鄭紀(jì)業(yè)+封文杰+王風(fēng)云+劉延忠

摘 要：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)以其低成本、低功耗、高可靠、自組織等特點，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控中發(fā)揮著重要作用。針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇結(jié)構(gòu)中簇頭節(jié)點能量消耗過快導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)分割問題，提出了一種適用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測的基于事件驅(qū)動的能量高效分簇路由算法。網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點部署完畢后即進(jìn)入休眠狀態(tài)，當(dāng)環(huán)境中某個監(jiān)測數(shù)值高于設(shè)定閾值時，感知范圍內(nèi)的節(jié)點被喚醒并啟動事件響應(yīng)分簇機(jī)制。在簇成立階段，隨機(jī)選擇一個節(jié)點elector廣播請求分簇消息，并接受其他喚醒節(jié)點的響應(yīng)，elector根據(jù)各節(jié)點能量情況，選擇剩余能量最大的節(jié)點作為簇頭節(jié)點，能量次之的為下一輪elector；在數(shù)據(jù)傳輸階段，根據(jù)節(jié)點剩余能量及到基站（BS）的距離選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。仿真實驗結(jié)果表明，該路由協(xié)議減少了簇成員之間的通信開銷，使得網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點的能量消耗更加均衡， 有效延長了傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；路由算法；事件驅(qū)動；分簇；OMNET++仿真軟件

中圖分類號：S126文獻(xiàn)標(biāo)識號：A文章編號：1001-4942（2016）12-0156-06

Abstract With the characteristics of low cost， low power consumption， high reliability and self-organization， wireless sensor networks （WSNs） play important roles in the agricultural production environment monitoring. Aiming at the problem of cluster head nodes consuming energy so fast to lead the network segmented into parts， we put forward an event driven and energy efficient clustering routing algorithm for agricultural production environment monitoring. All nodes go to sleep mode after the network deployment， when the monitored parameters value higher than the setting threshold， the nodes within the scope are awakened and start the incident response clustering mechanism. At the cluster set up phase， randomly select a node as elector to broadcast request clustering message， and accept the other sensor nodes response， according to each node energy situation， elector choose node with the maximum residual energy as a cluster head， and choose node with second highest energy for the next round elector. In data transmission phase， the relay nodes were selected on the basis of the residual energy of nodes and the distance to the base station （BS）. The simulation experimental results showed that the proposed protocol could reduce the communication overhead between the cluster members， effectively balance the energy consumption of each node in the network， and significantly prolong the survival time of the network.

Keywords Wireless sensor network； Routing protocol； Event driven； Clustering； OMNET++simulate software

農(nóng)業(yè)信息的精準(zhǔn)獲取是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境調(diào)控的基礎(chǔ)，面對復(fù)雜的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境及龐大的數(shù)據(jù)監(jiān)測量，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)信息獲取方式已無法滿足現(xiàn)實需要。隨著微電子工藝和無線射頻技術(shù)的飛速發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究越來越受到人們的重視。傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在觀測環(huán)境內(nèi)的大量微型傳感器節(jié)點通過無線通信方式組成的一種無線網(wǎng)絡(luò)[1]。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有低成本、低功耗、高可靠、自組織等特點，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)中有著重要的地位與廣泛的應(yīng)用前景[2]。

相對傳統(tǒng)的有線農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有無可比擬的優(yōu)勢，首先是方便布置，節(jié)省了有線安裝的費用；其次是易于拓展，在已有的監(jiān)測區(qū)域很容易擴(kuò)展到相鄰區(qū)域；再次是容錯性好，網(wǎng)絡(luò)中單個節(jié)點的失效不影響整個網(wǎng)絡(luò)的操作；最后，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有自組織性，節(jié)點具有自我配置的能力，這也是其易于拓展的重要原因。然而它也具有無線傳輸媒介固有的限制，如傳輸帶寬低、傳輸過程容易出錯、信道沖突等；另外，很多節(jié)點部署在野外，甚至一些不容易到達(dá)的地方，僅靠有限的電池來供電，某些靠近基站（BS）的節(jié)點由于傳輸任務(wù)重很容易因能量消耗過快而失效，從而導(dǎo)致它所負(fù)責(zé)區(qū)域的無線監(jiān)控失效，因此，如何在節(jié)點初始能量一定的情況下，均衡網(wǎng)絡(luò)流量，節(jié)省能量消耗，盡可能地擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)的生存時間，確保監(jiān)測系統(tǒng)長期有效工作，是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計的首要目標(biāo)，也是研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控的核心問題之一。

現(xiàn)有的路由協(xié)議從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度可以分為平面路由協(xié)議和分簇路由協(xié)議。平面型路由協(xié)議中所有節(jié)點具有相同的工作方式和地位，主要優(yōu)點是算法簡單、路由選擇靈活和容易實現(xiàn)；缺點是可擴(kuò)充性和實時性較差，所有節(jié)點都具有路由功能，當(dāng)距離匯聚節(jié)點較遠(yuǎn)的節(jié)點需要發(fā)送數(shù)據(jù)時，必然會通過其他節(jié)點進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，最后到達(dá)匯聚點，這種路由方式稱為“多跳”，其匯聚點附近的節(jié)點因過于頻繁地參與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，能耗過快，易致失效。如MTE（minimum-transmission-energy）路由協(xié)議，所有節(jié)點數(shù)據(jù)通過中繼節(jié)點傳輸?shù)絽R聚點，導(dǎo)致中繼節(jié)點既要感知數(shù)據(jù)，又要轉(zhuǎn)發(fā)其他節(jié)點的感知數(shù)據(jù)，容易過早失效。

層次型路由也稱為基于分簇的路由協(xié)議，通常把整個監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)劃分為多個簇區(qū)單元，每個單元由一個簇頭和若干個簇成員傳感節(jié)點構(gòu)成，簇頭管理和控制簇成員節(jié)點，協(xié)調(diào)簇內(nèi)節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸，同時將收到的簇內(nèi)節(jié)點信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理；普通節(jié)點只需要在其分配的時隙內(nèi)將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭。傳感網(wǎng)絡(luò)的分簇彌補(bǔ)了可擴(kuò)展性差的缺點，簇頭節(jié)點的數(shù)據(jù)融合工作在一定程度上減少了網(wǎng)絡(luò)中的冗余數(shù)據(jù)，降低了網(wǎng)絡(luò)通信量，因此基于分簇的路由協(xié)議得到了十分廣泛的應(yīng)用。

低功耗自適應(yīng)分簇分層型協(xié)議（low energy adaptive clustering hierarchy，LEACH） 是WSNs中最早提出的基于多簇結(jié)構(gòu)的層次型路由協(xié)議[3]，后期很多重要的路由協(xié)議都是基于它演變而來的。LEACH協(xié)議在每個數(shù)據(jù)收集周期（一個周期也稱為一輪）開始時隨機(jī)選擇一小部分節(jié)點成為簇頭，在數(shù)據(jù)傳輸階段，簇頭以單跳通信的方式將融合后的數(shù)據(jù)傳輸給匯聚點。該算法在簇頭選擇時采用了隨機(jī)方法，并未考慮所選節(jié)點的能量剩余情況。為了提高簇的生成質(zhì)量，Heinzelman等[4]又進(jìn)一步提出了集中式的簇構(gòu)造算法LEACH-C。蔣建明等[5]在采用LEACH的基礎(chǔ)上，依據(jù)節(jié)點電池剩余能量的多少選擇簇頭，并將遠(yuǎn)距離簇頭向基站傳輸數(shù)據(jù)的方式由單跳式改為雙跳式，以達(dá)到節(jié)約節(jié)點能耗和延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的目的。李成法等[1]提出一種基于非均勻分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多跳路由協(xié)議，該協(xié)議通過候選簇頭使用非均勻的競爭范圍來構(gòu)造大小不等的簇，離匯聚點越近，所形成的簇規(guī)模越小，這使得靠近匯聚點的簇頭可以為簇間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)留能量。為解決大面積水稻田無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量消耗過快和丟包率嚴(yán)重等問題，雷剛等[6，7]提出了基于能量異構(gòu)雙簇頭分簇路由算法，并設(shè)計了不同天線模式下的3 種組網(wǎng)方案。歸奕紅[8]針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控需求，提出一種適用于農(nóng)田環(huán)境監(jiān)控的動態(tài)WSN路由算法，該算法支持網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點和基站都是可移動的，采用移動式基站有利于實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載平衡，網(wǎng)絡(luò)基于簇結(jié)構(gòu)并分層進(jìn)行管理，能有效降低能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。朱勇等[2]在典型路由算法與蟻群算法的基礎(chǔ)上，基于溫室環(huán)境智能監(jiān)控的應(yīng)用需求，從能量高效與節(jié)點可信度方面出發(fā)，提出了一種新的基于蟻群算法的同時考慮節(jié)點位置與能量的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法（DEC-ACO）。趙春江等[9]提出了一種能量控制與動態(tài)路由相結(jié)合的路由算法ES-AODVjr，該算法通過平衡監(jiān)測設(shè)備功耗和數(shù)據(jù)包最短路徑路由策略，保證監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)及時有效地傳遞。綜上所述，LEACH及其變異算法均基于以下兩個假設(shè)：傳感器節(jié)點持續(xù)地向簇頭節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)；簇頭節(jié)點總是直接與匯聚點通信。但在大面積農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測中，簇頭節(jié)點往往無法直接與匯聚節(jié)點通信，因此，LEACH并不能夠很好地平衡整個網(wǎng)絡(luò)的能量消耗。

基于事件驅(qū)動的路由算法由于只有當(dāng)監(jiān)測到事件發(fā)生時才進(jìn)行分簇并向匯聚點發(fā)送數(shù)據(jù)，從而減少了持續(xù)定時分簇的開銷以及數(shù)據(jù)發(fā)送的冗余，使得該方法對整個網(wǎng)絡(luò)的能量使用效率、能耗平衡及網(wǎng)絡(luò)壽命更加有效，OEDSR[10]、ARPEES[11]、HPEQ[12]的仿真實驗也證明了這一點。Manjeshwar等根據(jù)節(jié)點工作模式及目標(biāo)應(yīng)用的類型，將傳感器網(wǎng)絡(luò)分為主動上報型和應(yīng)急響應(yīng)型：主動上報型同LEACH中采用的一樣，周期性地啟動傳感器節(jié)點，感知環(huán)境信息并發(fā)送感興趣的數(shù)據(jù)；應(yīng)急響應(yīng)型則只有在所監(jiān)測的某個環(huán)境因子發(fā)生突然變化并超過預(yù)先設(shè)定的閾值時才會立刻做出反應(yīng)，這比較適合實時性要求較高的應(yīng)用。同時結(jié)合兩者優(yōu)點，提出了一種查詢式混合路由協(xié)議APTEEN[13]。Yupho等[14]分析了連續(xù)監(jiān)測模式、事件驅(qū)動模式及混合模式在醫(yī)療環(huán)境監(jiān)測方面的優(yōu)缺點，認(rèn)為具有數(shù)據(jù)可靠交付保證的混合模式更加符合醫(yī)療環(huán)境監(jiān)測的需求。由于上述所有路由協(xié)議都是面向具體應(yīng)用而提出的，因此在具體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控方面并不能完全適用。本文以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境無線監(jiān)控為研究對象，提出了改進(jìn)的基于事件驅(qū)動的能量高效分簇路由協(xié)議（event driven energy efficient clustering，EDEEC），在此協(xié)議下，當(dāng)被檢測環(huán)境因子高于某個預(yù)先設(shè)定的閾值后，傳感器探測到該事件并自動進(jìn)行分簇組網(wǎng)將此關(guān)鍵信息傳送給管理者。

1 傳感器網(wǎng)絡(luò)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

為保證算法正常運行，本研究的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型具有以下特征：

（1）N個傳感器節(jié)點隨機(jī)分布于M×M的正方形區(qū)域內(nèi)，各節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的地位平等，具有唯一ID，網(wǎng)絡(luò)部署后節(jié)點位置不再變化。

（2）所有節(jié)點均為同構(gòu)節(jié)點，即具有相同的初始能量、數(shù)據(jù)處理和通信功能，包括存儲轉(zhuǎn)發(fā)、數(shù)據(jù)融合、自適應(yīng)功率控制等。

（3）基站（BS）節(jié)點唯一，靜置于監(jiān)測區(qū)域外部且離監(jiān)測節(jié)點很遠(yuǎn)，能量和功能不受限制。

1.2 信道模型

為了分析發(fā)送和接收廣播控制信息及發(fā)送和接收感知數(shù)據(jù)的能量消耗，及時確定網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點剩余能量及網(wǎng)絡(luò)的整體能量情況，本文使用文獻(xiàn)[3]中提出的無線信道模型：

（1）網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包括廣播數(shù)據(jù)包和感知數(shù)據(jù)包兩種，假設(shè)k表示數(shù)據(jù)包的大小，k=25 byte表示廣播數(shù)據(jù)包的大小，k=500 byte表示感知數(shù)據(jù)包的大小。

（2）傳輸數(shù)據(jù)包所消耗的能量包括傳輸能耗ETx-elec=k×Eelec和功率放大能耗Eamp=k×Efs×d2兩部分，其中Eelec表示發(fā)射或接收每比特數(shù)據(jù)發(fā)射和接收電路功耗，Efs表示在自由信道模型中傳輸所需能量，d表示發(fā)送節(jié)點與接收節(jié)點間的距離。因此，將k比特數(shù)據(jù)傳輸d距離所消耗的能量表示為ETx （k，d）=ETx-elec+Eamp=k×Eelec+k×Efs×d2。

（3）接收數(shù)據(jù)包所消耗的能量表示為：

ERx（k）=ETx-elec=k×Eelec。

可以看出，在感知、處理、發(fā)送數(shù)據(jù)過程中，傳感器節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)所消耗的能量最多，因此，在本研究提出的協(xié)議中，重點致力于減少控制信息數(shù)量、縮減信息長度及縮短數(shù)據(jù)傳輸距離來減少能量消耗，從而提高整個網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

2 EDEEC路由協(xié)議

EDEEC路由協(xié)議可分解為若干輪，每輪包括簇形成階段和數(shù)據(jù)傳輸階段，簇形成階段主要包括簇頭的選擇和簇建立兩部分，數(shù)據(jù)傳輸階段包括簇內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)融合及簇頭與BS節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸三個階段。

2.1 網(wǎng)絡(luò)初始化

整個傳感器網(wǎng)絡(luò)在部署完畢后需要進(jìn)行初始化配置工作，該工作僅在第一次部署完畢后進(jìn)行。為了獲取各節(jié)點與BS節(jié)點之間的距離，BS節(jié)點利用洪泛機(jī)制廣播S_ADV消息，各節(jié)點根據(jù)文獻(xiàn)[15]中提出的接收信號強(qiáng)度指示器（RSSI）估算出自身與BS節(jié)點間的距離。在本協(xié)議中，節(jié)點間可以通過交換請求建立簇消息（REQ_CLUSTER）或者請求轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點消息（REQ_RELAY），獲取與其他節(jié)點的距離。

2.2 簇形成階段

2.2.1 簇頭選舉 為了節(jié)省能量，網(wǎng)絡(luò)初始化完成后，所有節(jié)點均進(jìn)入休眠狀態(tài)。當(dāng)監(jiān)測到事件發(fā)生時，該事件周圍的休眠節(jié)點被激活并獲取所監(jiān)測數(shù)據(jù)的具體信息。如果所感知信息超過預(yù)先設(shè)定的閾值，則被激活的節(jié)點運行簇建立與簇頭選舉算法。文獻(xiàn)[16]和[11]中將所有激活的節(jié)點廣播REQ_CLUSTER數(shù)據(jù)包（包含節(jié)點ID、剩余能量和事件中所感知數(shù)據(jù)的描述性信息等字段內(nèi)容）給其他被激活的節(jié)點，請求建立分簇網(wǎng)絡(luò)，假設(shè)有n個節(jié)點被激活，如果所有節(jié)點均發(fā)送廣播消息，則所發(fā)送廣播消息的數(shù)量為n（n-1）次；本協(xié)議隨機(jī)選擇一個被激活的節(jié)點elector發(fā)送廣播消息，并等待所有其他節(jié)點傳回應(yīng)答信息RES_CLUSTER，則發(fā)送接收消息的總數(shù)量為2（n-1）。elector節(jié)點收到所有應(yīng)答信息后，選舉所有節(jié)點中剩余能量最多的節(jié)點為簇頭（CH）節(jié)點，并將所有簇成員節(jié)點ID轉(zhuǎn)發(fā)給CH，選舉能量次之的節(jié)點為下一輪的elector，這樣如果一輪結(jié)束后elector比其他節(jié)點剩余的能量多，則該elector成為下一輪簇頭節(jié)點的概率將進(jìn)一步增大，減少更多應(yīng)答消息的傳遞。

2.2.2 簇構(gòu)建過程 選舉出簇頭節(jié)點后，簇頭根據(jù)本次事件中簇成員的多少分配TDMA調(diào)度計劃，同時廣播TDMA_MSG數(shù)據(jù)包給簇內(nèi)成員節(jié)點來確保各節(jié)點有序地向簇頭節(jié)點傳輸感知數(shù)據(jù)；各等待傳輸感知數(shù)據(jù)的非簇頭節(jié)點進(jìn)入休眠狀態(tài)直到分配給它的時隙的到來。簇建立階段的流程如圖1所示。

2.3 數(shù)據(jù)傳輸階段

在前面的網(wǎng)絡(luò)模型中，我們假設(shè)BS節(jié)點遠(yuǎn)離各傳感器節(jié)點，因此簇頭節(jié)點必須經(jīng)過轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點（也稱中繼節(jié)點）將融合后的數(shù)據(jù)傳送給BS節(jié)點，因此在該階段，應(yīng)該尋找一條更加節(jié)省能量的路由路徑將融合后的數(shù)據(jù)傳送到BS節(jié)點。

2.3.1 簇內(nèi)數(shù)據(jù)收集 使用TDMA調(diào)度計劃，各節(jié)點在其分配的時隙內(nèi)向簇頭節(jié)點傳送感知數(shù)據(jù)。為了節(jié)約能量，當(dāng)為各節(jié)點分配的時隙到來之前，各節(jié)點處于休眠狀態(tài)，只有在其分配的時隙內(nèi)才處于激活狀態(tài)并傳送數(shù)據(jù)。

2.3.2 簇頭數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)處理相比于數(shù)據(jù)傳輸所消耗的能量少很多，因此簇內(nèi)數(shù)據(jù)融合對于減少數(shù)據(jù)冗余、節(jié)約發(fā)送能耗至關(guān)重要。簇頭節(jié)點收集完所有簇內(nèi)成員的數(shù)據(jù)后，執(zhí)行相應(yīng)數(shù)據(jù)融合算法，從而減少發(fā)送到BS節(jié)點的數(shù)據(jù)量。

2.3.3 選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點創(chuàng)建路由 要發(fā)送數(shù)據(jù)的簇頭節(jié)點首先檢查BS是否在其通信范圍內(nèi)，如果在則直接將數(shù)據(jù)發(fā)送給BS，如果不在則簇頭給其通信范圍內(nèi)的節(jié)點廣播請求轉(zhuǎn)發(fā)REQ_RELAY數(shù)據(jù)包并請求所有收到數(shù)據(jù)包的節(jié)點返回其自身信息。REQ_RELAY數(shù)據(jù)包包含節(jié)點ID、剩余能量、離BS的距離信息。收到REQ_RELAY的節(jié)點將根據(jù)自身與BS的距離與REQ_RELAY中請求節(jié)點與BS的距離決定是否返回響應(yīng)轉(zhuǎn)發(fā)RESPON_RELAY數(shù)據(jù)包，只需距離BS更近的候選節(jié)點做出該響應(yīng)，該響應(yīng)數(shù)據(jù)包包含節(jié)點ID、剩余能量、端到端平均延時及離匯聚節(jié)點的距離等信息。簇頭節(jié)點從鄰居節(jié)點收到響應(yīng)數(shù)據(jù)包后，根據(jù)式（1）所示的轉(zhuǎn)發(fā)代價函數(shù)從候選節(jié)點中選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。

FRN（j）=Eres（j）Delay（CH，j） ×d（CH，j）d（j，BS）（1）

式中Eres是節(jié)點的剩余能量，d（j，BS）是候選節(jié)點j到基站BS的距離，d（CH，j）是簇頭節(jié)點與候選節(jié)點j之間的距離，Delay（CH，j）表示簇頭節(jié)點CH與候選節(jié)點j之間的平均延時。該轉(zhuǎn)發(fā)代價函數(shù)是基于以下條件建立的：

①轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點應(yīng)具有最大的剩余能量Eres（j）。

②轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點距離BS即d（j，BS）越近越好，距離CH即d（CH，j）越遠(yuǎn)越好。

③簇頭CH與轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點之間的延時Delay（CH，j）越小，實時性越好。

所有候選節(jié)點中FRN（j）值最大的節(jié)點將被選為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。在下一跳中，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點作為簇頭尋找下一個轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，一直重復(fù)這個過程，直到下一跳為BS節(jié)點。最終，建立起一條從簇頭節(jié)點到BS節(jié)點的最優(yōu)傳輸路徑。圖2描述了數(shù)據(jù)傳輸階段的流程圖。

3 仿真實驗

為了驗證本文提出的EDEEC路由算法的可行性和有效性，對EDEEC及LEACH、ARPEES協(xié)議在OMNET++仿真軟件中進(jìn)行了仿真實現(xiàn)。在仿真實驗中，各節(jié)點均勻分布在500 m×500 m的方形區(qū)域內(nèi)，基站設(shè)置在（250，500）的位置，并且能量不受限制，設(shè)置所有節(jié)點初始化能量為2 J，其他仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示。

三種算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期如圖3所示，橫坐標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的輪數(shù)，縱坐標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)中剩余的存活節(jié)點數(shù)。可以看出，LEACH、ARPEES、EDEEC三種算法的網(wǎng)絡(luò)生命周期分別為246、635、691輪，EDEEC算法有效延長了整個網(wǎng)絡(luò)的存活時間，是LEACH協(xié)議算法的兩倍多，相較ARPEES提高了8.8%。

4 小結(jié)

針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境過程中，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點能量消耗不均勻?qū)е虏糠止?jié)點失效過快，提出了一種基于事件驅(qū)動的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控?zé)o線路由算法——EDEEC算法。該算法通過減少簇內(nèi)控制信息的發(fā)送數(shù)量，根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)代價函數(shù)從候選節(jié)點中選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點來縮短數(shù)據(jù)傳輸距離，減少能量消耗，從而提高整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期。仿真實驗結(jié)果表明，EDEEC算法更好地解決了網(wǎng)絡(luò)能量消耗不均衡問題，其網(wǎng)絡(luò)生命周期相較ARPEES提高了8.8%，是LEACH的2.8倍。

本研究算法在分簇過程中簇頭節(jié)點選擇時elector節(jié)點是隨機(jī)指定的，未考慮節(jié)點剩余能量，后續(xù)研究中應(yīng)進(jìn)一步限定elector節(jié)點指定時的最低剩余能量閾值，并通過KeilMDK開發(fā)平臺將算法程序移植到硬件感知節(jié)點，以更好地實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的實時在線監(jiān)測。

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