wsn中leach协议局限性的分析与改进

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1、http://www.paper.edu.cnWSN中LEACH协议局限性的分析与改进张留敏，李腊元武汉理工大学计算机科学与技术学院，武汉（430063）E-mail:zhangsmallfish125@yahoo.com.cn摘要：由于无线传感器网络是一种能量、资源受限的网络，因此路由协议必须保证较小的路由开销并尽可能的减少能耗。本文在分析和研究现有无线传感器网络的路由协议的基础上，着重对经典分簇路由协议LEACH算法进行详述与分析。基于LEACH算法动态随机选举簇首、簇首节点与sink节点直接通信等特点，本文引入对簇首节点之

2、间通信采用多跳路由转发的考虑，对LEACH算法进行了部分改进，并对改进后的算法作了充分的理论性分析及模拟仿真。关键词：无线传感器网络，LEACH算法，NS2仿真，网络生存周期中图分类号：TP3931引言无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）是集成了传感器技术、网络通信和计算机技术的现代通信技术。它被认为是21世纪最重要的技术之一，《商业周刊》预测的未来四大新技术中，无线传感器网络就列入其中；美国的《技术评论》杂志更是将无线传感器网络列为未来新兴十大技术之首。医疗检测、环境保护、军事等领域的广泛应用，

3、使其愈来愈受到来自世界各地研究者的关注。无线传感器网络具有节点数目大、以“数据为中心”、有限的计算与存储能力、节点能量有限、节点具有数据融合能力等特点。正是由于这些特点，传统的无线Mesh网络、蜂窝网络、无线adhoc网络等路由协议不能较好地适用于无线传感器网络，提出或改进适用于无线传感器网络的路由协议成为无线传感器网络研究中的热点。美国的麻省理工学院、加州大[1]学、康奈尔大学等诸多大学进行了无线传感器网络通信协议的研究，先后提出了几种典型的路由协议，包括SPIN算法、DirectedDiffusion算法、LEACH算法等。

4、本文着重对分簇路由协议LEACH算法进行详述、分析及改进，充分考虑了无线传感器网络节点能量有限的特点，在其分层节能的基础上引入剩余能量参数考虑，并在簇内节点与簇首节点之间、簇首节点与sink节点之间同时进行多跳路由转发，确保整个网络在较低能耗水平下获得较长生命周期。2无线传感器网络概述2.1体系结构无线传感器网络即部署在待监控区域附近的大量传感器节点以自组织形式构成的无线网络，该网络所有节点能够协作地实时监测、感知、采集和处理分布区域内的各种环境或监测对象的信息，并通过多跳中继方式将监测数据传到sink节点，进而通过卫星或无线移

5、动网络将所需数据传递到远方控制终端用户。如图1所示：-1-http://www.paper.edu.cn传感器节点终端管理用户嗫嗫卫星或无线sink节点移动网络终端管理用户监测区域图1无线传感器网络体系结构图2.2WSN典型路由协议介绍如前所述，国内外研究者提出了诸多典型的、适应于某些WSN应用场景的路由协议。依据不同的参考标准有不同的分类方法，比如，平面路由协议与层次路由协议、基于地理位[1,2]置信息、基于QoS保证等路由协议。本文只对其中典型的几种路由算法作以简要描述。[3]定向扩散（DirectedDiffusion，D

6、D）算法是一种基于查询的路由协议。基站或sink节点发送兴趣消息(interestmessage)执行查询任务，通过泛洪方式传播消息给所有传感器节点。随着兴趣消息在整个网络的传播，协议逐跳地在每个传感器节点上建立反向的从数据源节点到基站或汇聚节点的传输梯度。当源节点采集到符合兴趣消息要求的数据时，就沿着兴趣消息梯度方向发送数据到基站或汇聚节点。该算法采用了周期性地兴趣消息扩散、建立数据传输梯度和发送数据及加强路径三个阶段的策略。然而，不足的是，路径建立时的兴趣消息扩散要执行一个泛洪广播操作，时间和能量开销较大。[3]基于协商路由

7、（SensorProtocolsforInformationviaNegotiation，SPIN）算法的目标是通过协商减少冗余数据的传输。其基本思想是在发送真正数据之前，通过一系列消息协商来压缩重复的信息，以避免冗余数据发送到下一个传感器节点或汇聚节点。SPIN路由协议通过使用协商和信息描述符（Meta-data），克服了信息挤压风暴（泛洪路由中信息发给网络所有节点）和重叠问题（两片信息的公共相同部分）。但是，SPIN协议有两个不容忽视的问题，“路由选择盲点”问题和“数据发送盲点”问题。GEAR路由协议通过能量感知和地理信息支

8、持的邻居选择启发式方法来选择最小代价的节点来转发分组到邻居节点，进而传送到汇聚节点。该协议以已知事件区域的位置信息、节点位置信息及自身能量（通过Hello消息交换机制获得）为前提。首先汇聚节点发出查询消息指令，根据事件区域地理位置消息将查询指令传输到区域内距汇聚