本文摘要：針對無線傳感器網絡分簇路由算法中簇頭的節點負載過重，使得簇頭的利用率不高，人們為了滿足自己的需要才會出現雙簇頭的路由算法，下面小編推薦一篇關于雙簇頭路由的論文。 摘要 針對無線傳感器網絡(WSN的高能效路由選擇問題，在混合式能量均衡分簇(HEED算法
針對無線傳感器網絡分簇路由算法中簇頭的節點負載過重，使得簇頭的利用率不高，人們為了滿足自己的需要才會出現雙簇頭的路由算法，下面小編推薦一篇關于雙簇頭路由的論文。
摘要 針對無線傳感器網絡(WSN的高能效路由選擇問題，在混合式能量均衡分簇(HEED算法基礎上提出一種基于位置信息的低能耗雙簇頭多跳路由算法(HEEDEELD。假設網絡中所有節點都具有位置感知能力，網絡根據最佳單跳距離劃分層級，節點根據自身位置確定所在層級。簇內選舉產生雙簇頭，分擔單一簇頭的工作，均衡簇頭能耗。在簇間多跳路由中，簇頭根據位置、距離和剩余能量的代價函數選擇最優路由。Matlab仿真結果表明，與低功耗自適應分簇(LEACH算法、HEED算法相比，提出的HEEDEELD在網絡壽命、能量效率、能耗均衡等性能方面具有明顯的性能增益。
關鍵詞 無線傳感器網絡;高能效路由;多跳;雙簇頭;位置信息;分層
0引言
無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network， WSN由分布在任務區域內的大量傳感器節點組成，各節點利用無線通信方式形成一個多跳的自組織網絡。各種集成化的微型傳感器相互協作地采集和處理網絡覆蓋區域中監測對象的信息，并發送給基站[1]。而傳感器節點在使用過程中能量通常無法補給，因而如何高效利用能量從而延長WSN壽命，成為無線傳感器網絡設計的首要目標。現有的節能路由協議研究中，基于分簇[2]的路由算法是其中主要方法之一，其基本思想是將無線傳感器網絡劃分為多個簇的結構，簇頭節點負責搜集簇內成員節點采集的數據，并進行數據聚合處理。簇頭節點間再通過協作的方式將融合后的數據傳送回基站[3]。
HEED(Hybrid EnergyEfficient Distributed clustering[4]分簇算法首次提出主、次兩個參數進行簇頭選取的概念
主參數依賴于節點的剩余能量，節點根據主參數隨機選取初始簇頭集合，具有較多剩余能量的節點將有較大機會暫時成為簇頭;次參數依賴于簇內通信代價，HEED使用簇內平均可達能量(Average Minimum Reachability Power， AMRP作為衡量簇內通信代價的標準，在簇重疊區域中的節點根據次參數，選擇最終加入哪個簇。由于HEED分簇算法良好的能耗性能，近年來，國內外學者針對HEED分簇算法的研究與改進做了很多工作。針對HEED中簇頭直接與匯聚節點通信要消耗很大的能量，Younis等[5]提出了一種基于HEED協議的簇頭間多跳路由算法HEEDM，該算法旨在減少簇頭節點發送到匯聚節點的數據量，從而降低能量消耗，達到延長網絡生命周期的目的。文獻[6]提出了HEEDCHEE分簇算法，對“孤兒節點”和“孤立簇頭節點”引入“最優鄰居中繼入簇”策略，減少分簇產生的簇頭數目和簇間節點通信開銷。文獻[7]提出一種自適應的動態多跳非均勻分簇方法，將傳感器網絡中的簇根據實際需要進行不均勻劃分。通過均衡簇能量與其所承擔任務，有效地延長網絡的生命周期。文獻[8]提出一種自適應負載均衡分群算法，根據網絡的連通情況自適應設置群規模門限，并將孤立成群節點加入到鄰近的非孤立節點群，提高群間均勻性和非孤立節點群數量。在文獻[9]中選舉簇頭依據剩余能量和最佳簇頭間距。文獻[10]針對節點密度較大情況，在簇頭競爭階段采用計時廣播代替協商機制，減小了系統開銷。文獻[11]提出了DCHEB(Double Cluster Head Energy Balance算法使得簇頭節點位于合適的位置上，平均了各個簇的節點個數，可以避免簇內的邊緣節點過早耗盡能量。
本文在總結研究HEED的基礎上提出了一種基于地理位置信息的雙簇頭多跳路由算法(EnergyEfficient routing algorithm with Location information and Double cluster heads based on HEED， HEEDEELD。該算法主要貢獻在于：利用獲取所處位置的能力，節點能夠確定自身所處網絡層級，并能夠選擇最佳路由方向，避免了過長距離的路由路徑損耗。另外，文章提出了雙簇頭思想，主簇頭用來收集簇內節點和來自上一層級副簇頭的數據信息，并發送至簇內副簇頭，而副簇頭則充當中繼負責轉發至下一層級。這樣，原來多跳路由協議中一個簇頭的功能分擔給兩個簇頭，進一步平衡了系統能量消耗。
1系統模型
1.1能量模型
本文采用與文獻[12]相同的無線通信能耗模型(Radio Energy Depletion Model， REDM。在該模型中，無線通信模塊發送數據的能量消耗主要在發送電路和功率放大電路，接收數據的能量消耗主要在接收電路。在保證合理信噪比條件下，節點發送數據能耗為
ETx(k，d=Eelec×k+Efs×k×d2，d Eelec×k+Eamp×k×d4，d≥d0 (1
其中：k為發送的二進制位數;d為發送距離;Eelec(nJ/b為射頻能耗系數，Efs(pJ/(b·m2和Eamp(pJ/(b·m4為不同信道傳播模型下的功率放大電路能耗系數。在傳輸距離小于閾值d0時，功率放大損耗采用自由空間模型;當傳輸距離大于等于閾值d0時，采用多路徑衰減模型。
節點接收數據能耗為：
1.2網絡節點模型
本文假設WSN具有如下性質：
1節點具有唯一的ID，均勻分布在監測區域;
2所有節點固定并且能量有限，基站位置固定，能量不受限;
3所有節點具有相似的能力(處理/通信，并且地位平等，都能充當簇頭節點或普通節點;
4節點通信功率可調，即節點可以根據距離來調整發射功率的大小;
5節點具有位置感知能力，安裝具有全球定位系統(Global Positioning System， GPS功能的天線;
6采用數據融合技術減少傳輸的數據量;
7每個節點周期執行數據采集任務，并始終有數據傳送至基站;
8節點都具有與基站直接通信的能力。
1.3數據融合模型
考慮到簇內部署了大量節點，它們對同一事件采集到的數據是相同或相近的，存在著大量的冗余信息。因此，可以進行數據聚合，即利用傳感器節點的處理能力，簇頭先對采集到的或收到的其他傳感器節點發送的多個數據進行網內處理，消除冗余信息，然后再傳輸處理后的數據。數據融合的能耗設定為EDA=5nJ/b。
2.1基本思想
圖1所示是網絡模型圖，圖中的圓圈代表簇，簇頭節點之間的連線代表簇間多跳傳輸路徑。黑色圓圈為主簇頭，灰色為副簇頭。本文沿用HEED思想，在利用剩余能量和簇內通信代價函數選舉簇頭的基礎上選舉雙簇頭分擔簇頭的能量消耗;同時利用位置信息，通過設置合理的層級尋找最佳路徑多跳路由向基站上傳數據。
算法采用輪循環機制，每一輪主要由3個階段組成：初始化階段、成簇階段和簇間多跳路由階段。首先，節點獲取鄰居節點信息，通過迭代競選簇頭，建立分簇模型;隨后，數據在簇內采用單跳傳輸，在通過簇頭間的多跳路由將數據發向基站。下面主要對算法的成簇階段和簇間多跳路由構建階段進行詳細描述。
2.3成簇階段
成簇階段分為建立簇間多跳路由階段和數據傳輸階段。成簇階段節點能量若超過閾值，則根據剩余能量和通信代價函數選舉主簇頭，并在主簇頭覆蓋范圍內選擇剩余能量最多的一個節點為副簇頭。利用雙簇頭平衡簇頭能耗，其原理為同一簇中主簇頭負責收集其他節點(包括上一層級的副簇頭的數據并轉發給簇內副簇頭，副簇頭則進行多跳路由將數據轉發至下一層級的主簇頭，當下一層級不存在主簇頭或存在的主簇頭不符合充當下一跳的條件時，則把數據直接發向基站。成簇階段引用孤立節點最佳中繼入簇思想，減小簇頭數目。然后根據分簇結果建立多跳路由，進行數據傳輸。
2.3.1主簇頭選舉
本文沿用HEED思想利用剩余能量和簇內通信代價函數來產生簇頭。對簇頭漏洞問題利用最優中繼入簇解決。
節點以不同的初始概率在各自競爭范圍內發送競爭消息，節點的初始化概率CHp根據下面式(3確定，由式(3隨機產生的簇頭稱為臨時簇頭。
CHp=max(Cp×Er/Emax，Pmin(3
其中：Cp是網絡中預設的初始簇頭所占比例;Er為節點的剩余能量;Emax為節點的初始能量。設置Cp的最小值為Pmin防止簇頭選舉時迭代收斂速度過慢。為了平衡能耗、減少迭代時間，算法中每個節點開始時都設置一個競選簇頭的能量閾值T。定義：T=Er/nbr，其中nbr為節點周圍鄰居節點集合的平均能量。當節點的剩余能量小于鄰居節點的平均能量時(即T<1，初始化概率CHp為零，使其在迭代過程中無法成為簇頭;否則節點進行迭代，并依據式(3按概率隨機產生臨時簇頭。
在迭代過程中，通信代價函數Cost再次加入Energy閾值因子：
Energy=nbr/Er(4
Cost=AMRP*Energy(5
這樣，進一步增加剩余能量對選舉簇頭的影響，增加剩余能量較多的節點成為簇頭的概率。在每輪的循環中，如果自身的鄰居節點中存在臨時簇頭，并且擁有最小的通信代價函數，則該鄰居節點成為最終簇頭，否則節點的CHp乘以2進入下一輪迭代。如果該節點的所有的鄰居節點中沒有臨時簇頭節點，則該節點按照一定的概率成為臨時簇頭。
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《電子設計工程》(半月刊)，中國科技核心期刊(科技論文統計源期刊)，創刊于1993年，原名《國外電子元器件》，主要介紹具有較高學術水平的、電子領域相關的理論、技術、方法的專業性技術期刊。主要欄目有：計算機技術應用、網絡與通信工程、測控與儀器儀表、圖像與多媒體技術、開發與應用、數字處理技術、嵌入式技術、消費類電子、汽車電子、集成電路應用、新特器件應用、電源技術與應用、信息安全、工業自動化、電力電子等[2] 。
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