异构无线传感器网络的多级能量管理模型及性能评估

工程科学与技术，国际期刊20（2017）105完整文章异构无线传感器网络Samayveer Singh印度大诺伊达贝内特大学计算机科学工程系阿提奇莱因福奥文章历史记录：2016年4月28日收到2016年8月23日修订2016年9月13日接受2016年10月25日在线发布保留字：多级异构网络生命周期聚类轮数A B S T R A C T在本文中，我们提出了一个多级异构网络模型，其特征在于两种类型的参数：主参数和辅助参数。一级参数决定了非均质性的程度，二级参数则根据非均质性的程度来确定。该模型可以描述一个网络，其中节点可以根据参数值具有多达n级的能量（n是有限数）我们评估的HEED，一个集群协议的性能，使用这个模型，并命名为MLHEED（多级HEED）协议。对于n水平的异源干扰，该方案用MLHEED-n表示.在任何异质性水平中的每种类型的节点的数量MLHEED协议（对于所有级别的异构性）考虑两个参数来决定簇头，即，剩余能量和节点密度。在这项工作中，我们说明了六个层次的网络模型。实验上，随着异质性水平的增加，能量耗散的速率降低，因此节点保持存活更长的时间。MLHEED-1、MLHEED-2、MLHEED-3、MLHEED-4、MLHEED-5和MLHEED-6增加了通过增加网络，工作寿命分别提高了73.05%、143.40%、213.17%、267.90%、348.60能量分别为40%、57%、68.5%、78%、84%。©2016 Karabuk University. Elsevier B.V.的出版服务。这是CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍无线通信技术的发展使得设计无线传感器网络成为可能，它包含成千上万个小节点，可以作为一种在各种环境下收集数据的有力工具它们被部署在室内和室外场景中，并且预期无人值守地工作，监控区域，并向控制位置或基站报告无线传感器网络是通过无线介质进行通信的自主自组织传感器节点的集合[1]。这些小型传感设备包括用于数据存储的存储器，用于数据处理的CPU，电池和用于接收和发送数据的收发器无线传感器网络中的传感器节点具有有限的资源，包括低无线通信带宽、低处理能力、微小的存储空间和不足的不可充电电池[2]。每个传感器节点的大小根据应用的要求而变化，即，在军事或监视应用中，它可能被微观地减小。这些设备的支出取决于它们的参数，如处理速度，内存大小，电池等。无线传感器网络可以被广泛地限制为两类：homogeneous和heterogeneous网络。在同构网络中，所有传感器节点在硬件和电池能量方面是相同的;在异构网络中，它们是不同的所招致的费用电子邮件地址：samayveersingh@gmail.com由Karabuk大学负责进行同行审查增加一个传感器的能量所需的能量比部署相同能量的额外传感器所需的能量要小得多。这方面表明能量异质性的影响除了能量异质性之外，还有两种异质性，即链路异质性和计算异质性[1]。这些异质性基本上是能量的函数;因此，能量异质性是基本的异质性。如果网络中没有能量异质性，那么链路和计算异质性将对网络寿命产生负面影响WSN中的一个主要问题是开发一种节能协议，这对网络的生命周期和稳定性有重大影响[2，22，23]。这个问题可以通过聚类来解决，因为它是一种有效的方法，可以有效地使用网络能量在这种方法中，传感器节点在集群中进行协调，每个集群都有一个簇头。在分簇中，簇头可以是固定的，也可以是自我激励的.在固定簇头的情况下，预定簇头的集合在整个过程中是永久的在自激励头的情况下，簇头使用轮询机制进行改变在本文中，我们提出了一个多级异构网络模型，可以描述任何有限层次的异构性。我们评估- uate网络性能，考虑HEED的实现，我们提出的模型。因此，HEED实现（MLHEED）被称为MLHEED-1、MLHEED-2、MLHEED-3、. . ，MLHEED-n.MLHEED-1假设WSN中的所有传感器节点具有相同的能量，HEED协议针对该能量实现，即，同构网络http://dx.doi.org/10.1016/j.jestch.2016.09.0082215-0986/©2016 Karabuk University.出版社：Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程科学与技术国际期刊杂志主页：www.elsevier.com/locate/jestch106S. Singh/Engineering Science and Technology，an International Journal 20（2017）1052级，3级，4级，... . .. . ，n个能级。在这项工作中，我们说明了我们的模型高达六个层次的异质性原始的HEED协议考虑两个参数，即剩余能量和节点密度来寻找簇头。对于MLHEED，我们考虑相同的参数来寻找簇头。本文的组织结构如下。第二部分是相关文献综述。在第3节中，提出了无线传感器网络的多级异构模型，用于模拟MLHEED到n级。第四部分讨论了该算法的聚类和数据传输过程，并给出了算法的伪代码.在第5节中，我们讨论了模拟结果，最后，在第6节中总结了本文。2. 文献调查无线传感器网络中节点的能量供应通常由电池供电，电池不可充电或更换。无线传感器网络的主要挑战是提高能量效率和最大化网络寿命。在过去的几年中，已经讨论了几个协议，主要集中在能量使用，以延长网络的生命周期。Heinzelman等人讨论了基于分簇的低能耗自适应分簇层次（LEACH）协议，它降低了能耗，从而增加了网络的生存时间[3]。它选择少数节点作为簇头，在网络中以循环方式动态建立它们的剩余能量簇头将来自属于其簇的传感器节点的数据进行累积，将其聚合，然后将聚合的数据发送到基站。论文[4]讨论了LEACH-C协议，它是对LEACH协议的一种扩充，通过在整个网络中分散簇头，从而可以产生更好的性能。文章[5]讨论了LEACH协议的扩展--稳定选举协议（SEP），该协议考虑了具有两级异构性的异构WSN它提供了更长的恒定区域，由于更多的强大的传感器节点带来的额外能量，异构性不能扩展为多级异构的无线传感器网络。论文[6]讨论了分布式能量有效的聚类（DEEC）协议，考虑2级和多级能量异构性。在该协议中，对于簇头的选择，根据每个节点的剩余能量与网络平均能量的比值来计算概率，概率高的节点有更多的文献[7]讨论了一种利用蚁群优化方法来延长异构无线传感器网络生命周期在文献[8]中，随机和公平的分布式节能聚类（SEDEEC）协议讨论了两级异构性。该算法通过在整个网络中均匀分配能量消耗来计算动态概率，并根据动态概率来选择簇头文章[9]通过假设单跳分簇拓扑结构，考虑了具有不同初始能量水平的三种类型的节点，并分析了网络寿命。论文[10]讨论了用于[9]中给出的相同异构网络的节能聚类和数据聚合（EECDA）协议。讨论了一种簇头选举技术，选择一条剩余能量最大的路径论文[11]讨论了分布式稳定簇头选举（DSCHE）协议，通过考虑类似于[9，10]中的异构WSN来计算网络的网络寿命和稳定性。该算法根据每个节点的剩余能量与网络平均能量的比值，利用加权概率来选择簇头文章[12]讨论了平衡的能量有效网络集成超级异构（BEENISH）协议，考虑了四个层次的异构性，它实现了更长的稳定性，生命周期，比DEEC和DDEEC更有效的信息在[13]中，讨论了混合能量有效分布式（HEED）分簇协议，该协议使用剩余能量作为主要约束，节点度作为簇头选择的次要约束。在文献[14]中，针对三层异构网络模型讨论了一种异构HEED协议.这是纸的延伸[13]。[14]这篇论文由Singh等人进一步扩展[15]。论文[15]讨论了一个能量有效的协议，使用模糊逻辑的异构传感器网络，考虑五个层次的异构。Kumar讨论了两种分布式协议，即单跳节能集群协议（S-EECP）和多跳节能集群协议（M-EECP）[17]。在S-EECP协议中，簇头的选举是根据每个节点的剩余能量与网络平均能量的比值加权概率进行的。他观察到，在单跳通信中，数据包直接传输到BS而没有任何中继节点，由于长距离传输，远离BS的节点具有更高的能量消耗，并且这些节点可能首先消亡。在M-EECP中通过使用到BS的多跳通信M-EECP使用贪婪方法来解决单源最短问题，以找到从每个簇头到BS的最短路径。 Farouk等人讨论了一种稳定且节能的集群（SEEC）协议，并将其扩展到多级SEEC[18]。它取决于被划分为集群的网络结构。每个集群都有一个强大的高级节点和一些随机部署在该集群中的普通节点。在多层结构中，更强大的超级节点被分配到覆盖遥远的传感区域。每种类型的节点在感测、聚合或向基站的传输中具有其作用。Singh等人讨论了一种使用模糊逻辑的异构WSN的节能聚类协议[19]。它考虑了四个参数，即，剩余能量、节点密度、平均能量和距离。它采用模糊逻辑来确定簇头。在该协议中，如果簇头不能彼此通信，则数据可能丢失。Xu等人讨论了一种平衡能效（BEE）聚类算法，它是HEED协议的扩展[20]。BEE通过考虑簇首节点的局部密度来提供网络覆盖。由于它是单跳通信，所以它在长距离传输时消耗更多的能量。为了进一步提高BEE的性能，本文还讨论了BEE的多跳版本，即平衡能量效率多跳（BEEM）分簇算法。Xiao等人讨论了用于能量效率的单元聚类算法（CC-HEED），其是HEED的扩展[21]。该算法将网络的簇内区域划分为若干个单元形区域，在每个单元形区域内引入单元节点，对每个单元形区域内的数据进行组装考虑功耗模型。HEED协议是处理负载的重要协议之一平衡也。在本文中，我们研究的异质性的传感器节点能量的影响我们提出了一个多级能量网络模型，这是一个通用的模型来描述任何层次的异质性，当然是有限的数量。我们说明了六个层次的异质性。WSN中的异质性是有利的，因为通过增加更多传感器来增加网络能量比通过增加一些现有节点的能量通过部署具有更高能量水平的一些节点）。HEED的最终实现被称为MLHEED协议。在下一节中，我们将解释我们提出的多级异构网络模型。3. 多级异构网络模型在讨论我们的网络模型之前，我们列出了为WSN所做的基本配置。S. Singh/Engineering Science and Technology，an International Journal 20（2017）105107¼¼¼A-W-3212网络，表示为N1，N2，N3，. . ，Nn，分别必须满足11122-¼最初，所有节点具有相同的能力，但具有不同的能量，并且在部署后是静止的，每个节点由唯一的ID标识。网络中节点的性质是同构或异构的。节点是位置未知的，即，不配备GPS可覆盖天线。● 传感器节点部署后无人值守，意味着-a-wiU5b具有稳定电源的网络区域;因此它没有能量、内存或计算限制。每个节点都具有执行数据聚合的能力，通过该数据聚合，多个数据包可以被压缩成单个数据包。传感器节点之间的距离是基于可用的接收信号强度来计算的。传感器节点具有根据接收节点的距离调节传输能量的能力，节点失效被认为是由于能量耗尽。如果a被赋予值wi（i> 1），即，awi，则在（3）中只有（i-1）个非零项。这意味着网络中只有（i-1）种类型的节点，并且该模型描述了（i-1）个层次的异构性。对于i =1，（3）的值为零，这是退化的情况，它并不意味着任何水平的异质性。对于 w2，网络中只有一种节点，该模型描述了一级异质性，其本质上是同质网络。1能级异质结Neous网络由下式给出（来自（3）），● 从节点A到E的NawE 6节点B类似于从节点B到节点A的传输1-level¼ωð-1Þω 1ð Þ因此，提供了无线电之间的连接。监测区域内随机配置的传感器节点和节点由基站维护死亡节点的节点ID不会被重新用于进一步处理。我们现在讨论我们的多级异构网络模型。据我们所知，现有的模型在文献中没有考虑到一般的多级异质性，它可以定义所有的水平，直到n，n是一个正整数。网络中节点的数量和它们的能量水平是完全独立的，而在[6]中情况并非如此，因为在该工作中，每个传感器节点从给定的能量间隔中随机分配能量。即使两个传感器节点也不太可能具有相同的能量，哎呀。设N为网络中节点的总数这些节点可以被分成n种类型的节点，即，1型2型3型... . ，n型节点，其各自的能量为E1，E2，E3，.. . ，En.n的值决定了模型中使用的次要参数换句话说，为了描述n层异质性，网络模型应该有n个次要参数.能级必须满足不等式E1E2E3<<<. d0ð12Þ给各自的小组组长如在HEED协议中，我们最初随机地在全部节点中选择少数节点（例如5%）作为簇头。然而，我们要确保这些节点，即，簇头彼此以最小距离分开。该条件确保簇头不位于另一簇头和簇头的感测范围分布均匀[6]。随后，具有最大其中，D是距离，2fs表示每m2每比特消耗的能量，2fs指的是运行发射机或接收机电路所需的能量，2mp是发射机-放大器模型参数。距离被认为是短或长取决于d0的值，也称为阈值，其值由[3，4]选择概率作为簇头。下面讨论MLHEED实现的簇头选择为了决定簇头，我们得到了剩余能量，d0¼ r2fs10ω10-12所有节点和它们的节点密度类似于HEED协议中所讨论的传感器节点的总剩余能量是其剩余能量，其节点密度是指其感知范围内的节点数量节点加入到度最小的簇头中，以在簇头之间分担负载当簇头已被决定时，广播消息被发送到所有传感器作为每个簇头的广告每个传感器节点基于接收到的信号能量来决定其簇头，并将其决定通知给与最大接收信号能量相对应的簇头传感器节点发送短距离确认以通知其簇头关于其决定。因此，本轮的分组已经确定。每个簇头生成一个TDMA调度表并将其广播给其成员。在选举阶段结束时，每个集群成员检查它是否有足够的能量用于下一轮。如果任何一个星系团成员的能量为零，该距离的值，即，87.70是d0的最大值和任何较小的值，例如，70、75、85等也可以考虑。节点接收L比特数据所花费的能量由[3，4]给出：ERx¼ Lω 2R14节点感测L位数据所花费的能量由[3，4]给出ESx¼ Lω 2S15在这里，2R和2S均取为2π。 （即，=R=S）。集群成员将监视/收集的数据发送到它们各自的集群头。由于集群成员通常监视该区域的共同活动，因此在集群头接收到的收集数据很可能已经>9>>==>>;S. Singh/Engineering Science and Technology，an International Journal 20（2017）105109¼¼¼¼¼¼冗余通过簇头删除这种冗余称为聚合。聚合L位数据所花费的能量由[3，4]给出EDA¼ Lω 2DA16毫米其中每消息位2DA¼4.5. 拟议协议1. 首先计算监测区域中部署的传感器节点的簇，根据它们的能量水平的通信成本，以及初始簇头概率（它是预定义的）。2. 找到所有的邻居传感器，这是在集群感测范围内。3. 广播成本，即，传感器节点的能量水平、剩余能量、最大能量和簇头到所有邻居传感器节点的概率等信息。4. 设置成为簇头的概率是基于以下公式簇头概率最大值C概率最小值E残差=E最大值P最小值其中，Cluster HeadProbability是簇头概率，CProbability是成为簇头的簇概率，EResidual是剩余能量，EMax是最大能量，Pmin是最小概率（它是预定义的）。5. 最初，将最终簇头设置为fixed。6. 重复7-7. 如果（S_CH是最后的簇头，其是N）8.成本最低的传感器最终成为我的群集头9.如果（我的簇头=节点标识）10.如果（簇头概率1/4）11.向所有簇成员广播簇头消息，包括节点标识、最终簇头、能量信息。12.将最终簇头设置为TRUE13.其他14.向所有簇成员广播簇头消息，包括节点标识、临时簇头、能量信息。15.ElseIf（簇头概率1/4）16.向所有簇成员广播簇头消息，包括节点标识、最终簇头、能量信息。17.将最终簇头设置为TRUE18. ElseIf随机（0，1）6簇头概率19. 向所有簇成员广播簇头消息，包括节点标识、临时簇头、能量信息。20.将簇头概率设置为簇头优先级21.根据min（Cluster HeadProbability×2，1）设置ClusterHead Probability，直到Cluster HeadPrevious=15. 结果和讨论在本节中，我们讨论了HEED协议实现我们提出的多级异构网络模型的仿真结果我们已经在第3节中表明，我们的多级网络模型能够描述任何层次的异质性。为了模拟的目的，我们已经考虑了六个层次的异构性，可以有类型1，类型2，类型3，类型4，类型5，和类型6的节点在一个无线传感器网络中，因此，我们呼吁实现的HEED为MLHEED-1 ，MLHEED-2 ， MLHEED-3 ， MLHEED-4 ， MLHEED-5，和MLHEED-6。在原有的HEED协议中，剩余能量和节点密度被用来计算传感器节点成为簇头的概率。由于我们的协议MLHEED是基于HEED，我们使用相同的参数进行簇头选择。在我们的模拟中，我们使用MATLAB考虑随机部署的100个传感器节点在一个正方形领域的尺寸为100x100米2。表I中提供了在我们的模拟中采用的用于模拟设置的输入参数。我们讨论了不同a值的模拟结果，确定水平的异质性在的网络对于w1、w2、w3、w4、w5和w6，网络模型分别定义了1级、2级、3级、4级、5级和6级异质性。第6类节点、第5类节点、第4类节点、第3类节点、第2类节点和第1类节点的能量必须满足不等式E6>E5>E4>E3>E2>E1。用于w2，该模型描述了同构网络或1-层次异构性，因为网络只包含一种类型的节点。对于MLHEED-1，网络中的节点数量为100个，它们是相同类型的。对于w3，该模型将2级异质性描述为网络包含两种类型的节点。对于MLHEED-2，类型1和类型2节点的数量分别为60和40对于w4，模型将3级异质性描述为网络包含三种类型的节点。对于MLHEED-3，类型1、类型2和类型3节点的数量分别为52、30和18。对于w5，模型将4级异质性描述为网络包含四种节点。对于MLHEED-4，类型1、类型2、类型3和类型4节点的数量分别为49、26、15和10。对于w6，模型将5级异质性描述为网络包含五种类型的节点。 类型1的数量表I模拟参数。描述符号值传感器数量基站位置Sp（50，50）阈值距离d0 70 m集群半径Cr 25 m22. 直到簇头前一个=123. 如果（最终簇头为0）24. 如果（最初，S_CH是不等于S_CH的最终簇头）放大器在较短距离放大器在较远距离电子电路中消耗的能量，2fs10 nJ/bit/mmp0.0013pJ/bit/m4E≤50 nJ/位25.则我的最终簇头是最终簇头的最小成本（SCH）。26.加入群集并维护群集头身份和节点身份27. 否则向所有集群成员广播集群头消息，其中包含节点标识、最终集群头、能量信息。28. 否则向所有集群成员广播集群头消息，其中包含节点标识、最终集群头、能量信息。发送或接收信号数据聚合能量2DA5 nJ/bit/signal消息大小L 4000 bits初始能量E1 0.2 J常数d和U0.5和0.025初始次级模型参数值w10.4模拟时间St900秒数据包大小Dps512 bits带宽Bw1 Mbps22110S. Singh/Engineering Science and Technology，an International Journal 20（2017）105¼¼¼-¼ ¼¼-表IIMLHEED六个水平异质性中的传感器数量协议MLHEED-1MLHEED-2MLHEED-3MLHEED-4MLHEED-5MLHEED-61型节点10060524947462型节点NA40302624243型节点NANA18151413四型节点NANANA10985型节点NANANANA65Type-6节点NANANANANA4NA-不适用。表IIIMLHEED的六层异质性能量分类协议MLHEED-1MLHEED-2MLHEED-3MLHEED-4MLHEED-5MLHEED-61型节点0.2焦耳0.2焦耳0.2焦耳0.2焦耳0.2焦耳0.2焦耳2型节点NA0.4焦耳0.4焦耳0.4焦耳0.4焦耳0.4焦耳第三类节点NANA0.5 J0.5 J0.5 J0.5 J4型节点NANANA0.6焦耳0.6焦耳0.6焦耳5型节点NANANANA0.7焦耳0.7焦耳Type-6节点NANANANANA0.8焦耳对于MLHEED-5，类型2、类型3、类型4和类型5节点分别为47、24、14、9和6。用于w7，该模型将6级异质性描述为网络包含六种节点。MLHEED-6的类型-1、类型-2、类型-3、类型-4、类型-5和类型-6节点的数量分别为46、24、13、8、5和4可以注意到，节点数量的分类不是随机的;它实际上是如（10）所述确定的，并且不同类型的节点的能量通过关系（3）相关。不同异质性水平中不同类型节点的能量如下。在1级异质性中，1型节点为0.2J，在2级异质性中，1型和2型节点分别为0.2J和0.4J，在3级异质性中，1型、2型和3型节点分别为0.2J、0.4J和0.5J;在4级异质性中，1、2、3、4型节点的平均能量分别为0.2J、0.4J、0.5J、0.6J;在5级异质性中，1、2、3、4、5型节点分别为0.2J、0.4J、0.5J、0.6J、0.7J;在6级异质性中，1、2、3、4、5、6型节点分别为0.2J、0.4J、0.5J、0.6J、0.7J、0.8J。不同异质性水平的传感器节点的数量，即，MLHEED的类型-1到类型-6在表II中给出，并且在我们的模拟中使用的所有级别的不同类型的节点的能量在表III中给出。说 明 性 的 例 子 ： 我 们 说 明 我 们 的 工 作 为 6 级 的 异 质 结 。 在MLHEED-6（多级HEED级别-6）的情况下，节点数量及其能量的分类如下所示节点数的分类：我们已经考虑了w1和U的值分别为0.4和0.025。利用（5），我们得到的值的w2;w3;w4;w5;w6;和w7，即w21/40： 35;w31/4 0： 30;w41/4 0： 25;w51/4 0： 20;和w6 1/40：15。为a b 7，（3）中的模型描述了六种类型的节点和网络具有6级异构性。从（4a），我们有ðða-w1Þωð1þ ða-w2Þωð1þ ða-w3Þωð1þ ða-w4Þωð1þa-w5我们通过使用wi的值来计算主要模型参数a的值，i = 2，3. . 18.第18章：一个 使用w i的值，i = 2，3.. . ，8和 0： 8544，我们计算了属于6级异质性的不同类型的节点，下面，（使用（10））：类型-1节点：Nωa-w1ω100ω0： 8608- 0：40ω 46，类型-2节点：Nωa-w1ωa-w2ω100ω0： 8608- 0： 40ω 0： 8608-0： 35ω 24，类 型 -3 节 点 ： Nωa-w1ωa-w2ωa-w3100ω 0 ： 8608- 0 ： 40 ω0 ：8608- 0：35 ω0： 8608- 0：30 13，类型-4节点：Nωa-w1ωa-w2ωa-w3ωa-w4100ω0 ：8608-0 ：40 ω 0 ：8608-0：35 ω 0：8608 - 0：30 ω 0：8608 -0：25 8，类型-5节点：Nωa-w1ωa-w2ωa-w3ωa-w4ωa-w5a100ω0： 8608- 0：40 ω0： 8608- 0：35 ω0： 8608- 0：30 ω0：8608-00：25下午0： 8608- 00：20下午1：55，类型-6节点：Nωa-w1<$ωa-w2<$ωa-w3<$ωa-w4<$ωa-w5<$ωaw61000： 8608零点四十分0： 8608零点三十五分0：86080点半0： 8608零点二十五分0： 8608零点二十分0： 8608零点十五分四、因此，类型1、类型2、类型3、类型4、类型5和类型6节点的数量是46、24、13、8、5和4。能量的分类：我们取E1和d的值分别为0.2J和0.5J其他能级可以通过使用（3）来计算，其由E21/4 0： 4J; E31/40： 5J; E4 0： 6J; E5 0：7J;和E6 0： 8J给出。因此，类型1、类型2、类型3、类型4、类型5和类型6节点的能量分别为0.2J、0.4 J、 0.4 J、0.5 J和0.8J。0.5 J、0.6 J、0.7 J和0.8 J。我们已经计算了网络性能的存活节点的数量，发送到基站的数据包的数量，每轮的能量消耗，吞吐量，流量负载和总延迟，这些都是无线传感器网络中性能评估的常用参数（图1）。①的人。5.1. 网络寿命我们已经计算了网络的生存期，如图2所示，它是根据存活节点的数量与轮数的关系计算的。活跃节点是那些能量为非零的节点。在原始HEED协议中，网络中的所有节点在大约第668轮都是死的，而对于MLHEED，所有节点在所有变体中都是活的，时间更长，如图2所示。在MLHEED-1中，第一个节点在第167轮死亡，最后一个节点在第668轮死亡。在MLHEED-6中，第一个节点在第601轮死亡，最后一个节点在第2997轮死亡。其中，MLHEED-6提供了最长的网络寿命。表IV包含当第一个节点变为死亡节点和最后一个节点变为死亡节点时，用于所有等级的异质结的轮数例如，在MLHEED-1的情况下，第一个节点在第167轮中死亡，最后一个节点在第668轮中死亡。在MLHEED-6中，第一个节点在第601轮中死亡，最后一个节点在第2997轮中死亡。表五显示了网络总能量、网络生命周期、生命周期增加的百分比对应的百分比S. Singh/Engineering Science and Technology，an International Journal 20（2017）105111Fig. 1. 拟定方案的流程图。表IV第一个和最后一个节点失效时的轮数协议第一个节点死亡最后一个节点死亡MLHEED-1167668MLHEED-21921156MLHEED-32541626MLHEED-43652092MLHEED-54592458MLHEED-66012997相对于所有变体的原始HEED，能量增加。MLHEED-6提供最大的网络寿命，即，网络能量增加84%，网络寿命增加348.65%。5.2. 能源消费图二. 网络生存期，以存活节点的数量与轮数表示。我们还计算了每轮网络消耗的总能量，如图所示。3.第三章。这项措施是指112S. Singh/Engineering Science and Technology，an International Journal 20（2017）105× × × ×××表VMLHEED的网络能量增加百分比和网络寿命相应增加协议MLHEED-1MLHEED-2MLHEED-3MLHEED-4MLHEED-5MLHEED-6网络总能量20J28J31.4 J33.7 J35.6 J36.8 J寿命66811561626209224582997能量增加%NA百分之四十百分之五十七百分之六十八点五百分之七十八百分之八十四寿命增加%NA百分之七十三点零五143.41%213.17%267.96%348.65%图三. 总能量耗散与回合数。每轮网络中消耗的瞬时能量，即，从一轮开始到结束的能量差。这里，总的初始能量是20.0 J，28.0 J，31.4 J，33.7 J、35.6J和36.8J，分别用于类型1、类型2、类型3、类型4、类型5和类型6节点。MLHEED-6的性能优于MLHEED-1、MLHEED-2、MLHEED-3、MLHEED-4和MLHEED-5。因此，能量耗散的速率对于所有水平的异质性都要慢得多。5.3. 发送到基站我们已经计算了一轮中发送到基站的数据包的数量，如图所示。四、这项措施是指见图4。 发送到基站的数据包数量与轮数。图五. 总延迟与传感器节点数的关系。见图6。 吞吐量与传感器节点数量。由网络从传感器场收集并发送到基站的信息量。MLHEEDFL-6在所有变体中向基站发送最大数量的分组，如图4所示。使用MLHEED-1、MLHEED-2、MLHEED-3、MLHEED-4、MLHEED-5 和 MLHEED-6 的 平 均 值 分 别 为 0.62 × 10 -4 、 0.90104，1.16104，1.71104，2.20104和2.79104，与关于回合数。我们已经计算了聚合延迟，吞吐量，和流量负载，为所有的变化，如图2所示。5-7，分别。这些仿真结果是在一轮簇头选择的实例中得到的。S. Singh/Engineering Science and Technology，an International Journal 20（2017）105113×××× ××××× ××××× ××××见图7。 流量负载与传感器节点数量。5.4. 总延迟延迟是指从节点发送的分组直到在基站处接收到分组之间的时间间隔 。 对 于 MLHEED-1 、 MLHEED-2 、 MLHEED-3 、 MLHEED-4 、MLHEED-5，MLHEED-6总延迟被定义为总延迟与传输的数据包总数之比。如图所示，我们提出的协议所经历的聚集门延迟小于原始HEED的延迟。 五、5.5. 吞吐量吞吐量通过每单位时间向基站发送的比特数来测量我们通过改变节点的数量从20到100来计算吞吐量，如图所示。 六、 如图所示。6，增加节点的数量增加了网络吞吐量。此外，随着异质性水平的增加，吞吐量也增加。5.6. 业务负载我们已经通过测量发送到基站的总比特数来计算业务负载，MLHEED-6的增长率比其他情况高得多。对于多级异质性，我们已经完成了大量输入参数的模拟，即，通过采取类型1、类型2、类型3、类型4、类型5和类型6节点的不同能量水平。在所有情况下，我们对每种异质性都得到了类似的结果。在异构网络上计算了部分协议的性能，并与我们提出的协议进行了比较从表VI中可以明显看出，我们的协议比其他协议在消耗等量能量的情况下表现得更好。表VII-X显