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面对无线传感器网络高效节能通信协议
Wendi Rabiner Heinzelman, Anantha Chandrakasan, and Hari Balakrishnan
Massachusetts Institute of Technology Cambridge, MA 02139
? wendi, anantha, hari @mit.edu
摘 要
无线分布式微型传感器系统将会保证民用和军用中各种环境的可靠的检测，本文中，我们着眼于对网络整体能耗有着显著影响的通信协议。研究发现，直接传输、最小传输能量、多跳路由和静态聚类等传统协议也许不是传感器网络的最佳选择，我们提出LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法，该算法利用循环的方式随机选择簇头节点，将整个网络的能量负载均匀分配到网络中的每个传感器节点，LEACH算法采用本地化的协调使动态网络具有扩展性和鲁棒性，并将数据融合到路由协议以减少发送到基站的必要信息量。仿真表明，与其他传统协议相比，LEACH算法能够实现尽可能减少能量损耗这一因素。另外，LEACH能够将能量损耗均匀分布在传感器网络上，从而双倍延长整个系统的寿命。
1.介绍
基于MEMS传感器技术的最新进展，低功率的模拟数字电子以及低功率的RF设计已经使低成本、低功耗无线传感器得到发展[2,3,4]。相比哪些比较昂贵的传感器，这些低功耗传感器可靠度和精度较低，但由于其,大小和成本，整个传感器网络可以应用成千上万个此类传感器，从而实现网络的高品质和容错性。可靠的环境监测在各种商业和军事应用上相当重要。例如，安全系统为了侦测入侵，可以利用声音、振动以及影像传感器形成一个自组织网络。微传感器也可用于机械设备故障的监测与诊断。
微传感器网络可以容纳成千上万的传感器节点。理想状态是让这些节点尽可能廉价和高效，并且依靠这些节点能够得到高质量结果。在减少能量消耗的同时，个别网络节点会出现故障，网络协议应具有容错特性。另外，由于有限的无线信道带宽必须在网络中的所有传感器之间共享，为了降低带宽要求，这些网络的路由协议应能执行本地的协作。
最终，网络中节点收集的数据必须传输到最终用户可以访问的控制中心或基站。无线传感器网络有很多类型，本文中，我们设定研究网络具备以下性质：
基站固定且远离传感器节点
网络中所有传感器节点同质且限制能量
因此，传感器节点和基站之间的通信是昂贵的,并且没有“高能”的节点可以通过该通信进行沟通。这是麻省理工学院AMP项目的框架，该项目重点是从物理层、通信协议的应用程序层和高效的DSP设计微传感器节点等各个系统结构层次进行创新能源优化解决方案。
对于最终用户来说，传感器网络包含的所需要处理的数据太多。因此，自动结合法或者将数据汇总成一小部分的有效信息是很必要的。数据聚合（也被称为数据融合）不仅可以帮助避免信息过载，还可以通过加强公共信号以及减少噪声，将几个不可靠的数据整合测量，得到一个更加精准的信号。分类进行聚合数据可能由操作员或自动执行。执行数据聚集的方法及其分类算法是应用特定的。例如，声信号通常利用波束形成算法进行合并，从而降低少数信号转换成包含所有个体信号相关信息的单个信号的可能性。在本地执行数据融合或分类算法使得更少的数据需要被传送到基站，从而实现能量增益。
通过使用我们的传感器网络的模型分析的常规路由协议的优点和缺点，我们已经开发出LEACH（低功耗自适应分簇算法）,这是一种基于传感器网络的能量消耗最小化的分簇协议。其主要性质如下：
对簇群设置操作进行本地化协调与控制
随机循环选择网络中“基站”或“簇头”以及相对应的簇
本地压缩以减少全网络交流
大多数节点传输距离小，只需要几个节点远距离传输到基站，运用簇向基站传输数据正是利用了这个优势。然而，LEACH优于传统的分簇算法，正是通过使用自适应簇以及循环方式选择簇头，从而使系统的能量需求均匀的分布在整个网络的传感器节点上。此外，LEACH能够在每个簇执行本地计算，以减少必须传送到基站的数据量。由于计算远比通信便宜，LEACH算法能够实现能耗的大幅度降低。
2.一阶无线电模型
目前，在低耗无线电领域拥有大量的研究。关于无线电特性（包括发射能量耗散和接收模式）的不同的假设，将改变的不同的协议的优点。本文中，我们假设一个简单的模型，其中无线设备耗用来运行发射器或接收器电路，耗用用于放大器接收信息（见图1和表1）。
表1.无线电特性
|
操作 |
能耗 |
|
发送器 接收器
|
50nJ/ bit |
|
传输放大器 |
100pJ/bit/msup2; |
图1.一阶无线电模型
放大器
发送器
接收器
K比特数据
这些参数比现行国家的最先进的无线电设计略胜一筹。我们还假设由于信道传输的rsup2;能量损失，所以，利用无线通信将k比特数据传输距离为d，耗费的能量为：
同时，接收该数据需要能量为：
对于这些参数值，接收信息并不是低成本运行；该协议应试着不仅最小化传输距离，而且针对每条信息最小化需要发射和接收的数据量。
我们假设无线电信道是对称的，这样对于一个给点的信噪比，从节点A发送一个信息到节点B所需的能量与从节点B发送一个信息到节点A所需的能量相同。本实验中，我们还假设所有传感器都以固定的速率感测环境，因此总有数据要发送到终端用户。对于协议今后的版本，我们讲实现一个模拟“事件驱动”，在该环境中若出现了某些状况，传感器将至进行数据传输。
3.路由协议的能量分析
针对无线传感器网络，之前已有几个能够在无线传感器网络环境中被检测的路由协议被提出。我们研究了两种协议，即与基站直接通信和利用无线传感网络以最小能量多跳路由形式通信。另外，我们还讨论了传统分簇路由通信以及当所有节点能量被约束时该协议的缺点。
使用直接通信协议时，每个传感器直接将其数据发送到基站。如果基站距离传感器节点较远，直接通信方式将会消耗节点大量能量进行传输数据（因为方程（1）中d很大）。这样会很快消耗完电池能量，缩减整个系统的寿命。但是，该协议中唯一接收点发生在基站，因此假如基站距离节点较近，或者接收数据所需能量很大，次通信方式可能是可以的，没准是最好的选择。
我们研究的第二个传统方法是“最小能量”路由协议，我们在文献中讨论了几个功率感知路由协议[6,9,10,14,15]。在这些协议中，节点传输数据，需通过中间节点，最终到达基站。因此除了检测环境，每个传感器节点还作为其他节点传输数据的路由器。这些协议在路由的选择上有所不同，其中部分协议[6,10,14]只考虑传输数据能耗而忽略接收端选择路由时的能耗。这种情况下，中间节点被选作放大器能量（）减小。因此若节点A通过节点B传输数据到节点C，当且仅当：
或者
但是，对于最小传输能量（MTE）路由协议，而不是一个高能传输，每一个数据信息都需要以能耗进行传输和接收。基于发射放大器和无线设备的相对成本，系统中使用MTE路由比直接传输到基站所消耗的总能量更大。
为了说明这一点，在图2中，考虑到线性网络，节点之间的距离为r。根据方程（1）和（2）可知，利用直接传输通信方式，要将k比特的数据信息从离基站nr的节点传送到基站所需要的能量为：
在MTE协议中，每个节点将信息传输到达到基站路线上离它最近的节点。因此，距离基站nr的节点需要n个路由器传送距离r，并且需要n-1个接收端。
N个节点
图2.线性网络图
基站
由此，当直接传输路由需要的能量比MTE少时：
图3所示，根据方程1-6以及随机分布100节点的网络，利用MATLAB软件对每个节点进行模拟传输数据到基站（位于100米处最接近基站的传感器节点坐标为（X=0，Y=-100））。图4显示了系统随着网络直径从10m*10m增加到100m*100m的总能量消耗，以及随着无线电子从10Nj/bit到1nJ/bit总能量消耗，场景中每个节点拥有2000比特的数据包发送到基站。这表明，通过我们以上的分析预测，当发送能量与接受能量具有相同的顺序，当传输距离较短并且或者无线电子能量较高，此时直接传输方式在全球范围上比MTE路由更加节能。因此系统最节能的路由协议取决于系统的网络拓扑以及无线电参数。
图3.100节点随机分布网络
图4.对100节点随机分布网络，采用直接路由传输以及MTE路由的总能量损耗（和）
信息为2000比特数据包
图5.以初始能量值为每节点0.5J，使用直接传输协议以及MTE路由协议时系统的寿命
显而易见，越靠近基站的节点传输数据所需的能量就越大。所以靠近基站的节点很快会死亡，从而导致传输剩余数据能量增到以及更多节点的死亡。这将会长生一连串关联反应，导致整个系统寿命缩短。另外，由于靠近基站的节点死亡，该环境区域不再处于被监控状态。为了证明这一点，我们利用图3的网络系统进行仿真，在仿真的每一步或者“一轮”让每个传感器传输一个2000比特的数据包到基站。待给定的节点能量消耗达到设定的阈值，则该节点视为死亡，成为仿真的其余部分。图5显示了在以初始能量值为每节点0.5J，使用直接传输协议以及MTE路由协议时每轮后系统存活的节点数，数据表明使用MTE路由协议节点死亡速率比直接传输快。图6表明MTE路由协议中距离基站最近的节点最先死亡，然而直接传输中距离基站最远的节点最先死亡。结果可推测到，因为在MTE中靠近基站的节点被当做“路由器”来传输数据的频率最频繁，直接传输中离基站最远的节点需要经过最长的距离进行传输数据到基站。
最后研究的无线传感网络的协议是分簇协议，该协议将节点聚集成簇，节点利用簇与本地基站进行交流，这些本地基站与最终用户访问的总基站进行数据传输。这大大减小了节点传输数据所经过的距离，因为特殊的本地基站在簇里靠近所有节点。
图6.初始能量值为0.5J，直接传输与MTE路由中，经过180循环后存活的节点数与死亡数
因此，分簇貌似是一个高效节能的通信协议，但是，本地的基站假定为高能量节点;如果基站是一个能量受约束的节点，该节点将会因大量使用导致很快死亡，因此，传统的分簇在我们的传感器模型中效果不好。近期数字电台组织（NTDR）有一份军队投资的项目[12,16]，与我们研究的工作相似，该项目采用了自适应分簇的方法，这项工作中，簇头改变为节点以保持移动网络的完全连接。但是，该NTDR协议被设计为以10秒每千米的数量级上的长距离通信，以及消耗以10秒每瓦数量级上的电力。因此，该协议也不能适应我们的传感器网络模型。
4.LEACH-低能耗自适应分簇分层结构
LEACH是一种自组织、自适应性的分簇协议，在网络中，它随机化将能耗均匀分配到每个传感器上。在LEACH中，节点自组织形成簇，其中一个节点充当本地基站或者簇头，如果在系统生命中簇头被优先固定，就像传统的分簇算法，很容易发现，被选为簇头的传感器很快会死亡，而这也结束了属于这个簇的所有节点的寿命。因此LEACH包括高能簇头位置的随机旋转，使得它会在有效的传感器中循环变换以致不会耗尽单个传感器能量。另外，LEACH执行本地数据融合压缩从簇发送到基站的数据量，从而进一步降低能量耗散和提高系统的寿命。
传感器在任何给定的时间以某种概率确定自己为本地簇头，这些簇头将自己的状态信息发送给网络中其他传感器，每个传感器通过选择需要最小通信能量的簇头来确定自身属于的簇。一旦所有的节点被组织成簇，每个簇头在本簇内创建节点调度，这使得非簇头节点的无线组件除发射时间外处于休眠状态，从而减小了各个传感器的能量消耗。一旦簇头收集到簇内节点所有的数据，簇头将汇总所有数据，然后将压缩的数据发送到基站。由于我们研究的方案中基站距离网络较远，这是一种高能量传输方式。染污，因为只有几个簇头，这仅影响一小部分的节点。
正如前面所讨论，成为簇头会耗尽该节点的能量，为了在更多的节点上分布能耗，簇头的位置并不固定，相反，不同的时间间隔位置也被自选择。因此，如图7所示，节点簇群C中节点在在t1时刻选择自身为簇头，而在t1 d刻簇群C会自选择为簇头。节点的剩余能量决定节点能否成为簇头。以这种方式，剩余能量较多的节点将在网络中执行能量密集功能。每个节点独立决定是否成为网络中其他节点的簇头，因此不需要额外的协商来确定簇头。
图7.动态分簇：（a）时刻t1时簇头群C，（b）时刻t1 d时簇头群C。
所有相同标记的节点属于同一个簇，簇头标记有
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