無線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻簇路由協(xié)議資料

1、共三十一頁共三十一頁01 研究的背景與意義共三十一頁接入控制器 無線訪問控制器 AC)【其實(qsh)就是路由器】AP1AP2STA2STA3STA1STA4STA5STA6STA7IP網(wǎng)絡(luò)(wnglu)匯聚層交換機（宿舍樓道交換機）接入層交換機用一個實例引出無線傳感器網(wǎng)絡(luò)514宿舍515宿舍共三十一頁無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wnglu)概述無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量的傳感器節(jié)點構(gòu)成的多跳、自組織(zzh)網(wǎng)絡(luò)，這些傳感器節(jié)點可隨機分布在監(jiān)測區(qū)域，采集溫濕度等各類有用數(shù)據(jù)（采集），在進行數(shù)據(jù)融合后（處理），傳遞給匯聚節(jié)點（傳輸），供用戶研究分析。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有價格低廉，可快速部署，規(guī)模大等特點，因而在

2、環(huán)境檢測、智能家居、軍事國防等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景，受到了國內(nèi)外研究人員的高度關(guān)注。共三十一頁無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧共三十一頁路由協(xié)議是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一，它對網(wǎng)絡(luò)的存活時間有至關(guān)重要的影響。它的作用是降低單個節(jié)點的能量消耗，均衡整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議(xiy)概述路由就是指導(dǎo)數(shù)據(jù)包發(fā)送的路徑信息。路由協(xié)議是在路由指導(dǎo)數(shù)據(jù)包發(fā)送過程中事先約定好的規(guī)定和標準。共三十一頁不同的應(yīng)用(yngyng)需求，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議也是不一樣的分為主動型路由協(xié)議與響應(yīng)型路由協(xié)議。前者針對的是持續(xù)進行數(shù)據(jù)采集，周期性發(fā)送數(shù)據(jù)給 Sink 節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)；后者針對

3、的是只在預(yù)定的事件發(fā)生時，才會發(fā)送數(shù)據(jù)給 Sink 節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)。1.按照數(shù)據(jù)的傳輸模式分為支持 QoS 的路由協(xié)議與不支持 QoS 的路由協(xié)議，在對通信的服務(wù)質(zhì)量高要求的應(yīng)用場合，需要設(shè)計可靠性高的路由協(xié)議，即基于服務(wù)質(zhì)量的路由協(xié)議。2.按照是否考慮服務(wù)質(zhì)量；分為平面路由與分簇路由協(xié)議。其中平面路由協(xié)議的應(yīng)用范圍較小，只適用于網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)目較少的情況；分簇路由協(xié)議的可擴展性強，已經(jīng)成為研究重點之一。3.按照構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)；按照是否考慮安全性，分為安全性的路由協(xié)議與非安全性的路由協(xié)議；按照是否考慮支持多路徑傳輸，分為多路徑傳輸?shù)穆酚蓞f(xié)議與非多路徑傳輸?shù)穆酚蓞f(xié)議。4.按照是否考慮地理位置信息路

4、由協(xié)議(xiy)的分類共三十一頁02 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀共三十一頁2.1 非均勻(jnyn)分簇路由技術(shù)的發(fā)展2005定義節(jié)點的“競爭半徑”概念，根據(jù)節(jié)點與簇頭的距離，設(shè)置(shzh)大小不等的競爭半徑，來劃分進行非均勻分簇。2007MNUC 算法在競爭半徑的計算中，不僅考慮距離因素，還考慮節(jié)點能量因素，使選舉的簇頭更符合要求；2005 年 Soro 等人提出 UCS 協(xié)議，這是首個含有非均勻分簇思想的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議。在之后的發(fā)展中考慮的方面不段增加， 如考慮簇頭到 Sink 節(jié)點的最佳多跳跳數(shù)從而定義競爭半徑的最大值， 結(jié)合距離、能量、子節(jié)點數(shù)目三個因素考慮節(jié)點入簇階段，總之方法越來越完

5、善，共三十一頁2.1 非均勻(jnyn)分簇路由技術(shù)的發(fā)展BR-EEUC 算法考慮到 EEUC 在簇頭競選過程中會產(chǎn)生大量的廣播消息開銷，用節(jié)點剩余能量與其鄰居節(jié)點的平均(pngjn)剩余能量定義“廣播等待時間”趙小川等人提出 NuGPM 算法，其創(chuàng)新在于用粒子群優(yōu)化選舉最優(yōu)的各層網(wǎng)格的寬度大小組合 李成法等人又提出了 EEUC 路由算法，EEUC 是一個分布式的競爭算法 本文重點論述了基于 EEUC 的 WSN 雙簇頭路由算法D-EEUC 路由算法（一種改進的EEUC路由算法）共三十一頁2.2 本文對非均勻分簇路由技術(shù)(jsh)的研究論文主要研究了基于 EEUC 的改進路由算法，其實是結(jié)合了

6、典型的分層路由協(xié)議LEACH（低功耗自適應(yīng)聚類分級）路由協(xié)議和分布式的競爭算法EEUC的一個雙簇頭選舉(xunj)方法。1.雙簇頭非均勻路由協(xié)議將雙簇頭機制與非均勻分簇結(jié)合起來，分析了一種基于 EEUC 的改進算法，主要思想是將數(shù)據(jù)監(jiān)測區(qū)域分為近區(qū)與遠區(qū)，各區(qū)域的簇內(nèi)可產(chǎn)生主副兩個簇頭，近區(qū)的副簇頭負責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，以分擔主簇頭的能耗；遠區(qū)的副簇頭負責(zé)采集數(shù)據(jù)和融合數(shù)據(jù)，以減少簇內(nèi)節(jié)點通信代價。2. 協(xié)議重點改進與優(yōu)化選舉主簇頭過程中改進了 EEUC 算法候選簇頭方式（結(jié)合了LEACH+能量），提高候選簇頭的節(jié)點質(zhì)量。在選舉遠區(qū)的副簇頭的過程中，綜合考慮節(jié)點密度、與主簇頭間的距離和節(jié)點能量等影響因

7、子。共三十一頁03 非均勻分簇路由協(xié)議的研究共三十一頁 EEUC 是一個分布式的競爭算法，其主要(zhyo)思想是：定義了節(jié)點的競爭半徑，在當選簇頭的競爭半徑內(nèi)的其他候選簇頭全部退出競選，以此進行網(wǎng)絡(luò)的非均勻分簇，使得距 Sink 節(jié)點近的簇較小，距 Sink 節(jié)點遠的簇較大。較小的簇的成員節(jié)點較少，簇頭節(jié)點就能省下能量作為轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)使用，達到解決“熱區(qū)”問題的目的。傳統(tǒng)的非均勻分簇EEUC路由協(xié)議(xiy)的簡單介紹共三十一頁3.1基于(jy)非均勻分簇的WSN雙簇頭路由算法基于非均勻(jnyn)分簇的 WSN 雙簇頭路由算法(D-EEUC 算法)的主要思想 D-EEUC 協(xié)議的主要思想是在

8、EEUC 協(xié)議的基礎(chǔ)上，根據(jù)距離 Sink 節(jié)點的遠近，將監(jiān)測區(qū)域大致分為近區(qū)與遠區(qū)，分區(qū)域選舉雙簇頭。 近區(qū)的主簇頭負責(zé)采集和融合數(shù)據(jù)，傳給副簇頭，由副簇頭進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，同時副簇頭還負責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)其他簇的采集數(shù)據(jù)。 離匯聚節(jié)點（sink節(jié)點）距離較遠的遠區(qū)的主簇頭負責(zé)接收副簇頭融合的信息，并將信息通過多跳的方式轉(zhuǎn)發(fā)，遠區(qū)的副簇頭負責(zé)采集數(shù)據(jù)和融合數(shù)據(jù)， 以減少簇內(nèi)節(jié)點通信代價共三十一頁D-EEUC協(xié)議(xiy)的分簇示意圖 B 是一個簇內(nèi)的副簇頭，同時 A、B、C 構(gòu)成一條鏈，B 又是 A 與 C的中轉(zhuǎn)簇頭。已有的一些雙簇頭機制的路由算法(sun f)，其主、副簇頭的工作模式與此處近區(qū)的一致。本文

9、是近區(qū)與遠區(qū)的主、副簇頭的工作模式不同基站共三十一頁3.1 第一步：區(qū)域(qy)劃分（近區(qū)，遠區(qū)） 本文利用節(jié)點的競爭半徑 Rc進行區(qū)域的劃分，節(jié)點按照一個預(yù)先設(shè)置(shzh)的閾值選出候選簇頭， 候選簇頭參與競選， 未成為候選簇頭的節(jié)點進入睡眠狀態(tài)直至簇頭競選結(jié)束， 各候選簇頭具有各自的競爭半徑為： dmax與 dmin 分別是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點到 Sink節(jié)點的最大距離和最小距離，d(si,BS) 為節(jié)點到 Sink 節(jié)點的距離，R0c為競爭半徑的最大值，c 為 01之間的參數(shù) 距離是線性遞減的關(guān)系， 取值范圍為 取最小值與最大值的平均值為 ?？紤]到非均勻分簇的區(qū)域中， 靠近 Sink 節(jié)點的簇規(guī)

10、模小于遠離 Sink 節(jié)點的簇， 近區(qū)的簇數(shù)目多于遠區(qū)的簇數(shù)目， 因此將 近 區(qū) 與 遠 區(qū) 的 劃 分 界 限 值 定 為。當主簇頭的競爭半徑大于界限值時， 判定該簇屬于遠區(qū)， 反之屬于近區(qū)共三十一頁3.2主簇頭的選舉(xunj) 在 EEUC 算法中，首先依據(jù)預(yù)設(shè)的閾值T 在網(wǎng)絡(luò)(wnglu)中選出部分節(jié)點成為候選簇頭，再由候選簇頭參與競選最終簇頭。D-EEUC算法不用閾值T 來競爭候選簇頭，使用改進的 LEACH 算法的簇頭競選方式，使候選簇頭的選擇更加合理，閾值 T ( n )如公式 所示： 選出候選簇頭后，借鑒 EEUC 算法的最終簇頭競選規(guī)則，采用候選簇頭在局部區(qū)域進行競爭的方法，

11、選出 D-EEUC 算法的主簇頭傳統(tǒng)LEACH競選輪數(shù)達到20輪，既P=0.05效果最好，本文結(jié)合EEUC算法最好的競選輪數(shù)2.5輪即P=0.4共三十一頁3.2主簇頭的選舉(xunj) 近區(qū)和遠區(qū)的主簇頭利用該算法(sun f)選舉同時完成！共三十一頁3.3 近區(qū)副簇頭的選舉(xunj)分析 主簇頭選舉完成后， 在全網(wǎng)范圍內(nèi)廣播競選獲勝的消息， 普通節(jié)點(ji din)發(fā)送請求入簇的信息。主簇頭接收到請求入簇的信息后， 進行副簇頭的選舉。近區(qū)的簇規(guī)模較小， 在簇內(nèi)選取剩余能量大、 距主簇頭近的節(jié)點作為副簇頭； 遠區(qū)的簇規(guī)模較大， 在簇內(nèi)選取剩余能量大、 周圍節(jié)點密集的節(jié)點作為副簇頭。共三十一頁

12、3.3 遠區(qū)副簇頭的選舉(xunj)分析步驟(bzhu) 1：主簇頭廣播其當選的消息，簇內(nèi)普通節(jié)點發(fā)送入簇申請，申請消息里還有各自的鄰居節(jié)點個數(shù)；步驟 2：在申請入簇的節(jié)點中，主簇頭計算出各節(jié)點與自己之間的距離，主、副簇頭不宜靠得太近，選出其中大于最小距離值dmin的節(jié)點；步驟 3：副簇頭應(yīng)處于較為密集的區(qū)域，在滿足上述步驟的節(jié)點中，比較它們的簇內(nèi)的鄰居節(jié)點個數(shù)，選出擁有鄰居節(jié)點最多的兩個節(jié)點；步驟 4：比較兩個節(jié)點的剩余能量，能量多的節(jié)點當選為副簇頭。共三十一頁3.1 簇的形成(xngchng) 在主、副簇頭都選舉完成后，普通節(jié)點會選擇(xunz)合適的簇頭加入，完成簇的建立，分別考慮近區(qū)與

13、遠區(qū)的成簇： 在遠區(qū)，主簇頭在申請入簇的節(jié)點中選出副簇頭后，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點可根據(jù)需要調(diào)整自身發(fā)射功率，令副簇頭以主簇頭的競爭半徑CR 為半徑進行廣播，此時副簇頭也不需要進行全網(wǎng)范圍的廣播。簇內(nèi)的普通節(jié)點接收到副簇頭的當選信息，在主簇頭與副簇頭中，根據(jù)信號強度重新申請入簇。主、副簇頭確認入簇請求，建立 TMDA 調(diào)度，進入簇內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸階段。在遠區(qū)簇內(nèi)，原先的一個簇劃分為兩個小簇，主副簇頭各采集部分節(jié)點的數(shù)據(jù)。 共三十一頁在 D-EEUC 協(xié)議中，假設(shè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度大，可進行數(shù)據(jù)融合，而對來自其它簇的采集(cij)數(shù)據(jù)，簇首直接做轉(zhuǎn)發(fā)處理，不再進行數(shù)據(jù)融合。 遠區(qū)的簇內(nèi)節(jié)點分為兩部分，一部分將

14、采集的數(shù)據(jù)發(fā)送給主簇頭，另一部分將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送給副簇頭，副簇頭在融合數(shù)據(jù)完畢后，會再交由主簇頭。3.2 D-EEUC協(xié)議(xiy)的數(shù)據(jù)傳輸 在簇內(nèi)通信階段，D-EEUC 采用單跳傳輸?shù)姆绞?。近區(qū)的簇內(nèi)節(jié)點將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送給主簇頭，主簇頭在融合數(shù)據(jù)完畢后，再交由副簇頭；共三十一頁04 仿真分析共三十一頁 在 matlab 平臺下進行仿真實驗，將 400 個節(jié)點隨機分布在一個200 m 200m的監(jiān)測區(qū)域中，Sink 節(jié)點的坐標定為(100，250)。假設(shè)采用理想的 MAC 協(xié)議，不發(fā)生碰撞錯誤(cuw)，也忽略掉無線鏈路中可能發(fā)生的丟包等情況，具體的實驗參數(shù)如表 4.1 所示。其中R 是用來

15、測量節(jié)點周圍的鄰居節(jié)點個數(shù)的通信半徑，在R 范圍內(nèi)的節(jié)點才會被認為是某節(jié)點的鄰居節(jié)點； 是用來控制遠區(qū)的副簇頭至主簇頭之間距離的參數(shù)。4.1協(xié)議(xiy)仿真參數(shù)共三十一頁簇頭的位置分布共有 400 個傳感器節(jié)點隨機(su j)分布在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)D-EEUC 算法(sun f)的分簇效果近區(qū)有 10 個規(guī)模較小的簇，遠區(qū)有 5 個規(guī)模較大的簇，每個簇內(nèi)都有兩個簇頭，且主、副簇頭的位置分布也較為合理共三十一頁4.2網(wǎng)絡(luò)(wnglu)生命周期與剩余能量為了驗證 D-EEUC 算法的可行性與有效性，實驗中分別對 LEACH、EEUC 及D-EEUC 算法進行仿真，以網(wǎng)絡(luò)生命周期和網(wǎng)絡(luò)剩余能量(nngl

16、ing)作為性能優(yōu)良的評價標準在 D-EEUC 協(xié)議的仿真過程中，觀察節(jié)點失效率(即能量耗盡的節(jié)點數(shù)占總節(jié)點數(shù)的比例) 達到 60%時的節(jié)點分布情況，圖中圓形表示未失效的節(jié)點，叉形表示已失效的節(jié)點。由圖可以看出，在整個網(wǎng)絡(luò)中，死亡節(jié)點的位置分布較為合理共三十一頁 遠區(qū)的節(jié)點沒有大面積的死亡，表明采取雙簇頭的機制，很好地緩減了遠區(qū)較大規(guī)模簇的簇內(nèi)通信代價；近區(qū)的節(jié)點也沒有大面積的死亡，表示較好地解決了熱點區(qū)域問題，滿足預(yù)先(yxin)的設(shè)計要求。4.2網(wǎng)絡(luò)(wnglu)生命周期與剩余能量D-EEUC 的末節(jié)點失效最晚，較 EEUC 與 LEACH 分別延遲了 10.1%和 22.9%。D-EEU

17、C 達到延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。共三十一頁 針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的“熱區(qū)”問題，考慮研究非均勻分簇思想的路由協(xié)議，論述了基于 EEUC 的 WSN 雙簇頭路由算法D-EEUC 路由算法。將數(shù)據(jù)監(jiān)測區(qū)域(qy)分為近區(qū)與遠區(qū)，各區(qū)域(qy)的簇內(nèi)可產(chǎn)生主副兩個簇頭，近區(qū)的副簇頭負責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，以分擔主簇頭的能耗；遠區(qū)的副簇頭負責(zé)采集數(shù)據(jù)和融合數(shù)據(jù)，以減少簇內(nèi)節(jié)點通信代價。仿真結(jié)果表明，基于 EEUC 的 WSN 雙簇頭路由算法D-EEUC 路由算法與 LEACH 和 EEUC 算法相比，所提算法網(wǎng)絡(luò)生存期分別延長了 22.9%和10.1%，平均能量消耗減少了 29.3%和 8.6%，有效地均衡了網(wǎng)絡(luò)負載，延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。4.2 總結(jié)(zngji)共三十一頁魯少軻，李孟杰，閆義強共三十一頁內(nèi)容摘要01 研究的背景與意義。MNUC 算法在競爭半徑的計算中，不僅考慮