无线传感网络基于有限能量和位置信息的算法

◎李为为

（阜阳职业技术学院工程科技学院 计算机网络教研 室，安徽 阜阳 236000）

无线传感网络基于有限能量和位置信息的算法

◎李为为

（阜阳职业技术学院工程科技学院 计算机网络教研 室，安徽 阜阳 236000）

通过让一部分节点休眠，缓解传感器网络节点的能量限制。 提出一种用于数字物流的基于有限能量和位置信息的算法。仿真结果表明，采用这样的方式，在不影响路由有效性的情况下，可以节约节点能量，同时还考虑了节点能量消耗的均衡性。

传感器网络；有限能量和位置信息算法；节约节点能量

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量的在监测区域部署密集的传感器节点组成的网络应用系统［1］。传感器节点的数量很多，节点的部署方式很随机，节点的位置事先也是无法预知的；采用无线的方式进行信息传递，节点的通信方式为多跳（multi-hop）、对等，自组织网络拓扑结构；节点间通过局部节点协调进行数据采集、处理及交换信息。传感器网络中节点的能量消耗模块包括无线通信模块、处理器模块和传感器模块。其中，无线通信模块集中了传感器能量消耗的主要部分。发送、空闲、接收和睡眠4种状态中，无线通信模块的能量消耗主要集中在发送状态。在发送状态中，无线通信模块消耗的能量是最大的，处于睡眠状态的传感器节点能聊消耗是最小的［2］。所以，在研究如何使传感器网络通信更有效率，使节点更快地进入睡眠，节点发送和接收的信息尽量少，是网络设计方面主要考虑的问题。

在无线传感网中，很多场景不仅要收到节点的信息，还需要至少发送信息的节点位置，这样才可以进行下一步的行动［3］。例如，在森林中对火灾情况的监测，接收到火情，营救人员要知道火灾发生的具体位置，才可能进行营救。提出的基于地理位置路由算法，假设节点部署后事先知道自己的位置，节点在发送信息时，接收信息者能够根据节点发送的信息得到发送信息节点的位置或者所在区域的信息，节点在转发数据时选择合适的路径和策略将信息发送到目的地，将提出的算法与合适路由信息相结合将信息发送到用户终端。对位置信息确定的准确性与相应的节点花费的代价相关。因此，根据不同的应用需求，需要与合适的路由协议相结合，将信息传输到用户终端。提出的基于有限能量和位置信息的算法主要在不影响路由有效性的情况下，关闭一些不需要的节点来节省能量，如对物流的运输过程的监测。采用虚拟网格思想的分簇机制［4］，在一个虚拟的网格中，采用选择等价节点的方法，在等价节点中选择一个节点工作，其他不工作的节点可以休眠以节约能量。这样既可以实时监测物流在运输过程中商品的性能，又可以节约不必要的能量消耗，实现了节点能量消耗的均衡性。

上述基于有限能量和位置信息的算法可以用于物流运输过程中对运输商品的信息的测量。在运输过程中，采取让一部分节点休眠来节约能量，工作的节点将采集到的信息发送到用户终端。算法为LEACH［5］算法的分簇机制提供了新的思路，设计了基于有限能量和位置信息的算法，同时考虑了所有节点能量消耗的均衡性。提出的基于有限能量和位置信息的算法的中心思想是，首先划分虚拟网格，然后进行采用比较剩余能量的方法在虚拟网格中选择一个节点作为簇头节点，通过这种机制让不工作的节点消耗更少的能量，实现所有节点能量消耗的均衡性。

1　有限能量和位置信息的算法模型

我们提出的算法主要用于物流运输过程中对运输商品参数测量的情况。针对物流的场景建立如图1所示的有限能量和位置信息的算法模型。

图1　有限能量和位置信息的算法模型图

所提出的算法的核心思想如下：按栅格选择代表节点的方法，从删格中选择一小部分节点，与数学上在全集中选择一部分子集很相似，同时节点当前的能量状态作为是否设置该节点为信息转发节点的依据，能有效地延长网络的生存时间。

2　LEACH算法

LEACH［6］算法是Heinzelman等提出的用于无线传感器网络分簇的经典算法。通过将“轮”的思想引入算法，每轮中将节点的状态分为初始化和稳定工作2个阶段。在初始化的阶段，完成网络节点中簇头的选举和成簇的2个任务。节点部署后通过随机产生0～1之间的随机数，然后设置阈值T（n），通过比较节点与阈值的大小，确定节点是否为簇头，成为簇头的节点通过广播告诉其他簇头节点。T（n）的表达式如下：

式中参数设置如下：簇头数量的百分比，p；网络中节点选择轮数，r；一轮循环中当选过簇头的节点个数，mod（1/p）；未当选过簇头节点集合，G。

网络中的部分成为簇头的节点发布广播信息后，非簇头节点根据其所接收的成为簇头节点的信号的强度，选择信号较强的簇头节点加入，该阶段为成簇阶段。

簇头节点接收到簇内成员节点发布的信息，将信息融合后发送给汇聚中心，该阶段为稳定阶段。

LEACH算法实现起来比较容易，通过簇头的选择解决了能量负载的平衡，但是还存在一定的不足之处。例如，选举簇头时，节点采用随机的方式成簇，这样相应带来簇头位置的随机以及簇内节点数量的不均衡，对簇头节点的剩余能量也没有考虑到，网络中节点的位置也是未知的。该文基于以上两个问题，对节点的能量和位置信息进行了考虑，借用Leach算法的分簇机制，改进了算法选举簇头和算法中未知节点位置信息的不足。

3　有限能量和位置信息的算法

3.1网络模型

刚刚过去的金秋十月，中国铁路昆明局集团完成旅客发送482.5万人，单日旅客发送最高突破30万人次，然而1978年云南铁路准轨每月发送旅客仅为50万人，增长近9倍。

3.1.1阶段一：划分网格

节点部署后，假定节点相互之间知道位置信息，根据节点的通信距离和节点所在的位置，将节点的部署的网格区域分成很多虚拟的网格，假定邻近的任意两个单元格都能够相互通信。初始时做出如下假设：①节点自身的位置和整个网络区域节点的位置是已知的；②节点可以通过位置信息和网络中节点的相对位置信息计算出自己属于哪个网络。

3.1.2阶段二：在虚拟的网格中选择簇头

通过设置一定的周期，使节点在睡眠和工作状态中进行切换，周期性醒来的节点与网格中的其他节点相互传递信息，以此来判定下次成为簇头的节点。

3.2选择簇头

从LEACH协议可以得到，选择簇头的多少对网络的生命周期有一定的影响。如果选择簇头节点较少，会导致一个簇所能监测的区域过大，簇内成员节点与簇头的距离较远，这样会有大量的不必要的传输数据的能量消耗；如果选择簇头节点较多，鉴于簇头节点的能量消耗远大于非簇头节点，这样会带来节点在进行路由选择时消耗的总能量加大，而且还会降低数据融合的效率，导致会有很多不必要的数据融合。

提出的算法中假设网络中的所有节点都有睡眠（sleeping）、活动（Active）和发现（Discovery）3种状态［6］，如图2所示。

图2　节点状态关系图

在网络部署后，网络中全部的节点都处于发现的状态，网络中的节点都通过相互发送信息告知邻居节点自己的ID和位置等信息，这样网络中的节点能够得到网格内其他节点的信息。接着，网络中的所有节点把自身的定时器设置为随机值。当节点的定时器超时，节点就开始传递消息，告知邻居节点它进入活动状态，并发布自己成为簇头节点。

如果节点在其定时器超时前接收到网格中其他节点成为簇头的消息，证明节点此次竞争簇头失败，节点进而转入睡眠状态。竞争成为簇头的节点通过设置定时器，确定节点保持活动状态的时间。在节点定时器超时前，簇头节点定时广播消息证明自己处于活动状态，以此来抑制其他处于发现状态的节点转入活动状态。在节点定时器超时后，簇头节点重新将状态设置为发现。此时在睡眠状态的节点设置定时器，并在定时器超时后，节点重新设置为发现状态。处于活动状态的节点发现了网络中出现更适合作为簇头的节点后，节点会自动将状态切换到睡眠状态。在超时后，簇头节点重新回到发现状态。处于睡眠状态的节点设置定时器为，并在超时后，节点重新回到发现状态。处于活动状态或发现状态的节点如果发现本单元格中出现了更适合成为簇头的节点时，会自动进入睡眠状态。

4　仿真结果

采用Matlab仿真了所提出的算法。并对比了每隔10S节点平均剩余能量和每轮存活节点数。仿真过程中的参数设置如表1所示。

表1　仿真过程中的参数设置表

4.1 仿真场景1：节点剩余平均能量比较

每隔10 s对比节点的平均剩余能量。节点平均剩余能量如图3所示。

图3　节点剩余平均能量图

图3显示了当节点数为400时，节点的平均剩余能量。由图3可以看出，采用该算法初始时能够基本保证剩余能量的均衡，实现延长网络生命周期的目的。

4.2仿真场景2：存活节点数目对照

参数设置如下：传感器节点数，400个；网络运行论数，1∶10，length（energy_cost_per_times），其中length（energy_cost_per_times）为当前节点剩余能量值。

图4显示了采用该算法在一段时间内基本能够保证死亡节点数为0，证明了提出的算法能够实现节点能量均衡消耗。

5　结语

该文提出了有限能量和位置信息的算法。通过采用网格的思想，让节点周期性的休眠，从而实现全网节点能量均衡消耗，进而延长了网络生命周期。且算法是基于平面模型的，没有考虑到实际网络中节点之间距离的邻近，并不能代表节点之间可以直接通信的问题，因此存在一些不足，后续工作中将会研究如何改进这些不足［7］。

[1] J. Hao，B. X. Zhang，H. T. Mouftah. Routing protocols for duty cycled wireless sensor networks：a survey[J]. IEEE Communications Magazine，2012，50（12）：116-123.

[2]孙利民，李中建，陈 渝，等.无线传感器网络[M].北京：清华大学出版社，2005.

[3] P K Tripathi，N Sing，K Verma. Clustering algorithm for non-uniformly distributed nodes in wireless sensor network[J]. Electronics Letters，2013，49（4）：299-300.

[4] X Li，S Soltani，W Mutka，et al. The evolution of MAC protocols in wireless sensor networks：a survey[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials，2013，15（1）：101-120.

[5] S Deng，J Li，L Shen. Mobility-based clustering protocol for wireless sensor networks with mobile nodes[J]. IET wireless Sensor Systems，2011，1（1）：39-47.

[6]肖纯贤，朱丙瑜，赵晶菁，等.无线传感器网络LEACH算法的改进[J].南开大学学报（自然科学版），2010，43（5）：34-36.

[7]乔晓军，张 馨，王 成，等.无线传感器网络在农业中的应用[J].农业工程学报，2005，21（增刊）：232-234.

Based on Incident Response Algorithm for Wireless Sensor Networks

Li Weiwei
（Computer Network Teaching and Research Section of Fuyang Vocational and Technical College，Fuyang 236000， China）

By allowing a portion of the nodes to sleep， the energy limitation of sensor network nodes was alleviated. An algorithm based on finite energy and position information for digital logistics was proposed. Simulation results showed that in such a way， without affecting the validity of the route， the node could save energy， but also consider the node energy consumption balance.

Sensor network； Finite energy and position information of an algorithm； The node energy saving

TN915

10.16736/j.cnki.cn41-1434/ts.2016.06.028

关联规则在高职学生就业数据处理中的应用研究（编号：KJ2016A561）。

李为为（1984-），女，河南周口人，硕士研究生，助教；主要研究方向为传感器网络拓扑控制。