基于EEUC的改进研究

章康驰

摘要： 基于对无线传感器网络典型层次型路由协议LEACH协议与高效的非均匀分簇协议EEUC协议的研究，针对EEUC算法中簇头选举机制没有考虑节点的剩余能量因素以及簇头竞争半径只考虑节点与汇聚节点距离的问题，提出改进的基于最小生成树的层次型节能路由算法，首先优化候选簇头的竞争半径，然后在节点数据传输的阶段，采用Kruskal算法构建最小生成树路由，得到最佳的数据传输方式，保证稳定性传输数据的同时选择能耗较低的链路。通过实验仿真的结果可以得出本算法能夠有效的提升网络的性能并延长网络生存时间，缓解无线传感网中“热节点”问题。

关键词： 无线传感器网络；剩余能量；最小生成树；存活时间

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）04-0032-03

无线传感器网络是一种集信息采集、数据处理与传输功能于一体的网络信息系统。涵盖微电子系统、网络通信与嵌入式计算等多方面技术，是实现物联网的重要基础，也是当下国际上备受关注的、多学科交叉的一个热点研究方向。传感器网络中节点往往体积小，自身携带的能量有限，所以在设计路由协议时，降低节点能耗，延长网络的生存时间是当前无线传感器网络的主要研究方向之一。

无线传感器网络的路由协议根据网络的逻辑结构可以分为平面型路由协议和层次型路由协议。所有的平面型路由协议里全网中所有节点地位相等，都需要储存其他节点的路由信息，需要维护庞大的路由表，导致网络可扩展性较差，控制开销随网络规模指数增长，出现节点处理能力弱、网络经常出现中断等状况，所以平面型路由只适用于小型网络。而层次型路由协议通过分簇的方式对节点进行分层处理，在一定程度上解决了这些问题。本文对层次型路由协议中两种典型的路由协议：LEACH协议与EEUC协议进行分析，针对其不足，基于EEUC协议提出改进方案。

1 LEACH协议

LEACH协议[1]是首个对无线传感器网络提出分簇的路由协议。它设计的主要目的是尽量均衡全网节点的能耗，从宏观上节省能量，延长网络生命周期。LEACH协议主要实现方式是以周期循环的方式随机选择簇头节点，而节点在担任簇头的时间里负责传递簇内的数据给汇聚节点，这样从整体上将数据传输导致的能量消耗平均分配给每个节点。LEACH协议在启发性地提出了“轮”的思想，每一轮为一个周期，每个周期可以分成两个阶段：簇的建立阶段和传输数据阶段。在簇的建立阶段，依据网络中所需要的簇头节点总数和每个节点已成为簇头节点的次数来决定，再依据随机数选择节点成为簇头，节点成为簇首之后，与其最近的一些普通节点动态的连接，从而形成簇。在数据传输阶段，主要是传感器节点把采集到的数据向簇头传输，以及簇头把接收到的数据融合后再传送给基站。

LEACH路由协议的优点是能保证所有节点都有机会成为簇头，从网络整体来说，节点消耗的能量得到均衡，起到了节能的效果。缺点是网络对簇头的选举是依据随机生成数大小决定，导致位置差，前期耗能大的节点也可以成为簇首，加快这类节点的死亡速度。同时由于簇首与汇聚点之间是采用单跳的传输方式，使簇首的能量消耗过快导致节点死亡。同时由于簇首离汇聚点距离的不同，在传递等量数据时，节点消耗能耐不均等，使得离汇聚点远的节点死亡过快。所以LEACH协议一般只适用于小型网络。

2 EEUC协议

EEUC协议[2]是无线传感网中一种典型的基于非均匀分簇思想的层次型络路由协议，与LEACH协议簇首与汇聚点之间采用单跳传输方式相比，EEUC协议采用多跳的方式防止离汇聚点远的簇首过早死亡，均衡了网络中簇首能耗，延长了网络生命周期。EEUC协议整体上沿用了LEACH协议的工作流程，也是将网络工作过程划分为轮，每轮分为建簇和传输两个阶段组成，其中建簇阶段包括簇首的选举和簇的形成两个阶段。不同的是EEUC协议在簇首选举时采用二次选举的方式推选最终簇首。首先在网络中通过随机数产生候选簇首，再根据候选簇首剩余能量产生最终簇首，完成簇首在网络中均匀分布以及均衡节点能耗的工作。

EEUC算法采用非均匀分簇的思想，根据节点与汇聚节点之间的距离，缩小靠近汇聚节点的成簇规模，使得簇内节点传输时能耗降低，节点可以将更多能量用于簇间传递数据。提升网络性能并够缓解“热节点”现象。但EEUC算法还是仍有一些不足：首先在簇首的选举阶段，推举候选簇头节点仅依据随机生成数大小决定，对于剩余能量少的节点任然存在被选为候选簇头的可能。然后决定候选节点的竞争半径的参考因素只有节点与汇聚节点之间的距离，没有考虑剩余能量低的节点。另外在数据传输阶段，选择可能成为下一跳的簇头时，不考虑数据传输可靠性，导致丢包、重发，进而造成网络能耗不均衡。

3 基于最小生成树改进算法设计

针对EEUC算法存在的问题，EEUC协议基础上的改进，因此本部分从优化节点竞争半径和最小生成树的建立两个方面对改进部分进行详细描述。

3.1 节点竞争半径

本文针对EEUC算法中的节点竞争半径的不足之处进行改进，将节点的剩余能量因素考虑在其中，使设定的候选节点竞争半径更加合理。

（1）

上式中，为节点的竞争半径；为网络中距离汇聚节点最远的节点到汇聚节点的距离；则为网络中距离汇聚节点最近节点到汇聚节点的距离；为节点到汇聚节点的距离；为节点最大竞选的半径；为调节因子的参数；为第轮时的平均剩余能量；为节点在第轮时的剩余能量。

3.2 构造最小生成树

与EEUC相同，在建簇阶段结束后，簇间采用多跳的方式传输数据。本文采用Kruskal算法思想构造最小生成树。为了使簇间节点在传递数据时的能量消耗更加均衡，本文将发送节点和接收节点两者相距的距离、两者的剰余能量和接收节点到汇聚节点两者间的距离三个参考因素作为权值的参数带入计算。公式如下。

（2）

其中，为本文设立的簇头与簇头相连的权值；为簇头到簇头之间的距离；为簇头到汇聚节点的距离；为簇头到汇聚节点之间的距离；为簇头的剩余能量，为簇头的剩余能量；为节点传输数据所需要消耗的能量，具体的得出方式将在后文提出。

4 网络仿真

4.1 仿真参数设置

本文通过Matlab对经典EEUC协议与本文提出的改进分簇协议T-EEUC进行模拟仿真。实验中采用与文献[3]中一致的无线通信能量消耗模型。设定发射距离阈值。发送节点与接收节点间距离小于时，采用自由空间传播模型，发送节点与接收节点间距离大于等于时，采用多路径模型。则当发送节点距离接收节点距离为时发送 bit的数据所消耗的能量为

（3）

（3）式中： 为表示射频能耗系数； 和 为不同放大功率下所需要消耗的能量。是节点接收 bit数据所需要消耗的能量。实验有关参数设置如下表1所示。

表1 实验仿真相关参数表

[参数名称 参数值 参数名称 参数值 网络覆盖范围 （200m，200m） 节点初始能量 1J 汇聚节点位置 （100m，100m） 射频能耗系数 50nJ/bit 节点数量 400个 信道空闲模式系数 10pJ/bit/ 数据包大小 4000bits 多路径模式系数 0.0013pJ/bit/ 控制包大小 400bits 簇头节点融合能耗 5nJ/bit 距离阈值 ]

4.2 实验与分析

本文提出的基于最小生成树的层次型节能路由算法T-EEUC与EEUC算法在相同的网络配置环境下的仿真得出剩余能量的比较结果如图2所示。

图2 剩余能量比较

从图2可以得知，在网络建立的起始阶段执行T-EEUC的网络能量消耗与执行EEUC的网络基本相同，从20轮开始，两种网絡的节点的剩余能量开始出现差异，执行T-EEUC的网络能量消耗低于执行EEUC的网络。在运行到500轮左右执行EEUC的网络所有节点的能量消耗完毕，网络失效。执行T-EEUC的网络的节点剩余能量基本在700轮才被消耗完毕。说明本文提出的T-EEUC算法相比EEUC算法可以有效的降低了节点的能量消耗。

在无线传感器网络中，由于靠近汇聚节点容易出现“热节点”，过快的消耗完自己的能量，导致网络无法正常工作，缩短网络寿命。因此，评价无线传感网中网络性能的一项重要的指标就是存活节点数。图3对比了分别执行T-EEUC算法与EEUC算法的网络存活节点数。可以明显的看出，执行EEUC算法的网络在第220轮左右出现了第一个失效节点，在第300-400轮网络中大部分节相继失效，在第500轮左右执行EEUC算法的网络节点全部死亡，网络停止工作。而执行T-EEUC算法的网络在第350轮左右出现了第一个失效节点。在第400-500轮网络中大部分节相继失效，在第700轮左右节点才全部死亡。所以与EEUC算法相比，使用T-EEUC算法的网络寿命更长，可以更好的应指定场景的数据收集任务。

5 结束语

本文基于EEUC算法，在建簇阶段加入节点剩余能量作为因素考量，提出了一种基于最小生成树的改良层次型节能路由算法T-EEUC。在本文算法中，优化候选簇头的竞争半径，使簇头的选取更加合理。在节点数据传输的阶段，采用Kruskal算法构造最小生成树，得到最佳的数据传输路径，使数据传输时节点的能耗更合理。实验结果表明，在相同的条件下T-EEUC算法在节点的能量消耗和网络的生存时间两个方面都优于EEUC算法。证明了T-EEUC可以对网络性能和均衡整体网络的能耗进行优化提升。

参考文献：

[1] 郑军，张宝贤.无线传感器网络技术[M].北京：机械工业出版社，2012（2）：55-56.

[2] 李成法，陈贵海，叶懋等.一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议[J]. 计算机学报，2007（1）：27-36.

[3] Heinemann W B，Anantha P.Chandrakasan， Hari Balakrishnan. An Application Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks. IEEE TRANSACTION ON WIRELESS COMMUNICATIONS 1，2002（4）.