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无线移动传感器网络中数据收集的分布式分簇算法

摘要

无线传感器网络中的一个关键问题是，怎样采用一个高效率能量的方式来收集感应到的数据。这是因为，

能量是传感器节点中的稀少资源。而基于分簇的结构，它是无线传感器网络中数据收集的一个有效结构。

然而，在一个移动环境下，动态拓扑结构给高效率能量数据收集协议的设计带来了挑战。在这篇论文中，

我们考虑了基于分簇的结构，并且提供了移动传感器节点的分布式分簇算法。同时，在无线移动传感器

网络中的这些移动传感器节点，它们最小化了数据收集中的能量损耗。这个分簇算法有两个步骤：选择

簇头和成簇。首先，我们提出了选择簇头的两个分布式算法。接着，通过考虑到节点移动的影响，我们

提供了一个机制：使用一个传感器节点来选择一个合适的簇头并将它加入到成簇阶段。我们的分簇算法

将实现以下三个目标：（1）至少选择了一个簇头，（2）所生成簇头的数目是统一的，（3）所有生成

的簇都有同样的簇大小。最后，我们在随机行走移动模式（RWM），随机方向移动模式（ RDM），和

一个简单移动模式（SM）下，通过广泛的实验分析，验证了我们的算法，并提出了我们的研究发现。

关键字：无线传感器网络；移动；簇；数据收集；能源效率

1. 介绍

最近几年，无线传感器网络吸引了很多研究人员的注意。而且，它能够应用于很多不同的领域，包

括战场监视，机器故障诊断，生物检测，库存跟踪，家庭安全，智能空间，环境监视，等等[1，4]。一

个无线传感器网络包括大量的微小，低能量，便宜的传感器节点。而这些传感器节点，它们都有感应，

数据处理，和无线通信组件。无线传感器网络不仅能够感应目标区域中的一些现象，而且还有网络的特

征。因此，它是优于传统的传感器系统。

通常情况下，无线传感器网络中的传感器节点，都是随机地部署到目标区域中或者目标区域附近。

一个连接到因特网的远程基站（BS），被预定为给所有传感器节点发出命令，并从这些传感器节点那收

集信息。另外，这些无线传感器节点能够处理已获得的信息，并将消息传送到 BS，以及和其它节点通信。

图 1 中描述了一个无线传感器网络的结构。

因为这些传感器节点都是随机地分散在感应区域，所以，一个无线传感器网络应该有自组织的能力。

这表明了：这些无线传感器节点要比传统的传感器更加地自治。因此，设计在这种分布式环境下的相关

协议或者算法，变得越来越有挑战性了。而且，无线传感器节点还有很多的限制，包括适当的处理能力，

小的存储，短距离通信，和有限能量资源。这些限制使得设计无线传感器网络协议更加地困难了。因为，

无线传感器节点都是低功耗的，能量损耗方面的限制，是设计无线传感器网络协议的一个重要问题。此

外，节点的变动性，给协议的设计带来了更多的困难。这是因为，网络的拓扑结构经常在变化。

如图 1 中所示的结构，连接到因特网的 BS，经常要比传感器节点有更多的能量和能量供应。因此，

这样才有可能使得 BS 通过广播来发送命令。另一方面，BS 需要收集感应到的信息，并将它们反馈给用

户。由于传感器节点的有限能量，数据收集又给无线传感器网络中带来了一个重要的课题。设计一个在

能量损耗方面的高效数据收集协议，这是一个持续的研究工作，而且也是这篇论文的中心。

目前，针对于在无线传感器节点[5,8,9,12,14-17,19,20,23,24,28,30,32,33]之间，已经提出了很

多数据收集或通信协议。而所提出的这些协议，大多数都是工作在静态无线传感器网络中。然而，在很

多应用当中，传感器节点能够借助外部力量或者自身可移动组件来移动。例如，传感器节点可以附着于

动物身上来追踪，或者散布在大海之中。在现有的这些协议当中，基于簇结构的协议，提供了无线传感

器网络当中一个高效的数据收集结构。这篇论文考虑了这样的一个结构，并且为基于簇的数据收集协议

提出了：无线移动传感器网络中的分布式成簇算法。

目前，在无线移动传感器网络中，还没有提出并研究明确详细的移动性模型。因为，一个无线移动

传感器网络基本上是组织成一个无线 ad hoc 网络，我们所提及的移动性模型也应用在移动 ad hoc 网络

中。而且，在散布传感器节点之前，无线移动传感器网络中，其传感器节点的移动性模型可以提前编程。

因此，我们选择了以下三种移动性模型来评估所提出的数据收集协议：随机行走移动性模型

（RWM[7]），随机方向移动性模型（ RDM[26]），简单移动性模型（ SM[21,22]）。在第二节，我

们将给出有关这些移动性模型更详细的介绍。

所提出的能量损耗方面的分布式算法，为了测量它的性能，我们考虑了无线传感器网络的系统寿命。

这个系统寿命指的是：无线传感器网络所持续的时间，而且这与两个方面相关，（1）能量的损耗，

（2）服务的质量。一个高效地数据收集协议能够使无线传感器网络生存地更长久。如果这个网络能够生

存地更长久，它就不需要如此频繁地重建新的无线传感器网络。

论文所剩下的部分是如下组织的。在第 2 节中，我们给出了研究背景和相关工作。在第 3 节中，我

们介绍了存在的问题。所提出的成簇算法分别在第 4 节和第 5 节中进行了讨论。接着，在第 6 节中，通

过仿真，我们执行了这些算法并对比了它们在能量损耗方面的性能。在第 7 节中进行总结。

2.相关工作

在无线传感器网络中，传感器节点使用多跳通信，这样就避免了发送信息到 BS 时所花费的大量能量。

由于多跳通信的原因，终端用户需要处理可能堆积的太多的发送信息。对于一个传感器节点，传输它所

接收的所有信息和它自己需要发送的信息，同样可能要花费很多的能量。因此，需要一个自动化的方法，

来将数据组合或汇聚成一个有意义的信息小集合[14]，这个方法还依赖于应用。在这篇论文中，假设这

些传感器节点能够进行数据汇聚，并且我们主要集中在移动传感器节点是怎样将发送信息转发到 BS 的。

有两类现有的数据收集协议：层次化（基于簇）协议和非层次化协议。此非层次化协议包括：泛洪

[12,31]，Gossiping[10]，定向扩散[15]，SPIN[12]，和 REAR[9]。另一方面，此层次化协议包括：

SMECN[19]，SAR[29]，数据漏斗[24]，LEACH[14]，PEGASIS[20]，HIT[6]，LPT[17]，和

ACW[30,32]。此外，无线传感器网络的通信模型，采用了以下两种一般形式中的一种。

·时间驱动传输：从所有传感器节点那周期性地传输数据。

·事件驱动传输：仅仅只有检查到了一个特定事件时，这些传感器节点才会发出报告。

在文献[18]中，作者指出了：在现实静态无线传感器网络中，树型结构是一个很合适的数据收集结

构。可以通过各层的许多簇来组织一个树型结构。然而，在一个无线移动传感器网络中，网络拓扑结构

经常变化。一个静态传感器网络环境下的树型结构，它不能直接被应用到一个可移动的无线传感器网络

环境当中。为了保留树型结构的优点，我们考虑了一个基于簇的结构，它是一个有两层的数据收集的树

型结构。一个基于簇的（分层）数据收集协议，包括一系列的回合。在每个回合中，有两个主要的阶段：

（1）成簇，（2）信息传输阶段。在（1）阶段中，整个传感器网络将会划分成不同的簇。每个簇包括

一个簇头，还有大量的传感器节点。在（1）阶段中，通常有两个步骤：（1）簇头的选择和成簇。

（2）在所有的簇被组织之后，簇头就会在所处的簇中汇聚来自传感器节点的数据，然后将汇聚的信息直

接传输到 BS。在图 2 中捕获了一个回合中的操作，并且提出一个基于簇的机制。在这篇论文中，主要集

中在阶段（1）中。

我们考查了，在成簇过程移动性对性能的影响。在文献[21,22]中，作者使用了一个 SM 模型，讨论

了移动传感器网络中不同簇初始化机制的效益。在 SM 模型中，每个传感器节点，都在四个预定义的初

始方向中随机地选择一个速度和方向。如果一个传感器节点到达了感应区域的边界，它将会以同样的速

度倒转它的方向。在 ad hoc 网络中，提出了许多可移动的模型[3]。在这篇论文中，我们还考虑了 RWM

模型[7]和 RDM 模型[26]。在 RWM 模型中，一个传感器节点，它能够根据一个给定的范围和方向来随

机地选择一个速度，然后从它当前的位置移动到一个新的位置。在持续移动一段时间或者持续一段距离

的传输之后，每个传感器节点，都将会计算一个新的速度和方向来修改它当前的位置。在 RDM 模型中，

每个传感器节点都有一个持续稳定的速度，并且还能够随机地选择一个方向来传输。如果到达了感应区

域的边界，一个传感器节点能够选择一个新的角度方向（在 00 到 1800 之间）。

尽管在文献[13,20,30]中提出了许多基于簇的路由协议，有关传感器节点中实行成簇的问题，近几

年都讨论了[32,34,35]。一个更好的成簇算法，可能会将负载平均到每个传感器节点上，这样就延长了

系统的寿命。如果，在每个回合中产生簇头的数量有巨大的变化，那么，一些传感器节点会由于过多的

负载，从而迅速使用多达它们自己所有的能量。因此，系统的寿命将会被恶化。如果，在一个回合中没

有簇头的选择，每个传感器节点将会直接与 BS 通信，并消耗大量的能量。影响能量消耗的其它因素，还

有簇的大小。如果，在所有产生的簇当中，簇的大小相差很大，那么，更大簇的簇头要比其它簇头消耗

更多的能量。结果是，系统寿命变短了。总而言之，一个好的成簇算法应该实现以下三个目标：

1. 在每个回合中至少要选择一个簇头。

2. 在每个回合中产生簇头的数量要统一。

3. 所有产生的簇中应该要有同样的簇大小。

3.问题

在这篇论文中，我们考虑了无线移动传感器网络的这些方面：

·BS 是固定的，而且它离传感器节点较远。

·所有传感器节点都是可移动的，均匀的，而且能量有限。

·每个传感器节点都配备了一个位置发现系统[2,27]。

·所有传感器节点都是时间同步的[4]。

图 3 显示了这篇论文中，所考虑的移动传感器节点的组成。

回顾一下，在成簇阶段中有两个步骤：一个是选择簇头，另一个是成簇。在这篇论文中，我们首先

提出了两个有效的分布式算法，来选择移动传感器节点间的簇头，以节省能量损耗。所提出的算法将实

现第 2 节中所论及的目标。接着，我们还提出了一个在移动传感器节点间成簇的机制。如果，一个传感

器节点在决定哪个簇头加入时，忽略了它的移动性，那么，它可能就会选择一个较远距离的簇头加入进

来。这样，就损耗了更多的能量。

在 LEACH 中，提出了一个分布式的方式来决定簇头，并且能够完全应用到一个分布式的环境，比如：

传感器网络。然而，当应用了这样的一个规则，每个回合中簇头的数量可能相差较大，而且，在一些回

合当中可能会发生根本没有簇头的情况。在 LEACH 中，簇头选择的策略使用了以下的阀值，来实现每个

传感器节点间簇头选择的概率：

Tv= if v G, (1)

r 是所通过的回合数目，P 是簇头的目标比例，G 是还没有成为传感器节点的簇头的集合。从

Eq（1）当中，一个传感器节点依据还没有成为一个簇头的累积时间时，会被选择成为一个簇头。

上述阀值提供了一个很好的机制，可以让每个传感器节点独立的决定是否要成为簇头。在每个回合

中，从上一回合中被选簇头的实际数目来看，阀值是独立的。然而，我们没有必要在每个回合中，都精

确地拥有占目标比例（渴望得到的比例）的簇头数量。因此，上述阀值是一个理想的条件。例如：我们

考虑这样的情况，有 100 个传感器节点，而且希望在每个回合中都能选出 5 个簇头。在文献[11,14]中，

讨论了无线传感器网络内应该被选簇头的最佳数目，当然，在这里不会讨论。假如：在第一个回合中，

仅仅只选择了三个簇头。接着，在第二个回合中剩下了 97 个传感器节点。应用（1）式，所希望选择的

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