无线传感器网络分簇路由算法研究与仿真设计

郭淑霞+刘佳+姜颖+高金乔

摘要：为提升无线传感器网络节点的存活能力，并保证节点的监测效能，通过改进LEACH算法，优化了偏僻节点选取为簇头节点的概率，并使用NS平台对改进后的传感器网络进行网络测试，与传统LEACH算法比较，改进后的LEACH算法可以实现耗能均分化的目的，寿命更长，效率也更高。

关键词：无线传感器；LEACH算法；仿真

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）34-8108-02

WSN（Wireless Sensor Networks）是由大量的微型传感器节点以自组织方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域中感知对象的信息，并发布给观察者。不同于其他网络，WSN中的传感器节点体积小、成本低，大都用电池供电，能量有限，且在危险和无人环境下能量供给困难。针对WSN能量受限特性，设计有效的协议和算法以降低节点能量消耗、延长网络的生命周期，是WSN研究的核心问题之一。

路由协议对WSN的整体性能的好坏有着重要影响，而路由算法在路由协议中的作用尤为重要。从网络拓扑的角度看，WSN可以被分为平面结构以及分簇结构两大类。与平面结构相比，采用分簇结构的WSN具有能量效率高、可扩展性好等优点。作为网络拓扑控制的有效方式之一，分簇路由算法可显著降低WSN的能量消耗，延长网络生命周期，有效解决WSN能量受限的问题。

1 改进的LEACH算法

LEACH算法是无线传感器网络工作优化方面非常经典的一个算法。LEACH算法使无线网络分成若干簇，并在每簇中产生簇首负责收集并上传环境信息。但簇首由簇节点轮换担任，使无线传感器节点耗能均分话，这样就不会出现节点过早死亡的情况，传感器网络寿命也会增强。簇首的选择是随机的，但作为簇首的节点不会连续座簇首，轮换多次后，每个节点作为簇首的概率是基本相等的。簇节点选取依据公式（1） 。首先簇节点已平均分布方式，在[0，1]区间产生随机数，当随机数小于之前设定的阈值T（n）时，这个节点将成为簇首。T（n）表示如公式（1） ：

虽然LEACH算法延长了网络寿命，但其自身也存在诸多缺陷。因为簇头选取是随机的，远离簇群中心并远离传输接口的节点担任簇头可使得传输距离增加，也导致耗能增加，并影响传输信息质量。单纯利用平均选取的方式用LEACH算法选取簇头具有盲目性，会导致节点过早死亡情况。为了优化网络，本课题采用控制选取簇首以及网络通信方式的算法，使簇存活时间更长。

改进的T（n）计算公式为

改进后的算法改善了簇头节点的选取，避免了偏远节点作为簇头节点的情况发生，并均衡节点剩余能量与信息传输效果，保证了无线传感器网络工作效率更高。

2 仿真及性能分析

仿真使用Network Simulatorversion （下称NS）软件，首先对传统的LEACH算法和优化后的LEACH算法进行仿真实验对比，实验中节点处于过载状态，工作中传输过量信号，使节点过早进入死亡状态，从而缩短了实验时间。图1是两种算法下的存活节点数与网络运行时间的关系图。

如图1所示，本实验中传统LEACH算法构建的传感器网络在第4h就出现节点死亡状态，随后不断的有节点死亡。而优化后的LEACH算法保证了前期节点的存活，直到18h后节点才大范围死亡，可知节点耗能更加均分。而且在19.6h时改进型网络运行才终止，比传统LEACH网络延长3h。可见在节点大量存活并取得更多的存活时间基础上，无线传感器网络的质量监控与存活寿命都得到明显的改进。

在特殊环境中，对传感器网络性能会提出更高的要求，往往通过增加节点数量来满足要求，但不一定能实现性能的最优化，大量节点的存在势必造成信号之间的干扰以及协议之间的冲突，从而提高了节点选取的复杂度。应使用适当的节点来构造最优化的网络。因此引入平均监测率，监测率为对目标区域的覆盖程度的指标。

如图2所示，在1Km×0.1Km狭长区域中，节点数目为18个时，监测效率随节点数量增加而提高的不再明显，为监测拐点，此点位是监测效率与节点数的最优化位置，一般选择此数量的节点作为节点配置的数量。

3 结论

为提升传感器网络寿命与监测质量，本课题改进了传统的LEACH算法，优化了过偏的传感器节点选取簇头的概率，通过仿真验证，新网络工作效率更高，寿命更长，并实现了节点数量与监控区域的优化。

针对WSN能量受限的特点，课题在原有分簇算法的基础上进行改进，尝试在簇头的选取、簇的划分以及簇的路由等环节提出新的改进策略，以期能有效地平衡网络节点的能耗负载，改善网络能量的使用效率，延长网络的生存时间，从而更加有效的解决WSN能量受限的问题。同时，课题研究也为其他从事相关研究的人员提供可借鉴的解决思路。

参考文献：

[1] Younis O， Fahmy S. Heed： a hybrid， energy-efficient， distributed clustering approach for ad hoc sensor networks [J].IEEE Transactions on Mobile Computing，2004，3（4）：366-379.

[2] Sivakumar R， Sinha P， Bharghavan V. CEDAR： A core-extraetion distributed ad Hoc routing algorithlm[J]. IEEE J.Seleeted Areas in Communieations，Special Issue on Ad Hoc Networks，1999，17（8）：1454-1465.

[3] Jiping. Personnel location monitoring and systems under ground mine[J].Coal Science and Technology，2010，38（11）：1-4.

[4] 刘庆，王培康.无线传感器网络的安全分簇[J].计算机仿真，2009，26（4）：167-170.endprint

摘要：为提升无线传感器网络节点的存活能力，并保证节点的监测效能，通过改进LEACH算法，优化了偏僻节点选取为簇头节点的概率，并使用NS平台对改进后的传感器网络进行网络测试，与传统LEACH算法比较，改进后的LEACH算法可以实现耗能均分化的目的，寿命更长，效率也更高。

关键词：无线传感器；LEACH算法；仿真

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）34-8108-02

WSN（Wireless Sensor Networks）是由大量的微型传感器节点以自组织方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域中感知对象的信息，并发布给观察者。不同于其他网络，WSN中的传感器节点体积小、成本低，大都用电池供电，能量有限，且在危险和无人环境下能量供给困难。针对WSN能量受限特性，设计有效的协议和算法以降低节点能量消耗、延长网络的生命周期，是WSN研究的核心问题之一。

路由协议对WSN的整体性能的好坏有着重要影响，而路由算法在路由协议中的作用尤为重要。从网络拓扑的角度看，WSN可以被分为平面结构以及分簇结构两大类。与平面结构相比，采用分簇结构的WSN具有能量效率高、可扩展性好等优点。作为网络拓扑控制的有效方式之一，分簇路由算法可显著降低WSN的能量消耗，延长网络生命周期，有效解决WSN能量受限的问题。

1 改进的LEACH算法

LEACH算法是无线传感器网络工作优化方面非常经典的一个算法。LEACH算法使无线网络分成若干簇，并在每簇中产生簇首负责收集并上传环境信息。但簇首由簇节点轮换担任，使无线传感器节点耗能均分话，这样就不会出现节点过早死亡的情况，传感器网络寿命也会增强。簇首的选择是随机的，但作为簇首的节点不会连续座簇首，轮换多次后，每个节点作为簇首的概率是基本相等的。簇节点选取依据公式（1） 。首先簇节点已平均分布方式，在[0，1]区间产生随机数，当随机数小于之前设定的阈值T（n）时，这个节点将成为簇首。T（n）表示如公式（1） ：

虽然LEACH算法延长了网络寿命，但其自身也存在诸多缺陷。因为簇头选取是随机的，远离簇群中心并远离传输接口的节点担任簇头可使得传输距离增加，也导致耗能增加，并影响传输信息质量。单纯利用平均选取的方式用LEACH算法选取簇头具有盲目性，会导致节点过早死亡情况。为了优化网络，本课题采用控制选取簇首以及网络通信方式的算法，使簇存活时间更长。

改进的T（n）计算公式为

改进后的算法改善了簇头节点的选取，避免了偏远节点作为簇头节点的情况发生，并均衡节点剩余能量与信息传输效果，保证了无线传感器网络工作效率更高。

2 仿真及性能分析

仿真使用Network Simulatorversion （下称NS）软件，首先对传统的LEACH算法和优化后的LEACH算法进行仿真实验对比，实验中节点处于过载状态，工作中传输过量信号，使节点过早进入死亡状态，从而缩短了实验时间。图1是两种算法下的存活节点数与网络运行时间的关系图。

如图1所示，本实验中传统LEACH算法构建的传感器网络在第4h就出现节点死亡状态，随后不断的有节点死亡。而优化后的LEACH算法保证了前期节点的存活，直到18h后节点才大范围死亡，可知节点耗能更加均分。而且在19.6h时改进型网络运行才终止，比传统LEACH网络延长3h。可见在节点大量存活并取得更多的存活时间基础上，无线传感器网络的质量监控与存活寿命都得到明显的改进。

在特殊环境中，对传感器网络性能会提出更高的要求，往往通过增加节点数量来满足要求，但不一定能实现性能的最优化，大量节点的存在势必造成信号之间的干扰以及协议之间的冲突，从而提高了节点选取的复杂度。应使用适当的节点来构造最优化的网络。因此引入平均监测率，监测率为对目标区域的覆盖程度的指标。

如图2所示，在1Km×0.1Km狭长区域中，节点数目为18个时，监测效率随节点数量增加而提高的不再明显，为监测拐点，此点位是监测效率与节点数的最优化位置，一般选择此数量的节点作为节点配置的数量。

3 结论

为提升传感器网络寿命与监测质量，本课题改进了传统的LEACH算法，优化了过偏的传感器节点选取簇头的概率，通过仿真验证，新网络工作效率更高，寿命更长，并实现了节点数量与监控区域的优化。

针对WSN能量受限的特点，课题在原有分簇算法的基础上进行改进，尝试在簇头的选取、簇的划分以及簇的路由等环节提出新的改进策略，以期能有效地平衡网络节点的能耗负载，改善网络能量的使用效率，延长网络的生存时间，从而更加有效的解决WSN能量受限的问题。同时，课题研究也为其他从事相关研究的人员提供可借鉴的解决思路。

参考文献：

[1] Younis O， Fahmy S. Heed： a hybrid， energy-efficient， distributed clustering approach for ad hoc sensor networks [J].IEEE Transactions on Mobile Computing，2004，3（4）：366-379.

[2] Sivakumar R， Sinha P， Bharghavan V. CEDAR： A core-extraetion distributed ad Hoc routing algorithlm[J]. IEEE J.Seleeted Areas in Communieations，Special Issue on Ad Hoc Networks，1999，17（8）：1454-1465.

[3] Jiping. Personnel location monitoring and systems under ground mine[J].Coal Science and Technology，2010，38（11）：1-4.

[4] 刘庆，王培康.无线传感器网络的安全分簇[J].计算机仿真，2009，26（4）：167-170.endprint

摘要：为提升无线传感器网络节点的存活能力，并保证节点的监测效能，通过改进LEACH算法，优化了偏僻节点选取为簇头节点的概率，并使用NS平台对改进后的传感器网络进行网络测试，与传统LEACH算法比较，改进后的LEACH算法可以实现耗能均分化的目的，寿命更长，效率也更高。

关键词：无线传感器；LEACH算法；仿真

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）34-8108-02

WSN（Wireless Sensor Networks）是由大量的微型传感器节点以自组织方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域中感知对象的信息，并发布给观察者。不同于其他网络，WSN中的传感器节点体积小、成本低，大都用电池供电，能量有限，且在危险和无人环境下能量供给困难。针对WSN能量受限特性，设计有效的协议和算法以降低节点能量消耗、延长网络的生命周期，是WSN研究的核心问题之一。

路由协议对WSN的整体性能的好坏有着重要影响，而路由算法在路由协议中的作用尤为重要。从网络拓扑的角度看，WSN可以被分为平面结构以及分簇结构两大类。与平面结构相比，采用分簇结构的WSN具有能量效率高、可扩展性好等优点。作为网络拓扑控制的有效方式之一，分簇路由算法可显著降低WSN的能量消耗，延长网络生命周期，有效解决WSN能量受限的问题。

1 改进的LEACH算法

LEACH算法是无线传感器网络工作优化方面非常经典的一个算法。LEACH算法使无线网络分成若干簇，并在每簇中产生簇首负责收集并上传环境信息。但簇首由簇节点轮换担任，使无线传感器节点耗能均分话，这样就不会出现节点过早死亡的情况，传感器网络寿命也会增强。簇首的选择是随机的，但作为簇首的节点不会连续座簇首，轮换多次后，每个节点作为簇首的概率是基本相等的。簇节点选取依据公式（1） 。首先簇节点已平均分布方式，在[0，1]区间产生随机数，当随机数小于之前设定的阈值T（n）时，这个节点将成为簇首。T（n）表示如公式（1） ：

虽然LEACH算法延长了网络寿命，但其自身也存在诸多缺陷。因为簇头选取是随机的，远离簇群中心并远离传输接口的节点担任簇头可使得传输距离增加，也导致耗能增加，并影响传输信息质量。单纯利用平均选取的方式用LEACH算法选取簇头具有盲目性，会导致节点过早死亡情况。为了优化网络，本课题采用控制选取簇首以及网络通信方式的算法，使簇存活时间更长。

改进的T（n）计算公式为

改进后的算法改善了簇头节点的选取，避免了偏远节点作为簇头节点的情况发生，并均衡节点剩余能量与信息传输效果，保证了无线传感器网络工作效率更高。

2 仿真及性能分析

仿真使用Network Simulatorversion （下称NS）软件，首先对传统的LEACH算法和优化后的LEACH算法进行仿真实验对比，实验中节点处于过载状态，工作中传输过量信号，使节点过早进入死亡状态，从而缩短了实验时间。图1是两种算法下的存活节点数与网络运行时间的关系图。

如图1所示，本实验中传统LEACH算法构建的传感器网络在第4h就出现节点死亡状态，随后不断的有节点死亡。而优化后的LEACH算法保证了前期节点的存活，直到18h后节点才大范围死亡，可知节点耗能更加均分。而且在19.6h时改进型网络运行才终止，比传统LEACH网络延长3h。可见在节点大量存活并取得更多的存活时间基础上，无线传感器网络的质量监控与存活寿命都得到明显的改进。

在特殊环境中，对传感器网络性能会提出更高的要求，往往通过增加节点数量来满足要求，但不一定能实现性能的最优化，大量节点的存在势必造成信号之间的干扰以及协议之间的冲突，从而提高了节点选取的复杂度。应使用适当的节点来构造最优化的网络。因此引入平均监测率，监测率为对目标区域的覆盖程度的指标。

如图2所示，在1Km×0.1Km狭长区域中，节点数目为18个时，监测效率随节点数量增加而提高的不再明显，为监测拐点，此点位是监测效率与节点数的最优化位置，一般选择此数量的节点作为节点配置的数量。

3 结论

为提升传感器网络寿命与监测质量，本课题改进了传统的LEACH算法，优化了过偏的传感器节点选取簇头的概率，通过仿真验证，新网络工作效率更高，寿命更长，并实现了节点数量与监控区域的优化。

针对WSN能量受限的特点，课题在原有分簇算法的基础上进行改进，尝试在簇头的选取、簇的划分以及簇的路由等环节提出新的改进策略，以期能有效地平衡网络节点的能耗负载，改善网络能量的使用效率，延长网络的生存时间，从而更加有效的解决WSN能量受限的问题。同时，课题研究也为其他从事相关研究的人员提供可借鉴的解决思路。

参考文献：

[1] Younis O， Fahmy S. Heed： a hybrid， energy-efficient， distributed clustering approach for ad hoc sensor networks [J].IEEE Transactions on Mobile Computing，2004，3（4）：366-379.

[2] Sivakumar R， Sinha P， Bharghavan V. CEDAR： A core-extraetion distributed ad Hoc routing algorithlm[J]. IEEE J.Seleeted Areas in Communieations，Special Issue on Ad Hoc Networks，1999，17（8）：1454-1465.

[3] Jiping. Personnel location monitoring and systems under ground mine[J].Coal Science and Technology，2010，38（11）：1-4.

[4] 刘庆，王培康.无线传感器网络的安全分簇[J].计算机仿真，2009，26（4）：167-170.endprint