水下無線傳感網中基于能量效率的簇路由

馮光輝，廖金菊

(鄭州工業應用技術學院 信息工程學院，河南 鄭州 451150)

0 引 言

考慮水域特性，相比無線射頻，聲通信更適合于無線傳感網絡(underwater wireless sensor networks，UWSNs)[1]。這主要是因為無線射頻功率容易被水吸收，衰減快。相對而言，聲通信在水下環境衰減較慢。然而，UWSNs中的聲通信仍遭受不少的挑戰。通常，聲通信受帶寬約束，同時聲通信的傳輸時延大于無線射頻通信[2]。此外，在UWSNs中節點能量是有限的，在部署UWSNs的同時，除了考慮通信模式，還需考慮節點能量。

部署UWSNs的目的在于收集水下環境的數據，即數據采集。為此，路由協議成為UWSNs的關鍵，也成為UWSNs研究焦點。由于UWSNs的惡劣環境，如噪聲、污染、節點能量受限等，這給UWSNs的路由協議提出了挑戰。為了最大化UWSNs的工作時間，即延長UWSNs網絡壽命，有效利用節點能量成為路由協議必須考慮的因素。

通常，傳輸一個數據包比接收一個數據包需消耗更多的能量。UWSNs中節點可直接或間接多跳向信宿傳輸數據包。傳輸距離越遠，消耗的能量越多。基于網絡總能量一定的事實，減少傳輸距離，并且均衡化節點負擔，成為延長網絡壽命的有效途徑。據此，在設計路由協議時，可從減少傳輸距離和平衡節點負擔著手，進而節省節點能量。

為此，本文提出基于能量效率的簇路由EECR。EECR協議采用無線傳感網絡中的簇路由的思想，將水下傳感節點劃分不同的簇。結合剩余能量以及距離信息，建立選舉簇頭的閾值函數，提高簇結構的穩定性。同時，采用輪換制度，平衡節點間的負擔。實驗結果表明，提出的EECR協議能夠有效地節省網絡能量，并提高了數據傳輸效率。

1 相關工作

目前，研究人員針對UWSNs提出不同路由策略。如LI等[3]提出基于深度(depth-based routing，DBR)路由。而Boyu等[2]提出DBR的改進協議EE-DBR。EE-DBR協議利用ToA測距技術估計節點深度，選擇最優的傳輸路徑，進而減少數據傳輸路徑，縮短端到端的傳輸時延。

此外，研究人員還提出了不同的選播路由協議[4-9]。其中文獻[5]提出VARP路由。VAPR路由利用序列號、跳數以及深度信息，選擇下一跳的方向，并采用有方向機會轉發避免路由空洞問題。而 Yougtae等[9]提出基于地理位置和機會的混合組播路由，該路由融合了地理位置和機會路由這兩類路由的優勢。

從上述分析可知，目前多數路由是通過調節節點深度，轉發數據包。而并沒有平衡節點能量消耗的角度出發。采用簇結構是平衡節點能量消耗的最佳方式，通過輪流機制，建立簇結構，簇內節點只需將數據至簇頭，由簇頭將數據傳輸至信宿，這減少了節點傳輸距離。

作為簇路由的代表，低能量自適應簇協議(low energy adaptive clustering hierarchy，LEACH)[10]是隨機方式選擇簇頭。具體而言，在每一輪中，節點i先產生隨機數χ，再與門限值T(i)比較，若大于門限值，就成為簇頭，其中門限值T(i)定義如式(1)所示

(1)

其中，r表示當前執行的輪數。而p為簇頭比例。G表示目前還未承擔過的簇頭的節點數。

為此，本文結合LEACH協議，提出基于能量效率的簇路由EECR。EECR協議考慮了節點能量以及距離信息，對LEACH的閾值進行修正，并形成不同的簇，減少傳輸距離和平衡節點能量消耗。

2 問題描述及系統模型

2.1 問題描述

在水下無線傳感網絡UWSNs中，有效利用節點能量、可靠地傳輸數據包成為研究熱點。現存的多數路由協議是依據節點的深度選擇下一跳轉發節點，如DBR協議。深度更淺的節點以及離信宿更近的節點承擔了更多數據轉發任務，這就使得這些節點的能量過早耗盡，影響了網絡壽命。

隨后，研究人員提出簇路由。然而，這些路由協議的簇頭CH選擇并非是最優的方式，并且簇結構并不穩定。為此，本文提出簇路由EECR協議。

對照組的自然分娩率為75.5%,剖宮產率為24.5%;試驗組的自然分娩率為87.3%,剖宮產率為12.7%。試驗組的自然生產率明顯高于對照組,而剖宮產率則相反。在兩組孕婦的分娩結局中(表一),對照組出現難產、產后出血、早產、新生兒窒息等現象等總發生率(41.7%)明顯高于試驗組(5.0%)。最后,在兩組孕婦的護理滿意度比較中(表二),試驗組的總滿意度(96.7%)高于對照組(83.7%),差異具有統計學意義(P﹤0.05)。

2.2 系統模型

考慮如圖1所示UWSNs模型，N為節點集，其中傳感節點集表示為Nn、聲納浮標集表示為Ns，即N=Nn∪Ns。rc為節點的通信半徑。

圖1 系統模型

Nn={n1,n2,…,n|Nn|} 個傳感節點隨機分布于I∈3區域。信宿節點既有無線射頻，又有聲通信能力[11,12]，而節點只有聲通信能力。這些節點具有低帶寬聲學通信能力。

先依據節點深度構建不同簇，每個簇內有一個簇頭，并由簇頭收集簇內其它節點發感測的數據。因此，簇頭選擇算法成為簇路由的關鍵，為此本文提出基于能量效率的簇路由協議EECR。以LEACH協議為基礎，對其閾值進行修正，建立穩定簇結構，提高了路由了穩定性。

此外，EECR協議考慮了3類節點：簇頭、非簇頭(普通節點)以及失效節點，其中，失效節點是指節點能量消耗殆盡的節點。

3 EECR

EECR路由協議主要分為簇頭選擇、簇形成以及數據傳輸3個階段。

3.1 簇頭選擇過程

將時間劃分等間隔的輪r，每輪執行一次簇頭選擇算法。在每一輪內，節點隨機產生一個隨機數λ。若隨機數大于閾值，節點就成為普通節點，否則就成為候選簇頭Can_ch。

從上面的分析過程，閾值直接影響節點能否成為候選簇頭。為此，對閾值定義進行改進。據此，節點ni的閾值如式(2)所示

(2)

其中

(3)

而p表示網絡簇頭占總節點數的比例，r表示輪數。G為一個節點集，表示上一輪未被選擇為簇頭的節點集。即上一輪已成為簇頭的節點，在本輪不再參與簇頭的競爭。

從式(1)和式(2)可知，能量消耗速率、距離對簇頭的選擇重要的影響。為了進一步減少剩余能量過少的節點成為簇頭，因此，若候選簇頭的能量低于初始能量20%，就成為普通節點，反之就成為簇頭。簇頭選擇算法的偽代碼如圖2所示。

圖2 簇頭選擇算法偽代碼

3.2 簇形成過程

一旦成為簇頭后，就發送通告消息Inform_CH，其包含了自己位置。接收了Inform_CH后，普通節點就選擇離自己最近的簇頭，并向其發送加入簇消息Join_CH。簇頭接收后，就將該普通節點加入本簇，并向它回復確認消息，ACK_CH，成為本簇的成員節點，簇形成過程如圖3所示。普通節點ni收到簇頭CH1、CH2所發送的Inform_CH后，選擇離最近的簇頭加入，即簇頭CH2。節點ni立即向CH2回復Join_CH消息。最后，簇頭CH2向節點ni回復確認ACK_CH消息。

圖3 簇形成過程

3.3 消息傳遞過程

每個簇頭成員節點向自己的簇頭傳輸數據，簇頭收集數據后，便向信宿傳輸。如果信宿在簇頭的傳輸范圍內，簇頭便直接向信宿傳輸。否則，需要選擇離信宿更近的簇頭作為下一跳轉發節點，數據傳輸示例如圖4所示。

圖4 數據傳輸

4 性能分析

利用NS3建立仿真平臺[15,16]。考慮500m×500m區域。仿真參數如下：|Ns|=1、 |Nn|=200、r=100m。 仿真時間為300 s。每個實驗獨立重復100次，取均值作為最終仿真數據。

同時，選擇經典的DBR、EEDBR協議進行同步仿真，并與EECR協議進行性能比較。此外，選擇失效節點數、傳遞數據包數和剩余能量作為性能指標。仿真數據如圖5～圖7所示。

圖5 傳遞數據包數

圖6 失效節點數

圖7 剩余能量

4.1 傳遞數據包數

3個協議的傳遞數據包數變化曲線如圖5所示。從圖5可知，EECR協議中信宿所接收數據包數最。在最初，EECR協議在接收數據包數方面的優勢并不明顯，在仿真時間結束后，EECR協議所接收的數據包數遠多于DBR和EEDBR協議。這主要是因為：EECR協議采用簇協議傳輸數據包，路由可靠性遠高于DBR和EEDBR協議。與EEDBR協議相比，DBR協議中信宿所接收的數據包數有所增加。原因在于：EEDBR協議在轉發數據包時，考慮到節點的剩余能量，減少了失效節點數，進而能夠有效地傳輸數據包。

4.2 失效節點數

圖6顯示了3個協議的失效節點數，這個指標反映了協議存儲網絡能量的性能，失效節點數越小，網絡能量利用率越高。從圖6可知，EECR協議的失效節點數最少，遠低于DBR和EEDBR協議。例如，在400輪時，EECR協議的失效節點數約為60個，而DBR協議、EEDBR協議的失效節點數分別為75、120個。這主要是因為：EECR協議在每輪都設有不同的閾值，平衡了節點間的能量消耗。

4.3 剩余能量

圖7顯示3個協議在不同輪數時所有節點的剩余能量和。剩余能量越多，協議平衡能量消耗水平越高，網絡壽命也越高。

從圖7可知，EECR協議的剩余能量優于CDBR和EEDBR協議，比DBR和EEDBR協議的平均剩余能量分別提高了12%、23%。這些數據進一步說明，EECR協議提高簇結構的穩定性，也平衡了網絡能耗。

5 結束語

針對水下無線傳感網絡的數據傳輸問題，提出了基于能量效率的簇路由EECR。EECR協議是引用LEACH協議簇頭選擇機制，并對其選擇簇頭的閾值函數進行修訂。修訂后的閾值函數融合了節點離信宿距離以及節點本身的剩余能量，提高了簇結構的穩定性。同時，采用輪流產生簇頭的機制，使得每個節點具有成為簇頭的概率相同，進而平衡能量消耗。仿真結果表明，提出的EECR協議能夠有效在利用網絡能量，比DRB的能量利用率提高了12%。

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