基于能量异构路由算法的温湿度采集系统

冯 旭，卫 辉

（石河子大学 信息科学与技术学院，新疆 石河子832003）

随着通信技术的发展与进步，现代通信技术已经在各个领域极为广泛地应用［1］，传统的温湿度监控系统大多采用人工方式，而且各种传感器与处理器之间通过有线连接方式通信，费时费力，造成人力资源浪费、系统维护困难、组网复杂等问题。

无线传感网络可以有效地解决有线连接通信方式所带来的问题，但无线传感网络的节点能量有限限制了无线传感网络的发展，因此，尽可能减少节点能量消耗是无线传感网络应用的一个重要环节。目前，国内外学者已经在网络能量优化算法方面做了大量的研究。如石磊［2］对传统的分簇路由算法进行了改进，在簇建立阶段采用改进的LEACHDCHS算法，在数据传输路由阶段，采用基于蚁群优化算法改进节点能耗，最后通过模拟及现场实验，验证了改进的算法在保证数据传输稳定的同时，有较好的节能效果。韩广辉等［3］针对基于 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hieravchy Protocol）协议中簇头随机选取造成网络能耗过快的问题，提出了LEACH-E（LEACH based on Energy）算法。该算法在簇头选取时引入了节点的剩余能量以及网络的平均能量，使剩余能量比网络平均能量高的节点优先充当 簇 头。YU H，POWELL N，STEMBRIDGE D等［4］提出一种基于能量有效性分簇的粒子群优化算法，此算法分为路由算法和分簇算法两部分，路由算法由高效的粒子编码方案和多目标适应度函数发展而来，而分簇算法是通过考虑负载平衡以及节点的剩余能量而提出。ARSHAD J，TOWNEND P，XU J等［5］提出了一种加入移动协调节点和汇合节点的LEACH优化算法，汇合节点充当存储节点的作用，通过协调节点的移动，缩短节点间的通信距离，降低了网络的总能耗。根据前人的研究成果及针对LEACH （Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH） 路由算法的缺陷，提出了一种能量异构自适应成簇路由算法。

本系统主要用于温湿度的采集、传输和显示，系统包括终端节点、协调器节点以及上位机，而本文主要对系统路由算法进行了研究，在LEACH分簇算法的基础上提出了一种能量异构自适应传感网络成簇算法，并从簇首选择这一环节对LEACH算法进行改进。

1 系统设计

1.1 系统总体设计方案

根据系统设计要求，采用无线传感器网络技术，设计了一种基于改进的LEACH路由算法的温湿度采集系统。该系统主要分为三个部分：信息采集子系统，协调器以及上位机。系统的总体框图如图1所示。

图1 系统整体结构图

信息采集子系统由分布在采集区域中的ZigBee无线传感器节点构成，ZigBee节点上安装有温湿度传感器。传感器将采集到的温湿度数据通过ZigBee无线技术把这些信息发送到协调器上，协调器再把接收到的信息通过RS232串口发送给上位机。终端节点和协调节点采用TI公司的CC2530型芯片，该芯片内部集成了2.4 GHz标准射频收发器和增强型51单片机，具有256 Kb的闪存容量，完全满足温湿度数据的采集与传输。CC2530芯片的具体性能参数如表1所示。

表1 CC2530参数

温湿度传感器采用DHT11数字温湿度传感器，DHT11传感器是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器［6］。DHT11传感器具有响应速度快、抗干扰能力强、精度高等优点［7-9］。DHT11传感器部分性能参数如表2所示。

表2 DHT11参数

DHT11与CC2530的引脚连接如图2所示，VCC引脚接电源，GND引脚接地，DATA数据引脚与CC2530芯片的P0_7引脚相连。

图2 DHT11与CC2530的引脚连接图

1.2 无线传感网络结构

ZigBee无线传感网络采用簇状拓扑结构，在网络节点上安装温湿度传感器，在20 m×20 m的监测区域内部署采用ZigBee技术将15个传感器器组建成一个无线传感网络，网络的模型如图3所示。

1.3 基于能量异构自适应网络成簇算法

图3 无线传感网络

LEACH算法是一种无线传感器网络路由协议，该算法基本思想是以循环的方式随机选择簇头节点，将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点中，从而达到降低网络能源消耗、提高网络整体生存时间的目的。LEACH算法具有节点能量消耗过快和生存时间短的缺点，针对LEACH算法存在的问题提出了一种把节点能量和离基站距离作为考虑能否成为簇头节点依据的簇头选举算法。该算法将能量最大与离基站距离最近的节点作为簇头，且一旦成为簇头节点后将不再在下轮当选为簇头节点，防止节点提前将能量消耗殆尽。

本算法能量模型如图4，采用常用的无线网络传输能量模型来计算节点传输和接收数据时的能量消耗。在此模型［10-11］中，假定节点初始能量为E0（1+rand×a），而协调节点能量是无限多。当某个节点发送字节的信息给相距为d的另一个节点时的能量消耗计算如式（1）：

其中，a是初始能量倍数；ETx是指每传输l bit信息时节点所消耗的能量；Eamp是功率放大器在自由空间模型中的能量消耗；Efs是功率放大器在多路劲模型下的能量消耗；d0为距离阈值。当某个节点接收来自距离为d的节点发送的l bit信息时能量消耗计算如式（3）所示：

因此，节点收发l bit信息的能量消耗计算如式（4）所示：

图4 无线通信能量损耗模型

1）簇头选举。

分簇开始时，首先需要选择一定数量的簇头。普通节点如果想要成为簇头，由三个条件共同决定，分别为当前网络想要得到簇头加权概率p（i）、节点与基站距离以及节点的剩余能量。簇头加权概率p（i）由节点的选择成簇概率决定，簇头个数计算如式（5）式（6）［12］。

其中N为无线传感网络节点数量，M为监测区域边长。在选择簇头时，将满足能量条件的节点随机产生一个0～1的数，若这个数小于预先设定阈值T（n），则此节点在这一轮中成为簇头；否则该节点继续作为普通节点进入休眠状态直至本轮簇头选举结束。为了使具有更多剩余能量且离基站更近的节点成为簇头，文中的阈值计算如式（7）所示：

其中：p代表簇头节点比例，r代表当前轮数，G指在之前的1/p轮中没有当选簇头的节点集合，E'表示节点当前能量全网平均剩余能量，η为调节因子。

2）簇的形成。

当选择好簇头以后，簇头向整个无线传感网络广播自己成为簇头的信息。其他节点通过判断接收到的广播的信号强度及自己离簇头的距离来选择要加入哪一个簇。这些节点需要向簇头发送一个包含所要加入的簇头的ID、节点自身的ID以及自身的当前能量的请求加入信号。

簇头接收到节点发送的信号后，基于TDMA（Time Division Multiple Access）协议创建一张时序表。TDMA［13］是一种分时多址复用技术，它将时间以帧为周期进行划分，然后将每一帧分为不同时隙供不同节点进行通信，每个成员节点只能在分配到的时隙内传输数据。根据此时序表，在节点不发送数据的时隙内，其可以关闭掉自身的无线电，从而降低节点的能量消耗。

3）数据传输阶段。

分簇完成以后，就进入了数据传输阶段。簇内的成员节点采集温湿度信息，通过单跳方式把数据传输给簇头，簇头再把收集到的数据发送给协调节点。

2 仿真与分析

2.1 仿真环境和网络模型设定

本文采用MATLAB软件进行仿真实验。实验由15个传感器节点随机散布于20 m×20 m的监测区域内，传感器节点的初始能量为0.1 J，采取连续发送模式，每个节点每个时隙传输4 000 bit（500 byte）的感知数据，Sink节点坐标为（10，10），选取的仿真场景参数见表3。

表3 网络基本参数表

2.2 仿真结果和分析

按照2.1设定的环境参数进行仿真试验，对本算法与LEACH算法性能进行比较。

1）能源有效性的比较。

通过仿真可知本算法第一个死亡节点死亡时间比LEACH算法晚了大约147 s，最后一个死亡节点晚了大约239 s，存活节点数量变化如表4。

表4 存活节点数量变化表

图5为LEACH算法和本算法存活节点随时间变化关系。

图5 运行时间与存活节点数关系

2）网络吞吐量的比较。

两种算法网络吞吐量如表5所示，本算法在一个生命周期内Sink节点收到的数据总量是LEACH算法近2.17倍，本算法平均每消耗1 J的能量Sink节点收到的数据量是LEACH算法的2.17倍。

表5 网络吞吐量情况表

图6和图7分别是网络数据传输总量随时间变化图和网络消耗能量随时间变化图，通过图6可知基于本算法的无线传感网络比基于LEACH路由算法的无线传感网络数据传输量多；从图7可知基于本算法的无线传感网络比基于LEACH路由算法的无线传感网络能量消耗慢。结果表明采用本算法能够明显延长无线传感网络的生命周期，增加网络数据传输量。

图6 运行时间与数据传输总量关系

图7 能量消耗与时间关系

3 系统测试

本文利用样机分别对不同区域中温湿度采集节点的测量精度与数据传输性能进行了测试。

3.1 节点温湿度采集测试

节点主要对温湿度采集进行测试。对不同区域的节点进行20次测试，取平均值，测试结果如表6所示。

表6 温湿度采集测试

3.2 数据传输性能测试

数据传输性能测试主要测试各采集节点与协调节点的通信可靠性。由于节点个数有限，本课题组在20 m×20 m的监测区域内随机布置了6个传感节点，测试了6个点的数据传输准确性。设定节点数据采集周期为6 s，测试时长为6 min，测试结果如表7所示。由表7可知，所有的数据采集节点与协调节点之间的通信成功率均为100%，验证了系统通信协议的可靠性。

表7 数据传输准确性测试结果

4 结语

本文提出了一个基于能量异构自适应传感网络成簇算法的温湿度采集系统，重点是通过对其中的无线传感网络的路由算法进行优化，延长了网络寿命，增加网络数据传输总量。仿真实验结果表明，该算法减少了簇头的能量消耗，延长了整个无线传感网络的寿命近32%，Sink节点收到的数据量提高了近2.17倍，从而保证了温湿度采集系统能够长时间高效率的运行。系统测试实验表明该系统能够以较高的精度完成温湿度数据的采集，且系统无线传感网络数据传输的准确性良好。