基于MIMO的无线传感器网络节能路由协议研究

邢 爽，沈 斯

(1. 通化师范学院，吉林 通化 134000；2. 中国人民解放军96115部队，吉林 通化 134000)



基于MIMO的无线传感器网络节能路由协议研究

邢 爽1，沈 斯2

(1. 通化师范学院，吉林 通化 134000；2. 中国人民解放军96115部队，吉林 通化 134000)

在分析LEACH协议簇头分布不均匀特性的基础上改进处理得到HEED协议，对群内传感器节点的剩余能量和传感器节点在群内的通信代价进行综合考虑分析，提出了一种以HEED协议为基础，同时把多输入多输出引入到簇间的数据传输中，建立在簇间协作节点的选择机制.与传统LEACH和HEED算法进行比较，此路由协议算法可以大幅度的改善网络均衡性，提高能量有效性以及延长传感器网络生命周期.

路由协议；HEED协议；MIMO；无线传感器网络；能量有效

随着近几年无线通信的迅速发展和WSN(无线传感器网络)巨大的应用价值，日益扩大的网络规模已成为自组织网络的必然发展，而传感器节点一般情况下采用电池供电，在网络部署完毕之后一般不能对电池进行充电和更换操作.对于部署在复杂环境的传感器网络来说，要想确保稳定而长期的工作，就必须确保电源能量的能够持续有效供给，能量损耗对于整个传感器网络显得十分重要.因此，设计有效的WSN传输路由协议，节能是第一准则.

MIMO(多输入多输出)技术其本身所固有的特性，在增加通信信道容量的同时，能够显著地降低通信能量损耗[1].传统LEACH协议对簇头的选择具有随机性，所以不能够满足簇头节点的分布均匀，因而在大规模的无线传感器网络中不具备可行性[2].因此本文在HEED协议基础上，引入多输入多输出技术模式，由簇首节点构成的向Sink(汇聚)节点传输数据的骨干网中，两个相邻簇头间发送数据时，在数据传输方式中引入相应的MIMO技术，发送端簇首与众多协作节点共同向目的簇首与其众多协作节点共同发送数据，替代原来单一的通信模式.

1 基于MIMO的传输

在WSN中，大多数据的传输是通过多跳传输，使用一个中间节点连接源节点和目的节点[3].见图1，把Hm定义为数据到达目的节点的总跳数Eb，在每一跳中传输1比特数据所需的能量.所以传输L比特数据从源节点到目的节点的总能耗Em就相当于：

Em=EmLEb

(1)

另一方面，有Ni个邻居节点被传送数据到一个目的节点，然后第i个节点传送序列,第i天线将在一个Alamouti MIMO系统中传输(长距离传输)[4].在接收机方面，接收端Nr节点包括接收编码的数据和第Mr-1节点转发数据到目的节点在每个符号到nr量子化位[5].

图1 基于MIMO的无线传感器网络传输方法

在此基础上给出了MIMO结构完成L比特的传输所需要的能量EMIMO

(2)

2 协议描述

本文设计MIMO与HEED相结合的路由协议，其中基础HEED协议的基本原理方法是跟据剩余能量与簇内通信代价这两个主、次参数来进行迭代并以此选举簇首节点[6].以簇域内平均最小可达功率(AverageMinimumReachabilityPower，AMRP)衡量簇内通信的成本，节点发送的竞争消息使用不相同的初始概率，并且节点的初始化概率CHprob根据(3)式来确定：

CHprob=max(Cprob+Eresident/Emax,Pmin)

(3)

其中:Cprob与pmin是网络初始设置时统一的参数，它们初始赋值直接影响协议运行的速度，一般设Pmin=10-4，Cprob=5%；Eresident/Emax在此表示为节点所剩能量占初始能量的比重.

1)在初始化阶段，首先每个节点要确定在簇群范围内邻居节点的集合，计算并且广播AMRP，之后计算自己成为临时簇头的概率CHprob，CHprob=max(Cprob×Eresident/E,pmin)，为了保证算法在迭代次数内完成，设pmin是最小概率.

2)在算法的迭代过程中，其系统流程图见图2.

3)在算法的终止过程中：首先检查网络区域内节点是否为簇头节点，如果为簇头节点，则对外广播自己成为最终簇头的信息；否则检查网络区域内中是否有最终簇头节点，如果存在簇头节点，则从网络区域内中选择簇内通信成本最小的节点作为最终簇头，并加入此簇；否则节点选择自己成为最终簇头，并对外广播自己成为最终簇头的信息[7].

3 网络能耗模型

本文在分析了协议能耗基础之上，提出了一种基于MIMO技术的数据传输模式，经过分析计算后获得网络能耗最佳状态下系统的最佳参数表达式，其中系统参数主要是簇群的数量Nc、协作节点数J，在分析过程中我们假设如下：1)有N个节点均匀分布在M×M的一个区域内.2)每个节点以概率P在每一个发送给簇头数据帧中发送长度为L的数据分组，在此用Fn来表示每轮中发给簇头数据帧的数量.3)在每round中，检测区域内每个簇头以Fbt次向临近簇头传输大小为Fts的数据信息，用来维护算法协议正常运行.在此用E(Nc,J)表示每轮的总能耗，其主要包括四部分：簇群收集数据的能耗Ec(Nc)、簇头维护路由信息的能耗Er(Nc)、簇头向协作节点发送信息的能耗ECH_c(Nc,J)和协作节点向下一簇头发送信息的能耗Ec_CH(Nc,J).

3.1 簇群收集数据能耗

本文描述簇群内的通信模型，数学物理关系为通信的能量与路径损耗的平方成正比.Ec_bt(Nc)表示为簇群内的节点向簇头发送1比特的数据信息所对应消耗的能量，它可以采用与式(3)类似的方法求出Ec_bt(Nc)，得出：

(4)

所以每个簇群中，节点发送给簇头的所有比特数量总和为S1(Nc)=N/NcFnPs，于是有Ec(Nc)=NcS1(Nc)Ec_bt(Nc)[8].

图2 HEED算法的迭代过程

3.2 维护路由信息能耗

当簇群的数量为时Nc，每个簇群的半径可近似的表示为M/πNc，所以相邻两簇头间的距离为M/πNc，本文假设每个簇头有四个直接相邻的簇头节点，所以Er(Nc)可以近的表示为：

Er(Nc)=NcFtsFbt(1+a)N0/Pb((8(1+a)M2MlMf)/(GtGrλ2(πNc)Nc)+(Pct+JPcr)/B

(5)

3.3 簇头向协作节点发送数据能耗

在簇头向下一跳邻居簇头发送数据时，它首先向协作节点J广播数据，完成信息传输.在此过程中，簇头广播1比特所需的能量可以表示为

(6)

3.4 协作节点向簇头发送数据能耗

假设有一组STBC码元，设其大小为F其中包括了pJ个Training码元，该码元在K个码元时间内被协作节点发出，所以经过计算得到码元发送率为R=F/K[9].由此可得到协作节点向簇头发送数据能耗Ec_CH(Nc,J)可表示为

Ec_CH(Nc,J)=Se(Nc,J)(1+a)JN0/l)(8L)2πMlMf/(GtGr2Nc)+(Pct+JPcr)/B

(7)

依据上述，可获得每轮在网络过程中的总能耗，是以上四部分之和.

4 性能评估及仿真结果

本文采用Matlab平台实现对MM-HEED协议进行仿真实验测试，假设实验节点不规律的散落在的实验监测范围内，单个节点初始电池容量为2 J，当单位节点能量降低到0.02 J时，视为该节点无效，为死亡节点Sink(汇聚节点)节点设置在检测范围的中心，其他一般节点不规则布置.假设检测区域网络内布置400个原始节点，检测区域内网络节点始终保持静态，设区域内的全部节点都向汇聚节点发送512字节的数据包，此包长度1 000 bit，与此在簇头分给本身的时隙同时将数据发送给簇头，系统的其他参数如表1所示.

表1 系统参数设定

图3显示了随时间变化存活节点率对比.网络数据传输时，节点的存活率是衡量无线传感器网络能否继续存在、网络数据是否能得到有效传输的重要标准.每个节点能存活多久，也是衡量整个网络的存活时间的最重要标准，而数据包的丢则作为整个网络的可信度的衡量标准.但现实中，节点因自身体积和容量原因，其初始配置能量非常少，这就使节点在能量损耗过大的环境中过早死亡而失效.因此，网络中节点的生存时间是体现整个网络的生存周期的延长重要标志.

图3 3种协议在时间推移下网络节点存活率的变化

在Matlab软件平台上执行HEED、MIMO-LEACH和MM-HEED三种协议，整个网络生存周期分别为13.1×104、10.7×104、0.6×104s，如图3显示在时间推移下网络节点存活率的变化，由图3可以看出，随着网络运行时间的延长，运行三种协议，可以看出HEED协议节点存活率最低，其次是MIMO-LEACH协议，而MM-HEED协议随时间推移有最多的节点存活.

图4显示了三种协议节点剩余能量与网络运行轮数间的关系，随着系统运行轮数的不断增多，网络初始节点配置能量在轮数的不断演推下越来越少，HEED协议能量减少的做多，而MM-HEED协议的节点的能量损耗最低.因为MM-HEED协议的有效的促进了在网络运行多轮模式下，节点仍保持具有较高能量，以此维持网络的正常运行.

图4 3种协议节点剩余能量随网络运行轮数的变化

由此可分析得知，MM-HEED协议随着网络运行轮数增多，协议自身损耗的能量依旧比HEED协议和MIMO-LEACH路由协议低很多.

5 结 语

本文设计出一种多输入多输出的WSN分簇传输路由协议MM-HEED，此协议将多输入多输出模式与分簇路由协议相结合，不但高效的提升了数据包传输数量和传输率，此协议在节点的存活率和有效节能上具有明显优势.该协议簇头采用HEED协议的双参数的选择办法，将网络监测区间被的信息进行收集、整理、融合，并且将簇集间路由所担负工作运用多输入多输出模式转发平分到其他簇头间协作节点进行，以避免单一的簇头、协作节点及单一路径所造成的传输障碍，降低了自身能量较低的网络节点被选为协作转发节点的几率，达到了合理利用网络资源的目的.

[1] YUAN Y, CHEN M, KWON T. A novel cluster-based cooperative MIMO scheme for multi-hop wireless sensor networks [J]. Journal of Wireless Communications and Networking, 2006(2): 38-46.

[2] LAMOUTI S M. A simple transmit diversity technique for wireless communications [J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 1998, 16(8): 1451-1498.

[3] 汤 波, 王雁东, 周明天. 基于MIMO的无线传感网络数据传输协议[J]. 计算机应用研究, 2009, 26(6): 2263-2267.

[4] 罗人木, 张 红. 协作MIMO无线传感器网络最小能耗分析[J]. 西安科技大学学报, 2008, 28(4):785-787

[5] 李艳华. 无线传感器网络协作式MIMO技术研究[D]. 长沙: 湖南大学, 2009.

[6] RAGHUNATHAN V, SCHURGERS C, PARK S,etal. Energy-aware wireless microsensor networks [J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2002, 19(2): 40-50.

[7] CUI S, GOLDSMITH A J, BAHAI A. Energy-efficiency of MIMO and cooperative MIMO techniques in sensor networks [J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2004, 22(6): 1089-1098.

[8] 王家庆. 面向拥塞控制的无线传感器网分簇路由算法研究[D]. 沈阳: 沈阳理工大学, 2012.

Research on data transmission protocol based on MIMO scheme in wireless sensor networks

XING Shuang1, SHEN Si2

(1. Tonghua Normal University, Tonghua 13400, China; 2. No.96115 Troops of PLA, Tonghua 13400, China)

The improved HEED protocol was obtained by analyzing the uneven distribution characteristics of cluster heads of LEACH protocol. The sensor network node of the cluster and residual energy of nodes in the group of comprehension, which analysis and comparison on communication costs, put forward a selection mechanism in the cluster nodes based on the agreement with HEED, took the multi-input and multi-output into data transmission between clusters.Compared LEACH and HEED with traditional algorithms, this method could improve network balance significantly, energy effectiveness and could also extend the life cycle of sensor networks.

routing protocol; HEED protocol; multiple input multiple output (MIMO); wireless sensor network (WSN); energy-efficient

2016-03-01.

邢 爽(1987-)，女，硕士，研究方向：通信与信息系统.

TN929

A

1672-0946(2016)06-0729-05