農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測(cè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法研究

鄭紀(jì)業(yè)+封文杰+王風(fēng)云+劉延忠

摘 要：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)以其低成本、低功耗、高可靠、自組織等特點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控中發(fā)揮著重要作用。針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇結(jié)構(gòu)中簇頭節(jié)點(diǎn)能量消耗過快導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)分割問題，提出了一種適用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測(cè)的基于事件驅(qū)動(dòng)的能量高效分簇路由算法。網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)部署完畢后即進(jìn)入休眠狀態(tài)，當(dāng)環(huán)境中某個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)值高于設(shè)定閾值時(shí)，感知范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)被喚醒并啟動(dòng)事件響應(yīng)分簇機(jī)制。在簇成立階段，隨機(jī)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)elector廣播請(qǐng)求分簇消息，并接受其他喚醒節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)，elector根據(jù)各節(jié)點(diǎn)能量情況，選擇剩余能量最大的節(jié)點(diǎn)作為簇頭節(jié)點(diǎn)，能量次之的為下一輪elector；在數(shù)據(jù)傳輸階段，根據(jù)節(jié)點(diǎn)剩余能量及到基站（BS）的距離選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該路由協(xié)議減少了簇成員之間的通信開銷，使得網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的能量消耗更加均衡， 有效延長(zhǎng)了傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；路由算法；事件驅(qū)動(dòng)；分簇；OMNET++仿真軟件

中圖分類號(hào)：S126文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：A文章編號(hào)：1001-4942（2016）12-0156-06

Abstract With the characteristics of low cost， low power consumption， high reliability and self-organization， wireless sensor networks （WSNs） play important roles in the agricultural production environment monitoring. Aiming at the problem of cluster head nodes consuming energy so fast to lead the network segmented into parts， we put forward an event driven and energy efficient clustering routing algorithm for agricultural production environment monitoring. All nodes go to sleep mode after the network deployment， when the monitored parameters value higher than the setting threshold， the nodes within the scope are awakened and start the incident response clustering mechanism. At the cluster set up phase， randomly select a node as elector to broadcast request clustering message， and accept the other sensor nodes response， according to each node energy situation， elector choose node with the maximum residual energy as a cluster head， and choose node with second highest energy for the next round elector. In data transmission phase， the relay nodes were selected on the basis of the residual energy of nodes and the distance to the base station （BS）. The simulation experimental results showed that the proposed protocol could reduce the communication overhead between the cluster members， effectively balance the energy consumption of each node in the network， and significantly prolong the survival time of the network.

Keywords Wireless sensor network； Routing protocol； Event driven； Clustering； OMNET++simulate software

農(nóng)業(yè)信息的精準(zhǔn)獲取是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境調(diào)控的基礎(chǔ)，面對(duì)復(fù)雜的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境及龐大的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)量，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)信息獲取方式已無(wú)法滿足現(xiàn)實(shí)需要。隨著微電子工藝和無(wú)線射頻技術(shù)的飛速發(fā)展，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究越來(lái)越受到人們的重視。傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在觀測(cè)環(huán)境內(nèi)的大量微型傳感器節(jié)點(diǎn)通過無(wú)線通信方式組成的一種無(wú)線網(wǎng)絡(luò)[1]。由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有低成本、低功耗、高可靠、自組織等特點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)中有著重要的地位與廣泛的應(yīng)用前景[2]。

相對(duì)傳統(tǒng)的有線農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，首先是方便布置，節(jié)省了有線安裝的費(fèi)用；其次是易于拓展，在已有的監(jiān)測(cè)區(qū)域很容易擴(kuò)展到相鄰區(qū)域；再次是容錯(cuò)性好，網(wǎng)絡(luò)中單個(gè)節(jié)點(diǎn)的失效不影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的操作；最后，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有自組織性，節(jié)點(diǎn)具有自我配置的能力，這也是其易于拓展的重要原因。然而它也具有無(wú)線傳輸媒介固有的限制，如傳輸帶寬低、傳輸過程容易出錯(cuò)、信道沖突等；另外，很多節(jié)點(diǎn)部署在野外，甚至一些不容易到達(dá)的地方，僅靠有限的電池來(lái)供電，某些靠近基站（BS）的節(jié)點(diǎn)由于傳輸任務(wù)重很容易因能量消耗過快而失效，從而導(dǎo)致它所負(fù)責(zé)區(qū)域的無(wú)線監(jiān)控失效，因此，如何在節(jié)點(diǎn)初始能量一定的情況下，均衡網(wǎng)絡(luò)流量，節(jié)省能量消耗，盡可能地?cái)U(kuò)大網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間，確保監(jiān)測(cè)系統(tǒng)長(zhǎng)期有效工作，是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計(jì)的首要目標(biāo)，也是研究無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控的核心問題之一。

現(xiàn)有的路由協(xié)議從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度可以分為平面路由協(xié)議和分簇路由協(xié)議。平面型路由協(xié)議中所有節(jié)點(diǎn)具有相同的工作方式和地位，主要優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單、路由選擇靈活和容易實(shí)現(xiàn)；缺點(diǎn)是可擴(kuò)充性和實(shí)時(shí)性較差，所有節(jié)點(diǎn)都具有路由功能，當(dāng)距離匯聚節(jié)點(diǎn)較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)需要發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，必然會(huì)通過其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，最后到達(dá)匯聚點(diǎn)，這種路由方式稱為“多跳”，其匯聚點(diǎn)附近的節(jié)點(diǎn)因過于頻繁地參與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，能耗過快，易致失效。如MTE（minimum-transmission-energy）路由協(xié)議，所有節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)通過中繼節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)絽R聚點(diǎn)，導(dǎo)致中繼節(jié)點(diǎn)既要感知數(shù)據(jù)，又要轉(zhuǎn)發(fā)其他節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)，容易過早失效。

層次型路由也稱為基于分簇的路由協(xié)議，通常把整個(gè)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)簇區(qū)單元，每個(gè)單元由一個(gè)簇頭和若干個(gè)簇成員傳感節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，簇頭管理和控制簇成員節(jié)點(diǎn)，協(xié)調(diào)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸，同時(shí)將收到的簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理；普通節(jié)點(diǎn)只需要在其分配的時(shí)隙內(nèi)將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭。傳感網(wǎng)絡(luò)的分簇彌補(bǔ)了可擴(kuò)展性差的缺點(diǎn)，簇頭節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)融合工作在一定程度上減少了網(wǎng)絡(luò)中的冗余數(shù)據(jù)，降低了網(wǎng)絡(luò)通信量，因此基于分簇的路由協(xié)議得到了十分廣泛的應(yīng)用。

低功耗自適應(yīng)分簇分層型協(xié)議（low energy adaptive clustering hierarchy，LEACH） 是WSNs中最早提出的基于多簇結(jié)構(gòu)的層次型路由協(xié)議[3]，后期很多重要的路由協(xié)議都是基于它演變而來(lái)的。LEACH協(xié)議在每個(gè)數(shù)據(jù)收集周期（一個(gè)周期也稱為一輪）開始時(shí)隨機(jī)選擇一小部分節(jié)點(diǎn)成為簇頭，在數(shù)據(jù)傳輸階段，簇頭以單跳通信的方式將融合后的數(shù)據(jù)傳輸給匯聚點(diǎn)。該算法在簇頭選擇時(shí)采用了隨機(jī)方法，并未考慮所選節(jié)點(diǎn)的能量剩余情況。為了提高簇的生成質(zhì)量，Heinzelman等[4]又進(jìn)一步提出了集中式的簇構(gòu)造算法LEACH-C。蔣建明等[5]在采用LEACH的基礎(chǔ)上，依據(jù)節(jié)點(diǎn)電池剩余能量的多少選擇簇頭，并將遠(yuǎn)距離簇頭向基站傳輸數(shù)據(jù)的方式由單跳式改為雙跳式，以達(dá)到節(jié)約節(jié)點(diǎn)能耗和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。李成法等[1]提出一種基于非均勻分簇的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多跳路由協(xié)議，該協(xié)議通過候選簇頭使用非均勻的競(jìng)爭(zhēng)范圍來(lái)構(gòu)造大小不等的簇，離匯聚點(diǎn)越近，所形成的簇規(guī)模越小，這使得靠近匯聚點(diǎn)的簇頭可以為簇間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)留能量。為解決大面積水稻田無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量消耗過快和丟包率嚴(yán)重等問題，雷剛等[6，7]提出了基于能量異構(gòu)雙簇頭分簇路由算法，并設(shè)計(jì)了不同天線模式下的3 種組網(wǎng)方案。歸奕紅[8]針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控需求，提出一種適用于農(nóng)田環(huán)境監(jiān)控的動(dòng)態(tài)WSN路由算法，該算法支持網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)和基站都是可移動(dòng)的，采用移動(dòng)式基站有利于實(shí)現(xiàn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載平衡，網(wǎng)絡(luò)基于簇結(jié)構(gòu)并分層進(jìn)行管理，能有效降低能量消耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。朱勇等[2]在典型路由算法與蟻群算法的基礎(chǔ)上，基于溫室環(huán)境智能監(jiān)控的應(yīng)用需求，從能量高效與節(jié)點(diǎn)可信度方面出發(fā)，提出了一種新的基于蟻群算法的同時(shí)考慮節(jié)點(diǎn)位置與能量的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法（DEC-ACO）。趙春江等[9]提出了一種能量控制與動(dòng)態(tài)路由相結(jié)合的路由算法ES-AODVjr，該算法通過平衡監(jiān)測(cè)設(shè)備功耗和數(shù)據(jù)包最短路徑路由策略，保證監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)及時(shí)有效地傳遞。綜上所述，LEACH及其變異算法均基于以下兩個(gè)假設(shè)：傳感器節(jié)點(diǎn)持續(xù)地向簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)；簇頭節(jié)點(diǎn)總是直接與匯聚點(diǎn)通信。但在大面積農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測(cè)中，簇頭節(jié)點(diǎn)往往無(wú)法直接與匯聚節(jié)點(diǎn)通信，因此，LEACH并不能夠很好地平衡整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量消耗。

基于事件驅(qū)動(dòng)的路由算法由于只有當(dāng)監(jiān)測(cè)到事件發(fā)生時(shí)才進(jìn)行分簇并向匯聚點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)，從而減少了持續(xù)定時(shí)分簇的開銷以及數(shù)據(jù)發(fā)送的冗余，使得該方法對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量使用效率、能耗平衡及網(wǎng)絡(luò)壽命更加有效，OEDSR[10]、ARPEES[11]、HPEQ[12]的仿真實(shí)驗(yàn)也證明了這一點(diǎn)。Manjeshwar等根據(jù)節(jié)點(diǎn)工作模式及目標(biāo)應(yīng)用的類型，將傳感器網(wǎng)絡(luò)分為主動(dòng)上報(bào)型和應(yīng)急響應(yīng)型：主動(dòng)上報(bào)型同LEACH中采用的一樣，周期性地啟動(dòng)傳感器節(jié)點(diǎn)，感知環(huán)境信息并發(fā)送感興趣的數(shù)據(jù)；應(yīng)急響應(yīng)型則只有在所監(jiān)測(cè)的某個(gè)環(huán)境因子發(fā)生突然變化并超過預(yù)先設(shè)定的閾值時(shí)才會(huì)立刻做出反應(yīng)，這比較適合實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用。同時(shí)結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)，提出了一種查詢式混合路由協(xié)議APTEEN[13]。Yupho等[14]分析了連續(xù)監(jiān)測(cè)模式、事件驅(qū)動(dòng)模式及混合模式在醫(yī)療環(huán)境監(jiān)測(cè)方面的優(yōu)缺點(diǎn)，認(rèn)為具有數(shù)據(jù)可靠交付保證的混合模式更加符合醫(yī)療環(huán)境監(jiān)測(cè)的需求。由于上述所有路由協(xié)議都是面向具體應(yīng)用而提出的，因此在具體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控方面并不能完全適用。本文以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境無(wú)線監(jiān)控為研究對(duì)象，提出了改進(jìn)的基于事件驅(qū)動(dòng)的能量高效分簇路由協(xié)議（event driven energy efficient clustering，EDEEC），在此協(xié)議下，當(dāng)被檢測(cè)環(huán)境因子高于某個(gè)預(yù)先設(shè)定的閾值后，傳感器探測(cè)到該事件并自動(dòng)進(jìn)行分簇組網(wǎng)將此關(guān)鍵信息傳送給管理者。

1 傳感器網(wǎng)絡(luò)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

為保證算法正常運(yùn)行，本研究的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型具有以下特征：

（1）N個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布于M×M的正方形區(qū)域內(nèi)，各節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位平等，具有唯一ID，網(wǎng)絡(luò)部署后節(jié)點(diǎn)位置不再變化。

（2）所有節(jié)點(diǎn)均為同構(gòu)節(jié)點(diǎn)，即具有相同的初始能量、數(shù)據(jù)處理和通信功能，包括存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)、數(shù)據(jù)融合、自適應(yīng)功率控制等。

（3）基站（BS）節(jié)點(diǎn)唯一，靜置于監(jiān)測(cè)區(qū)域外部且離監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)很遠(yuǎn)，能量和功能不受限制。

1.2 信道模型

為了分析發(fā)送和接收廣播控制信息及發(fā)送和接收感知數(shù)據(jù)的能量消耗，及時(shí)確定網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)剩余能量及網(wǎng)絡(luò)的整體能量情況，本文使用文獻(xiàn)[3]中提出的無(wú)線信道模型：

（1）網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包括廣播數(shù)據(jù)包和感知數(shù)據(jù)包兩種，假設(shè)k表示數(shù)據(jù)包的大小，k=25 byte表示廣播數(shù)據(jù)包的大小，k=500 byte表示感知數(shù)據(jù)包的大小。

（2）傳輸數(shù)據(jù)包所消耗的能量包括傳輸能耗ETx-elec=k×Eelec和功率放大能耗Eamp=k×Efs×d2兩部分，其中Eelec表示發(fā)射或接收每比特?cái)?shù)據(jù)發(fā)射和接收電路功耗，Efs表示在自由信道模型中傳輸所需能量，d表示發(fā)送節(jié)點(diǎn)與接收節(jié)點(diǎn)間的距離。因此，將k比特?cái)?shù)據(jù)傳輸d距離所消耗的能量表示為ETx （k，d）=ETx-elec+Eamp=k×Eelec+k×Efs×d2。

（3）接收數(shù)據(jù)包所消耗的能量表示為：

ERx（k）=ETx-elec=k×Eelec。

可以看出，在感知、處理、發(fā)送數(shù)據(jù)過程中，傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)所消耗的能量最多，因此，在本研究提出的協(xié)議中，重點(diǎn)致力于減少控制信息數(shù)量、縮減信息長(zhǎng)度及縮短數(shù)據(jù)傳輸距離來(lái)減少能量消耗，從而提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

2 EDEEC路由協(xié)議

EDEEC路由協(xié)議可分解為若干輪，每輪包括簇形成階段和數(shù)據(jù)傳輸階段，簇形成階段主要包括簇頭的選擇和簇建立兩部分，數(shù)據(jù)傳輸階段包括簇內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)融合及簇頭與BS節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸三個(gè)階段。

2.1 網(wǎng)絡(luò)初始化

整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)在部署完畢后需要進(jìn)行初始化配置工作，該工作僅在第一次部署完畢后進(jìn)行。為了獲取各節(jié)點(diǎn)與BS節(jié)點(diǎn)之間的距離，BS節(jié)點(diǎn)利用洪泛機(jī)制廣播S_ADV消息，各節(jié)點(diǎn)根據(jù)文獻(xiàn)[15]中提出的接收信號(hào)強(qiáng)度指示器（RSSI）估算出自身與BS節(jié)點(diǎn)間的距離。在本協(xié)議中，節(jié)點(diǎn)間可以通過交換請(qǐng)求建立簇消息（REQ_CLUSTER）或者請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)消息（REQ_RELAY），獲取與其他節(jié)點(diǎn)的距離。

2.2 簇形成階段

2.2.1 簇頭選舉 為了節(jié)省能量，網(wǎng)絡(luò)初始化完成后，所有節(jié)點(diǎn)均進(jìn)入休眠狀態(tài)。當(dāng)監(jiān)測(cè)到事件發(fā)生時(shí)，該事件周圍的休眠節(jié)點(diǎn)被激活并獲取所監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的具體信息。如果所感知信息超過預(yù)先設(shè)定的閾值，則被激活的節(jié)點(diǎn)運(yùn)行簇建立與簇頭選舉算法。文獻(xiàn)[16]和[11]中將所有激活的節(jié)點(diǎn)廣播REQ_CLUSTER數(shù)據(jù)包（包含節(jié)點(diǎn)ID、剩余能量和事件中所感知數(shù)據(jù)的描述性信息等字段內(nèi)容）給其他被激活的節(jié)點(diǎn)，請(qǐng)求建立分簇網(wǎng)絡(luò)，假設(shè)有n個(gè)節(jié)點(diǎn)被激活，如果所有節(jié)點(diǎn)均發(fā)送廣播消息，則所發(fā)送廣播消息的數(shù)量為n（n-1）次；本協(xié)議隨機(jī)選擇一個(gè)被激活的節(jié)點(diǎn)elector發(fā)送廣播消息，并等待所有其他節(jié)點(diǎn)傳回應(yīng)答信息RES_CLUSTER，則發(fā)送接收消息的總數(shù)量為2（n-1）。elector節(jié)點(diǎn)收到所有應(yīng)答信息后，選舉所有節(jié)點(diǎn)中剩余能量最多的節(jié)點(diǎn)為簇頭（CH）節(jié)點(diǎn)，并將所有簇成員節(jié)點(diǎn)ID轉(zhuǎn)發(fā)給CH，選舉能量次之的節(jié)點(diǎn)為下一輪的elector，這樣如果一輪結(jié)束后elector比其他節(jié)點(diǎn)剩余的能量多，則該elector成為下一輪簇頭節(jié)點(diǎn)的概率將進(jìn)一步增大，減少更多應(yīng)答消息的傳遞。

2.2.2 簇構(gòu)建過程 選舉出簇頭節(jié)點(diǎn)后，簇頭根據(jù)本次事件中簇成員的多少分配TDMA調(diào)度計(jì)劃，同時(shí)廣播TDMA_MSG數(shù)據(jù)包給簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)來(lái)確保各節(jié)點(diǎn)有序地向簇頭節(jié)點(diǎn)傳輸感知數(shù)據(jù)；各等待傳輸感知數(shù)據(jù)的非簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)入休眠狀態(tài)直到分配給它的時(shí)隙的到來(lái)。簇建立階段的流程如圖1所示。

2.3 數(shù)據(jù)傳輸階段

在前面的網(wǎng)絡(luò)模型中，我們假設(shè)BS節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)離各傳感器節(jié)點(diǎn)，因此簇頭節(jié)點(diǎn)必須經(jīng)過轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)（也稱中繼節(jié)點(diǎn)）將融合后的數(shù)據(jù)傳送給BS節(jié)點(diǎn)，因此在該階段，應(yīng)該尋找一條更加節(jié)省能量的路由路徑將融合后的數(shù)據(jù)傳送到BS節(jié)點(diǎn)。

2.3.1 簇內(nèi)數(shù)據(jù)收集 使用TDMA調(diào)度計(jì)劃，各節(jié)點(diǎn)在其分配的時(shí)隙內(nèi)向簇頭節(jié)點(diǎn)傳送感知數(shù)據(jù)。為了節(jié)約能量，當(dāng)為各節(jié)點(diǎn)分配的時(shí)隙到來(lái)之前，各節(jié)點(diǎn)處于休眠狀態(tài)，只有在其分配的時(shí)隙內(nèi)才處于激活狀態(tài)并傳送數(shù)據(jù)。

2.3.2 簇頭數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)處理相比于數(shù)據(jù)傳輸所消耗的能量少很多，因此簇內(nèi)數(shù)據(jù)融合對(duì)于減少數(shù)據(jù)冗余、節(jié)約發(fā)送能耗至關(guān)重要。簇頭節(jié)點(diǎn)收集完所有簇內(nèi)成員的數(shù)據(jù)后，執(zhí)行相應(yīng)數(shù)據(jù)融合算法，從而減少發(fā)送到BS節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量。

2.3.3 選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建路由 要發(fā)送數(shù)據(jù)的簇頭節(jié)點(diǎn)首先檢查BS是否在其通信范圍內(nèi)，如果在則直接將數(shù)據(jù)發(fā)送給BS，如果不在則簇頭給其通信范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)廣播請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)REQ_RELAY數(shù)據(jù)包并請(qǐng)求所有收到數(shù)據(jù)包的節(jié)點(diǎn)返回其自身信息。REQ_RELAY數(shù)據(jù)包包含節(jié)點(diǎn)ID、剩余能量、離BS的距離信息。收到REQ_RELAY的節(jié)點(diǎn)將根據(jù)自身與BS的距離與REQ_RELAY中請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)與BS的距離決定是否返回響應(yīng)轉(zhuǎn)發(fā)RESPON_RELAY數(shù)據(jù)包，只需距離BS更近的候選節(jié)點(diǎn)做出該響應(yīng)，該響應(yīng)數(shù)據(jù)包包含節(jié)點(diǎn)ID、剩余能量、端到端平均延時(shí)及離匯聚節(jié)點(diǎn)的距離等信息。簇頭節(jié)點(diǎn)從鄰居節(jié)點(diǎn)收到響應(yīng)數(shù)據(jù)包后，根據(jù)式（1）所示的轉(zhuǎn)發(fā)代價(jià)函數(shù)從候選節(jié)點(diǎn)中選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。

FRN（j）=Eres（j）Delay（CH，j） ×d（CH，j）d（j，BS）（1）

式中Eres是節(jié)點(diǎn)的剩余能量，d（j，BS）是候選節(jié)點(diǎn)j到基站BS的距離，d（CH，j）是簇頭節(jié)點(diǎn)與候選節(jié)點(diǎn)j之間的距離，Delay（CH，j）表示簇頭節(jié)點(diǎn)CH與候選節(jié)點(diǎn)j之間的平均延時(shí)。該轉(zhuǎn)發(fā)代價(jià)函數(shù)是基于以下條件建立的：

①轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)應(yīng)具有最大的剩余能量Eres（j）。

②轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)距離BS即d（j，BS）越近越好，距離CH即d（CH，j）越遠(yuǎn)越好。

③簇頭CH與轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)之間的延時(shí)Delay（CH，j）越小，實(shí)時(shí)性越好。

所有候選節(jié)點(diǎn)中FRN（j）值最大的節(jié)點(diǎn)將被選為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。在下一跳中，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)作為簇頭尋找下一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，一直重復(fù)這個(gè)過程，直到下一跳為BS節(jié)點(diǎn)。最終，建立起一條從簇頭節(jié)點(diǎn)到BS節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)傳輸路徑。圖2描述了數(shù)據(jù)傳輸階段的流程圖。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文提出的EDEEC路由算法的可行性和有效性，對(duì)EDEEC及LEACH、ARPEES協(xié)議在OMNET++仿真軟件中進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn)。在仿真實(shí)驗(yàn)中，各節(jié)點(diǎn)均勻分布在500 m×500 m的方形區(qū)域內(nèi)，基站設(shè)置在（250，500）的位置，并且能量不受限制，設(shè)置所有節(jié)點(diǎn)初始化能量為2 J，其他仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示。

三種算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期如圖3所示，橫坐標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的輪數(shù)，縱坐標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)中剩余的存活節(jié)點(diǎn)數(shù)。可以看出，LEACH、ARPEES、EDEEC三種算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期分別為246、635、691輪，EDEEC算法有效延長(zhǎng)了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的存活時(shí)間，是LEACH協(xié)議算法的兩倍多，相較ARPEES提高了8.8%。

4 小結(jié)

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境過程中，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)能量消耗不均勻?qū)е虏糠止?jié)點(diǎn)失效過快，提出了一種基于事件驅(qū)動(dòng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控?zé)o線路由算法——EDEEC算法。該算法通過減少簇內(nèi)控制信息的發(fā)送數(shù)量，根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)代價(jià)函數(shù)從候選節(jié)點(diǎn)中選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)來(lái)縮短數(shù)據(jù)傳輸距離，減少能量消耗，從而提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，EDEEC算法更好地解決了網(wǎng)絡(luò)能量消耗不均衡問題，其網(wǎng)絡(luò)生命周期相較ARPEES提高了8.8%，是LEACH的2.8倍。

本研究算法在分簇過程中簇頭節(jié)點(diǎn)選擇時(shí)elector節(jié)點(diǎn)是隨機(jī)指定的，未考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量，后續(xù)研究中應(yīng)進(jìn)一步限定elector節(jié)點(diǎn)指定時(shí)的最低剩余能量閾值，并通過KeilMDK開發(fā)平臺(tái)將算法程序移植到硬件感知節(jié)點(diǎn)，以更好地實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)。

參 考 文 獻(xiàn)：

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