异构无线传感器网络分簇路由协议研究

苏国栋

(福建师范大学福清分校 电子与信息工程学院，福建 福清 350300)

异构无线传感器网络分簇路由协议研究

苏国栋

(福建师范大学福清分校 电子与信息工程学院，福建 福清 350300)

有效利用能源及降低能耗一直都是无线传感器网络务必解决的关键问题。该文简要介绍和分析了经典路由算法(LEACH)，特别是更为复杂的异构网络，具有多级能量异构和多级传输速率等特点，提出了一种基于模糊逻辑的异构网络分簇路由FLHE算法。该算法使得能级和速率级别越高的节点当选为本轮次簇首的机会越大。最后，结合MATLAB实验仿真，分析比较FLHE算法与LEACH算法的性能。

异构无线传感网络；LEACH；FLHE；模糊逻辑

0引言

随着计算科学技术的不断发展，无线通信技术深度渗透，以及“互联网+”、物联网等信息技术的迅速崛起，智能感知和智能终端处理等新兴技术受到了相当大的关注，应用前景广阔。国家发布的《物联网“十二五”规划》和通信技术领域的“十三五”规划建议中，均明确将物联网技术作为战略新兴产业。移动互联、智能感知的未来终端模式，仅仅依靠现有的互联网和无线局域网是远远不够的，那么无线传感器网络技术作为物联网体系的重要支撑技术之一，将在该领域发挥关键的作用。正由于WSN节点具有精简易带以及强大末端感知等优势特点，符合未来的物物泛在相连的构想。

然而，其也存在不足。首先，节点体积设计精简，相应的，其自身的计算能力和存储能力等就降低，限制其应用范围。其次，尽管节点便于携带，移动性强，相应的，其所面对的环境更加的复杂、恶劣，势必对节点的各方面性能提出更高的要求和考验。其中一个非常重要的问题就是节点自身工作的能量损耗，这对节点的负载能力提出了严峻的考验。由此，对整个无线传感网络的各个节点的传输路径和跳数进行有效规划显得非常关键。WSN的路由协议可分为平面路由协议和分层路由协议[1]。其中，平面路由协议存在着能量消耗不均匀、数据重叠问题严重、资源盲目使用、可拓展性差等问题，限制了平面路由在无线传感器网络的应用。而层次路由协议引入分布式且聚类成簇的思想对WSN节点按规则划分，实现将总体能耗进行有规则分配到网络中的每个个体，从而提高了每个节点的存活期，适合无线传感网络的需求。基于层次分簇的基本概念，麻省理工学院Heinzelman等人提出了一种低功耗的自适应路由协议——LEACH是经典的分簇路由协议[2]。MEAC分簇协议[3]提出了基于不同的簇选择策略、动态分配时槽和空闲侦听的MAC层节能机制。Georgios Smaragdakis等人提出将节点的初始能量作为簇首选择的重要考量因素的SEP算法[4]。EEHC和DEEC算法[5-6]提出了基于多级能量异构的能耗均衡解决方法。同构的网络是理想的，而对异构网络的研究更具科学研究意义。本文提出的FLHE算法，是根据不同当前能量和不同传输速率的情况，利用模糊逻辑处理不确定信息的理论和优势，优化簇首选择策略，解决能耗不均问题，改善网络能源利用效率。

1相关工作

层次路由协议的最终目标是通过采用中终端集群成簇及簇内多跳通信以减少传感器节点之间、传感器节点与基站之间的传输距离，并加以数据汇聚和融合以尽可能减少无线传输的数据包流量，最终实现将能耗有规则分配到网络中的每个个体，从而提高了每个节点的存活期。在WSN层次路由协议中,为了均衡网络中各个传感器节点的能量消耗，LEACH采用随机选举部分簇头并且轮流交替[7]。

那么，LEACH的簇首是如何选择的呢？在簇建立阶段，其将地理位置上相近的节点组成一个簇，即对节点进行规则下的区域划分，并以簇为单位，簇内采用随机与轮流机制选举一个簇首节点，并且簇首节点每轮进行交替轮换。其簇首选择采用循环方式，每一轮，每个节点产生一个限定范围的随机值，并设有阈值T(s)，其值由式(1)给出。式中，r指代轮数，popt是当前轮预置的簇首节点百分比，G是指每一个执行周期内，剔除前r-1轮已当选的簇首节点之外的节点集合。那么，当随机值低于阈值，则作为簇首节点。

尽管LEACH采用层次路由机制，均衡了网络能量负荷，但也存在一定的局限性[8]。LEACH算法对微传感器设备提出了两个假设。其一，节点间要求无差异化，同等地位，相同性质等，即同构，例如，有同等机会当选簇首节点。其二，要求节点间通信要使用相同的传输能量水平，等等。然而，现实的环境和设备中，要满足上述要求是极少的。往往，网络及节点本身均存在差异，诸如能量差异、功能性差异、计算量差异等等，即网络中的节点存在异构性。无论节点当前剩余能量多少或者平均能耗高低，均有等同机会当选为簇首，这种选举方法势必不合理。倘若低能量的节点或平均能耗高的节点作为协调点，不仅加剧其死亡趋势，而且很难保证数据传输的可靠性，数据包随时都有可能因为节点不足以承担协调点或消耗殆尽而丢失。此外，可能存在节点自身特性异构，有些传输速率高的节点传输数据量大，频率高，相对能耗高，必将较早死亡，不利于延长生命周期。

2无线传感网络异构模型

2.1 异构因素类型

对于无线传感器节点而言，主要存在着三种异构类型：链路异构，计算与存储异构，能量异构[9]。链路异构是指异构节点具备宽带链路或能够提供足够远距离的收发，相应的，链路异构节点就能够为数据可靠传输提供强大保证。计算与存储异构意味着节点的硬件支持是不一致的，即异构节点具备更强大的微处理器和存储空间。因此，拥有相应功能的异构节点能够为网络提供更强大和更复杂的数据计算处理以及长期的数据存储能力。能量异构意味着异构节点自身携带了更充足的能源或者电池可被替换。显然，不管是链路异构网络还是计算与存储异构网络，都是以消耗更多的能量资源为代价的。可见，能量异构是三种异构类型的重中之重。假如没有能量异构存在，那么链路异构或计算与存储异构对整个网络的影响将大打折扣，甚至产生负影响，严重损害网络生命周期。

2.2 异构因素对网络的影响

部署异构部分节点于传感器网络中，将会带来一定的好处。

2.2 .1 延长网络生命期。在异构网络中，从节点终端发送一个数据包到基站的平均能量消耗要比在同构网络少很多，整体上，能够延长整个网络的生命期。

2.2 .2提高了数据传输的可靠性。受环境和节点自身特点影响，传感网络的数据传输链路稳定性和可靠性比较弱。每一跳之间的成功传送率明显较低。那么，引进高链路异构节点，可以有效改善节点的链路特性。通过更宽的带宽保证和强大的远距离传输能力，来提高端到端的成功传送率，甚至可以减少跳数，从而提高了数据传输的可靠性。

2.2 .3减少数据传输的潜在因素影响。一方面，强大的计算与存储能力能够减少大量冗余信息的传输；另一方面，链路异构节点能够减少传输队列的等待时间，甚至减少端到端的传输跳数，从而避免了外部干扰对于系统产生影响。

3基于模糊逻辑的FLHE算法设计

3.1FLHE算法描述

如上所述，部署异构节点对无线传感网络将产生积极影响，而针对LEACH算法本身存在簇首选择机制不合理，本文提出了基于模糊逻辑的解决方案——FLHE算法。本文假设监测区域内部署一定数量的具有不同等级的初始能量和传输速率的节点。而FLHE算法的基本思想就是将每个节点的当前能量和传输速率这两个参数作为模糊控制器的输入，经过模糊运算，即利用多源数据进行决策，优化簇首选择机制。利用模糊综合评判，可以有效减少过分依赖单一因素，提高模糊化结果的可信度。

3.2 模糊控制器的设计

本文中，利用多源数据进行决策的关键在于模糊控制器的设计，其是模糊化过程的核心部件。一般地，模糊控制器有三个基本元素——变量的隶属函数、规则库和解模糊。

3.2.1 隶属函数

FLHE算法中，有两个输入变量和一个输出变量，分别为：CE(CurrentEngery)、TR(transmissionrate)、CH(Chance)。我们用语言变量；来描述模糊集合。将CE量化为为七个等级，分别为VL、L、RL、M、RH、H、VH；将TR量化为三个等级，依次为L、M、H；将CH量化为七个等级，分别为VL、L、RL、M、RH、H、VH。隶属函数分别如图1、图2、图3所示。

图1 CE隶属函数

图2 TR隶属函数

图3 CH隶属函数

3.2.2 规则库

当前能量较高、传输速率较低的节点将具有更大当选簇首的机会，相反，当前能量较低、传输速率较高的节点具有较低成为簇首的机会。规则库如表1所示。

表1 模糊规则库

NumberCETRCHNumberCETRCH1VHLVH12MHRL2VHMVH13RLLM3VHHH14RLMRL4HLVH15RLHL5HMH16LLRL6HHRH17LML7RHLH18LHVL8RHMRH19VLLL9RHHM20VLMVL10MLRH21VLHVL11MMM

3.2.3 解模糊

解模糊常使用的是质心法，代数公式如式(2)所示。

其中，ʃ表示代数积分，μ(z)表示模糊控制集C的相应隶属值，Z*表示模糊控制集合C的重心位置，是指由模糊控制集合转化的确定值，即Chance。

4实验仿真与结果分析

通过部署一定比例异构节点于正方形事件区域内，并通过MATLAB模拟仿真。基站节点的分布在区域外，设其坐标为(50,200)。实验中不考虑节点移动性和报文传输延时。其中除了基站能源不受限外，其余传感器节点的能源都是有限的且初始能源不相同，且节点的初始能量在[0.2,0.5]之间随机分布,如表2所示。

表2 FLHE仿真实验参数列表

参数取值区域大小100m×100m节点总数100节点初始能量0.2J～0.5J传输速率50bit/s～200bit/s自由空间模型Efs10pJ/bit/m2多径衰落模型Emp0.0013pJ/bit/m4控制包传送量1000bit/次工作时长T040s/轮节点发射/接收每bit所消耗的能量Eelec50nJ/bit

图4是模糊控制器中输入变量和输出变量构成的三维图。由图，我们可知随着CE值的增加，节点竞争簇首的几率CH随着增加，即具有更高能量的节点将更有可能成为簇首；同理，随着TR值得增加，节点当选簇首的几率CH随着变小，即传输速率更快的节点将很难成为簇首。故此，随着输入变量CE的递增和TR的递减，节点竞争几率CH呈现出阶梯型增加。

图4 模糊控制器三维图

仿真之前，我们期望异构网络环境下第一个节点死亡的时间点比LEACH来得晚，与此同时，也期望异构网络环境下最后一个节点死亡的时间点比LEACH来得晚。然而，对于一个以数据为中心的自组织网络而言，当节点数量过少时，就没有多大的研究意义了。本文就以80%节点死亡来进行对比性能。如图5，实验结果符合预期，两个对比时间点的存活节点上存在明显差距。FLHE节点曲线比LEACH节点曲线来得陡，相比之下，FLHE协议中节点集中迅速死亡，而LEACH显得较平缓。可见，FLHE算法优势明显，它使得整个网络的能量分布更加均匀化，更具整体性。所以，FLHE的网络生命周期明显高于LEACH。

图5 FLHE和LEACH网络生命周期对比

图6为无线传感器网络中节点死亡数量与生命周期直接的关系。由图可见，当出现一个节点死亡时，FLHE的生命周期相比于LEACH提高了233%。同理，有20、40、60、80个节点死亡时，FLHE的生命周期相比于LEACH也相应提高了144%、140%、132%、120%。从各个节点死亡时间来看，我们提出的FLHE算法能够提高整个无线传感器网络的稳定性和可靠性。

图6 节点死亡时间图

5总结

本文在LEACH的基础上，设计了一款基于模糊逻辑的FLHE算法。该算法在LEACH的基础上，针对异构无线传感器网络,结合了节点的多级能量异构和传输速率这两个异构因数，使得能级和速率级别越高的节点当选为本轮次簇首的机会越大。实验仿真结果也表明，相比于LEACH算法，FLHE算法确实提高了网络的性能。当然，对于整个无线传感器网络中存在的异构因素不只两个，如通信能力强弱等，这也将是我们有待深入研究的课题。

[1]徐世武,王平.无线传感器网络分簇路由机制[J].计算机系统应用，2012，21(2),109-112.

[2] Ahmed Salim, Walid Osamy, Ahmed M. IBLEACH: intra-balanced LEACH protocol for wireless sensor networks[J]. Wireless networks, 2014, 20(6): 1515-1525.

[3] Shah GA，Akan OB，Bozyigit M．Multi-Event Adaptive Clustering(MEAC)Protocol for Heterogeneous Wireless Sensor Networks [C]．Proc．5th Annual Medite1Tanean Ad Hoc Networking Workshop(MedHoc-Net 2006)，June，2006.

[4] Samayveer Singh. Heterogeneous Protocols for Increasing Lifetime of Wireless Sensor Networks[J]. Journal of Global Research in Computer Science, 2011, 2 (4): 172-176.

[5]徐世武, 王平, 施文灶，等. 无线传感器网络分簇路由协议综述[J]. 网络新媒体技术, 2013 (5): 1-8.

[6] D Kumar,T C Aseri ,R B Patel. EEHC: Energy efficient heterogeneous clustered scheme for wireless sensor networks[J]. Computer Communications, 2009, 32(4): 662-667.

[7] 杜茜, 刘守印. 基于均匀分簇的无线传感器网络路由协议研究[D]. 武汉：华中师范大学, 2007.

[8] Zhang Xiao-Bo,Cheng Liang-Lun, Zhu Quan-min. SAHRC:A Cluster-based Routing Control Protocol for Wireless Sensor Network[J].Journal of Electronics & Information Technology， 2011,33(8)：2013-2017.[9] Yarvis M, Kushalnagar N, Singh H, et al.Exploiting heterogeneity in sensor networks[J].IEEE INFOCOM, 2005,2:878-890.

(责任编辑：覃华巧)

Research of Heterogeneous Wireless Sensor Network

Su Guodong

(School of Electronic and Information Engineering, Fuqing Branch of Fujian Normal University, Fuqing 350300, China)

How to effectively use of energy and reduce the energy consumption is always the key issue which has to be solved in Wireless Sensor Network. After introducing and analyzing the classic routing algorithm (LEACH), especially the more complex heterogeneous networks, which are characterized in multi-level energy target and different transmission rates, we propose a FLHE clustering routing algorithm based on fuzzy logic. This algorithm could improve high-energy and high-transmission rate as cluster head node. Finally, by combining simulation with MATLAB, an analysis is made to compare the performance of FLHE with the performance of LEACH.

Heterogeneous wireless sensor networks; LEACH; FLHE; Fuzzy logic.

2016-09-20

福建省教育厅科技类一般项目(JAT160574)

TP181

A

1673-8535(2016)06-0016-07

苏国栋(1989-)，男，福建泉州人，福建师范大学福清分校电子信息工程学院教师，主要研究方向：无线传感器网络、物联网技术。