異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議研究

蘇國棟

(福建師范大學(xué)福清分校 電子與信息工程學(xué)院，福建 福清 350300)

異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議研究

蘇國棟

(福建師范大學(xué)福清分校 電子與信息工程學(xué)院，福建 福清 350300)

有效利用能源及降低能耗一直都是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)務(wù)必解決的關(guān)鍵問題。該文簡要介紹和分析了經(jīng)典路由算法(LEACH)，特別是更為復(fù)雜的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，具有多級(jí)能量異構(gòu)和多級(jí)傳輸速率等特點(diǎn)，提出了一種基于模糊邏輯的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分簇路由FLHE算法。該算法使得能級(jí)和速率級(jí)別越高的節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為本輪次簇首的機(jī)會(huì)越大。最后，結(jié)合MATLAB實(shí)驗(yàn)仿真，分析比較FLHE算法與LEACH算法的性能。

異構(gòu)無線傳感網(wǎng)絡(luò)；LEACH；FLHE；模糊邏輯

0引言

隨著計(jì)算科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，無線通信技術(shù)深度滲透，以及“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的迅速崛起，智能感知和智能終端處理等新興技術(shù)受到了相當(dāng)大的關(guān)注，應(yīng)用前景廣闊。國家發(fā)布的《物聯(lián)網(wǎng)“十二五”規(guī)劃》和通信技術(shù)領(lǐng)域的“十三五”規(guī)劃建議中，均明確將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)。移動(dòng)互聯(lián)、智能感知的未來終端模式，僅僅依靠現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)和無線局域網(wǎng)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，那么無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)體系的重要支撐技術(shù)之一，將在該領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵的作用。正由于WSN節(jié)點(diǎn)具有精簡易帶以及強(qiáng)大末端感知等優(yōu)勢特點(diǎn)，符合未來的物物泛在相連的構(gòu)想。

然而，其也存在不足。首先，節(jié)點(diǎn)體積設(shè)計(jì)精簡，相應(yīng)的，其自身的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力等就降低，限制其應(yīng)用范圍。其次，盡管節(jié)點(diǎn)便于攜帶，移動(dòng)性強(qiáng)，相應(yīng)的，其所面對(duì)的環(huán)境更加的復(fù)雜、惡劣，勢必對(duì)節(jié)點(diǎn)的各方面性能提出更高的要求和考驗(yàn)。其中一個(gè)非常重要的問題就是節(jié)點(diǎn)自身工作的能量損耗，這對(duì)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載能力提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn)。由此，對(duì)整個(gè)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳輸路徑和跳數(shù)進(jìn)行有效規(guī)劃顯得非常關(guān)鍵。WSN的路由協(xié)議可分為平面路由協(xié)議和分層路由協(xié)議[1]。其中，平面路由協(xié)議存在著能量消耗不均勻、數(shù)據(jù)重疊問題嚴(yán)重、資源盲目使用、可拓展性差等問題，限制了平面路由在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。而層次路由協(xié)議引入分布式且聚類成簇的思想對(duì)WSN節(jié)點(diǎn)按規(guī)則劃分，實(shí)現(xiàn)將總體能耗進(jìn)行有規(guī)則分配到網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)個(gè)體，從而提高了每個(gè)節(jié)點(diǎn)的存活期，適合無線傳感網(wǎng)絡(luò)的需求。基于層次分簇的基本概念，麻省理工學(xué)院Heinzelman等人提出了一種低功耗的自適應(yīng)路由協(xié)議——LEACH是經(jīng)典的分簇路由協(xié)議[2]。MEAC分簇協(xié)議[3]提出了基于不同的簇選擇策略、動(dòng)態(tài)分配時(shí)槽和空閑偵聽的MAC層節(jié)能機(jī)制。Georgios Smaragdakis等人提出將節(jié)點(diǎn)的初始能量作為簇首選擇的重要考量因素的SEP算法[4]。EEHC和DEEC算法[5-6]提出了基于多級(jí)能量異構(gòu)的能耗均衡解決方法。同構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)是理想的，而對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究更具科學(xué)研究意義。本文提出的FLHE算法，是根據(jù)不同當(dāng)前能量和不同傳輸速率的情況，利用模糊邏輯處理不確定信息的理論和優(yōu)勢，優(yōu)化簇首選擇策略，解決能耗不均問題，改善網(wǎng)絡(luò)能源利用效率。

1相關(guān)工作

層次路由協(xié)議的最終目標(biāo)是通過采用中終端集群成簇及簇內(nèi)多跳通信以減少傳感器節(jié)點(diǎn)之間、傳感器節(jié)點(diǎn)與基站之間的傳輸距離，并加以數(shù)據(jù)匯聚和融合以盡可能減少無線傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包流量，最終實(shí)現(xiàn)將能耗有規(guī)則分配到網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)個(gè)體，從而提高了每個(gè)節(jié)點(diǎn)的存活期。在WSN層次路由協(xié)議中,為了均衡網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的能量消耗，LEACH采用隨機(jī)選舉部分簇頭并且輪流交替[7]。

那么，LEACH的簇首是如何選擇的呢？在簇建立階段，其將地理位置上相近的節(jié)點(diǎn)組成一個(gè)簇，即對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行規(guī)則下的區(qū)域劃分，并以簇為單位，簇內(nèi)采用隨機(jī)與輪流機(jī)制選舉一個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)，并且簇首節(jié)點(diǎn)每輪進(jìn)行交替輪換。其簇首選擇采用循環(huán)方式，每一輪，每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)限定范圍的隨機(jī)值，并設(shè)有閾值T(s)，其值由式(1)給出。式中，r指代輪數(shù)，popt是當(dāng)前輪預(yù)置的簇首節(jié)點(diǎn)百分比，G是指每一個(gè)執(zhí)行周期內(nèi)，剔除前r-1輪已當(dāng)選的簇首節(jié)點(diǎn)之外的節(jié)點(diǎn)集合。那么，當(dāng)隨機(jī)值低于閾值，則作為簇首節(jié)點(diǎn)。

盡管LEACH采用層次路由機(jī)制，均衡了網(wǎng)絡(luò)能量負(fù)荷，但也存在一定的局限性[8]。LEACH算法對(duì)微傳感器設(shè)備提出了兩個(gè)假設(shè)。其一，節(jié)點(diǎn)間要求無差異化，同等地位，相同性質(zhì)等，即同構(gòu)，例如，有同等機(jī)會(huì)當(dāng)選簇首節(jié)點(diǎn)。其二，要求節(jié)點(diǎn)間通信要使用相同的傳輸能量水平，等等。然而，現(xiàn)實(shí)的環(huán)境和設(shè)備中，要滿足上述要求是極少的。往往，網(wǎng)絡(luò)及節(jié)點(diǎn)本身均存在差異，諸如能量差異、功能性差異、計(jì)算量差異等等，即網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)存在異構(gòu)性。無論節(jié)點(diǎn)當(dāng)前剩余能量多少或者平均能耗高低，均有等同機(jī)會(huì)當(dāng)選為簇首，這種選舉方法勢必不合理。倘若低能量的節(jié)點(diǎn)或平均能耗高的節(jié)點(diǎn)作為協(xié)調(diào)點(diǎn)，不僅加劇其死亡趨勢，而且很難保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕瑪?shù)據(jù)包隨時(shí)都有可能因?yàn)楣?jié)點(diǎn)不足以承擔(dān)協(xié)調(diào)點(diǎn)或消耗殆盡而丟失。此外，可能存在節(jié)點(diǎn)自身特性異構(gòu)，有些傳輸速率高的節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)量大，頻率高，相對(duì)能耗高，必將較早死亡，不利于延長生命周期。

2無線傳感網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)模型

2.1 異構(gòu)因素類型

對(duì)于無線傳感器節(jié)點(diǎn)而言，主要存在著三種異構(gòu)類型：鏈路異構(gòu)，計(jì)算與存儲(chǔ)異構(gòu)，能量異構(gòu)[9]。鏈路異構(gòu)是指異構(gòu)節(jié)點(diǎn)具備寬帶鏈路或能夠提供足夠遠(yuǎn)距離的收發(fā)，相應(yīng)的，鏈路異構(gòu)節(jié)點(diǎn)就能夠?yàn)閿?shù)據(jù)可靠傳輸提供強(qiáng)大保證。計(jì)算與存儲(chǔ)異構(gòu)意味著節(jié)點(diǎn)的硬件支持是不一致的，即異構(gòu)節(jié)點(diǎn)具備更強(qiáng)大的微處理器和存儲(chǔ)空間。因此，擁有相應(yīng)功能的異構(gòu)節(jié)點(diǎn)能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)提供更強(qiáng)大和更復(fù)雜的數(shù)據(jù)計(jì)算處理以及長期的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。能量異構(gòu)意味著異構(gòu)節(jié)點(diǎn)自身攜帶了更充足的能源或者電池可被替換。顯然，不管是鏈路異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)還是計(jì)算與存儲(chǔ)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，都是以消耗更多的能量資源為代價(jià)的。可見，能量異構(gòu)是三種異構(gòu)類型的重中之重。假如沒有能量異構(gòu)存在，那么鏈路異構(gòu)或計(jì)算與存儲(chǔ)異構(gòu)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的影響將大打折扣，甚至產(chǎn)生負(fù)影響，嚴(yán)重?fù)p害網(wǎng)絡(luò)生命周期。

2.2 異構(gòu)因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響

部署異構(gòu)部分節(jié)點(diǎn)于傳感器網(wǎng)絡(luò)中，將會(huì)帶來一定的好處。

2.2 .1 延長網(wǎng)絡(luò)生命期。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，從節(jié)點(diǎn)終端發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)包到基站的平均能量消耗要比在同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)少很多，整體上，能夠延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命期。

2.2 .2提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴Ｊ墉h(huán)境和節(jié)點(diǎn)自身特點(diǎn)影響，傳感網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸鏈路穩(wěn)定性和可靠性比較弱。每一跳之間的成功傳送率明顯較低。那么，引進(jìn)高鏈路異構(gòu)節(jié)點(diǎn)，可以有效改善節(jié)點(diǎn)的鏈路特性。通過更寬的帶寬保證和強(qiáng)大的遠(yuǎn)距離傳輸能力，來提高端到端的成功傳送率，甚至可以減少跳數(shù)，從而提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

2.2 .3減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)臐撛谝蛩赜绊憽Ｒ环矫妫瑥?qiáng)大的計(jì)算與存儲(chǔ)能力能夠減少大量冗余信息的傳輸；另一方面，鏈路異構(gòu)節(jié)點(diǎn)能夠減少傳輸隊(duì)列的等待時(shí)間，甚至減少端到端的傳輸跳數(shù)，從而避免了外部干擾對(duì)于系統(tǒng)產(chǎn)生影響。

3基于模糊邏輯的FLHE算法設(shè)計(jì)

3.1FLHE算法描述

如上所述，部署異構(gòu)節(jié)點(diǎn)對(duì)無線傳感網(wǎng)絡(luò)將產(chǎn)生積極影響，而針對(duì)LEACH算法本身存在簇首選擇機(jī)制不合理，本文提出了基于模糊邏輯的解決方案——FLHE算法。本文假設(shè)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)部署一定數(shù)量的具有不同等級(jí)的初始能量和傳輸速率的節(jié)點(diǎn)。而FLHE算法的基本思想就是將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前能量和傳輸速率這兩個(gè)參數(shù)作為模糊控制器的輸入，經(jīng)過模糊運(yùn)算，即利用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，優(yōu)化簇首選擇機(jī)制。利用模糊綜合評(píng)判，可以有效減少過分依賴單一因素，提高模糊化結(jié)果的可信度。

3.2 模糊控制器的設(shè)計(jì)

本文中，利用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的關(guān)鍵在于模糊控制器的設(shè)計(jì)，其是模糊化過程的核心部件。一般地，模糊控制器有三個(gè)基本元素——變量的隸屬函數(shù)、規(guī)則庫和解模糊。

3.2.1 隸屬函數(shù)

FLHE算法中，有兩個(gè)輸入變量和一個(gè)輸出變量，分別為：CE(CurrentEngery)、TR(transmissionrate)、CH(Chance)。我們用語言變量；來描述模糊集合。將CE量化為為七個(gè)等級(jí)，分別為VL、L、RL、M、RH、H、VH；將TR量化為三個(gè)等級(jí)，依次為L、M、H；將CH量化為七個(gè)等級(jí)，分別為VL、L、RL、M、RH、H、VH。隸屬函數(shù)分別如圖1、圖2、圖3所示。

圖1 CE隸屬函數(shù)

圖2 TR隸屬函數(shù)

圖3 CH隸屬函數(shù)

3.2.2 規(guī)則庫

當(dāng)前能量較高、傳輸速率較低的節(jié)點(diǎn)將具有更大當(dāng)選簇首的機(jī)會(huì)，相反，當(dāng)前能量較低、傳輸速率較高的節(jié)點(diǎn)具有較低成為簇首的機(jī)會(huì)。規(guī)則庫如表1所示。

表1 模糊規(guī)則庫

NumberCETRCHNumberCETRCH1VHLVH12MHRL2VHMVH13RLLM3VHHH14RLMRL4HLVH15RLHL5HMH16LLRL6HHRH17LML7RHLH18LHVL8RHMRH19VLLL9RHHM20VLMVL10MLRH21VLHVL11MMM

3.2.3 解模糊

解模糊常使用的是質(zhì)心法，代數(shù)公式如式(2)所示。

其中，?表示代數(shù)積分，μ(z)表示模糊控制集C的相應(yīng)隸屬值，Z*表示模糊控制集合C的重心位置，是指由模糊控制集合轉(zhuǎn)化的確定值，即Chance。

4實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析

通過部署一定比例異構(gòu)節(jié)點(diǎn)于正方形事件區(qū)域內(nèi)，并通過MATLAB模擬仿真。基站節(jié)點(diǎn)的分布在區(qū)域外，設(shè)其坐標(biāo)為(50,200)。實(shí)驗(yàn)中不考慮節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性和報(bào)文傳輸延時(shí)。其中除了基站能源不受限外，其余傳感器節(jié)點(diǎn)的能源都是有限的且初始能源不相同，且節(jié)點(diǎn)的初始能量在[0.2,0.5]之間隨機(jī)分布,如表2所示。

表2 FLHE仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)列表

參數(shù)取值區(qū)域大小100m×100m節(jié)點(diǎn)總數(shù)100節(jié)點(diǎn)初始能量0.2J～0.5J傳輸速率50bit/s～200bit/s自由空間模型Efs10pJ/bit/m2多徑衰落模型Emp0.0013pJ/bit/m4控制包傳送量1000bit/次工作時(shí)長T040s/輪節(jié)點(diǎn)發(fā)射/接收每bit所消耗的能量Eelec50nJ/bit

圖4是模糊控制器中輸入變量和輸出變量構(gòu)成的三維圖。由圖，我們可知隨著CE值的增加，節(jié)點(diǎn)競爭簇首的幾率CH隨著增加，即具有更高能量的節(jié)點(diǎn)將更有可能成為簇首；同理，隨著TR值得增加，節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇首的幾率CH隨著變小，即傳輸速率更快的節(jié)點(diǎn)將很難成為簇首。故此，隨著輸入變量CE的遞增和TR的遞減，節(jié)點(diǎn)競爭幾率CH呈現(xiàn)出階梯型增加。

圖4 模糊控制器三維圖

仿真之前，我們期望異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下第一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡的時(shí)間點(diǎn)比LEACH來得晚，與此同時(shí)，也期望異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡的時(shí)間點(diǎn)比LEACH來得晚。然而，對(duì)于一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的自組織網(wǎng)絡(luò)而言，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量過少時(shí)，就沒有多大的研究意義了。本文就以80%節(jié)點(diǎn)死亡來進(jìn)行對(duì)比性能。如圖5，實(shí)驗(yàn)結(jié)果符合預(yù)期，兩個(gè)對(duì)比時(shí)間點(diǎn)的存活節(jié)點(diǎn)上存在明顯差距。FLHE節(jié)點(diǎn)曲線比LEACH節(jié)點(diǎn)曲線來得陡，相比之下，F(xiàn)LHE協(xié)議中節(jié)點(diǎn)集中迅速死亡，而LEACH顯得較平緩。可見，F(xiàn)LHE算法優(yōu)勢明顯，它使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量分布更加均勻化，更具整體性。所以，F(xiàn)LHE的網(wǎng)絡(luò)生命周期明顯高于LEACH。

圖5 FLHE和LEACH網(wǎng)絡(luò)生命周期對(duì)比

圖6為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)死亡數(shù)量與生命周期直接的關(guān)系。由圖可見，當(dāng)出現(xiàn)一個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)，F(xiàn)LHE的生命周期相比于LEACH提高了233%。同理，有20、40、60、80個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)，F(xiàn)LHE的生命周期相比于LEACH也相應(yīng)提高了144%、140%、132%、120%。從各個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間來看，我們提出的FLHE算法能夠提高整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性。

圖6 節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間圖

5總結(jié)

本文在LEACH的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一款基于模糊邏輯的FLHE算法。該算法在LEACH的基礎(chǔ)上，針對(duì)異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò),結(jié)合了節(jié)點(diǎn)的多級(jí)能量異構(gòu)和傳輸速率這兩個(gè)異構(gòu)因數(shù)，使得能級(jí)和速率級(jí)別越高的節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為本輪次簇首的機(jī)會(huì)越大。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果也表明，相比于LEACH算法，F(xiàn)LHE算法確實(shí)提高了網(wǎng)絡(luò)的性能。當(dāng)然，對(duì)于整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的異構(gòu)因素不只兩個(gè)，如通信能力強(qiáng)弱等，這也將是我們有待深入研究的課題。

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(責(zé)任編輯：覃華巧)

Research of Heterogeneous Wireless Sensor Network

Su Guodong

(School of Electronic and Information Engineering, Fuqing Branch of Fujian Normal University, Fuqing 350300, China)

How to effectively use of energy and reduce the energy consumption is always the key issue which has to be solved in Wireless Sensor Network. After introducing and analyzing the classic routing algorithm (LEACH), especially the more complex heterogeneous networks, which are characterized in multi-level energy target and different transmission rates, we propose a FLHE clustering routing algorithm based on fuzzy logic. This algorithm could improve high-energy and high-transmission rate as cluster head node. Finally, by combining simulation with MATLAB, an analysis is made to compare the performance of FLHE with the performance of LEACH.

Heterogeneous wireless sensor networks; LEACH; FLHE; Fuzzy logic.

2016-09-20

福建省教育廳科技類一般項(xiàng)目(JAT160574)

TP181

A

1673-8535(2016)06-0016-07

蘇國棟(1989-)，男，福建泉州人，福建師范大學(xué)福清分校電子信息工程學(xué)院教師，主要研究方向：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。