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1、-范文最新推荐- 基于能量均衡的无线传感网分簇拓扑算法研究 摘要无线传感器网络近年来已经成为热点研究领域之一，它是由电系统、片上系统、无线通信和低功耗嵌入式技术的飞速发展孕育而出的。作为网络拓扑控制的有效方式之一，分簇算法可显著降低无线传感器网络的能量消耗，提高网络吞吐率。本论文重点介绍了无线传感器网络中各种经典的分簇算法，并在对LEACH算法进行学习和仿真的基础上，提出了一个改进算法。新算法综合考虑了候选节点的剩余能量，簇头节点的分布位置以及簇头节点的个数，从而有效地降低了位置不佳与低剩余能量的节点当选为簇头的概率，使簇头分布更均匀，进一步保证了网络节点能量负载的平衡性。仿真结果表明，该算法
2、能有效地平衡节点的能量消耗分布，并延长节点及整个网络的寿命。5659关键词无线传感器网络 分簇算法 LEACH算法 负载平衡 网络寿命毕业设计说明书（论文）外文摘要TitleResearch on Energy Balanced Clustering Topology Algorithm for Wireless Sensor NetworksAbstractWireless sensor networks （WSN）have become a hot research field in recent years. It comes from the rapid development of
3、Micro-Electro-Mechanism System, System on Chip, Wireless Communication and the technology of low power embedded. As one of the effective topology control mechanism, clustering algorithm can significantly reduce the energy consumption of wireless sensor networks and improve network throughput.In this
4、 paper，we introduce a variety of classic clustering algorithm for WSN. Then an improved algorithm based on the research and simulation of LEACH is proposed. The new algorithm considers the residual energy of candidate nodes, geographic distribution and the number of cluster heads. It can effectively
5、 reduce the probability of a node with poor location and low residual energy to be the cluster head. We obtain a more uniform distribution of the cluster heads, and further guarantee the balance of the energy load for network nodes. The simulation results show that the algorithm can balance the ener
6、gy consumption distribution and prolong the lifetime of nodes and the network. 图1无线传感器网络结构无线传感器网络的基本组成单位是配备有感知、计算和通信能力【2】的节点，配备十分有限的硬件资源，包括CPU、内存和电池。每个传感器节点具有有限的存储能力、有限的计算能力、有限的无线通信能力和有限的电源供应。一旦传感器网络部署后，对节点电池的充电或更换几乎不可能，节点一直工作到有限的电能耗尽为止。所以，如何在这样有限的资源环境下更有效地、尽可能多地感知监测区域中待探测对象的特征信息并传输给用户节点，以及怎样尽可能地降低能
7、耗以延长网络生存时间是目前研究的重点问题。这些问题都可以归结为传感器网络的路由问题，这即需要有一个好的路由协议【3】来解决以上问题。节点电能的消耗主要用于无线传输/接收数据、处理查询请求、数据融合处理和感知环境参数等。其中无线通信消耗的能量占绝大部分。基于对一个好的路由协议的的强烈需求来解决这些问题，无线传感器网络在分簇拓扑算法领域的研究便显得尤其必要。采用分簇技术可以有效地降低节点能耗，延长网络使用期。此外采用分簇技术组织的网络在可扩展性、鲁棒性和安全性等方面具有较好的优势。本文正是对无线传感器网络在分簇拓扑算法方面进行研究，以达到优化分簇方法，提高网络性能和延长网络生存时间的目的。随着无线
8、传感器网络的路由协议的研究逐渐受到关注，研究人员已经提出了许多针对无线传感器网络的路由协议,可以从不同的角度对它们进行分类。大体可以分成平面路由协议和分层路由协议两种。由于平面路由协议需要维持较大的路由表，占据较多的存储空间，因而并不适合在大规模网络中采用，分层路由算法可以在一定程度上解决这个问题。图2为平面路由和分层路由结构的比较。 在本文的第二部分，将对无线传感器网络分簇拓扑算法进行介绍。主要介绍无线传感器网络国内外现研究历史和现状，网络的拓扑控制研究现状，无线传感器网络分簇架构，分簇拓扑算法分类，分簇算法设计难点以及分簇算法的研究前景。通过这一部分的研究学习，对于分簇算法的理解是大有裨益
9、的。第三部分就目前比较经典的无线传感器网络LEACH协议进行研究，并且给出了它在NS-2环境下的仿真结果。主要工作是对LEACH协议控制流程进行学习，理解其对网络节点分簇的流程控制，熟悉其仿真环境。在这一部分的研究学习中，特别是对于LEACH协议流程中的簇建立阶段的理解和把握，为下一步的对LEACH协议的改进打好了基础。第四部分，将就LEACH协议进行研究和改进，提出一种新的无线传感器网络分簇拓扑算法。再与LEACH协议的仿真结果进行对比后，分析了其优越性。目的是改善网络的性能，其中包括使簇头节点在检测区域中的空间位置分布更加均匀，簇头节点数目更加合理，网络生存时间更长。最终结果表明，在LEA
10、CH协议基础上进行改进，并提出的新的无线传感器网络分簇拓扑算法，相对于LEACH协议而言，簇头节点在区域中的位置分布更加均匀，有效减少了剩余能量相对较少的节点成为簇头的概率。理论分析和仿真结果验证了改进后的分簇拓扑算法在相同的仿真条件下，具有更好的能量均衡效果，有效地延长了无线传感器网络的生存时间。在文章最后一部分，给出了对本次研究的一个总结。2 无线传感器网络分簇拓扑算法近年来，传感器技术、微机电系统技术、嵌入式技术以及低功耗无线通信技术的发展，推动了无线传感器网络技术的快速发展，并得到了越来越受到学术界和工程技术人员的关注。 根据具体模型、具体层次不同的研究需要和研究问题的侧重点不同，分簇
11、算法可大致分为集中式/分布式算法、基于地理位置/地理位置无关算法、确定性/随机性算法、单层/多层算法以及簇内单跳/多跳算法等。从网络协议分层上看，分簇算法可以看做是拓扑控制的一大类，位于MAC层与网络层之间。在算法设计中，需要考虑网络连通性、簇头轮转频率、簇半径优化以及节点同步等一系列问题，对这些问题的深入研究可以从跨层设计的角度，结合MAC层、网络层甚至应用层进行。目前，分簇拓扑控制研究【5】日新月异，已经形成功率控制和层次型拓扑结构组织，在功率控制机制方面，已经提出了COMPOW等统一功率分配算法，LINT、LILT和LMN/LMA等基于节点度的算法，CBTC、LMST、RNG、DRNG和
12、DLSS等基于邻近图的近似算法。在层次型拓扑控制方面，提出了TopDisc分簇算法，改进的GAF虚拟地理网格分簇算法，以及LEACH和HEED等自组织分簇算法。新的分簇算法有RDCA分簇算法、基于RBF的分簇算法以及Hausdorff算法等。根据近年来分簇算法的发展趋势，更精确的仿真模型、异构网络的分簇算法、QoS性能等研究方向很值得我们去努力。另外，无线传感器网络作为一种与应用高度相关的网络，引入跨层设计机制，与MAC、网络层甚至应用层实现联合优化，进一步提高网络的容错性，降低冲突与干扰，与休眠/唤醒机制相结合，与网络覆盖、数据融合等问题联合考虑等，都是分簇算法需要进一步研究的课题。2.1
13、无线传感器网络分簇架构在采用分簇结构的无线传感器网络中，网络节点被划分为若干个簇。每个簇由多个成员节点和一个簇头节点组成。成员节点只与簇头通信，簇头与簇头构成高一级的虚拟骨干网，负责簇内的数据融合和簇间数据转发。因为簇头节点的能量消耗较大，通常采用周期性选择簇头节点的方法均衡网络中节点能量的消耗。簇头的集合形成连通统治集(CDS)，因为获得最优CDS是NPC问题，因此实际提出的算法均为启发式的。图4给出了分簇结构以及簇内与簇间的数据流向。 2.2.2 基于地理位置/地理位置无关算法根据是否需要借助GPS获得节点的地理位置，可以将分簇算法分为基于地理位置的算法与地理位置无关算法两类。典型的基于地
14、理位置的算法有GAF等，其它大部分常见的分簇算法，如LEACH与HEED算法等，都不需要借助于地理位置信息。基于地理位置的算法有的需要获得全局信息，有的只需要通过广播包获得相邻节点的位置信息。因为传感器网络节点数量大，单个节点造价低、能量有限，而GPS模块不但成本高而且会额外消耗节点能量，因此为每个节点都配备GPS模块是不经济的。通常的做法是在网络中设置少量信标节点，一般是通过携带GPS定位设备获得自身的精确位置，然后其他传感器节点通过信标节点的位置信息根据一定的定位算法获得自身的位置。不过GPS系统应用会受到一定条件的限制，如在室内、水下或森林等有障碍环境中无法使用。基于地理位置的分簇算法一
15、般假设节点已知自身的精确位置，而如何获得自身位置信息则不包括在算法内。2.2.3单层/多层算法根据算法产生的最终拓扑结构，可分为单层和多层算法，如图5所示。单层算法只进行一次分簇，目前提出的大部分分簇算法，如LEACH、HEAD、GAF等都属于此类，而多层算法在前一次分簇选举出的簇头基础上继续进行分簇，选举出第二层簇头和簇成员节点，随后可以进行第三层、第四层等簇头选举。多层算法一般只用于超大规模无线传感器网络，算法较为复杂。图5单层、多层算法成簇示意图2.2.4 确定性/随机性算法在网络拓扑结构与每个节点的剩余能量不变的情况下，根据分簇算法是否能取得确定结果，可将其分为确定性与随机性算法。在确定性算法中，节点必须等待某个特定事件发生或某些特定节点已宣布自己的角色之后才能做出决定。确定性算法的一个不足之处就是收敛时间依赖于网络规模。此外网络的鲁棒性不好，如果一个节点在拓扑发现阶段后失效，可能造成其相邻节点陷入无限期等待。为消除这种现象，一些算法会限制节点在一定时间后结束循环等待。 从网络协议分层上看，分簇算法可以看做是拓扑控制的一大类，位于MAC层与网络层之间。在算法设计中，需要考虑网络连通性、CH轮转
