无线传感器网络的智能休眠机制（LEACH-CS）通过智能选择功能延长网络生命周期

Egyptian Informatics Journal（2013）14，109开罗大学埃及信息学杂志www.elsevier.com/locate/eijwww.sciencedirect.com原创文章无线传感器网络的智能休眠机制阿纳尔河Hady*，Sherine M.Abd El-kader，Hussein S.Eissa电子研究所计算机与系统系，埃及开罗收稿日期：2012年12月10日;接受日期：2013年2013年4月30日在线提供摘要提出了一种低能耗的无线传感器网络自适应分簇分层集中式休眠协议（LEACH-CS）。LEACH-CS通过提出一种智能选择功能的机制来延长无线传感器网络根据当时感测到的数据对节点进行排序。如果从某些群集接收的数据在一段时间内看起来不重要，则这些群集将被设置为睡眠模式，直到下一个数据轮。提出了一种智能休眠机制（ISM）算法来选择节点的功能模式。通过仿真比较LEACH-CS和著名的LEACH-C协议，LEACH-CS通过网络扩展成功地延长了网络的生命周期，平均比LEACH-C多35%，并将数据发送的端到端延迟最小化，平均比LEACH-C少50%。LEACH-CS已被提议用于培养应用，其中条件可以保持稳定一段时间，并且从一秒到另一秒都不是关键的。©2013制作和主办由Elsevier B.V.代表计算机与信息学院开罗大学。1. 介绍无线传感器网络（WSNs）由小型传感器节点组成，它们形成一个ad hoc分布式传感[1]和数据传播网络，以收集环境信息。*通讯作者。地址：电子研究所计算机和系统部，33 El-TahrirSt.，El-Dokki，Giza 12622，埃及联系电话：+20 100 636 499 4;传真：+20 2 333 516 31。电子邮件地址：redpearloo@hotmail.com，anar_abdelhady@eri.s-ci.eg（A.A. Hady）。开罗大学计算机和信息系负责同行审查。物理环境。无线传感器网络广泛应用于远距离和危险环境中可靠、准确的信息采集，可应用于国防、军事、工业控制、环境监测、交通管理、医疗、智能家居等 领 域 [2-4]。传感器价格便宜，资源有限，依靠电池供电，因此，重要的是所采用的路由协议，以有效地利用其权力在军事和民用应用，如目标跟踪，监视和安全管理。传感器节点有四个基本组成部分：传感单元，处理单元，无线电单元和电源单元[5]。传感器网络的主要任务是周期性地收集来自远程地形的数据，其中每个节点持续地感测环境并将数据发送回基站（BS）以供进一步分析; BS通常位于离目标区域相当远的地方最具限制性的因素1110-8665© 2013由Elsevier B. V.代表开罗大学计算机与信息学院制作和主办。http://dx.doi.org/10.1016/j.eij.2013.03.002制作和主办：Elsevier关键词分层协议;睡眠节点;生存期;LEACH-C;无线传感器网络110A.A. Hady等人在无线传感器网络的生命周期中，部署的传感器节点的能量资源是有限的。由于传感器节点携带的能量有限且一般不可替代，因此无线传感器网络的协议设计必须考虑能量效率问题。此外，网络协议还应该考虑其他问题，如自我配置、容错和延迟。传感器网络设计的另一个重要标准是数据传输时间，因为它在许多应用中至关重要，包括战场和医疗/安全监控系统。这样的应用需要在一定的时间限制内从传感器节点接收数据。无线传感器网络中的通信协议通过均匀分配能量负载，降低网络能耗，从而延长网络寿命，对网络性能有着重要的影响。因此，设计能量有效的协议对于延长无线传感器网络的寿命至关重要。在无线传感器网络路由协议的评估和改进方面已经做了大量的研究工作，如[6]。提出了一种延长无线传感器网络生存期的协议.第2节回顾了与拟议方案相关的工作。本文的其余部分组织如下：第3节详细介绍了LEACH-C协议作为基础，提出的协议。第4节描述了LEACH-CS协议及其详细功能。第5节通过模拟结果讨论了与LEACH-C相比LEACH-CS的评价。最后，第6节讨论了结论和未来的工作。2. 相关工作已经提出了许多想法，在路由中使用聚类技术来提高网络的能量效率[7Heinzelman等人。[7]提出了一种基于聚类的单层算法，称为低能量自适应聚类层次（LEACH）。它假设所有的传感器节点可以直接与基站通信。为了节省能量，LEACH只选择所有传感器节点的一小部分p作为簇头。其余的传感器节点根据簇头节点的信号强度加入合适的簇。簇头的操作被分成多轮，每轮包括簇建立阶段以形成簇，以及稳态阶段，在稳态阶段，簇头聚合从其簇成员接收的数据并通过单跳通信将聚合的数据发送到基站。经过一轮谈判，正在挑选新的协调员。选择规则是从从未被选为协调器的节点中随机选择一个节点，或者选择的时间成为一名协调员是最低限度的。虽然有优势，使用LEACH的分布式集群形成算法，它提供了没有保证的位置和/或集群头节点的数量。由于集群是自适应的，因此在给定回合期间获得较差的集群设置不会对整体性能产生很大影响。然而，使用中央控制算法来形成簇可以通过将簇头节点分散在整个网络中来产生更好的簇。这是LEACH集中式（LEACH-C）[8]协议的基本思想，该协议使用集中式聚类算法以及与LEACH相同的功能，如下所示。在该协议中，基站从传感器节点接收关于它们的电流的位置和能量级别然后决定簇头、形成簇、并发送传输调度。LEACH-C算法的性能优于LEACH算法，因为LEACH-C算法在选择簇头时，基站可以获得整个网络的拓扑信息，节省了传感器节点LEACH和LEACH-C虽然至今仍在技术上屹立不倒，但它们仍然可以被引入以提高寿命和其他方面。LEACH和LEACH-C不考虑节点的不同功能模式，例如本文中考虑的模式，其根据数据的智能分析将节点从功能模式切换到睡眠模式。在文献[9]中，提出了LEACH-CE协议，其中网络中5%的存活节点是簇头。基站使网络中10%的节点进入睡眠模式。这在选择簇头之前完成。处于休眠模式的节点不感测任何数据，也不从基站接收簇头信息。基站控制所有节点的操作。基站选择5%作为簇头，并且前几轮的簇头没有资格参与簇头选择，除非网络中的所有节点都成为簇头。该模型随机选择节点切换到休眠模式，即使保持生存期也不能保证数据质量。在[5]中，所提出的路由方案在网络中的每个簇中采用节点路由。所提出的路由方案的结构与正常LEACH协议中的过程相同。计算传感器节点的数量，簇的形成和簇头的选择是相同的，在这个建议的协议LEACH。通过重复执行此过程，由于集群内的适当节点调度，总能量效率增加。在该节点调度中，平均分配总的可用剩余能量，并且根据剩余能量比较来选举簇头。当每个集群中的节点处于睡眠模式时，它消耗的能量非常小。这里，通过改变睡眠模式和活动模式来增加总轮次，并且以平衡的方式分配可用能量。该协议虽然没有随机选择休眠节点，但没有考虑发送数据的质量。在[10]中，提出了一种协议，该协议还使用三个因素将一定比例的节点切换到睡眠模式，这三个因素是：能量水平，邻居数量和邻居之间的平均距离。 具有很多邻居并且具有高能量水平的节点是切换到睡眠模式的良好候选者，因为节点的邻居数量越多，其具有的重叠越多，并且能量越低，其死亡的可能性越大。该协议和其他协议一样，没有根据感测数据考虑睡眠模式，这是本文的新颖方法。本研究提出了一种新的算法，选择一定比例的集群切换到睡眠模式。Clus-ter由邻居节点组成，这些节点通常具有公共数据，这就是为什么它由clus- ter头聚合以发送单个数据包的原因。在耕作区域中，如果条件在一个数据包中稳定，则不太可能急剧地改变，这就是为什么在剩余的回合中将这些集群切换到睡眠模式将节省能量并且不影响数据质量。无线传感器网络的智能休眠机制111时间3. 低能耗自适应分簇层次集中式协议（LEACH-C）虽然使用LEACH的分布式簇形成算法有优势，但它不能保证簇头节点的位置和/或数量。由于聚类器是自适应的，因此在给定回合期间获得较差的聚类设置不会对整体性能产生很大影响。然而，使用中央控制算法来形成，通过将簇头节点分散在整个网络中，簇可以产生更好的簇。这是LEACH集中式（LEACH-C）协议的基本思想[8]，该协议使用集中式聚类算法以及与LEACH相同的功能，如下所示：3.1. 基站集群形成在LEACH-C的建立阶段期间，每个节点向基站发送关于其当前位置（可能使用GPS接收器确定）和能量水平的信息。基站不仅需要确定好的簇，而且还必须确保能量负载在所有节点之间均匀分布。为此，基站计算平均节点能量，并且具有低于该平均值的能量的任何节点不能是当前轮的簇头。使用剩余的节点作为可能的簇头，基站使用模拟退火算法来寻找簇，以解决寻找最佳簇的NP-难题。该算法试图通过最小化所有非簇头节点与最近簇头之间的距离平方和，来最小化非簇头节点向簇头发送数据所需的能量。一旦找到簇头和相关联的簇，基站就广播包含每个节点的簇头ID的消息。如果节点3.2. 稳态相位LEACH-C的稳态阶段与LEACH相同。一旦集群被创建并且 TDMA 方 案 被 固 定 ， 数 据 传 输 就 可 以 开 始 ， 从 而LEACH-C网络的稳态操作。假设节点总是有数据要发送，它们在分配的传输时间内使用最小量的能量将其发送到簇头。这允许每个非集群头节点的无线电组件在除了其传输时间之外的所有时间都被关闭簇头节点必须保持其接收-从集群中的节点接收所有数据。一旦簇头具有来自其簇中的节点的所有数据，簇头节点聚合数据，然后将压缩数据发送到基站。由于基站通常距离较远，因此这是一种高能量传输。图1显示了LEACH-C操作的时间轴。LEACH-C也是主动网络协议的一个例子。LEACH的效率不如LEACH-C（LEACH-C每单位能量提供的数据比LEACH多40%）。这是因为基站具有网络中所有节点的位置和能量的全局知识，因此它可以产生需要更少能量用于数据传输的更好的集群。[8]的作者引用了改进的两个关键原 因 ： 配 置 更 好 的 集 群 和 产 生 最 佳 数 量 的 集 群 头 。LEACH-C的每一轮中的簇头的数量等于预定的最优值，而对于LEACH，簇头的数量从一轮到另一轮随机选择尽管LEACH和LEACH-C提供了显著的节能，但由于WSN中的密集部署，网络中存在冗余节点，其中传感范围与其值班邻居完全重叠[13]。这个问题产生了这项研究的主要动机，如何节省网络的能量，但这次不是通过消除冗余数据，而是通过消除无意义的数据。4. 低能耗自适应分簇分层集中式休眠协议（LEACH-CS）本节详细解释LEACH-CS协议的功能，该协议是LEACH-C的修改版本。A节解释了在设计协议时提出的网络模型。B节描述了协议操作中采用的无线电模型。第C节最终详细定义了LEACH-CS操作。4.1. 网络模型设计协议网络时采用的假设如下：1. 基站被固定在远离传感器节点的地方。2. 传感器节点是均匀的，能量受限的均匀能量。3. 传感器节点没有移动性。4. 所有节点都能够到达彼此和基站。5. 对称传播信道。6. 每个节点以固定的速率感知环境，并且总是有数据要发送到基站。设置稳态集群形成节点i节点i帧图1LEACH-C操作。112A.A. Hady等人FSeT1路径衰落功率损耗）信道模型，启动时间第1后续轮次BS群集形成阶段稳态阶段集群形成集群发送/接收TDMA发送/接收周期1循环周期23如果醒着数据数据模式继电器分析帧1标志发送/接收插槽数=活动插槽数插槽Slot1 2槽n时间图2典型的LEACH-CS网络。图3LEACH-CS时间轴。4.2. 射电能量耗散模型ETx-amp;damp; damp; ETx-amp;damp（lωElωefsωd2ifddo<4ð1Þ无线电硬件耗散的简单模型被用作LEACH-C，发射机消耗能量以运行无线电电子设备和功率放大器，接收机消耗能量以运行无线电电子设备。用于实验这里所描述的，自由空间（D2功率损耗）和μ L，4ETx（1）;d（1）其中do是：reamplωE elec lωeamp ωdifdPdo取决于发射机和接收机之间的距离，其中无线电设备消耗EfS=50 nJ/bit以运行发射机或接收机电路，并且EfS=10pJ= bit=m2，电子能量（Emax）取决于许多因素，例如信号的数字编码、调制、滤波和扩展，而放大器能量efsd2或eamp<$40： 0013 pJ= bit= m2，用于发送放大器。从而eampD4;取决于到接收器和接收器的距离使用该无线电模型将L比特消息发送距离d无线电消耗：能够误码率。为了接收这条信息，无线电消耗：Do¼无线传感器网络的智能休眠机制113SCHSNCH公司简介SCH SNCHSCH公司简介SCHSNCHSNCHSCHSCH还活着还活着KN存活K还活着S活着kN活着SCHSNCHSNCH2ERxkERx-eleclERxE4.3. LEACH-CS方案操作ð2Þ在本节中，给出LEACH-CS协议的详细描述; LEACH-CS协议对网络中的节点采用休眠智能机制（ISM）以延长节点的生命期和网络的整体生命期LEACH-CS协议通过对网络中节点发送的数据进行分析，对网络中的节点采用ISM规则，根据该规则选择数据簇，或者切换到睡眠模式直到下一轮。处于睡眠模式的节点在整个轮中不感测任何数据。该智能方案是一种新颖的节点休眠决策方案，以往的所有节点休眠协议都没有考虑节点在休眠决策后丢失数据包时发送数据的质量模式其中大多数依赖于节点的地理位置和相邻节点的数量，从而依赖于数据冗余的预期。使用所提出的智能方案，网络中所有存活节点的初始数据包被智能地分析，以期望轮中的后续数据包是否具有重要性。因此，ISM是将QoS（服务质量）分析添加到LEACH-C的方案，取决于根据该分析所采取的决定来延长其寿命。图2中示出了典型的LEACH-CS网络，其中一些集群被置于睡眠状态，并且一些集群正在操作和发送数据。在每轮之前，基站从网络中的每个节点接收具有其当前能量水平的分组。根据该能量水平，基站对节点进行降序排序，并选择5%的存活节点作为该轮的簇头。这一方法的结论是，[8]的作者将簇头的最佳数目设为能量最小化。基站通过选择节点和簇头之间的最小平方距离将剩余节点分配给它们相应的簇头。在将节点分配给它们的簇头之后，时间TDMA帧时隙被分配并由簇头发送到它的集群节点开始发送数据。因此，节点开始在顺序的TDMA时隙中向其对应的簇头发送数据。簇头aggre-gates接收并将其发送到基站。在第4.3.1节中，基站在第一个分组上使用ISM来决定休眠和唤醒集群4.3.1. 智能睡眠机制（ISM）图4LEACH-CS伪码。簇头从其对应的簇节点接收数据分组，并聚合数据分组以获得接收到的数据的平均值基站从簇头接收该轮中的第一个数据分组。基站分析第一帧的接收数据并将其与定义的阈值进行比较，如果该数据低于该阈值，则意味着该数据在该轮中不太可能是重要的。该阈值将被定义为：●●●114A.A. Hady等人根据感测到的应用向用户提供信息。例如，它可能是农田中的湿度，如果该湿度低于用户定义的阈值，那么它似乎将在该数据轮中达到临界值，并且它将保持稳定一段时间。根据该分析，基站决定在该轮中将哪些集群切换到休眠模式。它广播的数据包的QoS缓存设置为1，将切换到休眠模式的群集节点的地址设置为1。将其地址指定为目的地的节点这些节点和它们的簇头反过来将它们的能量信息发送到基站，从而结束它们在该轮中的角色。其余的集群继续该轮，并随后在其固定的TDMA时隙中将其数据发送到基站。图3示出了所描述的LEACH-CS方案的时间轴。图4中的以下伪代码描述了LEACH-CS协议的功能：5. LEACH-CS方案评价OMNet++离散事件模拟器[14]已用于实现LEACH-CS协议 。 网 络 中 的 节 点 数 量 范 围 从 100 到 1000 个 节 点 。LEACH-CS协议与LEACH-C协议在网络寿命、端到端延迟和吞吐量方面进行了比较。网络生命周期被定义为直到网络中只有少于10个节点存活的轮数。模拟中使用的参数如表1所示。5.1. 寿命图5示出了在网络中没有节点存活之前网络存活的轮数。该图显示，所提出的LEACH-CS协议在50到500个节点的范围内将寿命延长约20%，并且在1000个节点的网络中达到峰 值 ， 寿 命 增 加 了 45% 。 它 的 结 论 是 ， LEACH-CSperform- forms远远好于LEACH-C在较大的网络作为睡眠节点的数量增加，集群变得更大，因此，整个网络的生命周期增加。图6还显示，在大多数情况下，第一个死亡的节点受到LEACH-CS中所做修改的影响，图7端到端延迟。会比LEACH-C多打几轮就死在某些情况下，如图所示，情况并非如此，因为可能不会选择相同的节点切换到睡眠模式，因为这取决于数据的重要性，并且在这种情况下，节点将图5网络死亡前的回合数图6第一个节点死亡表1模 拟 中使用的参数总结。参数字段大小（M·M）传感器节点的初始能量发射器/接收器电子设备ETx和ERx（ERx）发射机放大器，其中ddo<发射机放大器，其中dPdo聚合能量数据包大小值1000· 10000.5J50 nJ/efs¼0： 0013 pJ= bit=m25 nJ/位/信号4000位eamp¼10 pJ=位=m2●无线传感器网络的智能休眠机制115加载为普通LEACH-C，因此，第一个死亡的节点可能会比LEACH-C更早死亡或与LEACH-C相同。5.2. 延迟无线传感器网络中的延迟被定义为从节点发送数据包与其到达基站之间的时间差该值在整个网络生命周期内取平均值，以确定网络中的平均端到端延迟。图7示出了LEACH-CS将延迟减少了50%，因为睡眠模式可以在任何回合中以大数目的集群为目标，因此，总体平均延迟将显示出合理的减少。6. 结论本 文 提 出 了 一 种 低 能 耗 自 适 应 分 簇 层 次 休 眠 协 议（LEACH-CS ） ，该协 议采用 一种名 为智能 休眠机 制（ISM）的新算法，根据网络中一定比例的节点在一定时间内发送的数据及其重要性，为这些节点采用休眠模式。通过模拟结果证明，与LEACH-C相比，LEACH-CS更有效。实验结果表明，LEACH-CS与LEACH-C相比，平均延长了45%的无线传感器网络生存时间，端到端的数据发送时延也比LEACH-C降低了50%。因此，可以得出结论，LEACH-CS协议非常适合于要求数据质量和生命周期延长的应用，如精准农业应用，其中数据不会在短时间内发生剧烈或严重变化。LEACH-CS是第一个将智能数据分析引入无线传感器网络睡眠机制的协议，除了具有使用睡眠模式所遇到的使用寿命延长的优点外，在WSN中被定义为每个时隙成功分组传输的预期数量[15]的吞吐量在LEACH-CS中急剧下降，因为并非所有节点都在网络中工作，因此，不是相同数量的分组被传递。虽然这似乎是一个缺点，但如果在某个时间段内发送的数据包是无关紧要的，则相反可能是一个优点。LEACH-CS协议将不适合于数据从一个时刻到另一个时刻都是至关重要的应用，如大多数军事应用或与生命安全有关的应用。7. 今后工作在未来的工作中，它是打算扩展LEACH-CS协议与睡眠节点的选择更多的改进。考虑节点的移动性也是无线传感器网络中一个值得深入研究的引用[1] 放大图片作者：Kristan M，Kristan A.基于能量和距离的分簇：一种能量有效的无线传感器网络分簇方法。世界科学与工程学院2009;55.[2] Saravanakumar R，Kavitha M.无线传感器网络能量感知数据中心路由算法性能评估2007年8月24日和25日，在印度泰米尔纳德邦普杜克泰的Sudharsan工程学院举行了关于智能系统及其应用的国家级会议[3] Saravanakumar R，Susila SG. iPower --基于无线传感器网络的智能建筑节能系统。2007年10月4日和5日在印度泰米尔纳德邦[4] Saravanakumar R，Malaisamy K.用于无线传感器网络的节能MAC。2008年24日至25日在印度泰米尔纳德邦霍苏尔Adhiyaman工程学院举行的新兴技术应用全国会议[5] Saravanakumar R，Susila SG，Raja J.一种能量有效的基于簇的无线传感器网络节点调度协议。固态和集成电路技术（ICSICT），2010年10月IEEE国际会议p. 2053-57年[6] 阿卜杜勒·卡德尔无线传感器网络分层路由协议的性能评估。Mediterr J Comput NetworksUnited Kingdom 2011;7（3）：237-43，1744-2397.[7] Heinzelman WB.用于无线网络的特定于应用的协议架构。博士论文。麻省理工学院; 2000年6月。[8] Heinzelman WB，Chandrakasan AP，Balakrishnan H.无线微传感器网络的应用特定协议架构。IEEE跨线通信2002;1（4）：660-70.[9] Manjula SH ， Reddy EB ， Shaila K ， Nalini L ， VenugopalKR，Patnaik LM.无线传感器网络中基站控制的分簇方案。2008年无线日。08年的WD。第一个IFIP。2008年11月p. 1比5。[10] [10] J. 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