【正文】 amily and office environment. The research, development and application of it relates to national security, economic development and other important fields. In recent years the wireless sensor works have been caused much attention and investment. External uncertainty environment often leads to hundreds of sensors shall be deploymented to work together, so the largescale sensor works research is gradually aroused widespread interest and considered a challenging research topic of this century. Against the above problems, the academic research mainly concentrated in the sensor clustering algorithm, munications routing protocols, work coverage and sensor data fusion technology. LEACH algorithm is a typical level routing algorithm. This algorithm put forward a continued operation of lowpower model. But LEACH algorithm did not consider the problem of energy consumption and topology of the sensor. This paper presents an energy efficient clustering algorithm in sensor work. On the basis of the classical LEACH algorithm, through the introduction of average energy consumption adjustable parameters and density adjustment parameters. The new algorithm enable the nodes which near the geographic center of the cluster structure or in the nodeintensive region has a higher probability to be a cluster head. And it also takes into account both the choice of the cluster head’s location and the size of the work, then further optimizes the structure of the cluster, balances energy consumption, elects more reasonable cluster head which makes the life cycle of sensor works has a larger extension on the basis of in LEACH algorithm. Key Words: Sensor works。 LEACH 算法是一種典型的層次路由算法， 該算法提出了低功耗持續(xù)運(yùn)行的模型。該網(wǎng)絡(luò)綜合了傳感器技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)、分布式信息處理技術(shù)和通信技術(shù)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測、感知和采集網(wǎng)絡(luò)分布 區(qū)域內(nèi)的各種對象的信息，并對這些信息進(jìn)行處理，傳送給所需用戶。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在軍事、工業(yè)、交通、安全、醫(yī)療、探測以及家庭和辦公環(huán)境等很多方面 都有著廣泛的用途，其研究、開發(fā)和應(yīng)用，關(guān)系到國家安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展 的 各個(gè) 方面 ， 近年來在國際上引起了廣泛的重視和投入。但 LEACH 算法也存在沒有考慮能量的消耗和傳感器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的問題。 Clustering Algorithms。隨后便出現(xiàn)了使用串 /并接口與傳感器連接，可以獲取多種信息的傳感器網(wǎng)絡(luò)。美國自然科學(xué)基金委員會(huì) 20xx 年制定計(jì)劃并投巨資支持傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)基礎(chǔ)理論的研究。 由于傳感器網(wǎng)絡(luò)具有異于 MANET 的獨(dú)特性質(zhì) [13]，因此傳統(tǒng) MANET 協(xié)議不適用于傳感器網(wǎng)絡(luò)，需要為傳感器網(wǎng)絡(luò)研究新的有效的路由算法。而覆蓋算法也是以分簇算法為基礎(chǔ)進(jìn)行研究的。針對以上問題，學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)主要集中在傳感器分簇算法、通信路由協(xié)議、傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋以及傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)上的研究上。 在成簇算法中，網(wǎng)絡(luò)通常被劃分為簇（ Cluster）。更多的簇頭選取算法綜合考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量，簇頭到基站的距離，簇內(nèi)通信代價(jià)等問題。目前提出的成簇算法有ACMWN、 HYENAS、 EECS、 PEGASIS、 GAF、 ACE、 FBCC 等。 論文主要由以下部分構(gòu)成： 第一章對本課題背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀做了描述。 第 五 章 對算法進(jìn)行仿真模擬實(shí)驗(yàn)。 從定義可以看出，傳感器、感知對象和觀察者是傳感器網(wǎng)絡(luò)的 3 個(gè)基本要素；有線或無線網(wǎng)絡(luò)是傳感器之間、傳感器 與觀察者之間的通信方式，用于在傳感器與觀察者之間建立通信路徑；協(xié)作地感知、采集、處理、發(fā)布感知信息是傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本功能。節(jié)點(diǎn)間以 AdHoc 方式進(jìn)行通信，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以充當(dāng)路由器的角色，并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具備動(dòng)態(tài)搜索、定位和恢復(fù)連接的能力。處理部件負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)各部分的工作。傳感器節(jié)點(diǎn)散布在指定的感知區(qū)域內(nèi)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以收集數(shù)據(jù)， 湖南大學(xué)畢業(yè)論文 第 5 頁 并通過 “多跳 ”路由方式把數(shù)據(jù)傳送到 Sink。 典型的傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) 傳感器網(wǎng)絡(luò)除了具有 AdHoc 網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)性、斷接性、電源能力有限等特征外，還具有以下鮮明特點(diǎn) [14]： (1) 通信能力有限。 (2) 計(jì)算能力有限。使用大量具有有限計(jì)算能力的傳感器進(jìn)行協(xié)作分布式信息處理，是我們的選擇之一。傳感器的數(shù) 量與用戶數(shù)量比通常也非常大。每個(gè)傳感器僅僅具有有限的計(jì)算資源，難以處理巨大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。傳感器網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)必須以感知數(shù)據(jù)管理和處理為中心，把數(shù)據(jù)庫技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)緊密結(jié)合，從邏輯概念和軟、硬件技術(shù)兩個(gè)方面實(shí)現(xiàn)一個(gè)高性能的以數(shù)據(jù)為中心的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，為用戶或觀察者提供一個(gè)有效的感知數(shù)據(jù)空間或感知數(shù)據(jù)庫管理和處理系統(tǒng)，使用戶如同使用通常的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一樣自如地在傳感器網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行感知數(shù)據(jù)的管理和處理。只有這樣才能夠設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)高效率的以數(shù)據(jù)為中心的傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。20xx 年第二季度，他們換用 150 個(gè)安有 D 型微型電池的第二代傳感器，來評估這些鳥巢的條件。它可以用于病區(qū)移動(dòng)查房、床邊護(hù)理、呼叫通信、護(hù)理監(jiān)控、藥庫管理等方面。該系統(tǒng)通過在鞋、家具以家用電器等家中道 具和設(shè)備中嵌入半導(dǎo)體傳感器，幫助老齡人士、阿爾茨海默氏病患者以及殘障人士的家庭生活。 軍事領(lǐng)域 由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有密集型、低成本、隨機(jī)分布的節(jié)點(diǎn)組成，自組織性和容錯(cuò)能力使其非常適合應(yīng)用于惡劣的戰(zhàn)場環(huán)境中，包括偵察敵情、監(jiān)控兵力、裝備和物資，判斷生物化學(xué)攻擊等多方面用途 [1]。比如一些危險(xiǎn)的工業(yè)環(huán)境如井礦、核電廠等，工作人員可以通過它來實(shí)施安全監(jiān)測。盡管無線傳感器技術(shù)目前仍處于初步應(yīng)用階段，但已經(jīng)展示出了非凡的應(yīng)用價(jià)值，相信隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和推進(jìn)，一定會(huì)得到更大的應(yīng)用。家庭采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)家電協(xié)同工作，進(jìn)行安全調(diào)控，并且可以節(jié)省電能。這些特點(diǎn)向我們提出了一系列挑戰(zhàn)性問題 [14]： (1)通信能力有限。 (2)電源能量有限。商 品化的無線發(fā)送接收器電源遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足傳感器網(wǎng)絡(luò)的需要。這些傳感器都具有計(jì)算能力，可以完成一些信息處理工作。傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)密集，數(shù)量巨大，可能達(dá) 湖南大學(xué)畢業(yè)論文 第 9 頁 到幾 百、幾千萬，甚至更多。 (5)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)性強(qiáng)。傳感器網(wǎng)絡(luò)必須具有可重構(gòu)和自調(diào)整性。 (7)感知數(shù)據(jù)流巨大。 本章 首先給出了 傳感器網(wǎng)絡(luò) 的定義、特點(diǎn)以及 傳感器網(wǎng)絡(luò) 管理核心技術(shù)的描述，然后，簡要介紹了 傳感器網(wǎng)絡(luò) 的應(yīng)用領(lǐng)域，最后，簡述了當(dāng)前 傳感器網(wǎng)絡(luò) 研究中所面臨的挑戰(zhàn)。 傳統(tǒng)的能量供應(yīng)裝置是電池，然而縮小電池的體積，增加電池容量的工程技術(shù)發(fā)展緩慢，這直接影響了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。 LEACH算法 LEACH 算法是一種典型的層次路由算法。 ? 成員節(jié)點(diǎn)的功能比較簡單，無須維護(hù)復(fù)雜的路由信息。 ? 傳感器網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)是同構(gòu)的，并且能量都受到限制。 該算法主要通過隨機(jī)選擇簇首領(lǐng)，平均分擔(dān)中繼通信業(yè)務(wù)來實(shí)現(xiàn)節(jié)能。 Step3： Ni產(chǎn)生一個(gè) 0~1 之間的隨機(jī)數(shù) RadomNum。 Step7： 每隔時(shí)間 t，進(jìn)行下一輪簇頭選取，轉(zhuǎn) Step1，重新選擇 簇頭并成簇。 每輪 工作周期結(jié)束后， 重新選擇簇頭 并重復(fù)前面的工作 。由于位于簇邊緣位置的簇頭其通訊 能耗遠(yuǎn)大于位于簇中心位置的簇頭，因此將導(dǎo)致各簇頭能耗不均 衡，使某些簇頭節(jié)點(diǎn)能量提前耗盡。 未考慮簇頭在簇結(jié)構(gòu)中位置時(shí)存在的問題 為指出未考慮簇頭在簇結(jié)構(gòu)中位置時(shí) LEACH 算法中存在的問題，首先假定通過飛機(jī)播 撒等方式部署的傳感器網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)形成了若干個(gè)簇。若結(jié)合考慮節(jié)點(diǎn)的 位置信息 ， 使靠近簇結(jié)構(gòu)中心位置且剩余能量 較多 的節(jié)點(diǎn)有更多機(jī)會(huì)成為簇頭，無疑 將 有效延長網(wǎng)絡(luò)的 生命周期 。網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn) A， B， C， D， E， F， G，H 兩兩之間的距離如表 所示： 表 圖 中節(jié)點(diǎn) A,B,C,D,E,F,G,H兩兩間的距離 距離 A B C D E F G H A 0 5 8 4 7 9 11 14 B 5 0 4 4 9 10 13 13 C 8 4 0 4 7 6 11 11 D 4 4 4 0 6 7 10 12 E 7 9 7 6 0 4 6 11 F 9 10 6 7 4 0 5 8 G 11 13 11 10 6 5 0 6 H 14 13 11 12 11 8 6 0 根據(jù) LEACH 算法，則有可能出現(xiàn)以下的成簇情況，各種情況下簇頭的能量消耗如表 所示。這使得傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是動(dòng)態(tài)變化的，并且為了維持這種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)性，必須要耗費(fèi)大量的能量進(jìn)行計(jì)算 和通訊。 (3) 非簇頭節(jié)點(diǎn)收到邀請后同時(shí)向合適的簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送成簇請求消息所耗費(fèi)的能量。 (3) 簇頭節(jié)點(diǎn)接受數(shù)據(jù)所耗費(fèi)的能量。如果能盡可能的長時(shí)間保持拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性，則可以減少拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化的次數(shù)，使能量更多的消耗在更有意義的工作階段。事實(shí)上，受到自然界氣流、地形等因素的影響，傳感器網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際部署的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)可能在某個(gè)局部分布非常的密集，而在其它的一些地方分布又非常稀疏。 EECHS 算法 為了解決上面的問題，首先必須量化傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分布密度，為方便描述，不妨做如下的假設(shè)： (1) 傳 感器的通信半徑 R 可以根據(jù)需求而改變， R0 是基本通信半徑， R= R0； (2) Ni 表示傳感器網(wǎng)絡(luò)中的第 i 個(gè)節(jié)點(diǎn)； (3) 任意節(jié)點(diǎn) Ni 坐標(biāo)為 ( , )iiNNxy； (4) Dist(Ni， Nj)= ? ? ? ?22i j i jN N N Nx x y y? ? ?≈f(SignalIntension) 根據(jù)上面的假設(shè)，可知 Dist(Ni， Nj)表示傳感器網(wǎng)絡(luò)中任意兩點(diǎn)之間的直線距離，但是由于在分布式路由算法中節(jié)點(diǎn)的位置信息都無法獲取，因此給出函數(shù) f(SignalIntension)，其中 SignalIntension 表示 Ni 節(jié)點(diǎn)接收到的，由 Nj 節(jié)點(diǎn)發(fā)出的信號(hào)的強(qiáng)度，這 個(gè)值可以通過 Ni 節(jié)點(diǎn)的通訊模塊獲得，而 f(SignalIntension)則表示接收信號(hào)的強(qiáng)度與收發(fā)信號(hào)的兩節(jié)點(diǎn)之間距離的映射關(guān)系。 根據(jù)前 面 的分析，本節(jié)提出一種能量有效 的分布式簇頭選取算法 (EECHS， Energy Efficient Cluster Heads Selection)，該算法同時(shí)引入能量調(diào)節(jié) 參數(shù) 和 密度調(diào)節(jié) 參數(shù) ，通過 湖南大學(xué)畢業(yè)論文 第 18 頁 能量調(diào)節(jié) 參數(shù) 可以使得剩余能量越大且每輪平均工作能耗越小的節(jié)點(diǎn)有更多機(jī)會(huì)成為簇頭。即 Nodedensity(i)的值表示節(jié)點(diǎn) Ni 的鄰居節(jié)點(diǎn)的總數(shù)，也就是以N(i)為圓心， R0 為半徑的圓形區(qū)域的節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。故，式 ()可修訂為以下式 (ii)： ()11 ( m od )()0av gc urp EF n GEprTnp? ??? ?? ????： 若： 否 則 (ii) 在 上 式 (ii)中，當(dāng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能量較低， 即 Ecur?