無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）[1]是集數(shù)據(jù)采集、處理及通信功能于一體的分布式自組織網(wǎng)絡(luò)，其特點(diǎn)是能量、計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間有限。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的路由協(xié)議必須時(shí)刻關(guān)注降低能耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期這一核心問(wèn)題。設(shè)計(jì)精良的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議就可以降低能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。通常無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議[2]可以分為平面路由協(xié)議和層次路由協(xié)議兩種。目前，路由協(xié)議的主流是層次路由協(xié)議，該協(xié)議具有代表性的路由算法是低功耗自適應(yīng)分簇（LEACH）算法[3]。LEACH協(xié)議中，簇首形成高一層的網(wǎng)絡(luò)，這樣簇內(nèi)成員的功能就變相地簡(jiǎn)單，大大減少了路由控制信息的數(shù)量。但該協(xié)議也存在耗能大、能量不均衡的問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題，本文通過(guò)對(duì)經(jīng)典的分簇路由協(xié)議LEACH的分析，并且以降低功耗、實(shí)現(xiàn)能量均衡、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命為主要目的，對(duì)LEACH協(xié)議進(jìn)行改進(jìn)。
1 LEACH算法分析
LEACH算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是MIT的Chandrakasan等人為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的低功率自適應(yīng)分簇路由算法。它的基本思想是：以循環(huán)的方式隨機(jī)選擇簇首節(jié)點(diǎn)，將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量負(fù)載平均分配到每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)中，從而達(dá)到提高網(wǎng)絡(luò)整體生存時(shí)間的目的。LEACH在運(yùn)行過(guò)程中不斷地循環(huán)執(zhí)行簇的重構(gòu)過(guò)程，每個(gè)簇重構(gòu)過(guò)程可以用“輪（round）”來(lái)描述，每一輪包含簇的建立和穩(wěn)定運(yùn)行兩個(gè)階段。其中穩(wěn)定階段持續(xù)時(shí)間要比簇建立階段持續(xù)的時(shí)間長(zhǎng)得多。
1.1 LEACH算法的工作流程
該算法的建立主要包括三個(gè)階段：
（1）簇首的建立
簇頭節(jié)點(diǎn)的選取是LEACH算法中的關(guān)鍵，具體的選擇方法是：各節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)，若該數(shù)小于某一個(gè)閾值T(n)[4]，則該節(jié)點(diǎn)成為簇頭。
式中，p是網(wǎng)絡(luò)中簇頭數(shù)與總節(jié)點(diǎn)數(shù)的百分比，r是當(dāng)前的選舉輪數(shù)，G是最近1/p輪而不是簇頭的節(jié)點(diǎn)集合。
被選為簇首的節(jié)點(diǎn)會(huì)利用CSMA MAC協(xié)議廣播ADV消息，宣布自己成為簇首。非簇首節(jié)點(diǎn)收到來(lái)自各簇首的消息，并根據(jù)接收信號(hào)的強(qiáng)度選擇強(qiáng)度最大的簇首發(fā)送加入請(qǐng)求JOIN-REQ（其包含了節(jié)點(diǎn)的ID和要求加入簇首的ID信息）。
（2）時(shí)隙表建立
當(dāng)簇首確定并且簇域劃分工作完成后，簇頭將根據(jù)成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)目，產(chǎn)生TDMA時(shí)隙表。成員節(jié)點(diǎn)通過(guò)接收簇首的廣播獲取該表，并在自己的時(shí)隙到達(dá)時(shí)才開(kāi)啟發(fā)送裝置向簇首發(fā)送數(shù)據(jù)，其余時(shí)間處于休眠狀態(tài)以節(jié)省能量。
（3）穩(wěn)定
相對(duì)于簇的建立階段，穩(wěn)定階段是相對(duì)較長(zhǎng)的一個(gè)階段，該階段主要是各節(jié)點(diǎn)完成數(shù)據(jù)傳輸?shù)娜蝿?wù)。一旦簇形成，TDMA時(shí)刻表確定，則數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)始。簇首節(jié)點(diǎn)在收到成員節(jié)點(diǎn)傳來(lái)的數(shù)據(jù)后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和壓縮，將壓縮處理后的信號(hào)傳輸給基站。
1.2 LEACH算法存在的問(wèn)題
（1）壽命不均：簇首的選舉策略是隨機(jī)的，可能造成簇首分布不均，簇成員個(gè)數(shù)也有較大差異，使得各簇首負(fù)載不均衡，造成個(gè)別簇首較早死亡。
（2）距離受限：LEACH協(xié)議只適用于小規(guī)模的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。由于基站與簇首之間采用單跳路徑選擇模式，所以簇首與基站必須布置在通信可達(dá)的范圍內(nèi)。
2 LEACH算法的改進(jìn)
2.1 改進(jìn)算法的設(shè)計(jì)思路
針對(duì)LEACH算法中存在的問(wèn)題，結(jié)合無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，本文從以下幾個(gè)方面對(duì)LEACH協(xié)議進(jìn)行改進(jìn)。
（1）改變簇首產(chǎn)生方式
主要從以下兩個(gè)方面改變簇首的產(chǎn)生：
①基于節(jié)點(diǎn)的剩余能量選擇簇首。考慮到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗問(wèn)題，選取能量較多的節(jié)點(diǎn)作為簇首。將節(jié)點(diǎn)的剩余能量作為選擇簇首的一個(gè)重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，以保證區(qū)域內(nèi)剩余能量較多的節(jié)點(diǎn)被選為簇首。
②基于節(jié)點(diǎn)與簇首之間的距離選擇簇首。考慮到簇首地理分布平均的問(wèn)題，每個(gè)簇首發(fā)射信號(hào)，其他節(jié)點(diǎn)則根據(jù)接收到的信號(hào)判斷離簇首的距離，離簇首距離小于設(shè)定值M的節(jié)點(diǎn)不再選為簇首，從而保證所有簇首之間距離不小于M。
（2）改變簇首與基站之間的通信方式
LEACH算法中，簇首與基站（BS）之間的數(shù)據(jù)發(fā)送過(guò)程采用單跳的方式。由于基站距離傳感區(qū)域很遠(yuǎn)，所以簇首將數(shù)據(jù)發(fā)送給基站時(shí)所消耗的能量很多。基于這一點(diǎn)，在簇首向基站發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)候采用多跳的方式，這樣可以使簇首節(jié)點(diǎn)能量的消耗相對(duì)減少。本文提出的改進(jìn)算法是把簇首組織起來(lái)，以多跳的方式向基站發(fā)送融合后的數(shù)據(jù)。
2.2 改進(jìn)算法的實(shí)現(xiàn)
在第一輪開(kāi)始時(shí)，傳感區(qū)域內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)需要將自己的地理位置信息和節(jié)點(diǎn)能量發(fā)送給基站,基站收集到區(qū)域內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置信息后，根據(jù)這些信息將傳感器網(wǎng)絡(luò)按面積平均劃分為k個(gè)區(qū)域（本文設(shè)定k=3），即需要將整個(gè)區(qū)域劃分為如圖1所示的三部分。
區(qū)域劃分完成以后，每個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)地產(chǎn)生一個(gè)0~1之間的隨機(jī)數(shù)，如果小于閾值T(n)，則該節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為候補(bǔ)簇首(T(n)的計(jì)算與LEACH中相同)；然后把選出的候補(bǔ)簇首按能量的大小遞減排列成一個(gè)隊(duì)列，從隊(duì)列中第一個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，取消以節(jié)點(diǎn)為圓心、半徑為M的圓內(nèi)的其他候補(bǔ)簇首成為簇首的資格，并將其從列隊(duì)中刪除。
最優(yōu)簇頭數(shù)(kopt)個(gè)節(jié)點(diǎn)完全無(wú)縫覆蓋檢測(cè)區(qū)域需要滿足的條件[5]是：
依次遍歷其他節(jié)點(diǎn)，重復(fù)上述操作。最后剩下的候補(bǔ)簇首即成為最終的簇首。
當(dāng)選為簇首的節(jié)點(diǎn)會(huì)將自己的ID添加到該簇域的全局變量ch_list_中去，最終得到的ch_list_就是該簇域內(nèi)所有簇首節(jié)點(diǎn)ID的列表。通過(guò)簇域的ch_list_即可以得到下游（下游指的是指向BS方向的下一個(gè)簇域）簇域內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)的ID列表。有了該列表，就相當(dāng)于得到了下一跳的候選列表。如圖2所示，簇首只需從這些候選節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選出一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為自己的下一跳節(jié)點(diǎn)，這樣就將各個(gè)簇首的多跳路徑建立起來(lái)了。
3 算法的仿真及分析
3.1 仿真環(huán)境
本文采用NS2[6]對(duì)LEACH及改進(jìn)后的LEACH算法進(jìn)行仿真。仿真環(huán)境設(shè)定如下：
(1)傳感器節(jié)點(diǎn)和虛擬聚類區(qū)域具有全局唯一的ID標(biāo)識(shí)；
(2)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有傳感器節(jié)點(diǎn)均相同，具有相同的初始能量2J，且信號(hào)均可到達(dá)基站。
(3)各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)具備GPS功能，即節(jié)點(diǎn)能定位其位置。
3.2 仿真結(jié)果與分析
(1)在仿真過(guò)程中，節(jié)點(diǎn)的能量會(huì)隨著時(shí)間的推移逐漸減少，直至能量耗盡而死，所以在各個(gè)時(shí)段傳感區(qū)域內(nèi)仍未耗盡能量的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)是不同的。圖3是LEACH和改進(jìn)后的LEACH兩種算法在不同時(shí)段仍然存活的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)比較。
從圖3中可以得出以下結(jié)論：
①LEACH算法在365 s時(shí)出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)死亡，而改進(jìn)后的算法在375 s時(shí)開(kāi)始有節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)死亡。從節(jié)點(diǎn)開(kāi)始死亡的時(shí)間上說(shuō)明，改進(jìn)后的算法相對(duì)于LEACH算法提高了2.73%。
②LEACH算法在500 s左右時(shí)結(jié)束了網(wǎng)絡(luò)生命，而改進(jìn)后的算法在580 s左右時(shí)才結(jié)束網(wǎng)絡(luò)生命。從網(wǎng)絡(luò)存活時(shí)間比較說(shuō)明，改進(jìn)后的算法比LEACH算法存活時(shí)間延長(zhǎng)了16%。
(2)不同時(shí)段網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目的比較很直觀地說(shuō)明了兩種算法下網(wǎng)絡(luò)生命周期的不同。下面從能量消耗的角度來(lái)進(jìn)一步對(duì)兩種算法進(jìn)行比較。
圖4為兩種算法下在不同時(shí)段網(wǎng)絡(luò)消耗總能量的值，由圖4可以看出，LEACH算法在500 s結(jié)束網(wǎng)絡(luò)生命時(shí)的總能耗為450 J左右，而改進(jìn)后的算法在580 s時(shí)結(jié)束生命周期時(shí)總能耗是350 J。對(duì)比結(jié)果進(jìn)一步印證了本文算法較LEACH算法延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期。
（3）兩種協(xié)議的性能比較如表1所示。
從表1可以看出，改進(jìn)-LEACH協(xié)議和LEACH協(xié)議相比，如果以節(jié)點(diǎn)開(kāi)始死亡的時(shí)間為標(biāo)準(zhǔn)，改進(jìn)-LEACH協(xié)議相比LEACH協(xié)議可有2.73%的提高；若以網(wǎng)絡(luò)生命周期為標(biāo)準(zhǔn)，則有16%的提高；如果以網(wǎng)絡(luò)總能耗為標(biāo)準(zhǔn)，相比LEACH協(xié)議，改進(jìn)-LEACH協(xié)議其性能提高了21%。
本文針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，在理論分析的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的LEACH協(xié)議。該協(xié)議在選擇簇首方面，充分考慮了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的位置和剩余能量，進(jìn)而使簇的大小更為合理；在簇首與基站之間的路徑選擇方面，采取了多跳傳輸?shù)姆绞健Ｍㄟ^(guò)NS2的仿真實(shí)驗(yàn)表明，將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于傳感器網(wǎng)絡(luò)中，能更有效地降低與均衡網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，從而較大幅度地延長(zhǎng)了傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
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