基于能量有效和多跳的层次型拓扑信息控制

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1、基于能量有效和多跳的层次型拓扑信息控制　0引言　　无线传感器X络集成了传感器技术、嵌入式系统技术、微机电系统技术、分布式信息处理技术以及无线通信技术，有着不可估量的应用前景。无线传感器X络采用的传感器体积小、能量少、节点部署环境较差[1]。对于能量受限的无线传感器X络来说，在确保X络应用的前提下节约能量消耗是一个关键问题。通过拓扑控制技术生成优化的拓扑结构可以实现节约能源消耗。　　1LEACH算法的特点　　LEACH算法自适应性好，容错性高，并且能够有效的延长X络的寿命[2]。但是这种算法也存在着自身的缺点：　　①簇首节点分布不合

2、理。由于簇首产生的随机性会导致整个X络分簇不均匀，致使部分簇首相距基站远近不一，从加重某些簇首节点的负担，降低X络负载平衡度。　　②簇内节点分布不均匀。因为是随机性的产生簇首，所以就可能造成簇首负担的节点不均衡，X络拓扑结构分布不均匀使得簇首节点消耗能耗不一，造成X络能量负载不平衡，减少了X络生存时间。　　③簇首选举中没有考虑节点的剩余能量，剩余能量少的节点一旦当选为簇首，会导致该簇失效，甚至X络瘫痪。　　④簇内节点Hj直接把数据传输给簇首节点CHi，当两者之间的距离较远时，会加重簇内节点的能源消耗以及簇首节点的能源消耗。　　2系

3、统模型　　本文采用文献[3]中的无线通信能量消耗模型，节点发送lbit的数据所消耗的能量为ETx（l，d），由发射电路损耗和功率放大损耗两部分组成，即公式（1）所示：　　ETx（l，d）=ETx-elec（l）+ETx-mp（l，d）=lEelec+lεdβ（1）　　Eelec表示发射电路和接收电路损耗的能量消耗，在该模型中两者取相同值，能量消耗值与消息长度l成正比。功率放大时的能量消耗与发射节点和接收节点之间的传输距离d有关。根据传输距离d与给定阈值d0之间的关系，发送节点选择不同的能量衰减模型计算发送

4、数据所消耗的能量，即当传输距离小于d0时，采用自由空间模型，发送数据的能量消耗与距离的平方成正比关系；否则采用多路径衰减模型，与距离的四次方成正比关系，如公式（2）所示：　　E■（l，d）=lE■+ε■ld■，d＜d■lE■+ε■ld■，d？叟d■（2）　　其中ε■、ε■分别表示这两种模型功率放大所消耗的能量，d■=4πhrht/λ，ht和hr分别表示发射装置和接收装置的天线长度，λ表示标志信号波长。　　接收装置每接收lbit数据的能

5、量消耗为：　　ERx（l，d）=ERx-elec（l）=lEelec（3）　3LEACH-EAM算法的实现　　LEACH-EAM算法采用LEACH算法中轮次转换的方法，把每轮循环分为簇的建立阶段和稳定的数据通信阶段，如图1所示。　　3.1簇的建立阶段簇的建立阶段由簇首确定和簇的形成两个阶段组成。　　3.1.1簇首确定在簇首选举上，算法采用基于节点密度争先的簇首选举以及允许已经充当过簇首的节点继续参加选举的方法。同时，引入节点当选簇首次数限制F（i）和能量限制Et（i）两个指标，避免节点频繁当选簇首或者剩余能量少节点当选簇首，造成节

6、点加快死忙的问题。　　簇首选举时节点生成介于0-1的随机数a，用a与簇首选举阀值T（Ni）进行比较（T（Ni）由公式（4）定义），a比T（Ni）小就具备当选簇首的先决条件。　　T（Ni）=■1-D■（Ni），Ni∈G（4）　　在公式中：P是一个0-1间的实数，为X络中每轮节点成为簇首占所有节点的比例；r是当前轮数；G是在前r-1轮内未死忙节点集合，D（Ni）是节点密集度参数（由公式（5）定义）。　　D（Ni）=■（5）　　Nd（i）为节点i的存活邻居节点数。　　公式（5）由LEACH算法公式修改而来，它与LEACH算法不

7、同的是：（1）LEACH算法中禁止当选过簇首的节点再次参选，会从另一方面造成簇首节点分布在X络边缘，X络分簇不均匀，所以本算法的簇首选举阀值把限制当选过簇首的限制条件去掉，允许节点多次单选簇首；（2）增加密度集参数，由1-D2（Ni）可以看出，随着节点周围存活的节点数越多，1-D2（Ni）的值也就越大，节点当选簇首的概率也就会越高，节点周围存活的节点数越少，节点当选簇首的概率也就会越低。而且每个节点密度集也会随着时间的变化而发生改变。　　算法在簇首选举的过程中还要衡量节点当选簇首次数限制F（i）和能量限制Et（i）两个指标，定义以

8、下变量C（i），ei，Eavr。C（i）是节点在生命期内中当选簇首节点的统计次数，由节点通过累加得到，ei为节点剩余能量，由节点自己能量消耗情况得出，Eavr为全X存活节点的平均剩余能量，由Sink节点返回得出。其中　　F（i）=■（6）　　Et（