无线传感网络的分级分簇算法研究
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摘要： 随着无线通信传感器以及微机系统等技术的日益成熟，传感器信息获取技术也逐渐向集成化、微型化和网络化的方向发展，无线传感器网络因此孕育而生。这种通过大量的微型传感器节点进行无线电通信形成的自组织网络系统，能够协作地采集、处理和传输网络区域中的信息，成为了连接物理世界、数字世界和社会的桥梁，在军事和民用上有广泛的应用。因此，如何设计有效且安全的路由协议来降低网络能量消耗、延长传感器节点和整个网络的生存周期成为研究无线传感网的焦点问题。
中图分类号： TN929.5 文献标识码： A 文章编号： 1009-8631（2013）02-0044-01
本文在MIT的Wendi等人设计的LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法的基础上提出了一种分级式的改进算法，通过MATLAB编程进行仿真实验说明了分级分簇算法的优越性。
一、经典的LEACH协议
无线传感网络中的能量资源通常受到严格的限制，一般无法对传感器节点进行充电或替换。要在现有能量条件下尽可能延长网络的寿命，通常在网络中采用分簇算法，即寻求一部分节点作为主干，称其为簇头节点，它们负责网络的全局连通和路由广播，其他传感器节点则为普通节点，在空闲时进入休眠，进行能量保护。一种经典的分簇算法便是LEACH协议。
在LEACH协议中，无线传感器网络的节点组织与数据传输的每一个轮回分为两个阶段操作：簇的建立阶段和传输数据的稳定工作阶段。
在簇构成阶段，首先通过循环方式随机选取簇头，LEACH算法中随机选择簇头节点的方法是：网络中每个节点均产生一个0―1之间的随机数，当这个随机数小于某一阈值T（n）时，选择该节点为簇头。现以n表示任意节点，r 表示当前轮数，p表示簇头节点占所有节点的比例，G表示在最后的1/p轮中未成为簇头的结点集合，那么，T（n）可表示为：
T（n）=■ n∈G0 else （1）
在簇头节点确定后，其他普通节点根据接收到的簇头信息的强弱确定要加入的簇。至此，分簇结构形成。
一旦处于稳定工作阶段，簇头节点开始接收该簇中每个节点采集的数据，并通过数据融合、压缩等技术进行汇聚，最终将整合后的数据传输给基站。当稳定阶段持续一段时间后，便需根据网络中的剩余能量与存活节点数量等信息，重新选择簇头节点，进入下一轮回的工作。
LEACH协议中“轮换簇头”的思想避免了某些节点过快死亡，能够延长网络的生存时间。然而，该协议需要网络中所有簇头节点均能够直接向基站传输数据，造成了许多不必要的能量消耗，我们将针对这一点进行改进。
二、改进的分级式分簇算法
我们针对密集式分布的无限传感网络，提出基于LEACH协议的分级式分簇算法。基本思想为：首先由LEACH算法选取第一批的簇头节点，形成一级分簇结构；然后暂时不考虑非簇头节点，而将一级簇头节点视为下一级中的普通节点，再根据LEACH算法进行第二级簇头节点的选取，以此类推，形成金字塔式的网络结构。上一级的簇头节点将处理后的数据转发给下一级的簇头，最终汇聚到基站。
在具体的执行过程中，给定网络分级数目，引入网络全局负载均值的概念。网络全局负载均值的特点是：当网络出现能量失衡，其数值会迅速减小。因此在网络工作过程中，不断计算其全局负载均值，并与网络平衡时的初始值进行比较，若发现网络能量失衡，就减少分级的数目，重新形成分级分簇结构，直至网络退化为一级网络。这时算法回归到了原始的LEACH算法，在经过多轮工作后，网络会因能量消耗殆尽而死亡。
现将算法流程表示如下：
三、改进算法的优越性分析
为证明分级算法的优越性，我们对网络中的能量消耗情况进行了分析。可将网络中的能量简化的分为三部分：簇头节点收集来自该簇内的普通节点传送的数据时消耗的能量，节点间传输数据时消耗在传输路径上的能量，以及所有节点采集数据消耗的能量。
对于第一部分的能量，可以由网络全局负载均值与簇头数目的乘积简化表示。对于第二部分的能量，以网络中信息传输距离与能量消耗的关系为理论依据也可以建立具体的计算模型，即设定一个距离阈值，当两节点间的传输距离大于该阈值时，能耗与距离的四次方成正比；当两节点间的传输距离小于等于该阈值时，能耗与距离的二次方成正比。对于第三部分的能量，由于每个节点传输其能力范围内最多的数据时，其消耗的能量是一定的，只需确定当前网络中的节点数目，便可容易的表示这部分的能量。
将以上三部分合并得到完整的能量模型，分别将其应用在经典的LEACH算法与改进的分级分簇算法中，通过仿真实验，得到的结果显示：多级的分簇算法优于传统的LEACH算法，网络分为多层后，其生存时间可以达到原来的1.75倍。
四、小结
改进后的分级分簇式算法延长了网络的寿命，也比较稳定，但该算法也存在不足。如何明确的给出确定任意一个网络的最优层数的方法；综合考虑无线传感网络的多方面性能特征，如何更合理的选取簇头节点；如何使设计的算法具有更好的适用性和普遍性；这些将是进一步研究需要主要的问题。