基于LEACH协议的无线传感器网络的森林防火监测系统

林春花 严海卫 徐欢潇 陈枢茜

摘要：在森林防火监测系统中，为了能得到更为准确、智能化的信息，文章提出了基于低功耗自适应簇分层协议（LEACH） 的无线传感器网络的森林防火监测系统。整个系统由无线传感器的数据收集系统和数据处理系统组成，能够更为准确实时地掌握森林的动态信息，能够有效地防控火灾。改进的LEACH协议的引入是为了更好地延长无线传感器网络的生命周期，从而达到更为有效地防控火灾的目的。改进的LEACH协议从节点的剩余能量和距离对选举簇头的阈值函数进行了修正，改进网络区域划分策略来合理规范簇的大小。MATLAB的仿真结果表明，网络生命周期提高了约31%。LEACH协议在能量均衡上的优越性，节点在部署上的灵活性，节点成本低和节点收集信息的实时性等优点，使得该系统在复杂的森林环境能够高效持久地获取实时信息，能够有效地提高救灾的效率，减少森林火灾造成的人力和经济上的破坏。

关键词：森林防火；无线传感器网络；LEACH；监测系统；生命周期

中图分类号：TP311        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）31-0101-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

森林是人类赖以生存的重要资源，随着经济社会的发展，人们对森林资源不断汲取，导致森林资源的急剧减少，森林的重要性不言而喻[1]。森林火灾是一种破坏性极大、突发性极强的自然灾害，用基于改进的LEACH协议的无线传感器网络来收集温度、湿度、烟雾浓度、风向风速，然后把信息传送到客户端，实现对森林实时不间断的监测，同时对收集到的异常信息能够实时处理并作出预警，相对于传统的人工巡林和瞭望，具有更高的实时性、可靠性，同时极大地节约了经济成本[2]。

因此，本文基于LEACH协议的无线传感器网络的森林防火监测系统，提出使用改进的LEACH协议来延长其网络的生命周期，对LEACH协议中成簇方式进行优化，通过调整簇的大小，避免了极大簇、极小簇的形成。仿真结果表明，新型成簇机制能够有效地平衡节点的能耗，延长无线传感器网络的生命周期，LEACH协议实现十分简单，适用于基于无线传感器网络森林防火监测系统。

1 森林防火监测系统与无线传感器网络

1.1 无线传感器网络的结构

无线传感器网络主要由传感器节点，网关节点组成，最为关键的是传感器节点，它承担收集信息和传输信息的任务。

1.2 路由协议-LEACH协议

无线传感器网络的路由协议主要分为平面路由协议和分层路由协议[3]。由于平面路由协议需要维持较大的路由表，传感器节点之间的传输距离有限，因而不适合大规模的网络。而分层路由协议不但能改善这些问题，还能减少网络能耗并延长网络生存周期，故文中选择分层路由协议——LEACH协议[4]。

LEACH协议是一种基于聚类的低能耗自适应路由协议，它的工作机制是所有的节点轮流承担簇头责任。簇头的作用是用来收集信息的，将信息汇总处理发送给下1个簇头，直至网关节点。通常簇头消耗的能量远大于普通节点，因此簇头的轮流机制避免了簇头过度消耗而死亡，均衡了节点间的能耗，延长了网络的生命周期[5]。在每一次选举簇头的过程中，之前已经担任过簇头的不再参加选举。

假设开始的时候，节点在0和1之间随机选择1个数字，如果某个节点随机生成的数字小于T（n），则成为当前轮的簇头，其中T（n）的表达式如公式（1） 所示：

[Tn=p1-p×（rmod1p），  if n<G0，  otherwise ]   （1）

式（1） 中：r为当前的轮数，p为节点中成为簇头的百分比，G是在当前轮之前的1/p轮中没有当選为簇头的节点集合。

2.3 无线传感器能量模型

根据文献[6]提出的WSN （Wireless Sensor Network） 的节点通信模型及能耗公式，分别如图1及公式2所示。

当传输距离为d时， k位信息的传输能耗为：

[fx=kEelec+kεfsd2，  d≤d0kEelec+kεampd2，  d≥d0    ， εfsεamp ]   （2）

式（2） 中，当[d≤d0]时，是自由空间模型，[d≥d0]时，则为多路径衰减模型。一般情况下，簇内计算用的是[d2]，簇间传输用的是[d4]，[εfs]是与接收机灵敏度有关的放大能量，[εamp]是与接收到的噪声图像相关的放大能量，[Eelec]是与数字编码等因素有关的电能。

根据以上所述，接收能量消耗[Er]可以被定义为：

[Er=kEelec]     （3）

WSN的能耗主要包括传输能耗、接收能耗、空闲能耗、休眠能耗[7]。研究表明，接收和传输能耗是主要的能量损耗。此外，在数据传输过程中，会出现大量的冗余节点，它们产生的空闲能耗远远大于休眠能耗，故利用休眠机制来均衡簇内节点能耗。

2 基于改进的LEACH协议的森林防火监测系统

LEACH路由协议的选举机制有着很好的自组织性，相对于传统的路由协议，能够高效地把信息传送到网关节点。但是LEACH路由协议的选举机制也存在一定的问题，即节点成为簇头取决于自己产生的随机数和T（n），随机性过大，而且没有考虑到节点的剩余能量。在实际情况下，离网关节点较远的簇头，在通信的过程中，比离网关节点近的节点消耗的能量多，在长时间的传输过程中更容易能量耗竭，这影响了网络的生命周期。极大簇会产生很多冗余节点，带来空闲能耗，极小簇会有很大的负重，导致第1个节点死亡的时间提前，所以要控制簇的大小，解决极大簇、极小簇的问题。

通常无线传感器网络寿命根据它的作用来定义。目前其主流的3种评价方法有[8]：第1个节点死亡评价方法。在无线传感器网络，第1个节点的死亡会影响整个网络的性能；一半节点死亡时间的评价。这个评价方式适合应用于节点密集的区域。全体节点死亡的时间评价。针对本文所提出优化的LEACH协议，考虑同时使用这3种评价方法。

在本文中，定义了3种节点：簇头节点、普通节点及重心节点。

2.1 成簇阶段

节点能否成为簇头与随机选举机制有关，即与其产生的随机数和T（n）有关，此时忽略了节点的剩余能量和距离 。而在实际应用过程中，由于距离、数据量等诸多因素影响，导致各节点的能量消耗程度不同。在网络长时间的运行中，有些节点很容易过早能量耗竭，从而使选出来的簇头不一定是最佳簇头。针对这个问题，在选举时，把节点的能量和距离考虑进去，提出新的T（n）如式（4） ：

[Tn=p1-prmod1p*（γ1EsvEv+γ2dvdcs）] （4）

其中，Esv表示的是节点的剩余能量，Ev表示的是所有节点的能量的平均值，dcs表示节点距离网关节点的距离，dv表示节点到网关节点距离的平均值，[γ1]和[γ2]分别为权值影响因子，[γ1+γ2=1]。

式（4） 综合考虑了节点能量和距离，能够选择更有优势的节点成为簇头，使其可以通过最短距离传输数据，从而达到能量均衡，保护剩余能量较低节点，达到延长网络生命周期的目的。

3 结果与分析

模拟真实的森林模型，将文中优化的LEACH协议进行对比研究，主要比较在相同的轮数下，死亡节点的个数、数据包数目和网络剩余能量。

假设网络由200个节点组成，分布在200×200的平面范围内，规定节点的剩余能量为初始能量的10%时，节点死亡。文章中所有仿真图中I-LEACH表示优化的LEACH协议。实验参数如表1所示。

如图2所示，柱形图表示在网络进行1 500轮簇头选举期间，当出现第1个节点死亡、半数节点死亡、全部节点死亡时，3种协议下的相应轮数对比。其中横坐标是死亡节点的数目，纵坐标是轮数。通过仿真对比实验，从第1个节点死亡指标来看，多维度优化的LEACH协议比LEACH协议取得性能约54.8%的提高。从一半节点死亡的指标看，多维度优化的LEACH协议比LEACH协议延长18%的生命周期，比LEACH-C[8]延长了19%左右的生命周期。从所有节点死亡的指标看，LEACH协议大约在1 200轮时就全部死亡，LEACH-C在1 100轮左右死亡了，而多维度优化的LEACH在1 500轮左右，网络寿命相较于LEACH协议提高12%，比LEACH-C[8]提高17.7%。由此可见，多维度优化的LEACH路由协议在通过节能改善网络生命周期有明显的改善。

综上所述，图2在无线传感器网络运行的前期，多维度优化的LEACH协议在传输相同数据包的基础上，能够有效地推迟第1个死亡节点的到来，保护节点的生命，增加网络能量。从第1个节点死亡到最后1个节点死亡可以看出网络均衡能量的情况，第1个节点死亡越迟，反映出网络使用能量高效。而最后1个节点的死亡时间，可以看出多维度优化后的LEACH 协议有效地延长网络的生命周期。由此可见，多维度优化的LEACH路由协议在通过节能改善网络生命周期有明显的改善。在无线传感器网络运行的中后期，网络中的节点几乎都是在同一时刻能量耗尽，提高能量的使用效率，达到延长网络生命周期的目的。

4 结论与讨论

无线传感器网络在森林火灾和环境监控中有着比传统的3S技术有着巨大的优势，本文主要是基于无线传感器网络的森林防控的系统，着重通过加入优化的LEACH路由协议来延长整个系统的生命周期。通过仿真对比发现，本文提出的优化协议在存活节点数目、网络生命周期、网络的剩余能量等方面都具有较大优势。但是该系统未能用于实际林区的现场测试，今后的研究目标是把这个系统应用于森林之中，通过在实际应用中出现的不足，对系统加以改进、完善，进而能应用于真正的森林中，能够对森林火灾进行及时的预警，保护我国宝贵的森林资源。

参考文献：

[1] 汪东，周爱民，丛静华，等.基于大数据的森林防火管理系统设計[J].中南林业科技大学学报，2017，37（11）：30-37.

[2] 姚雪梅.关于国内外森林防火技术现状分析及趋势探讨[J].农业与技术，2016，36（6）：173，213.

[3] BOUABDELLAH K，NOUREDDINE H，LARBI S.Using wireless sensor networks for reliable forest fires detection[J].Procedia Computer Science，2013，19：794-801.

[4] KAUR A，GROVER A.LEACH and extended LEACH protocols in wireless sensor network-a survey[J].International Journal of Computer Applications，2015，116（10）：1-5.

[5] CUI Z H，CAO Y，CAI X J，et al.Optimal LEACH protocol with modified bat algorithm for big data sensing systems in Internet of Things[J].Journal of Parallel and Distributed Computing，2019，132：217-229.

[6] BHATIA T，KANSAL S，GOEL S，et al.A genetic algorithm based distance-aware routing protocol for wireless sensor networks[J].Computers & Electrical Engineering，2016，56：441-455.

[7] 郄修尘.基于周期性异步休眠模式的云虚拟机分簇调度策略及性能研究[D].秦皇岛：燕山大学，2019.

[8] 牛伟伟，高铁杠.LEACH-C协议中模拟退火算法的改进[J].计算机工程与设计，2011，32（6）：1869-1872，1917.

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