無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)基于分簇的路由協(xié)議概述

　　WSN（Wireless Sensor Network）是由部署在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的成百上千個(gè)低成本、低功耗、小尺寸、多功能的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，通過(guò)無(wú)線通信方式形成的單跳或多跳的自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其目的是感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感知對(duì)象的信息，并發(fā)送給觀察者。WSN被廣泛地應(yīng)用于軍事、商業(yè)、醫(yī)療救護(hù)和環(huán)境監(jiān)測(cè)等多方面。

　　根據(jù)節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以分為平面路由協(xié)議和層次路由協(xié)議［1］。

　　平面路由協(xié)議簡(jiǎn)單，健壯性很好，但它的可擴(kuò)展性很差。層次路由協(xié)議一般分為初始化階段和數(shù)據(jù)傳輸階段。算法不同，而當(dāng)選的簇頭可能不同，而數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^(guò)程基本一致。

　　1 均勻分簇路由協(xié)議——LEACH協(xié)議

　　在初始化階段［2-3］，每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)0~1之間的隨機(jī)數(shù)，如果小于閾值［2-3］，則此節(jié)點(diǎn)便是簇頭，它就會(huì)向周圍節(jié)點(diǎn)廣播它是簇頭的消息。根據(jù)接收信號(hào)的強(qiáng)度，普通節(jié)點(diǎn)選擇其要加入的簇，并告知相應(yīng)的簇頭，此時(shí)所有的簇頭都必須處于接收狀態(tài)。當(dāng)簇頭接收到所有的加入信息后，就產(chǎn)生TDMA消息，通知本簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的工作時(shí)間。

　　在數(shù)據(jù)傳輸階段［2］，普通節(jié)點(diǎn)按照TDMA［4］時(shí)隙向簇頭發(fā)送數(shù)據(jù)。簇頭把接收到的數(shù)據(jù)融合之后再轉(zhuǎn)發(fā)給sink。一段時(shí)間后，重新選擇簇頭。

　　該協(xié)議隨機(jī)選舉簇頭避免了簇頭能量過(guò)早消耗完，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間，但數(shù)據(jù)傳送是采用單跳的方式，使得距sink較遠(yuǎn)的簇頭花費(fèi)能量很大，導(dǎo)致生存時(shí)間變短；頻繁地選舉簇頭也會(huì)消耗能量。為了節(jié)省資源開銷，數(shù)據(jù)傳輸階段的時(shí)間要長(zhǎng)于初始化階段的時(shí)間。

　　2 非均勻分簇路由協(xié)議

　　2.1 EEUC協(xié)議

　　在初始化階段，sink向全網(wǎng)廣播一個(gè)信號(hào)，節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收信號(hào)的強(qiáng)度計(jì)算它到sink的距離。根據(jù)預(yù)先設(shè)置的概率閾值［5］，選出部分節(jié)點(diǎn)成為候選簇頭參與競(jìng)爭(zhēng)，未參與競(jìng)爭(zhēng)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)入睡眠狀態(tài)，直到競(jìng)選過(guò)程結(jié)束。Si為任一候選簇頭，它到sink的距離為它的競(jìng)爭(zhēng)半徑［6］，若Si獲勝，則在競(jìng)爭(zhēng)半徑內(nèi)所有的候選簇頭均要退出競(jìng)選。候選簇頭的競(jìng)爭(zhēng)半徑隨著簇頭到sink距離的減小而減小。

　　在數(shù)據(jù)傳輸階段，普通節(jié)點(diǎn)將收集到的數(shù)據(jù)傳送給簇頭，簇頭進(jìn)行處理之后將數(shù)據(jù)以多跳的方式傳送到sink。

　　2.2 DEBUC協(xié)議

　　該協(xié)議采用基于時(shí)間的簇頭競(jìng)爭(zhēng)算法。廣播時(shí)間取決于候選簇頭的剩余能量和其鄰居節(jié)點(diǎn)的剩余能量。距sink較近的候選簇頭競(jìng)爭(zhēng)范圍較小，這樣這些簇頭在簇內(nèi)通信中消耗的能量較少，節(jié)省下來(lái)的能量用于簇間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。在數(shù)據(jù)傳輸階段，采用簇間多跳路由協(xié)議。

　　初始化階段，普通節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到sink發(fā)出信號(hào)的強(qiáng)弱計(jì)算其與sink的大概距離。首先設(shè)置一個(gè)門限值以控制候選簇頭的比例，同時(shí)也為每個(gè)候選簇頭設(shè)置一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)半徑［7］，候選簇頭的競(jìng)爭(zhēng)半徑正比于它與sink的距離。

　　候選簇頭廣播消息，而普通節(jié)點(diǎn)休眠，接收到消息的候選簇頭更新其鄰居節(jié)點(diǎn)信息表，候選簇頭依據(jù)自身的時(shí)間進(jìn)度廣播FINAL_HEAD_MSG［7］消息，宣布自己成為簇頭。簇頭選擇完成后，普通節(jié)點(diǎn)退出休眠，簇頭廣播消息，普通節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收信息的強(qiáng)弱加入最近的簇頭，并通知簇頭，中繼節(jié)點(diǎn)不具有數(shù)據(jù)融合的能力。首先簇頭廣播一條消息，如果鄰居簇頭到sink的距離較小，則簇頭計(jì)算與鄰居簇頭的大概距離，并建立一個(gè)鄰居簇頭信息表；簇頭運(yùn)用貪婪算法在其鄰居簇頭集合中選擇其中繼節(jié)點(diǎn)，如果簇頭的中繼節(jié)點(diǎn)是本身，則直接發(fā)送數(shù)據(jù)到sink，否則簇頭發(fā)送數(shù)據(jù)至中繼節(jié)點(diǎn)；當(dāng)每個(gè)簇頭都找到中繼節(jié)點(diǎn)，則簇間多跳路由建立。

　　在數(shù)據(jù)傳輸階段，簇頭先對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，然后將處理結(jié)果發(fā)送到sink。

　　隨著簇頭能量的減少，非均勻分簇路由協(xié)議的競(jìng)爭(zhēng)半徑逐漸減小，這就需要重新成簇，能量減少的越多，成簇的簇?cái)?shù)就越多，所以在成簇的過(guò)程中，就需要消耗更多的能量，有的節(jié)點(diǎn)在成簇的過(guò)程中，會(huì)把剩余的能量消耗完。

　　3 PEGASIS協(xié)議

　　PEGASIS協(xié)議假定所有節(jié)點(diǎn)都具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞娜种R(shí)，在建鏈階段［8-10］，首先從距離sink最遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)開始建鏈，這個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)貪婪算法尋找距自己最近的節(jié)點(diǎn)加入鏈，以此類推，所有的節(jié)點(diǎn)都按照這種方法加入鏈。在數(shù)據(jù)通信階段［8-9］，鏈上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)只與自己的鄰居節(jié)點(diǎn)通信，將收到的數(shù)據(jù)與自身數(shù)據(jù)融合后傳輸給下一跳的鄰居節(jié)點(diǎn)，一直傳送到鏈?zhǔn)坠?jié)點(diǎn)，最后由鏈?zhǔn)坠?jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)傳送給sink。

　　通過(guò)對(duì)以上典型路由算法的分析，可以發(fā)現(xiàn)仍然存在以下問題：

　?。?）在分簇階段，仍然要浪費(fèi)能量用來(lái)建立簇。

　?。?）許多協(xié)議都假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)和sink不動(dòng)，一旦傳感器節(jié)點(diǎn)動(dòng)起來(lái)，這些協(xié)議就很有可能不再成立。

　?。?）非均勻分簇路由協(xié)議緩解了“熱區(qū)”，但隨著簇頭能量減少，競(jìng)爭(zhēng)半徑減小，就需要網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是動(dòng)態(tài)的，以便很快地更新網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的更新要消耗更多能量來(lái)實(shí)現(xiàn)。

　　（4）非均勻分簇算法要求網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)最好是均勻分布的，如果在靠近sink的區(qū)域中傳感器節(jié)點(diǎn)分布的密度很大，而在遠(yuǎn)離sink的區(qū)域中傳感器節(jié)點(diǎn)的分布密度很小，那么靠近sink的簇頭仍然會(huì)形成“熱區(qū)”。這就需要有更好的協(xié)議來(lái)解決這樣的問題。

　?。?）多數(shù)協(xié)議在考慮傳感器節(jié)點(diǎn)失效退出網(wǎng)絡(luò)或者有新的節(jié)點(diǎn)加入網(wǎng)路時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渥兓捎玫霓k法都是重新分簇。如果加入網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)很少，重新分簇浪費(fèi)的能量會(huì)很大，這就需要協(xié)議具有很高的容錯(cuò)性來(lái)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渥兓?/p>

　　（6）隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來(lái)越大，現(xiàn)階段的算法根本不能滿足超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的要求，就需要提出一種多層分簇算法。在多層分簇算法中，如果層數(shù)很多，則可能會(huì)有一些節(jié)點(diǎn)在初始化階段就已經(jīng)把能量用完了；如果層數(shù)很少，則根本不能體現(xiàn)多層分簇算法的優(yōu)越性。所以在運(yùn)用分層算法時(shí)，需要考慮層數(shù)為多少時(shí)才是最合適的。

　　隨著WSN路由技術(shù)的發(fā)展，會(huì)有越來(lái)越多的新算法被提出，新算法應(yīng)該可以更好地應(yīng)對(duì)簇頭的負(fù)載平衡，盡量減小在簇的形成階段由于拓?fù)涠斐傻哪芰坷速M(fèi)?？傊?，WSN路由技術(shù)的研究離不開負(fù)載平衡、能量高效、網(wǎng)絡(luò)壽命等熱點(diǎn)問題。

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