基于能量和距离的WSN自适应分簇算法.pdf

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1、第36卷第1期东北电力大学学报V01．36．No．12016年2月JournalOfNortheastDianliUniversityFeb．．20l6文章编号：1005—2992(2016)01—0082—05基于能量和距离的WSN自适应分簇算法孙增友，周池(东北电力大学信息工程学院，吉林吉林132012)摘要：无线传感器网络中节点的能量有限且难以补充，为了提高网络节点的能量利用率，延长网络生命周期。在LEACH算法分簇结构的不足的基础上，提出一种自适应的最优簇首数计算方式，综合考虑传感器节点的能量及距离，对阈值公式(n

2、)进行改进。经仿真实验分析，本文提出的算法较LEACH算法节点存活率更高，网络生命周期显著延长。关键词：无线传感器网络；LEACH；分簇中图分类号：TP212．9文献标识码：A为了最大化的延长无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，WSN)的生命周期，学者们设计了多种层次路由协议以充分利用网络中各节点的能量¨。经典LEACH算法将网络中的节点分为多个簇，簇内节点以相同的概率随机地被选为簇首，在一定程度上，这种算法能防止某个节点损耗过高，均衡了网络整体能耗。但该算法不能保证每轮的分簇数量达到最佳。同时，由

3、于簇首的选择未考虑节点的能量和地理位置信息，簇首可能会集中分布于监测区域的某一处，造成个别簇首覆盖的监测区域面积较大，负担的成员节点数量较多，能量消耗较大而过早死亡。文献[3]提出了一种新型的白适应最佳分簇算法，选取能量较大的节点作为簇首，从而保护剩余能量少的节点，该算法在一定程度上提升了网络性能，但是算法未考虑节点位置，小范围区域内可能当选大量簇首，使簇首分布不均匀，易形成网络空洞。因此，本文在考虑网络中各节点的能量和位置的基础上，通过阈值T(n)的重新定义对LEACH协议的簇首选择过程进行优化，实现网络整体功耗的降低，

4、从而提高网络生命周期。1WSN系统模型和能量模型1．1WSN系统模型本文考虑簇首节点通过单跳转发的方式与基站直接通信，采用文献[3]的系统模型，用一个无向加权图G表示其网络拓扑结构G={V，E}，为传感器网络中所有节点的集合V={131：⋯⋯}。1．2能耗模型本文采用文献[4]的能耗模型，当发送和接收lbit数据时，能耗公式如下：2，：㈩E(1)=E一(1)=IE，(2)Ef：E+E，(3)收稿日期：2015—06—05作者简介：孙增友(1963一)，男，吉林省吉林市人，东北电力大学信息工程学院高级工程师，硕士生导师，主要

5、研究方向：无线通信、电力系统通信．第1期孙增友等：基于能量和距离的WSN自适应分簇算法83其中，d为源节点到目的节点的距离；rt为信道衰减指数，取值范围为[2，5]；为单位放大功率；唧为多径衰落模型的单位放大功率；E妇为发送或接收单位拙数据的能耗。2分簇路由算法2．1确足最佳蔟酉数分簇数量的多少对网络能耗产生影响，每轮的分簇数量过多，可能会导致节点在进行数据融合和转发时的能量过多，失去了分簇的意义；分簇数量过少，簇头节点的负担增大，能量消耗较快，容易过早死亡。因此，本文假设在一个m×m的区域内随机分布Ⅳ个节点，被均匀分成个

6、簇，则每个簇内有个节点，其中含1个簇首和譬}c一1个成员节点。根据公式(1)(2)可计算半径为f＼r=、，77．c1I的区域内簇首节点与成员节点发送和接收lbit数据时的能耗分别为：Ech=zN一)Eezec+N如+Eelec一嬲]，(4)E。一^=z×(E+—d一)，(5)因此，可计算一个簇的总能耗为：=+(譬-1)⋯一z[(一)E~zec+iNE如+Eelec+唧d4一s+N(E出+d一2删)】=f【如+也+]．㈤推出整个网络能耗为：Etotal[如++iN2一】=I[2NE妇+NE如+如+Ⅳ一删1，(7)为了使网络总

7、能耗最小，则OEtotal——：0．f8)d为节点到基站的距离，设基站坐标为(。，yo)，节点坐标为(，)，则d：、．(9)d,o-删节点与簇头的距离，为2m=)p仃r日，(10)。则式(8)即：NFII2唧一一=o，(11)得277-√，＼／意d·、—’由式(12)可知，最优簇首数由网络规模和网络节点数决定。然而，在实际的网络运行过程中，随着网络中节点能量的耗尽，存活节点数在不断减少，节点数目也在不断变化．因此本文用当前节点数代替东北电力大学学报第36卷网络初始节点数，提出自适应最优簇首数计算公式，即：√√·通过能量消耗

8、与节点位置求得的最优簇头数目，结合了网络节点数的动态变化过程，与leach原有的随机簇首数相比，更有助于降低无线传感器网络的整体能耗。2．2簇首选取LEACH算法进行簇首选取时，每轮开始时节点产生一个[0，1]的随机数，如果这个数小于阈值T(n)，节点当选簇首P7’(n)=1O但是，LEACH算法在选取