基于ETLB-DEEC的精細農(nóng)業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究*

董丹丹,劉波峰*,董 曦,閃超星

(1.湖南大學(xué)機器人視覺與控制技術(shù)國家工程實驗室,長沙 410082;2.無錫南泉礦山設(shè)備有限公司,江蘇 無錫 214000;3.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,長沙 410082)

基于ETLB-DEEC的精細農(nóng)業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究*

董丹丹1,劉波峰1*,董 曦2,閃超星3

(1.湖南大學(xué)機器人視覺與控制技術(shù)國家工程實驗室,長沙 410082;2.無錫南泉礦山設(shè)備有限公司,江蘇 無錫 214000;3.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,長沙 410082)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于精細農(nóng)業(yè)信息獲取與管理已成為一種趨勢和必然,針對WSN在大規(guī)模農(nóng)田種植監(jiān)測領(lǐng)域中所面臨的監(jiān)測面積大、監(jiān)測時間長、低功耗要求、地勢復(fù)雜以及作物多樣等問題,深入研究基于DEEC的等邊三角形節(jié)點部署的負載均衡成簇協(xié)議ETLB-DEEC(Equilateral Triangle Load Balancing-DEEC),采用等邊三角形網(wǎng)格節(jié)點部署方式與網(wǎng)絡(luò)分區(qū),提出“孤兒節(jié)點”和“收容節(jié)點”的概念。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計一種面向基站最短路徑簇間多跳尋優(yōu)機制,可找尋多條最短路徑協(xié)議。仿真結(jié)果表明,改進的協(xié)議具備高效節(jié)省傳感器節(jié)點數(shù)、實現(xiàn)全局網(wǎng)絡(luò)負載均衡,提高網(wǎng)絡(luò)能量利用率,延長WSN整體生命周期等功能和特點。

異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò);負載均衡成簇協(xié)議;等邊三角形節(jié)點部署;精細農(nóng)業(yè);農(nóng)田監(jiān)測

在精細農(nóng)業(yè)[1]中,遠程信息的獲取是目前需要攻克的一個難題。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于精細農(nóng)業(yè)信息化已成為精細農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展趨勢[2],可解決在傳統(tǒng)農(nóng)田種植方式中存在的數(shù)據(jù)獲取難度大、傳輸不及時、資源投入高等問題。借助無線傳感器網(wǎng)絡(luò),能實時獲取農(nóng)田土壤、作物和環(huán)境信息,準確地進行灌溉、施肥和噴灑農(nóng)藥,有效節(jié)約水資源,減少環(huán)境污染。但是如何解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在精細農(nóng)田應(yīng)用中數(shù)量眾多,分布密度高的傳感器節(jié)點的實際部署問題,如何延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期,這些都亟待解決。

成簇協(xié)議是有效管理網(wǎng)絡(luò)能耗以及改進整個網(wǎng)絡(luò)性能的方法之一。LEACH[3]協(xié)議算法簡單、成簇速度快,是典型的分布式成簇算法,其缺點是節(jié)點等概率的當(dāng)選簇首,沒有考慮節(jié)點的剩余能量,而且容易造成簇首分布不均勻。文獻[4]改進了LEACH算法簇首分布不均勻的缺點,考慮了分簇后簇內(nèi)的通信開銷,簇首的選舉概率直接和該節(jié)點的剩余能量相關(guān),但是HEED只適合同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。文獻[5]將節(jié)點以組織成鏈的形式,鏈的形成由每個節(jié)點或者基站計算得到,但是需要知道網(wǎng)絡(luò)拓撲的全局信息。文獻[6]分析正六邊形、正四邊形規(guī)則部署以及隨機部署3種方式下覆蓋率與節(jié)點間距離的關(guān)系,完全覆蓋情況下放置節(jié)點的數(shù)量。

本文針對異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò),提出ETLB-DEEC協(xié)議,協(xié)議以DEEC[7](Distributed Energy-Efficient Clustering algorithm)算法為基礎(chǔ),結(jié)合等邊三角形網(wǎng)格均勻部署傳感器節(jié)點,將網(wǎng)絡(luò)區(qū)域均分;選擇簇首時,盡可能使每個區(qū)域都有簇首生成,提出了“孤兒節(jié)點”和“收容節(jié)點”的概念;簇首向基站傳輸數(shù)據(jù),采用單跳和多跳結(jié)合的方式,找尋多條最短路徑。改進后的協(xié)議,以低成本、節(jié)點便捷部署、低功耗與實際的環(huán)境適應(yīng)性為目標(biāo),更好地適應(yīng)面向精細農(nóng)業(yè)的大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)。

1 節(jié)點部署和DEEC算法分析

1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署分析

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在精細農(nóng)業(yè)農(nóng)田的實際監(jiān)測應(yīng)用中,傳感器節(jié)點的位置和數(shù)量會影響系統(tǒng)的信息準確性和實時性,若傳感器節(jié)點放置過多,會出現(xiàn)冗余,增加系統(tǒng)的能耗,網(wǎng)絡(luò)成本增加。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)首要解決的問題就是節(jié)點的部署問題。

本文所監(jiān)測的對象是農(nóng)田,農(nóng)田覆蓋范圍廣,每年也會翻耕,合理的節(jié)點部署不僅可以提高網(wǎng)絡(luò)工作效率、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能,降低成本,更好的完成信息獲取和傳輸數(shù)據(jù)[8]。針對這一問題,傳感器節(jié)點的部署主要考慮網(wǎng)格部署。網(wǎng)格部署主要有正四邊形部署,正六邊形部署。

1.2 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)

為有效回收利用農(nóng)田傳感器節(jié)點,會在原有死亡節(jié)點的基礎(chǔ)上布置新的,相比先前的節(jié)點,各節(jié)點就不可能均等地使用能量,傳感器網(wǎng)絡(luò)也會呈現(xiàn)出能量異構(gòu)的特點。本文所采用協(xié)議的節(jié)點間傳輸數(shù)據(jù)的能耗取決于發(fā)送端節(jié)點與接收端節(jié)點之間的距離。當(dāng)發(fā)送端發(fā)送lbit數(shù)據(jù),傳輸距離為d時發(fā)送端節(jié)點消耗的能量為[9]:

(1)

接收端節(jié)點消耗的能量為:

ERx(l)=lEelec

(2)

式中:Eelec=50 nJ/bit為發(fā)送或接收單位比特電路消耗的能量;由于εfs和εamp已知,臨界值d0約為87.7 m。εfs=10 pJ/(bit/m2)為自由空間模型中功率放大器能量消耗的比例系數(shù),當(dāng)發(fā)送距離小于時,采用自由空間模型;εamp=0.001 3 pJ(bit/m4)為多徑衰落模型中功率放大器能量消耗的比例系數(shù),當(dāng)發(fā)送距離大于等于d0時,采用多路衰減模型。

1.3 DEEC算法分析

DEEC[7]是基于LEACH協(xié)議并且適用于多級能量異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的分布式能量有效分簇成簇算法,DEEC協(xié)議的簇首選舉,使得初始能量較大的節(jié)點和剩余能量較大的節(jié)點選為簇首的機會增大,使簇首的選舉能適應(yīng)能量的變化,從而均衡網(wǎng)絡(luò)的能耗,延長網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期。文獻[10]在DEEC的基礎(chǔ)上,通過一個概率密度函數(shù)計算出每一個節(jié)點成為簇首的概率,使得網(wǎng)絡(luò)生命周期最長且基站收到的數(shù)據(jù)包最多。

在LEACH協(xié)議中,節(jié)點每輪成為一次簇首,其中ni表示節(jié)點si的簇首選舉周期,popt為優(yōu)化簇首比例,ni和popt互為倒數(shù),在DEEC協(xié)議中,節(jié)點初始能量在[E0,E0(1+αmax)]內(nèi)隨機分布,其中E0為初始能量下限,α是能量倍數(shù)。Ei(r)為節(jié)點i在第r輪的剩余能量,n為傳感器節(jié)點總數(shù),在第r輪中網(wǎng)絡(luò)中的平均剩余能量[7]為:

(3)

節(jié)點成為簇首的概率為:

(4)

DEEC采用平均剩余能量的估算方法,用估算值代替實際網(wǎng)絡(luò)中的平均剩余能量來計算節(jié)點的簇首選舉概率。假設(shè)每個節(jié)點每輪中消耗的能量相同,Etotal為網(wǎng)絡(luò)初始總能量,R為總網(wǎng)絡(luò)生存時間的總輪數(shù),第r輪的平均剩余能量估算值為[8]:

(5)

網(wǎng)絡(luò)中每一輪選舉的優(yōu)化簇首數(shù)目為[11]:

(6)

DEEC協(xié)議和LEACH協(xié)議類似,每個輪轉(zhuǎn)周期分為3個階段:簇首選舉、組織成簇階段和簇的路由[12]。每一輪每個節(jié)點先根據(jù)pi的公式算出自身成為簇首的概率,然后產(chǎn)生一個0到1之間的隨機數(shù),如果節(jié)點產(chǎn)生的這個隨機數(shù)小于這一輪設(shè)定的閾值T(si),則該節(jié)點被選為這一輪的簇首。然后該節(jié)點向周邊其他節(jié)點廣播“加入簇”(簇首的ID號及剩余能量)的消息,聲明自己是簇首,其他的非簇首節(jié)點則根據(jù)所接收到的所有信號并選擇最強信號的簇首作為自己的簇首,并發(fā)送加入簇請求,隨后,簇首向簇內(nèi)成員節(jié)點分配TDMA時隙并且廣播。簇首不是固定的,在整個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期內(nèi),每一輪網(wǎng)絡(luò)都會重新在所有節(jié)點中選舉簇首,每個存活節(jié)點都有可能被選為簇首。

在數(shù)據(jù)通信階段,普通傳感器節(jié)點在自己的時隙內(nèi)將采集到的數(shù)據(jù)傳送給所在的簇的簇首,然后,簇首將接收到的信息進行融合處理后,通過單跳的方式直接發(fā)送給基站。穩(wěn)定階段持續(xù)一段時間后,網(wǎng)絡(luò)重新進入到簇的建立階段,進行下一輪的簇重構(gòu),不斷循環(huán)。閾值T(si)的計算公式[7]為:

(7)

式中:G為剩余的1/pi輪循環(huán)中未當(dāng)選過簇首的節(jié)點的集合。

2 ETLB-DEEC協(xié)議

2.1 基于等邊三角形網(wǎng)格的傳感器節(jié)點部署

在農(nóng)田區(qū)域覆蓋中,要求區(qū)域中的每一點至少被一個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點所覆蓋,同時保證網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點之間的通信連通性,并在滿足覆蓋和連通要求的前提下,盡可能減少所需節(jié)點數(shù),傳感器節(jié)點之間的重疊面積盡可能小,使網(wǎng)絡(luò)成本最小。

圖1 等邊三角形節(jié)點部署

傳感器節(jié)點按照圖1所示網(wǎng)格部署。

每個節(jié)點的傳感面積充分利用,實現(xiàn)整個農(nóng)田區(qū)域S(L*M)無縫覆蓋,假設(shè)N是網(wǎng)絡(luò)所需最少節(jié)點數(shù),R是節(jié)點傳感半徑,L為農(nóng)田區(qū)域的長,M為農(nóng)田區(qū)域的寬,保證覆蓋率為1的情況下,需要放置的節(jié)點數(shù)N[6]至少為:

(8)

2.2 網(wǎng)絡(luò)通信模型

本文中ETLB-DEEC協(xié)議采用的網(wǎng)絡(luò)模型作如下假設(shè):①所有傳感器節(jié)點按照等邊三角形網(wǎng)格部署,節(jié)點位置固定且具有臨時的唯一編號和坐標(biāo);②傳感器節(jié)點設(shè)定3種狀態(tài):“預(yù)備”、“工作”和“休眠”;③傳感器節(jié)點初始能量在某區(qū)間內(nèi)取值,能量有限,都具有數(shù)據(jù)融合的能力,傳感器節(jié)點彼此可以相互通信;④基站位置固定且能量充足;⑤點通過信號強度來估計距離,能根據(jù)距離的遠近調(diào)節(jié)發(fā)射功率。

2.3 網(wǎng)絡(luò)分區(qū)

假設(shè)N個傳感器節(jié)點按照等邊三角形網(wǎng)格均勻分布在一個M×M的正方形區(qū)域內(nèi)。不管是LEACH還是DEEC,在簇首選舉時,會產(chǎn)生隨機概率,雖然閾值T(si)能讓傳感器網(wǎng)絡(luò)整個周期內(nèi)平均每輪產(chǎn)生的簇首是均勻的,但依然會出現(xiàn)簇首分布不均勻的情況,甚至出現(xiàn)某一大片區(qū)域內(nèi)沒有一個簇首,圖2為網(wǎng)絡(luò)分區(qū)圖,圖2中,藍色圓點代表簇首,×表示基站(Sink節(jié)點),白色圓點代表普通節(jié)點。C區(qū)域內(nèi)的節(jié)點的能耗就會很大。針對這類情況,改進的算法將區(qū)域劃分為面積相等的幾個區(qū)域,區(qū)域劃分大小和數(shù)量可以根據(jù)實際情況和需求調(diào)整,本文將網(wǎng)絡(luò)劃分為4個區(qū)域,用A、B、C、D表示。具體實現(xiàn)過程如下:

在簇首生成完成后,依次對每個區(qū)域生成的簇首數(shù)量進行統(tǒng)計,根據(jù)簇首的坐標(biāo)確定簇首所在分區(qū),例如簇首a的坐標(biāo)axd=50,ayd=50,所以a在A區(qū)。統(tǒng)計每個區(qū)域簇首的數(shù)量,每個區(qū)域應(yīng)至少有一個簇首,若某區(qū)域沒有簇首,如圖C區(qū),則應(yīng)給C區(qū)的節(jié)點再一次進行簇首生成的機會,若該區(qū)域在該次機會中生成了簇首,該簇首將加入到整個網(wǎng)絡(luò)中,若沒有生成,則不再給另外一次機會,簇首選舉階段結(jié)束。再一次的機會中,最后沒有選出簇首的原因有很多,如概率問題,一個周期的最后兩三輪,該區(qū)域所有的節(jié)點全都當(dāng)選過簇首。

圖2 網(wǎng)絡(luò)分區(qū)

2.4 面向基站最短路徑簇間多跳尋優(yōu)機制

在DEEC算法中,簇內(nèi)成員將收集的信息傳給各自的簇首,簇首將簇內(nèi)的數(shù)據(jù)融合后通過單跳的方式將這些數(shù)據(jù)傳給基站,會使與基站距離越遠的簇首能耗越大,不利于整個網(wǎng)絡(luò)的能耗均衡。

改進的路由采用簇首面向基站方向的最短路徑尋優(yōu)方法,使用單跳和多跳相結(jié)合的方式,避免簇首直接單跳發(fā)送信息給基站,避免簇頭間出現(xiàn)環(huán)路,從而減少簇首每輪的能耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。算法具體步驟如下:

步驟1 簇首CHi在它周圍找出其鄰居簇首CHj,依次計算CHi到基站的距離,用di to Sink表示,CHj到基站的距離,用dj to Sink表示;

步驟2 判斷;若CHi到基站的距離大于CHj到基站距離,即di to Sink>dj to Sink,表明CHj離基站更近一點。將CHi作為參考點,把dj to Sink小于di to Sink的點稱為CHi的下一跳候選簇首CNCH(Candidate for the Next-hop Cluster Head),將該點的坐標(biāo)信息記錄到集合NCij(Next Cluster)中,并計算CHi到CHj的距離di to j,同樣記錄在集合NCij中;

步驟3 重復(fù)步驟2,直到找到所有滿足要求的點,然后比較NCij中di to j的值,找出最小的min_di to j,那么該簇首就為簇首CHi的下一跳簇首節(jié)點NHCH(Next-Hop Cluster Head);

步驟4 若在步驟2中,不存在dj to Sink小于di to Sink的點,則表明該CHi的NHCH為基站,即該CHi直接和基站通信;

步驟5 重復(fù)步驟1,直到所有簇首都找到自己的NHCH,多條最短路徑確認。具體流程如圖3所示。

圖3 ETLB-DEEC路由算法拓撲結(jié)構(gòu)

2.5 “孤兒節(jié)點”和“收容節(jié)點”

在某些輪的組織成簇階段,普通節(jié)點加入簇首過程中會出現(xiàn)一類節(jié)點,如圖3中節(jié)點a到離其最近的簇首C的距離da to c大于節(jié)點a到基站的距離da to Sink,即da to c>da to Sink,定義在組織成簇階段,普通節(jié)點到基站的距離小于該普通節(jié)點到簇首距離的節(jié)點a為“孤兒節(jié)點”,并且具有以下性質(zhì):①“孤兒節(jié)點”并非每輪都存在;②“孤兒節(jié)點”到基站的距離必然小于到離其最近的簇首節(jié)點的距離;③“孤兒節(jié)點”不能成為“收容節(jié)點”。

而“收容節(jié)點”定義為只接收“孤兒節(jié)點”發(fā)送的數(shù)據(jù)并把數(shù)據(jù)融合后發(fā)送給簇首的普通節(jié)點?！笆杖莨?jié)點”具有以下性質(zhì):①“收容節(jié)點”必然是已經(jīng)加入某個簇首的普通節(jié)點;②“收容節(jié)點”只能接受“孤兒節(jié)點”的數(shù)據(jù),不能接收其他任何類型節(jié)點的數(shù)據(jù)。

LEACH和DEEC對類似“孤兒節(jié)點”的處理,都是讓其加入到簇首C,那么這類節(jié)點的能耗會增大。本文對此類情況提出的一種改進方法:即不讓“孤兒節(jié)點”加入“簇C”,具體的處理方法如下:①首先將所有普通節(jié)點標(biāo)記為“0”,讓滿足datoc≤datoSink條件的節(jié)點加入到最近的簇首,形成簇,標(biāo)記這些節(jié)點為“1”;②當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在“孤兒節(jié)點”時,使“孤兒節(jié)點”尋找一個離自己最近的標(biāo)記為“1”的普通節(jié)點,將自己的信息發(fā)送給該普通節(jié)點,該普通節(jié)點接收融合該節(jié)點信息,然后發(fā)送給普通節(jié)點的簇首,該普通節(jié)點即為“收容節(jié)點”,另外,標(biāo)記加入“收容節(jié)點”的“孤兒節(jié)點”為“2”;③其他孤兒節(jié)點按照步驟2找到對應(yīng)的“收容節(jié)點”,并標(biāo)記自身為“2”,注意,孤兒節(jié)點只能找標(biāo)記為“1”的普通節(jié)點作為“收容所”,“孤兒節(jié)點”本身不能成為其他“孤兒節(jié)點”的“收容節(jié)點”。

3 仿真結(jié)果分析

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

在MATLAB R2014a仿真環(huán)境下,分別對LEACH-M、DEEC和ETLB-DEEC算法,針對存活節(jié)點、網(wǎng)絡(luò)能量消耗和數(shù)據(jù)傳輸量進行仿真,采用2組仿真。其中相同的參數(shù)如下:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)區(qū)域大小:200 m×200 m;基站坐標(biāo):(100,200);傳感器節(jié)點總數(shù):126;節(jié)點之間的距離:20 m;節(jié)點每次發(fā)送數(shù)據(jù)包大小:4 000 bit;εfs:10 pJ/(bit·m2);εamp:0.001 3 pJ/(bit·m2);最大仿真輪數(shù):5 000。

由于多級能量異構(gòu)表示節(jié)點的初始能量包含多種不同的取值,為避免實驗數(shù)據(jù)的偶然性,進行了2組且在兩種不同初始能量取值區(qū)間條件下[13]的仿真。第1組,取值區(qū)間[0.5,1.5],其仿真結(jié)果如圖5(a)、圖6(a)、圖7(a)所示;第2組,取值區(qū)間[1,2],其仿真結(jié)果如圖5(b)、圖6(b)、圖7(b)所示。

3.2 仿真結(jié)果與分析

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署運行

圖4為ETLB-DEEC等邊三角形網(wǎng)格節(jié)點部署運行圖?！啊稹贝砥胀ü?jié)點,“●”代表簇首,經(jīng)過多次仿真可知,簇首相對比較均勻的分布在網(wǎng)絡(luò)中,基本不會出現(xiàn)1/4以上區(qū)域沒有簇首的情況。

圖4 ETLB-DEEC等邊三角形網(wǎng)格節(jié)點部署運行圖

3.2.2 ETLB-DEEC與LEACH-M、DEEC協(xié)議性能仿真比較

①能量有效性的比較

為防止因隨機性造成的不同的總能量而帶來的影響,讓所有網(wǎng)絡(luò)的初始總能量都相同。圖5給出了3種協(xié)議在各自一個網(wǎng)絡(luò)生命周期內(nèi)的兩組仿真實驗:網(wǎng)絡(luò)運行時間和存活節(jié)點數(shù)量的關(guān)系,它們有共同的特征:ETLB-DEEC在較大輪數(shù)才逐漸出現(xiàn)死亡節(jié)點,說明ETLB-DEEC的網(wǎng)絡(luò)生命周期明顯比LEACH-M和DEEC長。

圖5 運行時間與存活節(jié)點數(shù)的關(guān)系

表1為兩組仿真節(jié)點死亡時間對照表,列出了第1個、10%、30%、50%、70%和90%的死亡節(jié)點出現(xiàn)的輪數(shù)。網(wǎng)絡(luò)每輪的簇首選舉并非固定,普通節(jié)點會受到數(shù)據(jù)傳輸距離過長等諸多原因影響,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的第1個死亡節(jié)點不一定就是當(dāng)前輪的簇首。若剛好第1個死亡節(jié)點是某個簇首,該簇不能完成當(dāng)前輪轉(zhuǎn)周期,該簇普通節(jié)點收集的信息不能及時發(fā)送給基站或造成數(shù)據(jù)丟失,當(dāng)下一輪開始時,會進行簇重構(gòu),直到所有節(jié)點死亡,網(wǎng)絡(luò)生命周期結(jié)束。

表1 節(jié)點死亡時間對照表

從表1中可以看出,第1組仿真中,ETLB-DEEC第1個死亡節(jié)點出現(xiàn)的時間比DEEC晚172輪,比LEACH-M晚269輪,10%死亡節(jié)點出現(xiàn)的時間比DEEC晚343輪,比LEACH-M晚321輪;第2組中,ETLB-DEEC第1個死亡節(jié)點出現(xiàn)的時間比DEEC晚289輪,比LEACH-M晚370輪,10%死亡節(jié)點出現(xiàn)的時間比DEEC晚753輪,比LEACH-M晚791輪。多次仿真結(jié)果表明:由于ETLB-DEEC采用網(wǎng)絡(luò)分區(qū),讓簇首分布更均勻,“孤兒節(jié)點”將數(shù)據(jù)傳給“收容節(jié)點”,避免“孤兒節(jié)點”直接傳輸信息給簇首,延長網(wǎng)絡(luò)第1個死亡節(jié)點出現(xiàn)的時間,也延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。

圖6為兩組仿真實驗的網(wǎng)絡(luò)能耗曲線,它們有共同的特征:隨著輪數(shù)的增加,能耗逐漸耗盡,且ETLB-DEEC的能耗斜率相對于DEEC和LEACH-M都較小,說明ETLB-DEEC能量消耗比DEEC和LEACH-M要少。圖6(a)中,DEEC在2 600輪左右能量基本耗盡,LEACH-M在2 900輪左右,而ETLB-DEEC在3 500輪左右。圖6(b)中,DEEC在2 900輪左右能量基本耗盡,LEACH-M在3 200輪左右,而ETLB-DEEC在3 900輪左右。相比DEEC和LEACH-M,ETLB-DEEC降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗,能量有效性更優(yōu)。

圖6 運行時間與網(wǎng)絡(luò)能量消耗的關(guān)系

圖7 運行時間與數(shù)據(jù)傳輸總量的關(guān)系

②網(wǎng)絡(luò)吞吐量的比較

圖7是運行時間與數(shù)據(jù)傳輸總量的關(guān)系圖,圖7中,比較了3種協(xié)議隨著網(wǎng)絡(luò)運行時間的延長,基站收到的數(shù)據(jù)總量的變化情況,在網(wǎng)絡(luò)的一個生命周期內(nèi),圖7(a)中,ETLB-DEEC中基站收到的數(shù)據(jù)總量是DEEC的2.29倍、是LEACH-M的2.18倍。圖7(b)中,ETLB-DEEC中基站收到的數(shù)據(jù)總量是DEEC的2.10倍、是LEACH-M的1.98倍。

4 結(jié)論

本文針對DEEC負載不均衡問題,以良好的環(huán)境適應(yīng)性、低成本和低功耗為目標(biāo),研究面向精細農(nóng)業(yè)的WSN,提出了基于DEEC的等邊三角形節(jié)點部署的負載均衡算法。在ETLB-DEEC協(xié)議中,等邊三角形網(wǎng)格節(jié)點部署的方式方便實際傳感器節(jié)點的部署,減少節(jié)點數(shù)量,并在低成本節(jié)點部署的基礎(chǔ)上,對DEEC協(xié)議進行了改進,將網(wǎng)絡(luò)分區(qū),使得簇首分布更加均勻,“孤兒節(jié)點”和“收容節(jié)點”的提出,延長了網(wǎng)絡(luò)第1個死亡節(jié)點的時間,同時,采用簇頭面向基站方向的最短路徑尋優(yōu)方法,減少了簇首每輪的能耗,延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。仿真結(jié)果表明,ETLB-DEEC與DEEC和LEACH-M協(xié)議相比有更好的性能,使WSN更好地為精細農(nóng)業(yè)服務(wù),貫徹新修訂的《農(nóng)藥管理條例》的實施,實現(xiàn)科學(xué)施肥、灌溉和施藥,為我國糧食作物安全與高產(chǎn)提供了一種可靠的技術(shù)手段。

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ResearchofWirelessSensorNetworksforPrecision
AgricultureBasedonETLB-DEEC*

DONGDandan1,LIUBofeng1*,DONGXi2,SHANChaoxing3

(1.National Engineering Laboratory of Robot Vision and Control Technology of Hunan University,Changsha 410082,China;2.Wuxi Nanquan Mining equipment Limited Company,Wuxi Jiangsu 214000,China;3.College of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China)

Nowadays,applying acquisition and management information of wireless sensor networks technology has become a inevitable trade of precision agriculture. For large-scale farmland planting monitoring area,challenges are the requirement of detecting large-scale,long time detection,complex terrain,lower power achievement and species diversity. This article is thoroughly talking about ETLB-DEEC which can solve the above problems by using“Orphan Node”and“Asylum Node”,and applying node deployment with equilateral triangle grid and network division tactics. Based on ETLB-DEEC,a base oration design of shortest path between each cluster multi-hop optimization mechanism has been discussed,which can find multiple shortest path. The simulation proved that ETLB-DEEC can effectively save the quantity of sensors and can realize load balance of the whole network,which also improve the usage efficiency of network power and extend the lifetime of the WSN.

heterogeneous wireless sensor networks;load balancing clustering protocol;equilateral triangle nodes deploying;precision agriculture;farmland monitoring

10.3969/j.issn.1004-1699.2017.12.023

項目來源:國家自然科學(xué)基金項目(61471167)

2017-06-07修改日期2017-08-12

TP393;S24

A

1004-1699(2017)12-1918-07

董丹丹(1992-),女,湖南常德人,碩士研究生,研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù),584751750@qq.com;

劉波峰(1962-),男,碩士研究生導(dǎo)師,主要從事儀器科學(xué)、自動化檢測裝置,無線傳感網(wǎng)絡(luò),新能源分布式發(fā)電,智能電網(wǎng)等方向的研究工作,liubofeng1980@126.com。