基于LEACH的無線傳感器路由協(xié)議仿真分析

陳妮

【摘 ?要】針對(duì)典型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)低能量自適應(yīng)聚類協(xié)議（LEACH）進(jìn)行性能仿真分析。從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)匯聚節(jié)點(diǎn)的位置、路由協(xié)議運(yùn)行的輪周期以及簇頭選舉的概率等方面進(jìn)行LEACH路由協(xié)議的性能分析，并在LEACH的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的路由協(xié)議，該協(xié)議比LEACH的能耗更低。

【關(guān)鍵詞】LEACH;路由;仿真

1.前言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕A(chǔ)。低能量自適應(yīng)聚類協(xié)議（LEACH）是最為典型的分簇式路由協(xié)議，許多路由協(xié)議或算法都是在其基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)和設(shè)計(jì)得來。

因此本文主要從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)匯聚節(jié)點(diǎn)的位置、路由協(xié)議運(yùn)行的輪周期以及簇頭選舉的概率等方面分析LEACH路由協(xié)議的性能，并分析參數(shù)不一致時(shí)仿真運(yùn)行可能出現(xiàn)的不同現(xiàn)象，并在LEACH的基礎(chǔ)上提出一種混合的路由協(xié)議。

2.LEACH協(xié)議簡(jiǎn)介

LEACH是一種基于自組織和自適應(yīng)的協(xié)議[1]。該協(xié)議首先將區(qū)域劃分為簇，簇內(nèi)普通節(jié)點(diǎn)直接與本地簇首傳輸，簇首融合處理本簇的數(shù)據(jù)后單跳傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)。LEACH協(xié)議以“輪”為運(yùn)行的時(shí)間單位。由于簇首的能耗比較大，每輪簇首節(jié)點(diǎn)將重新隨機(jī)選舉，有效避免當(dāng)選簇首的節(jié)點(diǎn)能量消耗過快，過早退出網(wǎng)絡(luò)。

假設(shè)節(jié)點(diǎn)傳輸距離為 ，發(fā)送 比特的信息將消耗能量：

接收 比特?cái)?shù)據(jù)的能耗為：

其中， 表示收發(fā)電路的能量損耗， 表示通信半徑， 和 分別表示自由空間模型和多徑衰落模型的放大系數(shù)，傳輸距離大于通信距離時(shí)網(wǎng)絡(luò)的能量消耗為自由空間計(jì)算模型，傳輸距離小于通信距離時(shí)網(wǎng)絡(luò)的能量消耗為多徑衰落計(jì)算模型。

可見節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎呐c通信距離相關(guān)，距離越遠(yuǎn)能耗越大。

2.1 簇首選舉

LEACH協(xié)議每輪運(yùn)行過程中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)生成一個(gè)0到1之間的隨機(jī)數(shù)，如果該隨機(jī)數(shù)小于閾值 ，則該節(jié)點(diǎn)在此輪選為簇首。閾值 的公式如下：

其中 是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的總數(shù)， 表示當(dāng)前的輪數(shù)， 表示每輪希望得到的簇首個(gè)數(shù)， 表示網(wǎng)絡(luò)中簇首概率， 表示未當(dāng)選過簇首的節(jié)點(diǎn)集合。

2.2簇的形成

每輪的選舉結(jié)束后，簇首將向網(wǎng)絡(luò)中所有普通節(jié)點(diǎn)廣播自己成為簇首的消息。普通節(jié)點(diǎn)由此得知自己周圍簇首節(jié)點(diǎn)的ID信息以及個(gè)數(shù)，以及在收到簇首的廣播后，選擇接收信號(hào)強(qiáng)的簇首加入它的簇。

每個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)都負(fù)責(zé)維護(hù)自己所屬簇成員的路由表，傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，簇首節(jié)點(diǎn)采用TDMA為簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)分配各自通信的時(shí)隙，而在其它時(shí)間中一直處于休眠狀態(tài)，以此來減少節(jié)點(diǎn)無線通信模塊的能耗。

3.LEACH協(xié)議性能分析

采用Matlab進(jìn)行仿真，仿真選擇傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)目為100個(gè)，分別部署在100m*100m的目標(biāo)區(qū)域，仿真輪數(shù)2000輪，節(jié)點(diǎn)的初始能量為0.5J，能耗模型中發(fā)送信息能耗為0.00000005J/bit，接收信息能耗為0.00000005J/bit，自由空間放大器系數(shù)0.00000000001J/（bit·m2），數(shù)據(jù)融合能耗0.000000005J/ bit，多徑衰落放大器系數(shù)為0.00000000000000013J/（bit·m4）。

3.1匯聚節(jié)點(diǎn)位置對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響

以匯聚節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)分別為（50，180）、（50，50）、（180，50）來進(jìn)行仿真，圖1結(jié)果表明第二組節(jié)點(diǎn)的生命周期最長(zhǎng)。因?yàn)長(zhǎng)EACH協(xié)議中簇首與匯聚節(jié)點(diǎn)以單跳的方式直接傳輸，兩者距離越大時(shí)，傳輸耗能越大，位于區(qū)域中心（50，50）的匯聚節(jié)點(diǎn)，與網(wǎng)絡(luò)中各簇首節(jié)點(diǎn)的距離較近，能夠一定程度減少各簇首與匯聚節(jié)點(diǎn)之間的能量消耗，增長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行生命周期。

3.2簇首概率和輪周期對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響

以每輪選舉為簇首的概率 分別為0.05%、0.08%、0.1%來進(jìn)行仿真，輪周期選擇 輪為一個(gè)周期，圖1結(jié)果表明概率為0.05%時(shí)節(jié)點(diǎn)的生命周期最長(zhǎng)。但并不代表各種場(chǎng)景都是 值越小生命周期越長(zhǎng)，而是要根據(jù)總節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)得到一個(gè)合適的簇頭數(shù)。因?yàn)榇厥走^多時(shí)，網(wǎng)絡(luò)會(huì)消耗過多的能量用于數(shù)據(jù)融合和向匯聚節(jié)點(diǎn)傳輸;當(dāng)簇首節(jié)點(diǎn)過少時(shí)，某些處于網(wǎng)絡(luò)邊緣的簇首與匯聚節(jié)點(diǎn)距離較遠(yuǎn)，進(jìn)行通信會(huì)消耗更多的能量。同時(shí)對(duì)于輪周期來說，太長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致大部分節(jié)點(diǎn)中已經(jīng)被當(dāng)選過簇頭，而導(dǎo)致簇頭數(shù)過少，節(jié)點(diǎn)加入較遠(yuǎn)的簇頭而導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)的能量消耗過快，太短會(huì)導(dǎo)致部分節(jié)點(diǎn)多次當(dāng)選簇頭而導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)過早死亡。在進(jìn)行仿真時(shí)，在輪周期過長(zhǎng)時(shí)，需要關(guān)注是否存在“空轉(zhuǎn)”現(xiàn)象，即這一輪的運(yùn)行實(shí)際沒有選出簇頭，因此節(jié)點(diǎn)和簇頭間也不會(huì)通信，也就沒有消耗能量，在仿真中需要將這樣的”空轉(zhuǎn)“現(xiàn)象排除掉，否則仿真的結(jié)果與實(shí)際結(jié)果是有偏差的。

4.改進(jìn)的混合LEACH算法

為了適合更廣泛的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，提出了一種改進(jìn)的LEACH算法。每一輪運(yùn)行時(shí)，根據(jù)LEACH算法選出簇頭后，節(jié)點(diǎn)判斷自己與基站的距離近還是某簇頭的距離近，若與基站近，直接發(fā)送數(shù)據(jù)給基站而不加入任何簇，從而可以降低節(jié)點(diǎn)本身的能量消耗，以及簇頭的能量消耗。相對(duì)與最初的LEACH協(xié)議來說，在能量消耗方面有所改進(jìn)。

5.結(jié)論

通過對(duì)LEACH協(xié)議的性能分析，提出來一種改進(jìn)的LEACH協(xié)議算法，該算法比LEACH協(xié)議有更低的能量消耗。

參考文獻(xiàn)：

[1]Heinzelman W R Chandrakasan A P，Balakrishnan H . Energy-efficient communication protocol for wireless sensor networks[C]，Hawaii International Conference on System Sciences. IEEE，2000.

[2]馬宏飛.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高能效分簇路由協(xié)議的研究[D]. 哈爾濱理工大學(xué)，2021.

基金項(xiàng)目：

物聯(lián)網(wǎng)中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全關(guān)鍵技術(shù)研究（成都工業(yè)學(xué)院校級(jí)項(xiàng)目，編號(hào)2019ZR025）