一种响应型无线传感器网络路由算法

徐 佳，金 宁，楼喜中

(中国计量学院信息工程学院，浙江 杭州 310018)

无线传感器网络传感器(Wireless Sensor Networks)将节点部署在监控区域内，通过无线方式将节点采集到的数据发送给监测者。该网络技术有效结合了无线通信、嵌入式和微系统技术。现在无线传感器网络由于自身的自组织和低功耗等特点，从而被广泛应用在医疗、军事等领域［1－4］。

信息从源节点传送到目标节点主要是由路由协议负责的，作为无线传感器网络的核心技术，它的性能与网络整体性能联系密切。依照应用类型可分为两类，一类是主动式无线传感器网络，这种网络适用于周期性数据监测应用，传感器节点按照周期时间对监测区域进行感知并通过无线发送模块将信息传送到基站。另一种是响应型网络，当有紧急事件触发时，节点会进入工作状态，并传输信息到基站，其他时间处于休眠状态。典型的分簇路由协议有LEACH，TEEN，PEGASIS等［5－7］。但这些典型的分簇路由协议中，除了TEEN协议外，都未考虑响应型网络的特点。根据TEEN协议模型，本文提出了一种改进的响应型网络算法TEENNEW。

1 TEEN协议

TEEN(Threshold－sensitive Energy Efficient Sensor Network Protocol)与LEACH协议的簇头选举一样，该协议簇头节点会向簇内所有节点广播两个阈值参数(硬阈值和软阈值)。TEEN协议可分为建立阶段和传输阶段。

1)建立阶段

网络中的节点随机选择一个(0，1)之间的随机数，然后与协议中的阈值函数T(n)进行比较，当阈值T(n)大于节点产生的随机数，节点将成为簇头节点，并广播软阈值、硬阈值和成为簇头的消息。非簇头节点将收到的簇头节点的信号强度作为是否加入该簇的依据，然后会发送通知信息给相应的簇头节点。T(n)函数为

式中:p是簇头所占百分比;G表示1/p轮中没有当过簇头的节点集合;r表示当前轮数。

2)传输阶段

当网络中传感器节点第一次监测到的数据超过了硬阈值时，节点首先将该值存入内部的软阈值，然后按照时隙分布(TDMA)的方式将该值发给簇头节点。簇头节点收到数据后，会进行相关的数据融合，最后将融合好的数据发送给基站节点。

传感器节点的监测中，当监测的数据超过硬阈值，并且与软阈值的差异大于等于软阈值时，节点才会再次发送数据，并将当前监测的数据保存在软阈值中。其中TEEN协议的拓扑结构如图1所示。

TEEN协议在某种程度上利用软、硬阈值降低了传输量和传输的次数，节约了网络中的能量消耗。虽然TEEN协议比传统的LEACH协议更加节能，但还是存在以下不足:

图1 TEEN拓扑结构

(1)TEEN协议在簇头选举过程中随机性太大，没有考虑到节点剩余能量的影响，可能使剩余能量低的节点过早死亡。

(2)TEEN协议簇头节点与基站之间采用单跳路由方式，消耗能量较大，同时也使网络规模受限于簇头节点的通信距离。

2 TEENNEW算法设计与仿真

2.1 算法改进方案

本文针对TEEN协议的不足提出了一种新的响应型网络的路由算法TEENNEW算法。该算法主要在簇头节点选择上更多地考虑了节点的剩余能量，根据能量模型确定了最优的簇头数目。当簇头节点发送数据到基站的过程中，根据节点传输能耗以及节点之间的距离，建立了一条通往基站的多跳路径。

2.1.1 算法的最优簇头数

由于无线传感器网络的能量非常受限，所以无线传感器网络中，TEENNEW路由算法设计与信道能量损耗模型息息相关。信道损耗模型如图2所示。

图2 信道损耗模型

依照图2所示的网络模型，假设簇头节点个数为k，网络中簇头节点的平均覆盖面积为πR2/k，其中网络中簇头节点按照多跳方式进行数据发送，一跳的传输距离假定为L。一个簇头节点的能量消耗主要由接收簇内成员信息、融合数据以及与基站通信3部分组成。一帧数据中簇头节点消耗的能量为

式中:f为每个数据长度;EDA为融合数据消耗的能量;L是簇头节点发送数据的距离。簇内成员节点假设为自由空间模型d2，从而一个非簇头节点的能耗为

假设监测区域为圆形，根据簇头节点的覆盖面积可以得到dtoCH的计算公式为

假设网络中节点是均匀分布的，根据式(4)和式(5)，可以得到简化后的非簇头节点能耗，见式(6)。

发送一个帧数据时整个簇消耗的能量为

在区域R中，发送一个帧的数据时消耗的总能量为

对Etotal求导，令导数等于0，得到最优簇头数为

由此得到改进协议后的最优簇头数k。

2.1.2 TEENNEW算法簇头选择函数

在TEEN协议中，簇头选择阈值只考虑了簇头节点在WSN网络中的期望比例，没有考虑剩余能量等因素，导致簇头节点在网络中分布不合理。

将剩余能量和最优簇头数加入到阈值函数T(n)中，然后比较T(n)与传感器节点随机产生的随机数，如果大于随机值则该节点被选为簇头，T(n)改进后的计算公式为

式中:phead为网络中最佳的簇头节点概率;r为已完成的轮数;G为前1/p回合中未成为簇头的节点集合;Ecurrent表示节点的当前能量;Einitial代表节点的初始能量。通过这样的修改，当前节点能量大的节点有更大的机会担任簇头节点，从而平衡网络能耗。

2.1.3 簇间路由机制

TEENNEW算法中任何两个可直接通信的节点A、B，通信一次发送l bit数据的能量消耗EAB，计算公式为

式中:dAB表示A，B两节点之间的通信距离;α为功耗指数，与dAB有关。

当前簇头A，B为A的邻居信息表中的一个簇头节点，则节点A到节点B的距离代价DC定义为

式中:EAB表示节点A和节点B直接通信的能量消耗;RSSIB指节点B接收到Sink的信号强度;RSSImax指Sink广播信号时的信号强度。

考虑能量平衡因素，节点A选择节点B作为下一跳节点的条件是取得最小的DC，如果节点A的邻居信息表为空，说明簇头节点周围没有其他簇头存在，这种情况一般出现在网络运行后期，大部分节点已经死亡的情况下，此时簇头节点A直接将数据传输给Sink节点。按照上述策略，簇头生成一棵以基站为根的树，数据沿着基站方向向上传输。该路由方式充分考虑了两节点之间的能量消耗、剩余能量以及与Sink节点之间的距离。

TEENNEW算法中的能量消耗主要集中在数据传输和数据转发阶段，因此采用簇间多跳进行数据传输能够有效地节约能量。TEENNEW的网络拓扑结构如图3所示。

2.2 算法的仿真分析

通过仿真软件MATLAB进行仿真编译，比较分析TEENNEW、TEENPE和TEEN三种算法的性能。仿真参数见表1。

仿真系统中节点布置完毕后一律不能移动，其中基站位于(150，50)处，运行仿真系统记录3种算法中节点的能量消耗以及存活节点数目。

图3 TEENNEW拓扑结构

表1 仿真参数表

图4比较3种算法的节点平均能耗，可以看出TEENNEW与TEEN、TEENPE相比，当网络运行到1500 s时TEENNEW的节点平均能耗小于1.5 J，而 TEEN与TEENPE的节点平均能耗都在1.6 J以上。

图4 平均能耗比较图

第一个节点死亡时间(First Node Death，FND)和一半节点死亡时间(Half Nodes Death，HND)作为依据来比较分析3种算法的网络生命周期，图5为3种算法的节点存活数和网络运行时间的关系。

图5 节点存活节点曲线图

分析图5和图6，在相同的运行时间内，TEENNEW算法存活的节点数目要多于TEEN和TEENPE算法。比较第一个节点死亡时间FND，TEEN算法发生在1000 s，TEENPE发生在1258 s，而TEENNEW发生在1502 s。相比TEEN和TEENPE，TEENNEW算法在FND上延长了50%和19%。对于半数节点死亡时间HND，TEEN算法发生在1500 s，TEENPE发生在1700 s，而TEENNEW发生在2250 s，TEENNEW算法比TEEN和TEENPE算法分别延长了50%和32%。

图6 第一个节点死亡时间(FND)、半数节点死亡时间(HND)的比较

根据上述仿真比较，当网络生命周期以FND作为比较，TEENNEW算法最大能够延长50%。对于HND，本文提出的算法也延长了50%。所以可以得出，本文提出的TEENNEW算法能够有效延长TEEN算法的网络生命周期，均衡网络能量消耗。

3 小结

本文针对响应型网络路由协议TEEN的缺点进行了3方面的改进:1)确定最优簇头数;2)在选取簇头时，使用节点的剩余能量与节点的初始能量的比值调节随机数的选取;3)根据距离和能量建立簇头节点与基站之间的多跳路径。仿真结果表明TEENNEW算法能有效均衡节点能耗，延长网络生存时间。TEENNEW算法相比TEEN算法更适用于大型的无线传感网络。

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