Cải tiến giao thức định tuyến LEACH nhằm nâng cao tuổi thọ cho mạng cảm biến không dây

Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)

CẢI TIẾN GIAO THỨC ĐỊNH TUYẾN LEACH NHẰM NÂNG CAO TUỔI THỌ CHO
MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
Dương Thị Hằng và Phạm Thị Quỳnh Trang
Khoa Điện tử,
Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
Email:

Abstract— Giao thức định tuyến phân cụm thích ứng
năng lượng thấp, LEACH (Low-Energy Adaptive
Clustering Hierarchy – LEACH) đã được đề xuất dành
riêng cho mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor
Network – WSN) trong bài toán tăng tuổi thọ của hệ
thống. Tuy nhiên, LEACH chưa xem xét đầy đủ tiêu chí
phân cụm và chọn các nút chủ cụm (Cluster Head – CH).
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất cải tiến giao thức
LEACH bằng cách kết hợp sử dụng thuật toán K-means
để phân cụm và lựa chọn các nút làm CH sao cho tổng
khoảng cách các nút trong cụm đến CH và từ CH đến
trạm gốc (Base Station – BS) là nhỏ nhất, dẫn đến việc
tiêu thụ năng lượng trung bình trong mạng giảm và kéo
dài tuổi thọ của mạng. Các kết quả mô phỏng chứng tỏ
rằng, so với một số giao thức định tuyến hiện có, giao
thức đề xuất làm tăng đáng kể tuổi thọ của WSN. Đặc
biệt khi đánh giá về mức tiêu thụ năng lượng của New LEACH với thuật toán LEACH và I-LEACH, tỉ lệ chết
các nút cảm biến (SN – Sensor Node) của thuật toán đề
xuất giảm xuống một cách rõ rệt và tuổi thọ mạng tăng
vượt trội trong khoảng 43% và 27% so với LEACH và ILEACH.

TEEN (Threshold-sensitive Energy Efficient sensor

Network - TEEN) [5]... LEACH là giao thức tiếp cận
định tuyến phân cấp đầu tiên và được dùng phổ biến
nhất [6]. Trong giao thức LEACH, các nút cảm biến
được tập hợp thành từng cụm, các cụm thực hiện chức
năng thu thập và truyền dữ liệu tới trạm gốc (BS) thông
qua nút chủ cụm (CH). Với nguyên lý này, LEACH có
thể kéo dài tuổi thọ của mạng, giảm năng lượng tiêu
thụ của mỗi nút, tập trung dữ liệu để giảm bản tin
truyền trong mạng.
Ý tưởng của LEACH là động lực cho rất nhiều giao
thức định tuyến phân cấp khác phát triển. Tác giả [7]
đề xuất giao thức I-LEACH (Improved LEACH) thông
qua việc chọn các nút cảm biến có năng lượng dư cao
hơn làm CH, [8] sử dụng thuật toán K-means để xác
định CH, [9] đề xuất LEACH-C (LEACH-Centralized)
thực hiện tập trung dữ liệu về thông tin của toàn bộ nút
cảm biến về trạm gốc rồi tiến hành chọn CH và hình
thành cụm…Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất
giao thức New-LEACH nhằm cải tiến giao thức
LEACH bằng việc sử dụng thuật toán K-means để
phân cụm căn cứ theo mật độ SN với số lượng cụm
như giao thức LEACH kết hợp với việc chọn CH là nút
có tổng khoảng cách các nút trong cụm đến CH và từ
CH đến BS là nhỏ nhất. Việc chọn CH theo cách này sẽ
đảm bảo năng lượng tiêu thụ của CH là tối ưu [6], kéo
dài tuổi thọ của mạng. Hiệu quả của đề xuất sẽ được
mô phỏng và so sánh với giao thức LEACH và ILEACH.

Keywords- Mạng cảm biến không dây, giao thức định
tuyến, tuổi thọ của mạng.

I.

GIỚI THIỆU

Mạng cảm biến không dây (WSN) bao gồm các nút
cảm biến (Sensor Node - SN) với năng lượng hạn chế,
các SN thu thập các tham số môi trường và truyền
thông tin đến trạm gốc (BS) nhằm theo dõi và phát hiện
các thông số tùy theo ứng dụng khác nhau [1]. Do
WSN thường được triển khai trong phạm vi lớn và môi
trường khắc nghiệt, việc sạc hoặc thay pin của SN rất
khó khăn nên vấn đề sử dụng hiệu quả năng lượng pin
của SN được coi là mục tiêu chính khi nghiên cứu thiết
kế các giao thức truyền dẫn và kiến trúc phần cứng [2].

II.

A. Giao thức định tuyến LEACH
LEACH là giao thức phân cấp được đề xuất bởi
Heinzelman và các cộng sự trong cơng trình [3], dựa
trên việc tự phân cụm với các SN phân bố ngẫu nhiên.
CH có chức năng điều khiển các nút trong cụm gửi dữ
liệu đến nó theo một chu kỳ nhất định. Tại CH, dữ liệu
sẽ được thu thập và xử lý tùy thuộc vào từng ứng dụng
trước khi gửi tới BS. Hình 1 mơ tả giao thức định tuyến
LEACH.

Với đặc điểm của mạng cảm biến khơng dây, việc
tăng tuổi thọ của mạng nói chung và tăng tuổi thọ của

từng nút mạng nói riêng ln là một vấn đề được quan
tâm của các nhà nghiên cứu và chế tạo. Các loại giao
thức định tuyến được chia thành ba loại: giao thức định
tuyến dựa trên phân cấp, giao thức định tuyến trung
tâm dữ liệu và giao thức định tuyến dựa trên vị trí. Với
giao thức định tuyến dựa trên phân cấp, nhiều giao thức
đã được đề xuất, như giao thức LEACH [3], HEED
(Hybrid Energy-Efficient Distributed – HEED) [4],

ISBN 978-604-80-5958-3

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

432


Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)

SN lân cận trong mạng thông tin chúng là CH mới. Để
tránh xung đột với các CH khác, LEACH sử dụng
phương thức đa truy cập dựa trên cảm nhận sóng mang
CSMA (Carrier Sense Multiple Access – CSMA). Khi
các SN nhận được thông tin quảng bá từ các CH,
chúng sẽ xác định CH mà chúng thuộc về. Nếu SN chỉ
nhận được một thông tin quảng bá từ một CH, thì SN
này sẽ tự động trở thành thành viên của cụm đó. Nếu
SN nhận được thông tin quảng bá từ nhiều CH, việc lựa
chọn CH dựa trên cường độ tín hiệu mà SN nhận được
từ CH, CH có cường độ tín hiệu cao nhất sẽ được chọn.
Sau khi tạo cụm xong, giai đoạn tạo lịch được thực

hiện, trong đó CH chỉ định thời gian mà các SN có thể
gửi dữ liệu đến CH theo phương pháp đa truy cập phân
chia theo thời gian (Time Division Multiple Access –
TDMA) và lịch này được quảng bá cho các SN thành
viên trong cụm. Các CH chọn một mã CDMA và phân
phối đến các SN trong cụm, căn cứ vào mã này để lọc
các dữ liệu của các SN trong cụm và cũng chọn một mã
CDMA để truyền dữ liệu đến BS. Sau khi pha thiết lập
hoàn thành, LEACH chuyển sang pha trạng thái ổn
định. Trong pha này, các SN bắt đầu cảm biến dữ liệu
và truyền tới CH theo thời gian đã lập ở giai đoạn lập
lịch. Khi một SN chờ đến lượt mình truyền dữ liệu, nó
có thể chuyển sang trạng thái ngủ để tiếp kiệm năng
lượng. Cuối trang thái ổn định, mạng đi vào pha thiết
lập một lần nữa để tham gia vào vòng tiếp lựa chọn CH
mới.

BS

Cụm 3

CH

Cụm 1

Nút trong cụm
Cụm 2

Hình 1. Giao thức định tuyến LEACH
Hoạt động của LEACH được chia thành các vòng

(round), mỗi vòng gồm hai pha: pha thứ nhất là pha
thiết lập (set-up phase), pha này diễn ra quá trình chọn
CH và thành lập cụm và pha thứ hai là pha ổn định
trạng thái (steady-state phase), pha này diễn ra quá
trình truyền dữ liệu từ SN đến CH và từ CH đến BS.
Trong giao thức LEACH việc lựa chọn CH được tiến
hành khi bắt đầu một vòng mới. Các SN tự quyết định
có hay khơng trở thành CH tại mỗi vòng hoạt động. Cơ
sở để SN đưa ra quyết định làm CH là xác suất mong
muốn trở thành CH trong mạng ( P ) và số lần SN đó
đã trở thành CH tính cho đến vịng hiện tại. Mỗi SN
trong WSN lựa chọn một giá trị ngẫu nhiên ( S ) trong
khoảng 0 và 1, nếu giá trị này thấp hơn giá trị ngưỡng
T ( n ) , SN trở thành CH của vòng hiện tại. Ngược lại,

B. Cải tiến giao thức LEACH
Với cách thức LEACH hoạt động như đã phân tích
trong mục A, yêu cầu năng lượng của hệ thống được
phân phối cho tất cả các nút, tự phân cụm không cần
điều khiển từ BS, các SN ngủ khi chờ truyền dữ liệu
dẫn đến tiết kiệm năng lượng của hệ thống. Tuy nhiên,
LEACH có các hạn chế sau:
i) Khơng xem xét đến năng lượng cịn lại của SN: Vì
chọn CH là ngẫu nhiên có thể dẫn đến một SN cịn lại
ít năng lượng được chọn làm CH.
ii) Các CH ở xa BS hơn sẽ tiêu thụ năng lượng hơn và
nhanh chóng dừng hoạt động.
iii) Số cụm và số lượng thành viên trong một cụm phân
chia khơng đều, có thể hai SN gần nhau đều là CH dẫn
đến tuổi thọ của các CH khác nhau.

Để khắc phục các hạn chế của LEACH, chúng tơi đề
xuất giao thức New-LEACH, trong đó sử dụng thuật
toán K-means để phân cụm nhằm khắc phục hạn chế
(iii) kết hợp việc chọn CH sao cho tổng khoảng cách
các nút trong cụm đến CH và từ CH đến BS là nhỏ nhất
nhằm khắc phụ hạn chế (i), (ii).
Thuật toán K-means được đề xuất bởi MacQueen trong
[10] thuộc lớp phương pháp học không giám sát
(Unsupervised Learning) trong học máy (Machine

nếu S lớn hơn T ( n ) thì SN đó là SN thơng thường.
Giá trị ngưỡng ) được xác định bởi công thức (1):

P

, nG

1  P  r mod  1  
(1)
T ( n)  
 

P





0
, nG


với r  0 là vòng hiện tại, G là tập các nút chưa trở
thành CH trong 1 P vịng trước đó.
Với ngưỡng T ( n ) này, mỗi SN sẽ trở thành CH vào
một thời điểm trong chu kỳ 1 P vòng. Trong vòng 0
( r  0 ), mỗi SN có một xác suất trở thành CH là P .
Các SN đã là CH trong vòng 0, khơng thể là CH cho
1 P  1 vịng tiếp theo, vì vậy xác suất trở thành CH
của các SN còn lại tăng lên. Tại vòng 1 P  1 , giá trị
T (n )  1 đối với các SN chưa làm CH, vì vậy các nút
này sẽ trở thành CH và sau 1 P vòng, tất cả các SN
một lần nữa lại đủ điều kiện trở thành CH. Sau khi
được chọn là CH, các CH này phát quảng bá cho các

ISBN 978-604-80-5958-3

433


Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)

vùng mô phỏng. Ngồi ra các tham số mơ phỏng chọn
theo các đề xuất [7], [9] với các giá trị như trong bảng
1.
Để có các kết quả mơ phỏng biểu diễn trên hình 3
phương pháp mơ phỏng Monte Carlo và phần mềm
MATLAB 2018ª được sử dụng. Nguyên lý của phương
pháp này có thể diễn đạt như sau : xét một vòng hoạt
động WSN, hình 3a biểu diễn các cụm đã được phân
chia theo đề xuất của giao thức LEACH. Ở đây, các SN

Learning). Mục đích chính của K-means là tìm cách
phân nhóm các đối tượng (objects) đã cho vào cụm (
là số các cụm được xác đinh trước, nguyên dương) sao
cho tổng bình phương khoảng cách giữa các đối tượng
đến tâm nhóm (centroid) là nhỏ nhất. Trong WSN,
khoảng cách giữa và được tính như công thức (2)

Di , j  ( x j  xi )2  (y j  yi )2 (2)
với

có dấu
được lựa chọn ngẫu nhiên làm CH, với việc
phân vùng như hình 3a, cách làm này cịn tồn tại nhược
điểm là khơng xem xét đến năng lượng cịn lại của SN,
Vì vậy rất có thể khi lựa chọn CH ngẫu nhiên sẽ xuất
hiện trường hợp một SN có năng lượng thấp lại được
chọn làm CH. Mặt khác, nếu các CH ở xa BS thì việc
tiêu thụ năng lượng sẽ tốn kém hơn và rơi vào trạng
thái dừng hoạt động.
Bảng 1: Các tham số mô phỏng

( xi , yi ) , ( x j , y j ) lần lượt là tọa độ của SNi

và SN j .
Hình 2 mơ tả lưu đồ thuật toán thực hiện New-LEACH
với các bước thực hiện cơ bản như sau:
Bước 1: Chọn số cụm của mạng theo giá trị ngưỡng
trong công thức (1). Nếu không có nút nào thỏa mãn
điều kiện nhỏ hơn , tất cả các nút trong WSN truyền

dữ liệu trực tiếp về BS.
Bước 2: Phân chia các nút trong cụm bằng thuật tốn
K-means.
Bước 3: Xác định nút có tổng khoảng cách từ nó đến
các nút khác trong cụm nhỏ nhất, đặt nút này làm CH.

Giá trị

Tham số

Bắt đầu

Thiết lập các tham số: số nút cảm biến;
năng lượng các nút; vùng khảo sát

Tính số cụm định phân chia theo công thức
(1)

Số cụm > 1
Sai

Diện tích vùng mơ phỏng

100 x 100 m2

Tổng số SN

100

Xác suất SN trở thành

CH

0,1

Vị trí SN

Ngẫu nhiên

Vị trí BS

(100,100)

Năng lượng ban đầu của
SN

0,5J

Kích thước gói tin

4000 bits

Năng lượng truyền

50nJ/bit

Năng lượng nhận

50nJ/bit

Số vòng tối đa ( rmax )

3500

Đúng

Với những đánh giá như vậy, giải pháp cải tiến phương
pháp LEACH và kết quả phân vùng được biểu diễn
trên hình 3b đã minh họa cho hiệu quả của phương
pháp đề xuất của chúng tơi. Trên hình này biểu diễn
phân chia cụm trong mạng WSN theo thuật tốn KMeans, các SN có dấu là các nút được chọn làm CH
của cụm.
Kết quả biểu diễn trên đồ thị hình 4 minh họa số SN
cịn sống theo số vòng hoạt động của giao thức
LEACH truyền thống, giao thức I-ELEACH và giao
thức NEW-LEACH do nhóm tác giả đề xuất. Theo kết
quả này, nếu xét tại số lượng vòng dao động trong
khoảng 1000, hiệu quả của các phương pháp gần như
tương đương nhau.

Phân cụm theo thuật toán K-means
Các nút truyền dữ liệu
trực tiếp về BS
Chọn CH cho mỗi cụm sao cho CH là nút
trung tâm có tổng quãng đường truyền dẫn
đến các nút trong cụm là nhỏ nhất
Kết thúc

Hình 2: Lưu đồ thuật tốn New-LEACH
III.

MƠ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN

Để đánh giá hiệu quả của New-LEACH so với các
phương pháp truyền thống bài báo này xây dựng các
tham số như diện tích vùng mơ phỏng, tống số SN sử
dụng . Tham số diện tích vùng mơ phỏng được lựa
chọn giá trị 100 m x 100 m để đảm bảo khơng mất tính
tổng qt và có thể thực hiện được. Số SN được lựa
chọn là 100, đảm báo không quá dày đặc trên diện tích

ISBN 978-604-80-5958-3

434


Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2021)

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

0

20

40

60

80

100

a)
100
90

Hình 5: Thời gian nút đầu tiên, một nửa và nút cuối cùng
chết.

80
70
60

0.6
LEACH
New - LEACH
I-LEACH

50
0.5

Năng l-ợng tiêu hao trung bình

40
30
20
10
0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

b)

Hỡnh 3: Phõn cm và chọn CH: a)LEACH; b)NewLEACH
Tuy nhiên, khi số lượng vòng nằm trong khoảng từ
1000 đến 1500 thì hiệu quả của các phương pháp đã có
sự chênh lệch rõ rệt. Tại khoảng này, số SN của
phương pháp LEACH còn sống qua mỗi vịng giảm đi
nhanh chóng và có thể tiến đến 0 khi số vòng đạt 1500.
Điều này là gây ra sự kém hiệu quả của LEACH so với
các phương pháp cịn lại. Với phương pháp I –LEACH
thì hiệu quả tốt hơn so với LEACH tuy nhiên khi số
vòng hoạt động tăng lên lớn hơn 1500 thì I – LEACH
lại giảm gần theo quỹ đạo đường tuyến tính. Kết quả
này cho thấy, SN còn sống của New-LEACH tăng 54%
so với LEACH và tăng 3,4% so với I-LEACH.
Trong hình 5 các tham số đánh giá là thời gian nút đầu
tiên chết, FND (First Node Death - FND), một nửa nút
chết, MND (Mid Node Death- MND) và nút cuối cùng
chết, LND (Last Node Death - LND). Kết quả chỉ ra
rằng, trong một số trường hợp, thời gian FND của
New-LEACH sớm hơn so LEACH và I-LEACH và do
đó thời lượng ổn định mạng bị giảm đi một phần. Tuy
nhiên, mức tiêu thụ năng lượng giảm so với thuật toán
LEACH và I-LEACH dẫn đến tỉ lệ chết các SN của
New-LEACH giảm. đáng kể và tuổi thọ mạng tăng lên

IV.

Sè nót sèng

30
20
10

1500

2000

2500

3000

3500

Sè vßng (r)

Hình 4: Số lượng nút còn sống theo số vòng hoạt
động.
ISBN 978-604-80-5958-3

1000

1500

2000

2500

3000

KẾT LUẬN

Tiết kiệm và sử dụng hiệu quả năng lượng tiêu thụ
cũng như cân bằng tải là những thách thức đáng kể của
các thuật toán định tuyến trong WSN. Trong bài báo
này, một thuật toán định tuyến hiệu quả năng lượng
cho WSN đã được đề xuất trong đó xem xét việc phân
cụm lựa chọn các nút CH. Bằng cách sử dụng thuật
toán K-means để phân cụm, lựa chọn các SN có
khoảng cách tương đối nhỏ để trở thành nút CH dẫn
đến năng lượng tiêu thụ trung bình WSN giảm; tuổi thọ
của WSN được kéo dài so với các thuật toán LEACH,
I- LEACH. Kết quả mơ phỏng cũng chỉ ra thuật tốn
New-LEACH có tính linh hoạt trong việc lựa chọn CH
cũng như phân cụm.

40

1000

500

đến 43% so với LEACH và tăng 27% so với ILEACH.So sánh năng lượng còn lại của mạng WSN
khi sử dụng thuật toán New-LEACH, LEACH và ILEACH cho kết quả biểu diễn trong hình 6. Từ kết quả
mơ phỏng cho thấy việc phân phối năng lượng và cân
bằng tải được thực hiện đồng thời, sử dụng các chiến
lược quản lý lựa chọn nút CH và các thành viên trong
các cụm. Nói cách khác, tổng năng lượng tiêu thụ trong
mạng sử dụng New-LEACH được quản lý tốt hơn so
với LEACH và I-LEACH.

50

500

0

Hình 6: Năng lượng tiêu hao trung bình của mạng.

60

0

0.1

Sè vßng(r)

70

0

0.2

-0.1

LEACH
New - LEACH
I-LEACH

80

0.3

0

100
90

0.4

435

3500


Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)

TÀI LIỆU THAM KHẢO

12th International Conference on Communication Technology, 648651, 2010.
[7]
Z. Beiranvand, A. Patooghy, M. Fazeli, “ I-LEACH: An
efficient routing algorithm to improve performance & to reduce
energy consumption in wireless sensor networks”, The 5th
Conference on Information and Knowledge Technology, 13–18,
2013.
[8]
P. Saheb, ” Improved LEACH Protocol Based on KMeans Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networ”,.
International Journal of Electronics & Communication Technology,
8, 28–32,2017.

[9]
W. B. Heinzelman, A. P. Chandrakasan, H.
Balakrishnan, “An application-specific protocol architecture for
wireless microsensor networks”, IEEE Transactions Wireless.
Communication, 1(14), 660–670,2002.
[10]
J. B. MacQueen, “ Some Methods for classification and
Analysis of Multivariate Observations”, Proc. 5th Berkeley
Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 281–297,
1967.

[1]
D. Zhang, G. Li, K. Zheng, X. Ming, Z. H. Pan, ” An
energy-balanced routing method based on forward-aware factor for
wireless sensor networks” IEEE Transactions on Industrial
Informatics, 10(1), 766–773, 2014.
[2]
T. Ma, M. Hempel, D. Peng, H. Sharif, “A survey of
energy-efficient compression and communication techniques for
multimedia in resource constrained systems”, IEEE Communication
Survey Tutorials, 15(3), 963–972, 2013.
[3]
C. Donati-Martin, “Stochastic integration with respect to
q Brownian motion. Probab”. Theory Relat. Fields, 125(1), 77–95,
2003.
[4]
C. H. Lin, M. J. Tsai, “A comment on „HEED: A Hybrid,
Energy-Efficient, Distributed clustering approach for ad hoc sensor
networks”, IEEE Transactions on Mobile Computing, 5(10), 1471–
1472, 2006.

[5]
Arati Manjeshwar, Dharma P. Agrawal, “A Routing
Protocol for Enhanced Efficiency in Wireless Sensor Networks”,
Proc. IPDPS 2001 Workshop.
[6]
Z. Xin, X. Junyuan, M. Zhengkun, “A Distance-based
Clustering Routing Protocol in Wireless Sensor Networks”, IEEE

ISBN 978-604-80-5958-3

436