CN103561406A - 一种基于能量均衡的簇内蜂窝分割的无线传感路由算法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于能量均衡的簇内蜂窝分割的无线传感路由算法(CC-HEED),旨在解决无线传感网络中部分区域事件频发,形成能耗热区,引发网络负载不均衡,缩短网络生命周期的问题。针对无线传感网络能量受限的问题,本发明在分析研究HEED路由算法的基础上,通过建立无线传感节点的能量损耗模型,对层次分簇后的簇内区域进行蜂窝状再分割,结合对簇头节点的环状分层,实现网络能量在时间和空间上的均衡分配。与现有的无线传感路由算法相比,本发明能有效减少网络的能量消耗,在网络的复杂性和能量消耗之间进行平衡,获得较长的网络生命周期和较好的能量负载均衡。
Description
技术领域:
本发明涉及一种基于能量均衡的簇内蜂窝分割的无线传感路由算法。
背景技术:
无线传感网络是由大量低功耗、低处理能力、近距离传输的智能传感节点通过自组织通信组成的分布式网络,其基本功能是对特定的传感区域进行全方位的监控,获取相应的数据信息。大量的传感节点被随机分布在感兴趣的传感区域中,对节点周围的物理信息进行采集、处理和无线传输,由基站对采集到的数据进行汇聚、分析和存储。
目前,无线传感网络被大量应用于环境监测、智能家居、车联网和军工国防等相关领域。在这些应用场合中,均无法实现对传感节点中的电池进行有效充电或更换。因此,较高的能量利用效率成为无线传感网络设计的首要任务指标。此外,大量的无线传感节点被随机分布在条件恶劣、无人值守的野外工作环境中,为最大限度延长无线传感网络的寿命,极低的网络功耗和均衡的能量负载显得尤为重要。如何有效降低无线传感网络的能量消耗,在网络复杂度和能量消耗之间取得平衡,延长网络寿命,是当前无线传感网络研究的关键问题。
发明内容:
本发明的目的是针对当前无线传感网络能量受限、负载不均衡的问题,在分析研究HEED算法的基础上,提出了一种基于能量均衡的簇内蜂窝分割的无线传感路由算法(CC-HEED,Cell Cluster HEED)。
在该算法中,整个无线传感网络的运行周期被分为两个阶段:分簇阶段和传感阶段。为了获得较高的数据通信效率和较低的网络延时,分簇时间小于传感时间。
在分簇阶段,与HEED算法类似,各个传感节点首先根据自身的剩余能量Rres产生一个0~1的随机数来计算各自成为簇头的概率。一般而言,具有较多剩余能量的节点生成的随机数也越大,同时也具有更高的概率被选举为簇头。在CC-HEED算法中,选取随机数大于某一固定阀值的传感节点成为“临时簇头”。为了解决可能出现的簇头分布过于集中的问题,簇内平均可达能量AMRP作为次要参数被引入簇头选举的评估过程中。被选为临时簇头的传感节点分别计算各自的AMRP,具体的计算方法为:其中minPi为传感节点i与临时簇头通信所需要的最小能量,M为当前簇内所有传感节点的数量。如果两个临时簇头之间存在相同的覆盖范围,则选择具有最小AMRP的临时簇头为最终簇头;如果不存在相同的覆盖范围,则临时簇头自动成为最终簇头。分簇完成后,各个簇头向所有传感节点广播消息,通知各个节点自身为该簇的簇头。各个传感节点根据接收信号的强度判断自己与簇头的位置关系。此外,各个簇头负责当前簇域内所有数据信息的汇聚整理,并以中继的方式向基站传送数据信息。
在传感阶段,基站向分簇后的层次型传感网络发送数据传送指令,并等待返回数据信息。在分簇后的各个簇内区域中,以传感节点的有效通信距离R为半径,对其进行蜂窝状再分割。将簇内的各个普通传感节点划分到各个蜂窝状区域中,同时选取蜂窝区域的中心节点作为蜂窝节点,用于搜集当前蜂窝区域内所有传感节点的数据信息,并转发至簇头。其具体的分割方法为:以簇头为中心,R为半径,划分出第一个蜂窝状区域;再从该蜂窝区域的周围分别拓展分割出其他6个蜂窝状区域,依次类推。簇头在收集到当前簇内各个蜂窝节点的数据信息后,通过中继的方式将汇聚后的数据信息发送至基站,完成数据传送的任务。
显然,无线传感网络中的整个数据通信过程由簇内通信和簇间通信两部分组成。
在簇内通信过程中,位于蜂窝状区域中心的蜂窝节点在有效通信半径R范围内收集来自区域内各个普通传感节点的数据信息,并转发给簇头。可以证明,相比簇内各个传感节点独立将数据信息直接发送给簇头的通信方式,这种由分割后的蜂窝节点转发数据信息给簇头的通信方式能显著提高无线传感网络的能量利用效率,节省网络能量消耗。
证明:设R1是无线传感网络中的某一个分簇,SN1,SN2,…SNn为该分簇中的n个传感节点。根据CC-HEED算法将R1分割为t个半径为R的蜂窝状区域,即C1,C2…Ct,如图3所示。可以计算出以直接发送给簇头的通信方式所消耗的能量为:其中,dSNi是传感节点SNi到簇头CH的距离。同样,分割后的蜂窝节点转发数据所消耗的能量为:
为证明结论的正确性,将R1簇内的n个传感节点分为3类:(1)被选为蜂窝节点的传感节点;(2)以簇头为圆心,R为半径范围内的传感节点;(3)其他剩余节点。
由于蜂窝节点是从各个传感节点中选举而来,因此ECC-HED中蜂窝节点的能量消耗中对应节点的能量消耗是一致的;设簇头位于蜂窝Cm区域中,则蜂窝Cm内的能量消耗也同样与EDirect对应范围内传感节点的能量消耗是一致的。
而其他剩余的传感节点,由于与簇头不在同一个蜂窝区域内,且与簇头之间的距离大于有效通信距离R,即<R<dSNi。根据节点能量消耗模型可知,EDirect中剩余节点的能量消耗大于ECC-HEED中剩余节点的能量消耗。证毕。
在簇间通信过程中,各个簇头在汇聚整理来自簇内各个蜂窝节点的数据信息后,选择性的通过中继转发的方式将数据信息发送至基站,完成数据传送的任务。同样可以证明,相比各个簇头与基站直接通信的方式,通过其他簇头进行选择性中继转发的通信方式能有效平衡网络负载,延长网络寿命。
证明:设节点S可直接与节点D进行通信,且SD之间的距离为d。设A为SD连线上的中继节点,其中SA之间的距离为x,AD之间的距离为x-d。可以计算出点对点直接通信所消耗的能量为:ES-D=x0+d2,而以节点A转发所消耗的能量为:ES-A-D=x0+x2+x0+(d-x)2。
不妨设ES-D>ES-A-D,则有F(x)=ES-D-ES-A-D=2dx-2x2-x0>0。从数学角度而言,当且仅当F’(x)=0时,函数F(x)才能取到最大值,此时有代入F(x)可得,当时,节点SD之间存在一个节点A,满足ES-D>ES-A-D。当且仅当节点A位于SD中点时,节省的能量达到最大值。证毕。
此外,为了避免靠近基站的簇头由于过度承担中继转发来自其他簇头的数据信息而导致自身节点能量大量消耗的问题,即网络负载在空间分布上的不均衡,CC-HEED算法将整个传感区域内的簇头依据其与基站的距离远近进行环状分层。按照从内环到外环的优先级顺序,设定各个的圆环的能量阀值,该能量阀值由内到外依次逐级降低。当簇头节点的剩余能量小于当前圆环的能量阀值时,则终止该簇头中继转发来自其他簇头数据信息的功能,仅保留其收集转发自身簇内数据信息的功能;否则该簇头继续转发来自其他簇头的数据信息。
上述的一种基于能量均衡的簇内蜂窝分割的无线传感路由算法,与HEED算法相比,其优点是:以簇头中继转发代替与基站之间的直接通信,并将簇内区域分割成若干蜂窝状区域,以蜂窝节点转发数据信息代替传感节点直接与簇头通信,同时对簇头的分布进行环状分层,设定各个圆环的能量阀值,从而选择性的限制簇头的中继转发功能,能够有效减少无线传感网络的能量消耗,实现有限能量在时间和空间上的均衡分配,获得较长的网络寿命和较好的负载均衡,可为无线传感网络的大规模推广提供依据。
附图说明:
图1是基于CC-HEED路由算法的簇内蜂窝分割图。
图2是CC-HEED路由算法中簇头的中继通信图。
图3是HEED路由算法与CC-HEED算法簇内通信方式比较图。
图4是CC-HEED算法中簇头的环状分割图。
图5是簇头数量与传感轮数的关系图。
图6是簇头数量为5时,死亡节点数量与传感轮数的关系图。
具体实施方式:
以下结合附图和实施例对本发明的方法具体步骤作进一步描述,但本实施例并不用于限制本发明,凡是采用本发明的相似算法及其变化,均应列入本发明的保护范围。
一种基于能量均衡的簇内蜂窝分割的无线传感路由算法的具体实施步骤如下:
1.建立传感网络模型
设定观测传感网络为1000×750m2的矩形区域,基站位于矩形底边的中心,100个传感节点随机分布在整个传感区域中;设定传感节点的有效通信半径为200m,初始能量为0.5J。选择传感节点的能量消耗模型为E=x0+εxα,其中x0为传感节点处理一个接收/发送数据所消耗的能量;x为传感节点之间的通信距离;ε为发送节点中放大器的功放系数;α为经验损耗系数,取决于外界的通信环境。在本实施例中,取系数x0=55×10-9J,ε=520×10-12Jm-2,α=2。
2.周期性分簇
整个无线传感网络的运行周期被分为两个阶段:分簇阶段和传感阶段。为了获得较高的数据通信效率和较低的网络延时,设定传感时间为分簇时间的20倍。
基于能量均衡的簇内蜂窝分割的无线传感路由算法周期性的对整个无线传感网络进行分簇,并选举产生簇头。在每个分簇周期内,各个传感节点首先根据自身的剩余能量Rres产生一个随机数。节点的剩余能量越大,节点产生随机数的数值也越大,节点被选举为簇头的概率也越大。设定剩余能量较大的传感节点,即随机数的数值大于0.7,被选举为“临时簇头”。为了避免簇头分布过于集中,导致网络负载不均衡,每个临时簇头分别计算自身的簇内平均可达能量AMRP。如果任意两个临时簇头存在重叠的区域,则选择具有最小AMRP的临时簇头作为最终簇头;如果不存在重叠区域,则临时簇头将自动变为最终簇头。被选为最终簇头的节点向簇内各个节点广播消息,通知各个节点自身为该簇的簇头。
由于簇头需要汇聚、转发簇内所有节点的数据信息,因此会消耗较多的节点能量。为了延长网络时间,提高能量利用效率,需要周期性的重新选择簇头,以将网络能量负载平均分配到每个节点。
3.蜂窝状分割与数据传感
在无线传感网络完成分簇后,以传感节点的有效通信距离R(200m)为半径,对簇内区域进行蜂窝状分割,并选取蜂窝状区域中心的节点为蜂窝节点。以簇头为中心,R(200m)为半径,划分出第一个蜂窝状区域;再从周围分别拓展分割出6个蜂窝状区域,依次类推,如图1所示。分割后的蜂窝节点对当前蜂窝区域内的各个传感节点的数据信息进行汇集整理,并转发至簇头。
为了进一步降低网络能量消耗,各个簇头在汇集了簇内各个蜂窝节点的数据信息后,通过周围邻居簇头采用中继转发的方式,将数据信息传送给基站,完成数据传送的任务,如图2所示。
4.簇头分布的环状分层
针对网络能量消耗在空间上分布不均衡的问题,根据簇头与基站的距离远近将整个传感区域划分为4个等半径环状区域,并对每个环状区域设置能量阀值,如图4所示。当环状区域内的簇头能量低于该下限的时候,则终止该簇头中继转发其他簇头数据信息的能力。
5.性能指标
为了量化无线传感网络的性能指标,通过定义以下2个指标对网络性能进行考核:
1)首节点死亡时间:无线传感网络中第一个节点能量耗尽的时间(轮数);
2)能量均衡度:首个节点死亡时传感网络的时间(轮数)与总时间(总轮数)的百分比;
图5描述了不同簇头数量对当前传感网络寿命的影响。当簇头数量小于5时,CC-HEED算法在首个节点死亡时的通信轮数随着簇头数量的增加而增加;当簇头数量为5时,CC-HEED算法在首个节点死亡时具有最多的通信轮数;当簇头数量超过5时,CC-HEED算法在首个节点死亡时的通信轮数随着簇头数量的增加而减少。但与HEED算法相比,CC-HEED算法在网络寿命方面仍然具有明显的优势,至少可将网络寿命提高26.9%。
图6描述了簇头数量为5时,HEED算法与CC-HEED算法的通信轮数与死亡节点数量的关系。从该图中不难看出,当簇头数量为5时,与HEED算法相比,CC-HEED算法除了在网络寿命上占有明显的优势外,还具有更高的能量均衡度(99.07%),而HEED算法的能量均衡度为97.46%。
Claims (3)
1.一种基于能量均衡的簇内蜂窝分割的无线传感路由算法,对整个无线传感区域进行分簇并选举簇头,通过簇头实现簇间通信,其特征是:
1)在传感区域内,无线传感网络中所有传感节点随机分布,基站向层次型传感网络广播指令,并等待数据返回。
2)无线传感网络的周期性运行时间由两部分构成:分簇时间和传感时间。其中,分簇时间小于传感时间,以提高数据通信效率,降低网络延迟。
3)在分簇过程中,无线传感网络中的传感节点根据自身剩余能量Rres和簇内平均可达能量(AMRP,Average Minimum Reach-ability Power)周期性选举簇头,以实现网络能量负载的平均分配。
4)每个传感节点根据自身剩余能量Rres产生一个0~1的随机数,Rres越大,产生的随机数也越大。随机数大于某一固定阀值的传感节点被选举为“临时簇头”。各个临时簇头分别计算各自的AMRP,如果区域中存在多个临时簇头,则具有最小AMRP的临时簇头被选举为最终簇头;如果不存在多个临时簇头,则临时簇头自动变为最终簇头。
5)在传感过程中,各个簇头接收基站的指令并汇聚簇内区域所有传感节点的数据信息,以中继的方式将数据信息发送至基站。
2.如权利要求1所述的无线传感路由算法,对分簇后的簇内区域进行蜂窝状再分割,通过蜂窝节点实现簇内通信,其特征是:
1)以传感节点的有效通信距离R为半径,将分簇后的簇内区域划分为若干蜂窝状子区域。
2)选取蜂窝状区域的中心点为蜂窝节点,对蜂窝状区域内所有传感节点的数据信息进行汇聚和整理。
3)蜂窝节点将汇聚后的数据信息传送至当前区域中的簇头,完成簇内通信。
3.如权利要求1所述的无线传感路由算法,对整个传感区域中的簇头分布进行环状分层,实现网络能量在空间上的均衡分配,其特征是:
1)根据传感区域的大小以及传感网络的通信性能指标(实时性、能量负载等)设定环状半径R’,并以基站为圆心,将整个传感区域按照等距离半径R’分割为若干个圆环;
2)按照圆环分层从内环依此向外环的优先级顺序,设定各个圆环的能量阀值Rthre,且各个圆环的能量阀值从内到外依次逐级降低。
3)当簇头剩余能量低于当前圆环的能量阀值Rthre时,终止该簇头中继转发来自其他簇头数据信息的功能,仅保留其收集转发自身簇内数据信息的功能;否则该簇头继续转发来自其他簇头的数据信息。
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