一種基于能量和距離的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議
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階段2：簇頭選舉階段全局范圍內(nèi)預(yù)先設(shè)定一個(gè)0～1之間的閾值T，用來(lái)控制參加簇頭競(jìng)選的節(jié)點(diǎn)比例。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)生成一個(gè)0～1之間的隨機(jī)數(shù)，記為u。若u
式中：T為最大約定的最大延遲時(shí)間；Eresidual為節(jié)點(diǎn)剩余能量；Eini是節(jié)點(diǎn)原始能量。
階段3：成簇階段簇頭向網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)廣播自己成為簇頭的消息HEAD_AD，內(nèi)容為簇頭節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)及該節(jié)點(diǎn)與基站的距離。普通節(jié)點(diǎn)接收到此消息后選擇一個(gè)通信代價(jià)cost(CH)最小的聚類加入，并發(fā)送消息JOIN_REQ。通信代價(jià)表達(dá)式為：
式(5)中參數(shù)與式(2)和式(4)表示的意義相同。從式(5)可以看出，該通信代價(jià)綜合考慮了節(jié)點(diǎn)與簇頭的距離、簇頭與基站的距離及簇頭的剩余能量。從而實(shí)現(xiàn)了由聚類成員節(jié)點(diǎn)選擇剩余能量較大，與自己距離較近，與基站距離較小的簇頭形成簇，達(dá)到能量均衡的目的。
階段4：數(shù)據(jù)傳輸階段簇頭向所有成員節(jié)點(diǎn)廣播TDMA通信時(shí)隙調(diào)度信息TDMA_SCHEDULE。成員節(jié)點(diǎn)按分配好的TDMA時(shí)隙在某個(gè)時(shí)刻將自己檢測(cè)到的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭。簇頭在接收聚類成員發(fā)送數(shù)據(jù)的過(guò)程中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并將融合后的數(shù)據(jù)直接傳輸給基站，該過(guò)程采用單跳的通信方式。
4 ADEECS協(xié)議仿真與分析
仿真中，使用Matlab作為仿真平臺(tái)，采用與文獻(xiàn)[3]相同的能量消耗模型。仿真參數(shù)如表1所示。
文中將ADEECS與EECS和LEACH協(xié)議性能進(jìn)行仿真對(duì)比。
4.1簇頭分布的仿真對(duì)比
LEACH簇頭個(gè)數(shù)取最優(yōu)值。在仿真中，LEACH簇頭個(gè)數(shù)為6；取T=0.15，R=26，w=0.8。由3種協(xié)議的簇頭分布圖(圖2～圖4)可以看出，LEACH協(xié)議簇頭隨機(jī)分布；EECS協(xié)議簇頭分布比較均勻，但存在簇頭漏洞問(wèn)題；ADEECS協(xié)議簇頭真正實(shí)現(xiàn)了均勻分布。所以，提出的延遲發(fā)送競(jìng)選消息的方法很好地解決了LEACH和EECS協(xié)議在簇頭選舉過(guò)程中存在的問(wèn)題。
4.2網(wǎng)絡(luò)壽命的仿真對(duì)比
定義第一個(gè)節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)壽命，用工作輪數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)的工作時(shí)間。如果剩余節(jié)點(diǎn)過(guò)少，那么整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的存在就毫無(wú)意義。仿真中為了更好地對(duì)比仿真結(jié)果，仿真曲線只選取剩余節(jié)點(diǎn)數(shù)大于50的情況。仿真結(jié)果如圖5所示。
由圖5可以看出，在成簇階段，ADEECS協(xié)議綜合考慮了簇頭剩余能量、簇頭與基站的距離以及簇成員節(jié)點(diǎn)與簇頭的距離。這種通信代價(jià)計(jì)算方式很好地提高了網(wǎng)絡(luò)性能，有效地延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期，達(dá)到了協(xié)議目的。
5結(jié)語(yǔ)
通過(guò)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中典型分簇路由協(xié)議、LEACH協(xié)議和EECS協(xié)議進(jìn)行的研究和分析，提出了一種改進(jìn)的分簇方案ADEECS。利用延遲發(fā)送競(jìng)爭(zhēng)消息的方法和新的通信代價(jià)公式很好地解決了EECS協(xié)議存在的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了簇頭的均勻分布，有效地延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命。但是不只是沒(méi)有對(duì)參數(shù)權(quán)值w和通信半徑R進(jìn)行研究，這將是作者下一步的工作重心。另外，基于多跳的ADEECS也是下一步的研究方向。
評(píng)論