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物联网中的一种改进的Leach的数据融合路由协议的设计

更新时间：2019-12-24 11:09:44 大小：2M 上传用户：xiaohei1810查看TA发布的资源 标签：物联网数据融合 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

物联网中的路由协议一直都是无线传感中的数据融合的重要组成部分,针对Leach路由协议中存在簇头节点选择随机性,簇头节点能量消耗过早以及簇头节点与Sink节点距离无法准确确定等缺点,采用了样本方差值优化分簇数量;引入beat信任模型来确定簇内节点能量的选择;采用关系值来考虑节点到Sink节点中的距离的选择等三个步骤.仿真实验表明,本文的路由协议与Leach协议在失效节点数量,节点能量消耗以及Sink节点数据量等方面有了明显的提高.

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科 技 通 报  
第32卷 第12期  
2016年12月  
Vol.32 No.12  
Dec. 2016  
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY  
物联网中的一种改进的Leach的数据融合路由  
协议的设计  
杨小琴  
（南京工业大学 浦江学院，南京 211134）  
摘
要：物联网中的路由协议一直都是无线传感中的数据融合的重要组成部分，针对Leach路由协议中  
存在簇头节点选择随机性，簇头节点能量消耗过早以及簇头节点与 Sink 节点距离无法准确确定等缺  
点，采用了样本方差值优化分簇数量；引入beat信任模型来确定簇内节点能量的选择；采用关系值来考  
虑节点到Sink节点中的距离的选择等三个步骤。仿真实验表明，本文的路由协议与Leach协议在失效  
节点数量，节点能量消耗以及Sink节点数据量等方面有了明显的提高。  
关键词：物联网；Leach；协议；样本方差值；beat信任模型  
中图分类号：TN915.04  
文献标识码：A  
文章编号：1001-7119（2016）12-0138-04  
Design of an Improved Leach Data Fusion Routing Protocol  
in the Internet of Things  
Yang Xiaoqin  
（Nanjing Tech University Pujiang Institute，Nanjiang 211134，China）  
Abstract：Routing protocol in the IOT has always been an important part of data fusion in wireless  
sensing. Aiming at the random selection of cluster node in the Leach routing protocol, early energy  
consumption of the cluster node and the difficulty in accurately determining the distance between cluster  
node and the Sink node, three steps are taken: the amount of sample variance optimal cluster is adopted;  
the beat trust mode is introduced to determine the selection of node energy within the cluster; and  
relationship value is adopted to choose the distance between node and the Sink node. The simulation  
experiment shows that routing protocol in this paper and the Leach protocol have been significantly  
improved in the amount of disabled nodes, node energy consumption and the amount of Sink node data.  
Keywords：the internet of things；leach protocol；sample variance value；beat trust model  
化无线网络中的路由协议。Leach协议是一种典  
0 引言  
型的分簇协议，被广泛地使用在无线传感网络  
中，国内外学者对其进行了研究。文献[1]通过引  
入云理论和最小二乘的思想，提出了一种云加权  
—最小二乘（CW-LS）数据融合算法，使数据更加  
准确，减少了数据传输量，从而有效地延长了网  
络寿命；文献[2]提出簇头在簇内数据融合的过程  
中根据成员节点的位置信息估计感知到相同事  
件的邻居簇；然后数据在这些簇头间进行多跳的  
伴随着无线通信技术，传感器技术和嵌入式  
的快速发展，物联网的概念被认为是互联网之后  
世界信息产业发展的第三次浪潮。针对物联网  
中的无线传感技术也取得了巨大的发展，作为无  
线传感网中的路由协议是无线传感网络的重要  
部分，由于存在网络拓扑结构不同等情况以及相  
互网络之间的数据融合和传递，因此必须不断优  
收稿日期：2016-02-15  
作者简介：杨小琴（1980-），女，汉族，硕士，讲师，研究方向为物联网，算法设计。  
万方数据  
杨小琴.物联网中的一种改进的Leach的数据融合路由协议的设计  
139  
第12期  
数据融合后传递给基站；文献[3]提出了一种新的  
路由协议AF-LEACH，AF-LEACH 根据数据融合  
的能量开销和所带来的节能增益，对传感器节点  
采集的数据进行自适应的数据融合；文献[4]提出  
了 一 种 基 于 LEACH 的 改 进 节 能 路 由 协 议  
LEACH-PSOC；文献[5]提出使用引入簇成员数门  
限和合并极小簇的方法避免极大簇和极小簇同  
时存在。文献[6]提出了基于剩余能量对簇首优  
化选择和簇首至汇聚节点间多跳数据传输的改  
进 算 法 。 文 献 [7] 提 出 一 种 簇 首 选 择 改 进 的  
LEACH 无线传感器路由协议（M-LEACH），降低  
了传感器网络的能耗。  
只需要完成一个数据的传递，采用空间信道模  
型，簇内其他节点的能量消耗为式（2）  
N
k
N
k
Ech = kEelcet( - 1)+ lEDA + lξampd + lEelce  
（1）  
toBS2  
d
式中， toBS 是节点到 Sink 节点的距离  
ch - else = lEelect + lξfsd2to ch  
E
（2）  
d
式中， to ch 为簇内节点到簇首节点之间的距  
离。  
在区域 M × M 中,每一个簇所占的面积为  
(M × M)/k  
，因 此 簇 内 节 点 的 分 布 密 度 表 示 为  
(x,y)  
ρ(x,y)  
，当簇首节点(坐标为  
)处于每一个簇空  
d
间的中心点的，则 to ch 的期望值为:  
E(d2to ch)= (x2 + y2)ρ(x,y)dxdy  
∬
（3）  
本文在以上研究的基础上提出了一种改进  
Leach协议的算法的三个措施：（1）优化分簇数量  
的优化；（2）簇内节点能量的选择；（3）簇内节点  
到 Sink 节点中的距离选择。通过仿真实验表明  
本文的算法有效的提高了物联网下的数据融合  
的可靠性。  
将式（3）转换为半径和角度表达如下:  
E(d2to ch)= r2 ρ(r,θ)drdθ  
∬
（4）  
根据每一个分簇区域半径为 r =(M/ πk) ，则  
将式（4）改为式（5）  
2π  
M
E(d2to ch)= ρ  
πk r3drdθ  
（5）  
∫ ∫  
θ = 0 r = 0  
1 LEACH路由协议简述  
假 设 簇 内 节 点 的 分 布 是 均 匀 的 ，因 此  
1
k
ρ =  
=
，代入公式（5）得到  
M2  
(M × M)/k  
Leach 协议主要采用分簇技术，对簇内的数  
据进行本地化处理，对多个数据的信号进行融  
合，保证了簇首节点到 Sink 节点的实际数据量减  
少。在 Leach 协议中，一定数量的节点形成簇,然  
后从中选出一个节点作为簇首节点，传感器节点  
将收集的数据传递给簇首节点，簇首节点融合簇  
内节点的各个数据然后发送给 Sink 节点。簇首  
节点存在一定的能量损失，因此作为簇首的节点  
是不断变化的，达到网络均衡的目的。  
(M × M)  
E(d2to ch)=  
（6）  
（7）  
1
2π  
k
将公式（6）代入公式（2）中得到如下  
(M × M)  
1
E
ch - else = lEelect + lξ  
fs 2π  
k
综合公式（7）和公式（2）得到簇的总能耗是：  
N
E
total = Ech +( - 1)Ech - else  
（8）  
k
因此，整个无线传感网中的在一轮中的簇内  
总能耗为:  
E
total = l(Eelect N + EDA N + kξampdtoBS2 + Eelce N  
2 基于改进的LEACH算法数据融合  
（9）  
(M × M)  
1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ + ξ  
)
fs 2π  
k
2.1 分簇数量的优化  
E
式中，如果总能耗为最低，则是 total 获得最  
设定区域为 M × M 的区域，设定在每一轮中  
小值，这就要求对变量 k 进行求导为0，因此最有  
的分簇数量期望值为 k ，网络中一共有 N 个节  
效的分簇的数量为:  
N
k
- 1  
点，得到每个簇内 1 个簇首节点和  
个簇内  
ξfs  
N
M
kopt =  
（10）  
2π ξmp dtoBS2  
成员节点。簇首节点的能量消耗包括接收来自  
簇内成员的数据能耗，接收数据进行处理的消耗  
和将处理后数据传输给 Sink 节点。特别是传递  
给 Sink 节点的过程，采用多路径衰减模型，因此  
簇首节点的能量消耗为式（1），而簇内非首节点  
式（10）中说明，分簇数量的最佳值取决于当  
前网络节点的数量以及节点到 Sink 的距离。本  
文针对网络节点到 Sink 的距离取值进行改进。  
引入样本标准差的概念,首先,计算所有网络节点  
万方数据  

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