基于LEACH協議的無線傳感器網絡的森林防火監測系統

林春花 嚴海衛 徐歡瀟 陳樞茜

摘要：在森林防火監測系統中，為了能得到更為準確、智能化的信息，文章提出了基于低功耗自適應簇分層協議（LEACH） 的無線傳感器網絡的森林防火監測系統。整個系統由無線傳感器的數據收集系統和數據處理系統組成，能夠更為準確實時地掌握森林的動態信息，能夠有效地防控火災。改進的LEACH協議的引入是為了更好地延長無線傳感器網絡的生命周期，從而達到更為有效地防控火災的目的。改進的LEACH協議從節點的剩余能量和距離對選舉簇頭的閾值函數進行了修正，改進網絡區域劃分策略來合理規范簇的大小。MATLAB的仿真結果表明，網絡生命周期提高了約31%。LEACH協議在能量均衡上的優越性，節點在部署上的靈活性，節點成本低和節點收集信息的實時性等優點，使得該系統在復雜的森林環境能夠高效持久地獲取實時信息，能夠有效地提高救災的效率，減少森林火災造成的人力和經濟上的破壞。

關鍵詞：森林防火；無線傳感器網絡；LEACH；監測系統；生命周期

中圖分類號：TP311? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）31-0101-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

森林是人類賴以生存的重要資源，隨著經濟社會的發展，人們對森林資源不斷汲取，導致森林資源的急劇減少，森林的重要性不言而喻[1]。森林火災是一種破壞性極大、突發性極強的自然災害，用基于改進的LEACH協議的無線傳感器網絡來收集溫度、濕度、煙霧濃度、風向風速，然后把信息傳送到客戶端，實現對森林實時不間斷的監測，同時對收集到的異常信息能夠實時處理并作出預警，相對于傳統的人工巡林和瞭望，具有更高的實時性、可靠性，同時極大地節約了經濟成本[2]。

因此，本文基于LEACH協議的無線傳感器網絡的森林防火監測系統，提出使用改進的LEACH協議來延長其網絡的生命周期，對LEACH協議中成簇方式進行優化，通過調整簇的大小，避免了極大簇、極小簇的形成。仿真結果表明，新型成簇機制能夠有效地平衡節點的能耗，延長無線傳感器網絡的生命周期，LEACH協議實現十分簡單，適用于基于無線傳感器網絡森林防火監測系統。

1 森林防火監測系統與無線傳感器網絡

1.1 無線傳感器網絡的結構

無線傳感器網絡主要由傳感器節點，網關節點組成，最為關鍵的是傳感器節點，它承擔收集信息和傳輸信息的任務。

1.2 路由協議-LEACH協議

無線傳感器網絡的路由協議主要分為平面路由協議和分層路由協議[3]。由于平面路由協議需要維持較大的路由表，傳感器節點之間的傳輸距離有限，因而不適合大規模的網絡。而分層路由協議不但能改善這些問題，還能減少網絡能耗并延長網絡生存周期，故文中選擇分層路由協議——LEACH協議[4]。

LEACH協議是一種基于聚類的低能耗自適應路由協議，它的工作機制是所有的節點輪流承擔簇頭責任。簇頭的作用是用來收集信息的，將信息匯總處理發送給下1個簇頭，直至網關節點。通常簇頭消耗的能量遠大于普通節點，因此簇頭的輪流機制避免了簇頭過度消耗而死亡，均衡了節點間的能耗，延長了網絡的生命周期[5]。在每一次選舉簇頭的過程中，之前已經擔任過簇頭的不再參加選舉。

假設開始的時候，節點在0和1之間隨機選擇1個數字，如果某個節點隨機生成的數字小于T（n），則成為當前輪的簇頭，其中T（n）的表達式如公式（1） 所示：

[Tn=p1-p×（rmod1p），? if n<G0，? otherwise ]? ?（1）

式（1） 中：r為當前的輪數，p為節點中成為簇頭的百分比，G是在當前輪之前的1/p輪中沒有當選為簇頭的節點集合。

2.3 無線傳感器能量模型

根據文獻[6]提出的WSN （Wireless Sensor Network） 的節點通信模型及能耗公式，分別如圖1及公式2所示。

當傳輸距離為d時， k位信息的傳輸能耗為：

[fx=kEelec+kεfsd2，? d≤d0kEelec+kεampd2，? d≥d0? ? ， εfsεamp ]? ?（2）

式（2） 中，當[d≤d0]時，是自由空間模型，[d≥d0]時，則為多路徑衰減模型。一般情況下，簇內計算用的是[d2]，簇間傳輸用的是[d4]，[εfs]是與接收機靈敏度有關的放大能量，[εamp]是與接收到的噪聲圖像相關的放大能量，[Eelec]是與數字編碼等因素有關的電能。

根據以上所述，接收能量消耗[Er]可以被定義為：

[Er=kEelec]? ? ?（3）

WSN的能耗主要包括傳輸能耗、接收能耗、空閑能耗、休眠能耗[7]。研究表明，接收和傳輸能耗是主要的能量損耗。此外，在數據傳輸過程中，會出現大量的冗余節點，它們產生的空閑能耗遠遠大于休眠能耗，故利用休眠機制來均衡簇內節點能耗。

2 基于改進的LEACH協議的森林防火監測系統

LEACH路由協議的選舉機制有著很好的自組織性，相對于傳統的路由協議，能夠高效地把信息傳送到網關節點。但是LEACH路由協議的選舉機制也存在一定的問題，即節點成為簇頭取決于自己產生的隨機數和T（n），隨機性過大，而且沒有考慮到節點的剩余能量。在實際情況下，離網關節點較遠的簇頭，在通信的過程中，比離網關節點近的節點消耗的能量多，在長時間的傳輸過程中更容易能量耗竭，這影響了網絡的生命周期。極大簇會產生很多冗余節點，帶來空閑能耗，極小簇會有很大的負重，導致第1個節點死亡的時間提前，所以要控制簇的大小，解決極大簇、極小簇的問題。

通常無線傳感器網絡壽命根據它的作用來定義。目前其主流的3種評價方法有[8]：第1個節點死亡評價方法。在無線傳感器網絡，第1個節點的死亡會影響整個網絡的性能；一半節點死亡時間的評價。這個評價方式適合應用于節點密集的區域。全體節點死亡的時間評價。針對本文所提出優化的LEACH協議，考慮同時使用這3種評價方法。

在本文中，定義了3種節點：簇頭節點、普通節點及重心節點。

2.1 成簇階段

節點能否成為簇頭與隨機選舉機制有關，即與其產生的隨機數和T（n）有關，此時忽略了節點的剩余能量和距離 。而在實際應用過程中，由于距離、數據量等諸多因素影響，導致各節點的能量消耗程度不同。在網絡長時間的運行中，有些節點很容易過早能量耗竭，從而使選出來的簇頭不一定是最佳簇頭。針對這個問題，在選舉時，把節點的能量和距離考慮進去，提出新的T（n）如式（4） ：

[Tn=p1-prmod1p*（γ1EsvEv+γ2dvdcs）] （4）

其中，Esv表示的是節點的剩余能量，Ev表示的是所有節點的能量的平均值，dcs表示節點距離網關節點的距離，dv表示節點到網關節點距離的平均值，[γ1]和[γ2]分別為權值影響因子，[γ1+γ2=1]。

式（4） 綜合考慮了節點能量和距離，能夠選擇更有優勢的節點成為簇頭，使其可以通過最短距離傳輸數據，從而達到能量均衡，保護剩余能量較低節點，達到延長網絡生命周期的目的。

3 結果與分析

模擬真實的森林模型，將文中優化的LEACH協議進行對比研究，主要比較在相同的輪數下，死亡節點的個數、數據包數目和網絡剩余能量。

假設網絡由200個節點組成，分布在200×200的平面范圍內，規定節點的剩余能量為初始能量的10%時，節點死亡。文章中所有仿真圖中I-LEACH表示優化的LEACH協議。實驗參數如表1所示。

如圖2所示，柱形圖表示在網絡進行1 500輪簇頭選舉期間，當出現第1個節點死亡、半數節點死亡、全部節點死亡時，3種協議下的相應輪數對比。其中橫坐標是死亡節點的數目，縱坐標是輪數。通過仿真對比實驗，從第1個節點死亡指標來看，多維度優化的LEACH協議比LEACH協議取得性能約54.8%的提高。從一半節點死亡的指標看，多維度優化的LEACH協議比LEACH協議延長18%的生命周期，比LEACH-C[8]延長了19%左右的生命周期。從所有節點死亡的指標看，LEACH協議大約在1 200輪時就全部死亡，LEACH-C在1 100輪左右死亡了，而多維度優化的LEACH在1 500輪左右，網絡壽命相較于LEACH協議提高12%，比LEACH-C[8]提高17.7%。由此可見，多維度優化的LEACH路由協議在通過節能改善網絡生命周期有明顯的改善。

綜上所述，圖2在無線傳感器網絡運行的前期，多維度優化的LEACH協議在傳輸相同數據包的基礎上，能夠有效地推遲第1個死亡節點的到來，保護節點的生命，增加網絡能量。從第1個節點死亡到最后1個節點死亡可以看出網絡均衡能量的情況，第1個節點死亡越遲，反映出網絡使用能量高效。而最后1個節點的死亡時間，可以看出多維度優化后的LEACH 協議有效地延長網絡的生命周期。由此可見，多維度優化的LEACH路由協議在通過節能改善網絡生命周期有明顯的改善。在無線傳感器網絡運行的中后期，網絡中的節點幾乎都是在同一時刻能量耗盡，提高能量的使用效率，達到延長網絡生命周期的目的。

4 結論與討論

無線傳感器網絡在森林火災和環境監控中有著比傳統的3S技術有著巨大的優勢，本文主要是基于無線傳感器網絡的森林防控的系統，著重通過加入優化的LEACH路由協議來延長整個系統的生命周期。通過仿真對比發現，本文提出的優化協議在存活節點數目、網絡生命周期、網絡的剩余能量等方面都具有較大優勢。但是該系統未能用于實際林區的現場測試，今后的研究目標是把這個系統應用于森林之中，通過在實際應用中出現的不足，對系統加以改進、完善，進而能應用于真正的森林中，能夠對森林火災進行及時的預警，保護我國寶貴的森林資源。

參考文獻：

[1] 汪東，周愛民，叢靜華，等.基于大數據的森林防火管理系統設計[J].中南林業科技大學學報，2017，37（11）：30-37.

[2] 姚雪梅.關于國內外森林防火技術現狀分析及趨勢探討[J].農業與技術，2016，36（6）：173，213.

[3] BOUABDELLAH K，NOUREDDINE H，LARBI S.Using wireless sensor networks for reliable forest fires detection[J].Procedia Computer Science，2013，19：794-801.

[4] KAUR A，GROVER A.LEACH and extended LEACH protocols in wireless sensor network-a survey[J].International Journal of Computer Applications，2015，116（10）：1-5.

[5] CUI Z H，CAO Y，CAI X J，et al.Optimal LEACH protocol with modified bat algorithm for big data sensing systems in Internet of Things[J].Journal of Parallel and Distributed Computing，2019，132：217-229.

[6] BHATIA T，KANSAL S，GOEL S，et al.A genetic algorithm based distance-aware routing protocol for wireless sensor networks[J].Computers & Electrical Engineering，2016，56：441-455.

[7] 郄修塵.基于周期性異步休眠模式的云虛擬機分簇調度策略及性能研究[D].秦皇島：燕山大學，2019.

[8] 牛偉偉，高鐵杠.LEACH-C協議中模擬退火算法的改進[J].計算機工程與設計，2011，32（6）：1869-1872，1917.

【通聯編輯：唐一東】