基于lech協(xié)議的傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議

基于lech協(xié)議的傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議

無線無線通信技術(shù)、嵌入式技術(shù)和微信傳感器技術(shù)的快速發(fā)展和成熟，導(dǎo)致了大規(guī)模的微信傳感器網(wǎng)絡(luò)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，簡稱無線傳感器網(wǎng)絡(luò)）可以組織得更多。雖然無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)有的無線自組織網(wǎng)絡(luò)有許多相似之處,但同時也存在很大差別,其中最顯著的便是由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點一般采取隨機(jī)一次性部署的方式,不同于無線自組織網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通常具有持續(xù)的能量供應(yīng)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的能量是由內(nèi)置的電池提供,因此,整個傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存期受到電池容量限制。為延長整個網(wǎng)絡(luò)的生存期和提高網(wǎng)絡(luò)的利用率,較好的途徑是尋找一種更好的節(jié)省網(wǎng)絡(luò)節(jié)點消耗能量的算法,而分簇正是為了解決這些問題引入對網(wǎng)絡(luò)分層方法的重要技術(shù)。分簇技術(shù)是實現(xiàn)上述目標(biāo)的重要而有效的手段,分簇算法可以減少節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)的距離和數(shù)據(jù)包碰撞次數(shù),加之經(jīng)過數(shù)據(jù)融合處理,減少發(fā)送數(shù)據(jù)的長度,從而極大地降低每個節(jié)點的能耗由于節(jié)點能量的限制,簇內(nèi)節(jié)點與簇首的通信方式以及簇的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決定了整個網(wǎng)絡(luò)能量的消耗速度。本文在分析現(xiàn)有分簇路由協(xié)議特點和不足的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的能量優(yōu)化的分簇路由協(xié)議。除采用了新的簇首競爭參數(shù),同時又在簇首集合上構(gòu)造了簇間多跳路由,通過多跳傳輸?shù)姆绞綔p少直接與基站通信的簇首數(shù)量,從而可以進(jìn)一步降低能量的開銷。1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇算法分簇算法(ClusterAlgorithm)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中實行分層路由所采用的一種重要方法。分簇的概念最早是在分組無線網(wǎng)中提出,主要是針對網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點進(jìn)行層次劃分,若干個相鄰節(jié)點構(gòu)成—個簇,然后每個簇內(nèi)選舉一個簇頭(ClusterHeader),由簇頭節(jié)點管理和維護(hù)本簇范圍內(nèi)節(jié)點,負(fù)責(zé)簇內(nèi)節(jié)點通信,同時為簇間節(jié)點通信提供合適的路由信息,簇頭之間的連接構(gòu)成上層骨干網(wǎng),所有簇間通信都通過骨干網(wǎng)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。迄今為止,在無線自組網(wǎng)(WirelessAdHocNetwork)中已經(jīng)提出較多的分簇算法用于實施層次路由協(xié)議,而無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分簇算法正處于研究的階段。同無線自組網(wǎng)相比,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分簇算法更側(cè)重于保持網(wǎng)絡(luò)整體的能量消耗的均衡,避免出現(xiàn)熱點(Hotspot)問題,最大化地延長網(wǎng)絡(luò)的生存時間。在分簇的拓?fù)涔芾頇C(jī)制下,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點分為簇頭節(jié)點和成員節(jié)點兩類。在每個簇內(nèi),根據(jù)一定的機(jī)制選取某個節(jié)點作為簇頭,用于管理和控制整個簇內(nèi)成員節(jié)點,協(xié)調(diào)成員節(jié)點之間的工作,負(fù)責(zé)簇內(nèi)信息的收集和數(shù)據(jù)的融合處理以及簇間轉(zhuǎn)發(fā)。1.1簇頭自組織的存LEACH協(xié)議的全稱是“低功耗自適應(yīng)集群分層協(xié)議”(LowEnergyAdaptiveClusteringHierarchy),是分簇路由算法中一種專門用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇協(xié)議。采用動態(tài)分簇技術(shù),使網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點輪換充當(dāng)簇頭,以均衡網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗,延長整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期。在LEACH算法中,節(jié)點自組織成不同的簇,每個簇只有—個簇頭。所有非簇頭節(jié)點將自己的數(shù)據(jù)發(fā)給所屬簇的簇頭節(jié)點,為減少冗余數(shù)據(jù)的傳輸,簇頭節(jié)點在數(shù)據(jù)融合后將數(shù)據(jù)發(fā)送給遠(yuǎn)方的基站接收器。這樣,每個非簇頭節(jié)點都只需要知道自己所屬簇的簇頭信息即可,簇頭也只需要維持很小的路由表,為了避免簇頭能量消耗過快,每個節(jié)點須輪流擔(dān)任簇頭。因此LEACH算法的實現(xiàn)分成若干輪,每一輪又可分成簇形成階段和簇傳輸階段,而簇傳輸階段遠(yuǎn)遠(yuǎn)長于簇形成階段。在簇形成階段,每一個還沒有擔(dān)任過簇頭的節(jié)點分別生成0～1之間的隨機(jī)數(shù),如果生成的隨機(jī)數(shù)小于給定的閾值T(n),則選擇為簇首。這里T(n)的計算方法如下:T(n)={p1?p×[rmod(1/p)],0,n∈G其他(1)Τ(n)={p1-p×[rmod(1/p)],n∈G0,其他(1)其中:P是簇首在所有節(jié)點中所占的百分比,r是選舉輪數(shù),G是第r輪之前尚未當(dāng)過簇首的節(jié)點集合,n是表示某節(jié)點。一旦節(jié)點被選為簇頭后,就向外發(fā)送簇頭廣播信息。非簇頭節(jié)點根據(jù)根據(jù)收到的簇頭廣播信息的信號大小決定要加入哪個簇,并向決定加入的簇的簇頭發(fā)送加入簇的請求。簇頭在收到請求后將該節(jié)點加入自己的路由表并為每個節(jié)點設(shè)定一個TDMA定時消息,并且通知該簇中所有節(jié)點。此后的簇傳輸階段,這些分布式的節(jié)點即按照該TDMA時間表、以一跳式或多跳式的路由拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。每隔一定時問,整個網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)入簇形成階段開始新一輪的簇頭選舉過程。LEACH算法是讓網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點自組織地形成簇,簇頭是隨機(jī)產(chǎn)生的,這種隨機(jī)產(chǎn)生的方式無法保證簇頭節(jié)點的合理分布。當(dāng)簇頭節(jié)點位置比較集中時,簇的覆蓋區(qū)域?qū)⒊霈F(xiàn)部分重疊的現(xiàn)象,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不夠優(yōu)化;當(dāng)簇頭分布在邊緣區(qū)域時,簇內(nèi)節(jié)點到簇頭的距離將變大,使得簇的載荷也相應(yīng)變大,而且簇頭選舉中沒有考慮節(jié)點剩余能量不均等的問題,使得有些能量較少的節(jié)點被選舉為簇頭,這就加速了節(jié)點的死亡,故不能有效地延長網(wǎng)絡(luò)生存周期。另外由于簇頭選舉的隨機(jī)性使得網(wǎng)絡(luò)的簇頭需要負(fù)擔(dān)的節(jié)點數(shù)不同,加重了個別簇頭節(jié)點的負(fù)擔(dān),使得網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載平衡程度下降,也降低了網(wǎng)絡(luò)壽命。1.2基于letch的算法LEACH-C(LEACH-centralized)和LEACH-F(LEACH-fixed)都是集中式的簇頭產(chǎn)生算法,由基站負(fù)責(zé)挑選簇頭。LEACH的簇頭由節(jié)點根據(jù)隨機(jī)數(shù)自主決定,沒有明確的數(shù)目和位置,而LEACH-C根據(jù)全局信息挑選簇頭,每個節(jié)點把自身地理位置和當(dāng)前能量報告給基站?；靖鶕?jù)所有節(jié)點的報告計算平均能量,當(dāng)前能量低于平均能量的節(jié)點不能候選簇頭。從剩余候選節(jié)點中選出合適數(shù)量和最優(yōu)地理位置的簇頭集合是一個NP問題。基站根據(jù)所有成員節(jié)點到簇頭的距離平方和最小的原則,采用模擬退火(SimulatedAnnealing)算法解決該NP問題。最后,基站把簇頭集合和簇的結(jié)構(gòu)廣播出去。LEACH-F也是在LEACH基礎(chǔ)上做了一些改變。簇的形成與LEACH-C一樣,同時,基站為每個簇生成一個簇頭列表,指示簇內(nèi)節(jié)點輪流當(dāng)選簇頭的順序。最大的優(yōu)點就是無須每輪循環(huán)都構(gòu)造簇,減少了構(gòu)造簇的開銷。但是,LEACH-F并不適合真實的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,因為它不能動態(tài)處理節(jié)點的加入、失敗和移動。同時,它還增加了簇間的信號干擾。LEACH-E是分布式簇頭產(chǎn)生算法,針對LEACH沒有考慮節(jié)點的剩余能量情況而選擇簇頭的不足提出的。每個節(jié)點使用式(2)的概率來決定自己是否成為簇頭節(jié)點:p(Si)=min{Ei(r)Etotal(r)k,1}(2)p(Si)=min{Ei(r)Etotal(r)k,1}(2)其中,k是總簇頭數(shù)目,Ei(r)為節(jié)點i在第r輪的剩余能量,Etotal(r)=∑i=1N∑i=1ΝEi(r),為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的總能量。式(2)的改進(jìn),使剩余能量比較高的節(jié)點優(yōu)先當(dāng)選簇頭,避免了選擇剩余能量低的節(jié)點導(dǎo)致節(jié)點快速死亡的缺點,第一個死亡節(jié)點時間比LEACH稍有延長。PEGASIS(Power—EfficientGatheringinSensorInformationSystems)協(xié)議借鑒了LEACH中分簇算法的思想。根據(jù)節(jié)點的地理位置,采用貪婪算法將所有節(jié)點形成一條相鄰節(jié)點之間距離最短的鏈,這樣每個節(jié)點都能以最小功率發(fā)送數(shù)據(jù),并且每輪只隨機(jī)選擇一個簇頭與基站通信,減少了數(shù)據(jù)通信量。但是PEGASIS算法需要知道每個節(jié)點地理位置信息,且信息傳輸有較大時延。還有一些針對能量高效利用的路由協(xié)議被提出,TEEN(ThresholdsensitiveEnergyEfficientsensorNetwork)協(xié)議是一個基于集群的路由協(xié)議,也是由LEACH發(fā)展而來的。TEEN和LEACH的實現(xiàn)機(jī)制非常相似,只是前者是響應(yīng)型的,而后者屬于主動型傳感器網(wǎng)絡(luò)。EERP基本也和HEEN一樣,沒有從節(jié)點間能量的角度考慮。2改進(jìn)的新算法2.1基于非均勻分簇的傳感器網(wǎng)絡(luò)路由目前針對LEACH算法改進(jìn)研究主要是針對兩方面:①改進(jìn)簇頭選擇算法;②簇間考慮利用多跳通信傳輸數(shù)據(jù)到Sink。針對上述的設(shè)計要求,本文分別對LEACH算法的簇頭選擇算法和數(shù)據(jù)傳輸方式做了改進(jìn),設(shè)計了一種新的基于非均勻分簇的傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法(EnergyOptimal-basedUnequalClusteringProtocol,EOUCP),其基本思想是在簇頭競爭過程中,同時考慮節(jié)點及其鄰居節(jié)點的剩余能量,提高對低能量節(jié)點的保護(hù);成簇后對簇內(nèi)活動節(jié)點進(jìn)行調(diào)度,在不影響監(jiān)測區(qū)域覆蓋率的情況下,讓一部分節(jié)點進(jìn)入休眠狀態(tài),既節(jié)約了節(jié)點能量,也減小了數(shù)據(jù)信息的冗余度,簇頭與匯聚點間通信采用多跳的路由方式,避免長距離傳輸造成能量浪費(fèi)。2.2發(fā)射功率能耗計算網(wǎng)絡(luò)由N個隨機(jī)部署的傳感器節(jié)點組成,同時有以下假設(shè):①傳感器網(wǎng)絡(luò)為高密度靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),基站部署在方形觀測區(qū)域A的外側(cè),傳感器節(jié)點和基站部署后均不再發(fā)生位置移動,且基站唯一;②節(jié)點具備數(shù)據(jù)融合功能,每個傳感器節(jié)點都有一個唯一的標(biāo)識(ID);③節(jié)點可以根據(jù)接收方距離的遠(yuǎn)近自由調(diào)整其發(fā)射功率以節(jié)約能量消耗;④鏈路是對稱的。若己知發(fā)送方的發(fā)射功率,節(jié)點可以根據(jù)接收信號的強(qiáng)度計算出發(fā)送者到自己的近似距離。EOUCP算法采用與LEACH協(xié)議相同的無線通信模型。節(jié)點發(fā)射每比特的數(shù)據(jù)到距離為d的位置,消耗的能量有發(fā)射電路和功率放大功耗兩部分組成,即ETx(l,d)={lEelec+lεfsd,d<d0lEelec+lεmpd4,d≥d0(3)EΤx(l,d)={lEelec+lεfsd,d<d0lEelec+lεmpd4,d≥d0(3)其中,Eelec:表示發(fā)射電路的能耗。若傳輸距離小于閾值d0,功率放大損耗采用自由空間模型;當(dāng)傳輸距離大于等于閾值d0時,采用多路徑衰減模型。ε、εmp分別為這兩種模型中功率放大所需的能量。節(jié)點接收l比特數(shù)據(jù)的能耗為:ERx(l)=lEelec。將k個長度為l比特的數(shù)據(jù)包融合的能耗為:ERx(l)=lkEDF.其中,EDF為融合單位比特數(shù)據(jù)所需的能量。2.3算法描述2.3.1多跳的傳播算法EOUCP是基于LEACH基本思想提出的改進(jìn)算法,在簇的建立階段和穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸階段與傳統(tǒng)LEACH算法的過程大致相同,主要的思想體現(xiàn)在改進(jìn)了簇頭的選擇過程和簇頭到Sink節(jié)點之間采用多跳的傳輸方式。EOUCP算法是一個分布式競爭算法,每個傳感器節(jié)點都參與競爭,使簇頭的分布更均勻合理。競爭的主要依據(jù)是節(jié)點的剩余能量和鄰居節(jié)點的平均剩余能量的比值,不再以式(1)中的閾值作為簇頭競爭的參數(shù)。在EOUCP協(xié)議中,規(guī)定每個節(jié)點需要保存一張鄰居表,以存儲器鄰居節(jié)點的相關(guān)信息,包括節(jié)點ID、剩余能量、距離等,見表1。2.3.2節(jié)點剩余能量的獲取考慮到LEACH中簇頭競爭存在的不足,EOUCP中將節(jié)點的剩余能量和鄰居節(jié)點的平均剩余能量的比值作為簇頭節(jié)點選擇的重要參數(shù)。算法開始時,基站先以給定的功率向全網(wǎng)發(fā)送廣播信號,節(jié)點根據(jù)接收到的信號強(qiáng)度計算出它到基站的距離d,由該距離值得到自己的競爭半徑Ri,計算如下:Ri=[cEresidualEˉˉˉ+(1?c)?ddmax?dminRi=[cEresidualEˉ+(1-c)?ddmax-dminRc(4)其中,0≤c≤1,c為控制取值范圍的參數(shù),為常系數(shù),用來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點能量和距離這兩個參數(shù)所占的大小。實驗中可選擇c=0和c=0.5,通過仿真比較,可以觀察到c取不同值時,簇頭數(shù)目與Rc之間的關(guān)系。當(dāng)Rc固定時,c增大對應(yīng)簇頭數(shù)目要多,這是因為c的增大導(dǎo)致候選簇首的競爭半徑變小,因此簇頭的數(shù)目增多。Eresidual為節(jié)點在第m輪運(yùn)行時的剩余的能量,EˉˉˉEˉ為第m輪運(yùn)行時簇內(nèi)節(jié)點的平均能量。dmax和dmin代表節(jié)點到基站的距離的最大值和最小值。Rc代表節(jié)點的最大競爭半徑。每個節(jié)點將競爭半徑內(nèi)的區(qū)域作為自己的競爭區(qū)域,將競爭區(qū)域內(nèi)的所有其他節(jié)點看作是自己的鄰居。節(jié)點首先以半徑Ri廣播消息,這樣算法將簇頭覆蓋區(qū)域大小限制在半徑Ri的區(qū)域內(nèi),即在簇頭節(jié)點通信半徑Ri內(nèi)的節(jié)點才能成為此簇類的成員,實現(xiàn)了地理分布上的均勻分簇。再根據(jù)鄰居節(jié)點發(fā)送的消息更新鄰居表,最后由式(5)得到其開始簇首競爭的時間tc。tc=μTEresidual/Eˉˉˉ(5)tc=μΤEresidual/Eˉ(5)其中,μ為分布在[0.9,l]的隨機(jī)實數(shù),為常系數(shù),在實驗時選取合適的常數(shù)值,用來調(diào)整節(jié)點剩余能量和簇內(nèi)節(jié)點平均能量所占的比重,進(jìn)而可以控制節(jié)點i開始競爭簇首時間的大小。由式(5)可知,當(dāng)節(jié)點剩余能量較小時,其開始競爭簇首的時間tc變短,有效保護(hù)了當(dāng)節(jié)點能量較低時避免成為簇頭而加劇其死亡的可能性。T代表事先規(guī)定的簇首競爭持續(xù)時間,EˉˉˉEˉ代表鄰居節(jié)點的平均剩余能量,Eresidual代表節(jié)點的剩余能量。若節(jié)點在競爭時刻到來之前已經(jīng)收到鄰居節(jié)點的簇頭申明消息,則退出競爭并發(fā)送消息加入該簇。否則,節(jié)點統(tǒng)計鄰居中已加入簇的節(jié)點數(shù)并與閾值k(t)進(jìn)行比較。當(dāng)節(jié)點數(shù)小于閾值k(t)時,廣播消息宣布競爭成功。閾值k(t)的計算公式:k(t)=m(1-e-t/T),其中t代表當(dāng)前時間,m代表全部鄰居節(jié)點數(shù)。閾值k(t)的推導(dǎo)過程簡要說明如下:因m代表全部鄰居節(jié)點總數(shù)目,節(jié)點統(tǒng)計鄰居中已加入簇的節(jié)點數(shù)必然要小于最大值m,所以閾值可設(shè)為m(1-α),其中α∈(0,1)。利用指數(shù)函數(shù)e-x特性,當(dāng)x∈(0,1)時,e-x∈(0,1),即閾值k(t)=m(1-e-x),而μEresidual/Eˉˉˉ∈(0,1)μEresidual/Eˉ∈(0,1),所以可令μEresidual/EˉˉˉμEresidual/Eˉ來代替x,即有閾值等于m(1-e-μEresidual/);又有式(5)分析,可得閾值k(t)=m(1-e-t/T)。簇首競爭結(jié)束后,若節(jié)點有多個鄰居節(jié)點成為簇首,則加入距自己最近的簇以減少通信干擾,未加入簇的節(jié)點發(fā)送消息至剩余能量最大的鄰居節(jié)點,通過該鄰居節(jié)點成為其他簇的多跳成員。進(jìn)入穩(wěn)定運(yùn)行階段后,簇內(nèi)成員節(jié)點持續(xù)采集監(jiān)測數(shù)據(jù),傳與簇頭節(jié)點后發(fā)送到Sink節(jié)點。持續(xù)一段時間以后,整個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入下一輪工作周期,重新選擇簇頭節(jié)點。2.4節(jié)點剩余能量和中轉(zhuǎn)口誤差設(shè)計該算法對簇頭與Sink之間的通信方式做進(jìn)一步的改進(jìn),算法中簇頭利用權(quán)值來選擇下一跳路由。在數(shù)據(jù)傳輸階段,采用多跳傳輸,需要建立一棵以簇頭節(jié)點組成的樹,簇頭結(jié)點為Sink,在路由表建立的過程中不再考慮時間延遲的特點,將模型理想化,忽略其延遲時間。因為相對節(jié)點之間數(shù)據(jù)的傳輸和簇頭與Sink多跳通信時間來說,節(jié)點本身的路由建立時間非常短,要相差幾個數(shù)量級,同時在數(shù)據(jù)傳輸階段可以設(shè)定一較長時間,避免頻繁建簇的能耗。首先假設(shè)簇間多跳路由協(xié)議中,中繼簇頭收到的上一跳的數(shù)據(jù)間沒有冗余信息,并且來自不同簇的數(shù)據(jù)無法進(jìn)一步融合,中繼簇頭只是簡單轉(zhuǎn)發(fā)來自其它簇頭的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。如何從鄰居簇頭集合中選擇合適的下一跳路由是簇間路由策略的關(guān)鍵,文中假設(shè)通信采用自由空間模型,鏈路消耗的能耗與距離的平方d2呈線性關(guān)系。假設(shè)簇頭i有數(shù)據(jù)傳送,如果有中繼簇頭j幫助傳輸數(shù)據(jù),則到Sink的消耗的鏈路能耗代價歸結(jié)為(J)2,ditoj2,與簇頭i直接將數(shù)據(jù)傳給BS的鏈路能耗代價,相比,只有滿足2+ditoj2<dtosink(i)2,中繼傳輸才能節(jié)省能量消耗。為了綜合考慮節(jié)點的剩余能量和鏈路的消耗代價最低,在選擇下一跳簇頭作為路由時,考慮到中繼節(jié)點的剩余能量和中繼轉(zhuǎn)發(fā)的鏈路消耗代價兩方面。引入定義如下:Wj=E(j)E_(r?1)+dtosink(i)2dtosink(j)2+ditoj2(6)Wj=E(j)E_(r-1)+dtosink(i)2dtosink(j)2+ditoj2(6)其中dtosink(i)、dtosink(j)為簇頭i,j到Sink的距離,ditoj為第i簇頭到第j簇頭的距離,E_(r-1)為上一輪的平均能量,E(j)是節(jié)點的剩余能量。簇頭i將它的鄰居簇頭j加入到鄰居簇頭集合中,并計算這些鄰居簇頭的權(quán)值Wj,然后從權(quán)值Wj>2的鄰居簇頭中選擇下一跳路由。依照權(quán)值大小的順序來選擇該簇頭的下一跳路由順序排列在下一跳路由表中。權(quán)值越大的簇頭優(yōu)先被選擇為下一跳路由,若發(fā)現(xiàn)權(quán)值相等的情況則根據(jù)節(jié)點的ID大小來選擇下一跳路由,下一跳路由表在每輪形成簇頭后構(gòu)建形成?？紤]節(jié)點的存儲量有限,下一跳路由表中只放三個路由項,分別按照權(quán)值W的大小依順序存放在路由表中。例如:如圖2,在某一輪中簇頭節(jié)點3的路由表如表2中所示,該簇頭3會選擇簇頭6作為其下一跳的中繼簇頭。在實際工作過程中,有些簇頭可能擔(dān)任多個簇頭的中繼,這樣該簇頭的能量消耗較多,容易快速死亡,造成“熱點”出現(xiàn)。中繼簇頭引入一個合理的能量變化閾值ΔE?？紤]到每個中繼節(jié)點要發(fā)送自己的數(shù)據(jù)和允許轉(zhuǎn)發(fā)兩個其鄰居簇頭節(jié)點的數(shù)據(jù),所以實驗中設(shè)置ΔE為3倍的自己到Sink轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的通信能耗,即ΔE=3(lεfsd2itosinkitosink2)。簇頭節(jié)點能量變化閾值ΔE的設(shè)置要根據(jù)節(jié)點的轉(zhuǎn)發(fā)能力來設(shè)置,與節(jié)點和sink間的通信能耗代價有關(guān)。當(dāng)中繼節(jié)點能量超過ΔE時,向鄰居簇頭廣播一能量消息通知各鄰居簇頭不再作為中繼轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。鄰居簇頭就會將路由表中這個路由項刪除。選擇路由表中下一個路由項作為下一跳路由。當(dāng)中繼6的能量大于閾值時,發(fā)送一消息,簇頭3收到后就會將6的這個路由項刪除。而選擇1的路由項即簇頭節(jié)點9作為下一跳路由。如果路由表中的每一個路由項的能量變化都達(dá)到閾值ΔE,那么路由表就是空的,節(jié)點3就不能利用中繼轉(zhuǎn)發(fā),而是自己將數(shù)據(jù)送至Sink節(jié)點。在路由選擇結(jié)束,簇頭節(jié)點組成了一棵以Sink為根節(jié)點的樹,數(shù)據(jù)沿著Sink的方向在邊上傳輸。3模擬實驗與性能分析3.1節(jié)點通信距離本文采用了與文獻(xiàn)中類似的場景,在100m×100m的矩形區(qū)域內(nèi)隨機(jī)放置100個傳感器節(jié)點,Sink節(jié)點位于(150,50)處,所有節(jié)點的通信距離為20m。假設(shè)節(jié)點的初始能量均為2J,且原始數(shù)據(jù)產(chǎn)生速率均為1kb/s,每個節(jié)點發(fā)送或接收數(shù)據(jù)時,發(fā)射電路需要消耗的能量Eelec=50nJ/bit,功率放大器消耗的能量Efs=100pJ/(bit·d-2),簇頭融合數(shù)據(jù)消耗的能量Edf=50pJ/bit,信號放大器的放大倍數(shù)εmp=0.0013pJ/bit/m4,信號傳輸距離d0=87m,采樣周期10s。3.2算法在網(wǎng)絡(luò)剩余能量上的對比本文利用NS-2仿真平臺,選取了簇頭能耗、簇頭個數(shù)、網(wǎng)絡(luò)能耗、存活節(jié)點數(shù)等指標(biāo)來比較LEACH算法和新算法的性能,并在不考慮外界破壞因素的前提下,當(dāng)一個節(jié)點的能量等于零時,定義節(jié)點失效,同時定義第一個節(jié)點死亡時間為網(wǎng)絡(luò)生存期。圖3所示從試驗中隨機(jī)選取20輪,統(tǒng)計各輪中所有簇頭消耗的能量,結(jié)果可發(fā)現(xiàn)