文摘

针对“热点”问题的能量异构无线传感器网络,路由算法与多级能量异构传感器网络提出了基于不平衡集群。在该算法中,节点的能量异构性是完全反映在簇首的选举机制。它优化竞争半径的簇首根据节点的剩余能量。这种不平衡集群的生命周期延长簇首节点剩余能量较低的或接近水槽。在数据传输阶段,采用混合多次反射传输模式,和下一跳路由选举充分考虑因素的剩余能量和节点之间的距离。不均匀的仿真结果表明,引入集群机制和竞争的优化簇首的半径显著延长网络的生命周期,提高了数据传输的效率。

1。介绍

与人类探测领域的扩展,信息获取、信息存储、信息处理,传输和应用程序嵌入在社会生产和日常生活方方面面。无线传感器网络(网络)1)结合前沿技术,如遥感、微机电系统(MEMS)、无线通信和分布式信息处理,已成为需要的时间。无线传感器网络是由大量的小而廉价的传感器节点。策略的节点相互通信协议,和沟通策略是由路由协议(2]。无线传感器网络在现实生活中有着广泛的应用前景。它有一个重要的研究价值和巨大的实用价值在许多领域:环境监测、抢险救灾工作,危险区域远程控制等。它将推荐和应用在许多领域(很受欢迎3,4]。

如今,随着海洋经济的发展,带来巨大的经济效益是海洋资源的开发,同时这将导致许多海洋地区的环境破坏。有海洋灾害的频繁发生。如何动态地检测环境因素成为一个严重的挑战。随着传感器和计算机网络的发展,网络中扮演重要角色的发展海洋环境监测和预测(5- - - - - -7]。传感器节点部署在海洋将会改变他们的初始位置由于洋流的影响,和水下机器人(智能水下机器人)收集水下环境信息处于移动状态。这些都导致网络拓扑的动态变化。

通常情况下,无线传感器网络的节点能量有限。由于一次性部署,很难补充能量(8]。由于不同的职责和装备的传感器节点,它们之间的能源消耗将会不同。所以,它是一个能量异构传感器网络。有时候,所谓的“热点”容易发生在实际应用与异构传感器网络的能量。重要的是要找到一个优化路线的信息传输网络。路由协议(9,10)将负责发现和维护节能路线,使通信可靠和有效的。“热点”将使某些节点夭折由于过度的能源消耗,这将缩短整个网络的生命周期11]。因此,有必要设计节能协议适应这种传感器网络的特性。对于传感器网络的能量消耗不平衡,基于集群的传感器网络能够实现高效利用有限的能源资源部署传感器节点。不均匀聚类是适合用于异构传感器网络(12]。通过这种方式,它可以延长网络的生命周期的最远的。基于集群路由协议,其目的是为了减少节点的能量消耗,提高网络的生命周期,已经成为无线传感器网络研究的热点话题。

本文的其余部分组织如下。节2相关工作,一些基于集群的介绍了传感器网络的路由算法。节3,定义了一些必要的模型。然后,在节4,我们详细描述EDEUC方法。部分5由仿真和结果分析,最后我们总结这篇文章6。

2。相关工作

根据感官能力、计算能力、通信能力,并携带能量,传感器节点可以分为不同的级别。异构传感器网络意味着网络组成的各种不同类型的传感器节点(13]。传感器节点的形式组织到一个集群可以有效降低网络能耗。一些能量高效的路由协议的设计是基于集群结构。目前,许多聚类算法,如浸出(14,15],pegasi [16),和注意17),都是建立基于同构网络。然而,纯均匀网络在实际应用中是不存在的。这只是一个理想的假设。每一种协议都有自己的角色。均匀网络中使用的算法不能直接复制在异构网络中使用,因此有必要设计clustered-based路由算法适合用于异构网络(18,19]。

近年来,许多文献研究了异构传感器网络在实践中应用的可行性,并提出了异构传感器网络的聚类方法。太阳能利奇(20.)于2004年提出了沃伊特et al .,是一种改进的协议基于扩展普通浸出两类级别异构传感器网络。EELBC算法(21)提出了Jayashree et al .,结构化两种集群的网络模型与基于异构簇首节点;这个协议的部署优化普通传感器节点和簇首节点,所以它可以延长网络的生命周期。9月协议(22)于2004年提出了Smaragdakis et al。在这个协议,节点分为两种类型的节点:正常节点和先进的节点。先进的有更多的机会成为簇首节点,但这种方法只考虑一个因素:剩余能量簇首的选择。此外,这种方法选择一个跳传输方式为数据传输在集群内部或之间的集群。文献[23]提出DEEC算法针对普通多级异构无线传感器网络。可以选举簇首根据剩余能量的节点和网络的平均能量,而且它能使高的节点初始能量和剩余能量有更多的机会成为簇首,所以网络的能源消耗可以平衡,和网络的周期延长。Cai et al。24)提出了RCR(可靠的集群路由)方法。它建立预测模型的残余能量,代表(剩余能源预测)应用于多级能量异构网络,它可以解决的问题为单节点能量损失由于某些错误。每个集群将选出multicluster-heads共同负担变的任务,但它的问题只考虑集群选举的一个因素。王等人。25)提出了集群的负载平衡方法,LBCA(负载平衡集群算法),可应用于多级能量异构传感器网络。它可以选择簇首根据能量分布检测区域。平均通信能量较低的节点优先成为簇首均匀能量分布在该地区,和节点剩余能量较高的优先成为簇首在该地区能源分布的不均衡。针对异构网络的终身问题,文献[26)提出一个最优算法多级能量异构传感器网络的生命周期:SNLOC(传感器网络生命周期优化聚类算法)。文献[27)提出了一个基于集群的不均匀对无线传感器网络路由协议。它使水槽节点附近的节点有一个小规模集群的凹凸不平的竞争范围,和unequal-sized范围是由主观决定的设置。所以,他们都不给一个实际的算法实现不均衡集群进行系统、有效的对这种传感器网络。

在本文中,我们提出了一种路由算法多级能量异构传感器网络基于集群不均,EDEUC(基于不平衡集群能距效率),基站结构最优路径与多次反射簇首。EDEUC策略可以减少节点的能量消耗,延长传感器网络的生命周期。

本文的主要贡献体现如下:能量异构性是充分考虑在簇首的选举,竞争变的半径优化根据节点的剩余能量,这提高了集群的稳定性。节点剩余能量较低的生命周期或接近水槽节点可以通过这种长期不平衡集群机制,这提高了网络的稳定性。采用混合多次反射传输方式在数据传输阶段。下一跳路由选举充分考虑的因素的剩余能量和节点之间的距离,这提高了数据传输的效率。

3所示。网络模型

3.1。网络模型的假设

异构网络模型中,我们假设有传感器节点分布在一个二维正方形区域:随机。定期收集环境信息的节点。传感器网络的特性如下:(1)传感器网络是静态网络,节点只能在部署后微移动或静止不动。(2)基站的能量是可控的。所有节点的能量是异构的,不能补充能量。(3)所有节点数据融合的功能,和每个节点都有一个惟一的ID。(4)在集群和簇首节点之间的通信采用单跳模式,和簇首和水槽节点之间的通信由继电器采用多次反射模式。

无线信道是对称的。从节点传输一个比特的能源消耗到节点等于从节点传输一个比特的能源消耗到节点。

3.2。为传感器网络能量模型

在多级能量异构网络中,节点随机分布的初始能量闭区间:,在那里节点的最低能量和吗是多个节点的初始能量系数超过。假设网络中所有节点的数量。整个多级能量异构网络的初始能量可以表示为下面的公式:

能量损失的计算过程中无线通信是按照能耗模型在文献[21]。假设通信距离的阈值;当节点传输数据的距离,将使用自由空间的信道模型;当节点传输数据的距离,将使用多通道衰减模型。

传感器节点的能量消耗传送的数据可以被描述为

传感器节点的能量消耗接收的数据可以被描述为1位

模型包括传输的能耗数据和接收数据。传输数据的消费包括射频电路和信号放大器的能源消耗。的接收节点接收电路的能耗。在哪里和是放大器的放大,表示发送或接收比特的能源消耗数据。

4所示。EDEUC算法

算法的核心思想是不均匀聚类路由机制引入与异构传感器网络的能量。介绍了能源因素的竞争半径簇首,所以它可以充分利用异构节点的能量的性质。之前选出的簇首节点的数目可以抑制竞争簇首选举簇首的候选人,然后最终簇首节点将从这些候选簇首选举。下一个路由节点可以选择通过考虑节点能量和传输距离的过程中数据传输全面。

4.1。候选簇首的选举

在网络运行时,网络中所有节点将参与竞争成为候选簇首。每个节点将会产生一个随机的号码吗。如果小于阈值,相关的节点将候选簇首,并表示为公式(4)。为了充分利用异构节点的能量的性质,节点的剩余能量的因素引入权重的概率变的竞争。它是表示为公式(5)。引入阈值候选簇首的选举机制。是最佳的集群网络的数量:,在那里节点之间的距离吗和基站。这将导致阈值变大,它将确保更有机会成为候选簇首节点。候选簇首的节点集可以表示为:

节点产生的随机数。候选簇首节点的阈值吗相应的行动。节点的平均概率成为簇首可以在以下公式计算: 在哪里是网络的最优簇首个数的比值,当前节点的剩余能量,是所有节点的平均剩余能量的网络目前。在该算法中,阈值如以下公式表示为: 在哪里节点的概率是成为候选簇首,当前轮,是节点的数量在这一轮成为候选簇首,然后呢节点的设置不要成为这轮候选簇首。

4.2。竞争半径候选簇首

为了实现集群网络中,不均匀的方法,设计采用不同竞争半径的候选簇首。然而,这种传统方法只考虑距离因素簇首节点在设计中竞争半径,和能源因素是不被认为是在这个过程中。与异构传感器网络的能量,节点剩余能量较高的应该有更大的通信半径,所以节点的能量平衡。为了解决传感器网络“热点”问题,能量和距离的因素应该考虑全面的计算簇首半径。候选簇首簇首半径计算公式(7)根据剩余能量和自己和基站之间的距离。 在哪里和距离和能量的调节参数,分别和他们的范围(0,1)。最远的距离从候选簇首到基站,然后呢是最短的距离从候选簇首到基站。平均剩余能量的所有候选簇首。目前候选簇首的残余能量。竞争的最大半径的候选簇首。候选簇首的距离吗基站。从公式(7),我们知道候选簇首的残余能量越大,竞争变的半径越大。越近的距离候选簇首到基站,候选簇首的竞争半径越小。

4.3。选举簇首

后选出候选簇首,这些候选簇首广播的信息(COMPETE_HEAD_MSG)竞争簇首的范围半径簇首的竞争。信息包括的内容节点ID和当前的剩余能量。候选簇首开始与簇首不同的起始时间()。能源因素主要考虑在这种选举制度。如果一个候选簇首短时间来选举簇首开始,这意味着它将优先成为簇首。如果候选簇首选举开始的时间长于开始选举簇首的最新时间系统预设的候选簇首不会成为簇首。的时间()的候选簇首选举簇首开始可以计算如下: 在哪里是最大的候选簇首的初始能量,当前节点的剩余能量,是最新的时间开始选举簇首预设的系统。

4.4。数据传输模式

设置集群后,它应该进入阶段的数据传输。混合多次反射传输模式应采用簇首与基站之间。多次反射的传输方式可能与multiclusters共享能源消费而不是集中在一个集群中。它可以有效地平衡集群的能源消耗。假设簇首间接地通过中继簇首将数据发送给基站;路由节点的簇首的地方会选择下一跳可以表示为吗: 在哪里簇首的距离吗基站BS,中继簇首的距离吗基站,簇首的距离吗继电器的簇首。如果一组是一个空集,这表明簇首没有适当的下一跳中继路由节点,簇首将直接与基站进行通信。如果一组不是一个空集,这意味着存在中继路由节点的下一跳。的簇首将选择合适的中继路由节点根据参数设置的重量吗。节点的剩余能量和距离变长在这个过程中会考虑全面。

定义1。距离的因素介绍了机制的选择路由节点的下一跳簇首。它可以被描述为在以下公式: 在哪里是当前剩余能量中继簇首和是当前整个网络的平均剩余能量。

在选择中继簇首的机理,距离因素主要考虑两个方面:能量和距离;也就是说,发送数据的路径和能耗簇首应该考虑全面。如果我们只考虑距离因素下一跳路由,我们不能选择合适的路由路径全面。能源因素的簇首在这一过程中应考虑充分。

定义2。能量平衡的因素介绍了选择中继簇首的过程吗由簇首根据自己的残余能量。的价值在以下公式可以表示为: 在哪里候选中继簇首的平均剩余能量吗。

从公式(11),我们知道,当当前簇首的残余能量大于候选中继簇首的平均剩余能量同时,我们不应过于担心过度的簇首能耗的问题。相反,当簇首的剩余能量是小,簇首之间的距离的因素和应充分考虑中继簇首的选举。因此,为了减少能源消耗的簇首,传输距离簇首之间和可以介绍给抑制中继簇首的选举。

定义3。能量平衡的因素介绍了中继簇首的选举过程的候选中继簇首根据自己的残余能量。的价值在以下公式可以表示为: 在哪里是一个常数。从公式(12),我们知道当中继簇首的残余能量较大,簇首将承担更多责任的过程中转发数据。它可以避免的能量被耗尽与承担的任务转发数据的簇首用更少的剩余能量。能量平衡的因素只是约束引入簇首能量较低成为下一跳路由节点。

定义4。的基础上定义1定义3重量,参数介绍了选择中继簇首的过程吗从簇首。这个重量考虑距离因素和能源因素全面的关系。它可以表示为下面的公式: 在哪里的因素是距离簇首基站,簇首的能量平衡的因素吗,的剩余能量平衡因子是中继簇首,和体重调节参数,。

的簇首可以计算重量候选中继簇首的集合由公式(13)。可以选择下一跳中继路由节点的中继簇首根据权重的大小。中继簇首的选举法律是参数的最小重量簇首的下一跳路由节点。为了减少信息存储在节点的能量消耗,只有三块的路由信息的路由表存储在簇首。路由表中的路由信息存储的顺序显示小重量大的重量。簇首与最小的重量将是第一个路由选择。

5。仿真结果和性能分析

5.1。模拟环境

为了验证节能性能和平衡性能的能量损失,EDEUC与一些广泛使用的算法:9月和DEEC实验。仿真环境设置如下:假设100节点能量异构分布在正方形区域随机。基站定位的点。假设,这是与先进的能量节点的比例,所有节点,是0.5。在异构网络,,传感器网络的节点分布在闭区间随机的,所以我们可以得到节点的初始能量间隔:。模拟环境的其他参数表中列出1。

优化集群的比例,由簇首能耗的数据融合,然后呢节点的数量。以上这些参数应该用于评估能源消耗。除了这些,还有其他需要配置的参数;例如,和可以用来控制竞争簇首半径和的大小是最大的竞争簇首半径。经过大量的测试和模拟,可以设置的值如下:米,,。距离和能量的调节参数的多次反射传导机制建立和。

5.2。实验结果和分析

网络生命周期的一个重要指标,绩效评估路由算法。图1表明生活的节点数量的变化与轮网络更新。

图1说明第一个死亡节点在EDEUC算法可以比其他人更轮,这表明EDEUC算法具有较长的生命周期比其他的稳定。9月的第一个死亡节点、DEEC EDEUC去世在1444年,1586年和2256年,分别。DEEC DEEC算法相比提高了9.8%,和EDEUC DEEC相比提高了42.2%。EDEUC有相对小的时间跨度,而网络是死亡,这是因为EDEUC算法考虑了节点的剩余能量的因素和沟通的距离,和能源消耗的比例比其他的要好。由于不均匀的引入机制EDEUC算法聚类,簇首可以充分利用异构特性的能量节点的簇首的阶段结构和数据传输。可以平衡簇首的能耗,有效延长网络的生命周期。

图2说明不同的值分配给簇首的半径参数的竞争将影响生命周期。当()分配(0.4,0),这意味着我们只考虑节点的通信距离的过程中确定簇首的竞争半径和忽略剩余能量的因素。的其他作业参数优化簇首选择竞争半径的情况。图2说明了网络的生命周期最短的一个,如果我们不优化簇首的竞争半径。也就是说,通信距离和节点的剩余能量应该同时考虑当我们确定簇首的竞争半径。当()的值(0.3,0.2),网络的生命周期会比其他情况下最长的。在其他情况下(),网络的生命周期相对接近的结果。所以它是合理的,应该选为(0.3,0.2)在上面的几组数据。

EDECU方法采用混合多次反射传导机制。它可以降低数据传输的能耗为簇首。为了验证簇首能耗的优点,我们选择了10轮数据随机网络运行过程中的能耗和比较的结果与DEEC和9月的方法。图3说明了能源消耗的体积变的这三种方法。

图3说明使用EDEUC方法的簇首能耗明显低于使用DEEC簇首能耗和9月的方法,和簇首能耗通过SEP方法相比最大的人。EDEUC方法改善两个方面,选择簇首和数据传输,其多次反射簇首的传导机制可以有效地减少能源消耗。EDEUC作为一种不均匀聚类路由算法提出了基于角色与异构节点的能量。剩余能量和传输数据的距离的节点都考虑全面的簇首选择机制和数据传输,所以簇首节点的分布更加合理。这可以有效地防止网络“热点地区的发生。“簇首的能耗利用EDEUC算法具有更好的性能比其他两个算法。

图4说明了算法性能的分析结果从残余能量的角度的网络。网络可以隐含地表示的残余能量生命周期的性能和网络的能源消耗。更多的剩余能源网络,减少网络的能量消耗,延长网络的生命周期。

图4也说明了网络的残余能量利用9月或DEEC算法利用EDEUC小于算法在大多数时间阶段。随着网络操作后期(经过1000轮),网络使用的残余能量EDEUC算法比其他人更多。所以的性能两个方面对网络的节点能量利用率和平衡的能源消耗比其他两种算法。

图5说明了网络传输的数据量,这三种算法。很明显,不仅EDEUC算法有更好的性能比其他人网络能量消耗的平衡,但也可以有基站的网络传输更多的数据量。降低能源消耗的网络支持延长网络的生命周期,因此,网络可以继续发送更多的数据在更长的一段时间,和基站接收到的数据量将会增加。

为了清楚地观察传输的数据量通过使用这些不同的算法,我们选择四个阶段的网络运行时间互相进行比较实验。在图的横纵坐标6圆的四个阶段是1000年,1500年,2000年和2500年,分别。我们可以比较这些数据总量的四个州,柱状图直观地对比图6。当网络运行时间达到2000发子弹时,网络可以传输更多的数据量通过EDEUC算法,它可以提高380%和75%和9月和DEEC算法相比,分别。2000发子弹后,少9月算法传输数据量的增加,和总通过网络传输数据量往往有稳定的地位。但是,其他两种算法,传输数据量仍然增加,显然使用EDEUC算法传输数据量的增加超过了其他人。

6。结论

为了解决传感器网络“热点”的问题,一种名叫EDEUC基于能量和距离的路由算法被提出的使用不均匀聚类的概念。该方法采用双簇首选择机制,优化簇首的竞争半径。采用混合多次反射传播阶段的数据传输。仿真结果表明,这种不均匀的集群机制和竞争变半径的优化可以明显改善网络的传输性能,有效地提高网络的生命周期。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(61273068号,61673259,和61373028)和上海的国际交流与合作项目(没有科学和技术委员会。15220721800)。