非变换簇的wsn分簇路由算法

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1、非变换簇的WSN分簇路由算法张岩（西安文理学院信息工程学院，陕西西安710065）摘要：针对LEACH算法簇头选取及能量消耗方面的不足，提出一种基于能量、距离和节点度的分簇路由算法CMEDD，通过均匀分簇减少重建过程，对簇头选举公式进行改进，合理选择簇头，从而均衡节点能耗。采用基于代价因子的单跳和多跳相结合的方式建立最优路径进行数据传输。仿真结果表明，与LEACH算法和RMCREDD算法能够有效均衡节点能耗，可相对延长网络生存周期。.jyqkImprovedBasedonLEACHAlgorithm，CMEDD）。1网络模型1.1本文采用的节点模型假设如下：

2、（1）基站距离较远且能量无限，位置不发生改变；（2）节点同构且初始能量相等，一经部署其位置不再发生改变；（3）节点发送功率可以进行调整，即具有调节无线收发器工作能耗的控制功能；（4）节点能够支持多种MAC协议（如TDMA等）；（5）传感器节点具有足够的计算能力，即具有一定的数据融合功能。1.2能耗模型节点l位的数据包传送长度为d，通信模型为[9]：2CMEDD算法描述2.1簇头选择在分簇结构的无限传感器网络中簇头个数k是影响分簇路由算法网络能耗的一个重要参数。CMEDD算法采用文献[10]中簇头个数k的取值算法。本算法规定首轮成簇及广播工作由基站完成，基站按

3、照最佳簇头个数将网络化分成k个虚拟网格，进而基站在每个网格内随机选取一个节点作为本簇的簇头，同时生成一个邻居列表消息Message_neighbour，并将此信息广播给各自簇（网格）内成员节点[11]。基站公布本次的信息匹配之前，所有节点不知道自己所属的簇区域，因此基站发布的Message_neighbour消息覆盖范围要确保网络内所有节点都能接收到。基站可以从第1轮各簇头发送的数据确定所有节点及基站之间的距离关系，为第2轮及以后的簇头选举提供必要数据。在经过Nk轮的工作之后，由于各种随机事件使得簇内节点能量可能差异较大。为了均衡网络能耗并延长其使用周期，在

4、随后的簇头选举中将综合考虑到节点剩余能量、簇内节点平均距离及节点距基站距离、节点度等三方面因素：（1）节点剩余能量首先引入节点剩余能量参数E(n)：式中:En(r)为节点n在r轮的剩余能量；Eeverage(r)为r轮时刻簇内平均能量。则：在每一轮的工作结束时，每个节点查看自身的En(r)值，并向簇头报告，簇头计算簇内的平均能量值，并向簇内广播。（2）簇内节点平均距离及节点距基站距离其次分析节点与簇内其余节点以及与基站之间的距离参数D(n)：式中：节点n坐标为(x,y)；(x)i,yi为簇内其余节点的坐标值；(xtoBS),ytoBS为基站的坐标值；D1(n

5、)为节点n到簇内其余节点的距离之和；D2(n)为节点n到基站的距离，则：在网络运行中传感器节点一经部署其位置不会改变，因此每个节点的距离参数只需要计算1次。节点位置信息的传递是在簇建立过程中对能量消息的传递中一起进行的，从而减少了信息交互中的通信损耗。（3）节点度析节点的度节点为布尔感知模型[12]，即每个节点都具有一个固定的感知半径R，其感知范围是以节点为圆心，R为半径的圆。簇内处于某节点感知半径内的节点为此节点的一步通信节点。一步通信节点个数称作节点的度Measure(n)。一步通信节点较多，即其周围节点分布较为密集，则该节点当选簇头的概率也应随之增大。

6、节点的度调节参数M(n)的模型及约束条件如下：各节点根据各项参数调整各自成为簇头的阈值，经过对比阈值较大者成为簇头。调整后的阈值公式为：改进后的公式使得当前节点的剩余能量越大、节点到基站以及到其他节点之间的平均距离的关系参数越大，节点的度越大，则阈值T(n)越大，从而该节点当选为簇头的几率越大，反之当选为簇头的几率越小。2.2簇间路由网络中的簇头节点与普通节点一样也有通信模型阈值dcrosscover，当传输距离小于此值时，其能耗与距离平方成线性关系。网络中簇头选取完毕则存在G={V,E}，V={v1},v2,?,vk，V为簇头集，E为可直接通信的两节点间的

7、通信能耗。则距离基站较远的簇头节点直接向基站发送数据能量会损失较快，不利于网络能量均衡。CMEDD算法在簇头向基站传输数据时，按照代价因子公式寻找下一跳中转接点。假定在网络中vi,vj均为簇头，则簇头节点vj作为簇头节点vi的下一跳中转节点的代价因子为：式中：E(i,j)∈E；E(v)j为簇头节点vj的当前能量；sij为vi,vj之间距离，且sij?dcrosscover；Sj为vj到基站的距离，j=1,2,?,k。节点vi从属于集合V并且与自身距离小于dcrosscover的节点中找到代价因子最小的节点vj，作为自己的下一跳中转节点。vj再以同样的方式找到

8、自己的下一跳中转节点，从而形成一条通向基站的通信链路