一種多傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集協(xié)議的研究與設(shè)計

一種多傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集協(xié)議的研究與設(shè)計

數(shù)據(jù)收集是傳感器網(wǎng)絡(luò)最基本的應(yīng)用，也是復(fù)雜應(yīng)用的基礎(chǔ)。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中收集數(shù)據(jù)有兩個非常重要的研究問題。其中之一是如何高效構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以及通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)有效的能量路徑。其次，基于有效的能量路徑，如何確保網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。有效的能量路徑可以延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期，服務(wù)質(zhì)量是傳感器網(wǎng)絡(luò)實際應(yīng)用的基本要求。在現(xiàn)有的典型數(shù)據(jù)收集協(xié)議中,泛洪(flooding)協(xié)議實現(xiàn)簡單,不需要為網(wǎng)絡(luò)保持拓?fù)湫畔⒑蛯崿F(xiàn)復(fù)雜的路由發(fā)現(xiàn)算法,適用于健壯性要求高的場合,缺點是存在信息內(nèi)爆(implosion)問題和部分?jǐn)?shù)據(jù)重疊(overlap)現(xiàn)象.SPIN數(shù)據(jù)收集協(xié)議解決了擴(kuò)散法存在的不足之處,缺點是在傳輸新數(shù)據(jù)過程中,直接向鄰居節(jié)點廣播ADV數(shù)據(jù)包,沒有考慮其所有鄰居節(jié)點由于自身能量的原因不愿意承擔(dān)起轉(zhuǎn)發(fā)新數(shù)據(jù)的功能,無法傳輸新數(shù)據(jù)而出現(xiàn)“數(shù)據(jù)盲點”.次優(yōu)樹數(shù)據(jù)收集協(xié)議將數(shù)據(jù)收集過程中的以數(shù)據(jù)為中心路由轉(zhuǎn)化為最小Steiner樹,樹上每個中間節(jié)點都對收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,減少了數(shù)據(jù)的傳輸量,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)的能量消耗,但它不適合大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)相關(guān)性低的網(wǎng)絡(luò).平衡融合樹(BATR)數(shù)據(jù)收集協(xié)議通過平衡網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有節(jié)點的能量消耗,延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期,但由于簇頭節(jié)點不監(jiān)測數(shù)據(jù),只對簇內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,影響了數(shù)據(jù)的精確性,此協(xié)議不適合大規(guī)模網(wǎng)絡(luò).LEACH數(shù)據(jù)收集協(xié)議采用動態(tài)成簇算法平衡網(wǎng)絡(luò)能量消耗、延長網(wǎng)絡(luò)生命周期,且它的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形成是完全分布式的,不需要全局的網(wǎng)絡(luò)信息,缺陷是采用單跳路由,要求節(jié)點具有較大功率通信能力,擴(kuò)展性差,也不適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò).HEED數(shù)據(jù)收集協(xié)議與LEACH類似,但在簇頭收集完數(shù)據(jù)后,簇頭之間通過多跳方式與基站通信,但它沒有考慮數(shù)據(jù)的區(qū)分服務(wù).分析上述現(xiàn)有的數(shù)據(jù)收集協(xié)議,屬于周期性數(shù)據(jù)收集的協(xié)議有LEACH,BATR,HEED,屬于事件驅(qū)動數(shù)據(jù)收集的協(xié)議有Flooding,SPIN,次優(yōu)樹數(shù)據(jù)收集協(xié)議.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有與應(yīng)用高度相關(guān)的特性,如考慮煤礦井下采掘區(qū)的安全檢測,適用其環(huán)境的傳感器網(wǎng)絡(luò)必須具備以下特性:一是網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大,網(wǎng)絡(luò)需要覆蓋整個采掘區(qū)和主要巷道;二是有實時性要求,當(dāng)節(jié)點監(jiān)測到某字段值(如瓦斯?jié)舛?超過閾值時,必須以最快速度返回給觀測者.通常情況下采取周期性數(shù)據(jù)收集模式,井下節(jié)點周期性地將監(jiān)測數(shù)據(jù)返回給匯聚節(jié)點;但當(dāng)節(jié)點監(jiān)測到某字段值超過閾值時,則需要采取事件驅(qū)動數(shù)據(jù)收集模型,將數(shù)據(jù)迅速返回給匯聚節(jié)點.本文提出了一種具有區(qū)分服務(wù)功能、基于分簇結(jié)構(gòu)的混合型數(shù)據(jù)收集協(xié)議(miscellaneousdatagatheringprotocolbasedonnodeclusteringinwirelesssensornetworks,MDGP),此協(xié)議同時包含了周期性數(shù)據(jù)收集、事件驅(qū)動數(shù)據(jù)收集方式,是一種混合型數(shù)據(jù)收集協(xié)議.MDGP構(gòu)建高效的簇-樹型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),對數(shù)據(jù)流傳輸采用區(qū)分服務(wù)機(jī)制來滿足服務(wù)質(zhì)量,并在數(shù)據(jù)傳輸過程中進(jìn)行高效的網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合處理.1簇-樹結(jié)構(gòu)的描述本文假設(shè)N個傳感器節(jié)點隨機(jī)均勻部署在一個M×M的二維正方形區(qū)域A內(nèi),具有如下性質(zhì):1)傳感器網(wǎng)絡(luò)為高密度靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),節(jié)點部署后不再移動,但可擴(kuò)充.所有傳感器節(jié)點都被事先編排惟一的ID號,編號不妨為1,2,…,n,惟一的匯聚節(jié)點Sink編號為0,Sink節(jié)點位置任意,只要它能與至少一個傳感器節(jié)點相互通信即可.2)所有節(jié)點不能獲知其位置信息,因為這將增加成本和能耗開銷.3)節(jié)點的初始能量可以異構(gòu)且不能補(bǔ)充,這更接近真實的網(wǎng)絡(luò)場景.4)各節(jié)點都有功率調(diào)節(jié)裝置,即無線發(fā)射功率可控,能夠根據(jù)接收者的距離遠(yuǎn)近來調(diào)節(jié)發(fā)射功率的大小.例如,BerkeleyMotes節(jié)點.每個節(jié)點均采用全向天線,各節(jié)點最大通信半徑為R.5)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點通過分布式成簇算法被劃分成不同的簇,每個簇由一個簇頭(clusterhead)節(jié)點和多個簇內(nèi)成員節(jié)點(clustermember)組成;所有簇頭節(jié)點形成以匯聚節(jié)點Sink為根的一棵數(shù)據(jù)匯集樹(datagatheringtree),樹上簇頭節(jié)點負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)融合操作和多跳路由轉(zhuǎn)化.簇-樹結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)描述如下:包含N個節(jié)點的平面無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可抽象為一個連通圖G=(V,E),V表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點集,E表示兩個節(jié)點間的雙向鏈路集,v0表示匯聚節(jié)點,|V|=N,設(shè)k為簇的個數(shù),用Ci={vij}表示第i簇中的節(jié)點集合,其中vi0表示第i簇的簇頭節(jié)點,vij表示普通節(jié)點.樹型結(jié)構(gòu)也可抽象為一個連通子圖G′=(V′,E′),V′表示樹上節(jié)點集,E′表示樹上兩個節(jié)點間的雙向鏈路集.則整個簇-樹結(jié)構(gòu)滿足以下條件:①k∑i=1Ci=n∑i=1kCi=n,所有節(jié)點都被劃分在k個簇內(nèi);②|Ci∩Cj|=?,任意兩個簇之間沒有交集;③|Ci|≥2,任意一個簇中的節(jié)點數(shù)目必須大于或等于2;④V′={vi0,i=1,2,…,k}∪{v0},樹上節(jié)點由所有簇頭節(jié)點和匯聚節(jié)點組成.在MDGP中,我們?yōu)閭鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點定義如下的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以維護(hù)節(jié)點的本地數(shù)據(jù)信息.typedefstruct{intID;*全網(wǎng)惟一的整數(shù)值標(biāo)識*floatEr;*剩余能量值*floatEa;*所有鄰居節(jié)點的平均剩余能量值*intd;*鄰居節(jié)點個數(shù),也稱為度*charstate;*簇頭或簇內(nèi)成員*intlink;*上連指針*floatTiFusion;*簇內(nèi)融合時延*}NodeLocalInfomationTable網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點ID用全網(wǎng)惟一的整數(shù)值標(biāo)識,例如節(jié)點vi的ID值為i;Eir表示節(jié)點vi的剩余能量值(residualenergy);Eia表示節(jié)點vi的所有鄰居節(jié)點的平均剩余能量值(averageresidualenergy);di表示節(jié)點的度(degree),即在vi通信半徑圓盤內(nèi)覆蓋的節(jié)點個數(shù),也稱為該節(jié)點的鄰居節(jié)點個數(shù);state表示節(jié)點vi的狀態(tài),分簇完成后,節(jié)點的狀態(tài)要么為簇頭(取值為′H′),要么為簇內(nèi)成員(取值為′M′);link表示上連指針,如果vi為簇頭節(jié)點,則它指向所在匯集樹中的父親節(jié)點,如果vi為簇內(nèi)成員節(jié)點,則它指向所屬簇的簇頭節(jié)點;TiFusion表示各簇頭節(jié)點的簇內(nèi)融合時延.2節(jié)點的重新分簇MDGP按“輪”(round)周期性運行,一輪包括簇的形成、匯集樹的構(gòu)造以及數(shù)據(jù)收集3個階段.由于簇頭節(jié)點比簇內(nèi)成員節(jié)點消耗更多的能量,加上惡劣的環(huán)境監(jiān)測也將造成不能預(yù)期的節(jié)點失效,周期性的重新分簇對于修復(fù)非連通區(qū)域以及在所有節(jié)點中平均分配能耗有非常重要的意義,當(dāng)要監(jiān)測的數(shù)據(jù)是動態(tài)的(如節(jié)點的剩余能量、節(jié)點度等),按輪重新分簇顯得尤為重要.MDGP協(xié)議包含簇的形成、匯集樹的構(gòu)造以及數(shù)據(jù)收集3個過程,其間涵蓋大量的消息傳遞,表1列出了為MDGP設(shè)計的所有報文格式及其描述,其中報文格式的第1項內(nèi)容為報文的類別號,用以彼此區(qū)分報文,這些報文將在本文中反復(fù)出現(xiàn).2.1樹立節(jié)點為節(jié)點的seb報文文獻(xiàn)中指出,以節(jié)點的剩余能量作為簇頭競爭的惟一參數(shù)并不能有效地解決能量異構(gòu)問題,該文提出了一種以鄰居節(jié)點的平均剩余能量與節(jié)點本身的剩余能量的比值作為節(jié)點競爭簇頭的參數(shù)的簇頭產(chǎn)生算法,使簇分配更加均勻且延長了網(wǎng)絡(luò)壽命.本文在此基礎(chǔ)上提出了一種以鄰居節(jié)點的平均剩余能量與節(jié)點本身的剩余能量的比值作為節(jié)點競爭簇頭的主要參數(shù),同時趨向于考慮“度”較高的節(jié)點作為簇頭,從而產(chǎn)生簇頭剩余能量較大、密度較高的簇,選舉出具有較小數(shù)目的簇頭覆蓋集,進(jìn)一步延長了整個網(wǎng)絡(luò)的壽命.每輪開始時,首先進(jìn)入鄰居信息獲取時段(neighbordiscoveryphase),用TNDP表示.在此期間每個節(jié)點以通信半徑rc(為節(jié)點最大通信半徑的一半,即rc=R2)廣播SEB(sensorbroadcasting)報文.SEB報文包含該節(jié)點的剩余能量值,每個節(jié)點根據(jù)鄰居節(jié)點發(fā)送的SEB報文內(nèi)容計算并更新節(jié)點本地信息表中的Ea和d值.不妨任取一節(jié)點vi,vj為鄰居,則Eia為Eia=1didi∑j=1Ejr.Eia=1di∑j=1diEjr.TNDP超時后,本輪進(jìn)入簇頭確定時段(headdecisionphase),用上述THDP表示.網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點根據(jù)式(1)計算得到該節(jié)點發(fā)送取得簇頭的申明報文CHB(clusterheadbroadcasting)的時刻t:t=(EiaEir×1di)×ΤΗDΡ?(1)t=(EiaEir×1di)×THDP?(1)這里,THDP是事先規(guī)定的簇頭選擇算法的持續(xù)時間值,Eir表示節(jié)點i的剩余能量.從式(1)可以看出,MDGP協(xié)議使用Eia?Eir作為節(jié)點競爭簇頭的主要參數(shù),使用節(jié)點的度di作為輔助參數(shù),特別是對于一些位于監(jiān)測邊界的節(jié)點,由于這些節(jié)點的度趨近于1或2,勢必增大了t的值,從而避免了其成為簇頭.MDGP協(xié)議這樣來產(chǎn)生簇頭:節(jié)點按式(1)完成時刻t的計算后,如果沒有收到任何鄰居節(jié)點發(fā)出的CHB報文,則該節(jié)點向鄰居節(jié)點廣播CHB報文申明自己是簇頭,如果該節(jié)點在t時刻前已經(jīng)收到了某鄰居節(jié)點廣播的CHB報文,則該節(jié)點立刻放棄簇頭競爭,然后每個節(jié)點根據(jù)自己的角色,修改節(jié)點本地信息表的state欄為′H′或′M′.簇頭確定階段THDP超時后,本輪進(jìn)入節(jié)點歸屬時段(nodeattachmentphase),用TNAP表示.對非簇頭節(jié)點而言,可能會收到幾個來自不同簇頭節(jié)點的CHB報文,節(jié)點向信號最強(qiáng)的簇頭發(fā)送JOM報文,申請加入該簇.其中state欄為′M′的節(jié)點還需進(jìn)一步更新link欄,使之指向所屬簇頭的ID.對簇頭節(jié)點而言,接收來自其所有簇內(nèi)成員節(jié)點的JOM報文.整個分簇的算法如圖1所示:2.2簇內(nèi)節(jié)點密度文獻(xiàn)給出了覆蓋比率和最少活動節(jié)點數(shù)量之間的關(guān)系式:k=-log(1-η)log(|A|+4√|A|rs|A|+4√|A|rs+πr2s)-?(2)其中,η表示用戶要求的覆蓋率(所有活動節(jié)點覆蓋的區(qū)域與整個監(jiān)測區(qū)域A面積的比值),k表示最少的活動節(jié)點數(shù)量,rs表示節(jié)點的感知半徑.簇內(nèi)節(jié)點只與自己的簇頭節(jié)點通信,它根據(jù)時隙表確定的順序?qū)⒈O(jiān)測到的數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭節(jié)點.假設(shè)區(qū)域A內(nèi)的節(jié)點密度為N?M2,簇半徑為rc,則簇內(nèi)的平均節(jié)點數(shù)為N×πrc2?M2,由于簇與簇之間存在交疊,因此簇內(nèi)節(jié)點數(shù)m應(yīng)小于N×πr2?M2,在節(jié)點密度很大的情形下,不僅數(shù)據(jù)冗余大,而且使得TDMA幀的時間較長,造成較大延遲.我們按式(2)選擇出k個工作節(jié)點,由這些節(jié)點進(jìn)行監(jiān)測,其余節(jié)點進(jìn)入睡眠狀態(tài),顯然k值可遠(yuǎn)小于N×πrc2?M2.例如,文獻(xiàn)指出,在200m×200m的區(qū)域均勻分布2000個節(jié)點,節(jié)點感知半徑為rs=12m,簇半徑即簇內(nèi)通信半徑rc=30m時,則每個簇中的平均節(jié)點數(shù)約為120,采用簇內(nèi)覆蓋思想后,若要求達(dá)到99%的覆蓋率,每個簇只需要27個節(jié)點工作.則TDMA幀的持續(xù)時間可以縮短,也可降低數(shù)據(jù)延遲,大大減輕了簇頭的負(fù)擔(dān).在MDGP中,每個簇頭根據(jù)簇內(nèi)活動節(jié)點的數(shù)目產(chǎn)生一個TDMA時隙表,簇頭作為協(xié)調(diào)者調(diào)度簇內(nèi)成員節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)的時隙.簇頭節(jié)點將包含時隙表的CBT報文(clusterheadbroadcastingtime-slot)通過廣播方式發(fā)送給簇內(nèi)成員節(jié)點.為了保證由所有簇頭節(jié)點形成的子圖是連通的,所有成為簇頭的節(jié)點自行調(diào)整無線電發(fā)射功率,使簇間通信半徑設(shè)置為R,即R=2rc,由于節(jié)點高密度部署,從上述簇生成算法的流程可知,覆蓋區(qū)域A的所有以簇頭為圓心、以rc為簇半徑的圓盤相互交疊或至少相接,當(dāng)簇頭通信半徑改為2rc時,由圖論知識可以證得所有簇頭節(jié)點形成的子圖是連通的.2.3打造集群集相對獨立的路由匯集樹算法考慮到由以上方法構(gòu)建的由所有簇頭節(jié)點形成的子圖是連通的,而構(gòu)造路由匯集樹實際上是構(gòu)造以Sink為根、該子圖的一棵生成樹,生成樹包含了網(wǎng)絡(luò)所有的簇頭且每個簇頭只有一個父親節(jié)點.我們用反向擴(kuò)散法思想來構(gòu)造路由匯集樹:首先,Sink節(jié)點使用擴(kuò)散法來發(fā)布SIB(sinkbroadcasting)報文,SIB報文內(nèi)容包括round,fatherID,hop,TFusion和δ,其中round表示輪數(shù),fatherID表示父節(jié)點的ID號,hop表示簇頭節(jié)點到匯聚節(jié)點Sink的跳數(shù),初始值為0,TFusion表示本輪的總控制融合時延,δ表示時延梯度值.構(gòu)建匯集樹的同時,通過級聯(lián)時延方法解決了匯集樹節(jié)點上數(shù)據(jù)融合的時間同步問題.級聯(lián)時延是指在以匯聚節(jié)點為根、以簇頭節(jié)點為中間節(jié)點的匯集樹中,樹上各中間節(jié)點根據(jù)其在樹上的深度等待相應(yīng)的融合時間后執(zhí)行數(shù)據(jù)融合操作,即離根節(jié)點越近的中間節(jié)點等待的融合時延越大,反之,離根節(jié)點越遠(yuǎn)的中間節(jié)點等待的融合時延越小.因此在報文擴(kuò)散的同時,每個中間節(jié)點必須根據(jù)本輪的總控制融合時延TFusion按梯度計算自己實際的融合時延TiFusion.為了控制擴(kuò)散過程,SIB報文包含一個輪值round,round按輪遞增1.各簇頭節(jié)點接收到SIB報文后,節(jié)點先在報文緩中區(qū)中檢查這個SIB報文的round值,如果發(fā)現(xiàn)己收到過此輪報文,則將它丟棄,如果是新報文,將fatherID值記入節(jié)點本地信息表的link,將跳數(shù)值增加1,即hop=hop+1,以此標(biāo)記本節(jié)點在樹上的深度,并向鄰居轉(zhuǎn)發(fā)SIB報文,然后,簇頭節(jié)點根據(jù)自身所在匯集樹上的深度計算簇內(nèi)融合時延.計算融合時延的公式為ΤiFusion=ΤFusion-2(hop×δ).由所有的簇頭節(jié)點構(gòu)建路由匯集樹的過程實際上是各簇頭節(jié)點指向父親節(jié)點的過程,對各簇頭節(jié)點構(gòu)建路由匯集樹算法如圖2所示:2.4緊急類別信息的融合路由匯集樹結(jié)構(gòu)建立以后,傳感器網(wǎng)絡(luò)就進(jìn)入了穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸階段.簇成員節(jié)點將數(shù)據(jù)發(fā)送給各自的簇頭節(jié)點,簇頭節(jié)點將數(shù)據(jù)融合后,通過匯集樹上其他的中間簇頭節(jié)點發(fā)送到Sink節(jié)點.我們在MDGP數(shù)據(jù)收集協(xié)議中提出區(qū)分服務(wù)的思想,區(qū)分服務(wù)(differentiatedservice)是IEIF(internetengineeringtaskforce)在QoS領(lǐng)域所做的工作.本文在對傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合的同時采取了區(qū)分服務(wù)機(jī)制.其思想是區(qū)分服務(wù)由充當(dāng)路由的簇頭節(jié)點提供,我們把服務(wù)類別分為兩種:常規(guī)的和緊急的.大多數(shù)通信流量屬于常規(guī)流量,但有一小部分分組屬于緊急類別,緊急類別的分組應(yīng)該可以直接通過匯集樹而不需等待數(shù)據(jù)融合.實現(xiàn)這種策略的一種做法是,在簇頭節(jié)點的輸出路徑上定義兩個輸出隊列,一個用于緊急類別的分組,另一個用于常規(guī)分組,當(dāng)一個分?jǐn)?shù)到來時,根據(jù)它的類別排入相應(yīng)的隊列,除非緊急隊列為空,否則總是緊急隊列得到優(yōu)先服務(wù).傳感器節(jié)點在監(jiān)測到數(shù)據(jù)后,馬上與關(guān)鍵字段設(shè)定的閾值進(jìn)行對比,根據(jù)對比的結(jié)果確定數(shù)據(jù)的服務(wù)類型,將此服務(wù)類型填充在數(shù)據(jù)分組的“數(shù)據(jù)類型”域中,然后將數(shù)據(jù)分組發(fā)送給簇頭節(jié)點;簇頭節(jié)點根據(jù)服務(wù)類型來為其選擇排入哪種服務(wù)隊列中.MDGP具有區(qū)分服務(wù)機(jī)制的數(shù)據(jù)收集算法描述為,對簇內(nèi)成員節(jié)點而言,由SIB報文喚醒后,節(jié)點開始采集監(jiān)測數(shù)據(jù),把監(jiān)測數(shù)據(jù)與設(shè)定閾值進(jìn)行比較,如果監(jiān)測到的數(shù)據(jù)值沒有超過閾值范圍,則SED(SEnsordata)數(shù)據(jù)報文的immediatetype字段值為FALSE,表示常規(guī)數(shù)據(jù);反之,則為TURE,表示緊急數(shù)據(jù),需要盡快傳送給匯聚節(jié)點,然后節(jié)點根據(jù)之前簇頭節(jié)點廣播的TDMA時隙按順序?qū)?shù)據(jù)SED報文發(fā)送給簇頭節(jié)點.對簇頭節(jié)點而言,它接收到其簇內(nèi)節(jié)點傳送來的SED數(shù)據(jù)報文后,首先查看分組的數(shù)據(jù)類別字段,判斷是否為緊急數(shù)據(jù),如果是常規(guī)數(shù)據(jù),則將其存儲在緩沖區(qū)內(nèi),等待融合時延時間到后,將緩沖區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)和自身監(jiān)測到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,即更新SED數(shù)據(jù)報文的data內(nèi)容、ID統(tǒng)一換成簇頭的ID,并把融合后的數(shù)據(jù)報文發(fā)送到它在匯集樹上的父節(jié)點;如果是緊急數(shù)據(jù),則不等待融合直接將該數(shù)據(jù)分組發(fā)送到它在樹上的父節(jié)點.簇頭節(jié)點與簇內(nèi)節(jié)點的數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)融合算法偽代碼如圖3所示:3mdgp與heed算法比較在NS2平臺上我們對MDGP進(jìn)行仿真測試,仿真場景1,2分別為1)100個無線傳感器節(jié)點隨機(jī)分布在100m×100m的平面監(jiān)測區(qū)域,匯聚節(jié)點遠(yuǎn)離監(jiān)測區(qū)域,位于坐標(biāo)(50,120);2)400個無線傳感器節(jié)點隨機(jī)分布在200m×200m的平面監(jiān)測區(qū)域,匯聚節(jié)點遠(yuǎn)離監(jiān)測區(qū)域,位于坐標(biāo)(100,225).場景1,2中所有節(jié)點都靜止不動,且都能與匯聚節(jié)點通信.接收機(jī)電路和發(fā)射機(jī)電路每處理1b數(shù)據(jù)的功耗為Eelec=50nJ?b,發(fā)射放大器向單位面積發(fā)射1比特數(shù)據(jù)的功耗為εamp=100pJ?b?m2,簇頭節(jié)點進(jìn)行本地處理和數(shù)據(jù)融合時,每處理1b的數(shù)據(jù)需要的能量損耗為EFusion=5nJ?b,節(jié)點空閑時能耗Pidle=0W,節(jié)點睡眠時能耗Psleep=0W.對于兩個實驗場景,設(shè)定的仿真參數(shù)如表2所示:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中衡量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集協(xié)議性能的一個主要指標(biāo)是網(wǎng)絡(luò)的生命周期