无线传感器网络的动态拓扑能量有效成簇算法

3．5数据传输

在传感器网络中，簇内数据传输为单跳的，在簇首和各成员节点之间进行，而对于簇头到Sink节点的数据传输，LEACH算法及一部分改进算法是采用簇头到汇聚节点的单跳传输，这种方法使簇头使用了多径衰落的通信模型(文献[3])，能量消耗很大，本文采用基于距离因子的多跳传输方式。由于采用多跳通信，能量消耗为自由空间模型，而且消息在传送过程中进行了多次数据融合，使各级数据转发中的数据量都有所减少，也减少了通信能耗。网络所有节点都存储有根据接收到Sink节点的信号确定的自己到Sink的距离值，这一距离值在第一轮成簇前就已确定，我们称之为距离因子。当每个簇的簇内数据融合进行之后，就会开始各簇到Sink的多跳数据传输。

首先，发送数据的簇头以确定的半径RD发送出消息，消息报文中还包含了此簇头的距离因子，周围的簇头收到消息后，各簇头将些距离因子与自己的进行比较，若发现其距离因子小于报文中的距离因子，且自己的剩余能量值不低于簇间传输所需的最小能量阈值Emin后，确定自己将此数据进行转发，将消息报文中的距离因子替换为其距离因子后以半径RD继续转发，之后传输过程相似。由于转发消息的簇头的距离因子小，从而其离Sink节点更近，这样消息报文在簇间就以多跳的最优路径传向了汇聚节点。传输能量开销得以最小化。

3 仿真研究

NS2(Network Simulator 2)是著名的用于网络研究的离散事件仿真工具，里面包括了大量的用于有线和无线、本地连接或通过卫星连接进行TCP协议、路由算法、多播协议仿真的网络协议、调度器和工具。NS的核心部分是一个离散事件模拟引擎。NS中有一个“调度器”(Scheduler)类，负责记录当前时间，调度网络事件队列中的事件，并提供函数产生新事件，指定事件发生的时间。在仿真过程中，将执行相关算法，并且将网络运行的具体情况写到文件当中，包括数据分组的传递情况、节点的能量状况等，这些文件对算法之间进行比较有很大的作用。本文在仿真场景设置方面，使用了如下场景设置方案：

(1) 仿真区域大小为(100*100)。

(2) 所有节点的初始能量相同。

(3) 传感器节点在区域(100*100)内随机分布。

仿真开始时，网络内传感器节点的分布状态如图1所示。


仿真结束之后得到了LEACH和DTEE算法生成的相关文件，使用awk程序提取算法生成的相关文件中的关键数据，然后利用gnuplot工具将这些数据显示于图表上，得到两个算法相比较的曲线图如图2所示。

从图可以看出在仿真过程中，节点的能量会随着时间的推移逐渐减少，直至节点能量耗尽而死，所以在各个时段传感区内仍存有能量的节点数是不同的，图对两种算法在不同时段仍然存活的节点个数做出了比较。首先，LEACH算法在第120秒时第一个节点出现了死亡，而DTEE是在130多秒时第一个节点死亡。从节点存活数目图可以看出，在300秒左右，LEACH算法的存活节点数已经为0，而DTEE算法仍有8个节点能量并未耗尽，直到320秒左右，DTEE算法的节点才全部死亡，所以DTEE算法中节点的生命周期比LEACH提高了约6%，可以看出，DTEE算法由于采用多跳的路由方式，网络生命周期得到了一定程度的延长。

本文通过采用引入能量因子的低复杂度簇头选择算法降低了网络通信能耗，在数据传输上通过多跳方式进行信息路由。仿真结果显示,改进后的DTEE协议能更好地平衡网络负载、节约能量消耗且具有更高的能量使用效率，对分簇算法的的路由协议实现了优化。

仿真结束之后得到了LEACH和DTEE算法生成的相关文件，使用awk程序提取算法生成的相关文件中的关键数据，然后利用gnuplot工具将这些数据显示于图表上，得到两个算法相比较的曲线图如图2所示。

从图可以看出在仿真过程中，节点的能量会随着时间的推移逐渐减少，直至节点能量耗尽而死，所以在各个时段传感区内仍存有能量的节点数是不同的，图对两种算法在不同时段仍然存活的节点个数做出了比较。首先，LEACH算法在第120秒时第一个节点出现了死亡，而DTEE是在130多秒时第一个节点死亡。从节点存活数目图可以看出，在300秒左右，LEACH算法的存活节点数已经为0，而DTEE算法仍有8个节点能量并未耗尽，直到320秒左右，DTEE算法的节点才全部死亡，所以DTEE算法中节点的生命周期比LEACH提高了约6%，可以看出，DTEE算法由于采用多跳的路由方式，网络生命周期得到了一定程度的延长。


本文通过采用引入能量因子的低复杂度簇头选择算法降低了网络通信能耗，在数据传输上通过多跳方式进行信息路由。仿真结果显示,改进后的DTEE协议能更好地平衡网络负载、节约能量消耗且具有更高的能量使用效率，对分簇算法的的路由协议实现了优化。