jìn)后的傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測(cè)試，與傳統(tǒng)LEACH算法比較，改進(jìn)后的LEACH算法可以實(shí)現(xiàn)耗能均分化的目的，壽命更長(zhǎng)，效率也更高。關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器；LEACH算法；仿真分類(lèi)號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2014)34-8108-02WSN(WirelessSensorNetworks)是由大量的微型傳

2、感器節(jié)點(diǎn)以自組織方式構(gòu)成的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，其目的是協(xié)作地感知、采集、處理和傳輸網(wǎng)絡(luò)覆蓋地理區(qū)域中感知對(duì)象的信息，并發(fā)布給觀察者。不同于其他網(wǎng)絡(luò)，WSN中的傳感器節(jié)點(diǎn)體積小、成本低，大都用電池供電，能量有限，且在危險(xiǎn)和無(wú)人環(huán)境下能量供給困難。針對(duì)WSN能量受限特性，設(shè)計(jì)有效的協(xié)議和算法以降低節(jié)點(diǎn)能量消耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期，是WSN研究的核心問(wèn)題之一。路由協(xié)議對(duì)WSN的整體性能的好壞有著重要影響，而路由算法在路由協(xié)議中的作用尤為重要。從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞慕嵌瓤?，WSN可以被分為平面結(jié)構(gòu)以及分簇結(jié)構(gòu)兩大類(lèi)。與平面結(jié)構(gòu)相比，

3、采用分簇結(jié)構(gòu)的WSN具有能量效率高、可擴(kuò)展性好等優(yōu)點(diǎn)。作為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂频挠行Х绞街?，分簇路由算法可顯著降低WSN的能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期，有效解決WSN能量受限的問(wèn)題。1改進(jìn)的LEACH算法LEACH算法是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)工作優(yōu)化方面非常經(jīng)典的一個(gè)算法。LEACH算法使無(wú)線網(wǎng)絡(luò)分成若干簇，并在每簇中產(chǎn)生簇首負(fù)責(zé)收集并上傳環(huán)境信息。但簇首由簇節(jié)點(diǎn)輪換擔(dān)任，使無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)耗能均分話，這樣就不會(huì)出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)過(guò)早死亡的情況，傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命也會(huì)增強(qiáng)。簇首的選擇是隨機(jī)的，但作為簇首的節(jié)點(diǎn)不會(huì)連續(xù)座簇首，輪換多次后，

4、每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為簇首的概率是基本相等的。簇節(jié)點(diǎn)選取依據(jù)公式(1)。首先簇節(jié)點(diǎn)已平均分布方式，在［0,1］區(qū)間產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，當(dāng)隨機(jī)數(shù)小于之前設(shè)定的閾值T(n)時(shí)，這個(gè)節(jié)點(diǎn)將成為簇首。T(n)表示如公式(1):雖然LEACH算法延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命，但其自身也存在諸多缺陷。因?yàn)榇仡^選取是隨機(jī)的，遠(yuǎn)離簇群中心并遠(yuǎn)離傳輸接口的節(jié)點(diǎn)擔(dān)任簇頭可使得傳輸距離增加，也導(dǎo)致耗能增加，并影響傳輸信息質(zhì)量。單純利用平均選取的方式用LEACH算法選取簇頭具有盲目性，會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)過(guò)早死亡情況。為了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，本課題采用控制選取簇首以及網(wǎng)絡(luò)通信方式

5、的算法，使簇存活時(shí)間更長(zhǎng)。改進(jìn)的T(n)計(jì)算公式為改進(jìn)后的算法改善了簇頭節(jié)點(diǎn)的選取，避免了偏遠(yuǎn)節(jié)點(diǎn)作為簇頭節(jié)點(diǎn)的情況發(fā)生，并均衡節(jié)點(diǎn)剩余能量與信息傳輸效果，保證了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)工作效率更高。2仿真及性能分析仿真使用NetworkSimulatorversion(下稱(chēng)NS)軟件，首先對(duì)傳統(tǒng)的LEACH算法和優(yōu)化后的LEACH算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比，實(shí)驗(yàn)中節(jié)點(diǎn)處于過(guò)載狀態(tài)，工作中傳輸過(guò)量信號(hào)，1是兩使節(jié)點(diǎn)過(guò)早進(jìn)入死亡狀態(tài)，從而縮短了實(shí)驗(yàn)時(shí)間種算法下的存活節(jié)點(diǎn)數(shù)與網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間的關(guān)系如圖1所示，本實(shí)驗(yàn)中傳統(tǒng)LEAC

6、H算法構(gòu)建的傳感器網(wǎng)絡(luò)在第4h就出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)死亡狀態(tài)，隨后不斷的有節(jié)點(diǎn)死亡。而優(yōu)化后的LEACH算法保證了前期節(jié)點(diǎn)的存活，直到18h后節(jié)點(diǎn)才大范圍死亡，可知節(jié)點(diǎn)耗能更加均分。而且在19.6h時(shí)改進(jìn)型網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行才終止，比傳統(tǒng)LEACH網(wǎng)絡(luò)延長(zhǎng)3h。可見(jiàn)在節(jié)點(diǎn)大量存活并取得更多的存活時(shí)間基礎(chǔ)上，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量監(jiān)控與存活壽命都得到明顯的改進(jìn)。在特殊環(huán)境中，對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)性能會(huì)提出更高的要求，往往通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量來(lái)滿足要求，但不一定能實(shí)現(xiàn)性能的最優(yōu)化，大量節(jié)點(diǎn)的存在勢(shì)必造成信號(hào)之間的干擾以及協(xié)議之間的沖突，從而提高

7、了節(jié)點(diǎn)選取的復(fù)雜度。應(yīng)使用適當(dāng)?shù)墓?jié)點(diǎn)來(lái)構(gòu)造最優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)。因此引入平均監(jiān)測(cè)率，監(jiān)測(cè)率為對(duì)目標(biāo)區(qū)域的覆蓋程度的指標(biāo)。2所示，在lKmXO.lKm狹長(zhǎng)區(qū)域中，節(jié)點(diǎn)數(shù)目為18個(gè)時(shí)，監(jiān)測(cè)效率隨節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加而提高的不再明顯，為監(jiān)測(cè)拐點(diǎn)，此點(diǎn)位是監(jiān)測(cè)效率與節(jié)點(diǎn)數(shù)的最優(yōu)化位置，一般選擇此數(shù)量的節(jié)點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)配置的數(shù)量。3結(jié)論為提升傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命與監(jiān)測(cè)質(zhì)量，本課題改進(jìn)了傳統(tǒng)的LEACH算法，優(yōu)化了過(guò)偏的傳感器節(jié)點(diǎn)選取簇頭的概率，通過(guò)仿真驗(yàn)證，新網(wǎng)絡(luò)工作效率更高，壽命更長(zhǎng)，并實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)數(shù)量與監(jiān)控區(qū)域的優(yōu)化。針對(duì)WSN能量受限的

8、特點(diǎn)，課題在原有分簇算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，嘗試在簇頭的選取、簇的劃分以及簇的路由等環(huán)節(jié)提出新的改進(jìn)策略，以期能有效地平衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能耗負(fù)載，改善網(wǎng)絡(luò)能量的使用效率，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間，從而更加有效的解決WSN能量受限的問(wèn)題。同時(shí)，課題研究也為其他從事相關(guān)研究的人員提供可借鑒的解決思路。參考文獻(xiàn)：[1]Younis0，F(xiàn)ahmyS.Heed:ahybrid，energy-efficient，distributedclusteri