一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法制造技术

本发明专利技术涉及一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法，其特征是：在无线传感器网络中，由于很好的利用了能量较大的节点担任簇头，并且允许交叉区域划分，从而设计了一种能耗均衡的分簇算法。本发明专利技术的优点在于：不是找一个优势节点，负责包揽全部通信区域内的节点，降低了簇头负担，有助于避免热区内簇头过度消耗，缓解了热区问题。相比DCEM算法在网络总能量消耗和存活节点个数上具有优势，可以更好地延长网络生命周期。

【技术实现步骤摘要】
一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法
本专利技术涉及一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法，可用于在无线传感器网络中进行能耗均衡的节点聚类，以达到延长网络生命周期的目标。
技术介绍
无线传感器网络由部署在监测区域内大量廉价的微型传感器节点组成，通过无线通信的方式形成一个自组织的网络系统，其目的是相互协作地感知、采集和处理监测区中感知对象的信息，并发送给观察者。依据拓扑结构的不同，无线传感器网络的路由协议可以分为平面路由协议和分簇路由协议。由于平面路由协议扩展性差网络规模小，应用受到局限。而分簇路由协议拓展性、容错性和节能等方面表现优异从而应用广泛。无线传感器网络中，分簇算法的簇头选举机制主要有以下几种。LEACH(Low-EnergyAdaptiveClusteringHierarchy)和TEEN(ThresholdsensitiveEnergyEfficientsensorNetworkprotocol)算法的簇头选举是节点随机生成0-1的随机数，只要大于阈值就可以成为簇头，阈值是通过簇头选举概率和网络当前运行的轮数计算出来的。该方法缺点为簇头选举完全随机，不能保证所选择簇头最为合适，没有考虑节点的能量和位置信息，簇头数目没有实际的理论依据求出。LEACH-C(Low-EnergyAdaptiveClusteringHierarchyCentralized)算法的簇头选取不是随机的，而是完全由基站控制。基站通过收集全局性的节点位置和能量信息，计算出网络中的能量均值，利用模拟退火算法进行分簇，并且为各个簇选择簇头。该方法缺点为只适用于小规模系统，遇到大规模网络泛洪将会导致消耗很多能量甚至是网络阻塞；HEED(HybridenergyefficientDistributedClustering)算法是依据节点的剩余能量，节点到邻居节点的临近度和节点密度，通过多次迭代计算确定簇头。该方法的缺点为循环迭代选取簇头消耗能量大。在成簇方式方面，HEED(HybridEnergyEfficientDistributedClustering)算法，节点根据接收到的簇头消息中携带的AMRP(AverageMinimumReachabilityPower)平均可到达能量，来决定加入哪一个簇，这解决了一个节点同时被多个簇头覆盖后最终加入哪个簇的问题。没有收到簇头消息的节点认定自己为“孤立节点”，并声明自身为簇头。缺点为会产生孤立节点，而且没有考虑邻居节点到簇头节点的距离因素，网络中大簇较多，容易造成网络的某些节点死亡过快，从而影响网络的稳定性。在簇间路由方面，TEEN(ThresholdsensitiveEnergyEfficientsensorNetworkprotocol)算法，通过硬和软两个阈值决定节点间的通信。上一级节点向下一级节点广播硬和软两个阈值，用于决定该节点向上一级节点发送数据的条件，即当传感器节点感知的数据第一次超过硬阈值时，节点向上一级节点发送数据，并保存该监测值；之后只有当感知数据超过硬阈值且与监测值之差大于或等于软阈值时，节点才会上传数据给上一级节点，并保存新的监测值。缺点：如果感知数据没有达到阈值，节点间不会进行通信，用户不能从该网络获取任何数据，也无法判断节点是已经失效，还是阈值设定出错。以上算法为均匀分簇算法，都是将网络划分成多个大小相似的簇，由于节点的均匀分布，簇内的成员个数也大致相同。在各个簇内，所有节点的能量消耗之和大致相等。然而在簇头和基站通信的时候就会因为各个簇头距离基站的远近不同，而产生能量消耗不均匀的问题。对于簇间单跳的网络而言，远离基站的节点会因为使用了较大的数据发射功率而产生较多能量消耗。对于簇间多跳的网络而言，基站附近的簇头节点会因为参与多次数据转发而消耗大量的能量。在簇间多跳转发时，基站附近的簇头节点承担较多的转发任务，从而消耗较多的能量，造成网络能耗不均匀的问题，研究人员称之为″热区″问题。为了解决“热区”问题，非均匀分簇方式应运而生。比较有代表性的非均匀分簇算法为EEUC算法、UCFIA算法和UDEB算法等。EEUC算法是一种能量高效的非均匀分簇算法。在该算法的每个成簇周期，节点首先根据概率T选取候选簇头，然后在候选簇头中再根据剩余能量进行簇头的选举。特别的，在候选簇头竞争簇头的阶段，网络中的其它节点都会一直处于休眠的状态，直至竞选结束。EEUC算法为了构建非均匀簇，提出了一个和节点在网络中的位置相关的成簇竞争半径，节点距离Sink节点越近，其成簇半径就越小。在数据传输阶段，EEUC算法规定，若簇头到Sink节点的距离小于预先设定的阈值，则该簇头采用单跳的路由模型和Sink节点进行通信；否则采用多跳的路由模型和Sink节点进行通信。在簇头选择其下一跳路由时，要在其邻居簇头中选择剩余能量和转发代价都满足要求的簇头作为其下一跳路由。EEUC多跳路由算法是比较经典的采用非均匀分簇思想的算法，通过成簇竞争半径，把网络划分为大小不均匀的簇，并且在选择路由时考虑了下一跳路由的剩余能量和转发代价，均衡了网络的能量消耗。但由于EEUC算法的用于控制竞争半径的取值范围的参数选择比较困难，制约了其性能的发挥。UCFIA算法是一个分布式的自组织分簇算法。在簇头选举时，UCFIA算法将节点的剩余能量、距基站的距离和密度等局部信息作为候选簇头竞选簇头和成簇竞争半径的参考指标，并利用模糊理论模型构建非均匀簇。在数据传输阶段，利用最大-最小蚁群优化算法(adaptivemax-minantcolonyoptimization，ACO)选择多跳路由。UCFIA算法利用模糊理论和ACO构建了一个能量高效利用的WSNs，简化了成簇的难度，但是UCFIA算法中的许多参数如最大局部密度、最大竞争半径等的选取并不是最优的，还可以进一步对这些参数进行优化，以提高网络的性能。UDEB为动态路由非均匀成簇算法。该算法以Sink节点为中心，将网络由内而外分割成均匀间隔的同心圆，圆环间的间隔为δ。通过对单跳路由模型和多跳路由模型能量消耗的分析，算法规定当δ≤d0时，即圆环间隔在网络临界距离d0之内时，圆环间的节点可直接进行多跳通信，圆环内的节点进行单跳通信，以减少不必要的能量消耗。UDEB算法对全网的能量消耗进行了理论计算，确定了各环内的最优簇头个数，并根据最优簇头个数计算出了簇头的竞争半径，保证了网络中每个区域都会选举出簇头。UDEB算法在选择路由时综合考虑了能量代价和剩余能量，以加权的方式给出了路由选择概率，简化了算法的复杂度。UDEB算法通过构建分环的非均匀分簇网络，较好的解决了能量空洞问题，但其簇头节点在选择路由时采用了两个权值参数，却没有对这两个参数做定量的分析和研究，这制约了WSNs生存周期的提高。DCEM(Delay-ConstrainedEnergyMulti-hop)算法是2016年提出的基于时间约束的高能效分簇多跳路由算法。相比经典算法如LEACH，HEED等算法，在能量消耗，存活节点个数等方面具有优势。但是其分簇方法存在的问题是：只要在优势节点的通信距离内，就以其为簇头，导致一定区域内的优势节点占领了整片区域，优势节点会快速衰竭，需要频繁更换簇头，若更新时间稍慢于衰竭时间，则将本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法，其特征在于包括下列步骤：1)根据簇头选取方法，选取合适的簇头。2)根据成簇方法，对网络中节点进行分簇。3)根据簇间多跳路由算法，形成簇间协作传输路由。4)判断是否存在热区问题，即给热区内的节点设置一个传输数据量的门阈值，当节点的传输数据量超过门阈值，判断为存在热区问题进行步骤5)，否则进行步骤6)。5)解决热区问题，即令能量最大的簇内节点作为备选节点，传输超过门阈值部分的数据。6)根据簇间多跳路由，进行节点间的数据传输7)计算簇内节点和簇头节点的能耗，并更新网络中节点的剩余能量。8)统计网络总能量消耗和网络中的存活节点个数，轮数加1。9)判断是否有存活节点，若有存活节点进行步骤10)，否则结束仿真。10)计算网络中能量衰竭的簇头节点个数。11)若能量衰竭的簇头个数小于等于3，进行步骤12)，否则进行步骤1)。12)簇头选择切换，即对于簇头能量衰竭的簇，选取簇中能量最大的簇内节点代替原簇头，继续完成原簇头的工作。之后进行步骤3)。

【技术特征摘要】
1.一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法，其特征在于包括下列步骤：1)根据簇头选取方法，选取合适的簇头。2)根据成簇方法，对网络中节点进行分簇。3)根据簇间多跳路由算法，形成簇间协作传输路由。4)判断是否存在热区问题，即给热区内的节点设置一个传输数据量的门阈值，当节点的传输数据量超过门阈值，判断为存在热区问题进行步骤5)，否则进行步骤6)。5)解决热区问题，即令能量最大的簇内节点作为备选节点，传输超过门阈值部分的数据。6)根据簇间多跳路由，进行节点间的数据传输7)计算簇内节点和簇头节点的能耗，并更新网络中节点的剩余能量。8)统计网络总能量消耗和网络中的存活节点个数，轮数加1。9)判断是否有存活节点，若有存活节点进行步骤10)，否则结束仿真。10)计算网络中能量衰竭的簇头节点个数。11)若能量衰竭的簇头个数小于等于3，进行步骤12)，否则进行步骤1)。12)簇头选择切换，即对于簇头能量衰竭的簇，选取簇中能量最大的簇内节点代替原簇头，继续完成原簇头的工作。之后进行步骤3)。2.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法，其特征在于：步骤1)中所述的簇头选取方法中的动态搜索半径计算公式。其中动态搜索半径rch的公式为...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚彦鑫，何枭宇，郭杰，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：北京,11