基于无线传感器LEACH算法改进方法的研究文献综述.docx

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基于无线传感器LEACH算法改进方法的研究文献综述

单位代码01

学号

分类号TP312

密级

文献综述

基于无线传感器LEACH算法改进方法的研究

院（系）名称

信息工程学院

专业名称

网络工程

2013年4月6日

基于无线传感器LEACH算法改进方法的研究

摘要

作为一种新的信息获取方式和处理模式，无线传感器网络（wirelesssensornetwork，简称WSN）目前已成为国内外备受关注的研究热点。

无线传感器网络（WSN）是众多的传感器通过无线通信的方式，相互联系，处理、传递信息的网络。

该网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术，可以实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种对象的信息，并对这些信息进行处理，传送给所需用户。

本文主要对无线传感网络特点和路由协议作了说明，介绍了LEACH路由协议的工作原理。

并针对它存在的不足，比较分析了DCHS路由算法、LEACH-C和LEACH-F算法。

关键词：

无线传感器网络，LEACH算法，路由协议

1无线传感器网络的特点

无线传感器网络的特点无线传感器网络除了具有无线网络的移动性、断接性等共同特征以外,还具有很多其他鲜明的特点[1]。

（1）传感节点体积小，成本低，计算能力有限。

无线传感器网络是在MEMS技术、数字电路技术基础上发展起来的，传感节点各部分集成度很高，因此具有体积小的优点，当然从应用角度讲，减小节点尺寸也是必须考虑的设计要素。

传感网络是由大量的传感节点组成的，单个节点的成本直接影响到网络的总体成本，如果总体成本比使用传统传感器的成本高，势必会影响无线传感网络的竞争力。

（2）传感节点数量大、易失效，具有自适应性。

根据应用的不同，传感器节点的数量可能达到几百万个，甚至更多。

此外，传感器网络工作在比较恶劣的环境中，经常有新节点加入或已有节点失效，网络的拓扑结构变化很快，而且网络一旦形成，人很少干预其运行。

因此，传感器网络的硬件必须具有高强壮性和容错性，相应的通信协议必须具有可重构和自适应性。

（3）通信半径小，带宽很低。

无线传感器网络是利用“多跳”来实现低功耗下的数据传输，因此其设计的通信覆盖范围只有几十米。

和传统无线网络不同，传感器网络中传输的数据大部分是经过节点处理过的数据，因此流量较小。

根据目前观察到的现象特性来看，传感数据所需的带宽将会很低（1~100kbit/s）。

（4）电源能量是网络寿命的关键。

无线传感器网络中通常运行在人无法接近的恶劣甚至危险的远程环境中，能源无法替代，只能选择扭扣式电池供电，电源能量极其有限，因此电源效率是设计考虑的关键因素。

（5）数据管理与处理是传感器网络的核心技术[2]。

对于观察者来说，传感器网络的核心是感知数据，而不是网络硬件。

以数据为中心的特点要求传感器网络的设计必须以感知数据管理和处理为中心，把数据库技术和网络技术紧密结合，从逻辑概念和软、硬件技术两个方面实现一个高性能的以数据为中心的网络系统，使用户如同使用通常的数据库管理系统和数据处理系统一样自如地在传感器网络上进行感知数据的管理和处理。

2WSN层次路由协议概述

无线传感器的路由协议起着监控网络拓扑的变化，建立、维护和删除节点间路由，保证在恶劣的环境中节点间信息的准确、高效和及时传递。

法。

LEACH可以将网络整体生存时间延长15%。

它的基本思想是通过等概率地随机循环选择簇头，将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点，从而达到降低网络能量耗费、延长网络生命周期的目的[7]。

LEACH的执行过程是周期性的，每轮循环的基本过程是：

（1）簇的建立阶段。

每个节点选取一个介于0和1之间的随机数，如果这个数小于某个阀值，该节点成为簇头。

然后，簇头向所有节点广播自己成为簇头的消息。

每个节点根据接收到广播信号的强弱来决定加入哪个簇，并回复该簇簇头。

（2）数据传输阶段。

簇内的所有节点按照TDMA（时分复用）时隙向簇头发送数据。

簇头将数据融合之后把结果发给基站。

（3）重新成簇。

在持续工作一段时间之后，网络重新进入启动阶段，进行下一轮的簇头选取并重新建立簇。

3.1LEACH及DCHS算法

每个节点产生一个0~1之间的随机数，如果这个数小于阀值T（n），则该节点向周围节点广播它是簇头的消息[8]。

T（n）的计算公式为：

（1）

其中：

p是簇头占所有节点的百分比，即节点当选簇头的概率；r是目前循环进行的轮数；G是最近1/p轮中还未当选过簇头的节点集合。

从T（n）我们可以看出，当选过簇头的节点在接下来的1/p轮循坏中将不能成为簇头，剩余节点当选簇头的阈值T（n）增大，节点产生小于T（n）的随机数的概率随之增大，所以节点当选簇头的概率增大。

p值决定了每轮产生的簇头数量，在实际应用中，最佳p值的确定是十分困难的，这与网络规模和节点密度有关。

另外，T（n）没有考虑能量因素，这种算法必须基于两个前提假设才能达到每个节点平均耗费能量的预期目标：

（1）每个节点初始能量均等；

（2）每个节点担任簇头期间耗费的能量均等。

然而，由于每个簇的大小以及簇头到基站的距离不一样，前提假设

（2）不符合现实。

针对LEACH[9]中T（n）计算公式

（1）的不足，DCHS[10]（deterministiccluster．headselection）将能量因素考虑进来，改进了T（n）的计算方法。

（2）

表示节点的当前能量，

表示节点的初始。

公式

（2）的改进，使能量消耗比例较低的节点优先当选簇头，实验结果表明，该节点选取算法能在LEACH基础上有效提高网络生命20%~30%。

然而，公式

（2）的这种改进还有一个缺陷，当网络运行了相当长一段时间之后，所有节点的当前能量

都变的很低，那么阀值T（n）就会变小，所有节点成为簇头的概率都大大降低，每轮当选的簇头数量减小，最终导致网络能量耗费不均衡。

网络生命周期缩短，为此DCHS再次改进了T（n）的计算方法。

（3）

表示节点连续未当选过簇头的轮次，一旦当选了簇头，重置为0，公式（3）的改进有效地解决了公式

（2）的缺陷，综合考虑了节点能量和阀值大小对簇头选取的影响，使算法更公平合理。

3.2LEACH-C和LEACH-F算法

LEACH-C[11]（LEACH-centralized）和LEACH-F[12]（LEACH-fixed）都是集中式的簇头产生算法，由基站负责挑选簇头。

LEACH是每个节点根据随机数自决定是否当选簇头，每轮产生的簇头没有确定的数量和位置。

LEACH-C根据全局信息挑选簇头，可以有效解决LEACH的这一不足，每个节点把自身地理位置和当前能量报告给基站，基站根据所有节点的报告计算平均能量，当前能量低于平均能量的节点不能成为候选簇头，从剩余候选节点中选出合适数量和最优地理位置的簇头集合是一个NP问题，基站根据所有成员节点到簇头距离平方和最小的原则，采用模拟退火算法（simulatedannealing）解决该NP问题，最后，基站把簇头集合和簇的结构广播出去。

LEACH-F也是在LEACH基础上做了一些改变。

簇的形成与LEACH-C一样，也是基站采用模拟退火算法生成簇，同时，基站为每个簇生成一个簇头列表，只是簇内节点轮流当选簇头顺序。

一旦簇头生成后，簇的结构就不再改变，簇内节点根据簇头列表依次成为簇头与LEACH和LEACH-C相比，LEACH-F最大的优点就是无须每轮循环都构成簇，减少了构造簇的开销，但是，LEACH-F并不适合正式的网络应用，因为他不能动态处理节点的加入、失败和移动，同时，它还增加了簇间的信号干扰。

4总结

文中对无线传感器网络特点进行描述。

主要针对无线传感器网络路由协议LEACH算法的不足进行分析。

LEACH是最典型的分层路由算法，它的主要目的是延长了网络整体生存时间。

不足是簇头能量消耗比较大，簇与簇之间节点的能量消耗不均衡，簇头节点能耗分布不均匀，导致有的簇和某些节点快速死亡，从而降低了网络的性能。

而在它的基础上，引入了DCHS算法，LEACH-C和LEACH-F集中分簇路由算法，来进一步优化LEACH算法。

DCHS算法把能量因素和阀值大小影响簇头选取都考虑在内，使能量消耗低的节点优先当选簇头，有效的提高了网络生存时间。

LEACH-C根据全局信息挑选簇头，有效的解决了LEACH每轮挑选簇头时不能确定簇头个数和地理位置的不足。

LEACH-F是不用每轮循环都构成簇，解决了节点构造簇的能量消耗问题。

参考文献

[1]孙利明，李建中，陈渝等.无线传感器网络[M].北京：

清华大学出版社.2005.

[2]唐宏，谢静，鲁玉芳.无线传感器网络原理及应用[M].北京：

人民邮电出版社.2010.

[3]D.Li,K.Wong,Y.H,andA.Saied.Detection,castigationandtrackingoftargetsindistributedsensornetworks.IEEESignalProcessingMagazine,2002.19

（2）:

876-883

[4]王汝传，孙力娟主编.无线传感器网络技术及应用[M].北京：

人民邮电出版社.2011.

[5]刘化君，刘传清.物联网技术[M].北京：

电子工业出版社.2010.

[6]Heinemann,ChandrakasanA,BalKrishnanH.Energy-Efficientcommunicationprotocolforwirelesssensornetworks.In:

Proc.ofthe33rdAnnualHawaiiInt’lConf.onSystemSciences.Maui:

IEEEComputerSociety.2000.3005-30l4.

[7]HandyMJ,HawseM,ZimmermannD.Lowenergyadaptiveclusteringhierarchywithdeterministiccluster-headselection.In:

Proc.ofthe4thIEEEConf.onMobileandWirelessCommunicationsNetworks.Stockholm:

IEEECommunicationsSociety,2002.368-372.

[8]HeinzelmanW,Application-Specificprotocolarchitecturesforwirelessnetworks[Ph.D.Thesis],Boston:

MassachusettsInstituteofTechnology,2000.

[9]王汝传，孙力娟主编.物联网技术导论[M].北京市：

清华大学出版社.2011.09.

[10]王良民，廖闻剑.无线传感器网络可生存理论与技术研究[M].北京：

人民邮电出版社.2011.

[11]尚凤军.无线传感器网络通信协议[M].北京：

电子工业出版社.2011.

[12]陈林星.无线传感器网络技术及应用[M].北京：

电子工业出版社.2011.