基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法技术

本发明专利技术公开一种基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法，每轮数据收集过程包括如下步骤：(10)簇群初始划分：每个传感器节点生成一个随机数，如果该随机数小于给定的阈值，则当前节点的状态转变为候选簇头节点，普通状态节点就近选择候选簇头节点加入簇群；(20)移动网关位置信息广播：移动网关广播自己的位置信息，传感器节点收到移动网关位置后，计算其与移动网关节点的距离；(30)簇头选择：根据簇群成员的状态参数，采用模糊逻辑系统模型，选择每个簇群的簇头节点；(40)数据由收集：数据由传感器节点收集，在簇头节点处汇聚、融合后，经由移动网关上传至基站。本发明专利技术的路由方法，能量负载均衡、能量消耗小，网络生命周期长。 1

Routing algorithm for wireless sensor networks based on fuzzy logic

The invention discloses a routing method based on fuzzy logic for wireless sensor networks. Each round of data collection process includes the following steps: (10) initial partition of clusters: each sensor node generates a random number, if the random number is less than a given threshold, the current state of the node is transformed into a candidate cluster head node and a common form. The state node joins the cluster of selected candidate cluster heads; (20) the location information broadcast of the mobile gateway: the mobile gateway broadcasts its own location information, the sensor node receives the location of the mobile gateway and calculates the distance between the mobile gateway and the mobile gateway node; (30) the cluster head selection: Based on the state parameters of the cluster members, the fuzzy logic system is adopted. Model, select the cluster head nodes of each cluster; (40) the data is collected by the collection of data from the sensor nodes, converged at the cluster head node and uploaded to the base station via the mobile gateway. The routing method of the invention has the advantages of energy load balance, small energy consumption and long network life cycle. One

【技术实现步骤摘要】
基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法
本专利技术属于无线传感器网络
，特别是一种能量负载均衡、能量消耗小，网络生命周期长的基于模糊逻辑的无线传感器网路由方法。
技术介绍
无线传感器网络WSN(WirelessSensorNetwork)，通常是由大量微小而且低成本的传感器节点组成，传感器节点通过单跳或者多跳的方式向汇聚节点发送收集过来的信息。这些传感器节点本身具有计算能力、存储能力和通信能力。由于无线传感器网络不需要固定网络基础设施的支持，具有易快速部署、易扩展、抗破坏性强、适合恶劣环境等优点，因此，WSN在国防军事、环境监测、医疗健康、工农业生产、抢险救灾等众多领域都具有重要的研究意义和广阔的应用前景。由于传感器节点体积较小，节点的计算、存储和通信能力都有限；特别是传感器节点一般采用电池供电,节点一旦布置很难再对它们进行充电，所以无线传感器网络的生命周期会受到能量的限制。如何利用每个传感器节点有限的能量资源并采用一种高效数据传递方法，使能量消耗和能量负载达到平衡成为一个重要的研究课题。较早的无线传感器网络包括密集部署的静态传感器节点和一个静态的汇聚节点。由于靠近汇静态聚节点的无线传感器节点负担着较重的数据流量，因能量消耗较快而容易出现能量洞，大大降低了无线传感器网络的生命周期。所以目前的多数路由协议中，将静态汇聚节点变为移动网关，路由过程中，移动网关在无线传感网的覆盖范围内移动，在传输范围内收集传感器节点感知到的数据信息，相较于静态汇聚节点的方式，很好的延长了网络的生命周期。同样地，基于移动网关的无线传感器网路由协议也存在缺陷。当移动网关的运动轨迹固定不变时，路由过程中，移动网关移动路径周围的簇头节点，由于担负着数据的融合转发任务，会最先消耗完自身的能量，反而会降低无线传感器网的生命周期。总之，现有技术存在的问题是：无线传感器网络路由方法能量负载不均衡、能量消耗大，网络生命周期短。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法，能量负载均衡、能量消耗小，网络生命周期长。实现本专利技术目的的技术方案为：一种基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法，所述无线传感器网络包括在感知区域内自由移动的移动网关和多个传感器节点，初始状态时所有传感器节点均为初始能量相同的普通状态节点，所述移动网关与簇头节点直接通信，每轮数据收集过程包括如下步骤：(10)簇群初始划分：每一轮开始时，每个传感器节点生成一个随机数x，如果该随机数小于给定的阈值T(n)，则当前节点i的状态转变为候选簇头节点，i为最大节点数时，所有传感器节点都完成了状态的变化，此时普通状态节点就近选择候选簇头节点，加入到簇群中；(20)移动网关位置信息广播：移动网关向所有传感器节点广播自己的位置信息，传感器节点收到移动网关位置后，计算其与移动网关节点的距离；(30)簇头选择：根据簇群成员的状态参数，采用模糊逻辑系统模型，选择每个簇群的簇头节点；(40)数据由收集：数据由传感器节点收集，在簇头节点处汇聚、融合后，经由移动网关上传至基站。本专利技术与现有技术相比，其显著优点在于：1、能量负载均衡：簇头节点的选择综合考虑了剩余能量，中心性以及节点与移动网关之间的距离三个要素，有效的实现了网络能量均衡负载；2、能量消耗小，网络生命周期长：簇头节点的选择会随着移动网关的位置动态调整，从而也减少了能量的消耗，延长了网络的生命周期；3、簇头节点的位置选择更加合理化：中心性因素的考虑保证了簇头节点始终在簇群中心附近，最大程度降低能耗，而传统技术依赖于随机数选择簇头，簇头节点的选择可能位于簇群的边界处，加大了传输数据的能耗。附图说明图1是本专利技术基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法的主流程图。图2是图1中簇头选择步骤的流程图。图3是模糊逻辑系统模型示意图。图4是模糊系统变量的成员函数图。其中，图4a为节点剩余能量；(b)节点中心性；(c)节点与移动网关的距离；d)簇头节点的优先权。图5是本专利技术基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法的仿真结果与现有技术比较图。具体实施方式如图1所示，本专利技术一种基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法，所述无线传感器网络包括在感知区域内自由移动的移动网关和多个传感器节点，初始状态时所有传感器节点均为初始能量相同的普通状态节点，所述移动网关与簇头节点直接通信，每轮数据收集过程包括如下步骤：(10)簇群初始划分：每一轮开始时，每个传感器节点生成一个随机数x，如果该随机数小于给定的阈值T(n)，则当前节点i的状态转变为候选簇头节点，i为最大节点数时，所有传感器节点都完成了状态的变化，此时普通状态节点就近选择候选簇头节点，加入到簇群中；初始变量设定：1)传感器节点的数量N设定为100个，在100x100m的范围内随机分布；2)所有节点的初始状态均为普通节点，并且初始能量都相同；3)移动网关在感知区域内自由移动，与簇头节点直接通信，数据收集过程每一轮进行一次。该阶段与经典算法LEACH的过程相同。每一轮开始时，i为1表示第一个传感器节点，每个节点通过内置的处理器生成一个随机数x，如果该随机数小于给定的阈值T(n)，则当前节点i的状态转变为候选簇头节点。i为100时，所有的节点都完成了状态的变化，这时普通状态的节点就近选择候选簇头节点加入到簇群中。(20)移动网关位置信息广播：移动网关向所有传感器节点广播自己的位置信息，传感器节点收到移动网关位置后，计算其与移动网关节点的距离；(30)簇头选择：根据簇群成员的状态参数，采用模糊逻辑系统模型，选择每个簇群的簇头节点；具体到每个簇群内，计算每个簇群成员的剩余能量值、中心性(节点位置到簇群几何中心的距离)、节点与移动网关的距离，并带入到模糊逻辑系统模型中，即可得最合适的簇头节点，有效降低网络的能量消耗。传统方法在簇头选择时，或是单方面考虑节点的剩余能量值，或是考虑中心性与剩余能量值两个因素。在延长网络生命周期方面的效果并不明显。另外也有方法考虑三个影响因素：剩余能量值、中心性以及节点到基站的距离值。因为该方法第三个因素是考虑节点距离基站越近，越有机会成为簇头节点，所以结果是靠近基站附近的节点会较早的消耗完能量，容易造成网络空洞现象的发生，反而会降低整个网络的生命周期。如图2所示，所述(30)簇头选择步骤包括：(31)节点剩余能量值计算：每一轮结束时，节点都会因为发送和接收数据而消耗能量，根据能量消耗模型计算当前节点的剩余能量值；(32)中心性计算：结合簇群所有成员的位置信息计算簇群几何中心，然后计算簇群成员节点与该簇群几何中心的距离；(33)节点网关距离计算：节点根据收到的移动网关的位置信息，计算其与移动网关节点的距离；(34)最优簇头优先权计算：将节点剩余能量值、节点与簇群几何中心距离、节点网关距离代入模糊逻辑系统模型，选取具有最高优先权的节点为簇群的簇头。所述(31)节点剩余能量值计算步骤中，节点发送k字节数据的能量消耗公式为：节点接收k字节数据的能量消耗公式为：ERx(k)＝Eelec*k(3)两种模式的分界限的距离定义为：式中：Eelc传输1比特数据时电子设备的能耗；εfs和εmp分别表示自由传输和多路径传输模式下的无线放大器能耗，d0为两种模式的分界限；d为发送端与接收端节点的距离本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法，所述无线传感器网络包括在感知区

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊逻辑的无线传感器网络路由方法，所述无线传感器网络包括在感知区域内自由移动的移动网关和多个传感器节点，初始状态时所有传感器节点均为初始能量相同的普通状态节点，所述移动网关与簇头节点直接通信，每轮数据收集过程包括如下步骤：(10)簇群初始划分：每一轮开始时，每个传感器节点生成一个随机数x，如果该随机数小于给定的阈值T(n)，则当前节点i的状态转变为候选簇头节点，i为最大节点数时，所有传感器节点都完成了状态的变化，此时普通状态节点就近选择候选簇头节点，加入到簇群中；(20)移动网关位置信息广播：移动网关向所有传感器节点广播自己的位置信息，传感器节点收到移动网关位置后，计算其与移动网关节点的距离；(30)簇头选择：根据簇群成员的状态参数，采用模糊逻辑系统模型，选择每个簇群的簇头节点；(40)数据由收集：数据由传感器节点收集，在簇头节点处汇聚、融合后，经由移动网关上传至基站。2.根据权利要求1所述的路由方法，其特征在于，所述(30)簇头选...

【专利技术属性】
技术研发人员：王进，牛俊明，王凯，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32