基于WSN路由算法优化的温室智能监控系统研究

秦芹

摘   要：文章对当前无线传感器网络在温室大棚系统应用中存在的汇聚节点或转发节点能量损耗大、节点能量损耗不均衡问题进行分析和研究，重点研究了目前几种常用的无线传感器网络路由协议，并对异构路由分簇算法-SEP进行改进。通过改进，实现降低路由中的能量损耗，最终达到降低无线传感器网络系统能量损耗的目的，为无线传感器网络在多温室智能监控系统中的应用提供理论依据。

关键词：异构路由分簇算法;智能以太保护;无线传感器网络;能量损耗;多温室智能监控

国家对物联网技术研究大力支持。河北作为农业大省，目前对农业生产过程的智能监控技术，尤其是温室大棚的环境信息采集与监控技术还处于研究阶段，没有实现大范围的普及。将无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）应用到温室监控系统中，实现温室环境参数的自动采集和自动控制，可以大大降低人工成本、减轻农民负担，为实现温室智能监控和自动化管理提供技术支持。无线传感网中的节点能量有限特点使降低系统能耗成为影响无线传感网发展的重要因素。路由协议的设计和选择是影响系统能耗的关键因素之一，因此，对路由协议进行优化、最大限度地降低节点和网络能量损耗，是决定无线传感网能否投入实际应用的关键因素[1]。

目前，无线传感器网络技术在农业温室大棚中有了一定的应用，但无线传感器网络中存在数据包丢失率高、节点能量有限、中间节点能量损耗大、节点能量损耗不均匀等问题。选择合理的无线传感器网络路由协议，可以有效解决能量损耗大、不同节点能量损耗不均的問题[2]。

1    无线传感器网络

1.1  无线传感器网络的整体架构

无线传感器网络的整体架构主要由3部分组成：传感器节点、汇聚节点和网关节点，具体如图1所示。

1.2  无线传感器网络的能量消耗

在无线传感器网络中，能量的消耗是一直在研究的问题，是影响整个系统长期有效工作的主要因素。汇聚节点要与底层所有传感器节点进行数据交换，因此，在整个系统中，汇聚节点的能量损耗往往是最大的。如何有效地选取汇聚节点、保持系统能量均衡，是降低整体系统能量损耗的主要研究方面[3]。

节点的能量消耗主要是由数据的发送、接收和状态切换造成的，而单从单个节点的能量损耗看，可以用公式（1）计算：

Ea=PTX×ttx+PRX×trx+Pctc（1）

其中，Ea为系统总体能量，PTX为发送功率，ttx为发送数据时间，PRX为接收功率，trx为接收数据时间，Pc为状态切换功率，tc为状态切换时间。

由此可见，频繁切换节点状态会影响节点的能量损耗。汇聚节点的选取与更换频率和算法直接影响WSN的整体性能、造成能量损耗不均匀。

基于此，本系统针对目前WSN中间节点能量损耗大、节点能量损耗不均衡问题，对当前常见的WSN路由协议进行研究分析，从以下两个方面对异构路由分簇算法-智能以太保护（Smart Ethernet Protection，SEP）进行改进：

（1）对簇头选举方式进行改进，提出了最低能量轮换选举算法，即降低因簇头选举频率高而造成的能量浪费。在保证簇头最低能量的同时，尽可能延长当选簇头的时间。被轮换掉的簇头在很长一段时间内不会再被当选，从而也保证了簇头节点的能量补给。

（2）对多跳机制进行改进，提出了移动汇聚节点。汇聚节点的移动路径会根据信息采集量多少等情况进行自动优化，减少了信息转发次数，从而达到减少路由中能量损耗的目的。

2    异构路由分簇算法-SEP

低功耗自适应集簇分层型协议（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）是针对同构无线传感网络提出的自适应分簇协议，使用该协议的前提是认为网络中所有节点都是同构的，但在实际使用过程中，同构只是一个理想状态。因此，波士顿大学的Smaragdakis等提出了针对二级异构节点组成的网络的SEP分簇路由协议[4]。

SEP协议初始将网络中所有节点分为一级节点和二级节点，两级节点具有不同的初始能量，不同初始能量的节点被选举为簇头节点的概率和轮换周期都不相同。一级节点的选举概率低，轮换周期长;二级节点的选举概率高，轮换周期短。通过这种改进方式，做到更大的能量均衡，延长网络的稳定周期[5]。

3    异构路由分簇算法-SEP的改进

算法改进原理与仿真如下：SEP协议适用于二级网络节点的无线传感网络，但在实际使用过程中，网络中的节点能量可能是多级的，而且在使用过程中可能有新的节点加入。为了适应更复杂的网络，本文对SEP协议进行改进，在每一轮的簇头选举过程中，对所有节点的能量进行计算，根据节点能量和总能量的比值，影响该节点被选为簇头节点的概率，增加了系统的自适应性，满足多级异构网络模型。

改进之后的SEP算法仿真结果如图2—3所示。以下是选举阶段的算法步骤：

（1）计算节点xi的当前能量Ei和总能量Eall。

（2）计算选取为簇头的影响因子。

（3）计算节点Xi被选为簇头的概率：Pi=Si×Pav。

（4）计算节点的轮换周期：Ti=1/Pi。

（5）判断该节点是否到达论文周期，如果未到达，则判断Pi是否大于0.5，若是，则标记为簇头节点，同时轮换数加1。

4    相关代码

for i=1：1：n

if（S（i）.E>0）

temp_rand=rand;

if （ （S（i）.G）<=0）%如果该节点在候选集合中 保证前1/p轮该节点不是簇

if（ （ S（i）.ENERGY==0 && （ temp_rand <= （ pnrm / （ 1 - pnrm * mod（r，round（1/pnrm）） ）） ） ）  ）

%如果節点为正常节点并且概率小于阈值

countCHs=countCHs+1;%簇节点数+1            packets_TO_BS=packets_TO_BS+1;            PACKETS_TO_BS（r+1）=packets_TO_BS;

S（i）.type=C;%该节点类型变为簇

S（i）.G=100;

C（cluster）.xd=S（i）.xd;

C（cluster）.yd=S（i）.yd;

C（cluster）.zd=S（i）.zd;

plot3（S（i）.xd，S（i）.yd，S（i）.zd，k*）;            distance=sqrt（ （S（i）.xd-（S（n+1）.xd） ）^2 + （S（i）.yd-（S（n+1）.yd） ）^2+ （S（i）.zd-（S（n+1）.zd） ）^2 ）;%到sink的距离            C（cluster）.distance=distance;

C（cluster）.id=i;%表示第i个节点是簇

X（cluster）=S（i）.xd;

Y（cluster）=S（i）.yd;

Z（cluster）=S（i）.zd;

cluster=cluster+1;%广播自己成为簇头。

5    结语

本文实现了对SEP算法的改进，增强了系统的自适应性。目前，我国的智能温室控制系统的开发还需要一个漫长的过程。与发达国家相比，我国室内环境控制算法存在较大的不足。在今后的工作中将进一步研究相关算法，使智能温室控制系统能够满足我国实际应用的需要。

[参考文献]

[1]蒋文贤，赖超.一种压缩感知的异构传感网络分簇路由算法[J].小型微型计算机系统，2015（2）：563-569.

[2]徐新黎，吕琪.一种带有能量自补给节点的异构传感器网络分簇路由算法[J].计算机科学，2017（1）：134-137.

[3]吴文平.面向精细化的WSN路由协议低功耗性能的分析[J].阴山学刊，2017（2）：60-63.

[4]陈韬.异构无线传感器网络中基于能量均衡的分簇路由算法研究[D].杭州：杭州电子科技大学，2018.

[5]李一泓.基于能量异构无线传感器网络的路由算法研究[D].南昌：南昌大学，2016.

Research on greenhouse intelligent monitoring system

based on WSN routing algorithm optimization

Qin Qin

（Baoding University， Baoding 071000， China）

Abstract：In this paper， the problems of convergence node or forwarding node energy loss and node energy loss imbalance in the application of wireless sensor network in greenhouse system are analyzed and studied， and several commonly used routing protocols of wireless sensor network are studied， and the heterogeneous routing clustering algorithm-SEP is improved. Through the improvement， the energy loss in routing can be reduced， and finally the energy loss in wireless sensor network system can be reduced， which provides a theoretical basis for the application of wireless sensor network in multi-greenhouse intelligent monitoring system.

Key words：heterogeneous routing clustering algorithm; smart Ethernet protection; wireless sensor network; energy loss; multi-greenhouse intelligent monitoring