在非均匀分簇思想的基础上，提出了一种新的WSN多跳成簇路由算法。在该算法中，距汇聚点较近的节点直接与汇聚点通信，进一步减小了靠近汇聚点的簇规模，从而减轻了簇首负载，避免了不必要的能量消耗。仿真实验表明，该算法能使WSN网络负载更均衡，有助于解决能量空洞难题、延长WSN网络总的生存时间。
第9期 黄琛,等:传感器网络中基于非均匀分簇负载均衡路由算法 3477 络牛存时间。在下一章的仿真实验中会给出m取不同值的网 从实验结果来看,LUC算法具有以下优点:a)算法尽可能 络能耗情况。本文只是初步分析了参数c和m,关于用理论化地减少了靠近汇聚点的簇首能耗,均衡了网络负载;b)汇聚点 的方法优化这两个参数还在进一步训究。 只在恻络初始化时参与算法计算,算法通信开销较少,节省了 刈络能耗;c)相比于 LEACII和EELC算法,LLC算法更适合于 3仿真实验与分析 大规模网络。 仿真环境采用Ns2,实验先研究参数m对本算法的影响,4结束语 再从能耗和节点存活数量两方面来比较LUC算法与 LEACH、 EELC算法的性能。文对区域面积S=100×100m、节点总 本文在分析已有的分簇路由算法的基础上提出了LUC算 数N=100和区域面积S=150×150m3、节点总数N=200的法。该算法在借鉴非均匀分簇的思想上,对于靠近汇聚点的节 场景进行了仿真。在仿真过程中,每个节点的初始能量均为2点直接与汇聚点通信并由其管理,对于距离汇聚点较远的节点 J,最大通信半径Rn=60m 采用分布式的随机选举簇首方式由簇首管理,很大程度上减少 图2给出了N=100、m取不同值时网络的能托情况,横坐了靠近汇聚点的簇首能耗。通过仿真表明,LUC算法能有效 标表示时间,纵坐标表示网络能耗。从图中可以看出m=0.15均衡网络负载,延长了网络生存时间,相比于 LEACH和EEUC 对应的曲线能耗最高,这是由于牛成的簇过多,数据发送量增算法,更适合于大型网络的部署,具有广泛的适用性。下一步 大所导致的。m=0.25与m=0.4对应的曲线比较接近,虽然如究工作将针对不同规模和不同密度的WSN,从理论上给出 在前620s左右的时间中,m=0.4对应的曲线图能耗比m=参数c和R的最优计算模型。 0.25的小,这主要是因为m=0.4时生成的簇首少,数据融合参考文献 效果比m=0.25好,但是簇首负载比较重,在620以后,不少[1]Lian-hong. Concepts, issues and advance of sensor networks and 负载过重的簇首节点开始死亡,网络连通性变弱,网络能耗高 data management of sensor networks[J]. Journal of Software 于m=0.25时的情况。因此在实验过程中m=0.25。 2003,14(10):1717-1727 [2 HEINZELMAN W, CHANDRAKASAN A, BALAKRISHNAN I.A ELR applieation -specifie protocol architecture for wireless microsensor net works[ J. IEEE Trans on Wireless Communications, 2002, 1 (4):660-670 [3 LINDSEY S, RAGHAVENDRA C, SIVALINGAM K M. Data gathe o非首节 200400600800100012001400 网络生存时间/ ring algorithms in sensor networks using energy metries[J].IEEE 图1某时刻网络拓扑图图2N=100时,m取不同值时网络能耗 Trans on Parallel and Distributed Systems, 2002, 13(9): 924 图3和4显示了当N=100时,随着时间的增长,网络能耗 与节点存活数量情况。从图中可以看出,由于 LEACH算法采4 MURUGANATHAN S D, MADCE, BHASIN R I,ea. A centra 用簇首直接与汇聚点通信方式,并且簇首选举时没有考虑节点 lized energy-efficient routing protocol for wireless sensor networks J I 的能量和相对位置等囚素,能耗最大,节点死亡速度最快,生存 IEEE Communications Magazine, 2005, 43(8):8-13 时间也最短。EEUC算法通过在一定范围内选取剩余能量最5 HEINZELMAN W, CHANDRAKASANA, BALAKRISHMAN H Energy efficient communication protocol for wireless microsensor net 大的节点作为簇首,严格控制簇首数量,并且簇间采用多跳通 works[C]//Proc of the 33rd Hawaii International Conference on Sys 信方式,故能耗显著减少,节点死亡速度大懾度降低。LLC算 ten Sciences. Maui: IEEE Compuler Society, 2000 法相比于EEUC算法,靠近汇聚点的簇首能耗更小,在均衡网6] CHUNG S,LEEB, LI Ji-long,eta!. A novel cluster-header selec 络负载的同时,通信开销也有所减少,因此能耗最低。冋时无 tion method in wireless sensor networks[C|//Proc of the &th Confer 论以第一个节点死亡的时间还是最后一个节点的死亡时间作 ence on WSEAS International Conference on Evolutionary Computing 为网络生存时间的判断标准,LUC算法都是最优的。 2007 100 [7 YOUNIS O, FAHMY S H. A hybrid, energy efficient, distributed s16 80 clustering approach for Ad hoc sensor networks [J]. IEEE Trans on 20 60 80 CH 班40 bile Computing 8 OLARIU S, STOJMENOVIC I. Design guidelines for maximizing life 0200400600800100012001400 00200400600800012 time and avoiding energy holes in sensor networks with uniform distri 图3N=100肘时三种算法能耗对比图4N=100时三种算法节点存活数量对比 bution and uniform reporting[ C]//Proe of IEEE INFOCOM. Barcelo na:s.n],2006:1-12 图5和6显示了N=20时的网络能耗和节点存活数量情91 SORO S, HEINZELMAN W. Prolonging the lifetime of wireless sen 况,从图中不仅可以看出LUC算法性能最好,而且可以发现当 sor networks via unequal clustering[ C]//Proc of the 5th International 网络规模更大时,LUC算法优势更明显。 Workshop on Algorithms for Wireless, Mobile. Denver: Ad hoc and 400 Sensor networks 2005 LEACH [10 ISRAR N, AWAN I. Coverage based intercluster communication for load balancing in wireless sensor networks[C]//Proc of the: 21st In- LEACI 80 40 ternational Conference on Advanced Information Networking and Ap 05001000150020002500 050010001500200070 plications Workshops. 2007: 923-928. 网络生存时间/轮 网络生存时间/轮 图5M=20时二种算法能耗对比图6N=200时三种算法节点存活数量情况 [11]李成法,陈资海,叶懋,等.一种基于非均匀分簇的无线传感器网 络路由协议[J,计算机学报,2007,30(1):27-36