一種基于非均勻分簇的無線傳感器網(wǎng)路路由協(xié)議

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1、一種基于非均勻分簇的無線傳感器網(wǎng)路路由協(xié)議目錄摘要IABSTRACT-II引言III1相關(guān)工作12問題描述33基于非均勻分簇的路由機制54EEUC的分析95實驗結(jié)果及分析116結(jié)論和進一步工作15致謝16參考文獻17摘要在路山I辦議中利用分簇技術(shù)可以提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的可擴展性。當(dāng)簇首以多跳通信的方式將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)匯聚點時，靠近匯聚點的簇首由于轉(zhuǎn)發(fā)大量數(shù)據(jù)而負載過重，可能過早耗盡能量而失效，這將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)分割。該文提出一種新穎的基于非均勻分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多跳路由協(xié)議。它的核心是一個用于組織網(wǎng)絡(luò)

2、拓撲的能量高效的非均勻分簇算法，其中候選簇首通過便用非均勻的競爭范圍來構(gòu)造大小不等的簇，靠近匯聚點的簇的規(guī)模小于遠離匯聚點的簇，因此靠近匯聚點的簇首可以為簇間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)留能量。模擬實驗結(jié)果表明，該路由協(xié)議有效地平衡了簇首的能量消耗，并顯著地延長了網(wǎng)絡(luò)的存活時間。關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；能量高效；非均勻分簇；路由；多跳通隨著微電子工藝和無線通信技術(shù)的E速發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究越來越受到人們的重視。傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在觀測環(huán)境內(nèi)的大量微型傳感器節(jié)點通過無線通信方式組成的一種無線網(wǎng)絡(luò)。組成傳感器網(wǎng)

3、絡(luò)的節(jié)點包括數(shù)據(jù)匯聚點和傳感器節(jié)點。傳感器節(jié)點通常是由能最十分有限的電池供電，而且在部署后難以二次補充能量，因此傳感器網(wǎng)絡(luò)存在嚴(yán)重的能量約束問題。所以，傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的首耍設(shè)計冃標(biāo)就是耍高效地使用傳感器節(jié)點的能量，延長網(wǎng)絡(luò)的存活時間。傳感器節(jié)點中消耗能量的模塊冇傳感器模塊、處理器模塊和無線通信模塊等，其中無線通信消耗了大部分的能量?；诜执氐膶哟问铰酚煞椒ㄔ谔岣呔W(wǎng)絡(luò)的nJ擴展性方面特別有效。在以分簇方式組織的傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點的角色分為簇首和簇成員兩種。簇首作為簇的屮心負責(zé)簇結(jié)構(gòu)的建立，收集

4、簇成員的數(shù)據(jù)，經(jīng)融合處理后發(fā)送給匯聚點。由于簇首距離匯聚點的距離一般較遠，已冇研究（如文獻［3］等）表明在簇首與匯聚點Z間通信時采取多跳的方式（即通過簇首組成的骨干網(wǎng)實現(xiàn)多跳路由）更有利于節(jié)約能量。然而這種做法帶來了一個能量消耗不均衡的問題：在這種所有傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)都發(fā)送到匯聚點的“多対一”數(shù)據(jù)傳輸模式中，靠近匯聚點的節(jié)點由于需耍轉(zhuǎn)發(fā)大量來口其它簇的數(shù)據(jù)而負擔(dān)過重，過早耗盡自身能量而失效，造成網(wǎng)絡(luò)分割，降低網(wǎng)絡(luò)存活時間。研究者稱這個問題為“熱區(qū)”（hotspots）問題。本文設(shè)計并分析了一?種新

5、穎的基于分簇的傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議，其核心是一個能量高效的非均勻分簇（Energy-EfficientUnevenClustering,EEUC）算法。路山的組織分為簇內(nèi)通信和簇首與匯聚點間通信兩部分：簇內(nèi)通信采用單跳的方式，簡單易實現(xiàn)；簇首與匯聚點間通信采川多跳的方式，避免長距離數(shù)據(jù)傳輸造成能蜃浪費。EEUC算法利用非均勻的競爭半徑，使得靠近匯聚點的簇的成員數(shù)冃相對較小，從而簇首能夠節(jié)約能屋以供數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)使用，達到均衡簇首能雖消耗的冃的。此外，在簇首選擇其路由的下一?跳節(jié)點時，不僅考慮候選廿點相對匯

6、聚點的位置，還考慮候選節(jié)點的剩余能量.實驗結(jié)果表明，該路由協(xié)議冇效地解決了多跳通信方式卜?簇首能量消耗不均衡的問題，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)屮各節(jié)點的能量消耗，顯著地延長了網(wǎng)絡(luò)的存活吋間。木文第1節(jié)介紹相關(guān)工作；第2節(jié)給出網(wǎng)絡(luò)的模型，并討論能量消耗的不均衡問題；第3節(jié)全面闡述EEUC算法和簇間的多跳路由算法；第4節(jié)對EEUC算法的性質(zhì)進行了分析；笫5節(jié)通過實驗分析了該路由協(xié)議的性能；最后是工作總結(jié)和対未來工作的展望。1相關(guān)工作近年來，研究人員提出了多種傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇協(xié)議oHeinzelman等人提出一種稱為L

7、EACH的分簇協(xié)議［5］o在每個數(shù)據(jù)收集的周期（一個周期也稱為一輪）開始，一小部分廿點隨機成為簇首。在數(shù)據(jù)傳輸階段，簇首以單跳通信的方式將融合后的數(shù)據(jù)傳輸給匯聚點。為了提高簇的牛成質(zhì)量,Heinzelman等人又提出了集中式的簇構(gòu)造算法LEACH-C以及考慮節(jié)點能量的算法（本文稱其為LEACH-E）⑹等人提出的PEGASIS算法將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點組織為鏈狀，數(shù)據(jù)在鏈上經(jīng)融合處理，最后傳輸至匯聚點；算法需要知道每個節(jié)點的位置信息。Dasgupta等人提出一種基于分簇的啟發(fā)式算法來最人化網(wǎng)絡(luò)的存活時間，算

8、法需耍知道節(jié)點的位證信息和能量信息。Choi等人提出兩階段分簇協(xié)議TPC,在簇內(nèi)構(gòu)造多跳路山鏈路以節(jié)約能量。Younis等人捉出一種混合式的分簇協(xié)議HEED。算法首先根據(jù)節(jié)點的剩余能量來概率性地選取一些候選簇首，然后以簇內(nèi)部通信代價的高低來競爭產(chǎn)生最終簇首。MLEACH不同的是，它的簇生成算法需耍在簇半徑內(nèi)進行多次消息迭代，山此帶來的通信開銷比較顯著。上述的這些協(xié)議均通過周期性地重新分簇，讓節(jié)點輪流擔(dān)任簇首，來達到網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點比較均衡地消耗能量的口的。然而，從均衡節(jié)點的能量消耗以延