基于PEGASIS的WSN路由协议的研究与改进

基于PEGASIS的WSN路由协议的研究与改进摘要随着信息及网络通信等领域的技术迭代和进步，无线传感网络也出现了翻天巨变，目前，其已经应用都社会生活各个行业及领域，涉及国防军工、智能家居、环境检测等，但是从实际莹莹情况来看，由于检测环境往往处在复杂因素及条件影响下，无线传感节点往往无法及时而有效的实现节点或电源替换，这就导致网络经常出现阻滞。因此，在整个网络能量供应一定的条件下，设计出传输效率与能耗比例更低，且网络生命周期更长的新算法就具有显著价值。而作为该网络框架下的经典协议，

PEGASIS协议与LEACH协议相比，在一定程度上减少了网络传输所消耗的能量，延长了网络的生命周期。但由于其簇头选择规则为随机，因此簇点位置很容易就位于基站较远端，从而增加传输能耗，还会出现传输方向背离的情况，针对该问题，本文基于

PEGASIS协议进行了算法改进探索，改进后算法中簇头选择不再随机，而是每次都定位到与基站最近节点，有效降低能量浪费且抑制了数据传输方向背离的情况，实验结果表明，改进后的PEGASIS协议可将网络生命周期延长15.8%。关键词：PEGASIS；生命周期；簇头；选取策略ResearchandImprovementofWSNRoutingProtocolbasedonPEGASISAbstractWiththetechnologicaliterationsandprogressinthefieldsofinformationandnetworkcommunication,wirelesssensornetworkshavealsoundergonedramaticchanges,whichhavebeenappliedtovariousindustriesandfieldsofsociallife,involvingdefenseandmilitary,smarthome,environmentaltesting,etc.However,fromtheactualYingYingsituation,becausethedetectionenvironmentisoftenundertheinfluenceofcomplexfactorsandconditions,wirelesssensornodesareoftenunabletoachievetimelyandeffectivenodeorpowersupplyreplacement,whichleadstofrequentnetworkblocking.Therefore,undertheconditionofcertainenergysupplyofthewholenetwork,itisofsignificantvaluetodesignanewalgorithmwithlowerratiooftransmissionefficiencytoenergyconsumptionandlongernetworklifecycle.Asaclassicalprotocolinthisnetworkframework,thePEGASISprotocolreducestheenergyconsumedbythenetworktransmissionandextendsthenetworklifecycletoacertainextentcomparedtotheLEACHprotocol.However,sincetheclusterheadselectionruleisrandom,theclusterpointlocationiseasilylocatedatthefarendofthebasestation,whichincreasesthetransmissionenergyconsumptionandalsothetransmissiondirectiondeviation,toaddressthisproblem,thispaperexploresthealgorithmimprovementbasedonPEGASISprotocol.TheexperimentalresultsshowthattheimprovedPEGASISprotocolcanextendthenetworklifecycleby15.8%.Keywords:PEGASIS;

Lifecycle;

Clusterhead;

Selectionstrategy目录TOC\o"1-2"\h\u一、引言 引言1.1课题背景科技不断进步，也促进了通信方式向着多样和多元的方向发展，让网络信息充斥我们所在的空间。到目前为止，无线传感器经过多次迭代进步后，其获取信息的方式已经出现极大改变，原来仅能够进行一些简单信息的交流但是现在所能够传递与接收的信息形态及承载机制都已经出现显著变化，同时信息传输模式也从原来范围非常狭窄的局部地区，在技术赋能及基建支持下已经实现广域网络信息互动。目前传感器节点发展也是日新月异，小空间占有率依旧成为主流，而信息获取及处理机制及方法也取得了较大进步，这就是无线传感器网络（WSN）的面世，其是一门综合学科，涉及技术与原理范围非常宽泛，有硬件设计、网络开发、无线传输及电子学等等。WSN具有多方面功能，能够对复杂环境或条件下的要素及指标进行实时跟踪并感知，同时还具备目标参数信息及数据进行较大覆盖面和精准度的采集、处理等多样化功能，并将这些处理后的数据或信息上传并汇集到上位节点。目前，许多科研机构和高等院校对无线传感器网络的基本原理和应用价值进行了一系列的研究和探索。随着WSN技术持续发展，在此期间研究者也在不断对无线传输技术完善及升级，结合而形成的无线传感器网络已经展现其巨大潜力及对社会经济发展的强劲驱动力，另外在国防安全领域也持续绽放异彩。目前，国内外对于无线传感器网络的研究日益加强。《人民日报》将WSN总结为未来50年的第一项新型无线通信技术；在评估未来最具潜力的五项新技术时，《美国日报》将WSN列为最具潜力的五项技术之一。在该技术研发领域，柏林大学也创建了专业化的无线通信实验机构，不断加大投入。从发展趋向进行推测可知，无线传感器技术必然是未来具有重大影响力的技术因素之一，也会逐渐在全世界普及发展。在WSN中，存在着较大有待克服的技术疑难，典型的就是节点能量问题，其具有一定限度，一旦消耗完毕，不管是采用充电供能还是直接更换电池等都并非简单就可以完成的工作[1]。因此，无线传感器网络路由协议[2]的研究推进，极大增加网络通信时间，并且显著增强了信息传递效能，还可以降低网络节点的能量消耗。因此，无线传感器网络路由协议的研究对WSN存在突出价值。本文主要研究无线传感器网络的PEGASIS(Power-EfficientGatheringinSensorInformationSystems)协议[3]。1.2国内外研究现状上世纪中叶，作为科领域重心地带的北美地区向世界市场公开了第一代传感器网络，并已经完成了对于该技术的基本架构设计与研发工作，其是基于当前无线通讯技术，从而在复杂条件下实现传感器间的连接，从而创新性的获得以一对一通信功能，将这一结构与无线控制器结合，就能够基本构成本文所讨论的无线传感网络结构。但是这一阶段此结构还较为原始，仅能够实现简单信息抓取与传输，研究者对此投入大量精力，将这种一代传感器网络进行持续性发展。随着其他领域科技的融入与利用，通讯方式也在发生颠覆式改变，端对端模式已经得到扩展与完善，利用串口、并口之类技术及工艺，并将其与无线控制结合，就事实上已经形成具有多方面功能的且能够同时完成多个任务，在传输效率与质量方面获得极大进步的传感器网络。这种新模式帮助人类获得凭借其感知无法检测到的信息，同时也显著增强了传输效率，而这种结构也被叫做二代无线传感器网络。大约在20世纪90年代，通信技术领域又出现新突破，该种技术机制取代串口和并口，并且完美适配无线传感器网络，这种技术也就是通常所说总线技术，并基于这种应用形态而构成了三代无线传感器网络。由此可见，传感技术在并不算久的时间内快速迭代，当前研究界关注的重点方向就是无线路由协议，并在其中酝酿了四代无线传感网络[4]。由于路由协议目前所呈现的广泛适用场景及发展潜能，许多研究者基于不同行业特殊性而构想了专门路由算法，并大幅度推动该领域研究发展。Heinzelman等构想并公开具有较高实用性的LEACH协议[5]。其特色就是自适应集簇，且运行过程中具有较低功耗，正是在该算法中，第一次出现了关于簇的定义，并且进行了实际利用，从这一定义出发对检测传感器进行了节点分层，一部分承担簇头功能，另一部分仅为普通传输节点。因此，每个集群包含一个簇头节点和多个传输节点。如图1-1所示，有三个集群，其中集群1内N1、N2、N4、N5为普通传输节点，N3为簇头节点。同理，集群2和集群3中N10和N13为簇头节点。对于传输节点来说，其作用非常简单，就是进行环境信息获取，基于传感器性能抓取诸如气压、温湿度等的参数数据等，并将其传送到簇头。而此时承担接收点工作的簇头，需要承担对这些信息处理并在之后将其发送到基站的功能。而在这个过程中，簇头会有一定能耗。这种通信模式也被形象的叫做单跳。该模式价值颇高。Lindsey等在广泛吸纳已有协议成果后对外公开PEGASIS协议[2]。该算法提供了最近距离传感节点的计算机制，并让它们形成链聚类。该算法特殊性在于，有且仅有单一簇头节点，其承担两项功能，一方面依旧能够接收附近节点信息，另一方面还能够将常见节点信息进行总体性和融合性的处理，并完成向基站传输工作。图1-1LEACH协议中传感器节点分类对于无线传感器网络路由协议，国内外学者对经典的路由协议进行了大量的优化改进[6-9]。例如文献[6]中，王林平等人提出了PDCH新算法[6]，此算法为避免PEGASIS协议长链的存在，采用了分层结构，并在一条链上选择了两个簇头，由其仿真结构可知，抑制网络能耗水平，并客观上缓解负载不均衡现象，提高网络生命周期预期。文献[7]和[8]中，刘伟强等人提出的PEGASIS-I（PEGASIS-Improved）协议[7]是将监测区域看成是以基站为中心的圆形区域，并将此区域分成若干子区域，子区域内，节点与节点形成通信路由树，数据先从树叶传输至树根，再由树根发送至基站。有效提高了能量效率，避免了长链，延长了网络生命周期。而李舒颜等人提出的G-PEGASIS协议[8]其中特点就是实现区域等宽划分，从而确保准确定位基站最近的节点，利用贪婪算法（GreedyAlgorithm）构造主链，并在这些等宽区域中形成树状网链结构，同时由主链节点轮流充当簇点，从而提高网络生命周期预期。文献[9]中，田恩泽提出了PEGASIS-EA（EnergyAverage）算法[9]，在分簇、簇内成链、簇头节点的选择等方面进行改进。其中，簇头节点的选择根据各个簇内的每个节点的剩余能量及其到基站的距离决定。改进后的协议同现有的LEACH以及PEGASIS路由协议相比，系统能耗更低，网络生命周期更长，并且延迟更低。1.3论文研究的目的与意义无线传感器网络作为一种具有极高技术含量且深具研究领域综合性的新技术，对其探索与研究中也延伸出大量新技术课题，而其中一个重要方向就是节点定位，目前已经针对这一问题进行了诸多算法方面的研发与改进。现阶段该领域研究关注点在于让感知信息更快且质量更好的方式进行传输，让传输数据中包含更多有效信息量。而对于无线传感器技术开发，研究者普遍都非常重视对网络七层架构中的网络层问题探讨，而这也是路由协议所在的层，需要注意的是，对传感器节点来说，其生命周期与传输质效都直接受到节点能量利用水平的影响，因此路由协议的价值就凸显出来，需要提供传输质量更高且网络支持时长更久的路由协议。当下，关于这一领域的研究国内外都在积极开展，并基于各种环境及运行条件而开发出多样的路由协议，目前该领域算法有两类，一类针对定位问题，另一类则是针对最优路径问题。后一类算法的出发点就是降低传输过程能耗，提高传输能力。本文先对当前传感器网络发展中出现的问题展开讨论，主要是传输路径方面的探讨及簇头定位等方面的成果回顾，并基于经典算法的分析与总结进行算法改进探索。改进算法优化了网络中簇头节点的选择，并深入研究了网络中随机分布的传感器节点的能量消耗。最后，针对经典算法的不足，主要从系统能耗及网络生命周期这两个角度进行相关改进工作，增强网络总体性能。1.4论文的研究内容及章节安排本文在对无线传感器网络进行深入探讨和大量实验的基础上，对无线传感器网络进行了研究，针对PEGASIS算法的缺陷和不足，提出了一种新的路由算法。最后通过MATLAB仿真工具，从系统消耗的总能量和网络生命周期等方面对PEGASIS和改进的路径优化算法进行了仿真分析。仿真结果表明，与传统的PEGASIS路由协议相比，改进算法降低了系统消耗的总能量，延长了网络运行周期。本文研究内容主要有：（1）对典型路径优化协议进行介绍，分析总结了各自算法的优缺点。（2）将本文改进算法研究对象确定为PEGASIS算法，并总结其不足并据此进行算法改进探索。（3）利用MATLAB仿真软件，分别从系统消耗的总能量、网络运行周期两个方面对PEGASIS和改进算法进行了仿真分析。结果显示，改进算法功能有较大改善，对PEGASIS算法有所补益，提高了网络的整体性能。本文的结构安排如下：第一章对无线传感器网络发展历程进行回顾，并阐述研究现状及意义等相关内容，简要介绍文章框架。第二章详细介绍了PEGASIS算法的算法原理、链的形成过程、簇头的选举、数据传输、能耗模型和PEGASIS算法优缺点5个方面。第三章基于前文提到PEGASIS算法不足提出改进方案，并对该算法方案进行具体介绍并阐述其中涉及的理论来源。第四章算法仿真。同时对PEGASIS及本文所提供的改进算法方案都分别完成相应仿真及比较，主要从簇头节点能耗、网络生命周期两个方向进行。第五章总结，主要面向改进算法，就其中缺陷提出部分解决或修改计划。PEGASIS算法2.1算法原理PEGASIS协议其主要原理路径就是通过构建算法构建一条单链，并确保齐总串联了网络区域全部节点，其中算法模式是贪婪算法，因此其框架结构就成链状，参考图2-1，从中可以观察到，每个节点都能够从周围的邻近节点获得数据，同时自己又作为中间介质将其传输到另一个邻近节点，以这种传递模式最终将达到基站簇头。除初始头节点及末端节点外，其余节点都要将邻居的数据与自己采集的数据，融合成一个长度相同数据包，并依据链条进行数据包传递，直到抵达簇头节点，之后由其传输到基站。图2-1利用贪婪算法建链因此，该协议也可以认为是一种根据距离而提供开发思路的路由算法。将其与另一个算法即LEACH协议进行比较，其特点在于令牌信息，其是由网络节点发送，其面向对象为其他区域节点，而之后会经过所有节点，并在令牌中记录这些节点的位置与能耗等信息。这也就意味着在形成网络后，每个传感器节点事实上都能够获取到其他所有传感器位置与能耗等信息，由此构成“长链”结构并串联起了所有网络节点，且该结构特征为节点与节点间是最近距离。2.2PEGASIS算法的具体描述PEGASIS协议的主要思想是通过贪婪算法将传感器网络中的所有节点组成一个“链”。除了两端的节点外，每个节点都有两个离它最近的邻居节点。节点从一端接收邻居节点的数据，然后将数据发送到另一端的邻居节点。数据从一个节点传输到另一个节点（在这个过程中，接收节点需要处理数据，并将自己的数据与接收到的数据集成为一个数据）。最后将数据传输到簇头节点，簇头节点再将数据发送到基站。因此理论上所有节点都能够承担与基站通信功能，并且事实上已经形成了簇头节点轮换模式，如此能够分散节点每轮通信中所需要承担的能耗。因此，该算法核心要点如下：（1）形成串联所有节点的“长链”；（2）只有距离最近节点之间进行数据接发；（3）数据在每次节点传输中都会进行一次融合，与基点通信由特殊的簇头节点承担；（4）数据传输依节点而进行，分摊了每轮能耗。2.3链的形成阶段如前文所述，在PEGASIS协议中，要能够真正发挥协议作用，让每个节点都实现最小通信距离，并且能够实现平均能耗降低，就需要利用到贪婪算法。其具体计算路径为，首先，定位到基站最远点的节点，并以其为起始节点开始进行链的组成，且需要让其他节点都定位到一个距离最近的节点。起始节点定位到相邻自己最近的节点，且需要确保该节点并没有被纳入到链结构中，并将其纳入到链中，此时这个节点就变成新的头节点，并重复前一轮的找最近节点的流程，持续循环，直到区域内不再存在非链节点。当节点失效或死亡时，整个链条就此垮塌，需要重新建链，避开这些失效或死亡节点。在实际最近节点寻找过程中，是发送测试信号，并通过对回应信号的监测来定位到最近节点。因此实际上网络中所有节点都能够明确从信号中得到彼此位置信息，并从中定位到最近节点。在贪婪算法框架下，非链节点会自动排除出被访问序列，因此随着时间推移，节点增多的时候也会导致再次寻找最近节点时，彼此间距离会逐步扩大。这也是为什么要链的起始阶段必须要定位到距离基站最远的节点，这样能够最大程度确保节点都有邻居，从而有效避免长距离能耗过大的问题。当节点失效或死亡，会将之排除出节点范围，贪婪算法对进行链的重建。2.4簇头的选举阶段PEGASIS协议与LEACH协议的区别在于，在每一轮通信中，该协议只需要定位到一个簇头节点即可建立其通信网络，而LEACH协议则必须定位到多个簇头节点。PEGASIS协议条件下，针对簇头阶段的定位主要方式为，首先确保网络中全部节点都能够获得对应的ID号，依据节点进行排列，如果节点为N个，那么相应的ID也具有N个，然后获得imodN的具体数值，而这个式子中的i代表的是当前模拟轮中节点的具体数量，因此如果是给定第i轮通信的条件下，此时簇头节点就能够进行确定，即ID数字为imodN的节点。这一定位模式的优势在于，能够确保理论上只要经过N轮通信，所有节点都担任了簇头节点，并且可以重新当选为簇头节点，从而有效避免单个节点耗能过度。而且节点位置并不固定而是随机排列（即该节点可能位于链中的第j位），这可以保证当选的簇头节点在链中的位置是随机的。这也就是意味着死亡或失效节点，其当前位置也是随机的，有效确保网络稳健性。2.5数据传输阶段PEGASIS协议适用过程中，需要利用到贪婪算法，一方面利用其串联节点形成链，另一方面定位到簇头节点，唯有完成这两个环节才会进入数据传输过程。其传输机制利用的是令牌控制[10]。对该控制机制进行分析，假定当前网络中共存在5个节点，并将其进行序列编排，即从N1一直到N5，就会构成一条链，其形状见图2-2。可以看到，簇头节点就是N3，在这个位置的节点会发出一个令牌信息，经由链传到N1，此时该节点会在令牌信息控制下，将信息传递给N2，然后就按照链的结构，此节点将邻近数据与自身数据进行整合，形成一个数据包，且其长度与自己接收到数据长度一致，之后传给N3，而此节点在完成红数据被接收，会令牌传递给N5，然后进入与前面同样的数据包收集过程，获得N4和N5这两个节点整理出的数据包，且都是同一长度，而N3作为簇头节点，需要对所有数据包进行融合，并最终与基站BS建立通信，向其发送数据包。图2-2令牌传输方式2.6能耗模型用于计算kbit数据传输和接收所消耗的能量公式见式(2-1)、式(2-2)：发送数据耗费能量：(2-1)数据接收耗费能量：(2-2)其中k为数据包大小，d为节点间距离,为传输放大器类型。2.7PEGASIS协议优缺点综合来看，PEGASIS算法的模式就是依据最近距离这一原则与基点，将网络节点进行串联并组成链，而数据流动就是在其中的节点间发生，最后由选出的簇头节点对数据进行融合并传输至基站。另外该算法也并非毫无不足，由于其中数据流动采用的多跳方案，因此如果节点刚好处在链结构中相对更远的位置，则数据传输会出现一定滞缓。总体而言，该协议优点有：（1）由于采用的相邻节点数据传输方案，由于距离较近所需要的能耗极低，分摊后能大幅度抑制节点能耗水平。（2）簇头节点并非固定而是循环选定，有效避免簇头节点消耗过大提前死亡的现象发生，让节点生存周期达到更高预期。（3）与基站通信时，只有簇头节点进行连通，控制了节点数，也降低其他节点能耗。PEGASIS算法相较于LEACH算法有效提高了网络节点的生命周期，但其仍存在不足。由于簇头节点定位策略是随机的，因此也可以随到基站远端的节点，这显然会导致其与基站通信需要承担更高能耗。也可能出现数据包传输方向相背的情况。也就是说节点与簇头间和基站与簇头间发生的数据传送方向刚好相反，导致网络能耗水平无形中增加。基于上述说明PEGASIS路由算法虽有优势但是也存在不足，需要我们进一步去改进。三、基于PEGASIS协议的改进算法3.1改进原理针对前文讨论的PEGASIS协议优劣之处的比较，进行算法改进探索。原协议上对于起始节点的选择，一般是定位到基站远端的节点，以此为开端建链，之后对于簇头选择却没有任何规则，而是直接随机，定位到后就开始进行数据传输；算法改进正是基于这一认识，认为有必要节点与基站距离非常关键，因此簇头原则也需要按照与起始节点一样的规则进行定位，也即是选取基站近端节点为簇头，避免出现簇头节点距离过远，导致其与基站通信需要承担过多能耗的问题，另外客观上也能让节点数据流动的方向是逐渐向着基站的，也降低了数据传输方向相背导致的能量多余损耗。3.2链的形成阶段与PEGASIS建链方法一样，改进算法的建链方法采用贪婪算法。图3-1为20个节点随机投放在一个50m×50m的区间，图3-2为利用PEGASIS算法得到的一条单链。图3-1随机投放20个节点图3-2利用PEGASIS算法得到的链3.3簇头的选举阶段由于节点间传输能耗影响主要来自于距离，且会随着距离的拉长而出现相应的指数级增长，因此在原算法框架下，簇头能耗最高，为解决这一问题，改进算法提供了一个新的簇点定位方案，从原来的随机模式而变成了以基点为原点的，由近到远的定位顺序，对于节点到基站的距离计算，利用的是下面所列出的式(3-1)，通过该式子得到的计算结果能确保簇点位置始终与基点距离最近。(3-1)其中(Node(i)_x,Node(i)_y)表示每个节点的坐标，(base_x,base_y)表示基站的坐标。3.4数据传输阶段图3-3列出的是原算法框架下的数据传输方式，图3-4列出的是改进算法模式下的信息传送方法，其中簇点是各自图中的灰色圆块。从图3-3可知，由于此时簇点处在基站远端，虚线L2代表的是节点到簇头的数据流动方向，与此同时虚线L3代表的是簇头到基站的数据流动方向，这意味着二者方向相背，数据包在这个过程中反而离基站越来越远，从而需要消耗更多节点能量。而3-4中可以看出，由于簇点是N4，由于在算法机制下，每次簇点选择都能确保其离基站最近，因此数据包在传输中是在不断向着基站方向靠拢的，能显著节约节点能耗。对图3-2的信息流动情况进行详细解析，假设基站所在位置刚好处在网络区域上方，在原算法框架下，簇头随机到了节点7，此时能够出现方向背离的路径有9条，如3->4、6->7、16->15、10->9、8->7等，而在本文改进算法框架下，经过计算第一个簇点会是节点17，同时还会出现6条方向背离的路径，如5->6、11->12、14->15等，两个算法进行比较，改进算法减少了3条背离路径，因此客观上能够降低数据传送方向背离的情况发生概率，从而降低能量损耗。图3-3PEGASIS数据传输方式图3-4改进后数据传输方式四、实验结果及分析基于PEGASIS，将其作为比较参照物，来分析改进算法，利用了MATLAB进行仿真，且其中的详细参数规格及数值见表4-2；传感器节点数量在本次仿真中设定为100，同时节点区域面积在本次仿真中设定为100m×100m，同时对区域顶点坐标，在本次仿真中设定为(0,0)、(0,100)、(100,0)、和(100,100)，同时还需要提供基站位置坐标，即(50,200)。表4-1参数设置能量参数设定值初始能量2J数据包大小4000bit发射器所需能量50nJ/bit接收器所需能量50nJ/bit传输放大器100pJ/bit/m²数据融合成本50nJ/bit/message对于原算法与改进算法对比情况，可见图4-1。每个节点初始能量设置都确定为2J，由于节点数量已经预先给定，即100个，因此可以得到网络整体能量数据为200J。对于这两个算法的能量消耗对比情况可见图4-1(a)，其中改进算法能耗曲线斜率显然要低于原算法能耗曲线斜率，且可以知道，每轮能耗都是同样的斜率对比。改进算法框架下，簇点会定位到基站最近的节点，从而有效降低传输方向相背情况的发生，整体来看，数据传输是逐渐向着基站靠拢的，能量浪费会被抑制。而图4-1(b)中可以看到，原算法中会出现一个节点死亡暴增的关键点，那就是节点剩下84个，且数据传输已经进行了3121轮，之后继续进行轮次模拟，到了3688轮，此时传输被迫中止，因为节点已经全部死亡，这也就是意味着当前网络生命周期也进入终结；而改进算法框架下，节点死亡速率相对来说要略微平缓一些，且保持着相对匀速，一直持续到4347轮，才会出现节点全灭的情况。显然比较来说，改进算法能够大幅度提高网络生命周期长度。(a)PEGASIS算法与改进算法系统消耗的总能量对比图(b)PEGASIS算法与改进算法存活节点数对比图图4-1PEGASIS算法与改进算法对比表4-2记录了实验5次的结果以及平均值：表4-2测试结果网络生命周期（单位：轮）PEGASIS算法改进算法3729436938374360382943973770437137294382平均值：3778.8平均值：4375.8从仿真实验数据来看，当基点坐标固定时，PEGASIS算法条件下，其网络生命周期时长计算结果均值表现是3778.8（轮），相较来说，改进算法在该项上的计算数据结果是4375.8（轮），显然后者的生命周期明显拉长，且幅度大约为15.8%。五、结论与展望5.1结论无线传感网络技术目前已经在社会各个行业和领域都已经得到广发利用，包括环境监测、军事安全、空间探索等，其也是当前利用率最高的信息获取及处理方案。[11-12]。针对该技术的研究方向中，路由协议问题是关键之一，而PEGASIS协议正是其中经典协议之一，利用两个距离最近节点建立连接，且每轮随机定位到一个节点作为簇头，无疑大为降低网络节点能耗负担。本文着重分析了PEGASIS的原理并进行了优劣点阐述，基于此提出改进算法，主要针对簇头选择模式，改进算法中，在每一轮都会重新进行簇点计算，确保其始终与基站距离最近，这样簇点选择就会事实上按照离基点从近到远的规律进行，一方面避免出现传输方向背离，另一方面提高网络能量利用水平。从仿真结论来看，改进算法能够显著拉长网络生存周期，幅度约为15.8%。5.2展望通过对较多路由协议的分析，对原PEGASIS算法进行了详细地优劣点讨论，并据此进行算法改进的探索。改进算法相较来说，在系统消耗的总能量和网络生命周期等方面有所提高，但也存在继续改进空间，之后将进行如下尝试：由于改进算法中节点并不具有随机性而是假设了固定条件，因此在实际应用总，难以对周围环境进行全覆盖信息抓取