一種基于分層的簇首成鏈WSN路由協(xié)議

王艷紅

摘 要：能量有效利用是路由算法首要目標(biāo)，基于LEACH和PEGASIS算法設(shè)計(jì)出一種基于分層的簇首成鏈WSN路由協(xié)議（Layer Based Cluster-Chain Routing Protocol for Wireless Sensor Networks），該算法將網(wǎng)絡(luò)分成層并分成兩個(gè)階段運(yùn)行，第一階段每層隨機(jī)選出簇首并將剩余節(jié)點(diǎn)按照貪心算法成簇，第二階段在所有層中選出剩余能量最大一個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)作為Leader節(jié)點(diǎn)直接與基站通信，其余簇首節(jié)點(diǎn)選擇離自己最近的簇首節(jié)點(diǎn)多跳傳輸。并實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)的算法能有效延長網(wǎng)絡(luò)生命周期，降低數(shù)據(jù)延遲。

關(guān)鍵字：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；LEACH；PEGASIS；路由協(xié)議

中圖分類號(hào)：TP393 文件標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2163（2015）05-

Cluster-Chain Routing Protocol for Wireless Sensor Networks based Layer

WANG Yanhong

（Nantong Shipping College Management information Department， Nantong Jiangsu 226010，China）

Abstract： Energy effective utilization is the most important goal to routing algorithm . Based on LEACH and PEGASIS algorithm， this paper designs a Routing Protocol on base of hierarchical Cluster heading into Chain （Layer -based Cluster-Chain Routing Protocol for Wireless Sensor Networks）. The algorithm separates network into layers and runs in two stages. In the first phase each layer of the nodes clusters according to the greedy algorithm， and in the second stage it selects the largest residual energy of a cluster head node to communicate directly with the base station as a leader node. The rest of the cluster head nodes choose the nearest cluster head nodes to do multi-hop communication. And the experiment shows that the improved algorithm can effectively prolong the network life cycle and reduce the data latency.

Key words： Wireless Sensor Network （WSN）； LEACH； PEGASIS； Routing Protocol

0引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless sensor networks ，WSN）是一種特殊的網(wǎng)絡(luò)，與以往的傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)相比具有鮮明顯著的特點(diǎn)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由成千上萬微型傳感器節(jié)點(diǎn)所組成，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)由于受到成本的限制，使得節(jié)點(diǎn)的感知能力、通信能力和數(shù)據(jù)處理能力都非常有限[1]。正是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的這些物理特性使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議在設(shè)計(jì)時(shí)面臨著很多挑戰(zhàn)。其中，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)由于電池供電能量有限則可證得當(dāng)下即是無線傳感網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計(jì)升級(jí)時(shí)的重點(diǎn)研發(fā)因素。基于此，有效利用節(jié)點(diǎn)能量、并延長網(wǎng)絡(luò)生命周期就勢(shì)將成為路由協(xié)議設(shè)計(jì)中的現(xiàn)實(shí)關(guān)鍵研究課題[2-3]。相應(yīng)地，本文將針對(duì)這一領(lǐng)域方向展開如下具體分析研究。

1相關(guān)工作

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以將路由協(xié)議分成兩大類，平面路由和分簇路由。其中的分簇路由將網(wǎng)絡(luò)分成多個(gè)子集，每個(gè)子集稱為一個(gè)簇，由簇首和多個(gè)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)組成。由于分簇協(xié)議能夠平衡節(jié)點(diǎn)負(fù)載，與平面路由相比分簇協(xié)議能夠有效地延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。因此，分簇協(xié)議是近期學(xué)者研究的重點(diǎn)。典型的分簇路由主要有LEACH、PEGASIS、HEED、TEEN等。尤其是LEACH[4]是最早提出的、也是經(jīng)典的分簇協(xié)議之一，LEACH協(xié)議采用“輪”機(jī)制，每輪分為簇首選舉、成簇和數(shù)據(jù)傳輸三個(gè)階段，簇首負(fù)責(zé)收集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)直接傳輸給基站。相對(duì)于一般的平面靜態(tài)路由協(xié)議，LEACH可以將網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間延長近15%。但是LEACH協(xié)議仍然表現(xiàn)有明顯的不足，例如隨機(jī)選取簇首導(dǎo)致簇首分布不均勻，簇首與基站直接通信導(dǎo)致通信能耗過大。這些都影響著網(wǎng)絡(luò)的生命周期，所以大量學(xué)者基于LEACH做了很多改進(jìn)性研究。文獻(xiàn)[5，6]主要從簇首的選舉進(jìn)行優(yōu)化，在LEACH協(xié)議中引入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，保證簇首的分布。文獻(xiàn)[7]針對(duì)LEACH協(xié)議中簇首直接與基站通信的缺點(diǎn)提出了一定改進(jìn)，在簇首間采用多跳傳輸通信，降低遠(yuǎn)離基站簇首節(jié)點(diǎn)的通信能耗，從而延長網(wǎng)絡(luò)生命。文獻(xiàn)[8]同樣是針對(duì)簇首間通信的改進(jìn)，簇首間以基站為根形成最小生成樹多跳通信。

PEGASIS[9]協(xié)議是在LEACH基礎(chǔ)上改進(jìn)演變而來的，與LEACH協(xié)議不同的是PEGASIS協(xié)議將網(wǎng)絡(luò)看成一個(gè)簇，只有一個(gè)簇首。PEGASIS協(xié)議的主要思想是將全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)形成一條鏈，鏈上隨機(jī)選出簇首節(jié)點(diǎn)，在數(shù)據(jù)傳輸階段鏈上的普通節(jié)點(diǎn)只與自己相鄰的節(jié)點(diǎn)通信，最后數(shù)據(jù)匯聚到鏈上的簇首節(jié)點(diǎn)，簇首節(jié)點(diǎn)直接將數(shù)據(jù)發(fā)送到基站。由于PEGASIS協(xié)議在全網(wǎng)形成一條鏈，鏈上的節(jié)點(diǎn)只需與相鄰的節(jié)點(diǎn)通信，如此即顯著降低了節(jié)點(diǎn)的通信能耗，但在此同時(shí)PEGASIS協(xié)議卻增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延。

為了有效延長網(wǎng)絡(luò)生命周期，基于LEACH和PEGASIS協(xié)議的眾多后續(xù)升級(jí)算法則相繼獲得提出。文獻(xiàn)[10]提出了簇首成鏈算法，該算法就是基于LEACH和PEGASIS兩種協(xié)議的結(jié)合改進(jìn)，在改進(jìn)的簇首選擇機(jī)制的基礎(chǔ)上，簇首按照PEGASIS協(xié)議形成鏈，算法中采用鏈?zhǔn)酱厥组g鏈?zhǔn)侥軌蚱胶獯厥椎呢?fù)載，但是并沒有考慮鏈?zhǔn)铰酚蓭淼臄?shù)據(jù)延遲。為了解決這個(gè)問題，該文設(shè)計(jì)出了基于分層的簇首成鏈協(xié)議，協(xié)議將網(wǎng)絡(luò)分層，每層中的節(jié)點(diǎn)采用貪婪算法形成一條鏈，每層隨機(jī)選出簇首，簇首間同樣采用鏈?zhǔn)酵ㄐ?。其后的?yīng)用實(shí)踐表明該協(xié)議能夠適應(yīng)大型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、降低能耗、延長網(wǎng)絡(luò)周期。

2 系統(tǒng)模型

2.1模型假設(shè)

假設(shè)傳感器網(wǎng)絡(luò)中 N 個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)分布在一定的區(qū)域當(dāng)中，并且具有以下性質(zhì)：

（1） 節(jié)點(diǎn)在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)均勻分布并保持靜止不動(dòng)，所有的節(jié)點(diǎn)是同質(zhì)的，即初始能量、計(jì)算能量、存儲(chǔ)能力都相同；

（2） 每個(gè)節(jié)點(diǎn)能夠計(jì)算自身的剩余能量以及自身的地理位置；

（3） 基站位于傳感器監(jiān)測(cè)區(qū)域以外的固定一點(diǎn)，基站能量不受限制，物理安全有保證；

（4） 相鄰監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)具有相關(guān)性，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；

（5） 節(jié)點(diǎn)之間通信鏈路是對(duì)稱的，例如節(jié)點(diǎn)a發(fā)送數(shù)據(jù)到節(jié)點(diǎn)v消耗的能量等于節(jié)點(diǎn)v發(fā)送數(shù)據(jù)到節(jié)點(diǎn)a的能耗。

2.2 能量模型

本協(xié)議的能量模型采用LEACH協(xié)議中的能量模型[11]。式（1）為發(fā)射 bit數(shù)據(jù)耗損的能量，由發(fā)射電路耗損和功率放大耗損兩部分構(gòu)成。功率放大耗損根據(jù)發(fā)送者和接收者之間的距離（ 表示通信距離， 為其臨界值）分別采用自由空間模型和多路徑衰減模型。具體地， 為發(fā)射電路的耗損能量； 和 分別表示兩種信道模型下功率放大所需能量。式（2）為接收 數(shù)據(jù)的能量耗損，僅由電路耗損引起。

數(shù)據(jù)發(fā)送： （1）

數(shù)據(jù)接收： （2）

3改進(jìn)的路由協(xié)議

本文結(jié)合 LEACH 和 PERASIS 的協(xié)議各自的優(yōu)點(diǎn)，提出一個(gè)基于分層的簇首成鏈的路由協(xié)議LCCRP（Layer Based Cluster-Chain Routing Protocol）。LCCRP算法摒棄了LEACH 和PERASIS 各自的缺點(diǎn)，采用了如下的分層思想，即簇內(nèi)成鏈傳輸數(shù)據(jù)至簇首，數(shù)據(jù)匯總后再簇首成鏈傳送數(shù)據(jù)至基站。在此假設(shè)一個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的N個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻分布在L（m）×L（m）的區(qū)域內(nèi)。如果N等于100，即可假設(shè)每層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)等于10，那么就把區(qū)域分成了10層，如圖1所示。

圖1 100個(gè)節(jié)點(diǎn)被分成10層

Fig.1 100 nodes are divided into 10 layers

3.1成簇階段

在這個(gè)階段，每層隨機(jī)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為簇首，然后簇首節(jié)點(diǎn)向?qū)拥膬啥税l(fā)送消息宣告自己是簇首節(jié)點(diǎn)，之后每層的端節(jié)點(diǎn)向距離自己最近的鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)，鄰居節(jié)點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)后、并將數(shù)據(jù)融合后再轉(zhuǎn)發(fā)給自己的鄰居節(jié)點(diǎn)，直到每層的數(shù)據(jù)都到達(dá)簇首。本文采用類似LEACH協(xié)議中的簇首選舉機(jī)制，簇首選舉公式如公式（3）所示。

（3）

簇首選舉成功之后，每層節(jié)點(diǎn)入簇，和LEACH協(xié)議不同的是節(jié)點(diǎn)不再根據(jù)收到信號(hào)強(qiáng)弱加入簇，而是由每層選舉出來的簇首向?qū)觾啥俗钸h(yuǎn)距離發(fā)送成鏈的信息，每層距離簇首最遠(yuǎn)的兩個(gè)端點(diǎn)則將選擇離自己最近的節(jié)點(diǎn)作為下一跳，最終每層的節(jié)點(diǎn)形成一條鏈通信。

在此，研究中舉例說明了某一層的成簇過程，具體如圖2所示。圖2中黑色的節(jié)點(diǎn)代表隨機(jī)選出的簇首節(jié)點(diǎn)。在開始的時(shí)候?qū)觾啥说墓?jié)點(diǎn)收到由簇首發(fā)來的消息，兩端的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)就可以把數(shù)據(jù)以及簇首的消息發(fā)送給鄰居節(jié)點(diǎn)，鄰居節(jié)點(diǎn)在收到上個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)來的數(shù)據(jù)后將自己的數(shù)據(jù)與之融合再轉(zhuǎn)發(fā)給鄰居節(jié)點(diǎn)，以此類推直至數(shù)據(jù)都到達(dá)簇首。

圖2 簇內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸過程

Fig.2 Data transmission within a cluster

在每層內(nèi)節(jié)點(diǎn)只須與自己相鄰的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)通信，減少了節(jié)點(diǎn)之間傳送數(shù)據(jù)的平均距離。簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)除了兩端的節(jié)點(diǎn)都要將數(shù)據(jù)融合后再轉(zhuǎn)發(fā)，減少了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)量。當(dāng)分簇完成之后，進(jìn)入到第二個(gè)階段，簇間路由的形成。

3.2簇間路由

如上面所述，當(dāng)所有層的節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)發(fā)送給每層的簇首之后，即進(jìn)入到簇間通信的階段。首先在所有的簇首中選出剩余能量最大的作為簇首鏈的Leader節(jié)點(diǎn)。每個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)向其他簇首節(jié)點(diǎn)廣播自己的剩余能量消息。每個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)接收到這樣消息時(shí)對(duì)比自己的剩余能量與接收到的節(jié)點(diǎn)的剩余能量大小。如果一個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)自己的能量比其他的簇首節(jié)點(diǎn)都大，就將作為Leader節(jié)點(diǎn)并向其他簇首廣播。當(dāng)有兩個(gè)以上的簇首剩余能量都最大，為了避免沖突，第一個(gè)發(fā)送廣播消息的簇首則當(dāng)選Leader。每層的簇首同樣看成一個(gè)簇，Leader節(jié)點(diǎn)即是簇首，其他層的簇首節(jié)點(diǎn)形成鏈?zhǔn)蕉嗵ㄐ?。Leader節(jié)點(diǎn)向離自己最遠(yuǎn)的兩個(gè)簇首發(fā)送消息，簇首間以貪心算法形成鏈。簇首節(jié)點(diǎn)依次向自己的鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)。鄰居節(jié)點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)與自己的數(shù)據(jù)融合后轉(zhuǎn)發(fā)。當(dāng)所有數(shù)據(jù)到達(dá)簇首的Leader節(jié)點(diǎn)后，Leader節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)與自己的數(shù)據(jù)融合后發(fā)送給基站。在圖3中顯示了LCCRP算法的數(shù)據(jù)傳輸過程。

圖3 LCCRP算法的數(shù)據(jù)傳輸過程

Fig.3 Data transmission process of the LCCPR algorithm

3.3數(shù)據(jù)傳輸

當(dāng)簇間路由形成階段完成之后網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入數(shù)據(jù)傳輸，首先每層的節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)，之后每層的簇首向?qū)觾?nèi)兩端節(jié)點(diǎn)發(fā)送消息，兩端的節(jié)點(diǎn)接收到簇首發(fā)來的消息就將自己的數(shù)據(jù)按照層內(nèi)的數(shù)據(jù)鏈轉(zhuǎn)發(fā)給離自己最近的鄰居節(jié)點(diǎn)，鄰居節(jié)點(diǎn)收到上個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)來的數(shù)據(jù)并與自己的數(shù)據(jù)融合后轉(zhuǎn)發(fā)至鄰居節(jié)點(diǎn)依次類推直到層內(nèi)的數(shù)據(jù)匯總到簇首，然后簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入休眠狀態(tài)。在簇間路由中數(shù)據(jù)的傳輸與簇內(nèi)傳輸類似，由選出的Leader節(jié)點(diǎn)向最遠(yuǎn)的兩個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)發(fā)送令牌環(huán)，離Leader最遠(yuǎn)的兩個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)將接收到的數(shù)據(jù)融合后，繼而轉(zhuǎn)發(fā)給臨近層的簇首，直至數(shù)據(jù)匯聚到Leader節(jié)點(diǎn)，Leader節(jié)點(diǎn)則與基站直接通信。

3.4改進(jìn)后的算法過程

LCCRP算法的執(zhí)行過程如下：

（1）網(wǎng)絡(luò)分層，由基站將網(wǎng)絡(luò)均勻分層。

（2）簇首選舉，采用類似LEACH協(xié)議相同的選舉方法選出每層的簇首節(jié)點(diǎn)。

（3）各層成鏈，由選舉出的簇首節(jié)點(diǎn)向?qū)拥膬啥斯?jié)點(diǎn)發(fā)送成鏈信號(hào)，每層節(jié)點(diǎn)采用貪婪算法形成鏈。

（4）簇間路由，在所有的簇首中選出能量最大的簇首節(jié)點(diǎn)作為Leader節(jié)點(diǎn)，簇首間的通信同樣以Leader節(jié)點(diǎn)為簇首們的簇首形成鏈。最后由Leader節(jié)點(diǎn)直接與基站通信。

（5）數(shù)據(jù)傳輸，當(dāng)簇首間路由建立之后，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入數(shù)據(jù)傳輸，首先每層的簇首節(jié)點(diǎn)向鏈上最遠(yuǎn)的兩端節(jié)點(diǎn)發(fā)送收集數(shù)據(jù)的信息包，每層的節(jié)點(diǎn)依次將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至本層的簇首節(jié)點(diǎn)，之后每層的簇首節(jié)點(diǎn)同樣通過簇間路由將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至Leader節(jié)點(diǎn)，最后由Leader節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)直接發(fā)送給基站。

4仿真分析

本文采用了 MATLAB 軟件對(duì) LCCRP算法，LEACH 算法和 PEGASIS 算法進(jìn)行了對(duì)比，分別從網(wǎng)絡(luò)生存周期和數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延兩方面考慮，評(píng)價(jià) LCCRP算法的性能。在范圍為100 m×100 m 的區(qū)域內(nèi)有100個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，設(shè)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)值在（ 0，0） ～（ 100，100）范圍內(nèi)變化，BS 設(shè)定于（ 50，-25） 的位置上，節(jié)點(diǎn)的初始能量 =1J，發(fā)送和接收電路通信耗能 =50nJ/bit，數(shù)據(jù)融合耗能 =5nJ/bit/ signal， 和 分別為0.001 3 pJ/bit/m^4、10pJ/bit/m^2。

LCCRP 算法改進(jìn)了已有算法中節(jié)點(diǎn)負(fù)載不均衡，能量消耗差異等缺點(diǎn)，以延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)生存周期為設(shè)計(jì)目標(biāo)，結(jié)合LEACH協(xié)議和PEGASIS協(xié)議，汲取了兩者的優(yōu)點(diǎn)、同時(shí)摒棄了各自不足，通過采用簇首間鏈?zhǔn)蕉嗵ㄐ沤档土舜厥着c基站直接通信的能耗，并且將網(wǎng)絡(luò)分層結(jié)合使得每層的鏈明顯減短，由此而降低了PEGASIS協(xié)議將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)形成一條鏈帶來的數(shù)據(jù)延遲。

其中圖 4 表示的是 LCCRP 協(xié)議與LEACH 協(xié)議，PEGASIS 協(xié)議平均一輪能量消耗的比較。由于傳感器的節(jié)點(diǎn)分布，簇頭的選擇以及成鏈的隨機(jī)因素很大。所以每種協(xié)議循環(huán)計(jì)算 50 次取其平均值從而得到結(jié)果。在網(wǎng)絡(luò)中傳輸通信是網(wǎng)絡(luò)中最大的能量消耗因素，LEACH協(xié)議中所有簇首都與基站直接通信，尤其是遠(yuǎn)離基站的簇首節(jié)點(diǎn)消耗的能量更大，PEGASIS協(xié)議通過鏈?zhǔn)酵ㄐ拍軌蚋倪M(jìn)LEACH協(xié)議的缺點(diǎn)，每輪能耗明顯降低了，改進(jìn)的協(xié)議同樣采用PEGASIS的鏈?zhǔn)酵ㄐ?，所以三種協(xié)議相比，LEACH協(xié)議中每輪的能耗最大。從圖4可以看出LCCRP能量消耗幾乎和PEGASIS 協(xié)議相同，但只有LEACH協(xié)議的20%左右?？梢缘贸龈倪M(jìn)的協(xié)議相比較LEACH協(xié)議則能有效演唱網(wǎng)絡(luò)的生命周期。圖5表示三種協(xié)議數(shù)據(jù)延遲對(duì)比，從圖中可以看到改進(jìn)的協(xié)議數(shù)據(jù)延遲和LEACH協(xié)議相同，只是PEGASIS協(xié)議的28%。

圖4 三種協(xié)議平均能量消耗對(duì)比

Fig.4 Comparing the average energy consumption of three protocols

PEGASIS協(xié)議理論上的性能是非常好的，但是會(huì)帶來較大的滯后性，同時(shí)鏈上個(gè)別節(jié)點(diǎn)的失效，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集的整體失敗。LCCRP協(xié)議將網(wǎng)絡(luò)分層成鏈，避免了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)形成一條鏈時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延。為了實(shí)驗(yàn)的簡(jiǎn)便，假設(shè)一次數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)計(jì)為一個(gè)單位的數(shù)據(jù)延遲。圖5表示三種協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸延遲對(duì)比情況。LEACH協(xié)議每輪的分簇?cái)?shù)目不定，所以同樣統(tǒng)計(jì)50輪分簇?cái)?shù)目的平均值來計(jì)算延遲，從圖中可以看出LCCRP協(xié)議的延遲略高于LEACH協(xié)議，但只有PEGASIS協(xié)議的22%左右。由此可得，改進(jìn)算法結(jié)合上述兩個(gè)協(xié)議的優(yōu)點(diǎn)不僅有效地降低了能耗，而且保證了必要的實(shí)時(shí)性。

圖5 三種協(xié)議延遲比較

Fig.5 Comparing the delay of three protocols

5結(jié)束語

論文以平衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載延長網(wǎng)絡(luò)生命周期為研究目的，提出了一種基于分層的簇首成鏈路由協(xié)議LCCRP，該協(xié)議綜合了 LEACH 協(xié)議和 PERASIS 協(xié)議的優(yōu)點(diǎn)，將網(wǎng)絡(luò)分為層，并在每層中按照貪心算法成簇，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分成兩個(gè)階段運(yùn)行，第一階段每層的節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)融合發(fā)送給鄰居節(jié)點(diǎn)直到發(fā)送到簇首節(jié)點(diǎn)，第二階段簇首節(jié)點(diǎn)選出剩余能量最大一個(gè)簇首節(jié)點(diǎn)作為Leader節(jié)點(diǎn)，并直接與基站通信。簇間通信由簇首選擇離自己最近的簇首節(jié)點(diǎn)多跳傳輸。由仿真結(jié)果可得，改進(jìn)的新協(xié)議在更大程度上能夠優(yōu)化節(jié)點(diǎn)能量，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期，并且分層的成鏈操作也可減小數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)延。

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