基于剩余能量和覆盖率感知的分簇协议

韩艳 王静宇 谭跃生

摘 要： 保持目标区域的覆盖是无线传感网络（WSN）应用的最根本目标，因此，设计能量有效算法进而最大化覆盖时间成为大型网络的核心问题。为此，提出分布式、能量和覆盖感知路由（DECAR）协议实现网络覆盖最大化的目标。在簇头（CH）选举中，考虑节点的剩余能量和节点的覆盖重叠度，使得具有较高的剩余能量节点、覆盖重叠度高的节点有更多的机会成为CH，进而避免了剩余能量较小的节点成为CH而产生节点过早失效使网络寿命缩短的问题，平衡了网络能量消耗。在数据传输阶段，构建由CH组成的数据传输主干线，提高数据传输效率。仿真结果表明，与CPCP?ea，EEUC协议相比，提出的DECAR协议具有较长的网络寿命和良好的数据覆盖率。

关键词： 无线传感网； 簇； 能量； 覆盖率； 网络寿命

中图分类号： TN915.04?34； TPT393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）09?0022?05

Abstract： The most fundamental target of the wireless sensor network （WSN） application is to preserve the coverage of the target area. Therefore， the design of the energy efficient algorithm to cover the time to the maximum extent is the central problem of the large?scale network. The distributed?energy and coverage aware routing （DECAR） protocol is proposed to realize the target of maximum network coverage. The CH （cluster head） election is based on the residual energy and coverage overlapping degree of the nodes， so the node with high residual energy and high coverage overlapping degree has more opportunity to become the CH. The problem of reducing network lifetime is avoided， which is caused by the node premature failure when the node with less residual energy becomes the CH. The network energy consumption is balanced. In data transmission stage， the data transmission backbone composed of the CHs was constructed to improve the data transmission rate. The simulation results show that the proposed DECAR protocol has longer network lifetime and wider coverage rate than those of the CPCP?ea and EEUC protocols.

Keywords： wireless sensor network； cluster； energy； coverage rate； network lifetime

0 引 言

随着现代电子技术的发展，无线传感网络（Wireless Sensor Network，WSN）在各类应用中广泛使用，如康复医疗、战场、野外环境监测等[1]。这些应用场景中均需要在目标区域以随机或特定方式部署传感节点，然后传感节点感测环境数据，并以直接或间接方式向簇头（Cluster Head，CH）传输。为了能够实时监测环境，目标区域必须由传感节点完全覆盖。因此，为了保持目标区域完全覆盖，通常以冗余方式部署大量的传感节点，以避免覆盖空洞[2]。然而，由于传感节点能量有限以及供给不足，一些传感节点因能量消耗而失效，导致覆盖空洞。因此，提高节点能量利用率、解决覆盖空洞问题成为无线传感网络的研究热点。

目前研究人员已提出了不少的能量保存技术[3]。这些技术的目标就是降低传感节点的能量消耗，进而扩展网络寿命，从而维持目标区域的完全覆盖。其中，基于簇的技术因其在提高能量利用率方面的优势被大家所熟知。在基于簇的技术中，所有传感节点划分为不同的簇，每个簇有一个CH，其他传感节点为簇成员（Cluster Members，CMs）。簇头CHs负责收集并融合CMs的感测数据，再以多跳通信方式转发至信宿Sink。

针对无线传感网络，研究人员已提出了大量的簇算法[4?7]。然而，由于部分传感节点的失效，这些算法并不能保证目标区域被完全覆盖。因此，基于簇的算法应需能感知覆盖区域，进而维持传感网络的覆盖寿命。换而言之，即使在部分传感节点失效的情况下，无线传感网络仍应维持最大化的覆盖区域。文献[8]已提出了覆盖感知的簇算法，但是这些算法均忽略传感节点覆盖区域重叠问题。

此外，文献[9?11]提出了基于簇的多跳路由协议，其作为延长网络寿命的有效技术。在多跳通信中，CH通过其他簇头CHs作为中间转发节点向信宿传输数据。然而，该协议的主要问题在于：靠近信宿的簇头CHs承担着更多的数据转发任务，这加速了其能量消耗，易形成能量空洞问题。

为此，本文提出了分布式、能量和覆盖感知路由DECAR（Distributed?energy and Coverage Aware Routing）协议，提高网络覆盖寿命。在DECAR协议中，首先形成大小不一的簇，解决在数据传输过程中离信宿节点近的簇头CHs能量消耗过快的问题。然后，在每个簇内，利用节点的剩余能量以及其覆盖区域重叠度选择CH。最后，建立由CH构成的主干数据传输路径。仿真结果表明，提出的DECAR协议能够有效地延长网络寿命降低能量消耗。

1 网络模型

本文考虑无线传感网络节点均是同构的，初始能量相同。一旦部署于目标区域就静止不动，即属于静态网络。此外，传感节点利用定位技术[12]能够获取自己的位置信息。

1.1 网络时序

本文将网络时序划分为多个周期，一个周期称为一轮。每轮内设有簇化和数据传输阶段。如图1所示。

簇化阶段选择簇头，并形成簇；数据传输阶段进行数据传输。簇内节点感测数据，并将数据发送于簇头，收集并融合后，簇头将数据传输至基站。为了避免节点间数据传输的相互干扰，在传输过程中，为每个节点分配一个时隙，节点在该时隙内进行数据传输。

1.2 能量模型

此外，将DECAR协议的仿真数据同CPCP?ea[8]以及EEUC[14]协议在网络寿命、覆盖寿命以及其他性能进行比较。其中覆盖寿命用轮数表示，其数值等于目标区域被完全覆盖所持续的轮数。若在[M]轮目标区域被完全覆盖，而[M+1]轮目标区域未被完全覆盖，则覆盖寿命为[M]轮。同理，网络寿命也用轮数表示，其数值等于网络内第一节点失效时所发生的轮数。

3.2 网络寿命及能量消耗

首先分析了DECAR方案的能量消耗以及失效簇头数，结果如图5所示。在同轮Round情况下，提出的DECAR方案的能量消耗少于CPCP?ea和EEUC方案。这主要是因为CPCP?ea协议未考虑簇头失效的情况，能量利用率低。在簇头失效的情况下，仍向簇头传输数据，浪费了能量。而EEUC协议优于CPCP?ea协议，原因在于EEUC协议考虑了CH的失效情况。

此外，图5还描述了几个协议的CH失效数。数据显示DECAR协议的失效簇头CHs明显少于CPCP?ea和EEUC。

表2列举了部分实验数据。从表2可知，在能量消耗了近50%时，提出的DECAR协议已运行至1 082轮，而CPCP?ea，EEUC分别运行了477轮、478轮。从能量消耗数据可知，DECAR协议比CPCP?ea，EEUC协议的能量消耗利用率分别提升了127.0%，126.6%。例如，在运行1 000轮时，提出的DECAR协议仅消耗了22.0 J能量，而CPCP?ea协议，EEUC协议分别消耗了48.6 J，47.5 J。

表3列举了实验中的两项数据：运行2 000轮后，活动节点数；第一个失效节点的总运行轮数，即网络寿命。从表3可知，与CPCP?ea协议相比，提出的DECAR协议在第一个失效节点发生时间上提升了66.9%，比EEUC协议提升了71.9%。这些性能提升归功于DECAR协议利用节点剩余能量和覆盖重叠率选择簇头。

3.3 覆盖率

图6 绘制了三类协议的覆盖率变化曲线。从图6可知，提出的DECAR协议的覆盖率优于EEUC，CPCP?ea协议。原因在于DECAR协议提高了能量利用率，降低了节点的能量消耗，同时，优化了数据传输路径。

4 结 语

针对无线传感网络的数据传输问题，提出DEACR协议，DEACR协议引用簇技术。首先将传感节点划分为不同的簇，每个簇依据节点的剩余能量以及覆盖区域的重叠度选择CH，其余节点作为该簇的成员节点。然后，建立由CH构成的数据传输主线。数据携带CH计算与邻居各CH的成本，选择成本大的节点作为下一跳数据转发节点。由于成本函数蕴含节点剩余能量以及路径损耗信息，成本越大，意味着剩余能量大、路径损耗小。这些均有利于存储能量，扩展网络寿命。最后，对协议进行仿真，分析它在网络寿命、覆盖率以及能量消耗方面的性能。仿真结果表明，提出的DEACR协议能够降低能量消耗，扩展网络寿命，进而提高覆盖率。

参考文献

[1] MURUGANATHAN S D， MA D C， BHASIN R I. A centra?lized energy?efficient routing protocol for wireless sensor networks [J]. IEEE radio communications， 2011， 43（3）： 8?13.

[2] 沈艳霞，薛小松.无线传感网络移动信标节点路径优化策略[J].传感器与微系统，2012，31（12）：42?46.

[3] WANG S S， CHEN Z P. LCM： a link?aware clustering mechanism for energy?efficient routing in wireless sensor networks [J]. IEEE sensors journal， 2013， 13（2）： 728?736.

[4] KUILA P， GUPTA S K， JANA P K. A novel evolutionary approach for load balanced clustering problem for wireless sensor networks [J]. Swarn and evolutionary computation， 2013， 12： 48?56.

[5] NAUMAN A， WILLIAM P， WILLIAM R， et al. A multi?criterion optimization technique for energy efficient cluster formation in wireless sensor networks [J]. Information fusion， 2011， 12（3）： 202?212.

[6] AMINI N， VAHDATPOUR A， XU W， et al. Cluster size optimization in sensor networks with decentralized cluster?based protocols [J]. Computer communications， 2012， 35（2）： 207?220.

[7] AMGOTH T， JANA P K. BDCP： a backoff?based distributed clustering protocol for wireless sensor networks [C]// Procee?dings of 2013 International Conference on Advances in Compu?ting， Communication and Informatics. Mysore： IEEE， 2013： 1012?1016.

[8] TAO Y， ZHANG Y， JI Y. Flow?balanced routing for multi?hop clustered wireless sensor networks [J]. Ad Hoc networks， 2013， 11（1）： 541?554.

[9] ABDEL SALAM H S， OLARIU S. BEES： bioinspired backbone selection in wireless sensor networks [J]. IEEE transactions on parallel and distributed systems， 2012， 23（1）： 44?51.

[10] LIU Y， WANG Z. Maximizing energy utilization routing scheme in wireless sensor networks based on minimum hops algorithm [J]. Computers and electrical engineering， 2012， 38（3）： 703?721.

[11] YU Jiguo， QI Yingying， WANG Guangui， et al. A cluster?based routing protocol for wireless sensor with non?uniform node distribution [J]. International journal of electronics and communications， 2012， 66（1）： 54?61.

[12] NICULESCU D， NATH B. Ad Hoc positioning system [C]// Proceedings of 2001 IEEE Global Telecommunications Confe?rence. [S.l.]： IEEE， 2001： 2926?2931.

[13] LIU Y， SUO L， SUN D， et al. A virtual square grid?based coverage algorithm of redundant node for wireless sensor network [J]. Journal of network and computer application， 2013， 36（2）： 811?817.

[14] SORO S， HEINZELMAN W B. Cluster head election techniques for coverage preservation in wireless sensor networks [J]. Ad Hoc networks， 2009， 7（5）： 955?972.