摘要：無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點資源有限，所以需要采用有效的路由算法與數(shù)據(jù)融合機制來節(jié)省資源，延長網(wǎng)絡壽命，提升數(shù)據(jù)采集效率。LEA CH是經(jīng)典分簇路由協(xié)議，針對其在簇頭選擇機制、數(shù)據(jù)融合以及簇頭與基站通信的路由方面的不足，提出了幾點改進方法，在簇頭選擇的算法中加入了能量控制條件，簇頭與基站的路由改為更適合數(shù)據(jù)融合的多跳反向組播樹，并基于信息熵提出了有效數(shù)據(jù)融合機制。仿真實驗表明，改進之后的算法比原LEACH算法更有效地利用了節(jié)點資源，延長了網(wǎng)絡生存時間。
關鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡；分簇路由；數(shù)據(jù)融合；LEAC計算法

0 引言
無線傳感器網(wǎng)絡綜合了無線通信技術、傳感器技術、嵌入式系統(tǒng)、分布式計算等多種前沿技術，網(wǎng)絡內(nèi)各節(jié)點能夠通過無線通信方式(如ZigBee)形成自組織網(wǎng)絡，協(xié)同感知與處理待測區(qū)域內(nèi)的相關信息并發(fā)送給觀測者。在無線傳感器網(wǎng)絡具備諸多優(yōu)勢的同時，其節(jié)點在電池能量、數(shù)據(jù)處理能力、存儲能力等方面資源十分有限，因此在數(shù)據(jù)采集與處理過程中的路由與數(shù)據(jù)融合是一個影響整個網(wǎng)絡生存時間與數(shù)據(jù)采集效率的關鍵性問題，這也是當前的研究熱點之一。無線傳感器網(wǎng)絡誕生以來，研究者依據(jù)使用環(huán)境設計了很多經(jīng)典的路由協(xié)議，其中包括基于節(jié)點分簇機制的LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)、定向擴散路由DD(Directed Diffusion)、基于地理位置信息的GEAR(Geographical and Energy Aware Routing)等等。本文主要討論基于分簇路由的數(shù)據(jù)融合問題，下面將以LEACH為基礎加以分析。

1 LEACH協(xié)議分析
LEACH協(xié)議是由MIT的Heinzelman等學者提出的一種用于無線傳感器網(wǎng)絡的低功耗自適應分層聚簇路由算法，其基本思想就是以“輪”為周期循環(huán)地隨機選擇簇頭節(jié)點，將整個網(wǎng)絡的能量消耗盡量分散在每個節(jié)點中，延長網(wǎng)絡生存時間。每一輪包括兩個階段：簇的建立階段與數(shù)據(jù)的穩(wěn)定傳輸階段。在簇的建立階段，通過算法隨機選擇某些節(jié)點成為簇頭，其他節(jié)點則選擇與其距離最近的簇頭形成簇；在數(shù)據(jù)的穩(wěn)定傳輸階段，每個節(jié)點分別采集相關數(shù)據(jù)傳送至簇頭，簇頭接收簇內(nèi)各個節(jié)點的數(shù)據(jù)后一起發(fā)送給基站。
在簇的建立階段，關鍵問題就是簇頭的選擇。為了選擇簇頭，網(wǎng)絡內(nèi)每個節(jié)點都隨機生成一個介于0～1之間的數(shù)n如果n小于T(n)，則其成為簇頭，T(n)的計算方法如下：

式中：p為預設的每個節(jié)點成為簇頭的概率；r為當前運行的輪數(shù)；G為最近的1／p輪中尚未成為簇頭的節(jié)點集合。該算法讓每1／p輪中網(wǎng)絡內(nèi)的各個節(jié)點都有且僅有一次輪成為簇頭。完成簇頭選擇以后，成為簇頭的每個節(jié)點都向網(wǎng)絡發(fā)送廣播信息，然后網(wǎng)絡內(nèi)的每個節(jié)點通過收到的信號強度決定它要加入的簇(信號的強度與兩個節(jié)點直接的距離正相關)并向該簇頭發(fā)送請求信息，形成簇。分簇完成之后簇頭節(jié)點采用TDMA方式為簇內(nèi)的每個節(jié)點分配其向簇頭上傳數(shù)據(jù)的時隙，開始數(shù)據(jù)的穩(wěn)定傳輸階段，經(jīng)過一定時間后再開始下一輪的循環(huán)，直至節(jié)點因能量耗盡陸續(xù)死亡，當剩余節(jié)點不再滿足數(shù)據(jù)采集的需要時，網(wǎng)絡的生命結(jié)束。
LEACH協(xié)議的分簇拓撲結(jié)構無需復雜的路由信息，減少了路由控制過程中消耗的能量，簇內(nèi)節(jié)點大部分時間可以關閉耗能最高的通信模塊，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能交給簇頭節(jié)點，有效地節(jié)省了簇內(nèi)節(jié)點能量，而簇頭的輪換機制也保證了某個節(jié)點的能量不至于過快消耗，相對平衡了所有節(jié)點的能耗，延長了網(wǎng)絡生存時間。
顯然，LEACH協(xié)議也存在缺點，主要體現(xiàn)在以下兩個方面：
(1)簇頭選擇算法的隨機性過大，在每輪的簇頭選擇階段，任何節(jié)點成為簇頭的概率相同，而簇頭節(jié)點承擔了網(wǎng)絡中的很大部分通信，包括從簇內(nèi)節(jié)點接收數(shù)據(jù)與發(fā)送數(shù)據(jù)至基站，當能量較低的節(jié)點當選為簇頭時必然會導致其能量的快速耗散以至死亡，節(jié)點能量的不平衡也將影響網(wǎng)絡整體的生存時間；
(2)LEACH協(xié)議在數(shù)據(jù)傳輸中雖然體現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合的思想，但并未提出數(shù)據(jù)融合的具體措施。

2 基于LEACH的數(shù)據(jù)融合算法
針對LEACH協(xié)議的不足，本文提出了一種基于LEACH的數(shù)據(jù)融合算法，旨在克服LEACH的不足并加入數(shù)據(jù)融合機制，節(jié)省網(wǎng)絡資源，提升數(shù)據(jù)采集效率。
2．1 簇頭選擇算法
因為LEACH的簇頭選擇算法隨機性過大會導致部分節(jié)點的能量消耗過快，本算法在簇頭選擇機制上加入了能量控制因素，讓剩余能量高的節(jié)點有更大的概率當選為簇頭。具體實現(xiàn)方法是通過節(jié)點當前剩余能量與其初始能量的比值來影響閾值T(n)，T(n)的計算方法如下：

式中：En_current表示節(jié)點當前的剩余能量；En_initial表示節(jié)點的初始能量；rm表示節(jié)點連續(xù)未當選為簇頭的輪數(shù)，每輪進行簇頭選擇時若該節(jié)點當選為簇頭，則rm重置為0，而若該節(jié)點未當選為簇頭，則rm自增一次。
在簇頭選擇算法中加入上述能量限制因素后，節(jié)點當選為簇頭的隨機性大大降低，剩余能量多的節(jié)點比剩余能量低的節(jié)點有更大的幾率當選為簇頭，因此極大地利用了節(jié)點的剩余能量，有效防止了某些節(jié)點能量消耗過快以致死亡，平衡了網(wǎng)絡內(nèi)節(jié)點的能量消耗。
2．2 簇頭數(shù)據(jù)融合樹的建立
依據(jù)LEACH對無線傳感器網(wǎng)絡的假設，節(jié)點發(fā)送信息的能耗ETx(k，d)與接收信息的能耗ERx(k)分別為：

式中：Eelec為發(fā)送和接收單位信息的能耗；εamp為信號發(fā)送放大器向單位距離發(fā)送單位信息的能耗；k為傳輸?shù)男畔⒘?；d為信息發(fā)送節(jié)點與接收節(jié)點間的距離；λ為路徑損耗指數(shù)。
由上述公式可知，節(jié)點發(fā)送信息消耗的能量會因為距離的增加而大幅增加，而在LEACH的數(shù)據(jù)傳輸階段，簇內(nèi)各節(jié)點將數(shù)據(jù)傳輸給簇頭之后簇頭直接與基站通信，這雖然簡便，但若簇頭與基站距離過遠，數(shù)據(jù)傳輸所消耗的能量將會很大，為解決這個問題，本文將在簇頭節(jié)點與基站的通信中加入多跳的數(shù)據(jù)融合樹。