一种无线传感器网络异构分簇模型的簇头调度方案

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）Ｖｏｌ．２８　Ｎｏ．２Ａｐｒ．２００８

　　文章编号：１６７３－５４３９（２００８）０２－００４７－０６

一种无线传感器网络异构分簇模型的簇头调度方案

王　珺，曹涌涛，糜正琨

３．趋势科技中国研发中心，江苏南京　２１０００８

１，２

３

１

１．南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京　２１０００３

２．南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，江苏南京　２１００９３

摘　要：将无线传感器网络划分成簇会有效利用系统资源，近来提出的基于异构分簇模型的无线传感器

网络，是指网络中存在多种不同能力的节点，能力强的节点自动成为簇头，这种网络避免了复杂的簇头选举过程并有效降低了普通节点的硬件复杂性和成本。但是，固定簇头的方法会削弱系统的负载均衡以及健壮性。为了解决这个问题，提出了一种基于自适应退避策略的簇头调度方案，该方案通过适当增加冗余度实现传感节点的ｋ覆盖，增强了网络的健壮性。同时，依赖于地理信息和剩余电池能量信息，簇头节点通过自主周期性睡眠来保证系统负载的均衡分配，延长网络生存期。关键词：异构传感器网络；调度算法；系统生存期中图分类号：ＴＰ３９３　　　文献标识码：Ａ

ＡＨｅａｄＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＭｅｃｈａｎｉｓｍｉｎＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓＣｌｕｓｔｅｒ－ｂａｓｅｄ

ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ

ＷＡＮＧＪｕｎ，ＣＡＯＹｏｎｇ－ｔａｏ，ＭＩＺｈｅｎｇ－ｋｕｎ

１，２

３

２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＮｏｖｅｌＳｏｆｔｗａｒｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９３，Ｃｈｉｎａ３．ＣｈｉｎａＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｅｎｔｅｒ，ＴｒｅｎｄＭｉｃｒｏＣｏｒｐ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００８，Ｃｈｉｎａ

１

１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｃｈｉｎａ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｔｏｃｌｕｓｔｅｒｓｅｎａｂｌｅｓｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌｉｍｉｔｅｄｅｎｅｒｇｙ

ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆｔｈｅｄｅｐｌｏｙｅｄｓｅｎｓｏｒｎｏｄｅｓ．Ｉｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｉｓｏｒｇａｎｉｚｅｄｉｎｔｏｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｃｌｕｓｔｅｒｓ，ｗｈｅｒｅｓｏｍｅｍｏｒｅｐｏｗｅｒｆｕｌｎｏｄｅｓｔａｋｅｏｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｒｏｌｅｔｏｃｏｎｔｒｏｌｎｅｔｗｏｒｋｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ｉｔｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｅｎｓｕｒｅｔｈａｔｅｎｅｒｇｙｄｉｓｓｉ－ｐａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｓａｎｄ“ｃｒｉｔｉｃａｌｓｅｎｓｏｒｎｏｄｅｓ”ｉｓｂａｌａｎｃｅｄ．ＷｅｐｒｏｐｏｓｅａＣｌｕｓｔｅｒＨｅａｄＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｃｈｅｍｅｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｗｈｉｃｈｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｓｈｏｕｌｄｂｅｔｕｒｎｅｄｏｆｆｏｒｏｎ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｖｅｒ－ａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｓｗｅｌｌａｓｒｅｓｉｄｕａｌｂａｔｔｅｒｙｐｏｗｅｒ，ｗｈｉｃｈｃａｎｌｅａｄｔｏｍｏｒｅｕｎｉｆｏｒｍｅｎｅｒｇｙｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎａｍｏｎｇｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｎｏｄｅｓａｎｄｃｒｉｔｉｃａｌｓｅｎｓｏｒｎｏｄｅｓ，ｔｈｕｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｌｉｆｅｔｉｍｅ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｓｃｈｅｍｅｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｓｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｃｈｅｍｅ；Ｎｅｔｗｏｒｋｌｉｆｅｔｉｍｅ

１　无线传感器网络异构分簇模型

　　收稿日期：２００７－０１－２４；修回日期：２００７－０５－２５

基金项目：国家自然科学基金（６０５０３０２１）、江苏省高技术研究

计划（ＢＧ２００６０３９）资助项目

通讯作者：王　珺　电话：（０２５）８３４９２６０２

Ｅ－ｍａｉｌ：ＷＡＮＧ＿ＪＵＮ＠ｎｊｕｐｔ．ｅｄｕ．ｃｎ

分簇方法作为公认的一种有效的传感器网络自组织算法

［１］

，节点通过约定的协议选举出各自的

“簇头”，从而将网络划分成簇，簇头管理簇内的普

４８南京邮电大学学报（自然科学版）　　　　　　　　　　２００８年　

通节点，簇头之间通过信息交互完成全网拓扑的构建。同时，分簇算法还可以帮助完成路由选择、资源

［２－３］

管理以及数据融合等功能。近来，多位国外学者对基于分簇模型的异构传感器网络进行了研究。异构传感器网络是指网络存

［４］

在多种类型的节点，某一类节点具有较强的能力，如较大的电池容量、较强的计算能力和存储能力、带有功率控制的天线等等，此时可以由这些能力较强的节点直接充当簇头的角色，完成网络的自组织。与同构算法相比，异构分簇算法避免了复杂的线半径覆盖范围之内，即使是ｋ－１个簇头发生故障，依然能够保证节点的正常工作。从而提高整个网络的健壮性。

（２）在每一个工作轮次，仅有部分簇头工作，其他簇头处于休眠状态，一个簇头节点是否休眠依赖于其通信范围是否被其他簇头完全覆盖。为了避免盲点和实现簇头的负载均衡，簇头节点的休眠采用基于节点剩余能量（ＲＥＩ）的加权退避策略。同时，传感节点因为簇头节点的休眠，将不再固定加入某一个活跃的簇，也就是说“关键节点”将不再固定，簇头选举过程和簇头轮换过程，节省了网络带宽和电池能源；同时普通节点只承担感知和基本数据传输的任务而不需要数据融合、节点管理以及与Ｓｉｎｋ节点通信等复杂的功能，所以制造工艺相对简单，从而有可能降低整个系统的成本。

但是异构分簇网络会导致网络的负载不均衡［５］

，比如因为异构网络采用固定簇头的方式，簇头是不能轮转的，当采用单跳（Ｓｉｎｇｌｅ－ｈｏｐ）方式与簇头通信的时候，最外围的节点因为需要长距离的传输将会首先消耗掉自己的电池能量；反过来，当采用多跳（Ｍｕｌｔｉ－ｈｏｐ）方式与簇头通信，最靠近簇头的节点需要转发外围节点的分组从而消耗更多的能量，导致电池过早耗尽，如图１所示。这两种通信方式不可避免地都会出现负载不均衡的问题，导致某些节点过快死亡，这些节点称为“关键节点”。同时簇头也会因为管理的普通节点数量不同导致簇头节点之间负载不均衡，簇头和“关键节点”的生存期决定了系统生命。

图１　异构分簇网络中两种簇内通信方式

另外，在固定簇头的异构网络中，当某一个簇头因为自身电池能量耗尽或者遭受到外力打击而崩溃时，其簇内的某些传感节点有可能因为不在其他簇头的通信半径之内而丧失与基站的联系，导致数据的不完整和部分网络功能的缺失，降低系统健壮性。

为了解决以上两个问题，本文提出了一种无线传感器网络异构分簇结构的簇头调度方案，该方案包括：

（１）通过冗余的方法有效实现簇头对普通节点的ｋ覆盖，即每一个普通节点至少在ｋ个簇头的无

从而有效降低了“关键节点”效应，实现了传感节点的负载均衡。

尽管之前有学者研究了使用节点休眠调度来降

低系统能耗的方法［６］

，但到目前为止在异构分簇的传感器网络中还没有类似的方法提出。本文所提出的方法不仅能够有效延长网络生命，并且增强了系统的健壮性。

２　系统模型与定义

本文所研究的异构分簇传感器网络工作在一个二维平面上，存在两种不同的节点：普通传感节点与簇头节点。节点是不移动的，但拓扑会发生变化，因为节点可能因为睡眠或者崩溃导致临时性或永久性处于非工作状态。

两个节点之间的通信距离我们用ｒ来表示。无线通信系统中的通信距离受到多种因素的影响，如障碍物、传播方式等等，不同节点因为所处环境的不同从而产生不同的通信距离。在无线传感器网络算法的设计与理论分析中，为了简单，一般采用理想的Ｆｒｉｉｓ自由空间模型和ＴｗｏＲａｙ地面反射的信号传播模型。自由空间模型中，节点的通信距离表示为：

ｒ＝λＰｔＰＧｔＧｒ

４πｒＬ其中，Ｐｒ是达到数据正确接收信噪比门限的接收功率，Ｐｔ是发送功率，Ｇｔ是发送天线的增益，Ｇｒ是接收天线的增益ＴｗｏＲａｙ，Ｌ是系统的损耗因子，λ是波长。而离表示为

地面反射的信号传播模式中节点的通信距ｒ＝ＰｔＧｔＰＧｒｈ２ｔｈ２ｒ

１／４

ｒＬ其中，ｈｔ是发送天线的高度，ｈｒ是接收天线的高度。相同的传感器节点这些参数也是相同的，即产生的

　第２期　王　珺等：一种无线传感器网络异构分簇模型的簇头调度方案４９

通信距离是固定的。所以在目前的无线传感器网络的研究分析中，一般都是假定相同节点无线通信距离是相同的，即ｒ是一个固定的值，如文献［１—７］都采用了固定通信距离，所以本文也采用这个假设。

簇头的无线覆盖范围是指以这个节点为圆心，以ｒ为半径的圆。传感节点Ａ被簇头Ｂ覆盖是指Ａ位于Ｂ的无线覆盖范围之内。ｋ－覆盖是指工作区域内每一个普通传感节点至少被ｋ个簇头所覆盖。

假定簇头节点知道自己的位置信息，位置信息不一定是全局，可以是与基站的相对位置，这种假设在收集完相邻簇头信息之后，每一个簇头通过

基本几何计算的方法来判断自己的无线半径是否被

［７］

相邻簇头所覆盖，从而决定自己是否可以进入休眠状态。

从图２中可以看出，簇头的无线通信范围完全被Ｎｋ、Ｎｊ、Ｎｌ的无线通信范围的合集所覆盖，即使簇头Ｎｉ休眠，其覆盖范围内的普通节点依然可以通过其他簇头正常工作。

是在异构环境下是合理的，因为簇头节点的能力较强，可以通过ＧＰＳ设备或者采用其他复杂的定位技术来获得自己的位置信息。

假定节点是通过飞机或发射装置布洒到特定的区域，比如敌方的作战区域或危险的、人类难以接近的地方，这时节点的分布满足二维泊松过程，即普通传感节点的分布是一个密度参数为λｓ的二维静态泊松点过程，在区域Ａ里面普通节点的数量Ｎｉ（Ａ）等于ｎ的概率满足下式：－λｎ

　ｐ（Ｎｉ（Ａ）＝ｎ）＝ｅｉ‖Ａ‖

（λｎ！ｉ‖Ａ‖）（１）

其中，‖Ａ‖表示区域Ａ的面积。

类似的，簇头节点的分布是一个密度参数为λｈ

的二维静态泊松点过程，在区域Ａ里面普通节点的数量Ｎｈ（Ａ）等于ｎ的概率满足下式：

－λ‖Ａ‖

ｎ

　ｐ（Ｎｈ（Ａ）＝ｎ）＝ｅｈ（λｎ！ｈ‖Ａ‖）（２）

３　簇头调度方案

新的簇头调度方案首先通过冗余簇头节点实现普通节点的ｋ－覆盖，即每一个普通节点至少在ｋ个簇头的无线覆盖范围内。系统的运作划分为“轮”，在每一个工作轮次，只有部分簇头节点维持工作状态而其他簇头节点休眠。一个簇头的无线通信范围完全被相邻簇头所覆盖，则可以进入休眠状态。同时，为了实现簇头的负载均衡和避免“盲点”的产生，本节采用一个分布式的加权退避策略来调度簇头是否休眠。方案具体实施过程如下：

每一个工作轮次分为节点调度阶段和稳定工作阶段。初始，所有的簇头节点处于工作状态，通过广播方式通知相邻的簇头以及普通节点自己的存在，广播消息包括自己的ＩＤ，位置信息以及剩余能量信息（ＲＳＩ）。广播后，簇头节点负责收集相邻簇头的信息。

图２　节点覆盖情况示例

当一个簇头发现自己可以进入“休眠”状态后，不能立刻进入休眠状态，这是因为需要避免“盲点”的产生。参见图３，当两个簇头同时进入休眠状态时，就有可能存在一个区域不被任何的簇头所覆盖，

形成所谓的“盲点”［７］

。本方案的解决方法是：当节点Ａ发现在所有邻居簇头中自己的剩余电池能量最少，为了保证负载均衡，就发出Ｔｒｙ－ｔｏ－Ｓｌｅｅｐ消息来通知其他簇头，等待其他节点的应答消息；否则，设置一个加权的随机退避定时器，权值的设定依赖于剩余电池能量ＲＳＩ：

Ｔｄ＝Ｒａｎｄｏｍ（１，ＴｍａｘＥｒｅｓｉｄｕａｌ

ＥＥ）Ｅｍａｘ

（３）

ｒｅｓｉｄｕａｌ和ｍａｘ如果在定时没有到达之前节点剩余电池能量和初始电池能量，节点Ａ收到了另外一个。簇头节点的Ｔｒｙ－ｔｏ－Ｓｌｅｅｐ消息，为了避免盲点的产生，Ａ停止定时器，恢复工作状态。当定时Ｔｄ到达，节点Ａ则广播Ｔｒｙ－ｔｏ－Ｓｌｅｅｐ消息，等待其他节点的应答消息。当节点接收到所有的相邻活跃簇头对这个消息的应答，进入休眠状态。

图３　盲点出现情况示例

５０南京邮电大学学报（自然科学版）　　　　　　　　　　２００８年　

当Ｔｍａｘ到达，所有保持活跃的簇头进入工作状态。活跃的簇头广播Ｉ－ａｍ－Ｈｅａｄ消息通知普通传感节点，普通节点选择加入某一个簇头形成的簇（如根据信号强弱、簇头的剩余电池能量、节点ＩＤ等等）。当所有普通节点确定自己的选择之后，系统进入稳定工作状态。稳定工作阶段的时间长度要远大于簇头选择阶段，远小于平均簇头生命期。

稳定工作阶段结束之后，系统进入新一轮的簇头调度阶段。

以使得传感节点由１－覆盖变为２－覆盖，即健壮性提高了２倍。

４　系统性能分析

本节分析系统冗余性与健壮性的关系。因为簇头是以强度为λｈ的同构泊松点过程均匀分布在一个二维的区域内，在区域Ａ里面簇头节点的数量Ｎ（Ａ）等于ｎ的概率满足下式，

λ‖Ａ‖ｐ（Ｎ（Ａ）＝ｎ）＝ｅｈ（λｎｈ！‖Ａ‖）

ｎ（４）

其中，‖Ａ‖表示区域Ａ的面积。一个传感节点Ｂ至少被ｋ个簇头所覆盖的概率ｐｋ等于至少ｋ个簇头位于以Ｂ为圆心，ｒ为半径的圆内的概率，即有

２ｐ－ｋ－１

ｍ∑（λ－λπｒ２ｋ＝１ｈπｒ）ｍ＝０

ｍ！ｅｈ（５）

我们用Ｎ代表在区域Ａ中传感节点的数目，因为传感节点以强度为λｓ的同构泊松点过程均匀分布在区域Ａ中，所以Ｎ是一个参数为λｓ‖Ａ‖的泊松分布。再用ｐ和ｐｍｉｎ分别代表所有传感节点是ｋ－覆盖的概率以及它的下限，有

　ｐ≥ｐｍｉｎ＝ＥｐＮ

ｋ

＋∞

‖

＝∑

（λｓ‖Ａ‖）ｉ

－λｓ‖Ａｉ＝０

ｉ！ｅｐｋ

ｉ

＝ｅ

－λｓ‖Ａ‖（１－

ｐｋ）λπｒｋ－１＝ｅ－λ（λｓ‖Ａ‖ｅｈ

２ｈπ

ｒ２）ｍｍ∑＝０

ｍ！（６）

当网络中传感节点数量一定，即λｓ为常数时，式（６）准确表明了系统中簇头平均数目λｈ与所有传感节点是ｋ－覆盖的概率ｐ之间的关系。

二者的关系如图４所示，这里设置λｓ＝

０．０１和‖Ａ‖＝１０４

（即１００个传感节点分布在１００ｍ×１００ｍ图的区域内４中可以看出），曲线代表参数，λｈ的少量增长会导致ｒ和ｋ的取值不同ｐｍｉｎ超过某。从一设定的门限，意味着簇头节点一定程度的冗余将会明显增强系统的健壮性。例如，当我们固定ｒ＝３０，冗余度增加１／３（λｈ从０．

００３增加到０．００４）可图４　ｋ覆盖概率

因为ｐｍｉｎ下所有传感节点被是一个相当宽松的上界ｋ－覆盖的概率要大的多，在实际情况

，仿真实验也说明了这一点，例如，图４显示当固定ｒ和λｈ分别为３０和０．００３时，所有节点被１－覆盖的可能性大于８２％，但在实际仿真实验中，这种情况下所有的传感节点都是２－覆盖的。

算法某一方面性能的提高必然会带来额外的开销，这一般是不可避免的，需要在这些系统性能之间取得折中。本文提出的算法提高了系统的健壮性和负载均衡性，这两个性能对于异构分簇网络来说是极为重要的，由此带来的开销主要包括两个方面：

（１）簇头节点数量的增加，即系统总成本的增加。系统总成本由簇头的成本和传感器节点的成本组成，即Ｃｔｏｔａｌ＝ＮｃｈＣｃｈ＋ＮｓｅｎｓｏｒＣｓｅｎｓｏｒ，其中，Ｎｃｈ、Ｃｃｈ、Ｎｓｅｎｓｏｒ、Ｃｓｅｎｓｏｒ分别表示簇头节点的数量与单个成本以及传感器节点的数量与单个成本。簇头节点的数量是由系统健壮性决定的，根据式（６）以及图４所知，当固定ｒ＝３０，为实现传感节点的２－覆盖，即提高冗余性２倍，冗余度需要增加１／３（从０．００３增加到０．００４），即簇头数量需要增加三分之一。

（２）簇头节点总能耗的增加，包括：

瞯为实现负载均衡，簇头节点需要协调通信，由此会带来额外能量消耗，如周期性的簇头广播消息的发送与接收Ｓｌｅｅｐ、为避免盲点产生所必须的Ｔｒｙ－瞯和计算开销所引起的额外能耗Ｉ－ａｍ－Ｈｅａｄ等消息的发送与接收等。簇头节点根；ｔｏ－据相邻簇头的位置进行计算，在收集完相邻簇头信

息之后，每一个簇头通过基本几何计算的方法来判

断自己的无线半径是否被相邻簇头所覆盖，从而决定自己是否可以进入休眠状态。根据参考文献［１—２，４］，节点计算所带来的系统能耗与无线通信的系统能耗相比是微不足道的，所以这里不考虑计算带来的能耗。

　第２期　王　珺等：一种无线传感器网络异构分簇模型的簇头调度方案５１

　　瞯簇头节点周期性睡眠／唤醒之间切换所带来的能量消耗。

５　仿真实验和结果

通过ＮＳ２仿真工具来评价本节所提出的算法。实验模型由１００个传感节点和３０个簇首节点组成，它们随机均匀分布在（ｘ＝０，ｙ＝０）至（ｘ＝１００，ｙ＝１００）的这个正方形区域内，每个传感节点的初始电池能量为２焦耳，簇首节点的初始能量为６焦耳。无线通信距离图６表示随工作轮次的增加存活的簇头节点数目的变化情况。簇头节点采用周期性的睡眠机制，有效缓解了某些簇头节点因为负担过重而过早消耗电池能量的现象，延长了簇头的生命期。

设定为３０个单位长度，Ｓｉｎｋ节点位于（５０，１７５）的位置。

为了分析系统的能耗，我们引入Ｈｅｉｎｚｅｌｍａｎ［１］

所提出的一种简单的无线信道模型ｋｂｉｔ加了以上通信开销的计算。为了客观地评价算法的性能，分组比特长度Ｌ＝２０，同样参照，在仿真实验中增Ｈｅｉｎｚｅｌｍａｎ所提出的简单无线信道模型ｋｂｉｔ，１００，ｂｉｔＴｒｙ，工作状态切换所带来的启动能耗设定为－ｔｏ－Ｓｌｅｅｐ和Ｉ－ａｍ－设定簇头广播消息长度为Ｈｅａｄ等消息的长度固定为１０．１ｕＪ［７］

。在每一个稳定工作阶段，普通节点每隔０．５秒收集环境参数生成一个原始的数据分组并向簇头发送，簇头将簇内成员（包括簇头本身）的所有数据分组进行数据融合Ｓｉｎｋ，重新封装生成一个新的分组再传送到将直接把原始数据分组传递给远方的节点。如果一个节点的附近没有簇头的产生Ｓｉｎｋ节点。每一，它个轮次的工作时长为１０秒。

我们把簇头调度方案加入到Ｍｈａｔｒｅ提出的单

跳异构传感网协议（ＳＨＨＮ）［３］

，将所提出的算法称为ＳＨＨＮ－ＨＳ。仿真实验测量的主要数据是系统生存期，包括传感节点生存期与簇头节点生存期。

图５表示随工作轮次的增加存活的传感节点数目的变化情况。可以看出簇头调度方案明显延长了第一个传感节点死亡的时间，即增强了系统的负载均衡。这是因为我们提出的方案通过簇头的调度动态调节了传感节点的通信距离，从而明显消除了那些“关键节点”的影响。

图５　传感节点生存期示意图

图６　簇头节点生存期示意图

６　结束语

异构网络是指网络存在多种类型的节点，某一类节点具有较强的能力，充当簇头的角色。但是，无论是采用多跳还是单跳通信方式，异构网络都面临着负载不均衡以及健壮性差这两个问题。本文提出了一种无线传感器网络异构分簇结构的簇头调度方案，通过冗余的方法有效实现簇头对普通节点的ｋ覆盖，提高网络的健壮性。并采用周期性地休眠调度和自适应退避机制，降低“关键节点”效应，实现系统的负载均衡。同时理论分析表明着簇头节点一定程度的冗余将会明显增强系统的健壮性。参考文献：

［１］ＨＥＩＮＺＥＬＭＡＮＷＢ，ＣＨＡＮＤＲＡＫＡＳＡＮＡＰ，ＢＡＬＡＫＲＩＳＨＮＡＮ

Ｈｃｒｏｓｅｎｓｏｒ．ＡｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋｓ－［ｓｐｅｃｉｆｉｃＪ］．ＩＥＥＥｐｒｏｔｏｃｏｌＴｒａｎｏｎａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒＷｉｒｅｌｅｓｓＭｉ，

－２００２，１（４）：６６０－６７０．

［２］ＣＡＯＹｏｎｇｔａｏ，ＣＨＥＮＨｅ．ＡＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈ

ａｎＩＣＥＡｄａｐｔｉｖｅＴｒａｎｓｏｎＢａｃｋｏｆｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｔｒａｔｅｇｙｆｏｒ，２００６（２）Ｗｉｒｅｌｅｓｓ：６０９Ｓｅｎｓｏｒ－６１３．

Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥ－［３］ＬＩＵＬｉｆｅｉ．ＡｎＥｎｅｒｇｙ－ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＲｏｕｔｉｎｇａｎｄＳｅｌｆ－ＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏ－

ｒｉｔｈｍｏｆＰｏｓｔｓｉｎＷｉｒｅｌｅｓｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ，［２００５，Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ１２（２）ｏｆ：Ｃｈｉｎａ８７－９３．Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ［４］ＭＨＡＴＲＥＶ，ＲＯＳＥＮＢＥＲＧＣ．Ｄｅｓｉｇｎｇｕｉｄｅｌｉｎｅｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒ

ｎｅｔｗｏｒｋｓ：ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｄＨｏｃ［５］ＮｅｔｗｏｒｋｓＭＨＡＴＲＥＪｏｕｒｎａｌＶ，ＲＯＳＥＮＢＥＲＧ，２００４，２（１）：Ｃ．４５Ｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ－６３．

ｖｓＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ

ＣｌｕｓｔｅｒｅｄＩＥＥＥＩＣＣＳｅｎｓｏｒ，２００４，２７（１）Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：３６４６：ＡＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅ－３６５１．

Ｓｔｕｄｙ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｏｆ５２南京邮电大学学报（自然科学版）　　　　　　　　　　２００８年　

　　曹涌涛（１９７５－），男，江苏阜宁人。上海交通大学电子工程系博士，现趋势科技中国研发中心工程师。２０００年在理工大学通信工程学院获硕士学位。主要研究方向为移动计算、ａｄｈｏｃ和传感器网络。

［６］ＫＵＭＡＲＳ，ＬＡＩＴＨ，ＢＡＬＯＧＨＪ．Ｏｎｋ－ＣｏｖｅｒａｇｅｉｎａＭｏｓｔｌｙＳｌｅｅｐ－［７］ＴＩＡＮＤ，ＧＥＯＲＧＡＮＡＳＮＤ．ＡＣｏｖｅｒａｇｅ－ＰｒｅｓｅｒｖｉｎｇＮｏｄｅＳｃｈｅｄｕ－

１ｓｔＡＣＭＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．２００２：３２－４１．

ｌｉｎｇＳｃｈｅｍｅｆｏｒＬａｒｇｅＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥ＰｒｏｃｏｆｔｈｅｉｎｇＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋ［Ｃ］∥ＰｒｏｃｏｆＡＣＭＭｏｂｉＣｏｍ．２００４：１４４－１５８．

作者简介：

　　王　珺（１９７５－），女，江苏南京人。南京邮电大学通信与信息工程学院讲师，南京大学计算机系博士生。２００１年在理工大学通信工程学院获硕士学位。主要研究方向为宽带网络技术、传感器网络、人工智能以及网络安全。

　　糜正琨（１９４６－），男，浙江上虞人。南京邮电大学通信与信息工程学院教授，博士生导师，ＩＴＵ－Ｔ中国专家组成员。１９６７年毕业于复旦大学物理系，１９８１年在南京邮电学院获工学硕士学位。目前主要研究方向为宽带交换和通信网技术。

（上接第４６页）参考文献：

［１］Ｍａｒｉａ－ＧａｂｒｉｅｌｌａＤｉＢｅｎｅｄｅｔｔｏ，ＧｕｅｒｉｎｏＧｉａｎｃｏｌａ．超宽带无线电基

础［Ｍ］．葛利嘉泽．北京：电子工业出版社，２００５．

［２］ＳＣＨＯＬＴＺＲＡ，ＬＥＥＪｏｏｎ－Ｙｏｎｇ．ＰｒｏｂｌｅｍｓｉｎＭｏｄｅｌｉｎｇＵＷＢＣｈａｎ－［３］ＣＲＡＭＥＲＲＪＭ，ＳＣＨＯＬＴＺＲＡ．ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆａｎＵｌｔｒａ－Ｗｉｄｅ－ＢａｎｄＰｒｏｐ－［４］ＧＨＡＳＳＥＭＺＡＤＥＨＳＳ，ＭＥＮＢＥＲＳＭ．ＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄＭｏｄｅｌｉｎｇ

ｔｉｆｉｅｒ，２００４，５２（１０）：１７８６－１７９６．

ｏｆａｎＵｌｔｒａ－ＷｉｄｅＢａｎｄｗｉｄｔｈＩｎｄｏｏｒＣｈａｎｎｅｌ［Ｊ］．ＤｉｇｉｔａｌＯｂｊｅｃｔＩｄｅｎ－ａｇａｔｉｏｎＣｈａｎｎｅｌ［Ｊ］．ＤｉｇｉｔａｌＯｂｊｅｃｔＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒ，２００２，５０（５）：５６１－５７０．ｎｅｌｓ［Ｊ］．ＤｉｇｉｔａｌＯｂｊｅｃｔＩｄｅｎｔｉｆｉｅｒ，２００２，１：３－６．

［１０］张在琛，毕光国．超宽带室内信道模型［Ｊ］．电气电子教学学

报，２００４，２６（６）：６０－６３．

［１１］柳光明，谢银芳，刘宇飞．超宽带室内信道模型和参数分析［Ｊ］．

移动通信，２００４（７）：１４－１６．

作者简介：

　　马钰昕（１９８３－），男，浙江嘉兴人。南京邮电大学通信与信息工程学院硕士研究生。目前研究方向为移动通信与无线技术。

［５］ＳＰＥＮＣＥＲＱ，ＲＩＣＥＭ，ＪＥＦＦＳＢ，ｅｔａｌ．ＡＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＭｏｄｅｌｆｏｒＡｎｇｌｅ

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ｉｆＡｒｒｉｖａｌｉｎＩｎｄｏｏｒＭｕｌｔｉｐａｔｈＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＤｉｇｉｔａｌＯｂｊｅｃｔＩｄｅｎｔｉｆｉ－

［６］ＳＡＬＥＨＡ，ＶＡＬＥＮＺＵＥＬＡＲ．ＡＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＭｏｄｅｌｆｏｒＩｎｄｏｏｒＭｕｌ－［７］ＦＯＥＲＳＴＥＲＪ．Ｃｈａｎｎｅｌｍｏｄｅｌｉｎｇｓｕｂ２ｃｏｍｍｉｔｔｅｅｒｅｐｏｒｔｆｉｎａｌ［Ｓ］．［８］欧阳永艳．超宽带通信信道模型［Ｊ］．桂林电子工业学院学报，

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［９］李波，张春业，赵同明．超宽带室内参考信道模型的研究［Ｊ］．电

气电子教学学报，２００５，２７（４）：５９－６１．ＩＥＥＥＰ８０２．１５－０２／３６８ｒ５，Ｎｏｖ．２００２．

ｔｉｐａｔｈＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＪＳＡＣ，１９８７，ＳＡＣ５（２）：１２８－１３７．

　　酆广增（１９４３－），男，江苏无锡人。南京邮电大学通信与信息工程学院教授，博士生导师。（见本刊本期第２３页）