无线传感器网络自适应区域路由算法*

徐跃州，张 欣

(贵州大学电子与信息学院，贵州 贵阳 550025)

0 引言

无线传感器网络(WSN)是通过无线通信的方式形成的一种大规模、自组织网络系统，该网络系统中的每个传感器节点均具有一定的计算和通信功能，各个节点协同工作将检测区域的数据通过多跳的方式传送到用户终端，实现物理世界、计算机世界和人类社会的有机联系［1］。文中主要针对现有WSN路由协议的不足，提出一种新型的、可靠的、节能的自适应区域路由协议。

1 无线传感器路由协议

1.1 平面路由协议和分层路由协议的比较

平面路由协议［2］是指WSN中所有传感器节点均将采集到的数据通过协同工作的方式传送给Sink节点，并且所有节点都处于相同地位，典型的平面路由协议有:洪泛路由协议、信息协商传感器协议、谣传路由协议;分层路由协议是把WSN网络中的传感器节点动态分成若干个簇，每个簇通过簇头向收集节点传输该簇中的监测数据，典型的分层路由协议有:LEACH协议、TEEN协议、PEGASIS协议。由于与平面路由协议相比分簇路由协议具有更高的可靠性，更适应于大规模网络和动态拓扑结构的网络，所以文中设计的ARRA主要以平面路由协议为参照。

1.2 分层路由协议的缺点

LEACH［3］是一种低功耗分簇路由协议，通过循环的方式随机选择簇头节点，将传感器网络的能量负载均衡给每个传感器节点，降低能耗、提高网络寿命。LEACH协议的缺点主要有:①频繁的簇头选举;②随机的选择簇头，导致网络的不可靠性;③单跳的通信方式。

TEEN［4］是通过设定软、硬阈值来控制数据转发的路由协议，根据监测数据的容量来控制转发次数，节省能耗，主要用于响应型网络。TEEN协议缺点主要有:①当容量小于软阈值时，始终不会转发数据，造成数据的延迟;②当容量大于阈值时，实时转发容易造成信号干扰。

PEGASIS［5］是一种链路路由协议，所有节点形成一条链路，依次向Sink节点汇聚转发数据。PEGASIS协议缺点主要有:①网络的利用率低，数据延迟高;②链首节点与Sink节点单跳通信，致使节点能量不均衡和高损耗。

2 自适应区域路由协议设计原理

在WSN中，某区域节点的死亡必然会导致该区域数据监测不完整，继而导致该区域网络性能不可靠。在传统的WSN路由算法中，所有的节点都是以监测全部区域为目标，随着时间的推移，在整个区域都将随机出现节点死亡，这就导致了无线传感器网络后期所有区域数据监测的不可靠性。文中创新性地提出区域划分、区域自治以及区域均衡的方法，主要针对WSN后期数据监测的不可靠问题，提升了网络的生存周期和所有节点的能量均衡。

2.1 区域规划

在WSN工作初期，设定一段时间作为区域划分阶段，记为R轮。在区域划分阶段，节点依概率P当选为簇头，在连续当选2轮后再进行新一轮的簇头选取，并依照LEACH算法［3］向Sink节点转发数据。在每一次簇头选取后，所有节点都记下自己的当前能量E1;在该簇头第一轮工作结束后，每个节点记下此时的能量E2;在簇头第二轮工作时，所有节点在发送监测数据的同时把E3(E3=E1－E2)发送给所有簇头节点，由簇头节点计算在其担任簇头时所在簇每轮耗费的总能量Et，并转发给Sink节点;最后由Sink节点统计这一轮全网耗费的总能量Etotal，同时记录此轮工作的簇头节点的信息;经过第R轮后，比较出最小的Etotal轮次和此轮工作的簇头节点，由于此时整个无线传感器网耗费的能量最少，这说明此时的拓扑结构必然是R轮中最优的，把这些簇头节点和其所在簇内的普通节点孤立起来形成单独的区域;所有的区域均是独立的，其区域内普通节点不允许与区域外的节点通信;至此，区域规划阶段完成。通过这种方式可以选取较优的网络拓扑结构，降低节点的发射功率，节省网络能耗，并且能在区域自治的条件下保证区域数据的可靠性。

2.2 区域自治

2.3 区域间的负载均衡

3 仿真验证及分析

3.1 仿真参数

采用Matlab进行仿真，其环境配置参量如表1所示。

表1 实验模拟参数Table 1 Experimental simulation parameters

3.2 仿真结果及分析

从图1可以看出网络中第一个节点的死亡时间为1 102轮，第70个节点死亡的时间为1 240轮，从MATLAB仿真动态图得出，整个网络分为六个区域，每个区域中的节点几乎是同时死亡的，各区域的死亡时间略有差异，但相差不大，ARRA把WSN网络划分为各个单独的区域，并实现了区域内部和区域间的节点能量平衡，保证了无线传感器网络的信息采集的可靠性。另外ARRA可以通过区域间的多跳传输实现对热点区域的保护，使热点区域能够工作更长时间。

图1 ARRA节点死亡时间Fig.1 Death time of ARRA node

由于在WSN中，过多节点的死亡将导致传感器网络失去研究意义，所以仅选取前70%的死亡节点作为研究数据［8］。在图2中，选用分层协议中最经典的LEACH算法与ARRA作比较，其中Sink坐标为(－30，50)。LEACH算法第一个节点死亡时间为824轮，第70个节点死亡时间为1 123轮;而ARRA第一个节点死亡时间为1 102轮，高出LEACH算法33%，第70个节点死亡死亡时间为1 240轮;ARRA监测信息总量高出LEACH算法16.6%。由此可以看出，ARRA优越于LEACH算法，并且LEACH算法的网络监测可靠性会随着节点的死亡渐渐降低，而ARRA采用的是规划区域监测，则不会随着节点的死亡降低区域监测的可靠性。

图2 ARRA和LEACH节点死亡时间比较Fig.2 Death time of ARRA and LEACH node

在图3中，随着Sink坐标的位置从(－30，50)调至(－50，50)和(－70，50)，LEACH 算法中的节点曲线斜率降低，首节点死亡的时间从824下降到579，而ARRA节点曲线斜率逐渐升高，特别是Sink坐标在(－50，30)时，ARRA体现了极高的均衡性和可靠性，3条曲线的首节点死亡时间均远高于LEACH算法。这说明，随着Sink距离的增大，ARRA相对于LEACH算法具有更好的可靠性和网络生存时间。

图3 ARRA和LEACH在不同基站距离下的节点死亡时间Fig.3 Death time of ARRA and LEACH nodes under different base stations distances

4 结语

文中针对传统分层路由协议中网络生存周期短和可靠性差等问题，提出一种新型的自适应区域路由算法ARRA。分析和仿真同时表明，利用区域规划、区域自治以及区域负载均衡三种方式，该算法实现了网络的生存时间和传感器网络可靠性的提升。

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