Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microse

nsor Networks

能量有效的无线传感器网络通信协议

Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microse

nsor Networks

能量有效的无线传感器网络通信协议

卢旭

摘要摘要 无论在民用还是军用中，无线分布式传感器网络都能够可靠地监

控各种各样的环境。本文中，我们将研究对这种网络的整体能耗有巨大影响的通信协议。由于我们发现传统的直播、最小传输能量、多次发射路由和静态分簇都不能很好地适用于传感器网络，我们提出了LEACH （低能耗自适应聚类分层），一种基于簇的协议，该协议能够利用局部簇节点的基站（簇头）来均匀分布网络中各传感器节点的能量负荷。 LEACH 利用协调机制使动态网络实现可量测和高能量，并在路由协议中融入数据融合技术来减少必须传输到基站的信息总量。仿真表明，对比传统的路由协议， LEACH 能减少多至 8 成的能耗。另外， LEACH 可以使节点能量均匀分布，从而使所仿真的网络的生存寿命加倍。

1.引言1.引言 基于微型机电系统的传感器技术、低功率的模拟和数字电子技术

以及低功率射频技术的发展带动了相关的低成本、低功率的微型无线传感器的发展。这种传感器并不像相对昂贵的大的传感器那么可靠和精确，但他们的大小和成本使成百上千的这样的传感器能够适用于组成高品质、容错的传感器网络。可靠的环境监控在很多商业和军事应用中都非常重要。例如，在一个安全系统中，声音、震动和视频传感器可用于组成一个 ad hoc 网络来检测入侵。微型传感器还可用于监控机器以进行故障检测和诊断。

传感器网络包含成百上千的传感器节点。我们想要的是使这些节点尽可能的便宜和高能效，而且凭借这些节点的巨大数量能够达到高质量的效果。在最小化能耗的同时所设计的网络协议必须在面对个别节点失效时具有容错功能。另外，由于网络中所有的节点必须共享有限的无线信道带宽，所以这种网络的路由协议应该能执行内部协调来减少对带宽的需求。

传感器网络有很多模型。本文中，我们规定以下传感器网络模型： 基站是固定的并且远离传感器节点。 所有网络中节点都是相同的而且能量有限。

因此，传感器节点和基站之间的通信是高能耗的，而且没有能让通信持续下去的“超高能量”的节点。这就是 MIT 的 μ-AMPS项目的构架，从物理层和通信协议到应用层和传感器节点的高效的 DSP 设计，该项目专注于系统的每一层的创新的能量最优化解决方案。

传感器网络包含了太多供最终用户处理的数据。因此，自动结合和聚合数据是必需的。数据聚合被称为数据融合，除了能用于避免信息超载，还能通过增强正常信号、减少无关的噪音来融合若干个不可靠的数据单位，从而生成一个更加精确的信号。对融合的数据进行分解的操作可以是人工的也可以是自动的。执行数据融合和分解算法的方法都是有针对性的。例如，听觉信号一般运用波束形成算法来融合数据，该算法可以化若干信号为一个包含了所有单个信号相关信息的信号。由于在本地执行数据融合或分解算法，减少了传送到基站的数据，因此能减少较多的能耗。

通过使用我们的传感器网络模型分析传统路由协议的优点和缺点，我们提出了 LEACH （低能耗自适应聚类），一种基于簇的使能耗最小化的传感器网络协议。 LEACH 的主要特性有：

局部化协调和控制簇的建立和运转。随机轮换簇头和相应的簇。 本地压缩来减少整体通信。

在发送数据到基站时，簇的应用的优点是大多数节点都只有很小的发送距离，只要求仅仅一小部分节点远距离传送数据到基站。而且， LEACH采用自适应聚类和轮换簇头，使得整个系统的能量需求分布到所有节点上，这一点优于传统的聚类算法。另外， LEACH 能在每个簇局部运行算法来减少需要发送到基站的数据总量。由于运行算法所消耗的能量大大低于数据通信，所以这将减少大量的能耗。

2.第一次序无线通信模型2.第一次序无线通信模型

图 1 第一次序无线通信模型

表 1 无线通信参数

在我们的无线通信模型中，传输距离为 d 发送一个 k-bit 大小的信号，无线通信设备消耗：

（ 1 ） 接收这条信息，无线通信设备消耗：

（ 2 ） 从这些参数可以看出，接收一条信息花费并不低；因此通信

协议应该不但要最小化传输距离，而且要最小化对每条信息进行的发送和接收操作次数。

Tx Tx elec Tx amp

2Tx elec amp

E (k,d) = E (k) + E (k,d)

E (k,d) = E *k+ *k *d

Rx Rx-elec

Rx elec

E (k) = E (k)

E (k) = E *k

我们假定无线通信信道均衡的，例如在特定的信噪比下从节点 A 发送一条消息到节点 B 所消耗的能量和从节点 B 发送一条消息到节点 A 是一样的。在实验中，我们还假定所有传感器节点都以固定的频率监控环境，所以会不间断的有数据发送到最终用户。为符合我们的协议将来的版本，我们采用一个“事件驱动”的仿真，也就是说传感器节点只有在环境中有事件发生时才传输数据。

3.路由协议能量分析3.路由协议能量分析 有关无线传感器网络的文章中，有很多可以研究的应用于无

线传感器网络中的网络路由协议。我们利用我们的传感器网络和无线通信模型分析这样两种协议，即直接跟基站通信的协议以及最小能量多跳路由协议。另外，我们讨论一种传统的聚类路由方法，当所有节点能量受限时就回到使用这种方法。

当采用直接通信协议时，每个传感器节点都把自己的数据直接发送到基站。如果基站离节点非常远，直接通信将消耗每个节点大量的传输能量（由于公式 1 中的 d 很大）。这将很快地消耗节点的能量从而缩短系统的寿命。不过，这一协议唯一的能量接收发生在基站，所以当基站离节点很近或者接收数据消耗的能量比较大时，这也许是一个比较好的（甚至是最理想的）通信方法。

第二种我们分析的传统的方法是“最小能量”路由协议。在文献[6,9,10,14,15] 中，提出很多种能量可知的路由协议。在这些协议中，节点通过中间节点最终将数据发送到基站。这样除了检测环境外，节点还要为别的节点传输数据充当一个路由器。这些协议在传输路径选择上方法各不相同。有些协议在决定路径时只考虑发送节点的能量而忽略接收节点的能耗。在这种情况下，通过发送放大器能耗最小化的方法来选择中间节点；因此当且仅当满足以下条件时节点 A 通过节点 B 传输数据到节点 C ：

（ 3 ） 或者

（ 4 ）

由于发送放大器以及无线通信电子方面的相关消耗，可能事实上采用 MTE 路由比直接传输到基站系统所消耗的总能量要大。

Tx-amp AB Tx-amp BC Tx-amp ACE (k,d = d ) + E (k,d = d )< E (k,d = d )

2 2 2AB BC ACd + d < d

图 3 100 个节点随机分布的网络

图 4 在 100 个随机分布的节点的网络中分别采用直接通信和 MTE 路由所消耗的总能量 。网络直径从 10m*10m 到 100m*100m 不等，无线通信电子器件能耗从 10nJ/bit 到 100nJ/bit 不等，而且假定每个节点有 2000-

bit 的数据包要发送到基站。

图 5在每个节点初始能量为 0.5J 的情况下，分别使用直接通信和 MTE路由在每一轮仿真过后的剩余存活节点数。该图显示使用 MTE 路

由节点死亡速度比直接通信更快。

图 6各节点初始能量为 0.5J 时，分别采用直接通信 (a) 和MTE 路由 (b) ，经过 180轮之后节点存活 (圆圈 )

和死亡 ( 点 ) 的情况

最后一种传统的无线传网络协议是聚类，即节点都组织成簇，各簇中的节点和一个本地基站通信，这些本地基站再发送数据到总基站，供最终用户处理。这大大减小了节点传输数据的距离，因为本地节点和相应簇中所有节点非常近。因此，聚类看起来是一个能量有效的通信协议。不过，局部基站假设为高能量的节点；如果基站是一个能量有限的节点，由于使用率过高，它将很快死亡。因此，这种常规的聚类路由在我们的传感器网络模型中可能性能不佳。 Near Term Digital Radio (NTDR)项目是一个由军方发起的项目，采用和我们在此讨论的方法相似的自适应聚类方式。在这个项目中，为了保持网络持续连通，簇头随节点移动更换。不过， NTDR 协议是为数十公里的大规模通信、数十瓦的大功率能耗所设计的。因此，该协议不适合我们的传感器网络模型。

4.LEACH：低能耗自适应聚类分层4.LEACH：低能耗自适应聚类分层 LEACH 是一个自组织、自适应的分簇协议，采用随机化使网络中

节点能量均匀分布。在 LEACH 中，节点自组织成局部的簇，其中一个节点成为本地基站或者叫簇头。如果在系统生存期内簇头是预先选好而且是固定不变的，如传统的聚类算法一样，那么这些不幸被选为簇头的节点将很容易快速死亡，结束属于这个簇的所有节点的有效生存时间。因此 LEACH采用在各个节点间随机轮换来做高能量的簇头来避免耗尽单一节点的能量。另外， LEACH采用局部数据融合来压缩从簇发送到基站的数据总量，这大大降低了能耗，提高了系统的使用寿命。

传感器节点在任意给定时间以某一概率推举自己为局部簇头。这些簇头节点广播它们的状态给网络中其他节点。每个节点通过和簇头的最小通信能量来决定其想归属的簇。一旦簇头节点集合了簇内所有节点的数据，簇头就融合这些数据然后发送压缩过的数据给基站。如果假设我们的基站距离很远，这将是一个高能耗的传输。不过由于只有少数的簇头，所有这仅仅影响一小部分的节点。

系统能够预先决定系统中最佳的簇的数量。这个数量的决定要参考若干个参数，包括网络拓扑结构和通信相关的消耗。我们使用图 3 所示的随机网络来对 LEACH 进行仿真，其中无线通信的参数如表 1 中所示，以 5nJ/bit/message 这样计算消耗来融合2000-bit 大小的信息，同时不断改变总节点数中簇头节点的百分比。图 8 所示为能量消耗随着总节点数中簇头节点的百分比变化的情况。值得注意的是， 0 簇头和 100% 簇头其实和直接通信是一样的。从图中可是看出，存在一个最佳的百分比的簇头数 N 。如果少于 N 个簇头，网络中有些节点必须很远地发送数据到簇头，这使得总体能耗太大。如果多于 N 个簇头，节点发送数据到最近的簇头的距离没有充分减小，也会有更多必须远距离地传输数据到基站的簇头，而且本地压缩会执行得比较少。根据我们的系统的参数和拓扑， N =5% 。

图 8 不同簇头百分比时整个系统的能耗情况。注意：直接通

信等同于 0 个簇头节点或者所有的节点都成为簇头。

我们使用 MATLAB 对 LEACH （规定 5% 的节点成为簇头）进行仿真，场景采用图 3 所示的随机网络。图 9 所示为在 Eelec=50nJ/bit 时，在网络直径不断增加的情况下对这些算法进行比较的情况。从图中可以看出， LEACH 比直接通信要减少 7 到 8 成的能耗，而比 MTE 路由要减少 4 到 8 成的能耗。图 10 所示为在网络直径不断增大和电子器件能量变化的情况下， LEACH 分别对比直接通信和 MTE 路由的总能耗的情况。该图表明，大部分参数情况下，采用 LEACH 能节约很多的能量。

我们使用 MATLAB 对 LEACH （规定 5% 的节点成为簇头）进行仿真，场景采用图 3 所示的随机网络。图 9 所示为在Eelec=50nJ/bit 时，在网络直径不断增加的情况下对这些算法进行比较的情况。从图中可以看出， LEACH 比直接通信要减少 7 到8 成的能耗，而比 MTE 路由要减少 4 到 8 成的能耗。

图 10 所示为在网络直径不断增大和电子器件能量变化的情况下， LEACH分别对比直接通信和 MTE 路由的总能耗的情况。该图表明，大部分参数情况下，采用 LEACH 能节约很多的能量。

除了减少能耗， LEACH 还能成功地使网络中节点之间的能耗分散开来，例如使节点随机死亡或者在理论上来说是相同速度死亡的。图 11为一个在图 3 所示网络中 LEACH 的系统寿命和其他协议相比较的图，这些协议包括直接通信、 MTE 路由和一个传统的静态分簇的协议，该传统的静态分簇的协议的簇头和成员簇节点都是初始选举好而且固定的，在簇头中采用数据融合。在实验中，每个节点初始能量为 0.5J 。图 11 表明，相对于其他协议， LEACH 使得系统寿命增加了两倍以上。我们在不同的初始能量的情况下做了类似的实验，发现不论节点的初始能量为多少，LEACH 比较于其他任何一种协议第一个节点死亡时间都多出大约 8 倍，而最后一个节点死亡时间大约多出 3 倍。这些实验中的数据列于表 2 中。在图 11 中能够清楚看出使用动态分簇（ LEACH ）相对于静态分簇的优势。使用静态分簇算法时，一旦簇头节点死亡，由于没有办法传输它们的数据到基站，该簇中所有节点都将失效。

图 11

表 2

图 12 表现出了 LEACH 的另外一个重要的优势，就是节点死亡在理论上来说是一个“随机”的方式。如果把图 12 和图 6 相比较，我们可以看出，采用 LEACH 时节点死亡的顺序要比采用直接通信和 MTE路由合理很多。由于随机死亡，使得环境中没有区域像采用其他协议那样因为节点死亡而检测不到。

5.LEACH算法详述5.LEACH算法详述 LEACH 的运行细分为轮，每一轮由一个建立阶段开始，当

各个簇都组织好了，就进入一个稳态阶段，在该阶段数据被发送到基站。为了最小化空闲时间，稳态阶段的时间比建立阶段的时间要长。

5.1 通告阶段 最初在簇形成的时候，各个节点决定是否要成为这一轮的

簇头。这取决于网络中需要的簇头的比率（预先确定的）和目前为止该节点成为簇头的次数。这又决定于节点 n选择的一个介于 0 到 1 之间的随机数。如果这个数小于一个阈值 T (n) ，这个节点就成为这一轮的一个簇头。这个阈值等于：

P1

1-P*(rmod )P

if n GT(n) =

0 otherwise

每个在当前轮推举自己当簇头的节点都广播一个通告信息给其他所有节点。在这个“簇头通告”阶段，簇头都采用一个CSMA MAC 协议，而且所有簇头都使用相同的发送能耗来发送他们的通告。非簇头节点在这个建立阶段都必须保持他们的接收器开启，以来监听所有簇头节点的通告。这一步完成之后，每个非簇头节点都要决定当前轮自己将属于的簇。这是基于接收到的广播的信号强度来决定的。假设是对称传输信道，那么节点监听到通告信号强度最大的那个簇头，就是对于该节点来说通信所需传输能量最小的簇头。在这种捆绑的情况下，一个随机簇头就选举出来了。

5.2 簇建立阶段 在每个节点都决定了自己将属于哪个簇之后，它必须告知簇

头它是这个簇的成员。每个节点就又都使用 CSMA MAC 协议发送这个信息回簇头。在这个阶段，所有簇头节点都必须保持接收器开启。

5.3 时间表建立 所有属于这个簇的节点的信息都由簇头节点接收。基于簇中

节点的数目，簇头节点建立一个 TDMA 时间表来告知每个节点何时它们能够发送信息。这个时间表会被广播给簇内所有节点。

5.4 数据传输 一旦簇以及 TDMA 时间表都建立好了，数据传输就可以开始

了。假设节点总是有数据需要发送，且他们在分配给他们的传输时间里发送数据到簇头。这种传输采用最小化的能耗（由簇头广播的接收强度决定）。不在自己的分配传输时间之内时，非簇头节点可以关闭他们的通信装置，从而使这些节点能耗最小化。簇头节点必须保持它们的接收器开启来接收所有来自簇内节点的数据。当所有的数据都接收完毕，簇头就执行一个信号处理功能把这些数据压缩成一个单独的信号。例如，如果数据是音频或者振动信号，簇头节点就能波束形成这些单独的信号，产生一个合成的信号。然后这个合成的信号再被发送到基站。由于基站距离遥远，这会是个高能耗的传输。

5.5 多个簇 前面讨论了在每个单独的簇内节点之

间的通信。然而，无线通信必然是一种广播的方式。因此，一个簇内的传输必将影响（从而干扰）临近的簇内的通信。例如，如图 13 所示为一个无线通信设备的通信范围。节点 A 发射信号，当想发送到节点 B 时，也会误传到节点 C 。为了减少这种干扰，各个簇的通信都采用不同的 CDMA码。因此，当一个节点要成为簇头时，就要随机地在一个编码表中选择一个。然后告知所有簇内的节点采用这一编码通信。簇头就能使用这个编码来过滤所有接收到的信号。这样，临近的簇的通信信号就会被过滤掉，簇内节点传输的信号也不会被误用。 图 13

5.6 分层聚类 本文所述的 LEACH版本可以扩展形成分层聚类。这一情况

下，簇头节点和“超级簇头”节点通信，以此类推，直至层次的最高层，在最高层数据被发送到基站。对于规模较大的网络，这种分层能够节约大量能量。在今后的研究中，我们会探究在没有基站任何支持的条件下执行这一协议的详细情况，然后通过仿真准确地确定能够节约多少能量。

6.结论6.结论 本文中，我们提出了 LEACH ，一种基于簇的路由协议，该

协议通过把负载及时地分布到不同地点的所有节点上来最小化整体的能耗。 LEACH 要求节点志愿成为高能耗的簇头，还要配以基于簇头节点的相应的簇，这些簇头都是在某一特定时间选出来的，这些使得 LEACH优于静态聚类算法。各个节点都在不同的时间有责任从簇内的节点获取数据，然后使这些数据融合成为一个合成的信号，再发送这个合成的信号到基站。 LEACH 是完全分布式的，不需要来自基站的控制信息，节点也不需要为了LEACH 的运行知道整个网络的情况。

把能量分散到网络中的节点上，可以有效地从整体上减少能耗、延长系统寿命。我们的仿真明确表明：

相比较直接通信和最小传输能量路由， LEACH 能够减少8 成的通信能耗。

LEACH 中第一个节点死亡的时间是直接通信、最小传输能量路由以及静态分簇协议的第一个节点死亡时间的 8 倍以上，而 LEACH 中最后一个节点死亡的时间是其他协议的 3 倍以上。

为了证实我们对 LEACH 的设想，我们扩展了网络模拟器 ns来对 LEACH 、直接通信以及最小传输能量路由进行了仿真。这证实了我们的设想，而且给了我们一个更加精确的展示各种不同协议优势与劣势的图表。基于上面所述的 MATLAB 的仿真，我们对 LEACH 将优于传统通信协议充满信心，包括在能耗、配置的难度以及系统寿命 / 网络质量等各方面。提出这样一个低能耗、自组织、分布式的协议将为未来的传感器网络打下坚实的基础。