本文摘要：针对无线传感器网络分簇路由算法中簇头的节点负载过重，使得簇头的利用率不高，人们为了满足自己的需要才会出现双簇头的路由算法，下面小编推荐一篇关于双簇头路由的论文。 摘要 针对无线传感器网络(WSN的高能效路由选择问题，在混合式能量均衡分簇(HEED算法
针对无线传感器网络分簇路由算法中簇头的节点负载过重，使得簇头的利用率不高，人们为了满足自己的需要才会出现双簇头的路由算法，下面小编推荐一篇关于双簇头路由的论文。
摘要 针对无线传感器网络(WSN的高能效路由选择问题，在混合式能量均衡分簇(HEED算法基础上提出一种基于位置信息的低能耗双簇头多跳路由算法(HEEDEELD。假设网络中所有节点都具有位置感知能力，网络根据最佳单跳距离划分层级，节点根据自身位置确定所在层级。簇内选举产生双簇头，分担单一簇头的工作，均衡簇头能耗。在簇间多跳路由中，簇头根据位置、距离和剩余能量的代价函数选择最优路由。Matlab仿真结果表明，与低功耗自适应分簇(LEACH算法、HEED算法相比，提出的HEEDEELD在网络寿命、能量效率、能耗均衡等性能方面具有明显的性能增益。
关键词 无线传感器网络;高能效路由;多跳;双簇头;位置信息;分层
0引言
无线传感器网络(Wireless Sensor Network， WSN由分布在任务区域内的大量传感器节点组成，各节点利用无线通信方式形成一个多跳的自组织网络。各种集成化的微型传感器相互协作地采集和处理网络覆盖区域中监测对象的信息，并发送给基站[1]。而传感器节点在使用过程中能量通常无法补给，因而如何高效利用能量从而延长WSN寿命，成为无线传感器网络设计的首要目标。现有的节能路由协议研究中，基于分簇[2]的路由算法是其中主要方法之一，其基本思想是将无线传感器网络划分为多个簇的结构，簇头节点负责搜集簇内成员节点采集的数据，并进行数据聚合处理。簇头节点间再通过协作的方式将融合后的数据传送回基站[3]。
HEED(Hybrid EnergyEfficient Distributed clustering[4]分簇算法首次提出主、次两个参数进行簇头选取的概念
主参数依赖于节点的剩余能量，节点根据主参数随机选取初始簇头集合，具有较多剩余能量的节点将有较大机会暂时成为簇头;次参数依赖于簇内通信代价，HEED使用簇内平均可达能量(Average Minimum Reachability Power， AMRP作为衡量簇内通信代价的标准，在簇重叠区域中的节点根据次参数，选择最终加入哪个簇。由于HEED分簇算法良好的能耗性能，近年来，国内外学者针对HEED分簇算法的研究与改进做了很多工作。针对HEED中簇头直接与汇聚节点通信要消耗很大的能量，Younis等[5]提出了一种基于HEED协议的簇头间多跳路由算法HEEDM，该算法旨在减少簇头节点发送到汇聚节点的数据量，从而降低能量消耗，达到延长网络生命周期的目的。文献[6]提出了HEEDCHEE分簇算法，对“孤儿节点”和“孤立簇头节点”引入“最优邻居中继入簇”策略，减少分簇产生的簇头数目和簇间节点通信开销。文献[7]提出一种自适应的动态多跳非均匀分簇方法，将传感器网络中的簇根据实际需要进行不均匀划分。通过均衡簇能量与其所承担任务，有效地延长网络的生命周期。文献[8]提出一种自适应负载均衡分群算法，根据网络的连通情况自适应设置群规模门限，并将孤立成群节点加入到邻近的非孤立节点群，提高群间均匀性和非孤立节点群数量。在文献[9]中选举簇头依据剩余能量和最佳簇头间距。文献[10]针对节点密度较大情况，在簇头竞争阶段采用计时广播代替协商机制，减小了系统开销。文献[11]提出了DCHEB(Double Cluster Head Energy Balance算法使得簇头节点位于合适的位置上，平均了各个簇的节点个数，可以避免簇内的边缘节点过早耗尽能量。
本文在总结研究HEED的基础上提出了一种基于地理位置信息的双簇头多跳路由算法(EnergyEfficient routing algorithm with Location information and Double cluster heads based on HEED， HEEDEELD。该算法主要贡献在于：利用获取所处位置的能力，节点能够确定自身所处网络层级，并能够选择最佳路由方向，避免了过长距离的路由路径损耗。另外，文章提出了双簇头思想，主簇头用来收集簇内节点和来自上一层级副簇头的数据信息，并发送至簇内副簇头，而副簇头则充当中继负责转发至下一层级。这样，原来多跳路由协议中一个簇头的功能分担给两个簇头，进一步平衡了系统能量消耗。
1系统模型
1.1能量模型
本文采用与文献[12]相同的无线通信能耗模型(Radio Energy Depletion Model， REDM。在该模型中，无线通信模块发送数据的能量消耗主要在发送电路和功率放大电路，接收数据的能量消耗主要在接收电路。在保证合理信噪比条件下，节点发送数据能耗为
ETx(k，d=Eelec×k+Efs×k×d2，d Eelec×k+Eamp×k×d4，d≥d0 (1
其中：k为发送的二进制位数;d为发送距离;Eelec(nJ/b为射频能耗系数，Efs(pJ/(b·m2和Eamp(pJ/(b·m4为不同信道传播模型下的功率放大电路能耗系数。在传输距离小于阈值d0时，功率放大损耗采用自由空间模型;当传输距离大于等于阈值d0时，采用多路径衰减模型。
节点接收数据能耗为：
1.2网络节点模型
本文假设WSN具有如下性质：
1节点具有唯一的ID，均匀分布在监测区域;
2所有节点固定并且能量有限，基站位置固定，能量不受限;
3所有节点具有相似的能力(处理/通信，并且地位平等，都能充当簇头节点或普通节点;
4节点通信功率可调，即节点可以根据距离来调整发射功率的大小;
5节点具有位置感知能力，安装具有全球定位系统(Global Positioning System， GPS功能的天线;
6采用数据融合技术减少传输的数据量;
7每个节点周期执行数据采集任务，并始终有数据传送至基站;
8节点都具有与基站直接通信的能力。
1.3数据融合模型
考虑到簇内部署了大量节点，它们对同一事件采集到的数据是相同或相近的，存在着大量的冗余信息。因此，可以进行数据聚合，即利用传感器节点的处理能力，簇头先对采集到的或收到的其他传感器节点发送的多个数据进行网内处理，消除冗余信息，然后再传输处理后的数据。数据融合的能耗设定为EDA=5nJ/b。
2.1基本思想
图1所示是网络模型图，图中的圆圈代表簇，簇头节点之间的连线代表簇间多跳传输路径。黑色圆圈为主簇头，灰色为副簇头。本文沿用HEED思想，在利用剩余能量和簇内通信代价函数选举簇头的基础上选举双簇头分担簇头的能量消耗;同时利用位置信息，通过设置合理的层级寻找最佳路径多跳路由向基站上传数据。
算法采用轮循环机制，每一轮主要由3个阶段组成：初始化阶段、成簇阶段和簇间多跳路由阶段。首先，节点获取邻居节点信息，通过迭代竞选簇头，建立分簇模型;随后，数据在簇内采用单跳传输，在通过簇头间的多跳路由将数据发向基站。下面主要对算法的成簇阶段和簇间多跳路由构建阶段进行详细描述。
2.3成簇阶段
成簇阶段分为建立簇间多跳路由阶段和数据传输阶段。成簇阶段节点能量若超过阈值，则根据剩余能量和通信代价函数选举主簇头，并在主簇头覆盖范围内选择剩余能量最多的一个节点为副簇头。利用双簇头平衡簇头能耗，其原理为同一簇中主簇头负责收集其他节点(包括上一层级的副簇头的数据并转发给簇内副簇头，副簇头则进行多跳路由将数据转发至下一层级的主簇头，当下一层级不存在主簇头或存在的主簇头不符合充当下一跳的条件时，则把数据直接发向基站。成簇阶段引用孤立节点最佳中继入簇思想，减小簇头数目。然后根据分簇结果建立多跳路由，进行数据传输。
2.3.1主簇头选举
本文沿用HEED思想利用剩余能量和簇内通信代价函数来产生簇头。对簇头漏洞问题利用最优中继入簇解决。
节点以不同的初始概率在各自竞争范围内发送竞争消息，节点的初始化概率CHp根据下面式(3确定，由式(3随机产生的簇头称为临时簇头。
CHp=max(Cp×Er/Emax，Pmin(3
其中：Cp是网络中预设的初始簇头所占比例;Er为节点的剩余能量;Emax为节点的初始能量。设置Cp的最小值为Pmin防止簇头选举时迭代收敛速度过慢。为了平衡能耗、减少迭代时间，算法中每个节点开始时都设置一个竞选簇头的能量阈值T。定义：T=Er/nbr，其中nbr为节点周围邻居节点集合的平均能量。当节点的剩余能量小于邻居节点的平均能量时(即T<1，初始化概率CHp为零，使其在迭代过程中无法成为簇头;否则节点进行迭代，并依据式(3按概率随机产生临时簇头。
在迭代过程中，通信代价函数Cost再次加入Energy阈值因子：
Energy=nbr/Er(4
Cost=AMRP*Energy(5
这样，进一步增加剩余能量对选举簇头的影响，增加剩余能量较多的节点成为簇头的概率。在每轮的循环中，如果自身的邻居节点中存在临时簇头，并且拥有最小的通信代价函数，则该邻居节点成为最终簇头，否则节点的CHp乘以2进入下一轮迭代。如果该节点的所有的邻居节点中没有临时簇头节点，则该节点按照一定的概率成为临时簇头。
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