摘  要： 采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,，建立了一個(gè)由節(jié)點(diǎn)距離,、節(jié)點(diǎn)潛在能量和節(jié)點(diǎn)連通性按貢獻(xiàn)率組成的路由選擇優(yōu)化模型，該模型量化了各個(gè)因素在保持網(wǎng)絡(luò)能耗均衡性方面的作用,，以此來(lái)均衡整個(gè)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗,。仿真結(jié)果表明，該算法能夠有效降低網(wǎng)絡(luò)能耗并延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間,。
關(guān)鍵詞： 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò),；能量均衡性；路由算法

　無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN(Wireless Sensor Networks)是新興的下一代傳感器網(wǎng)絡(luò),。作為一種無(wú)基礎(chǔ)設(shè)施的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò),，其在軍事、醫(yī)療,、環(huán)境檢測(cè)和森林防火等方面有很好的應(yīng)用前景,。但由于傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)目前都是靠電池供電，節(jié)點(diǎn)能量有限且不可再生,，因此,，提高能量在網(wǎng)絡(luò)中的利用效率一直受到高度重視,。由于傳感器網(wǎng)絡(luò)工作環(huán)境的特殊性，不可能采用人工方式均勻布置傳感器節(jié)點(diǎn),，節(jié)點(diǎn)分布的不均勻引起節(jié)點(diǎn)能量消耗的分布不均,，導(dǎo)致一些節(jié)點(diǎn)過(guò)早死亡，形成網(wǎng)絡(luò)“空洞”,，從而加速了本區(qū)域節(jié)點(diǎn)的能量消耗,，進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)的生命周期，因此均衡能耗成了WSN中必須考慮的一個(gè)重要因素,。既然網(wǎng)絡(luò)中同時(shí)存在能量資源和能量消耗的分布不均,，研究能量分布與路由協(xié)議相結(jié)合，設(shè)計(jì)一種能有效地提高網(wǎng)絡(luò)能量利用效率且改善網(wǎng)絡(luò)的連通性的路由選擇協(xié)議成為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的重要目標(biāo),。
　目前大部分路由協(xié)議都是將到節(jié)點(diǎn)間的距離和節(jié)點(diǎn)的剩余能量作為路由選擇時(shí)的度量標(biāo)準(zhǔn),，沒(méi)有考慮周?chē)?jié)點(diǎn)的影響。但是由于鄰居節(jié)點(diǎn)之間具有高度的相關(guān)性,，路由不再是單個(gè)節(jié)點(diǎn)的事情,，而是要與周?chē)泄?jié)點(diǎn)聯(lián)合考慮，才能達(dá)到路由的最佳性能,。本文在深入研究現(xiàn)有路由算法的基礎(chǔ)上,，進(jìn)一步研究節(jié)點(diǎn)潛在能量、節(jié)點(diǎn)間距離和節(jié)點(diǎn)周?chē)倪B通性對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響,，針對(duì)由于路由協(xié)議采用的環(huán)境參數(shù)不準(zhǔn)確而造成的能量浪費(fèi)問(wèn)題,，提出了相應(yīng)改進(jìn)方法，從而有效提高了能量利用效率,，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生命周期,。
1 節(jié)點(diǎn)能耗均衡性的分析
1.1 節(jié)點(diǎn)能耗分析
　節(jié)點(diǎn)能量主要消耗在無(wú)線(xiàn)傳輸/接收數(shù)據(jù)、處理查詢(xún)請(qǐng)求,、數(shù)據(jù)融合處理和感知環(huán)境參數(shù)等工作中,。其中無(wú)線(xiàn)通信消耗的能量占絕大部分，根據(jù)通信模型[1],，發(fā)送節(jié)點(diǎn)的能耗表示為：

其中,，PE(k)是節(jié)點(diǎn)k的潛在能量，Ek為位于節(jié)點(diǎn)k的傳感范圍內(nèi)的當(dāng)前剩余能量,，M為節(jié)點(diǎn)用于監(jiān)測(cè)和接收等工作的最小保留能量,。
　上述算法的不足之處是：節(jié)點(diǎn)分布不均勻的網(wǎng)絡(luò)容易出現(xiàn)潛在能量很大、可利用的能量不多的情況,，這樣加速了網(wǎng)絡(luò)“空洞”[4-5]的出現(xiàn),，降低了能量消耗的利用效率，進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)的壽命。為此本文重新定義潛在能量：設(shè)其是節(jié)點(diǎn)周?chē)霃綖閞區(qū)域內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的剩余能量之和,，其中r是一個(gè)閾值。分析如下：假設(shè)有一個(gè)k bit的數(shù)據(jù)包需要從B點(diǎn)傳輸?shù)紻點(diǎn),，如圖1所示,。選擇兩條有代表性的路徑來(lái)分析：B→D和B→C→D。這里假設(shè)任意兩節(jié)點(diǎn)都是在距離閾值dcrossover內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,。

1.3 節(jié)點(diǎn)的連通性
　對(duì)于連通性[6]問(wèn)題,，定義為：如果至少去掉k個(gè)傳感器鄰居節(jié)點(diǎn)才能使該節(jié)點(diǎn)所在區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)不連通，則稱(chēng)該節(jié)點(diǎn)周?chē)木W(wǎng)絡(luò)是k連通的,。一個(gè)節(jié)點(diǎn)周?chē)木W(wǎng)絡(luò)連通性越好,，就意味著路由選擇時(shí)可以綜合考慮本區(qū)域節(jié)點(diǎn)的剩余能量和本區(qū)域能耗的均衡性，選出一個(gè)既能降低能耗又能平衡本區(qū)域能耗負(fù)載的下一跳節(jié)點(diǎn),。以圖1為例,，C節(jié)點(diǎn)的連通度大于E節(jié)點(diǎn)的連通度，C節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)周?chē)h(huán)境的變化選擇最佳下一跳節(jié)點(diǎn),，這樣能很好地平衡本區(qū)域網(wǎng)絡(luò)的能量消耗,；但E節(jié)點(diǎn)周?chē)B通性差，很容易因能量耗盡而死亡,，導(dǎo)致本區(qū)域出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)“空洞”,，加速了本區(qū)域能量的消耗，加劇了能耗的不均衡,。因此,，節(jié)點(diǎn)周?chē)W(wǎng)絡(luò)的連通性也是均衡網(wǎng)絡(luò)能耗的一個(gè)重要因素。
2 能耗均衡路由算法
　傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由算法直接關(guān)系到傳感器網(wǎng)絡(luò)中能量消耗的速率,，從而決定網(wǎng)絡(luò)的生命周期,，所以設(shè)計(jì)一個(gè)好的路由模型對(duì)延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期至關(guān)重要。為了延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期必須首先考慮兩個(gè)方面的問(wèn)題：降低節(jié)點(diǎn)能耗和均衡網(wǎng)絡(luò)的能耗[7-9],。影響節(jié)點(diǎn)能耗和網(wǎng)絡(luò)能耗均衡性的因素很多,，考慮到各種因素在其中貢獻(xiàn)率的大小、算法的復(fù)雜度以及在現(xiàn)有模擬仿真環(huán)境中的可操作性,，本算法主要考慮節(jié)點(diǎn)間的距離d,、節(jié)點(diǎn)的潛在能量PEr和節(jié)點(diǎn)的連通性UCneighbour三方面的因素，表示為：

2.1 變量貢獻(xiàn)率
　d,、PEr及UCneighbour是3個(gè)不同量綱的變量,，目前沒(méi)有現(xiàn)成的數(shù)學(xué)模型作為參考，有一些學(xué)者采用假設(shè)一個(gè)數(shù)值或取隨機(jī)數(shù)的解決方式,，這種方式得到的數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的參考價(jià)值有限,，也沒(méi)有很強(qiáng)的說(shuō)服力。為了得到一組在實(shí)際應(yīng)用中更有參考價(jià)值的數(shù)據(jù),，本文引用統(tǒng)計(jì)學(xué)中主成分分析的方法來(lái)解決這一問(wèn)題,。
為了更好地反映出各個(gè)變量在路由選擇時(shí)的貢獻(xiàn),，構(gòu)建3個(gè)優(yōu)化函數(shù)對(duì)這3個(gè)變量進(jìn)行優(yōu)化處理，使處理后的值有相同的期望變化趨勢(shì),，這樣便于最優(yōu)值的選擇,。這3個(gè)變量的優(yōu)化函數(shù)分別為

　該路由模型綜合考慮了節(jié)點(diǎn)間的距離、節(jié)點(diǎn)的潛在能量和節(jié)點(diǎn)的連通性3個(gè)因素,，追求三者在路由選擇中的聯(lián)合優(yōu)化,。
3 實(shí)驗(yàn)與仿真
　為了驗(yàn)證本文提出算法的性能，采用網(wǎng)絡(luò)仿真工具NS-2進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),，并與目前路由效果比較好的基于密度的路由算法進(jìn)行性能的比較,。實(shí)驗(yàn)參數(shù)配置如表1。

　仿真策略是將本文中的算法與基于密度的路由算法在同樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行比較測(cè)評(píng),，兩種路由算法采用同樣的異?；謴?fù)策略。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括網(wǎng)絡(luò)的剩余總能量和節(jié)點(diǎn)死亡數(shù)目?jī)蓚€(gè)方面,。設(shè)EBR為基于能耗均衡性的路由算法,，DBR為基于密度的路由算法，仿真結(jié)果分別如圖2,、圖3所示,。

　由圖2的仿真結(jié)果可以看出，在整個(gè)仿真過(guò)程中,，EBR的剩余總能量一直高于DBR,，這說(shuō)明EBR的能耗低于DBR。從圖3的仿真結(jié)果可以看出,，在仿真的中后期,，EBR節(jié)點(diǎn)的死亡數(shù)目少于DBR。綜合圖2和圖3的仿真結(jié)果可以看到,，在仿真的后期,，剩余的總能量和死亡節(jié)點(diǎn)的數(shù)目近似沿直線(xiàn)變化，這說(shuō)明這段時(shí)間網(wǎng)絡(luò)能耗比較均衡,，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連通性很好,，沒(méi)有因網(wǎng)絡(luò)“空洞”的出現(xiàn)而引起網(wǎng)絡(luò)能耗加速。
　本文對(duì)WSN節(jié)點(diǎn)的潛在能量和節(jié)點(diǎn)的連通性進(jìn)行了探討,，提出一種在節(jié)點(diǎn)分布不均勻的條件下,，實(shí)現(xiàn)能量消耗均衡的路由算法，更好地延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期,。該算法兼顧了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能耗的高效性和網(wǎng)絡(luò)能耗的均衡性,，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間能耗的平衡。仿真結(jié)果表明，與基于密度的路由算法相比,，該算法在節(jié)點(diǎn)平均生命周期,、網(wǎng)絡(luò)生命期方面具有更好的性能。下一步的主要工作是在保證能耗的高效率和高均衡度的基礎(chǔ)上,，進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性,，縮短數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延。
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