一種基于LEACH的改進型無線傳感器網絡路由算法

完全融合，即將第一層簇頭發送來的數據包壓縮成一個2 000 b的數據包發送到基站。由于融合率較大，不僅要用到數據級融合，特征級融合，還要用到決策級融合。即最后傳輸到基站的已不是簡單的數據，而是第二層簇頭節點對采集到的數據進行綜合分析后所得到的結果。仿真發現，完全融合后，DE―LEACH的首節點死亡時間比LEACH晚40％，50％節點死亡時間晚30％(如圖5)。數據采集總比特數DE―LEACH比LEACH高出28％(如圖6)。
由仿真比較可見，綜合考慮了簇頭節點到基站的距離以及剩余能量并據此選出第二層簇頭的DE―LEACH算法，性能較LEACH有明顯的改善。
DE―LEAcH算法的優點：延長了首節點死亡時間，曲線斜率明顯比LEACH大，縮短了首末節點死亡時間間隔，相比于LEACH，節點死亡時間更加集中，監控盲點出現時間短，重新部署傳感器節點更加經濟高效；數據采集總量明顯提高。DE―LEACH算法的不足：由于在原來LEACH算法的簇頭與基站之間又增加了一跳路由，網絡延遲有所增加。另外，節點的運算能力要有所提高。就仿真來看，要想得到更長的網絡生存時間和更高的數據采集量，就要加大數據融合率，這對節點的數據融合能力提出了更高的要求。在實際應用中，需要根據應用對性能和成本的要求進行綜合考慮。

3．2 事件驅動型DE―LEACH生存期分析
針對傳感器節點所采集的數據(如溫度、壓力等)在較短時間內的相關性，可設定一個門限值，當相鄰兩次所采集數據變化超過此門限值時，節點才向簇頭發送數據，并保留后一次數據在該節點存儲器中；若變化小于門限值，則不進行發送，仍保留前一次數據以防止數據以漸進的方式變化。門限值可設定為前次采集數據的百分比或具體的數值，視具體情況而定。圖7的仿真設定門限值為前次采集數據的10％(完全不融合情況)。

由圖7可見加入事件驅動因素后，網絡生存期延長約9％，仿真中為方便采集數據用隨機數的方式產生，不具有相關性。當實際應用中的數據具有相關性時，生存期延長將更加明顯。另外，門限值的大小可根據需要更改，適應性較強。加入事件驅動的缺點：由于需要存儲兩次采集的數據進行比較，提高了對傳感器節點存儲能力的要求。

4 結 語
路由協議在很大程度上決定了網絡的整體性能。因此，作為無線傳感器網絡核心技術之一，路由協議一直是研究的熱點。LEACH算法是一種經典的層次型路由協議，它利用簇頭輪換機制有效的將能量消耗較均勻地分攤到整個網絡。在LEACH算法的基礎上提出了一種基于距離和能量選擇第二層簇頭的兩層改進型LEACH算法DE―LEACH，并簡要分析了事件驅動對網絡生存期的影響。仿真結果表明，該算法進一步平均了網絡中的能量消耗，有效延長了網絡生存時間，提高了網絡的數據采集能力。
LEACH算法的實現作了一些假設。其中一點是網絡中每個節點當選簇頭后都進行全網廣播，這樣的假設在網絡覆蓋范圍較大的情況下損耗將明顯加大，因此在大規模應用中多層多跳路由成為必然的選擇。這也將是今后工作繼續探討的方向之一。