【正文】 考慮到傳感器網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際部署過(guò)程中可能出現(xiàn)規(guī)模過(guò)大，節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)過(guò)多的簇以及簇頭能量消耗不均衡的現(xiàn)象。比如它沒(méi)有考慮簇頭節(jié)點(diǎn)在簇結(jié)構(gòu)中的位置；忽視節(jié)點(diǎn)的實(shí)際分布對(duì)算法的影響；采用能耗巨大的單跳路徑選擇模式進(jìn)行通訊等。Heinzelman 等人提出的 LEACH 算法是關(guān)于傳感器網(wǎng)絡(luò)的最具代表性的一種算法，本文的研究也是基于 LEACH 算法的改進(jìn)。湖 南 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 第 28 頁(yè)結(jié) 論本文首先對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)發(fā)展階段進(jìn)行了描述，并介紹了目前傳感器網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用和各國(guó)對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的重視程度，從而闡明了傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的重大意義。特別地，當(dāng)綜合考慮節(jié)點(diǎn)的分布密度、節(jié)點(diǎn)的剩余能量及其工作能耗(a=，b=) 時(shí)，傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期比采用 LEACH 算法時(shí)延長(zhǎng)了近 90%。 0204060801001000 1500 2022 2500 3000Inialized Energy Of NodesNumber Of ClusteringRoundsEECHS(a=,b=)EECHS(a=0,b=1)EECHS(a=1,b=0)LEACH圖 初始能量變化時(shí) EECHS 與 LEACH 算法實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖在圖 中，橫坐標(biāo)為節(jié)點(diǎn)的初始能量，縱坐標(biāo)為采用 LEACH 算法或 EECHS 算法時(shí)成簇的輪數(shù)( 即網(wǎng)絡(luò)的生命周期)。特別地，當(dāng)綜合考慮節(jié)點(diǎn)的分布密度、節(jié)點(diǎn)的剩余能量及其工作能耗(a=，b=) 時(shí)，傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期延長(zhǎng)了近 100%。0204060801000 100 150 200 250 300Number Of NodesNumber Of ClusteringRoundsEECHS(a=,b=)EECHS(a=0,b=1)EECHS(a=1,b=0)LEACH湖 南 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 第 27 頁(yè)圖 節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)變化時(shí) EECHS 與 LEACH 算法實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖在圖 中，橫坐標(biāo)為部署的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，縱坐標(biāo)為采用 LEACH 算法或 EECHS 算法時(shí)成簇的輪數(shù)( 即網(wǎng)絡(luò)的生命周期)。特別地，當(dāng)綜合考慮節(jié)點(diǎn)的分布密度、節(jié)點(diǎn)的剩余能量及其工作能耗(a=，b=) 時(shí)，傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期延長(zhǎng)了近 150%。當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)固定為 200，而部署區(qū)域大小分別取 800 800，900 900，1000 1000，1100 1100，1200 1200 時(shí)，得到的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖 所示： 0204060801001200 800 900 1000 1100 1200Border Length Of Disposed AreaNumber Of ClusteringRoundEECHS(a=,b=)EECHS(a=0,b=1)EECHS(a=1,b=0)LEACH圖 部署區(qū)域大小變化時(shí) EECHS 與 LEACH 算法實(shí)驗(yàn)對(duì)比圖在圖 中，橫坐標(biāo)為正方形部署區(qū)域的邊長(zhǎng)，縱坐標(biāo)為采用 LEACH 算法或EECHS 算法時(shí)成簇的輪數(shù)(即網(wǎng)絡(luò)的生命周期)。圖 分簇結(jié)果圖湖 南 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 第 26 頁(yè)圖 為在指定參數(shù)的情況下分簇結(jié)果圖，在圖 中可通過(guò)選擇左側(cè)窗格中的分簇輪數(shù)來(lái)查看該輪產(chǎn)生的簇頭節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)及各簇頭的坐標(biāo)，同時(shí)還可以查看總的分簇輪數(shù)，從而與采用 LEACH 算法時(shí)傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期進(jìn)行比較。湖 南 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 第 25 頁(yè)圖 節(jié)點(diǎn)部署模擬圖圖 為模擬 100 個(gè)節(jié)點(diǎn)部署的截圖，其中每個(gè)小圈代表一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)。圖 獲取初始參數(shù)界面圖圖 為仿真系統(tǒng)中獲取部署節(jié)點(diǎn)參數(shù)數(shù)據(jù)的截圖，取得相應(yīng)的數(shù)據(jù)后即可對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行部署，其中能量調(diào)節(jié)參數(shù)和密度調(diào)節(jié)參數(shù)的取值范圍為 0~1 之間。最湖 南 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 第 24 頁(yè)后實(shí)驗(yàn)平臺(tái)還將記錄每輪分簇過(guò)程中產(chǎn)生的簇頭的坐標(biāo)，并以列表的方式顯示出來(lái)。隨后仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)將生成節(jié)點(diǎn)分布的模擬圖。(8) 每輪分簇完成后，判斷所有節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前能量，若當(dāng)前能量小于 0，則表示該節(jié)點(diǎn)能量耗盡，否則繼續(xù)實(shí)驗(yàn)并統(tǒng)計(jì)分簇的輪數(shù)。(6) 非簇頭節(jié)點(diǎn)計(jì)算自己與該輪產(chǎn)生的所有的簇頭之間的距離，并選擇距離自己最近的簇頭加入，形成簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。(5) 每個(gè)節(jié)點(diǎn)獨(dú)立運(yùn)算簇頭的閥值計(jì)算公式，并產(chǎn)生一個(gè) 0 到 1 之間的隨機(jī)數(shù)，并比較該隨機(jī)數(shù)與閥值的大小。(3) 為確定節(jié)點(diǎn)的密度屬性，計(jì)算該節(jié)點(diǎn)和其它所有節(jié)點(diǎn)的直線距離，并統(tǒng)計(jì)距離小于指定值的節(jié)點(diǎn)的總數(shù)，再計(jì)算出該節(jié)點(diǎn)的密度。最后將 x 和 y 作為節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，從而確定節(jié)點(diǎn)的位置。該類包括節(jié)點(diǎn) ID(唯一 )，節(jié)點(diǎn)當(dāng)前能量，節(jié)點(diǎn)相對(duì)位置以及節(jié)點(diǎn)的密度等關(guān)鍵屬性。本課題使用 Microsoft Visual Studio .NET 工具，利用 C語(yǔ)言進(jìn)行仿真系統(tǒng)開發(fā)，并使用系統(tǒng)對(duì)提出的理論進(jìn)行驗(yàn)證。(5) 組件庫(kù)，該組件庫(kù)可以用于 ActiveX 控件(COM 組件)相同的方式由其它代碼調(diào)用。(4) 基類庫(kù)進(jìn)行完全的訪問(wèn)， Framework 代碼庫(kù)提供的每種功能。(2) 對(duì)自動(dòng)生成 XML 文檔說(shuō)明的內(nèi)置支持。其設(shè)計(jì)與現(xiàn)代開發(fā)工具的適應(yīng)性要比其它語(yǔ)言更高，同時(shí)具有 Visual Basic 的易用性、高性能以及 C++的低級(jí)內(nèi)存訪問(wèn)性。C CLR 上的應(yīng)用程序語(yǔ)言之一，是 Microsoft Framework 平臺(tái)而創(chuàng)建的完全的面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言。湖 南 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 第 22 頁(yè) 5. 算法仿真實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)開發(fā)一個(gè)操作簡(jiǎn)單，使用方便，直觀的傳感器節(jié)點(diǎn)部署及分簇的系統(tǒng)仿真平臺(tái)。 小結(jié)本章在分析 LEACH 算法存在問(wèn)題的基礎(chǔ)上提出了節(jié)點(diǎn)分布密度數(shù)學(xué)模型，并將其與每輪平均工作能耗的簇頭選取算法結(jié)合起來(lái)，既把節(jié)點(diǎn)平均能耗因素作為選取簇頭的考慮對(duì)象，又將節(jié)點(diǎn)實(shí)際部署的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也納入到簇頭選取的考慮范疇。正好可以保證使節(jié)點(diǎn)密集區(qū)域的簇頭數(shù)量比節(jié)點(diǎn)稀疏區(qū)域的簇頭數(shù)量多。如果假設(shè)在三點(diǎn)中只能有兩個(gè)點(diǎn)成為簇頭，依據(jù)上面的計(jì)算結(jié)果，F(xiàn) 和 D 兩節(jié)點(diǎn)是最有可能的組合。因?yàn)閷?duì)于 D，F(xiàn) ，H 而言， 的值均相1(mod)pr?同，故令 =K，則 D，F(xiàn)，H 三點(diǎn)的 T(n)值分別為： ， ， 。 算法性能分析為了說(shuō)明上述算法的性能，下面仍以第 節(jié)中圖 所示網(wǎng)絡(luò)為例，來(lái)計(jì)算采用新算法時(shí)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。故式()中的 a，b 兩參數(shù)要滿足如下關(guān)系，如式 ()：a + b = 1 ()湖 南 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 第 20 頁(yè)顯然，a=0 ， b=1 時(shí)，式()將簡(jiǎn)化為以下式()： ()()1(mod()0pHnGrTn???????： 若： 否 則即 只 在 LEACH 算 法 中 進(jìn) 一 步 考 慮 剩 余 能 量 與 工 作 能 耗 對(duì) 網(wǎng) 絡(luò) 生 命 周 期 的 影 響 。 (iii)1()()1()(mod)0avgavgscur curpEEFdiFnGTnpr??????? ???????? ?????????? ????? ： 若： 否 則其中，rs 為節(jié)點(diǎn)連續(xù)未當(dāng)選為簇頭的輪數(shù)，一旦節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭，則 rs 重置為 0。故，式()可修訂為以下式(ii)： (ii)()1(mod)()0avgcurpEFnGrTn???????： 若： 否 則在上式(ii)中，當(dāng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能量較低， 即 Ecur Eavg 且 Ecur 與 Eavg 接近時(shí)， 值趨?()avecurEF近于零，則 T(n)的值接近 0，意味所有節(jié)點(diǎn)當(dāng)選為簇頭的概率均趨向于 0，顯然不符合實(shí)際情況。故，式()可修訂為式()： ()*()1(mod()0pFnGrTn???????： 若： 否 則引入一個(gè)調(diào)節(jié)函數(shù) ，通過(guò)該調(diào)節(jié)函數(shù)可以使得剩余能量越大且每輪平均()avgcurEF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)。密度調(diào)節(jié)參數(shù)如式() ； ()()1()FnNodesityNodensity?其中 Nodedensity(i)= ，N(j)∈NeighborSet (i)。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(guò)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。從上面的描述不難看出，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)非常多的時(shí)候，意味著以該節(jié)點(diǎn)為圓心，節(jié)點(diǎn)基本通信半徑為半徑的圓形區(qū)域分布的節(jié)點(diǎn)很多，單位區(qū)域節(jié)點(diǎn)的密度很高。 EECHS 算法 為了解決上面的問(wèn)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，R 0 是基本通信半徑，R= R 0；(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 ；(,)iiNxy湖 南 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 第 18 頁(yè)(4) Dist(Ni， Nj)= ≈f(SignalIntension)??22ijijNNxy??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(wú)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(guò) 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。本章首先提出了密度調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)學(xué)模型，然后把其與上一章提出的平均能耗調(diào)節(jié)參數(shù)結(jié)合起來(lái)，進(jìn)而提出了能量有效的分布式簇頭選取算法。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。這些算法從不同的條件和需求出發(fā)，都是以延長(zhǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期為目的，為傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用提供了許多行之有效的解決方案。如果能盡可能的長(zhǎng)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。(5) 簇頭節(jié)點(diǎn)將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送給基站所耗費(fèi)的能量。(3) 簇頭節(jié)點(diǎn)接受數(shù)據(jù)所耗費(fèi)的能量。2．傳感器網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定階段每輪工作耗費(fèi)的能量包括以下幾個(gè)方面(1) 所有節(jié)點(diǎn)采集周圍數(shù)據(jù)所耗費(fèi)的能量。(3) 非簇頭節(jié)點(diǎn)收到邀請(qǐng)后同時(shí)向合適的簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送成簇請(qǐng)求消息所耗費(fèi)的能量。1．每輪動(dòng)態(tài)成簇的能量開銷包括以下幾個(gè)方面(1) 網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點(diǎn)獨(dú)立的進(jìn)行運(yùn)算，然后根據(jù)結(jié)果判斷自己是否能夠成為簇頭節(jié)點(diǎn)所耗費(fèi)的能量。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。因此，應(yīng)盡可能使密集分布區(qū)域中的節(jié)點(diǎn)比稀疏分布區(qū)域中的節(jié)點(diǎn)具有更大當(dāng)選為簇頭的概率(即讓 D，F(xiàn) 當(dāng)選為簇頭的概率最大化)，使得密集分布區(qū)域比稀疏分布區(qū)域產(chǎn)生更多簇頭，并且每個(gè)簇中成員節(jié)點(diǎn)數(shù)目大致相同，各簇頭的工作能耗也相對(duì)均衡。網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)A，B，C ，D，E，F(xiàn) ，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 HA 0 5 8 4 7 9 11 14B 5 0 4 4 9 10 13 13C 8 4 0 4 7 6 11 11D 4 4 4 0 6 7 10 12E 7 9 7 6 0 4 6 11F 9 10 6 7 4 0 5 8湖 南 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 第 15 頁(yè)G 11 13 11 10 6 5 0 6H 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。圖 具有 8 個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳感器網(wǎng)絡(luò) 假定各節(jié)點(diǎn)的初始能量均為 20，各節(jié)點(diǎn)簇內(nèi)通訊半徑為 10。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(wú)疑將有效延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。圖 具有 5 個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳感器網(wǎng)絡(luò)為計(jì)算方便，且假定簇中各節(jié)點(diǎn) A，B，C，D，E 兩兩之間的距離如表 所示：表 圖 中節(jié)點(diǎn) A,B,C,D,E 兩兩間的距離距離 A B C D EA 0 1 2 4 3B 1 0 3 6 4C 2 3 0 3 2D 4 6 3 0 3E 3 4 2 3