节能QoS-Aware智能混合集群对无线传感器网络路由协议

文摘

无线传感器网络由大量低功耗微传感器设备,可以部署在一个地理区域,遥感监测、控制和监视应用程序。无线设备的进步而言,用户友好的界面,大小,和部署成本已经增加了很多无线传感器网络的智能应用程序(网络)。然而,某些问题像能源效率、长寿命和通信可靠性限制其大规模的利用率。节点在网络中,基于集群路由协议帮助收集、汇总,提出感知数据从事件区域向汇聚节点通过最小成本链接。聚类方法有助于提高数据传输效率,将传感器节点分成小组。然而,集群头(CH)选择不当可能影响网络寿命,平均网络能量,和其他的服务质量(QoS)参数。本文提出了一种多目标聚集战略优化能源消费,网络生命周期、网络吞吐量和网络延迟。一个适应度函数已经制定了异构和同质无线传感器网络。适应度函数是用来选择一个最佳CH能量最小化和负载平衡集群。提出了一种新的混合集群路由协议基于适应度函数。 The simulation results conclude that the proposed protocol achieves better efficiency in increasing the network lifetime by 63%, 26%, and 10% compared with three well-known heterogeneous protocols: DEEC, EDDEEC, and ATEER, respectively. The proposed strategy also attains better network stability than a homogenous LEACH protocol.

1。介绍

在这个科技时代,复杂的智能传感器设备的设计遥感和通信领域发生了革命性变化。它改变了收集信息的方法在偏远的地理区域,否则人类无法访问。(1,2]。最近的发展和进步在野生动物等传感器设备导致应用程序监控、海底监测、智能基础设施监测、强度和交通监控(3- - - - - -8]。这些微传感器设备分布在真实世界的陆地环境中各种环境变化。传感器设备展览有限的能源;因此,隔离环境的数据立即发送到水槽里。水槽是一个至关重要的节点,这就是想从传感器节点收集数据。详细检查,减少之间的相似之处接收的数据,然后利用一些结论性的决策。此外,水槽不仅进一步利用本地的数据,但如果有必要,也传达了一些偏远地区网络收集信息。在传感器网络中,从微型装配程序数据,再将其传输基站称为数据聚合(9,10]。

然而,传感器网络性能退化等大量约束存储能力有限,nonrechargeable和精益电池,有限的计算能力,和较低的安全。功耗在WSN深深依赖于一个应用程序(11- - - - - -13]。这些网络是间歇性地安装在一个荒凉的环境,一个人不能恢复一个传感器节点的动力装置。因此,电池显示了网络的生命周期。在无线的情况下,在数据传输过程中能量消耗主要是(14- - - - - -16]。因此,设计一个节能的路由机制是小时的需要。

在过去的十年中,大量的节电技术提出了。作者开始研究从物理层、链路层和网络层路由根据数据访问技术(17]。相比之下,集群协议(18)被少数作者了。这些技术将遥感数据、聚合和传播阶段到两种机制设置阶段和稳态阶段。集群成员节点感知和继电器数据对CH以有组织的方式。无线媒体集群中各个节点之间共享。集群头建立计划的数据聚合和传达所有成员节点。这种聚合过程进行了通过TDMA访问技术。CH占减少冗余数据,数据压缩技术适用于减少尺寸和基站的进展。

利奇(19)被认为是基于集群路由的基准。它封装了一个能量平衡基于集群的数据转发技术和媒介访问技术。浸出背后的目的是为了提高网络寿命,节省传感器节点能量。第一轮被称为设置阶段;在这一轮中,集群形成和CH当选基于初始节点能量。CH当选基于阈值函数 ,相比之下,一个随机数假定的节点。生成一个随机数较小的节点比阈值将成为集群的头。给出如下: 在哪里的概率是簇头选择,是圆的价值,是当前一轮没有成为簇头节点 圆的。

尽管LEACH减少传感器节点的能量,但它仍有一些缺点,如以下几点:(我)网络的扩张可能导致一个能距一簇头和基站之间的权衡(2)在不同的集群的节点分配不均导致更快的能源消耗尤其是有较小的每个集群节点(3)TDMA技术包含限制时间段每帧(iv)由于一个随机数的概念,没有保留节点成为CH,进一步影响他们的能源效率(v)较小的数据传输安全(vi)异质性之间的节点的能量、计算能力,可靠性和链接是不考虑(七)除了能量参数,没有其它QoS参数,如延迟,包交货率和吞吐量

适应度函数包括节点距离基站(BS),而选择一个CH,每个集群的节点数量,数量的邻近节点,节点的次数仍然是一个簇头,和残余节点的平均能量。这项工作的主要贡献是总结如下:(我)节点分布和集群头选择基于适应度函数提高无线传感器网络的能源效率(2)重新设计的TDMA调度保证相同的能量耗散在每个节点尽管变量在不同的集群的节点数量。因此,提高网络的生命周期(3)一个新的混合集群算法提出了异构同质网络。它提高了网络的服务质量(QoS)参数

本文的其余部分组织如下:部分2探讨了相关研究我们建议的工作。部分3展示了网络模型,收音机能耗模型,最优的簇头数量计算。部分4描述该协议架构,重新设计了CH选择标准,同质的阈值函数,异种的阈值函数,重新设计了TDMA时间表。部分5讨论了该方法的实验结果。最后,部分6总结提出的工作。

2。相关工作

不过,能源效率的主要目标是在WSN路由协议和拓扑控制协议。由于复合实际环境中,一个节能的聚类算法更具有挑战性的描绘在WSN比同质异构传感器网络。在异构环境中,网络在很多不同的传感器,动荡的链接,和附近的干扰。幸运的是,在过去十年里已经有广泛的工作提出了节能意识HWSN。

Kumar et al。20.)考虑节点能量异构传感器网络的好处通过设计一个EEHC(节能异种的集群)协议trilevel网络。它基于传感器的选举簇头节点剩余能量通过一个概率阈值函数。作为异构技术,比LEACH EEHC更成功的网络生命周期的改进。同样,Sharma et al。21)开发了一个能量范式,提出了交通和能源利用路由(泪)完善稳定区间,而假设传感器节点任意初始能量和差异在交通发放速率有利于战胜系统复杂性的限制。

此外,达特et al。22),Tanwar et al。23),和香港等。24]发达蠕变(簇首限制节能协议),LA-MHR (automata-based多级异构路由)和edc(效率和动态聚类方案)协议,分别为异构集群网络。蠕变关注减少簇头的数量每轮通过二级异质性提高网络的生命周期。比较结果改善网络寿命比移动和静止HWSN场景。LA-MHR引入了多级异构节点概念基于自动学习。LA-MHR操作期间,一个s模式依赖学习算法用于簇首选举和认知无线电频谱分配给选举CHs的基站。他们最终评估网络的生命周期及其坚定,同时考虑能量空洞问题。

另一方面,edc提出了能源预测计划节约节点能量,提高网络的生命周期。然而,真实的网络环境是动态的和复杂的,因此,它是不容易准确地评估网络的寿命。

香港et al。25)开发了一种clustering-tree拓扑控制基于能源预测(CTEF)网络负载平衡和节能,同时考虑多种因素(例如,PLR和链路可靠性)考虑在内。除了传统的CH选择机制和集群形成,中央定理和对数正态分布程序申请准确预测网络的平均能量的实际和理想之间的分化平均剩余能量。

穆萨维,Boukeream26),杨et al。27王,et al。28)进行批判性的分析算法的特点对网络路由协议。他等。29日)提出了地理定位QoS协议称为速度。在这个协议中,一个邻居表概念引入了。保留你的邻居的邻居表的位置和延迟为每个节点单跳邻居。之间的权衡优化延迟交付和负载平衡也被认为是。

Kavi et al。30.)提出一个多目标和多约束优化路由技术。交通荷载,链接质量,残余能量参数的性能参数来估计质量路由协议。它保证快包交付和链路可靠性。

陈(31日)提出了一种硬实时协议叫她(稳定Hop-constrained节能)。在这种技术中,cluster-formation阶段后,交通路由数据包从CHs基站通过不同的路径。(老化),用于收购QoS需要指定。

作出贡献,我32)提出了节能意识QoS路由协议(EQRP)聚类技术。这个协议是受到实际鸟交配优化(蒙特利尔银行),取决于极其可靠的基础设施。提出了路由协议可以提高吞吐量和网络可靠性,减少过多的数据包重发,改善包交货率,减少对网络的端到端延迟。

李等人。33)开发了一种bi-hop社区information-dependent路由协议。能量平衡和两跳速度概念集成到一个范例。最后,证明了它的适用性通过QoS参数在实时的情况下。

林萍et al。34称为pegasi]存在多次反射的连锁酒店忠诚度奖励协议,表示为浸出扩展。这个想法是为了提高网络的生命周期,减少传感器节点之间的传输距离。链领导人聚合和传播过程中随机选择的。然而,连锁酒店忠诚度奖励协议受到时间延迟和高开销。

Mishra et al。35)提出了一个智能修改链技术。这个想法是为了提高网络寿命超过通过pegasi选举一个集群领袖在基站附近。此外,BS的信息是通过上覆的成员传播链技术。

清et al。36)和Javaid et al。37)开发了DEEC(发达分配节能集群)和EDDEEC(增强开发分配节能集群)协议,分别。在DEEC,平均网络能量和节点初始能源概率函数。节点有一个高能源比指定为集群。然而,DEEC并不考虑网络能量在每一轮。EDDEEC进一步扩展阈值函数基于超级节点,一个高级节点和普通节点。提出了一种新的阈值函数为每个节点的三个类别。

辛格和胆量38)平均阈值设计节能路由技术称为吃。在这部作品中,作者比较了结果与先前的异构这个协议是否适合描述方法和主动,reactive-based网络。

虽然吃了协议优于DEEC和EDDEEC协议在保护能源在异构环境,提高网络寿命,它仍然具有以下缺点:(我)它不考虑簇头和基站之间的距离。集群头远离基站的消耗更多的能量(2)不平等传感器分布在集群可能会导致一个更小的集群消耗能源的速度比一个更大的集群(3)没有任何限制的次数可以成为簇头节点(iv)数据传输的TDMA调度既不考虑也不修改。这个因素可以扮演重要的角色在实现能源效率(v)通道参数等噪声的影响,链接质量,在数据传输和干扰被忽略(vi)除了能源效率,没有其它QoS参数被认为是

3所示。网络模型和假设

拟议的工作场景由两个模型组成,网络模型和能量耗散模型。网络模型占微传感器部署选举簇头,数据聚合和数据传播到b,而能源占能量耗散模型由于传输,接收,来自成员节点的感知数据聚合CH节点。

以下假设是同时实现该网络模型:(我)包括所有节点b非移动部署后,每个节点是被一个惟一的ID(2)节点的处理和通信功能是相似的,但不同的电池能源(3)每个节点能够压缩多个数据单元在一个数据包,通常称为数据聚合属性(iv)节点的功率控制模式取决于接收节点的距离(v)nonchargeable,异构网络中的节点初始能量(vi)间的通信节点的物理链路是对称的,这样的数据率和能耗的包传输节点来是一样的来(七)基站(BS)是定位在一个集中的位置和自由从内存中,能量,和计算能力的限制(八)节点部署在一个椭圆高斯分布模型在整个网络区域

SNs的节点定位是考虑作为一个严重的问题由于其影响能源、安全、和路由。网络的寿命在很大程度上取决于部署方法。节点通常靠近BS消耗电池速度比节点远离它。为了克服这个问题,二维高斯分布函数被认为是在我们的模型来克服无线传感器网络的能量空洞问题。这个函数的标准偏差参数中扮演一个重要的角色在能量平衡和网络寿命。

的节点分布在 区域。该分布的高斯函数推导如下: 在哪里表示每个节点的位置坐标和表示标准偏差和分别的比例。

3.1。无线电能量模型

无线电能量模型如图1。这个模型包含了自由空间和多径衰落模型(13)根据发射机和接收机之间的距离。传输(一些)数据包的距离在数据率(比特/秒),无线电能量使用可以计算如下: 在哪里 是单一的总耗散能量传输的数据包(数据包重传的影响被认为是未来的工作), 电子能量占数字源编码和信道编码, 能源消耗功率放大器在距离吗 , 是每一点能量耗散在发射机功率放大器为自由空间模型,是每一点能量耗散在发射器放大器多路径模型, 是一个包的总耗散能量接待,然后呢是每一点损耗的能量运行接收器电路。

3.2。表达式优化簇头的数量

假设节点分布在感应区域,分为集群,有 平均每个集群节点。能量耗散在CH在一帧是由节点 在哪里数据聚合和能源消耗在吗是废话的CH节点平均距离。

然而,能量耗散在为包传输是由成员节点 在哪里 这是CHs成员节点的距离。网络的半径和集群区域 ,然而, 是集群的半径。

因此,集群中的总能量消散在单帧传输表示如下:

总耗散能量在一个圆是由网络中

在区分w.r。t和等同为零,最优簇头值计算如下:

4所示。提出的协议体系结构

虽然吃了协议优于DEEC和EDDEEC协议的网络寿命和能源效率在异构环境下,它仍表现出一定的缺点可以被纠正。第一个缺点处理无知距离的影响因素阈值函数。不建议选择CH远离BS。一簇头之间的距离越大,BS增加能量消耗。其次,它不考虑节点成为簇头的次数。第三,不考虑数据冗余,导致连续sensed-data传播集群中的稳态阶段。无知,这些因素导致网络寿命的损耗。

该方法主要通过修改阈值改变簇头选择标准函数并选择一个真正的簇头节点。此外,只允许更新的感觉信息发送,因为它是不切实际的转让信息没有被更新。除了这些,传感器节点在集群的变异导致能量不平衡是解决通过重新设计的TDMA调度。

4.1。重新设计的CH选择标准

CH的选择标准发挥重要作用在传感器网络的性能。第一轮开始的选举簇头节点部署后的感应区域。我们建议的方法考虑重要因素没有提到吃,DEEC, EDDEEC协议。这些因素包括网络节点平均能量,基站和CH节点之间的分离,邻居节点数量,和发送每个集群节点的数量。

在报道39),观察到其他节点的邻居节点邻域半径只有下降。节点拥有更多的邻近节点成为簇头的概率很高。社区可以表示如下:

CH节点之间的平均距离他们的成员节点和基站之间的平均距离CHs是由方程(11)和(12),分别为:

提出的健身功能方程(13)包括各种关键参数和被合并到阈值函数按其平衡值。之间有一个权衡节点剩余能量和簇头的距离在每轮BS。此外,集群头阈值可以进一步扩大,考虑节点是集群头的次数和邻近的节点的数量。 是新当选的簇头剩余能量,代表了传感器节点的平均能量,代表集群基站距离,代表的相邻节点的数量节点,通常一个集群节点仍然是一个头,然后呢发送和接收节点之间的距离。

适应度函数保持之间的优先级节点剩余能量、通信簇头与基站之间的距离、数量的邻近节点,节点重复作为一个集群。

4.2。阈值函数同质的场景

在同质环境下,每个节点具有相同的初始能量。所以,概率p方程(1)视为参考价值。同质网络的产生的阈值函数可以扩展方程(14)。

通过将适应度函数的值从方程(13),方程(14)可以改写如下: 每个传感器节点假定一个随机数( )有一个值在0和1之间。阈值从公式获得的成本相比是一个随机数字值。如果随机数值小于阈值时,该节点成为簇头在当前一轮。

4.3。阈值函数为异构的场景

在现实场景中,WSN网络是异构的。在异构环境中,不同的节点具有不同初始能量。所以,根据(20.),概率可以更换的三种类型的节点,即高级节点,超级节点和普通节点。自是只考虑节点初始能量和网络平均能量,因此,很明显复制通过考虑后的适应度函数方程(13)。在

新的CH选择阈值为每个传感器节点可以通过将获得的价值从方程(16)方程(1),写如下:

这个新配方保证节点有一个更高的剩余能量有更高的概率成为簇头。此外,与传感器节点和簇头之间的距离,簇头的概率选择在当前一轮下降。

4.4。重新设计的TDMA调度

该算法可以克服两个异构的缺点以及同质协议通过减少节点在集群之间的能隙。异质和同质技术在设置阶段不同但遵循相同的数据传输技术在稳态阶段。因此,TDMA访问方法如前所述的同质异构LEACH协议也接受协议。簇头选举后,每个集群头宣传自己是一个CH节点。每个节点根据接收到的信号强度,响应请求团结CH。所以,在设置期间,每个CH感知节点成员的数量加入。字面上,传感器节点的数量在每个集群都是不同的。在安装阶段,每个成员节点发送数据的时间分配给它。一段时间后,网络重新进入新一轮的设置和稳态阶段。集群有一个最小数量的节点能量耗尽了他们更迅速比集群拥有更高的节点数量。

为了克服这个缺点,新设计的TDMA方案建议。该方法的流程图如图2。

步骤1。每个集群头列举了传感器节点和广播的节点数量,其他网络中CH。最后,每个集群头认为最大的集群能力。

步骤2。在稳态阶段,实现TDMA调度时间是一样的容量最大的集群。

步骤3。每个集群节点都有其转向传输中的数据按重新设计的TDMA帧分配槽。因此,所有节点发送一个类似的信息量分配槽和消耗的能量是一样的。然而,小集群节点完成后他们扭转在他们进入睡眠模式的剩余期间的稳态阶段。重新设计的TDMA帧显示在图3。

同质浸出可以相比,该方法在随后的例子。LEACH TDMA方案考虑25节点从4集群在一个圆的。每个传感器节点被ID 1到25。LEACH TDMA调度图所示4。在集群W,第一个槽分配给节点5到10节点传输数据。每个节点每帧只发送一次。然而,集群X, Y,和Z只包含4、3、2个节点,分别;他们比集群W传输更多的数据在同一个阶段。能源消费是不统一在每一个集群。

相比之下,在该方法,簇头传送重新安排他们的成员节点。每个节点知道关于它的时间段和发送信息到集群。此外,传感器节点都知道什么时候关掉他们的能量接受睡眠模式。作为显示在图3在集群W,节点5每帧传输相同的数据一次集群Z,节点18只还一次发送数据。没有一个节点发送数据高于另一个节点的网络。因此,这种方法可以节省节点能量由于低效率的损耗。

5。仿真结果和讨论

WSN考虑在我们的结果包含100个节点部署在正方形区域的高斯分布 。在MATLAB软件模拟执行。等性能指标最优的数量在不同的轮CHs,活着的节点,网络寿命、延迟、吞吐量、平均为每个节点能耗,通过多个时间和比例的死亡节点进行了分析模拟。

该机制是通过各种网络模拟域。各种仿真参数如表所示1。自该技术在本质上是混合的,它由两个同质和异质节点。因此,提出集群路由技术已经与以前的同质异构DEEC LEACH协议和相比,EDDEEC,吃了协议。

5.1。最优簇头的数量

簇头的数量每轮总能耗的影响。CH值越高导致能源的高消耗,因为更多的数据聚合过程将由这些节点。然而,较小的簇头节点导致更长时间的数据延迟,因为它假设每个节点都有信息发送对BS。所以,簇头节点应该是最优的,需要连续稳定的数量在每个回合更好的能源效率。

图5显示了簇头数量在每一轮ALEACH相比,IBLEACH, LEACH协议。结果表明,最优簇头数量大约是5。这种稳定是由于一个重新设计的CH选择方法。表2展示了不同的协议在不同轮之间的比较分析。

5.2。负载均衡和网络生命周期

参与每个节点发送其感知信息在每一轮BS,从而导致能量耗散。因此,无线传感器网络的性能会降低每个连续的圆的。时间会来当第一个节点死亡,措施的轮的数量。网络生命周期是曾经和LND之间的时间。图6显示了WSN一生的性能而言,死亡人数节点。EDDEEC DEEC的网络生命周期,建议,和吃协议是2899年,5899年,7921年和7123年,分别。这种改善是由于重新设计CH阈值函数的实现和一个重新设计的TDMA调度在稳态阶段。

5.3。活着的节点数量

图7显示每轮之后剩下的活着在WSN节点各种协议。节点有足够的精力去参与一个数据传输的过程被称为活节点。它清楚地表明,该协议优越的第一个节点死亡。因此,该技术提供了更好的网络稳定性较长的时间。

5.4。网络吞吐量和延迟

吞吐量可以视为成功接收数据包的总数在基站在某个特定的时间。基于扩展的网络寿命由于重新设计的门槛,提高吞吐量。增强的收到的数据包数量BS明显在图8。网络延迟可能被视为失效期之间的第一个数据单元由一个传感器节点收到的最后一个数据单元b在一个给定的沟通。

图9显示了延迟变化对交流轮的数量。提出技术延迟较小比吃自簇头选择阈值包括CH之间的距离和BS。节点有较小的距离BS当选为CH。

5.5。平均网络能量消耗

网络能源消耗的总能量成本可以被定义为网络传输,接收和信息聚合。很明显,如图10,该方法消耗最低能量比吃了协议。增强是由于睡眠模式操作的节点稳态阶段。最终,睡眠模式保障成员节点从多个传输一帧和CH浅听。

6。结论和未来的工作

本文提出了一种节能和异构QoS框架以及同质无线传感器网络。提出的混合动力技术提高能源效率和网络的生命周期除了保持服务质量的完整性。适应度函数的设计,其中包括每个集群节点的数量,一个节点的次数仍然是集群的头,一个计数的邻近节点,节点剩余能量,平均网络能量,簇头节点到基站的距离。这个适应度函数影响簇头选择过程后整合概率阈值函数。重新设计的TDMA确保相同数量的数据包的节点遍历每轮在不同的集群。数学无线电能量模型的目的是为了证明一个固定的包传输和接收能耗大小(比特)的速度传播(比特/秒)。

该方法保持稳定在选择集群的最优值为给定的圆头相比,浸出和其他以前的同类协议。后比较与先前的异构DEEC之类的协议,它EDDEEC,和吃了协议,拟议中的协议显示了优越性的网络生命周期、能源效率、延迟和网络吞吐量。实验结果得出结论,提出方案超过EDDEEC, DEEC,和吃了63%,26%,和10%,分别在网络寿命和吞吐量。

所以,我们可以说,提出工作适用于设计一个无线传感器网络在实时的情况下。在未来,我们将尝试扩展这项工作的安全和隐私的概念。我们还将尝试实现这个模式一个真实的环境。

数据可用性

没有数据用于本文。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

引用

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