无线传感器网络中能耗问题的探讨

引言

近几年来，随着各种技术的发展和应用的推进，传感器 正在向微型化、网络化、集成化和智能化方向快速发展。在 实际的应用中，由于微传感器的成本低、覆盖范围较小，所以 通常需要大量的微传感器协同工作，无线传感器网络应运而生。 无线传感器网络具有规模大、密度高、网络拓扑动态变化、自 组织等特点，被广泛应用于环境监测、智能家居、智能交通 等领域。

1无线传感网络的体系结构

无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)通常 由传感器节点(sensor node)、汇聚节点(sink node)和管理节 点组成，如图1所示。大量传感器节点随机分布在待监测区域, 这些传感器节点通过无线通信的方式自组织成网络，并将感 知到的数据信息进行一定的处理分析后传递给汇聚节点，然 后通过卫星、移动通信网络及互联网传输到后端的管理节点。

但是无线传感器网络有一个致命的问题，就是续航。由 于大量的微传感器被抛撒在无人的监测区域内，所以没有办 法给它更换电池或充电，当能量被消耗完时，微传感器将失效。 但是无线传感器网络是以数据为中心的，用户关心的是在整个 监测区域中监测对象所感知的信息，希望能够获取不同监测位 置的信息，所以要尽可能地均衡能量消耗，使绝大部分传感 器能够工作到整个无线传感网络集体失效的那一刻。所以如何 最大化整个无线网络的生命周期，如何在保证完成工作的情况 下节省能量消耗将成为研究的重中之重％

2 LEACH层次路由

LEACH(low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是无 线传感器网络中典型的低功耗自适应的层次路由协议。该协 议假定所有的传感器节点的地位都是平等的，每个节点具有的 能量和各个方向的能耗都是相等的。以“轮”的方式随机选 择簇头节点，簇头节点将获取的非簇头节点感知的信息传递给 汇聚节点，将整个网络的能量消耗均衡地分摊到网络中的每 一个传感节点，从而均衡网络中各个节点的能量消耗，来达到 提高网络生存周期的目的。

LEACH路由算法在操作中采用“轮”的方法，每一轮由 初始阶段和稳定阶段组成。在每一轮的初始阶段，每个传感 节点产生一个0~1的随机数，如果这个随机数小于T(n)，那 么该节点就是簇头叫T(n)的计算公式为：

其中，为簇头数占总传感节点数的百分比,是当前的选举轮数, G是最近1/p轮不是簇头的节点集。

簇头节点选举成功后，向周围的节点宣布自己是本轮的簇 头节点，非簇头节点将根据接收到的信号强弱来决定加入到哪 个簇，并通知要加入的簇头节点。在稳定阶段，传感器节点采 集数据，传递给簇头节点，簇头节点进行数据融合后传给汇聚 节点。图2所示是LEACH层次路由算法示意图。

2.1自动退避的簇头选举机制

在该路由算法中，采用“轮”的方式随机选举簇头，有 效地均衡了传感器节点的能量消耗，延长了无线传感器网络的 生存周期。但是在这样一个过程中，对于能量比较有限的传 感节点而言，也是同样要消耗能量的。传感节点可以根据自己 剩余能量与原有能量的对比结果，来决定自己是否参与簇头的 选举。如果剩余能量比较多，那么可以参与簇头的选举，反之, 则自动退避簇头的竞争以免消耗过多的能量，保存实力完成 基本的信息感知功能，更好地服务于整个无线传感器网络。 2.2设定阀值的数据融合

数据融合技术是无线传感网中的一项非常重要的技术。 传感器节点的能量比较有限，而且经过大量的实践证明，节点 发送和接收数据的能量消耗要远大于计算和正常工作的能耗。 为了有效地提高传感节点的生存周期，采用设定阀值的方式。

传感器节点采集到监测数据后，根据节点中所设定的阀 值和浮动范围值确定是否要将该数据上传，如果监测数据是 在以阀值为中心的上下浮动范围内时，不上传数据；反之，如 果超出了上下浮动范围，那么通过簇头上传该数据，修改管理 中心数据库里的监测数据，同时将监测数据作为新的阀值继 续监测。

由于分布于待检测区域的传感器，所感知的是周围环境 中的一些模拟信息，而模拟量有连续变化的特征。基于这种实 际情况，基于阀值的数据融合策略可以极大降低上传的数据 信息量，从而能够节省自身的能量消耗。

2.3基于能量的多路径路由

在LEACH层次路由算法中，非簇头节点根据信号的强 弱来寻找自己合适的簇头节点，通过自动退避的簇头选举机制 以及设定阀值的数据融合技术，可以大大降低非簇头节点和 簇头节点的能量消耗，并且一定程度上均衡了能量消耗。但是 待检测区域中的多个簇头节点与汇聚节点之间还是采用一跳的 方式实现数据传输，这在一定程度上加剧了簇头节点的能量 消耗。在这里提出基于能量的多路径路由算法，可以有效地 提高多个簇头源节点和目标节点之间的数据传输效率，均衡能 量消耗。图3所示就是基于能量的多路径路由。

能量感知是根据簇头节点的可用能量以及传输链路上的 能量状况选择合适的路径。这样在簇头节点和汇聚节点间将 建立多条可达路径，在此基础上，根据节点的能量情况给每 条路径相应的选择概率，在簇头节点传送融合后的数据时就 根据概率随机选择一条路径叫通过这样一种方式，将待检 测区域中的多个簇头节点的一跳数据传送转换为基于能量的多 路径路由，一方面由于距离的缩短减少了簇头节点的能量损耗, 另一方面综合考虑多个簇头节点的剩余能量状况和能量消耗情 况选择合适的传送路径，从而有效节省了能量消耗，延长了 网络生存周期。

4结语

本文采用自动退避的簇头选举机制、设定阀值的数据融 合技术以及基于能量的多路径路由策略优化了 LEACH层次路 由算法，不仅降低和均衡了传感器节点和整个无线传感网络的 能量消耗，而且优化了从簇头节点到汇聚节点的数据传输的能 量消耗。

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