基于节点密度加权的T-LEACH三维动态路由协议研究*

余　敏，李雅晴，张　琦，唐　瑞

（1.江西师范大学计算机学院，南昌330022；2.江西师范大学软件学院，南昌330022）



基于节点密度加权的T-LEACH三维动态路由协议研究*

余敏1*，李雅晴2，张琦2，唐瑞2

（1.江西师范大学计算机学院，南昌330022；2.江西师范大学软件学院，南昌330022）

摘要：随着无线传感网络在三维动态环境应用需求的俱增，如何在动态拓扑的三维网络环境下，设计能量高效和数据传输高可靠性的路由协议是当前学术界的研究热点。现有的三维路由协议未充分考虑节点移动和环境因素的影响，多为二维静态协议的补充和支持。将拓扑结构和地理结构的路由协议相结合，提出了基于节点密度加权的T-LEACH三维动态路由协议。使用T-LEACH算法获得全局节点密度信息，DDRS算法预知路由空洞和使用DDRS-R的恢复算法逃逸空洞和修正路由，有效地实现规避局部最优问题和迅速逃逸路由空洞的目标，提高了网络整体的健壮性和生存时间。通过在课题组设计的无线传感器网络三维环境路由协议仿真平台上的实验和对比，证明本文提出的路由协议在能量消耗，网络生存期及数据交付率等方面优于现有协议，具有良好的应用前景。

关键词：无线传感网；三维动态；路由协议；能量消耗；路由空洞；节点密度

随着无线传感器网络WSN（Wireless Sensor Networks）技术的发展，二维环境下无线传感器网络路由协议已趋于成熟，然而多数应用场景的无线传感器网络不能简单视为二维平面。目前三维环境的路由协议绝大部分是对现有成熟的二维静态拓扑协议的补充和扩展，并未对传感器节点动态加入与退出，以及环境条件影响传感器网络的拓扑结构提出解决方案。如COMPOW［1］等功率分配算法，能够有效降低能量消耗，但组织成型速度过慢且不利于应对动态变化的网络环境。Roland Flury等人提出的三维随机游走路由协议［2］通过建立特定的拓扑结构，将随机游走模型运用于三维环境中，但运算量及实时性较差，不能运用于动态网络中。GP⁃SR［3］，DREAM［4］，GRID［5］均是二维环境下基于地理位置的路由协议其典型代表。Abdallah A E等人提出的AB3D［6］算法，通过降维和映射机制将FACE［7］算法拓展至三维空间，能够有效解决三维空间内的路由空洞问题，但这些算法只能够部分适应动态网络，应对变化剧烈的环境或节点分布不均匀的网络，算法运行额外开销大且无法解决路由空洞问题。因此，针对三维动态传感器网络环境，提出一套有效的路由协议，具有重要研究价值和应用前景。

LEACH［8］算法是一个经典的层次型拓扑结构算法，Multihop- LEACH［9］协议、ILEACH［10］算法、LEACH-Mobile［11］协议、CBR［12］机制协议、文献［13-14］分别对LEACH协议的缺点进行了改进，降低了簇头节点的能量消耗，提升了网络生存期。其中，课题组提出T-LEACH［15］，设计了数据采集树机制、簇头节点反应机制、多跳传输方案三大机制，相比其他改进方案在降低能量消耗的同时保证了较低的丢包率。本文结合T-LEACH协议的优点，针对基于地理位置的路由协议的节点密度信息进行加权应用，提出基于节点维度密度地理位置路由解决方案。实验证明，本文提出的路由协议在能量消耗，网络生存期及数据交付率等方面优于上述现有的协议，具有良好的应用前景。

1　相关研究及分析

1.1T-LEACH协议

T-LEACH协议是课题组提出对LEACH协议的一个改进协议，主要解决三大问题，一是使用簇间数据采集树解决远距离节点失效的问题，二是提出簇头节点反应机制应对动态无线传感网，三是使用多跳传输机制处理节点分布不均，时钟同步难的问题。本节对T-LEACH协议的簇头节点反应机制和多跳传输机制进行简单介绍。

1.1.1簇头节点移动反应机制

与LEACH算法不同，T-LEACH协议中，节点在稳定阶段的时间槽被划分为若干个片段，每个片段中包含两个部分，分别为GRT（时段）和MTS时段。如图1所示，oo’为节点o在一个GRT时段内移动的欧式距离，r为节点的簇间通讯半径，设c为 o的子节点，p为o的父节点，e为代理节点，因oo’＞r，子节点c无法与簇头节点o通信。节点c首先判断其移动的欧氏距离cc’是否大于阈值T。如果cc’＜T，那么判定其与簇头节点失去联系是由于簇头节点o的移动造成的，节点首先在该MTS时段不断扩大其通信半径至最大为r+T，同时试图连接簇头节点，如果失败，节点通过寻找簇头节点周围的代理节点，如节点e，追赶簇头节点并建立联系。

图1　簇头节点移动反应机制

1.1.2多跳传输方案

在T-LEACH协议中，节点被分为三种类型：簇头节点CH，成员节点M和游离节点N。T-LEACH协议提出多跳传输方案，在MTS时段，采用功率控制技术，实现了动态调整发射功率的目的。在成簇阶段，所有CH节点利用功率控制技术调整簇内通信半径r，将成员节点个数限制在阈值Tmax和Tmin之间。成员节点M及游离节点N之间的通信协议（伪代码）如图2所示。

图2　MTS中成员节点的通信协议示意图及算法伪代码

多跳传输机制（MTS）在数据采集树的基础上，增加了游离节点和成员节点的路由方案，降低了单跳传输距离，进一步解放了簇头节点，并保障了功率控制技术在LEACH算法中的有效应用。

T-LEACH算法通过上述三个机制，能够应用于大型的，且全网节点可移动的移动传感器网络中。但在移动传感网中，如果节点移动速度较快，拓扑更新的频率提高会造成频繁的通信中断；此外，对网络拓扑的维护也需要消耗大量的能量。

1.2节点密度信息于地理位置路由中的应用

地理位置路由利用自身和目标节点的地理位置信息作为选择路由的依据，具有单跳能耗低，简单高效等优势。在二维环境下，现有的地理位置路由协议方案如Greedy［16］，Compass［17］等算法不仅能够完成节点路由的功能，还可以减少系统专门维护路由协议的能量开销。然而，基于地理位置的路由协议均采用贪婪转发策略，这将造成局部最优（local minimum）现象，即路由空洞问题，该问题发生时，贪婪算法失效。

如图3即为路由空洞现象，当节点a将数据转发给节点b时，根据贪婪转发策略，b节点寻找比自己距离目的节点更接近的节点，由于这样的节点不存在，因此贪婪算法在b节点处失效。这是因为传感器节点为降低通信开销，仅记录单跳内邻居节点的信息，因此利用贪婪算法只能获得局部最优解。

图3　路由空洞现象

为了尽量规避路由空洞，并且降低空洞周围节点的能量消耗，利用节点密度信息对路由加权是普遍的做法。文献［18］指出，通常情况下，节点在网络区域中的分布并不均匀，而是以特定概率分布模型散布。网络整体的密度信息，是一个有效加权的因子，可以帮助数据分组逃逸路由空洞。通过利用组路由或者密度信息来控制传输半径，规避路由空洞，并且降低空洞周围节点的能量消耗。

文献［19］提出针对路由空洞的恢复算法，但目前利用节点密度信息对路由方案进行设计和改进的研究很少，在节点覆盖率方面，文献［20］利用密度信息来控制节点的传输半径，并关闭密集区域中的部分节点来达到延长网路生存期的目的，文献［21］利用节点密度信息来限制洪泛数据包个数，从而节省节点的能量消耗。大多忽视了网络整体密度分布对于指引路由过程的可行性。综上所述，目前大多数算法主要关心路由空洞问题出现时，如何实施补救，缺乏一种提前预防的机制，控制路由选择路径，从本质上降低路由空洞发生的可能性。

2　基于节点维度密度加权的路由协议

基于地理位置的路由协议，一般采用贪婪算法和恢复算法相结合的设计方案。贪婪算法具有良好的表现，但随着网络运行时间的增加，传感器节点的移动和失效造成节点密度分布不均，并产生路由空洞。此时，贪婪算法频繁失效，路由空洞周围的节点负担加重，造成节点密度分布进一步的恶化，进而减少了网络整体生存期。如图4所示，是二维环境下节点密度分布不均匀的典型场景。若数据在图中上部低密度区域中转发，则极易陷入路由空洞，并造成空洞扩大、合并甚至造成网络局部失效。若分组能够在下部高密度区域转发，这种情况会有很大的改善。本文利用节点维度密度信息对路由选择进行加权，是一个行之有效有效的解决方案。

图4　二维节点密度分布不均匀场景

2.1T-LEACH算法对节点密度信息的采集

本方案采用T-LEACH协议生成的拓扑结构，实现节点密度信息采集，并周期性地从所有簇头节点获得密度信息，将必要信息转发覆盖全网。

使用T-LEACH算法对节点维度密度信息采集过程如下：①在整个网络空间中建立虚拟坐标，对于y维度，设采样间隔Iy≥2R（Iy为可设阈值，R为节点的通信半径），将整个网络的y轴向以Iy为间隔虚拟地划分为若干个段。②对于第i个段Ii，计算各节点成为簇头节点的概率开始成簇，成簇后，各簇头节点根据簇间多跳传输路径，将该数据和自己的地理位置信息通过数据采集树发送给Sink节点，得到各个区段内的节点密度Di。③Sink节点根据各个簇头节点的地理位置，发送N个距离该位置最近的段的密度值和坐标值。簇头节点转发至成员节点后，网络中的拓扑结构的使命即宣告完成。④各成员节点通过插值法获得各个维度上的密度值。计算公式如式（1）所示。

其中，dj表示当前节点在某一维度上的密度值，disi表示在该维度上节点j与参考中点i的距离，di表示参考中点i的实际密度值。传感器节点获得密度信息的整个过程与路由过程互不干扰，并且对密度信息进行周期性采集，因此可以很好适应动态网络环境。

2.2基于节点维度密度加权的贪婪路由算法

获取传感器节点的各维度密度信息后，DDRS算法从若干个更加靠近目的节点的邻居中，以一定的概率选择下一跳，概率的大小由下一跳及节点的权重决定。DDRS算法将各维度节点密度纳入权重的考察范围，处于节点密度较大位置的节点，被选择为下一跳节点（图5）。图5（b）是图5（a）所示网络y轴向的密度分布曲线。对于a和b两个候选节点，从图像中可以清楚地看出节点的密度情况及变化率。为了避免进入路由空洞，处于节点密度较大位置的节点，更适合被选择为下一跳节点（图5（b）所示）。对于n个候选节点，候选节点i的权值wi计算公式如下：

其中m指候选节点i的某一维度，dl是节点i在m维度上的节点密度值，disc，des是m维度上，当前节点到目的节点的距离，disi，des是m维度上，候选节点i到目的节点的距离。如图5（a）所示，DDRS算法着重考量了以候选节点为中心的正方形（三维环境下则为正方体）区域内的密度情况，能够很大程度上避免路由空洞的问题。

图5　DDRS算法

通过各维度的密度信息，节点无需建立拓扑结构，只需将各维度的密度信息加以考量，能够直接预知未来路径上的路由空洞，从而尽量规避局部最优的问题。另外，利用T-LEACH算法实现周期性的密度信息采集，使得DDRS算法能够很好的适应动态的网络环境。

2.3路由空洞恢复算法

DDRS算法可以尽量避免路由空洞的出现，一旦贪婪算法失效，启动DDRS-R的恢复算法。DDRS-R恢复算法利用各维度节点密度函数，不仅提供逃逸空洞的方案，同时修正了路由，避免再次陷入路由空洞达到均衡消耗网络能量，提高网络健壮性的目的。

如图6（a）所示，其中黑色节点h是位于平面α之上的节点，s为目的节点。在y轴向上，平面α以上为低密度区域。当转发节点h陷入路由空洞时，节点h首先获得当前位置处，各维度上的密度分布值dl，其中密度值最小的维度称为劣质维，即图中y维度，密度值较大的维度称为优质维，即图中x和z维度。在之后的恢复算法中，DDRS-R算法将忽略劣质维。

图6　DDRS-R算法优质维映射示意图

对于恢复过程的转发节点（图中h），首先将邻居节点映射到优质维度上（图中j，k），接下来通过计算所有邻居节点的权值，来决定下一跳，权值的计算公式如下：

其中disc，s为在剩余优质维度上，当前节点到目的节点的距离，disi，s表示在剩余优质维度上，候选节点到目的节点的距离。dp表示候选节点劣质维度上的密度值。dp值越大，说明经由该节点，未来的路由在劣质维上将会有所改善。因此数据分组就能够迅速逃逸空洞，进入高密度区域。

DDRS-R算法并不是在逃逸路由空洞时，立即停止恢复算法并转入贪婪算法，而是在劣质维密度dp大于阈值Td（根据网络情况设置，一般设为1.2倍的初始dp）时，若当前节点已经逃逸路由空洞，表明此时分组已经处于高密度区域，具备产生高质量路由的条件，可以进入贪婪路由过程。如果仍然没有逃逸出空洞，那么将T值设置为1.2T，重复恢复过程。

3　仿真实验与分析

本文主要从基于拓扑结构的路由协议和基于地理位置的路由协议两个方向进行研究，提出一个结合二者优势的混合型路由协议。针对三维空间内移动传感器网络应用和路由空洞问题，在丢包率，节点能量消耗和网络整体生存期等方面进行了改进，本文实验也从上述3个方向，将现有的路由协议与本文提出的两种路由协议进行了对比和分析。本文提出的路由协议所进行的测试和对比实验均在课题组独立开发的WSN路由协议三维空间仿真平台上进行。

3.1WSN-TDRS仿真实验平台介绍

课题组结合仿真平台设计思想，根据三维环境和本文提出的路由方案的需求，借助Unity3D引擎提供的编程接口和可视化工具，设计了一款三维空间路由协议仿真平台WSN-TDRS。在仿真平台中，能够显示网络整体信息，节点信息，节点行为，节点通信，实现路由控制、拓扑控制等功能，WSN-TDRS仿真实验平台主界面如图7所示。左侧边栏显示网络整体信息相关的选项，操作和信息，包括运行日志，丢包率曲线，能量消耗曲线（整体）等；右侧边栏显示了不同阶段选中节点的信息，底边栏显示了用户视角信息等杂项与实验操控按钮。

图7　WSN-TDRS仿真实验平台主界面

3.2实验结果及分析

WSN-TDRS仿真实验平台假定网络中各个传感器节点相同。设置网络规模为200×200×200，单个节点初始能量值为999 J，采样时间间隔为0.5 s，传感器节点个数分别设置为100，200，300，400，800个。

在三维空间的网络应用上，我们将T-LEACH协议与LEACH协议和CBR-Mobile协议进行对比。在本次实验中，交付率被定义为数据包和数据请求包之比。由图9可以看出，得益于簇头节点的反应机制，T-LEACH协议减少了簇头节点移动造成的数据丢失，运行时间越长表现越稳定。并且，T-LEACH只是改变了LEACH算法对节点移动的控制，并未增加整体算法复杂度。如图10所示，在能量消耗方面，CBR和LEACH协议均因为缺少或仅提供部分移动反应机制，造成能量消耗波动剧烈，T-LEACH算法利用多跳传输机制，进一步降低了非簇头节点的能量消耗，具有能耗稳定和低消耗的良好表现。有效证明了在大型的、拓扑结构动态的、节点密度分布不均的移动传感器网络中，T-LEACH协议能够有效建立和维护其多级拓扑结构。

图8　算法流程图

图9　数据包交付率对比

图10　节点平均能量消耗对比

在路由空洞的逃逸和恢复上，我们将DDRS优化方案与LEACH的层次路由方案、GREEDY路由进行对比。从图11、图12可以看出，得益于DDRS协议令数据包在高密度区域转发的原则，有效改善了单跳的能量消耗，同时令数据包避开了大部分路由空洞，减少了长距离传输的损耗，达到了均衡消耗网络能量的目的，延长了网络生存期。在网络运行的中前期，DDRS算法在能量消耗方面接近甚至优于层次路由。

图11　单跳平均能量消耗

图12　网络生存期比较

丢包率方面（图13），DDRS有效减少了局部最优问题，保证了较高的交付率，相较于LEACH的层次路由方案，DDRS不存在周期性拓扑更新造成的通信中断现象，进一步降低了丢包率。由于DDRS计算下一跳过程只涉及优质维内欧式距离的计算，保证了较低的算法复杂度。

图13　丢包率比较

从仿真实验结果来看，DDRS路由协议方案能够有效提升网络整体生存期，降低丢包率。在节点密度分布不均匀的环境下，有效保存空洞周围节点的能量，防止网络连通性进一步的恶化。同时，因为T-LEACH周期更新拓扑结构，网络节点能够在不中断路由的情况下，周期性更新节点密度信息，更好的适应拓扑变化，同时DDRS路由方案还为数据融合等技术提供了基础，能够很好地适应多种应用场景的需求。

4　总结与展望

本文将拓扑结构和地理结构的路由协议相结合，提出了基于节点密度加权的T-LEACH三维动态路由协议，使用T-LEACH算法获得全局节点密度信息，DDRS算法预知路由空洞和使用DDRS-R的恢复算法逃逸空洞和修正路由，有效地实现规避局部最优问题和迅速逃逸路由空洞的目标，提高了网络整体的健壮性和生存时间。最后，本文在项目组设计的三维动态无线传感器网络路由协议仿真平台WSN-TDRS上对本文提出的路由协议和方案与现有的一些研究成果进行了对比，实验证明，本文提出的协议在能量消耗，网络可靠性和网络整体生存时间等方面，均有良好的表现，优于现有的多种协议，具有良好的应用前景。以后，课题组将继续研究继续降低路由协议的节点能量消耗问题，各类路由协议的优势联合问题，并思考如何把时下热门的技术如数据融合、节点定位等技术与路由协议设计相结合。

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余　敏（1964-），女，通讯作者，江西师范大学计算机信息工程学院教授、硕士生导师。主要研究方向为无线传感器网络、分布式系统与移动计算，myu821@ 163.com；

张　琦（1991-），男，江西师范大学软件学院硕士研究生，主要研究方向为无线传感网络；

李雅晴（1992-），女，江西师范大学软件学院硕士研究生，主要研究方向为无线传感网络；

唐　瑞（1991-），男，江西师范大学软件学院硕士研究生；主要研究方向为无线传感网络，室内定位。

Research on 3D Dynamic Routing Protocol Based on T-LEACH Using Node Weighting Density*

YU Min1*，LI YaQing2，ZHANG Qi2，TANG Rui2
（1.School of Computer Science，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，China；2.School of Software，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，China）

Abstract：With the increasing requirement of 3D dynamic environment applications，how to design an efficient and reliable protocal in the dynamic 3D environment is becoming a reaseach hotspot.The existing 3D routing protocol，with missing consideration of node mobility and environmental factors，is just auxiliary means for the 2D static proto⁃col.In this paper，we proposed a node density based T-LEACH 3D dynamic routing protocol which combined the to⁃pology protocol and routing protocol.We used the T-LEACH algorithm to obtain the global node density informa⁃tion，used the DDRS algorithm to predict routing hole and used recovery algorithm DDRS-R to escape holes and modify the routing，and finally we successfully avoided local optimization problem and rapid escape from the route hole problem，which greatly improved robustness and overall survival time of the network.At the same time，we did experiments and contrast analysis on a wireless sensor network designed by our research group，which proved that the proposed routing protocol was superior to the existing protocol in many ways，such as energy consumption，net⁃work lifetime and data delivery ratio and so on，and which also proved that the node density based T-LEACH 3D dy⁃namic routing protocol will have a good application prospect.

Key words：WSN；3D dynamic；routing protocol；energy consumption；routing hole；node density

doi：EEACC：6210L；6210Q10.3969/j.issn.1004-1699.2016.02.021

收稿日期：2015-07-20修改日期：2015-11-14

中图分类号：TP393

文献标识码：A

文章编号：1004-1699（2016）02-0278-07

项目来源：国际科技合作项目（14-35）；国家自然科学基金项目（41164001）