NS-2环境下无线传感网络通信优化仿真分析

NS - 2 under the environment of wireless sensor network communication optimization simulation analysis

WANG Zhang-jing

(School of Electronic Engineering e, University of electronic science and technology of China, Chengdu 611731, China)

Abstract: With increasingly complex working environment, wireless sensor network node from the group as the number of random distribution, it is difficult to control. The traditional node selection algorithm of wireless sensor networks are based on the relationship between energy and path optimization, in the process of communication without considering the problem of feature point from the group of nodes communication protocols rely on node attribute correlation selection, once the network is formed in a large number of feature points from the group, then the node properties deviating from the original data from the group, will cause the space loss, deterioration in protocol communication efficiency. An improved optimization algorithm of wireless sensor network communication. By comparing the surplus energy of node, selecting reasonable node as the cluster head node, and these cluster head nodes are evenly distributed. Sending more jump method and single hop transmission method, avoid the traditional protocol too single defect, so as to realize the optimization of communication. Algorithm based on the experimental results show that using the improved routing protocol to build, can balance the energy consumption between each cluster head node, thus effectively prolong network life time, improve the communication efficiency of wireless sensor network. 

Key word: Routing protocol; Cluster head node; The network survival time; 

1 引言

随着计算机处理技术、通信技术和传感器技术的不断发展，无线传感网络已经深入到军事、医疗、环境监测、灾害监测、智能交通管理等各种不同的行业中，发挥着日益重要的作用[1]。在无线传感网络应用过程中，需要利用随机分布的传感器对目标对象进行数据采集，将采集的数据发送到控制端，从而为相关领域的决策提供依据[2]。因此 ，无线传感网络路由协议构建方法已经成为无线传感网络需要研究的核心问题，受到了越来越多学者的关注[3]。现阶段，通常使用的无线传感网络路由协议构建方法包括基于平面算法的无线传感网络路由协议构建方法、基于层次模型的无线传感网络路由协议构建方法和基于LEACH算法的无线传感网络路由协议构建方法[4]。由于无线传感网络路由协议构建方法在不同领域中都拥有极其广阔的发展前景，对人类的发展产生了十分重要的影响，因此，成为大家研究的核心问题[5]。  

在无线传感网络通信过程中，通常情况下需要计算节点属性之间的关联性，根据能量和路径最优化关系建立路由协议,进而完成复杂的通信过程[6]。传统的无线传感网络中的节点选择算法都以能量和路径最优化关系为基础。通信过程中没有考虑节点中的离群特征点问题，通信协议仅仅依靠节点属性的关联性选择节点，一旦网络中产生大量的离群特征点，则这些离群节点数据属性偏离原始特征，将造成空间失连，导致协议通信效率变差[7~8]。

针对上述传统算法的缺陷，提出了一种LEACH优化无线传感网络通信优化算法。通过对节点的剩余能量进行对比，选取合理的节点作为簇头节点，并对这些簇头节点进行均匀分布。将多跳传输方法和单跳传输方法结合，避免传统协议过于单一的缺陷，从而实现无线传感网络通信过程的优化

2 LEACH路由协议环境下的无线传感网络通信原理

无线传感网络是以节点间互相通信为基础完成的,过程如下:设置无线传感网络中传感器节点的数量是个，这些节点都是均匀分布在无线传感网络覆盖区域中的，该覆盖区域是边长为的正方形。该网络仅包含一个基站，该基站的空间位置在无线传感网络覆盖区域外的固定位置。在无线传感网络中，节点的空间位置是保持不变的。所有节点的能量基本都是一致的，但是节点的通信覆盖半径是可以根据实际情况进行调整的。在无线传感网络中，通信时需要消耗的能量能够用下述公式进行描述：

 （1）

   在无线传感网络中，传感节点会随机生成一个数值，假设该数值小于阈值，则判断该节点是簇头节点,可以进行通信 。利用下述公式能够计算簇头节点阈值：

(2)

式中，，是全部传感节点的数量，是簇头节点在无线传感网络中所占的比例，是网络中簇的数目。在无线传感网络中，簇头节点的分布情况能够用下图进行描述：

图1 簇头节点分布图

传统LEACH算法是利用单跳传输方法进行数据传输的，传输的结构能够用下图进行描述：

图2 单跳传输方法结构图

在无线传感网络中，根据节点属性之间的关联性，能够完成通信。但是,传统算法中没有考虑离群节点问题,假设无线传感网络中出现大量的离群特征点，将造成无线传感网络中的空间连通性降低，从而降低了该网络的通信效率。根据公式（1）能够得知，假设离群特征点的数量增加，将造成无线传感网络中的能量消耗增大。根据公式（2）能够得知，假设无线传感网络中的能量消耗增大，将造成簇头节点阈值减小，从而减少了阈值节点的数目，最终降低了无线传感网络中传感节点的连通程度。

3 无线传感网络通信优化算法分析

利用传统算法进行无线传感网络路由协议构建，无法避免由于离群特征点数目增加造成的节点连通性降低的缺陷，从而降低了无线传感网络的通信效率。为此，提出了一种基于优化算法的无线传感网络通信算法。

3.1簇头节点的选取

利用传统的LEACH算法进行路由协议构建时，全部节点所拥有的能量是相同的，所以，簇头节点是在覆盖区域中随机选取的，每个节点成为簇头节点的概率相等。但是，在经过几次通信后，节点拥有的能量会存在较大程度的区别，假设此时簇头节点的选取仍然是随机的，则容易存在簇头节点能量小于普通节点的情况。因此，需要对簇头节点选取方法进行优化处理。在优化处理过程中，节点拥有的能量成为簇头选取的一个重要衡量标准。经过上述优化处理，能够提高能量较高的节点成为簇头节点的可能性，从而改善无线传感网络的鲁棒性。

设置是当前通信过程中节点中剩余的能量，是节点没有进行通信时的能量，是节点剩余能量的等级，则能够得到下述结果：

                      （3）

利用下述公式能够计算簇头节点选取阈值：

（4）

根据上述方法进行簇头节点选取，能够减少能量较低的节点成为簇头节点的可能性，避免由于簇头节点能量过低导致无线传感网络连通性降低的问题。

3.2 簇头节点的分布

为了提高无线传感网络的可扩展性，需要将网络中的节点均匀分布在覆盖区域中，并且对网络覆盖区域进行区域化处理，使簇头节点和基站之间的距离保持在一定的范围中，从而避免了簇头节点分布过于集中的问题。

设置无线传感网络的覆盖区域面积是，簇头节点在所有节点中所占的比例是。假设整个目标区域都被覆盖，则需要簇头节点的覆盖半径符合下述公式的要求：

                      （5）

    设置无线传感网络中的簇头节点之间的距离是，则该距离的取值应该小于簇头覆盖区域直径。为了使簇头节点均匀的分布在无线传感网络覆盖区域中，簇头节点之间的距离需要符合下述公式的要求：

   （6）

设置是任意簇头节点，则在簇头节点覆盖区域半径中的普通节点就可以成为该簇中的成员。根据上面阐述的方法，能够将无线传感网络中的全部簇头之间的距离控制在合理范围中，从而保证了簇头节点的均匀分布。

3.3 单跳多跳结合的数据传输方法

利用传统的LEACH算法构建通信过程，进行无线传感网络的数据传输，通常是利用单跳传输方法，将每个传感器节点采集的信息直接发送到基站。利用下述公式能够计算传感器节点需要消耗的能量与数据传输距离之间的关系：

            （7）

其中，是单位数据传输指定距离时需要消耗的能量，是传感器节点与基站之间的长度，是数据传输需要消耗的能量。

在多跳数据传输方法中，节点能耗与数据传输距离之间的关系能够用下述公式进行描述：

 （8）

其中，是基站与离基站最远的节点之间的长度，在无线传感网络覆盖区域中，随机选取一个节点，该节点到基站的距离能够用进行描述，是节点进行数据传输时需要消耗的能量。利用单跳传输方法和多跳传输方法进行数据传输需要消耗的能量能够用下图进行描述：

图3  单跳和多跳数据传输方式能耗趋势图

根据上图能够得知，当无线传感网络中的信息传输距离较远时，利用多跳传输方法需要耗费的能量低于单跳传输方法。因为基站的空间位置是不会发生改变的，通常情况下都在无线传感网络覆盖区域之外。因此，在优化方法中，信息从簇头节点传输到基站的过程中，通常情况下使用多跳传输方法进行信息传递。而在信息从普通节点传输到簇头节点的过程中，利用单跳传输方法进行数据传递。在对无线传感网络传感节点采集信息进行传输的过程中，需要将簇头节点的空间位置、剩余能量、ID等信息发送到邻近的簇头节点，并获取邻近簇头节点的相关信息，从而判断该邻近节点是否能成为自己的前向簇头节点。其方法如下所述：

假设基站到簇头节点的距离大于基站到邻近簇头节点的距离，则表示邻近簇头节点能够成为前向簇头，需要将临近簇头节点的相关数据进行存储，否则，删除邻近簇头节点的相关数据。将所有的前向簇头节点根据节点中剩余的能量进行排序，选取能量较大的簇头节点作为下一个簇头节点。其过程能够用下图进行描述：

图4  簇头节点选取示意图

根据上面阐述的方法，能够对传统的算法构建方法进行改进，从而实现路由协议构建方法的优化处理，最终提高了无线传感网络的通信性能.

4 实验仿真

4.1 平均能耗比较

为了验证本文提出方法的优越性，需要进行一次实验。在NS-2环境下进行实验仿真。在实验过程中，设置无线传感网络覆盖区域是，该区域中的节点数量是300个。分别利用传统的LEACH算法和本文优化算法进行路由协议构建，获取的无线传感网络能量消耗与节点数目的关系能够用下图进行描述：

图5 平均能耗比较

    根据上图能够得知，随着无线传感网络中节点数目的不断增加，利用两种不同的算法进行路由协议构建，获取的通信时的能量消耗都在不断增加。但是，当节点数目超过150个时，利用本文优化算法进行路由协议搭建，获取的通信时的能量消耗呈明显的下降趋势，而利用传统的算法进行路由协议构建，通信时的能量消耗仍然呈上升趋势。因此，在无线传感网络中节点数目较少的情况下，利用两种不同算法进行路由协议构建，通信时需要消耗的能量基本一致。但是，当节点数目超过150个时，利用本文算法进行路由协议构建，在能量消耗方面具有明显的优势。

4.2 存活节点数目比较

在根据不同算法进行路由协议构建时，无线传感网络的存活节点数目能够用下图进行描述：

图6 存活节点数目比较

根据上图能够得知，在120轮时，利用传统算法进行路由协议构建，无线传感网络中存活节点数目是65个，而利用本文算法进行路由协议构建，存活节点数目是82个，充分展示了本文算法在存活节点数目方面的优越性。

4.3 网络生存时间比较

在根据不同算法进行路由协议构建时，无线传感网络的网络生存时间能够用下图进行描述：

图7  网络生存时间比较

根据上图能够得知，利用本文算法进行路由协议构建，能够有效延长无线传感网络的生存时间。综上所述，利用本文优化算法进行路由协议构建，相对于传统的算法，得到的无线传感网络需要消耗的能量更少，在同一时刻存活节点数目更多，网络生存时间更长，极大地提高了无线传感网络的性能。

5  结束语

在无线传感网络中，路由协议构建问题已经成为无线传感网络领域中需要研究的一个热点问题。提出了一种改进的无线传感网络通信优化算法。通过对节点的剩余能量进行对比，选取合理的节点作为簇头节点，并对这些簇头节点进行均匀分布。将多跳传输方法和单跳传输方法结合，避免传统协议过于单一的缺陷，从而实现通信的优化。实验结果表明，利用改进后的算法进行路由协议构建，能够平衡每个簇头节点之间的能量消耗，从而有效延长网络生存时间，提高无线传感网络的通信效率。

参考文献：

[1] 赵富强;孙学梅.基于簇的动态源路由协议研究[J]计算机仿真,2006,07:119-121

[2] S Banerjee, S Khuller. A clustering scheme for hierarchical control in multi-hop wireless networks[C] . In: Bauer F, Cavendish D, eds. Proc. of the INFOCOM 2001, 2, New York, IEEE Press,2001.1028-1037.

[3] Heinzelman W， Chandrakasan A， Balakrishnan H. An application specific protocol architecture for wireless microsensor networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications，2002，1(4):660-670.

[4] Younis O， Fahmy S.Heed: a hybrid， energy-efficient， distributed clustering approach for ad hoc sensor networks[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing，2004，3(4):366-379.

[5] Chen B, Jamieson K, Balakrishnan H, Morris R.Span: An Energy-efficient Coordination Algorithm or Topology Maintenance in Ad hoc Wireless Networks [J].ACM Wireless Networks Journal, 2002, 8(5):481-494.

[6] 宋淑彩. 面向Web的数据挖掘技术在网站优化中的个性化推荐方法的研究与应用[J].科技通报,2012,2(28):118-119.

[7] F. Aides, W.Su, Y Sankarasub, E.Cayirci. Wireless sensor networks: a survey[J]. Computer Networks, 2002, 38(12):393-422.

[8] Pottie GJ, Kaiser WJ. Wireless Integrated Network Sensors[J].Commun.ACM, 2000, 43(5): 51-58.