無線傳感器網絡WSN(Wireless Sensor Network)[1]是將大量微型傳感器節點隨機部署在目標區域，以自組織方式形成的網絡，其目的是讓這些節點協作地采集和處理網絡覆蓋區域的信息，并傳遞給控制管理中心。WSN將現代通信技術、微型傳感器技術和網絡技術有機融為一體，在軍事、醫療、環境監測、智能交通等許多領域有極高的應用價值和廣闊的應用前景。由于受到節點能耗的限制，如何在近乎苛刻的能源條件下延長網絡生命成為WSN首要考慮的問題。

1 LEACH協議簡介
    LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[2]是一種低功耗自適應分層路由協議。該協議中網絡運行時間按“輪”計量，每輪循環分為簇的建立和數據通信兩個階段。網絡節點動態成簇，簇頭負責收集、融合成員節點采集的數據，并將融合后的數據直接發送給基站。LEACH協議一方面能夠保證各節點等概率地擔任簇頭，使得網絡能量分布相對均衡；另一方面運用TDMA的MAC層機制來減少簇內數據發送沖突，降低了能耗。但該協議仍存在以下幾點不足：(1)簇頭的選擇未考慮節點的距離和剩余能量因素，易導致簇頭分布不均或能量低的節點當選簇頭；(2)該協議提到了數據融合的概念，但并未給出具體的算法； (3)簇頭與基站采用一跳通信模式，如果某個簇頭距離基站較遠，能耗會大幅增加，影響網絡性能。
    參考文獻[3]針對突發事件監測網絡利用蟻群算法構建數據收集鏈路，參考文獻[4]提出了基于區域的簇頭選擇和采用貪婪算法構建簇間鏈式路由的多跳數據傳輸方法。以上兩種方法節能效果都很顯著，但單簇頭使得網絡的魯棒性較差。參考文獻[5]提出了基于自適應數據融合的路由協議，延長了網絡時間，但未考慮到簇頭的選擇及其路由方式。
    針對LEACH協議的不足，綜合考慮簇頭的選擇、數據融合方法以及簇頭與基站的通信方式三個方面，提出了改進算法LEACH-E。
2 改進的數據收集和融合算法
2.1模型假設
    本文對網絡模型作如下假設：(1)基站固定;(2)所有節點同構，能量有限，具有定位功能以及數據融合能力;(3)節點可調節功率大小與基站點通信; (4)節點能量消耗采用一階無線電模式[6]。

    由于蟻群算法是一種啟發式算法，下一跳節點的選擇有一定的隨機性，因此不能保證每次都能找到最短路徑，這樣可能會增加傳輸延遲和節點能耗，但同時也避免了一定時間內總是沿著唯一一條最短路徑進行通信，進而導致該路徑上的簇頭承擔了太多的發送任務而過早死亡的情況出現。
3 仿真實驗與分析
    本文運用MATLAB7.0進行仿真，分別從簇頭向基站發送數據包的數目、節點的平均能耗和網絡存活節點個數三個方面來比較改進前后算法的性能。
    在100 m×100 m的區域內隨機分布100個節點，基站位于(50,175)。具體參數設置如表1。
    圖1是簇頭發送給基站的數據包數目。當簇頭基于主成分分析法對數據融合之后，原本每個簇頭要發送M×N個數據，如今只需傳送(M×p+N×p+2N)個數據，從而大幅地減少了數據通信量，緩解了網絡擁塞。圖2直觀地表明LEACH-E算法能有效減少節點的平均能耗。圖3是網絡存活節點個數隨輪數的變化情況。LEACH中網絡運行至第449輪時第一個節點死亡，當LEACH-E在560輪時才出現死亡節點，前者在518輪時半數節點死亡，而后者在599輪時50%節點死亡，可見改進后的算法能將網絡周期延長15%左右。這正是由于LEACH-E充分考慮了簇頭的位置分布、剩余能量、通信方式等因素，使網絡能量被均勻分擔到每個節點上，避免了部分節點負載重而過早失效，從而有效延長了網絡的生存時間。

    本文基于LEACH協議，針對簇頭的選擇、數據融合算法以及簇頭到基站的通信方式做了一系列優化。實驗結果表明,該算法相比于LEACH協議能有效地節省節點能耗，保證網絡負載均勻，延長網絡生命。但本文未考慮數據融合帶來的延遲問題，因此如何平衡數據融合的時效性是進一步探索和研究的方向。
參考文獻
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