無線傳感器網絡（WSN）[1]是集數(shù)據采集,、處理及通信功能于一體的分布式自組織網絡,，其特點是能量、計算能力和存儲空間有限,。無線傳感器網絡中的路由協(xié)議必須時刻關注降低能耗,、延長網絡生命周期這一核心問題。設計精良的網絡協(xié)議就可以降低能耗,，延長網絡的生命周期,。通常無線傳感器網絡的路由協(xié)議[2]可以分為平面路由協(xié)議和層次路由協(xié)議兩種。目前,，路由協(xié)議的主流是層次路由協(xié)議,，該協(xié)議具有代表性的路由算法是低功耗自適應分簇（LEACH）算法[3]。LEACH協(xié)議中,，簇首形成高一層的網絡,，這樣簇內成員的功能就變相地簡單,，大大減少了路由控制信息的數(shù)量,。但該協(xié)議也存在耗能大、能量不均衡的問題,。針對以上問題,，本文通過對經典的分簇路由協(xié)議LEACH的分析，并且以降低功耗,、實現(xiàn)能量均衡,、延長網絡壽命為主要目的,，對LEACH協(xié)議進行改進。
1 LEACH算法分析
LEACH算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是MIT的Chandrakasan等人為無線傳感器網絡設計的低功率自適應分簇路由算法,。它的基本思想是：以循環(huán)的方式隨機選擇簇首節(jié)點,，將整個網絡的能量負載平均分配到每個傳感器節(jié)點中，從而達到提高網絡整體生存時間的目的,。LEACH在運行過程中不斷地循環(huán)執(zhí)行簇的重構過程,，每個簇重構過程可以用“輪（round）”來描述，每一輪包含簇的建立和穩(wěn)定運行兩個階段,。其中穩(wěn)定階段持續(xù)時間要比簇建立階段持續(xù)的時間長得多,。
1.1 LEACH算法的工作流程
該算法的建立主要包括三個階段：
（1）簇首的建立
簇頭節(jié)點的選取是LEACH算法中的關鍵，具體的選擇方法是：各節(jié)點產生一個[0,，1]之間的隨機數(shù),，若該數(shù)小于某一個閾值T(n)[4]，則該節(jié)點成為簇頭,。
式中,，p是網絡中簇頭數(shù)與總節(jié)點數(shù)的百分比，r是當前的選舉輪數(shù),，G是最近1/p輪而不是簇頭的節(jié)點集合,。
被選為簇首的節(jié)點會利用CSMA MAC協(xié)議廣播ADV消息，宣布自己成為簇首,。非簇首節(jié)點收到來自各簇首的消息,，并根據接收信號的強度選擇強度最大的簇首發(fā)送加入請求JOIN-REQ（其包含了節(jié)點的ID和要求加入簇首的ID信息）。
（2）時隙表建立
當簇首確定并且簇域劃分工作完成后,，簇頭將根據成員節(jié)點的數(shù)目,，產生TDMA時隙表。成員節(jié)點通過接收簇首的廣播獲取該表,，并在自己的時隙到達時才開啟發(fā)送裝置向簇首發(fā)送數(shù)據,，其余時間處于休眠狀態(tài)以節(jié)省能量。
（3）穩(wěn)定
相對于簇的建立階段,，穩(wěn)定階段是相對較長的一個階段,，該階段主要是各節(jié)點完成數(shù)據傳輸?shù)娜蝿铡Ｒ坏┐匦纬?，TDMA時刻表確定,，則數(shù)據傳輸開始。簇首節(jié)點在收到成員節(jié)點傳來的數(shù)據后對數(shù)據進行數(shù)據融合和壓縮,，將壓縮處理后的信號傳輸給基站,。
1.2 LEACH算法存在的問題
（1）壽命不均：簇首的選舉策略是隨機的，可能造成簇首分布不均,，簇成員個數(shù)也有較大差異,，使得各簇首負載不均衡,，造成個別簇首較早死亡。
（2）距離受限：LEACH協(xié)議只適用于小規(guī)模的無線傳感器網絡,。由于基站與簇首之間采用單跳路徑選擇模式,，所以簇首與基站必須布置在通信可達的范圍內。
2 LEACH算法的改進
2.1 改進算法的設計思路
針對LEACH算法中存在的問題,，結合無線傳感器網絡的特點,，本文從以下幾個方面對LEACH協(xié)議進行改進。
（1）改變簇首產生方式
主要從以下兩個方面改變簇首的產生：
①基于節(jié)點的剩余能量選擇簇首,?？紤]到無線傳感器網絡的能耗問題，選取能量較多的節(jié)點作為簇首,。將節(jié)點的剩余能量作為選擇簇首的一個重要衡量標準,，以保證區(qū)域內剩余能量較多的節(jié)點被選為簇首。
②基于節(jié)點與簇首之間的距離選擇簇首,?？紤]到簇首地理分布平均的問題，每個簇首發(fā)射信號,，其他節(jié)點則根據接收到的信號判斷離簇首的距離,，離簇首距離小于設定值M的節(jié)點不再選為簇首，從而保證所有簇首之間距離不小于M,。
（2）改變簇首與基站之間的通信方式
LEACH算法中,，簇首與基站（BS）之間的數(shù)據發(fā)送過程采用單跳的方式。由于基站距離傳感區(qū)域很遠,，所以簇首將數(shù)據發(fā)送給基站時所消耗的能量很多,。基于這一點,，在簇首向基站發(fā)送數(shù)據的時候采用多跳的方式,，這樣可以使簇首節(jié)點能量的消耗相對減少。本文提出的改進算法是把簇首組織起來,，以多跳的方式向基站發(fā)送融合后的數(shù)據,。
2.2 改進算法的實現(xiàn)
在第一輪開始時，傳感區(qū)域內的所有節(jié)點需要將自己的地理位置信息和節(jié)點能量發(fā)送給基站,基站收集到區(qū)域內各個節(jié)點的位置信息后,，根據這些信息將傳感器網絡按面積平均劃分為k個區(qū)域（本文設定k=3）,，即需要將整個區(qū)域劃分為如圖1所示的三部分。
區(qū)域劃分完成以后,，每個節(jié)點隨機地產生一個0~1之間的隨機數(shù),，如果小于閾值T(n),，則該節(jié)點當選為候補簇首(T(n)的計算與LEACH中相同),；然后把選出的候補簇首按能量的大小遞減排列成一個隊列,，從隊列中第一個節(jié)點開始，取消以節(jié)點為圓心,、半徑為M的圓內的其他候補簇首成為簇首的資格,，并將其從列隊中刪除。
最優(yōu)簇頭數(shù)(kopt)個節(jié)點完全無縫覆蓋檢測區(qū)域需要滿足的條件[5]是：
依次遍歷其他節(jié)點,，重復上述操作,。最后剩下的候補簇首即成為最終的簇首。
當選為簇首的節(jié)點會將自己的ID添加到該簇域的全局變量ch_list_中去,，最終得到的ch_list_就是該簇域內所有簇首節(jié)點ID的列表,。通過簇域的ch_list_即可以得到下游（下游指的是指向BS方向的下一個簇域）簇域內的所有節(jié)點的ID列表。有了該列表,，就相當于得到了下一跳的候選列表,。如圖2所示，簇首只需從這些候選節(jié)點中隨機選出一個節(jié)點作為自己的下一跳節(jié)點,，這樣就將各個簇首的多跳路徑建立起來了,。
3 算法的仿真及分析
3.1 仿真環(huán)境
本文采用NS2[6]對LEACH及改進后的LEACH算法進行仿真。仿真環(huán)境設定如下：
(1)傳感器節(jié)點和虛擬聚類區(qū)域具有全局唯一的ID標識,；
(2)網絡內所有傳感器節(jié)點均相同,，具有相同的初始能量2J，且信號均可到達基站,。
(3)各個傳感器節(jié)點具備GPS功能,，即節(jié)點能定位其位置。
3.2 仿真結果與分析
(1)在仿真過程中,，節(jié)點的能量會隨著時間的推移逐漸減少,，直至能量耗盡而死，所以在各個時段傳感區(qū)域內仍未耗盡能量的節(jié)點個數(shù)是不同的,。圖3是LEACH和改進后的LEACH兩種算法在不同時段仍然存活的節(jié)點個數(shù)比較,。
從圖3中可以得出以下結論：
①LEACH算法在365 s時出現(xiàn)節(jié)點死亡，而改進后的算法在375 s時開始有節(jié)點出現(xiàn)死亡,。從節(jié)點開始死亡的時間上說明,，改進后的算法相對于LEACH算法提高了2.73%。
②LEACH算法在500 s左右時結束了網絡生命,，而改進后的算法在580 s左右時才結束網絡生命,。從網絡存活時間比較說明，改進后的算法比LEACH算法存活時間延長了16%,。
(2)不同時段網絡內存活節(jié)點數(shù)目的比較很直觀地說明了兩種算法下網絡生命周期的不同,。下面從能量消耗的角度來進一步對兩種算法進行比較。
圖4為兩種算法下在不同時段網絡消耗總能量的值，由圖4可以看出,，LEACH算法在500 s結束網絡生命時的總能耗為450 J左右,，而改進后的算法在580 s時結束生命周期時總能耗是350 J。對比結果進一步印證了本文算法較LEACH算法延長了網絡生命周期,。
（3）兩種協(xié)議的性能比較如表1所示,。
從表1可以看出，改進-LEACH協(xié)議和LEACH協(xié)議相比,，如果以節(jié)點開始死亡的時間為標準,，改進-LEACH協(xié)議相比LEACH協(xié)議可有2.73%的提高；若以網絡生命周期為標準,，則有16%的提高,；如果以網絡總能耗為標準，相比LEACH協(xié)議,，改進-LEACH協(xié)議其性能提高了21%,。
本文針對無線傳感器網絡，在理論分析的基礎上提出了一種改進的LEACH協(xié)議,。該協(xié)議在選擇簇首方面,，充分考慮了網絡中節(jié)點的位置和剩余能量，進而使簇的大小更為合理,；在簇首與基站之間的路徑選擇方面,，采取了多跳傳輸?shù)姆绞健Ｍㄟ^NS2的仿真實驗表明,，將改進后的算法應用于傳感器網絡中,，能更有效地降低與均衡網絡的能量消耗，從而較大幅度地延長了傳感器網絡的生命周期,。
參考文獻
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