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基于LEACH协议簇头定位算法研究.pdf

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1、doi:10.1601550/n.202302008Jun.2023Journal of Yancheng Institute of Technology(Natural Science Edition)2023年0 6 月Vol.36No.2第36 卷第2 期盐城工学院学自然科学版)基于LEACH协议簇头定位算法研究丁俊美,范生海1.合肥财经职业学院人工智能学院,安徽合肥230601;2.盐城工学院材料科学与工程学院,江苏盐城224051摘要:无线传感器网络能量消耗受簇头选择的影响很大,能耗对网络寿命起着至关重要的作用。在LEACH协议基础上,针对该协议的缺点,在保证网络簇头节点覆盖最大化基

2、础上,对簇头位置选择边缘化及密度进行优化,提出一种新的分簇方法。仿真结果表明,改进后的LEACH协议,降低了网络的能耗、增加了数据发送的总量、延迟了网络的寿命,是一种比较有效的分簇算法。关键词:无线传感器网络;簇头间距;网络寿命;能量消耗中图分类号:TN915.04文献标志码:A文章编号:16 7 1-532 2(2 0 2 3)0 2-0 0 44-0 6无线传感器网络WSN是一种可以对被感知对象的信息进行发送、采集、处理、融合等系列操作的自组织无线网络。网络中大量传感器节点通常布设在较为恶劣的环境中,许多学者一直在寻求一种既能均衡能耗、又能延长网络寿命的路由算法,其中最早、最为经典的是由H

3、einzelman等2 于2 0 0 0 年提出的分簇路由协议LEACH,该协议将网络划分成多个簇,大大降低了网络能耗。2002年,Heinzelman等3 对此协议进行了改进,提出了LEACH-C协议,其节点可以将自身的坐标信息和剩余能量信息传输给基站,优化了簇头选择,很好地节省了普通节点的能耗;2 0 17 年,黄利晓等4 提出了LEACH-improved节能算法,通过加人间距因子、剩余能量因子和节点密度因子来改进阈值计算公式,再综合考虑节点剩余能量和地理位置选择簇首;2 0 19 年,常铁原等5 提出了0-LEACH算法,在成簇过程中加人簇头节点的能量和节点距各簇头的距离等参考量对成簇

4、过程进行优化;2 0 2 1年,Maheshwari等6 提出使用蝴蝶优化算法选取最佳簇首,有效地延长了网络的寿命;同年,马泽等7 提出LEACH-HD算法,通过推导一阶无线能量模型,得到最佳簇首数目,再通过加人节点的剩余能量因子和节点与主机节点的平均距离因子,改进了簇首节点的选择方式。本文在深人分析LEACH算法及其改进算法的基础上,综合考虑网络簇头边缘化、分布不均的情况,提出一种簇头定位控制的路由算法。1LEACH协议剖析LEACH算法是一个比较经典的单跳分簇协议8 ,该算法使每轮成簇过程中各个传感器节点成为簇头的机会相等,并循环下去。每轮成簇都可分为两个阶段,分别是簇的建立和稳定阶段。在

5、簇的建立过程中,簇头的选取最为关键。节点成为簇头的条件是第n个传感器节点的随机数T(n)大于该传感器节点自动生成的随机数,此随机数为0 1。当某个节点成为簇头后,需要广播自己成为簇头节点的消息9)。T(n)的计算公式如式(1)所示PnEGT(n)=1-P(Prmod(1)P0其他式中:T(n)表示第n个传感器节点的随机数;P表示簇头节点占总节点数的百分比;r为当前循环轮数,轮;n表示第n个传感器节点;G表示过去1/P收稿日期:2 0 2 2-12-13基金项目:安徽省高等学校科学研究项目(2 0 2 2 AH053039)。作者简介:丁俊美(19 8 2 一),男,安徽安庆人,讲师,硕士,主要

6、研究方向为无线传感器网络、计算机网络技术:45丁俊美,等:基于定位算法研究A第2 期轮中仍未当选簇头的节点集合。显然,如果簇头数固定,随着r的减小、T(n)的增大,所有节点最后都有机会成为簇头10 。LEACH协议仅仅在概率的角度上体现节点成为簇头的公平性,而没有把节点的能耗、边缘化以及簇头密度等作为簇形成的重要影响因素(。LEACH协议的不足之处如下:(1)未将节点剩余能量考虑进LEACH算法。因为节点的类型和距离不同,其能耗也不相同。(2)LEACH协议簇头选取具有随机性。如果簇头选在网络的边缘,簇头的覆盖面积会变小,传输数据的能耗就会过大12 。(3)L EA CH 协议没有对簇头选取区

7、域进行限制,造成簇头密度不均,大部分簇头与基站间距较远,能量消耗过大。2LEACH协议能量模型LEACH协议采用一阶无线通信模式13,如图1所示。该模式中,能量的消耗主要发生在数据接收和发送过程中Ibit数据ERx(0)bit数据信号发送电路信号放大电路信号接收电路EelecxlEmpxlxd*或efsxlxd2Eelecxl图1天无线通信模型Fig.1Wireless communication model当两节点的距离为dm,发送数据总量为lbit时,发送过程与接收过程的能量消耗Ex(l,d)、ERx(1)计算公式分别如式(2)、式(3)所示14)Erx(l,d)=Eele(1)+E rx

8、-mp(1,d)=Eelel+8mpI d4d do(2)Eelel+8ld?ddoErx(1)=Eele I(3)式中Erx(l,d)表示发送数据Ibit到距离为dm的另一个节点需要耗费的总能量,J;Eele为发送和接收单位数据的能量消耗,为50 nJ/bit,包括电磁数据编码、发送、接收和调制解调等消耗的能量;Erx-mp(l,d)为发送数据信号放大电路的能量消耗,J;8mpv8.为放大器的增益,均为常数,在一阶无线8fs通信模式中,当ddo(d。=)时,8 m为多路8mp衰减信道模型下的功率放大系数,为0.0013pJ/(bitm*),当d4R2max(6)PXN式中:L为簇头间距的最小

9、门限值,m;N为传感器节点总数18 4模拟仿真及结果分析4.1仿真准备在模拟仿真实验中,将改进后综合考虑了簇头剩余能量、簇头边缘化、簇头密度算法的LEACH协议命名为LEACH-NEW协议,将仅考虑簇头剩余能量、减小簇头边缘化、簇头密度均匀化算法的LEACH协议分别命名为LEACH-EN协议、LEACH-MA协议、LEACH-DE协议。仿真实验前需要确定最优簇头个数K和值。对于一定区域内的传感器网络,最优簇头个数K由传感器节点的总个数N和簇头到基站距离共同决定19 优化后的最优簇头数计算公式如下:N&K=M(7)(2Eelec14mptoBS式中:K为最优簇头个数;M为监测区域边长,m;d t

10、 o Bs 为簇头到基站的距离,m。仿真前,确定网络节点布设图如图2 所示,仿真参数如表1所示。图2 中,黑色正三角形为基站(Sink节点),位于中心点,坐标为(50,50)m;实心正圆为新一轮簇形成后的簇头;空心正圆为普通节点。当簇头位于图2 监测区域的中心点时,簇头到基站距离dtoBs最短,为0;当簇头在4个角时,距离dtoBs最大,为7 1m,因此,本仿真实验中dlobs取值为0 7 1m。100r8080908070O6050840O8308208810800102030405060708090100M/m图2网络节点布设图Fig.2Layout diagram of network

11、nodes将dtoBs值及表1中参数代人公式(7),得到最优簇头数K为4 5个,由P=K/N得出簇头节点与总节点数百分比P的最优值为4%5%。本实验簇头数K选择5个,P取5%。仿真时需要对各种算法进行性能比较,而值对新算法LEACH-NEW的影响较大,因此仿真前必须确定值。为此,需要在LEACH-NEW算法下,对网络死亡时间及发送数据量进行综合比较,从而固定u值。设网络第一个节点死亡时间为T,所有节点死亡的时间为T,网络存活期内节点给基站发送的总数据量为D,根据表1的仿真参数,经过多轮仿真,得到结果如表2 所示。由表2 可知,当=0.6时,网络第一个节点死亡时间T,约为47 0 s,网络整体死

12、亡时间T,约为790s,数据接收总量为2 1416 0 3B,均优于其它47第2 期丁俊美,等:基于LEACH协议簇头定位算法研究表1实验仿真参数Table1Experimental simulationparameters参数值区域大小/(mXm)100 x100节点数/个100Sink节点/m(50,50)数据包长度/B500初始能量E,/J0.5Eele/(nJbit)50mp/(pJbitl m*)0.00138/(pJbitl.m2)10表2不同u值性能参数对比Table 2Comparison of performance parameters ofdifferentvaluesT

13、,/sT./sD/B0.243074018774530.34407501920 4760.445077019986530.546078020765890.647079021416030.74607802.081 4090.84507601975.319值时的网络性能。因因此,取=0.6,此时T、T,数据传输总量均最大,网络整体性能最佳。4.2模拟仿真根据上面确定的最优簇头数K=5、P=5%、=0.6,以及表1的仿真参数,采用MATLAB对以上含LEACH算法的5种算法下Sink节点数据接收量、节点存活时间、能量消耗3个方面进行仿真2 0 ,结果如图3 图5及表3所示。由图3、图4及表3可知,在

14、运行前期,5种协议的数据量基本相同,但LEACH协议的数据接收量约在410 s出现拐点,并首先出现节点死亡,约在6 9 0 s节点全部死亡,接收的数据总量为1543675B;基于簇头密度均匀化的LEACH-DE协议约在42 0 s出现节点死亡,约在7 2 0 s节点全部死亡,接收的数据总量为17 0 2 541B;基于减小簇头边缘化的LEACH-MA协议约在440 s出现节点死亡,约在7 40 s节点全部死亡,接收的数据总量为18 7 7 49 2 B基于剩余能量的LEACH-EN协议约在450 s出现节点死亡,约在7 6 0 s节点全部死亡,接收的数据总量为19 8 2 47 4BLEACH

15、-NEW协议约在47 0 s出现节点死亡,约在7 9 0 s节点全部死亡,接收的数据总量为2 1416 0 3B。因此改进后的LEACH-NEW协议不仅在数据接收总量方面均优于其他4种协议,也有效地延长了网络的整体寿命。2500000ALEACH2250000BLEACH-NEWALEACH-DEOLEACH-MA2000.000BLEACH-EN175000015000001250000F1000000750.000500000250.0000100200300400500600700800900运行时间/s图3接收数据量仿真结果曲线图Fig.3Simulation result curve

16、 of received data volume由图5的整个网络能耗与网络存活周期之间关系曲线可以看出,所有协议在前期阶段能量消耗较快,在后期阶段逐渐放缓,主要因为节点死亡速度逐渐加快。LEACH协议网络总能量在690s左右消耗完毕;LEACH-DE协议在7 2 0 s左右总能量消耗结束;LEACH-MA协议在7 40 s左右总能量消耗结束;LEACH-EN协议在7 6 0 s左右总能量消耗结束;LEACH-NEW协议在7 9 0 s左右总能量消耗结束,且能耗曲线相对其他协议更加平缓,即LEACH-NEW协议能耗均衡性更好,原因在于LEACH-NEW协议的簇头选取算法比其他协议的有效性更好,在

17、每一轮簇头选取过程48第3 6 卷盐城工学院学自然科学版)100LEACH90LEACH-NEWLEACH-DE-O-LEACH-MA80LEACH-EN706050403020100100200300400500600700800900运行时间/s图4衣存活节点仿真结果曲线图Fig.4Simulation result curve of living node200+LEACHO-LEACH-NEW180LEACH-DE4OOLEACH-MA160BLEACH.EN日140120口10080口6040-200100200300400500600700800900运行时间/s图5能量消耗仿真结

18、果曲线图Fig.5Simulation result curve of energy consumption表3网络性能对比表Table3Comparison table of network performance算法名称T,/sT,/sD/BLEACH4106901 543 675LEACH-DE4207201 702.541LEACH-MA4407401 877 492LEACH-EN4507601982 474LEACH-NEW4707902141603都节省了节点的能量,从而降低了网络的总体能耗。5总结本文在传统LEACH算法基础上进行了改进,综合考虑了无线传感器网络节点的剩余能量、

19、节点到基站中心区域的面积约束条件、簇头节点密度的优化,保证了网络簇头节点覆盖面积最大化和密度均匀化。通过对改进前后的算法进行大量的仿真试验及结果分析,可以看出改进后的LEACH-NEW算法在网络节点存活时间、能量消耗及发送数据总量的优越性,表明该算法是一种有效的分簇算法。参考文献:1张彦虎,鄢丽娟一种通过剩余能量过滤进行簇头选举的低能耗无线路由算法J.计算机与现代化,2 0 2 15:83-87.责任编辑:李华云49厂俊美,等:基LEACH协议簇头定位算法研究第2 期2 HEINZELMAN W R,CHANDRAKASAN A,BALAKRISHNAN H.Energy-efficient

20、communication protocol for wirelessmicrosensor networks CJ/l.Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences,January4-7,2000,Maui,HI,USA.3 HEINZELMAN W B,CHANDRAKASAN A P,BALAKRISHNAN H.An application-specific protocol architecture forwireless microsensor networks.J

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26、search on Cluster Head Location Algorithm Based on LEACHProtocolDING Junmei,FAN Shenghai?(1.School of Artificial Intelligence,Hefei College of Finance&Economics,Hefei Anhui 230601,China;(2.School of Materials Science and Engineering,Yancheng Institute of Technology,Yancheng Jiangsu224051,ChinaAbstra

27、ct:The energy consumption of wireless sensor networks is greatly affected by cluster head selection,and the energy con-sumption plays a crucial role in the network lifetime.Based on LEACH protocol,a new clustering methodisproposed to optimizethe location selection marginalization and density of clus

28、ter heads on the basis of ensuring maximum coverage of cluster headnodes.The simulation results show that the improved LEACH protocol reduces the energy consumption of the network,increasesthe total amount of data transmission and delays the lifetime of the network,It is an effective clustering algorithm.Keywords:wireless sensor network;cluster head spacing;network lifetime;energy consumption

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