0 引言

    近年來，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)^[1]已成為研究熱點，并有廣泛的潛在應(yīng)用范圍，主要運用在環(huán)境監(jiān)測、軍事探測、工業(yè)控制和家庭網(wǎng)絡(luò)^[2-5]。但在實際應(yīng)用中，為了滿足傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的各種應(yīng)用程序要求，異質(zhì)無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Heterogeneous Wireless Sensor Networks，HWSN)^[6]的研究已引起了更多關(guān)注。HWSN是由不同類型的傳感節(jié)點組成，此傳感節(jié)點的應(yīng)用范圍廣泛^[7-9]。對于HWSN來說，應(yīng)優(yōu)先考慮減少網(wǎng)絡(luò)運行中能源消耗、改善網(wǎng)絡(luò)負載能力和穩(wěn)定性、延長網(wǎng)絡(luò)生存時間。組織聚類傳感節(jié)點能有效減少網(wǎng)絡(luò)中的能源消耗。由于能源配置和網(wǎng)絡(luò)演變的動態(tài)性和復(fù)雜性，難以在異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計一個既節(jié)省能源，又能提供可靠數(shù)據(jù)傳輸?shù)木垲悈f(xié)議。

    在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中，LEACH^[10]是最流行分布式聚類路由協(xié)議的一種。然而，LEACH存在一定局限性，包括：(1)LEACH未考慮優(yōu)化簇頭的數(shù)量；(2)為了實現(xiàn)每一節(jié)點中均衡的能源消耗，LEACH必須基于以下2種假設(shè)：①每個節(jié)點的初始能源均等；②在充當簇頭時每一節(jié)點所消耗的能源均等。

    本文提出了一種新型異質(zhì)傳感網(wǎng)絡(luò)模式，此模式擁有異質(zhì)監(jiān)控目標、能源和所有異質(zhì)節(jié)點。對于具有這些特性的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，為了能更合理利用網(wǎng)絡(luò)能源和延長網(wǎng)絡(luò)生存時間，提出一種高效節(jié)能的預(yù)測聚類算法（Energy-Efficient Prediction Clustering Algorithm，EEPCA）。

1 系統(tǒng)模式和問題描述

1.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的異質(zhì)模式

    為了滿足高效監(jiān)控需求，本文描述HWSN模式的不同初始能源和監(jiān)控目標。網(wǎng)絡(luò)模式的基本假設(shè)如下：網(wǎng)絡(luò)位于M×M正方形區(qū)域(如圖1)；N個傳感節(jié)點隨機分布于網(wǎng)絡(luò)中；節(jié)點是固定的，且其基地臺位于區(qū)域的中間位置。傳感節(jié)點監(jiān)測各種目標，并定義一些節(jié)點為常規(guī)數(shù)據(jù)采集(Regular Data Acquisition，RDA)節(jié)點：這些節(jié)點在固定間隔內(nèi)送回固定長度的信息；而在采集數(shù)據(jù)中一些節(jié)點并不常規(guī)，導(dǎo)致送回的信息也不常規(guī)。

    因此兩種方式下節(jié)點為異質(zhì)：(1)異質(zhì)數(shù)據(jù)采集常規(guī)：采集數(shù)據(jù)時一些節(jié)點常規(guī)，而一些不常規(guī)。所有常規(guī)節(jié)點在循環(huán)期間傳輸n₁～n₂信息，且信息容量在[l₁，l₂]bit間；(2)所有節(jié)點的初始能源是異質(zhì)的。

1.2 能源消耗模式

    本文運用一種簡單的能源消耗模式^[10]來計算出通信過程中能源消耗，同時忽略計算、儲存等過程中的節(jié)點能源消耗。

    通過距離d傳輸l bit信息時，傳輸器的能源消耗:

2 EEPCA聚類算法

2.1 節(jié)點間的距離計算

    節(jié)點建立了基于接收數(shù)據(jù)的鄰居節(jié)點的一種路由表格，并在其通信范圍內(nèi)為所有節(jié)點節(jié)省了所有相關(guān)的信息。網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點由每個節(jié)點的一個整數(shù)值來標記。存儲于路由表格中的信息包含節(jié)點和鄰居節(jié)點間的距離、簇頭節(jié)點的ID、至簇頭的距離、當前能源和預(yù)測能源消耗。

2.2 簇頭選擇

    設(shè)置p_opt成為最優(yōu)簇頭的比例，P_i成為節(jié)點i被選為簇頭的概率。在能源異質(zhì)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)中，P_i計算復(fù)雜化。目前，通過使用節(jié)點當前剩余能源的比率和整個網(wǎng)絡(luò)的平均能源，以及異質(zhì)無線傳感網(wǎng)絡(luò)中許多聚類算法來確定P_i，但是后者難以獲取^[12]，尤其對于那些不同節(jié)點監(jiān)測不同目標物的網(wǎng)絡(luò)。最終，主要誤差很可能發(fā)生在預(yù)測平均能源中。

    理想的情況下，節(jié)點分布均勻，并能在相同頻率和長度下送回數(shù)據(jù)。設(shè)置d_toBS為簇頭節(jié)點和BS間的平均距離，設(shè)d_toCH為簇類的成員節(jié)點和簇頭節(jié)點間的平均距離，其結(jié)果如下^[13]：

    最優(yōu)簇頭的數(shù)量如下^[14]：

    隨機節(jié)點分布可看為泊松點過程^[14]。理想的情況下，在圓圈A中有n個點，且均勻分布在A中的位置都是相互獨立的隨機變量。d_i是一個隨機變量，并呈現(xiàn)出從一個泊松點(x_i，y_i)到此圓圈中心點的距離。圓圈內(nèi)所有泊松點到中心點的預(yù)期值如下：

    任何半徑在中心點周圍旋轉(zhuǎn)后能得到一個圓圈，因此需要考慮一個隨機半徑上的泊松點分布。在圓圈內(nèi)的所有泊松點分布均勻，且泊松點的密度與半徑平方成比例。因此，在隨機半徑上的泊松點密度概率如下：

其中R是半徑長度。因此E(d_i)的計算如下：

    通過式(14)和式(15)，到達簇頭的距離小于d₀的節(jié)點的預(yù)期平均距離如下：

    到達簇頭的距離大于d₀的節(jié)點的預(yù)期平均距離如下：

    因此，在理想情況下聚類的一次數(shù)據(jù)傳輸中平均能源消耗如下：

    整合節(jié)點能源因素和通信成本因子，節(jié)點i成為簇頭的概率如下:

    LEACH閾值方式T(i)的限制應(yīng)根據(jù)以下兩個步驟得到完善：(1)推進T(i)進入多層異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中；(2)在EEPCA中，考慮能源因子和通信成本因子，并改善T(i)的演算方式，如下：

    當一個節(jié)點未成功被選為簇頭時，r_s是回合數(shù)量。一旦此節(jié)點被選為簇頭，那么r_s則被重設(shè)為0。

2.3 能源消耗預(yù)測機制

    在r-1回合中，對于任何節(jié)點j，將花費n_j次來傳輸信息，且其長度為l_j，另外節(jié)點i和節(jié)點j的距離為d_i，j。由于每個節(jié)點都會在通信范圍和相互距離內(nèi)保持所有節(jié)點的相關(guān)信息，節(jié)點j′的通信范圍內(nèi)的任何節(jié)點都能計算r-1回合中節(jié)點j的能源消耗，如下：

    當開始執(zhí)行r-1回合時在r回合的初始階段能預(yù)測出節(jié)點j剩余能源，如下：

    由于受諸多因素影響（如網(wǎng)絡(luò)環(huán)境改變），當開始執(zhí)行回合時，所有節(jié)點需重新聚類，且其新的簇頭需被重新選擇，確定節(jié)點j：

    接近剩余能源的當前剩余能源是否在最后一輪回合被預(yù)測，取決于：

    如果γ小于常數(shù)ε，則能接受能源預(yù)測誤差。在初始階段 r回合中，節(jié)點 j不能廣播其能源信息，且根據(jù)計算結(jié)果其剩余節(jié)點能在路由表中更新節(jié)點j′。

3 仿真實驗

3.1 仿真環(huán)境構(gòu)建

    本文提出一種評估性能的算法，且在MATLAB環(huán)境下做了一個仿真實驗。此實驗隨機仿真了在100 m×100 m范圍內(nèi)的傳感節(jié)點。在形成之后，節(jié)點成為靜止狀態(tài)，且100個節(jié)點隨機分布于此區(qū)域內(nèi)。假設(shè)BS位于區(qū)域內(nèi)的中心位置，用于此實驗中的參數(shù)見表1。本文將比較EEPCA、LEACH、SEP和EDFCM的性能，所有結(jié)果都是100次獨立實驗的平均值。

3.2 實驗結(jié)果和分析

    在EEPCA中，α和β分別是計算pi中調(diào)節(jié)能源因子和通信成本因子的計算因子，并滿足α＋β=1。改變α和β數(shù)值后觀察EEPCA的性能。此實驗設(shè)置所有節(jié)點的能源為異質(zhì)，且其初始能源是1～3 J。除了RDA節(jié)點外，網(wǎng)絡(luò)中的所有監(jiān)測的目標物都為異質(zhì)。在TDMA時間段中所有節(jié)點會發(fā)送4 000 bit的信息給簇頭。

    當α和β數(shù)值隨著上述情況改變時，圖2表明了第一個節(jié)點的死亡時間、10%和50%節(jié)點的死亡時間。當α數(shù)值在0.74左右時，第一個節(jié)點的死亡時間和10%節(jié)點的死亡時間出現(xiàn)在最后；然而當α數(shù)值在0.66～0.68范圍內(nèi)時，50%節(jié)點的死亡時間出現(xiàn)在最后。在后續(xù)的實驗中α和β數(shù)值統(tǒng)一為0.7和0.3。

    當所有節(jié)點為異質(zhì)時，以往的實驗環(huán)境通常會比較EEPCA、LEACH、SEP和EDFCM，并通過測試來分析EEPCA簇頭的選擇機制對算法性能的影響。

    圖3的仿真實驗表明以往實驗環(huán)境中不同算法中死亡節(jié)點數(shù)量的變量，此變量隨著時間的推而得到。圖3顯示LEACH不能充分利用異質(zhì)節(jié)點的額外能源，其穩(wěn)定器較短，且其節(jié)點死于固定速率中。與LEACH比較，SEP是穩(wěn)定期較長。EEPCA和EDFCM在X軸上的曲線坡度較小，原因在于EEPCA能在異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中給每個節(jié)點均勻分配能源消耗，且其第一個節(jié)點和最后一個節(jié)點的死亡時間相對較近。

    在以往實驗環(huán)境中，改變整個節(jié)點數(shù)量中異質(zhì)節(jié)點的比例，并觀察每個算法的性能。當異質(zhì)節(jié)點的比例在0～100%改變時，圖4展現(xiàn)了從開端至第一個節(jié)點死亡時的回合數(shù)量。此實驗中所有非能源異質(zhì)節(jié)點的初始能源為2 J，先于10%節(jié)點面臨死亡的時間，此時網(wǎng)絡(luò)能送回高質(zhì)量、高可靠性的BS數(shù)據(jù)^[13]。因此，圖5表示從開端至10%節(jié)點死亡期間的回合數(shù)量，也就是其穩(wěn)定期。

    對于異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，如果LEACH不是一個聚類算法，那么隨著異質(zhì)節(jié)點的增加，其得到的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定期將迅速減少。相對于LEACH、SEP能獲得25%以上的穩(wěn)定期，其基本同文獻[11]中呈現(xiàn)的環(huán)境結(jié)果一致。由于EDFCM考慮不同節(jié)點的異質(zhì)能源，因此其比SEP能獲得更長的穩(wěn)定期。EEPCA考慮了通信過程中除剩余能源以外的節(jié)點能源消耗，因此在異質(zhì)節(jié)點比例增加的過程中EEPCA的穩(wěn)定期減少率明顯低于其他算法。隨著異質(zhì)節(jié)點的比例更大，就更能獲得較長穩(wěn)定期。

    此實驗中介紹了RDA節(jié)點。設(shè)置網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點能源都為異質(zhì)，那么50%的節(jié)點為RDA節(jié)點，10%節(jié)點為故障節(jié)點。所有RDA節(jié)點將在一回合中發(fā)送信息3～7次，其信息容量基本在2 000～6 000 bit之間。檢查網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定期中常量ξ的影響。當ξ的數(shù)值在0.92～0.93之間時，圖6表明網(wǎng)絡(luò)得到的最大穩(wěn)定期。

4 結(jié)論

    本文通過使用不同初始能源和監(jiān)測目標物來描述HWSB模式，并提出用于多層異質(zhì)傳感網(wǎng)絡(luò)中的一種高效能源預(yù)測聚類算法：EEPCA。基于能源因子和通信成本因子，EEPCA中的每個節(jié)點都獨立選擇自身作為簇頭節(jié)點，簇頭選擇的概率與節(jié)點當前剩余能源和平均通信成本有關(guān)。同時，考慮到WSNs通常被用于監(jiān)測目標物（如：溫度、濕度），且此目標物需定期報道數(shù)據(jù)和其報道數(shù)據(jù)的長度通常是固定，因此給RDA節(jié)點介紹了一種高效能源消耗預(yù)測機制。通過比較LEACH、SEP、EDFCM和EEPCA，仿真實驗表明EEPCA能獲得更長生存期，更高效能源，更優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測，且其性能高于其他協(xié)議的性能。

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作者信息:

劉  靜1，2，樊建席2

(1.蘇州健雄職業(yè)技術(shù)學(xué)院 軟件與服務(wù)外包學(xué)院，江蘇 太倉215411；

2.蘇州大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇 蘇州215006)