能量优化的无线传感器网络LEACH算法

严斌亨， 陈任秋， 刘 军

(武警工程大学 信息工程系，陕西 西安 710086)

能量优化的无线传感器网络LEACH算法

严斌亨， 陈任秋， 刘 军

(武警工程大学 信息工程系，陕西 西安 710086)

针对无线传感器网络(WSNs)的经典路由算法LEACH中存在簇头节点选举不合理，导致节点加速死亡、网络寿命缩短的问题，提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-EC)算法。该算法主要在簇头选举时，同时引入节点的剩余能量和连通度两个因子，采用修改阈值的方法，优化簇头选举，从而避免低能量和低连通度节点担任簇头的可能性。仿真实验结果表明：该算法均衡了整个网络能量消耗的比例，延长了节点和网络的寿命。

无线传感器网络； LEACH算法； 簇头阈值； 簇头选择

0 引 言

随着计算机网络技术、传感器技术、分布式处理技术和无线通信技术的迅速发展，无线传感器网络[1](wireless sensor networks，WSNs)应运而生。无线传感器网络是在一定空间范围内密集分布的，由大量廉价的、体积小、电池供电的传感器节点构成的自组织系统[2,3]，这些网络节点部署在某个监控区域内，协作进行数据的采集、存储、处理和传输，完成对整个区域的监控。

无线传感器网络中的经典算法LEACH[4](low energy adaptive clustering hierarchy)是最早被提出的分簇路由算法，具有扩展性好，节点管理方便的优点，算法中各个节点以随机等概率的方式竞选簇头，一定程度上延长网络寿命[5]。

本文在分析了经典LEACH算法后，针对算法在簇头选举时未考虑节点自身能量和连通度导致簇头选举不合理的问题，提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-energy and connectivity,LEACH-EC)路由算法，同时引入节点剩余能量及连通度两个因子对阈值信息进行合理控制，优化簇头选举，有效地提高了网络的能量均衡和生存时间。

1 无线传感器网络传输能耗模型

通常传感器节点采用的是无线电能耗模型[6]，如图1所示。

图1 无线电能耗模型Fig 1 Energy consumption model for radio

2 LEACH算法分析

2.1 经典的LEACH算法

LEACH算法采用分簇拓扑控制的管理机制，一组节点

形成一个簇，簇成员与簇头进行通信，簇头融合处理接收到的数据并转发至汇聚节点，簇头选举采用随机循环选择机制，各个节点产生一个介于0～1间的随机数，并与阈值T(n)相比较，判定是否担任簇头，选举完成后，簇头节点广播身份消息，非簇节点根据接收到的信号强度选择要加入的簇，之后进入稳定数据传输阶段。

LEACH算法的簇头选择阈值T(n)计算公式见式(1)

(1)

式中p为节点中簇头的百分数，r为当前选举的轮数，rmod(1/p)为当前这一轮中已当选过簇头的节点个数，G为之前 轮中未当选过簇头的节点集合。

2.2 LEACH算法存在的问题

尽管相比于平面路由算法，分簇的LEACH算法使得不同的节点在不同的时间内随机当选为簇头，分担中继通信任务，可以有效均衡网络能量的消耗，延长网络寿命，并且LEACH算法的分簇组织形式具有良好的网络扩展性[7]。但该算法在簇头选举阶段仍存在两个主要问题：

1)LEACH算法中节点竞选簇头时没有考虑候选簇头节点连通度对当选为簇头概率的影响。

2)LEACH算法的簇头选举机制虽然保证了各节点等概率竞选簇头，但是选举过程中并没有考虑节点的能量状态，在每一轮循环选举中，如果某一节点的剩余能量较少却仍然当选为簇头，则会进一步加速该节点耗尽能量死亡，不能有效提高网络整体性能和寿命，降低网络负载平衡程度。

3 改进的LEACH-EC算法

3.1 LEACH-EC算法设计思路

当节点剩余能量相同时，连通度更大的节点成为簇头后会为更多的簇内节点传输数据，更有利于数据的采集传输和能量的优化，从而达到提高能量利用率的目的，因此针对上述(1)中存在的问题，本文引入连通度因子，以此增加连通度大的节点成为簇头的概率。针对上述(2)中LEACH 算法在选择簇头时没有考虑能量因素，可能导致该节点所处的部分网络'断层'，使得整个无线传感器网络运行不畅的问题，改进的算法在簇头选举的阈值公式中引入能量因子，提高剩余能量多的节点当选簇头的概率。同时，为了防止剩余能量低的节点在某一个特定的选举轮中选举成功，引入了节点当前剩余能量Ei和当前网络平均能量Eaverage两个参数进行比较限制。

基于以上分析，本文提出了LEACH-EC算法。该算法以LEACH算法为基础，在簇头选举前，首先设定参与选举的限定条件公式(2)，判定节点是否参与选举；在设定选举阈值T′(n)时，同时引进节点剩余能量及节点的连通度两个因子，以提高选举簇头节点的合理性，改进后的阈值公式为式(3),即

Ei≥Eaverage

(2)

(3)

式中Ei为节点i当前的剩余能量，Eaverage为当前所有节点的平均能量，Einitial为节点i初始时刻的能量，Ci为节点i的连通度，kopt为网络中的最优簇头数，N为传感器节点总数。

公式(5)中，最优簇头数kopt采用文献[8]中的方案确定，如下式(4)

(4)

式中M为节点分布区域的边长，dtoSINK为节点到汇聚节点Sink的距离。

3.2 LEACH-EC算法流程

图2为LEACH-EC算法的流程。

图2 LEACH-EC算法的流程Fig 2 Flow chart of LEACH-EC algorithm

4 仿真结果与分析

为了验证LEACH-EC算法的性能，采用Matlab工具进行仿真。LEACH-EC算法采用的能量模型与LEACH算法相同，仿真中将初始能量为2 J的 100个节点随机分布于100 m×100 m的覆盖区域，信道的带宽是2 Mb/s，当节点能量低于0.001 J时，就认为节点已经死亡不再发送或接收数据，每一轮的时间定为20 s，时间片大小为0.025 s，每个数据包长度为4 000 bit，控制消息长度为200 bit。实验仿真的其它参数见表1。

为了验证理论结果，通过仿真实验，分析了网络能耗情况、节点存活数量以及汇聚节点接收的数据量在LEACH和LEACH-EC两个不同算法之下的对比关系。仿真结果如下：

表1 仿真参数Tab 1 Simulation parameters

由图3可看出LEACH-EC算法在350 s左右才开始出现死亡节点，而LEACH算法在145 s左右就开始出现死亡节点；LEACH-EC算法最后一个节点死亡是在590 s左右，而LEACH算法在工作450 s后节点全部死亡；由此可见LEACH-EC算法的生存曲线明显优于LEACH算法，将网络的生存周期延长了30 % 左右。

图3 网络中剩余存活节点数目比较情况Fig 3 Remained alive node number comparison in network

图4说明无线网络中节点的能耗随网络的运行在不断递增，在整个周期里，改进算法LEACH-EC的能耗一直低于LEACH算法，尤其在后期更为明显，表网络能量消耗情况得到有效控制，延长了网络的生存周期。

图4 网络节点总能耗比较情况Fig 4 Comparison of network nodes total energy consumption

由图5中可看出： LEACH-EC算法中汇聚节点接收到的数据量是LEACH算法中节点接收到的数据量的两倍。在450 s左右，LEACH算法中汇聚节点就不能接收到数据，网络中节点己经全部死亡；而LEACH-EC算法中汇聚节点一直到590 s左右仍在接收数据。由此可见，消耗相同的能量下，LEACH-EC算法中节点接收到的数据量比LEACH算法要更多，能量利用率更高。

[1] 赵菊敏,张子辰,李灯熬.一种无线传感器网络链式传输分簇路由协议[J].传感器与微系统,2014,33(3):135-138.

[2] Akyldiz F,Su W,Sankarasubramanian Y,et al.A survey of sensor networks[J].IEEE Communications Magazine,2002,40(8):102-114.

[3] 李建中,李金宝,石胜飞.传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展[J].软件学报,2003,14(10):1717-1727.

[4] Heinzelman W R,Chandrakasan A,Balakrishnan H.Energy-efficient communication protocol for wireless micro sensor network-s[C]∥Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences,Maui:IEEE,2000:3005-3014．

[5] 邓仲芬,石为人,黄 河,等.一种基于树均匀分簇的WSNs节能路由协议[J].传感器与微系统,2011,30(5):47-50.

[6] Wendi B Heinzelman,Anantha P Chandrakasan,Hari Balakrishnan.An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2002,4(1):660-670.

[7] 刘 军,朱维杰,陈岚岚.WSNs在战场态势感知应用中的关键技术研究[M].北京:人民武警出版社,2014.

[8] Zhang Wenya,Liang Zize,Hou Zengguang,et al.A power efficient routing protocol for wireless sensor networks[C]∥IEEE International Conference on Networking,Sensing and Control,London,UK,2007:20-25.

LEACH algorithm for wireless sensor networks based on energy optimization

YAN Bin-heng, CHEN Ren-qiu, LIU Jun

(Department of Information Engineering,Engineering College of CAPF,Xi’an 710086,China)

Aiming at problems that cluster head node election is unreasonable,which leads to nodes consume their power quickly and network lifetime decreasing in classical routing algorithm LEACH for WSNs,propose an improved LEACH-EC algorithm.The algorithm gives full consideration of other factors of surplus energy and connectivity of node,use the method to modify threshold and optimize cluster head election,so as to avoid the possibility of low energy and low connectivity nodes act as cluster heads.Simulation results show that the algorithm balances ratio of energy consumption of the overall network effectively and prolong the lifetime of node and network．

wireless sensor networks(WSNs); LEACH algorithm; cluster head threshold; cluster head selection

by Sink node

10.13873/J.1000—9787(2016)07—0120—03

2015—10—28

TP 393

A

1000—9787(2016)07—0120—03

综上可得，经改进后的LEACH-EC算法相比于LEACH算法，网络的生命周期延长了约30 %，提高了数据的采集量，优化了网络的能量利用率。

5 结束语

分簇路由协议在无线传感器网络中起着关键性的作用，它的性能不仅直接影响整个网络的运行效率，也关系到无线传感器网络的寿命。本文重点对LEACH路由算法进行了研究，提出了基于节点剩余能量和连通度的LEACH-EC算法，通过改变阈值信息的方式，使簇头选举更加合理。仿真结果显示，LEACH-EC算法有效均衡了整个网络能量消耗的比例，延长了网络生命周期。

严斌亨(1993-)，男，福建莆田人，硕士研究生，主要研究方向为无线传感器网络。