无线微型传感器网络下能量高效的通信协议外文翻译资料

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无线微型传感器网络下能量高效的通信协议

摘要

无线分布式微型传感器系统将实现在各种环境下的可靠监控，以满足民用以及军事应用。在本文中，我们调查了能够在这些网络整体能量消耗中有重要影响的通信协议。我们发现直接传输通信协议、最小传输能量、多跳路由、以及静态分簇对于传感器网络可能不是最优的，在此基础上我们提出了LEACH（低能量适应性分级分簇），一种基于分簇的协议，该协议利用本地簇头随机轮转以均衡地分配网络中的传感器节点的能量负载。LEACH通过局部协调以保障动态网络的可测量性与健壮性(鲁棒性)，并将数据融合加入路由协议中以减少必须传递到基站的信息量。仿真实验表明，相比传统路由协议，LEACH可以在能量消耗上达到高达八倍的减少。另外，LEACH实现在传感器节点中均匀地分布能量消耗，在我们仿真的网络中使得有效的系统使用寿命增加了一倍。

1. 综述

在基于MEMS的传感器技术，低能耗的模拟及数字电子学，以及低能耗的无线电通信设计方面的最新进展，使得价格相对低廉以及低能耗的无线微型传感器获得了发展。这些传感器并不像那些昂贵的具有相同功能的大型传感器一样可靠与精确，但是它们的尺寸以及造价却允许将成百上千个这样的微型传感器应用在网络中，以实现高质量、容错的传感网络。可靠的环境监测在许多商业的以及军事的应用中都十分重要。比如，对于一个安全系统，声音传感器、震动传感器和视频传感器可以用来组成一个自组织网络来进行入侵检测。微型传感器也可以用来监视机器设备，来进行故障检测和诊断。

微型传感器网络可以包含上百个或上千个传感器节点。人们希望这些节点能尽可能地便宜及能量有效，同时可以依仗庞大的数量来获得高质量的结果。网络协议必须被设计为在保证能量消耗最小化的同时，实现对个别的节点故障具有容错能力。另外，由于有效的无线信道带宽必须在网络中的所有节点间共享，这类网络的路由协议应该允许执行本地合作以减少带宽需求。

最后，被网络中的节点感知到的数据必须被传输到一个控制中心或基站，在那里终端用户可以访问到这些数据。已经有许多为这些微型传感器网络设计的合理的模型。在本文中，我们设想如下场景：

1、基站是固定的，并且放置在离传感器很远的地方。

2、网络中的所有节点是同质的，并且具有能量限制。

如此一来，在传感器节点与基站之间的通信便是昂贵的，并且没有“高能量”节点来实现通信。这是麻省理工大学mu;-AMPS项目的框架，该项目专注于新型能量优化的解决方案，该方案包含了在系统体系中的所有层次，从物理层和传输协议向上到应用层和微型传感器节点的高效的数字信号处理设计。

对于终端用户来说，传感器网络包含了太多的数据，因此，需要一种自动化的方法来将大量数据组合或聚合成一小组有意义的信息。除了帮助避免信息过载之外，数据聚合也就是所谓的数据融合，还可以将数个不可靠的数据测量值组合成一个更加精确的信号，这一过程通过强化共同的信号以及减少无关联的背景噪音来实现。在聚合的数据中执行分类及可以通过人工操作来完成，也可以自动去实现。执行数据聚合的方法以及分类的算法都是应用相关的。例如，听觉信号经常使用beamforming算法去整合，以将所有信号包含的相同信息从多个信号减少成一个信号。在局部执行数据融合或分类算法，由此被传输到基站的数据需求大量减少，可以实现大幅的能耗减少。

通过分析在我们的传感器网络模型中使用传统路由协议的优点和缺点，我们提出了LEACH，一种能够使得传感器网络中能量消耗最小化的基于分簇的协议。LEACH的关键特性是：

1、簇建立和运行过程中的局部协调与控制。

2、簇“基站”或“簇头”与对应簇的随机轮替。

3、局部压缩以减少全局通信。

使用簇将数据传输到基站，正是利用了以下这一优点：大部分节点传输很短的距离，而只需一些节点传输较长的距离到基站。然而，LEACH通过使用适当的簇以及轮替的簇头，允许在所有节点中分配系统所需的能量，因而优于经典的分簇算法。此外，LEACH允许在每个簇中执行本地运算以减少必须传输到基站的数据量。由于计算所需代价远小于通信，因而实现了能量消耗的大幅减少。

2.一阶无线电模式

目前，在低能耗无线电通信领域已有大量的研究。对无线电通信特性的不同假设，包括传输和接收模型中的能量消耗，将决定不同协议的优势所在。在我们的工作中，我们假设了一个简单的模型，无线电通信(电路的发送和接收)消耗的能量为 =50Nj/bit.同时传输放大器为 =100Pj/bit/，以此来实现一个可接受的 （详细参数见图一和表一）

这些参数略高于无线电通信设计的目前的技术水平。我们同时假设了因信道传输造成的的能量损耗。因此，使用我们的无线电通信模型，为了传输一个k位的信息到距离为d的地方，无线电通信将消耗：为了接收该信息，无线电通信将消耗： 根据这些参数值可以看出，接收一条信息代价不菲；因此协议应该力求实现不但使传输距离最小化，而且让每条信息的传输数量和接收操作最小化。

我们假设无线信道是均衡的，例如在给定了信噪比的情况下，从节点A向节点B传输一条信息所需的能量，与从节点B向节点A传输一条信息所需的能量是相同的。同时我们还假定所有传感器以相同的频率感知环境信息，因此总是有数据要向终端用户发送。在我们的协议的未来版本中，我们将实现一种“事件驱动”的仿真，在这种情况下，传感器只有在环境中发生一些事情时才需要传输数据。

3.路由协议的能量分析

已经有一些为无线网络而提出的网络路由协议，可以放在无线传感器网络的环境中进行研究。我们使用我们的传感器网络与无线电模型研究了两个这样的协议，即与基站的直接通信和最小能量的多跳路由。此外，我们论述了一种传统的分簇路由，以及当节点都有能量约束时使用这种方法的不足。

使用一种直接通信路由，每个节点直接向基站发送它的数据。如果基站距离节点很远，直接通信将耗费每个节点大量的传输能量（这是因为在公式1中d是很大的一个值）。这将很快耗尽节点的电池并减少系统的生命周期。但是，该协议中唯一的好处在基站这里，因此如果基站离节点很近或者接收数据所需能量很大时，这可能是一种可接受的（可能是最佳的）通信方式。

我们考虑到的第二种通信的途径是“最小能量”的路由协议。在著作[6,9,10,14,15]中论述了一些有能量已知的路由协议。在这些协议中，节点通过中间节点将最终要传给基站的数据传输过去。因此，节点的行为除了感知环境之外，还要充当其它节点数据传输的路由器。这些协议在路由的选择上是不同的。在这些协议中，有的协议[6,10,14]只考虑传输者的能量而忽视了在决定路由时接收者的能量消耗。在这种情况下，通过选择中间节点,使得传输增幅器的能量最小化了。因此节点A如果要通过节点B向节点C传输，当且仅当下面的式子成立。

然而，对于这个最小传输能量（MTE）路由协议来说，并不是只是一次（高能耗）数据的传输，而是每条数据信息必须穿过n（低能耗）个传输者和n个接收者。依照传输增益器和无线电通信的相对代价，使用MTE路由时系统总的能量消耗可能实际上高于直接传送至基站。

为了阐明这一观点，考虑图2所示的直线网络，其中节点之间的距离是r。如果我们考虑将k位的信息从距离基站nr的地方使用直接传输的方式同时结合公式1和2，我们将得到。对于MTE路由，每个节点传输到最近的节点（通向基站的路上），因此距离基站nr的节点需要n次r距离的通信和n-1次的接收。因此，只有当下式成立的时候直接通信才会比MTE更节能。

使用公式1-6和图3所示的随机放置的100个节点的网络，我们使用MATLAB仿真了从每一个节点到基站（位于离最近的节点100m处，坐标为（x=0,y=-100））的数据传输。图4显示了当网络直径从10mtimes;10m增加到100mtimes;100m，以及无线电能量消耗从10nJ/bit增加到100nJ/bit时的总体能量消耗，该方案中每个节点有2000bit的数据包要向基站传输。这表明，正如我们之前的分析所预测的，当传输能量与接收能量相当时，同时当通信距离很短并且/或者无线电能耗很大时，在大规模的的层面来看，直接传输比MTE路由更加能量有效。因此如何使用最为能量有效的协议协议，取决于网络拓扑以及系统的无线电参数。

显然，在MTE路由中，距离基站最近的节点将被用来向基站转发大量的数据信息。因此这类节点会快速地死亡，导致将剩余数据传输至基站所需的能量增加，以及更多的节点死去。这将产生一种级联效应，从而导致系统生命周期的缩短。此外，随着距离基站近的节点死去，这部分环境区域也不再能够被监视了。为了证明这一观点，我们使用如图3所示的100个节点的网络来进行了模拟仿真，在每一步或者每一“轮”仿真中，每个节点要向基站发送2000bit的数据包。当一个给定的节点中的能量消耗达到一个设定的门限时，这个节点就被仿真中的其它节点认为是死亡的。图5（在每个节点能量为0.5J时，使用直接传输路由的系统寿命和MTE路由的系统寿命）呈现了当节点初始能量为0.5J时，分别在直接通信和MTE协议的情况下每一轮后依然存活的节点数。图6表明了在MTE路由中距离基站最近的节点是最早死亡的，而在直接传输时距离基站最远的节点最早死亡。这与我们的预测是一致的，因为在MTE路由中距离基站近的节点是多次被用来作为其它节点数据传输的“路由器”的，在直接传输时距离基站最远的节点需要最大的传输能量。

最近一种无线网络中的传统协议是分簇，该协议中节点被组织成簇，簇内使用本地基站来进行通信，这些本地基站将数据传输到全局基站，从而能够被终端用户访问。这样大大的减少了需要远处的节点来传输数据，因为典型的本地基站距离簇内的所有节点都很近。然而，本地基站需要被假设为一种高能量的节点；如果基站是一种能量限制的节点的话，它将很快就死亡，因为它的使用强度很大。因此，在我们的微型传感器网络模型中，传统的分簇将会表现的很差。近期数字化无线电（NTDR）工程，一个军方发起的项目，使用一种自适应的分簇方法，与我们这里讨论的工作很相似。在这个工作里，簇头在节点移动时可更换以保证网络完整的连通性。但是，NTDR协议是为数量级为数十公里的大范围的通信而设计的，需消耗数量级为数十瓦特的大量能量。因此，该协议并不适用于我们的传感器网络模型。

4.LEACH：低能量自适应分层分簇：

LEACH是一个自组织、自适应的分簇协议，通过随机化来均衡分配网络中节点间的能量负载。在LEACH中，节点将自身组织成局部簇，簇中有一个节点作为本地基站或者簇头。如果像传统的分簇算法那样，簇头在系统生命周期中是被预先和固定地选中的，很容易看出不幸被选为簇头的节点会很快地死去，从而终止了所有属于这些簇的节点的有效使用寿命。因此LEACH包括高能量簇头位置的随机轮替机制，簇头的位置在多个节点间轮替，从而不会耗尽单个节点的电池能量。此外，LEACH执行本地数据融合来“压缩”从簇到基站发送的数据量，进一步减少了能量消耗并提高了系统使用寿命。

传感器在任何约定的时间内，以某种概率选举自身担任本地簇头。这些簇头节点向网络中的其它节点广播它们的状态。每个节点通过选择需要最少通信能量的簇头，来决定它希望属于哪个簇。一旦所有节点都被组织进簇内，每个簇头为它簇内的节点创建一个时间表。这将允许每个非簇头节点的无电线组件在除了轮到它通信的时间外均可以关闭，从而使得单个传感器的能量消耗最小化。一旦簇头获取了簇内节点的全部数据，便可以聚合这些数据并把压缩后的数据传输给基站。由于在我们设定的场景中，基站离得很远，因此这是一个高能量传输。但是，由于只有一些簇头，这只影响到了较少数量的节点。

正如之前所讨论的，成为一个簇头会耗尽该节点的电池。为了把这种能量利用分散给多个节点，簇头节点不会是固定的；相反，这个位置是在不同的时间间隔里自我推举的。因此，一组节点C可能在时间t1时选举他们的簇头，但是在时间t1 d时新的一组节点Crsquo;选择自身担任簇头，如图7所示。成为一个簇头的决定，取决于节点的剩余能量。在这种方式下，具有更多剩余能量的节点将会实现网络能量增强的功能。网络中的每个节点相互独立地做出是否担任簇头的决定，因此不需要额外的协商来确定簇头。

系统可以决定一个预设的在系统中最佳的簇的数量。这将取决于一些参数，例如网络拓扑以及计算与通信的相对造价。我们在图3所示的随机网络中模拟了LEACH协议，使用表1中的无线电参数，计算所需成本是每条信息5nJ/bit，在改变簇头节点在总节点中的百分比时承载2000bit的信息。图8显示了当簇头占节点的百分比改变时，系统中的能量分配是如何改变的。注意，当0个簇头时以及100%的节点都是簇头时，与直接通信是完全一样的。从这个线图中，我们发现簇头数为时存在一个最优的百分比。如果簇头的个数少于P，网络中的一些节点不得不将它们的数据以非常远的距离传输给簇头，导致系统全局能量消耗变大。如果簇头的个数大于P，节点传输到最近的簇头的距离实质上并没有减少，导致有更多的簇头不得不把数据长距离地传输到基站，并且局部压缩进行的次数更少。对于我们的系统参数与网络拓扑，P=5%。

图8同时表明当使用最佳的簇头数时，LEACH与直接与基站通信相比，能量消耗可以达到超过7倍系数的减少。LEACH协议主要的能量节省是由于在数据路由过程中结合了有损压缩。显然这里有一个在输出质量与达到的压缩数量之间的折衷。这样一来，来自个体信号的一些数据丢失了，但是这也导致了系统中全局能量消耗实质性的减少。

我们在图3所示的随机网络中使用MATLAB模拟了LEACH（节点中有5%是簇头）。图9显示了这些算法之间的比较，使用=50nJ/bit同时网络半径被增加。这个曲线图表明，LEACH与直接通信相比达到了介于7倍和8倍之间的能量减少，与MTE路由相比达到了4倍和8倍之间的能量减少。图10显示的是，随着网络半径的增大与电池能量的变化，使用LEACH相对于直接通信和LEACH相对于MTE路由的

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