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温室下无线传感器网络双簇头异构成簇算法的研究

2019-09-02王红君常慧青岳有军赵辉

江苏农业科学 2019年5期
关键词:无线传感器网络温室

王红君 常慧青 岳有军 赵辉

摘要:在温室下无线传感器网络中,采用基于低功耗自适应集簇分层型算法进行分簇时,存在簇分布不均匀及路由能量消耗过快的问题。因此,本研究基于双簇头异构成簇算法,优化了簇头选择算法。在分好的簇中布署1个异构节点做为第一簇头,根据能量因素选择另1个簇头,2个簇头履行不同的职责,达到均摊能量消耗、延长网络生命周期的目的。其中,采用单跳与多跳结合方法将第一簇头节点信息传送到汇聚节点以达到提高传输效率的目的。仿真结果表明,该算法平衡了静态节点能耗,延长了网络存活时间。

关键词:温室;无线传感器网络;双簇头;异构节点;LEACH算法

中图分类号: TP212.9  文献标志码: A  文章编号:1002-1302(2019)05-0180-04

收稿日期:2017-12-21

基金项目:天津市农业科技成果转化与推广项目(编号:201203060、201303080)。

作者简介:王红君(1963—),女,天津人,硕士,教授,硕士生导师,研究方向为流程工业先进控制技术。E-mail:hongewang@126.com。

通信作者:常慧青,硕士,主要研究方向为网络控制理论与技术。E-mail:623516651@qq.com。

无线传感器网络指布署的微型传感器节点利用无线通信的方式得到的多跳自组织网络系统,其作用是获取监控区域的目标信息并发送给观察者[1]。在设施温室中布署传感器节点可以实现对农作物和环境的实时监测,但由于传感器节点体积小并且采用电池供电时其能源和带宽非常有限,因此,研究如何在温室环境下延长网络的生命周期是一个有待解决的问题。无线传感器网络体系结构见图1[2]。

目前,众多学者对路由协议进行了大量研究,如(low energy adaptive clustering hierarchy,简称LEACH[3])、(directed diffusion,简称DD[4])、(geographical and energy aware routing,简称GEAR[5])等。笔者主要研究温室下无线传感器网络双簇头异构成簇算法,首先以LEACH为基础进行分析。

LEACH协议将网络的运行分成若干轮,每轮随机地选取簇首节点,将网络的能量均摊到每个节点中[6],延长网络的生存时间。每轮过程包含簇的建立与数据传输2个阶段。建立阶段指进行簇头的选举和节点的加簇过程;传输阶段指每个节点将所得数据发送到簇头,簇头汇总每个节点的数据传到用户终端。LEACH协议的分簇拓扑结构有效降低了路由控制进程中能量的消耗,簇头的轮换机制也使节点能量消耗减慢,从而延长了网络生存时间。

然而,LEACH协议也有自身缺点。簇头节点选举过程有较大的随机性,在每轮的簇头选择阶段,每个节点有相同的概率成为簇头且与其位置无关。节点分布不均时LEACH算法所选簇头可能没有均匀分布在监测区域内;当节点分布区域比较稀疏时,簇头节点较少或没有,此时普通节点会直接与汇聚节点通信,导致普通节点的死亡速度加快,影响整个网络的生命周期[7]。

1 网络模型与能量模型

1.1 網络模型

由于网络中异构节点的加入,需要特别设置网络模型,在1个m×m的区域内随机布署n个传感器节点,其中包括k个异构传感器节点,异传感器节点能量是普通传感器节点能量的h倍。具体设置如下:(1)由于节点分布不均匀,所以本研究的普通节点都是随机分布的;(2)基站位置唯一且固定,并拥有足够的能量、计算能力和存储能力;(3)节点可以根据距离调整它的发射功率;(4)异构节点采用确定布署的方式,且布署后位置不发生改变。

1.2 能量模型

本研究采用能量消耗模型[8],模型结构见图2。

节点发送k bit数据到距离d的位置,消耗的能量为发射电路损耗的能量与功率放大损耗能量的和,其计算公式为

式中:Eelec表示发射电路损耗的能量;εfs、εmp分别为自由空间模型、多路径衰减模型中功率放大消耗的能量。接收数据消耗的能量为

式中:k表示接收的数据数量。

2 双簇头异构成簇算法

本研究针对LEACH协议簇头随机选取导致的簇头分布不均匀、簇头节点能量消耗过快等问题,提出了双簇头异构成簇算法。(1)利用k-Medoids聚类算法将整个网络区域的节点分为若干个类;(2)在每个类中布署1个异构节点作为第一簇头,用于数据的传输;(3)根据能量因素选取另外1个簇头作为第二簇头,用于数据的融合;(4)第二簇头将融合好的数据传输给第一簇头,由第一簇头经过单跳与多跳相结合模式将信息发给基站。算法流程见图3。

2.1 簇的形成

利用k-Medoids算法随机选取k个节点作为初始Medoid,1个节点表示1个聚类,根据节点与各聚类中心的距离将其他节点分配到最近的聚类中,然后根据其他所有节点与这k个节点的距离d进行聚类,直到k个medoids固定。其中,k值的选取定义为

式中:Ncluster指要选取的簇头个数;Nm为节点个数。

2.2 异构节点的布署

节点布署主要分为确定布署和随机布署。本研究普通节点采用随机布署的方式,异构节点采用确定布署的方式即采用选址理论[9]的方法,网络中异构节点的地理位置根据所有普通节点设置。

假定在无线传感器网络中包含k个类,每个类中包含n个普通节点,其地理位置为Li=(xi,yi),1≤i≤n。唯一的异构传感器节点应该布署在PH(u,v),可以使所有普通节点和最近的异构节点之间的通信开销C(u,v)最小。假设异构节点的能量是普通节点能量的h倍,则

式中:wi表示节点i的通信量,通常情况下所有普通传感器节点的通信量一样,即wi=1。然后通过多次迭代得到u和v,从而使C(u,v)最小。

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