基于RF-EHWSN的能量自適應多跳路由協議

中圖分類號：TN929.5-34；TP212.9 文獻標識碼：A 文章編號：1004-373X（2025）16-0013-06

Energy adaptivemulti-hop routing protocol based on RF-EHWSN

ZHAO Yifan1，2，RENLisheng1，2，WANGFang1，2 （1.SchoolofInformationScienceandTechnology，HebeiAgriculturalUniversity，BaodingO71ool，China; 2.HebeiKeyLaboratoryofAgricultural BigData，Baoding O71oo1，China）

Abstract：In alusiontothe problem thatthe traditional low energyadaptiveclustering hierarchy （LEACH）protocol inradio frequencyenergy harvestingwirelessensor networks （RF-EHWSN）doesnotconsidertheremaining energyandcommunication distance of nodes intheclusterheadselection stage，resultingin highnodeenergyconsumptionandshorteningthenetwork life， as wellas theunbalancedenergyconsumptioncausedbysingle-hopdata transmision inthe steady-state phase，anenergyadaptiveclusteringandmulti-oproutingprotocolisproposed.Inthisprotocol，distanceandenergyfactorsareincoated duringthecluster formation phasetooptimize thecluster headselection process.Inthesteady-statephase，inter-clustermultihoproutingisemployed，whereclusterheadscanutilizeacostfunctiontoidentifyrelayroutingnodes，efectivelyreducing energyconsumptionduringdata transmision.Incomparison with the LEACHand LEACH-C protocols，the proposed protocol canextend the time until the first node death by 344.44% and1O5.13% respectively，and the timeuntil all O nodes die by 86.44% and 23.53% ，respectively. The network energy consumption is reduced by approximately 23.53% and 22.00% ，while the throughputisincreasedby212.90%and18.52%，respectively.Theexperimentalresultsdemonstratethattheproposedprotocol can significantly prolong network lifespan，balance energy consumption，and enhance network throughput.

Keywords：radio frequency energy harvesting; wirelesssensornetwork; LEACH protocol; clustering protocol; inter-cluster multi-hop routing; network lifetime; energy consumption

0 引言

無線傳感器網絡（WirelessSensorNetwork，WSN）作為21世紀信息技術領域的一項標志性技術[，展現了巨大的潛力與影響力。然而，其深入發展與廣泛應用面臨的主要挑戰在于節點能量供應的限制，極大地影響了進一步拓展。為了改善WSN面臨的能量受限桎梏，研究人員將能量收集技術應用于其中，產生了能量收集型無線傳感器網絡（Energy-HarvestingWireless SensorNetwork，EH-WSN）[2-3]。近年來，通過收集環境中的射頻能、太陽能、風能、振動能等能量為傳感器節點供能逐漸成為研究熱點[45]。太陽能和風能的使用會受到環境因素的限制，而射頻能量不受限于這些因素，有更廣闊的應用場景。

傳統WSN研究的重點主要是在滿足基本通信要求的情況下，致力于最大限度地減少能源消耗，從而延長網絡的整體運行壽命。為了做到超低功耗，難免要犧牲吞吐量、延遲等指標，但隨著能量收集技術應用到WSN中，節點可以補充能量，整體網絡壽命問題有了很大改善，不必將低功耗作為首要目標，網絡通信質量的重要性大大提升。因此，傳統路由協議不再適用于EH-WSN，需要專門的能量收集型協議來滿足新的需求。射頻能量收集型無線傳感器網絡（RadioFrequencyEnergy HarvestingWireless SensorNetwork， RF-EHWSN）模型結構如圖1所示。

圖1RF-EHWSN模型結構

RF-EHWSN不同節點與射頻發射源的距離不同，節點之間的能量收集能力差別較大。文獻[8]提出了一種基于元啟發算法的動態分簇協議，采用和聲搜索算法對網絡分簇進行動態優化，與低功耗自適應集簇分層型協議（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）相比，最大平均輪吞吐量提高了 133.33% 。文獻[9]提出了一種基于自適應混沌粒子群優化算法下的中繼選擇策略。仿真結果顯示，該算法能快速、有效地實現系統總吞吐量最大化。文獻[10]提出一種基于無線通信攜能技術的分層能量感知權值路由算法，與LEACH協議對比，該算法網絡首次出現節點死亡的時間延長了66.67% 。

本文基于LEACH協議，提出一種能量自適應多跳路由協議。該協議在簇首建立階段引入了距離因子、能量因子，設定閾值計算式；在穩態階段采用簇間多跳進行數據傳輸，簇首節點通過代價函數尋找中繼路由節點。仿真實驗結果表明，改進后的協議實現了整個網絡能量消耗的均衡分布，不僅成功延長了網絡的整體生命周期，還顯著提升了網絡吞吐量，展示了其高效性和實用性。

1系統模型

1.1 網絡模型

本文在 L×L 的正方形區域內隨機部署 n 個節點，其中包括1個 Sink 節點和 n-1 個傳感器節點。通信半徑R_t 內的節點可以相互通信和傳輸數據，最終所有數據將匯聚到Sink節點并發送到用戶主機端。對網絡模型作出以下條件假設：

1）Sink節點和射頻能量發射源位置固定，Sink節點能量充足，能保證正常的能量消耗；2）節點在網絡中擁有唯一的標識符（ID），且隨機分布；3）普通節點都為同種類型，初始能量相同，并且都具有射頻能量收集能力；4）區域內節點均可與Sink節點通信，且具備擔任簇首的能力；5）節點數據處理時產生的能耗相比于通信能耗少之又少，因此可以忽略。

1.2射頻能量補給模型

在射頻能量收集型無線傳感器網絡中，節點收集射頻能量并轉換為電能，為自身供電。射頻能量接收功率可用如下公式表示：

式中： G_r 為接收端的天線增益； G_t 為發射端的天線增益；

P_r 為發射端的功率； R 為發射端與接收端之間的距離； λ為波長。

傳感器節點從射頻能量發射源接收到的能量 E_c 計算公式如下：

E_c=ηP_rT

式中： η 是射頻能量轉化為直流電的轉化效率； T 是通信周期。

1.3能量消耗模型

當 k bit的數據進行傳輸時，節點的能量消耗主要包括發送數據時的能量耗損以及功率放大電路的能量耗損[1]

當一個節點向距離為 d 的另一個節點傳輸長度為k bit的信息時，其能耗如下所示：

式中： ε_mp 與 ε_fs 分別為多徑衰減、自由空間衰減信道兩種模型的信號放大系數； E_elec 為接收或發送1bit數據時的能耗； d₀ 為信道切換的閾值，是一個常數。當傳輸距離d0 ，選擇自由空間衰減能量消耗模式；當 d?d₀ ，采用多徑衰減能量消耗模式。 d₀ 公式如下：

接收方的能耗為：

E_RX=E_elec?k

2能量自適應多跳路由協議描述

2.1 LEACH協議

LEACH協議按“輪\"工作，其每一輪循環被劃分為簇建立階段和穩態階段。在簇建立的初始化階段，網絡內的每個節點均會獨立生成一個位于0～1內的隨機數值。隨后，節點會將其生成的隨機數與當前輪次所設定的閾值進行對比。若節點產生的隨機數大于當前輪次的閾值，該節點就會成為本輪次的簇首節點，反之成為普通節點[12]。閾值 T（n） 可表示為：

式中： P 為簇首節點在網絡中所占的比例； r 為目前已經循環的迭代周期； G 為最近 1/P 輪沒有當選過簇首節點的集合。

LEACH協議拓撲圖如圖2所示。

圖2LEACH協議拓撲圖

LEACH協議的不足如下：

1）等概率的簇首選舉機制可能造成剩余能量較低的節點被選為簇首，導致節點能量過早耗盡，從而縮短網絡的壽命；

2）在穩態階段，節點與Sink節點直接通信，遠距離傳輸會導致能量消耗劇增，從而降低了網絡數據傳輸的穩定性。

2.2能量自適應多跳路由協議

本文提出的能量自適應多跳路由機制依然遵循“輪\"的周期性執行框架，每一輪周期性地包含兩個核心階段：首先是簇的建立階段，緊接著是穩態通信階段。簇的建立階段被細化為兩個子階段，即簇首的選舉與節點的入簇過程。在簇建立過程中，引入了距離因子和能量因子來改進LEACH協議中閾值 T（n） 計算公式，旨在避免節點過早耗盡能量，均衡網絡負載，從而延長網絡的壽命。在穩態階段，數據傳輸采用簇間多跳路由，減少節點間的通信能耗，使能量消耗更均衡，能夠延長網絡的生命周期，提高網絡通信質量。

2.2.1 簇建立階段

在簇的建立階段，節點距離射頻能量發射源越近，收集到的能量越多，同時簇首節點與 Sink 節點的通信能耗會隨著距離增長呈指數級上升。為了減少數據聚合的能量消耗，本文提出的協議在簇首選舉時，引入距離因子 D_f， 其公式如下：

式中： d_min 和 d_max 分別表示網絡中的節點距離 Sink 節點的最小值和最大值; d（i，s） 為節點 i 到Sink節點的距離，d（i，s） 越小，則距離因子 D_f 越大，該節點在本輪選舉中被選為簇首的概率就越大；反之，該節點被選為簇首的概率就越小。

由于簇首節點往往承擔著相較于簇內成員節點更為繁重的通信與數據處理任務，因此本文所提協議選舉簇首時考慮節點剩余能量，避免低能節點當選，并引入能量因子 E_f 作為選舉決策的關鍵參數。能量因子的公式如下：

式中： α，β 為設置的權重， α 和 β 的和為 1;E_last 代表上一輪該節點剩余能量； E_re（i） 是節點當前能量； E_avg 為當前所有節點平均剩余能量。 E_avg 計算公式如下：

如果節點在上一輪未被網絡選舉為簇首，則在該輪網絡運行中成為簇首的概率會隨之增大。

本文提出的協議在簇首選舉時引人節點的能量因子 E_f 以及距離因子 D_f. 對閥值 T（n） 進行改進，如下：

在完成簇首選舉后，簇首節點將自身成為簇首的選舉結果以廣播的方式傳遞給整個網絡，具體包含節點身份ID、剩余能量。其他節點在接收到這一信息后，通過計算與每個簇首節點的距離，選擇距離最近的簇首節點成為該節點的簇成員節點。

簇首選舉和加人過程的完成標志著簇的建立完成，網絡進入了穩態階段。簇首選舉流程如圖3所示。

5）循環步驟3）步驟4），當 n=1 ，簇首節點和 Sink 節點單跳傳輸數據。

6）結束。

簇間多跳路由流程如圖4所示。

圖3簇首選舉流程

圖4簇間多跳路由流程

2.2.2 穩態階段

穩態階段主要是對傳感器節點進行數據傳輸。在LEACH協議中，分簇后普通節點將數據傳輸給簇首節點，簇首節點再單跳發給匯聚節點。單跳傳輸機制會導致簇間的能耗不均，遠距離的數據傳輸會產生極高的能量消耗，導致節點能量過早耗盡，縮短網絡壽命，因此采用簇間多跳路由。協議具體步驟如下。

1）以 Sink 節點為中心，根據節點間通信半徑 R_t ，將簇首節點劃分為 N 層。

2）簇首節點 CH_i 在網絡第 n 層 （n=2，3，…，N） ，計算該簇首節點到 Sink 節點和第 n-1 層的鄰居簇首節點CH_m 的距離。

3）根據公式（12）計算 CH_i 到鄰居簇首CH的代價函數[13]：

式中： D_i～j 和 分別是簇首節點 CH_i 到Sink節點和鄰居簇首節點 CH_j 的距離； 為鄰居簇首節點 CH_j 本輪的剩余能量。

4）根據式（13），選擇鄰居簇首 CH_p 為簇首 CH_i 的中繼路由節點：

這種機制有效地降低了節點間的通信距離和功耗，延長了網絡壽命，節點可以產生更多的數據，提高了網絡能源利用率，進一步提高了系統的整體性和可持續性。

3仿真結果分析

仿真實驗采用Matlab仿真工具。仿真實驗的環境為：在 100m×100m 的區域內隨機部署100個節點，Sink節點在（100，100），射頻能量發射源在（50，50）。

目前已做出一套 915MHz 射頻能量自供能收集節點，為了后續實際應用可行，仿真實驗參數全部采用該套實物節點數據。仿真參數設置如表1所示。

本文將對LEACH協議、LEACH-C協議以及能量自適應分簇多跳路由協議進行仿真，并從節點存活數量、網絡吞吐量、網絡能耗三個方面進行比較分析。

3.1節點存活情況對比

節點存活數量對比結果如圖5所示。在圖5中，隨著網絡運行時間的推移，各協議下的死亡節點數量均呈現上升趨勢。LEACH協議約在180輪出現首個死亡節點，約590輪全部死亡；LEACH-C協議在390輪出現首個死亡節點，850輪全部死亡；本文提出的協議在簇首選擇和路由選擇中引入了能量因子和距離因子，因此大大延長了網絡壽命，在800輪左右才出現死亡節點，持續到1050輪左右節點才全部死亡。

表1仿真參數設置

圖5節點存活數量對比結果

從整體看，本文協議與LEACH協議和LEACH-C協議相比，網絡首次出現節點死亡的時間分別延長了344.44% 和 105.13% ；網絡節點全部死亡的時間分別延長了 86.44% 和 23.53% 。實驗結果表明，本文提出的協議存活節點數量始終遠多于對比協議，有效延長了網絡壽命。

3.2吞吐量對比

從圖6所示的吞吐量對比結果可知，本文提出的協議與LEACH協議相比吞吐量提高了 212.90% ，與LEACH-C協議相比提高了 18.52% 。本文協議在數據傳輸過程中采用簇間多跳路由，使網絡內的能耗更加均衡，從而延長了節點死亡時間，產生了更多的數據包。

本文提出的協議產生的數據包總數遠高于LEACH協議和LEACH-C協議，在網絡吞吐量方面的明顯提升，可以保證網絡的可靠性更高。

圖6吞吐量對比結果

3.3 網絡能耗對比

在圖7所示的網絡總能耗對比實驗結果中，當網絡運行時長達到400輪時，本文提出的協議相較于LEACH協議，降低了 59.18% 的能耗。網絡持續運行至大約800輪時，其能耗相較于LEACH協議減少了 23.53% ，相較于LEACH-C協議也降低了約 22.00% 。對比3條能量曲線，在相同的時間跨度內，本文所提協議的網絡節點能耗速率最低，證明了本文所提出的協議在均衡網絡能耗分配方面相較于其他兩種協議展現出了顯著的優勢，能夠有效延長網絡的整體生存周期。

圖7網絡總能耗對比結果

4結語

本文基于LEACH路由協議，針對射頻能量收集型無線傳感器網絡，提出一種能量自適應分簇多跳路由協議。簇首的選擇綜合考慮了節點的剩余能量、到Sink節點的距離，使簇首選舉更加合理，均衡了簇間能耗，減少了網絡能量消耗，延長了網絡生命周期。穩態階段數據傳輸采用簇間多跳路由，降低了遠距離通信能耗，進而實現了整個網絡能量消耗的均衡分布。這一改進不僅顯著提升了網絡吞吐量，還增強了數據傳輸的穩定性和可靠性，確保了網絡在長時間運行中能夠維持高效、穩定的性能。

注：本文通訊作者為任力生。

參考文獻

[1]原大明.基于改進PSO的無線傳感器網絡數據自適應聚類算法[J].現代電子技術，2023，46（11）：99-102.

[2]王倩.基于選址機制與深度強化學習的WRSN移動能量補充[J].現代電子技術，2023，46（21）：82-88.

[3]肖揚.太陽能收集傳感網中能量預測與管理方法研究[D].重慶：重慶郵電大學，2022.

[4]王元翔，徐震.太陽能無線傳感器網絡的能量預測與管理[J].河南師范大學學報（自然科學版），2024，52（3）：80-87.

[5]區展華，李翠然，楊茜.基于ANN的能量采集無線傳感器網絡中繼選擇策略[J].計算機工程，2023，49（5）：215-222.

[6]劉珊.EH-CRSN中的能量管理策略研究[D].重慶：重慶郵電大學，2021.

[7]劉濤，龐博.基于遺傳算法的異構無線傳感器網絡分簇算法[J].現代電子技術，2022，45（5）：25-30.

[8]韓雨.能量收集型無線傳感器網絡關鍵技術研究[D].成都：電子科技大學，2021.

[9]楊茜.基于RF能量采集WSN的中繼協作傳輸策略研究[D].蘭州：蘭州交通大學，2023.

[10]陳鑫浩.基于SWIPT技術的無線傳感器網絡能效優化研究[D].南昌：南昌大學，2022.

[11]李翠然，呂安琪，謝健驪，等.基于局部密度聚類的WSN多Sink節點部署研究[J].傳感技術學報，2024，37（2）：326-331.

[12]方旺盛，彭美平，胡中棟.分區域的樹型多鏈的無線傳感器網絡路由算法[J].現代電子技術，2022，45（4）：55-60.

[13]馮鈞，孔建壽，王剛.一種基于能量補給的無線傳感器網絡分簇單跳路由協議[J].計算機科學，2020，47（z1）：278-282.

[14]史浩東，張保華，產阿明，等.基于無線傳感器網絡的固態窖池發酵酒精濃度監測系統[J].電子設計工程，2023，31（23）：176-179.

[15]夏長權，徐思韻，張劍云，等.基于改進哈夫曼編碼的Haar小波WSN數據壓縮算法[J].電子設計工程，2023，31（11）：134-137.

作者簡介：趙怡帆（1999—），女，人，碩士研究生，主要研究方向為能量收集型無線傳感器網絡協議。任力生（1971—），男，吉林通化人，碩士研究生，教授，碩士生導師，主要研究方向為電子系統設計和物聯網技術。王芳（1971—），女，人，博士研究生，教授，主要研究方向為計算機網絡與智能信息處理。