论文部分内容阅读
【摘 要】目前在我国节能是无线传感器网络的重要特征，所以，无线传感器网络路由协议设计的根本出发点是高效地利用能量。对目前典型的分簇路由算法和协议进行比较，主要从簇的形成、簇头的产生、簇的路由三个阶段展开。并进一步提出WSN路由协议对以后的发展趋势以及研究策略。
【关键词】无线传感器 网络 路由分析 簇
无线传感器网络在军事、环境、医疗、家庭和其它商用领域有广阔的应用前景和很高的使用价值。WSN和传统网络有所不同，为了保证WSN功能的正常实施，必须设计适合WSN特点的路由协议。
一、无线传感器网络路由协议及简介
目前我们根据网络节点在路由过程中，是否有差异，是否有一个层次结构，对无线传感器网络路由协议可以分为平面路由和集群路由。在平面路由、逻辑视图是一个平面结构，通过本地操作和信息反馈来生成路由。比较常见的平面路由算法有Gossiping和DD还有SAR等多方面。而平面路由比较大的缺是：网络中无管理节点，及乏对通信资源的优化管理等等。
我们在分簇路由协议中，网络通常被划分为簇（cluster）（如上图所示）。典型的分簇路由协议有LEACH、TTDD、DAEA、LACHS、EEUC、EADEEG、EECS、ACE、IMPRIVED LEACH、EEHCRP等等，分簇式路由在拓扑管理和节能还有平衡网络负载以及节点移动等等方面具有很大的优势。
二、无线传感器网络，分簇路由协议与分析
簇头的产生与簇的形成，簇的路由是WSN分簇路由协议设计的主要关键技术，也正是WSN分簇路由算法，每轮循环必须经过的三个阶段，彼此之间紧密相关。本文也是围绕这三个阶段，对目前国内外已经研究出的优秀的算法和协议进行的讨论。
（一）簇头的产生
分簇路由算法的第一步，首先是考虑簇头。集群选择算法目前，总的原则是基于以下几点：一方面，一些残余能量。第二个是，距离基站。第三，分布的位置。第四，沟通成本。
1.LEACH
LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarehy）协议，是最早提出的分簇路由算法，LEACH簇头的产生，是根据网络中，所需要的簇头节点个数，目前，为止每个节点已成为簇头的次数来决定。操作的具体方法是：每个传感器，节点选择[0，1]之间的一个随机数，如果，选定的值小于某个阈值T（n）时，那么，这个节点成为簇头，T（n）由式1得到。
其次，N表示，网络中传感器节点的个数，k为一个，网络中的簇头节点数，r为已完成的回合数据，G为网络生存期总的回合数。实验结果表明，该算法简单，扩展性好，但是，使用随机选择簇头的方法，使得簇内成员的多少差距较大，对应的簇头能量消耗也不均匀，最终节点能量消耗不均衡。
2. EEUC
为了解决“热区”问题，文献[2]提出了EEUC（Energy-Efficient Uneven Clustering， EEUC）的WSN分簇路由算法，本算法在选择簇头时主要以节点的剩余能量为依据，具体实现方法如下：
（1） 候选簇头按照式（2）计算竞争区域半径Rtch
最后，dtosmax，表示节点到SINK的最大距离，dtosmin，表示节点到SINK的最小距离。d（si，SINK）表示，节点si到SINK的距离。我们从上式可以看出，竞争半径与节点到SINK的距离呈线性递减关系。为候选簇头竞争半径的最大取值。
三、无线传感器网络路由协议比较
到目前为止，已经有许多围绕簇头的产生，簇的形成和簇路由算法的设计。由于，无线传感器网络与应用高度相关，所以，多样性也有路由协议的特点，这是更难告诉哪些特定协议是优越的。因此，我们在上面的各种算法，从多个评价参数对综合对比。
四、结论
以上几个方面我们能够看出能够从以下几方面对WSN分簇路由协议进行優化。
（一）从簇头选择的过程之中
使用更有效、更准确的簇头负载均衡算法与簇头选择算法。选择簇头的时候，要兼顾节点的地理位置和节点到SINK的距离等方面的一些因素，还要考虑节点余下的能量。
（二）在簇的形成过程当中
限定簇的规模我们可以添加一些限制参数或是能够运用其它的一些算法，簇间负载就得得到有效的均衡。
（三）在数据的运行传输方面
分簇路由算法中，数据传输可以分为簇内数据传输以及簇间数据传输两级。在这两个阶段中，均可采用单跳或、多跳相结合的数据传输方式，一般地，在簇内采用单跳数据传输方式，在簇间采用多跳数据传输方式。
参考文献：
[1]Akyildiz IF，Su W，Sankarasubramaniam Y，Cayirci E.A survey on sensor networks[J].IEEE Communications Magazine，2002，40（8）：102-114.
[2]LI C F， CHEN G H， YE M， et al. An uneven cluster-based routing protocol for wireless sensor networks[J]. Chinese Journal of Computer， 2007， 30（1）： 27-36.
【关键词】无线传感器 网络 路由分析 簇
无线传感器网络在军事、环境、医疗、家庭和其它商用领域有广阔的应用前景和很高的使用价值。WSN和传统网络有所不同，为了保证WSN功能的正常实施，必须设计适合WSN特点的路由协议。
一、无线传感器网络路由协议及简介
目前我们根据网络节点在路由过程中，是否有差异，是否有一个层次结构，对无线传感器网络路由协议可以分为平面路由和集群路由。在平面路由、逻辑视图是一个平面结构，通过本地操作和信息反馈来生成路由。比较常见的平面路由算法有Gossiping和DD还有SAR等多方面。而平面路由比较大的缺是：网络中无管理节点，及乏对通信资源的优化管理等等。
我们在分簇路由协议中，网络通常被划分为簇（cluster）（如上图所示）。典型的分簇路由协议有LEACH、TTDD、DAEA、LACHS、EEUC、EADEEG、EECS、ACE、IMPRIVED LEACH、EEHCRP等等，分簇式路由在拓扑管理和节能还有平衡网络负载以及节点移动等等方面具有很大的优势。
二、无线传感器网络，分簇路由协议与分析
簇头的产生与簇的形成，簇的路由是WSN分簇路由协议设计的主要关键技术，也正是WSN分簇路由算法，每轮循环必须经过的三个阶段，彼此之间紧密相关。本文也是围绕这三个阶段，对目前国内外已经研究出的优秀的算法和协议进行的讨论。
（一）簇头的产生
分簇路由算法的第一步，首先是考虑簇头。集群选择算法目前，总的原则是基于以下几点：一方面，一些残余能量。第二个是，距离基站。第三，分布的位置。第四，沟通成本。
1.LEACH
LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarehy）协议，是最早提出的分簇路由算法，LEACH簇头的产生，是根据网络中，所需要的簇头节点个数，目前，为止每个节点已成为簇头的次数来决定。操作的具体方法是：每个传感器，节点选择[0，1]之间的一个随机数，如果，选定的值小于某个阈值T（n）时，那么，这个节点成为簇头，T（n）由式1得到。
其次，N表示，网络中传感器节点的个数，k为一个，网络中的簇头节点数，r为已完成的回合数据，G为网络生存期总的回合数。实验结果表明，该算法简单，扩展性好，但是，使用随机选择簇头的方法，使得簇内成员的多少差距较大，对应的簇头能量消耗也不均匀，最终节点能量消耗不均衡。
2. EEUC
为了解决“热区”问题，文献[2]提出了EEUC（Energy-Efficient Uneven Clustering， EEUC）的WSN分簇路由算法，本算法在选择簇头时主要以节点的剩余能量为依据，具体实现方法如下：
（1） 候选簇头按照式（2）计算竞争区域半径Rtch
最后，dtosmax，表示节点到SINK的最大距离，dtosmin，表示节点到SINK的最小距离。d（si，SINK）表示，节点si到SINK的距离。我们从上式可以看出，竞争半径与节点到SINK的距离呈线性递减关系。为候选簇头竞争半径的最大取值。
三、无线传感器网络路由协议比较
到目前为止，已经有许多围绕簇头的产生，簇的形成和簇路由算法的设计。由于，无线传感器网络与应用高度相关，所以，多样性也有路由协议的特点，这是更难告诉哪些特定协议是优越的。因此，我们在上面的各种算法，从多个评价参数对综合对比。
四、结论
以上几个方面我们能够看出能够从以下几方面对WSN分簇路由协议进行優化。
（一）从簇头选择的过程之中
使用更有效、更准确的簇头负载均衡算法与簇头选择算法。选择簇头的时候，要兼顾节点的地理位置和节点到SINK的距离等方面的一些因素，还要考虑节点余下的能量。
（二）在簇的形成过程当中
限定簇的规模我们可以添加一些限制参数或是能够运用其它的一些算法，簇间负载就得得到有效的均衡。
（三）在数据的运行传输方面
分簇路由算法中，数据传输可以分为簇内数据传输以及簇间数据传输两级。在这两个阶段中，均可采用单跳或、多跳相结合的数据传输方式，一般地，在簇内采用单跳数据传输方式，在簇间采用多跳数据传输方式。
参考文献：
[1]Akyildiz IF，Su W，Sankarasubramaniam Y，Cayirci E.A survey on sensor networks[J].IEEE Communications Magazine，2002，40（8）：102-114.
[2]LI C F， CHEN G H， YE M， et al. An uneven cluster-based routing protocol for wireless sensor networks[J]. Chinese Journal of Computer， 2007， 30（1）： 27-36.