林志貴 ，張國濤 ，張曉慧 ，杜春輝 ，劉 瑩

（1.天津工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，天津 300387；2.天津工業(yè)大學(xué) 天津市光電檢測(cè)技術(shù)與系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300387）

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSNs）使人們及時(shí)準(zhǔn)確地獲取需要的信息，在環(huán)境監(jiān)測(cè)、目標(biāo)識(shí)別、災(zāi)害預(yù)防和監(jiān)控等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[1].受攜帶電池能量限制，傳感器節(jié)點(diǎn)使用壽命有限.因此，能量一直是WSNs應(yīng)用的重要瓶頸.隨著無線傳能技術(shù)的發(fā)展，特別是磁耦合無線傳感技術(shù)的發(fā)展，為全天候解決WSNs的能量問題提供了新的途徑[2].

通過磁耦合技術(shù)為WSNs網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)無線傳能，可以構(gòu)建可充電無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[3]（wireless rechargeable sensor networks，WRSNs）.網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)充電策略通常分為單個(gè)移動(dòng)充電設(shè)備（mobile charger，MC）一對(duì)一充電[4]、多MC一對(duì)一充電[5]、單MC一對(duì)多充電、多MC一對(duì)多充電4種方式.一對(duì)一充電方式中，對(duì)于單個(gè)節(jié)點(diǎn)來說充電效率較高，但MC能量利用率較低，由磁耦合傳能原理[6]可知，一個(gè)MC同時(shí)可為多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行充電，實(shí)現(xiàn)一對(duì)多充電.Xie等[7]將網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分成均勻的正六邊形單元，采用單個(gè)MC為單元內(nèi)多個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)充電，目標(biāo)是規(guī)劃MC的充電路徑，使得MC的休息時(shí)間比率最大.這種單MC方案的可擴(kuò)展性差，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大時(shí)，無法保證網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)及時(shí)充電.Wu等[8]采用多MC一對(duì)多充電方式，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量閾值，通過分布式聚類算法（distributed clustering algorithm，DCA）選擇多個(gè)組頭，依據(jù)組頭對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組，給每組分配一個(gè)MC進(jìn)行一對(duì)多充電.這種方案適用于密集分布的傳感器網(wǎng)絡(luò)、超低功耗傳感器網(wǎng)絡(luò)等，一定程度上解決了單對(duì)單充電規(guī)劃可擴(kuò)展性問題[2].

網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗與路由協(xié)議息息相關(guān)，不同的路由協(xié)議，造成節(jié)點(diǎn)功能不同，進(jìn)而消耗能量也不一樣.例如：劉鐵流等[9]提出一種新的分簇WSNs網(wǎng)絡(luò)多跳節(jié)能路由協(xié)議，有效降低了節(jié)點(diǎn)的能耗，延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期.呂紅芳等[10]提出了一種能量均衡的多跳路由協(xié)議，能夠均衡網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期.Flooding協(xié)議和Gossiping協(xié)議[11]是兩個(gè)傳統(tǒng)WSNs網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議.Gossiping協(xié)議是對(duì) Flooding協(xié)議的改進(jìn)，這兩個(gè)協(xié)議不需要維護(hù)路由信息，也不需要任何算法，在WRSNs網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用很廣泛[12].針對(duì)傳統(tǒng)洪泛算法所表現(xiàn)出來的固有缺陷，研究者們也做了大量的研究工作，例如王明陽等[13]對(duì)傳統(tǒng)洪泛、改進(jìn)的固定概率洪泛，以及動(dòng)態(tài)概率洪泛的性能作了比較.張小慶等[14]將路由區(qū)域限定在指定的區(qū)域內(nèi)，極大改進(jìn)了傳統(tǒng)洪泛路由算法的無方向性、盲目性.但是上述文獻(xiàn)都是針對(duì)WSNs網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析的，對(duì)于能夠進(jìn)行能量補(bǔ)充的 WRSNs來說，WSNs路由協(xié)議是否適合WRSNs，還需要作具體分析.

本文針對(duì)一對(duì)多充電環(huán)境下的WRSNs，通過劃分充電簇（簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)同時(shí)充電），分析不同路由協(xié)議對(duì)簇內(nèi)存活節(jié)點(diǎn)數(shù)以及剩余能量的影響.首次分析在一對(duì)多充電環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議對(duì)能量分配的影響，為選擇合適的路由協(xié)議以及MC能量分配及調(diào)度提供依據(jù).

1 可充電網(wǎng)絡(luò)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

可充電無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由傳感器節(jié)點(diǎn)、移動(dòng)充電設(shè)備（MC）和基站（base station，BS）組成，如圖 1所示.

將傳感器網(wǎng)絡(luò)劃分成多個(gè)連續(xù)的充電簇單元，每個(gè)充電簇的結(jié)構(gòu)如圖2所示.每個(gè)正六邊形代表一個(gè)充電簇[7].每個(gè)充電簇內(nèi)，MC通過磁耦合同時(shí)為多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)充電；多個(gè)MC遍歷網(wǎng)絡(luò)中需要補(bǔ)充能量的充電簇，返回基站補(bǔ)充自身的能量.

圖1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Network structure

圖2 充電簇結(jié)構(gòu)Fig.2 Charge cluster structure

在邊長為L（m）的正方形區(qū)域WRSNs內(nèi)，隨機(jī)部署 n個(gè)節(jié)點(diǎn)（n=1，2，3，…），便于充電簇建立以及充電簇剩余能量分析，本文采用洪泛路由協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，并提出以下基本假設(shè)：

假設(shè)1：每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都有唯一的ID，且節(jié)點(diǎn)的初始能量相等；

假設(shè)2：傳感器節(jié)點(diǎn)部署之后，不會(huì)隨著時(shí)間推移而移動(dòng)；

假設(shè) 3：基站的坐標(biāo)為（L/2，L/2），位于仿真區(qū)域的中心位置；

假設(shè)4：每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都能與其所有鄰居節(jié)點(diǎn)通信；

假設(shè)5：網(wǎng)絡(luò)劃分成k個(gè)充電簇，充電簇劃分后不再改變，第j個(gè)充電簇（1

1.2 充電簇

MC與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的充電距離是由MC的充電能力決定的，因此，以充電距離D為半徑的圓的內(nèi)接正六邊形作為充電簇，如圖2所示.充電簇的中心O作為MC的充電停留位置，一個(gè)充電簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)可以被MC同時(shí)充電.

1.3 路由協(xié)議

1.3.1 洪泛路由協(xié)議

洪泛路由算法是一種廣播式路由協(xié)議[15]，也稱擴(kuò)散法（Flooding），不需要維護(hù)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和路由計(jì)算，假設(shè)源節(jié)點(diǎn)A需要將數(shù)據(jù)包發(fā)送至匯聚節(jié)點(diǎn)D，采用的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示，節(jié)點(diǎn)間的連線表示兩節(jié)點(diǎn)在通信范圍內(nèi)可直接通信.節(jié)點(diǎn)A首先將數(shù)據(jù)包p的副本廣播，則其鄰居節(jié)點(diǎn)B、E、G接收，并將接收的數(shù)據(jù)包通過廣播的形式轉(zhuǎn)發(fā)（除去節(jié)點(diǎn)A），以此類推，直到源節(jié)點(diǎn)廣播的數(shù)據(jù)包p的副本到達(dá)匯聚節(jié)點(diǎn)D或數(shù)據(jù)包的生命周期（TTL）為0.圖3中，當(dāng)B、E和G都收到源節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)包，并轉(zhuǎn)發(fā)給各自的鄰居節(jié)點(diǎn)；作為B、E和G的鄰居節(jié)點(diǎn)F收到來自它們的同一報(bào)文，F(xiàn)將轉(zhuǎn)發(fā)先到的數(shù)據(jù)包給其所有的鄰居節(jié)點(diǎn)，后到相同的數(shù)據(jù)包將被丟棄；最終，目的節(jié)點(diǎn)D收到節(jié)點(diǎn)F的數(shù)據(jù)包，至此，完成了源節(jié)點(diǎn)A與目的節(jié)點(diǎn)D之間的數(shù)據(jù)包傳輸任務(wù).廣播式的洪泛路由具有實(shí)現(xiàn)簡單，不需要為保持網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒑蛯?shí)現(xiàn)復(fù)雜的路由計(jì)算而消耗能量資源等優(yōu)點(diǎn)，適用于健壯性要求高的場(chǎng)合.

圖3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.3 Network topology

1.3.2 Gossiping路由協(xié)議

Flooding路由協(xié)議是WSNs的廣播式路由協(xié)議，其在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過程中存在數(shù)據(jù)內(nèi)爆（Implosion）問題，即出現(xiàn)一個(gè)節(jié)點(diǎn)可能多次接收同一個(gè)數(shù)據(jù)包，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中充斥了大量無用的重復(fù)報(bào)文，嚴(yán)重消耗節(jié)點(diǎn)的能量，影響了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存周期.Hedetniemi等[16]提出Gossiping閑聊法，避免了Flooding路由協(xié)議中的“內(nèi)爆”問題，Gossiping路由協(xié)議對(duì)Flooding路由協(xié)議的改進(jìn)使用的是隨機(jī)原則，節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)不再采用廣播的形式，而是根據(jù)概率隨機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包到鄰居節(jié)點(diǎn)，接著該鄰居節(jié)點(diǎn)再以相同的方式向其鄰居節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)該數(shù)據(jù)包，直到數(shù)據(jù)包到達(dá)接收終端[17-18].但Gossiping協(xié)議下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量也不可補(bǔ)充.

2 無線通信能耗模型及能耗均衡度

2.1 無線通信能耗模型

WRSNs中節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸能量消耗模型[19]如圖4所示.節(jié)點(diǎn)能耗模型主要考慮發(fā)射電路能量消耗、功率放大器的能耗以及接收電路接收信號(hào)能量損耗3個(gè)部分.功率放大器的作用是為了補(bǔ)償路徑損耗，保證信號(hào)的信噪比達(dá)到接收機(jī)可接收值.發(fā)送端發(fā)送k bit特?cái)?shù)據(jù)到距離為d的接收端時(shí)，發(fā)送端消耗的能量為ETx（k，d）.

圖4 能耗模型示意Fig.4 Energy consumption model

式中：Eelect為發(fā)送電路或者接收電路每發(fā)送或接收單位比特?cái)?shù)據(jù)所消耗的能量；ETx-elect（k）表示發(fā)射k比特?cái)?shù)據(jù)時(shí)發(fā)射電路的能量消耗；ETx-amp（k，d）表示發(fā)射k比特?cái)?shù)據(jù)，傳輸距離為d時(shí)功率放大器的能量消耗.因此，發(fā)送端傳輸k比特?cái)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸距離為d時(shí)能量消耗ETx（k，d）為：

式中：εfs和εmp分別與信道傳輸模型有關(guān)，εfs為自由空間傳輸模型中的能耗系數(shù)，εmp為多路徑衰減傳輸模型中的能耗系數(shù)，節(jié)點(diǎn)傳輸過程中，采用何種方式傳輸取決于傳輸距離的大小；d表示發(fā)射機(jī)與接收機(jī)之間的距離；d0是一個(gè)距離常數(shù)，表示傳輸距離與能量消耗之間的關(guān)系.當(dāng)收發(fā)端距離小于d0時(shí)，則使用自由空間衰減模型；否則，采用多路徑衰減模型.

由式（3）可知，當(dāng)節(jié)點(diǎn)之間距離比較大時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰肯囊矔?huì)比較大，因此，傳輸距離要求不大于d0.當(dāng)接收端接收k比特?cái)?shù)據(jù)時(shí)，接收端的能量消耗ERx（k）為：

式中：ERx-elect（k）表示接收k比特?cái)?shù)據(jù)時(shí)接收電路的能量消耗.網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)在收到數(shù)據(jù)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和融合，降低節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，處理融合單位比特?cái)?shù)據(jù)需要的能量損耗為EDA，則融合k比特?cái)?shù)據(jù)所消耗的能量為 EDA（k）.

2.2 能耗均衡度

WRSNs中，采用能耗均衡度衡量路由協(xié)議對(duì)充電簇能耗均衡性的影響，能耗均衡度直接反映充電簇的能耗.

式中：E0為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的初始能量；numj代表充電簇j中的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù).由式（8）可得充電簇的能耗，則充電簇的能耗均衡度如公式（9）和公式（10）所示.

式中：VAR（cj，rmax）代表充電簇cj的能耗均衡度，VAR（cj，rmax）波動(dòng)幅度越大表明能耗的不均衡性越強(qiáng)；充電簇cj代表網(wǎng)絡(luò)中第j個(gè)部署有節(jié)點(diǎn)的充電簇；表示第j個(gè)充電簇的能耗；表示rmax輪后k個(gè)充電簇中能量消耗的最小值；表示 rmax 輪后k個(gè)充電簇中能量消耗的最大值.

3 充電簇構(gòu)建

3.1 MC充電半徑的確定

依據(jù)文獻(xiàn)[20]中的一對(duì)一充電和一對(duì)二充電的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，分別進(jìn)行曲線擬合得到公式（11）和公式（12）.

式中：ri為MC與節(jié)點(diǎn)i（0

由圖5可知，隨著MC和節(jié)點(diǎn)間距離的增加，充電效率單調(diào)遞減.當(dāng)r≥3 m時(shí)，充電效率接近于0，因此，MC可以同時(shí)進(jìn)行無線充電的節(jié)點(diǎn)最大范圍是3 m.為了獲得較高的充電效率，本文取r=1 m作為MC的充電半徑進(jìn)行分析.

圖5 充電效率與距離關(guān)系Fig.5 Relationship between charging efficiency and distance

通常，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署，同時(shí)給k個(gè)節(jié)點(diǎn)充電，精確地給出μ（r）（k＞2）的定義式很困難，r為覆蓋k個(gè)節(jié)點(diǎn)最小圓的半徑，即MC可以充電的最大范圍.根據(jù)以上分析，可以得到一對(duì)多充電效率μk滿足：

由式（13）可知，被MC同時(shí)充電節(jié)點(diǎn)數(shù)越多，總充電效率越高，即μ2（r）<μ3（r）<…<μk-1（r）<μk（r）.

3.2 充電區(qū)域的劃分

依據(jù)充電半徑，將網(wǎng)絡(luò)劃分成連續(xù)的正六邊形充電簇結(jié)構(gòu).選定區(qū)域（0，0）點(diǎn)作為第一個(gè)充電簇的中心位置，之后以第一個(gè)充電簇作為基準(zhǔn)進(jìn)行擴(kuò)展，完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域的填充劃分，充電簇按照其填充網(wǎng)絡(luò)的順序作為編號(hào)規(guī)則進(jìn)行編號(hào).將網(wǎng)絡(luò)區(qū)域邊長L設(shè)置為30 m，充電簇的邊長設(shè)置為1 m，其編號(hào)如圖6所示.

圖6 充電簇的編號(hào)順序Fig.6 Order of clusters

3.3 節(jié)點(diǎn)所屬充電簇的確定

正六邊形充電簇在網(wǎng)絡(luò)中分布以及節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)部署如圖7所示，其中“點(diǎn)”代表普通節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)中心的“五角星”代表基站（BS）.

圖7 節(jié)點(diǎn)在充電簇中的隨機(jī)分布Fig.7 Random distribution of nodes in charging cluster

為了確定網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)部署的任一節(jié)點(diǎn)（xi，yi）所屬的充電簇，本文參考文獻(xiàn)[21]中確定節(jié)點(diǎn)所屬網(wǎng)格號(hào)的方法來確定節(jié)點(diǎn)所屬的充電簇：

輸入：充電簇的中心位置坐標(biāo)（xp，yp），任意節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)（xi，yi），充電距離（rc）

輸出：充電簇的節(jié)點(diǎn)數(shù)

圖8所示A、B、C、D 4點(diǎn)所屬充電簇的確定方法分別代表了算法中列舉的4種情況.

圖8 節(jié)點(diǎn)所屬充電簇的確定Fig.8 Determination of charging cluster to which node belongs

3.4 充電簇的剩余能量

假設(shè)網(wǎng)絡(luò)有k個(gè)充電簇，cj代表第j個(gè)充電簇，充電簇中有numj個(gè)節(jié)點(diǎn)；簇內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量變化各不相同，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的能耗變化導(dǎo)致了充電簇能耗的動(dòng)態(tài)變化，所以從節(jié)點(diǎn)剩余能量變化的角度考慮充電簇的剩余能量.假設(shè)充電時(shí)簇j中節(jié)點(diǎn)i的能量消耗為E（i，cj），E（i，cj）主要由節(jié)點(diǎn)的發(fā)送能耗和接收能耗決定.

網(wǎng)絡(luò)總的剩余能量Eres為

4 仿真分析

為比較分析Flooding路由協(xié)議和Gossiping路由協(xié)議對(duì)一對(duì)多充電簇環(huán)境下的WRSNs性能的影響，選取充電簇內(nèi)存活節(jié)點(diǎn)、充電簇剩余能量以及充電簇能耗均衡度3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析.仿真軟件為MATLAB2010b.

4.1 仿真參數(shù)設(shè)置

網(wǎng)絡(luò)區(qū)域?yàn)?0 m×30 m，隨機(jī)部署200個(gè)節(jié)點(diǎn)，基站位于區(qū)域中心（15，15），充電半徑設(shè)置為1 m，節(jié)點(diǎn)初始能量設(shè)置為2 J，仿真參數(shù)的具體設(shè)置如表1所示.

表1 仿真參數(shù)Tab.1 Simulation parameters

4.2 充電簇中存活節(jié)點(diǎn)數(shù)分析

網(wǎng)絡(luò)中共劃分有383個(gè)充電簇，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過1 500輪的數(shù)據(jù)傳輸，隨機(jī)選取15個(gè)部署有節(jié)點(diǎn)的充電簇，分別是第 1、11、51、111、141、171、181、191、211、231、251、271、291、301、351 個(gè)充電簇.Flooding路由協(xié)議和Gossiping路由協(xié)議下15個(gè)充電簇的存活節(jié)點(diǎn)數(shù)從0～1 500輪的變化過程如圖9所示.網(wǎng)絡(luò)中其它充電簇節(jié)點(diǎn)存活情況與輪數(shù)關(guān)系與此類似.

由圖9可知，圖9（b）中曲線轉(zhuǎn)折現(xiàn)象較圖9（a）少，說明在Gossiping路由協(xié)議環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗較均衡.由圖9看出，采用Flooding協(xié)議時(shí)多個(gè)充電簇在不到1 500輪時(shí)，節(jié)點(diǎn)就已經(jīng)全部死亡；采用Gossiping協(xié)議時(shí)多個(gè)充電簇在1 500輪時(shí)還未有節(jié)點(diǎn)死亡.說明正六邊形充電簇方式下，Gossiping協(xié)議較Flooding協(xié)議能夠減少充電簇內(nèi)的死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)，延長網(wǎng)絡(luò)壽命.

4.3 充電簇剩余能量分析

充電簇剩余能量是簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)剩余能量之和.網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行1 500輪后，隨機(jī)選取的15個(gè)充電簇的剩余能量在Flooding路由協(xié)議和Gossiping路由協(xié)議下從0～1 500輪的變化過程如圖10所示.網(wǎng)絡(luò)中其它充電簇剩余能量變化情況與輪數(shù)關(guān)系與此類似.

圖9 網(wǎng)絡(luò)充電簇存活節(jié)點(diǎn)數(shù)與輪數(shù)關(guān)系Fig.9 Relationship between live nodes number and rounds number of network charging clusters

圖10 網(wǎng)絡(luò)中充電簇剩余能量與輪數(shù)關(guān)系Fig.10 Relationship between residual energy and rounds number of network charging clusters

由圖10可知，充電簇剩余能量呈指數(shù)變化，圖10（b）中曲線明顯比圖 10（a）中下降平緩，說明在Gossiping路由協(xié)議環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗較低.由圖10（a）可以看出，采用Flooding協(xié)議時(shí)多個(gè)充電簇在不到1 500輪時(shí)，剩余能量就已經(jīng)接近于0了，而圖10（b）中采用Gossiping協(xié)議時(shí)多個(gè)充電簇能量接近于0的輪數(shù)明顯比圖10（a）靠后.具體到第351個(gè)充電簇，F(xiàn)looding路由協(xié)議環(huán)境下，大約400輪時(shí)，簇內(nèi)剩余能量就接近于0了，但在Gossiping路由協(xié)議環(huán)境下，大約1 500輪時(shí)，簇內(nèi)剩余能量才降至0.說明正六變形充電簇方式下，Gossiping協(xié)議較Flooding協(xié)議能夠減緩充電簇剩余能量的下降，延長生命周期.

4.4 充電簇能耗均衡度分析

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行1 500輪后，F(xiàn)looding路由協(xié)議和Gossiping路由協(xié)議下，充電簇能耗均衡度如圖11所示.

圖11 1 500輪后充電簇的能耗均衡度Fig.11 Energy consumption equilibrium of recharge clusters after 1 500 rounds

由圖11可知，采用Flooding路由協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，經(jīng)過1 500輪之后，充電簇的能耗均衡度集中在0.1和0.5之間，而且曲線變化比較規(guī)律；基于Gossiping路由協(xié)議的充電簇能耗均衡度集中在0和0.6之間，而且曲線變化比較隨機(jī).說明Gossiping協(xié)議雖然解決了Flooding協(xié)議中的“內(nèi)爆”問題，減少了能量浪費(fèi)，但能耗均衡度低；也說明無線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的路由協(xié)議，沒有考慮節(jié)點(diǎn)能量可補(bǔ)充性，不適合一對(duì)多無線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò).

5 結(jié)束語

基于磁耦合諧振的一對(duì)多無線可充電傳感器網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合磁耦合諧振無線傳能特點(diǎn)，將網(wǎng)絡(luò)劃分成多個(gè)正六邊形充電簇.分別基于Flooding路由協(xié)議和Gossiping路由協(xié)議，分析充電簇內(nèi)存活節(jié)點(diǎn)數(shù)和剩余能量的變化情況以及充電簇的能耗均衡度.從仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出，正六變形充電簇方式下，F(xiàn)looding路由協(xié)議和Gossiping路由協(xié)議對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)存活數(shù)及充電簇剩余能量的影響是不同的；Gossiping協(xié)議雖然解決了Flooding協(xié)議中的“內(nèi)爆”問題，減少了網(wǎng)絡(luò)能耗，但充電簇能耗均衡度低，說明傳統(tǒng)WSNs中的路由協(xié)議不適合WRSNs，特別是一對(duì)多充電環(huán)境下的WRSNs.實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明對(duì)于一對(duì)多充電環(huán)境下的WRSNs，選擇路由協(xié)議時(shí)，不僅要考慮是否能夠減少網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的死亡率、減少網(wǎng)絡(luò)能耗，還應(yīng)該考慮是否能改善網(wǎng)絡(luò)充電簇的能耗均衡性，因?yàn)槁酚蓞f(xié)議影響到充電簇的能耗均衡度，進(jìn)而影響能量傳輸效率.為改善充電簇的能耗均衡度，可以從設(shè)計(jì)新的路由協(xié)議或構(gòu)建合適的充電簇兩方面著手進(jìn)行.