一种多目标情景中无线传感器网络的节能分簇方法技术

本发明专利技术公开了一种多目标情景中无线传感器网络的节能分簇方法，在簇生成阶段，目标关联的簇生成方法可以有效筛选与目标相关的节点加入簇，并将能量较低的节点排除，保证了网络的融合精度和网络寿命；在簇头选举阶段，簇头节点可以保证簇内的通信总消耗最优，同时防止单个节点成为多个簇的簇头，避免了个别节点负担过重快速消亡的问题；最后在拓扑裁剪的过程中，通过有效均衡节点的通信连接数来保证网络寿命，同时在削减拓扑时考虑到对融合精度的影响，尽可能减小精度损失。

An energy efficient clustering method for wireless sensor networks in multi target scenarios

The invention discloses an energy-saving wireless sensor network scenario in the clustering method, generated in the process of cluster cluster generation target association method can effectively filter associated with the target node joins a cluster node, and the lower energy elimination, ensure the fusion precision and the network lifetime of the network in the cluster head; the election stage, the cluster head node can guarantee the cluster communication to the total consumption of optimal, while preventing a single node to become a cluster head multiple clusters, to avoid the burden of individual nodes are fast disappearing; finally in the process of cutting the topology, the communication nodes connected to ensure effective and balanced network lifetime, while reducing the topology when considering the effect of the fusion accuracy, minimize the loss of precision.

【技术实现步骤摘要】
一种多目标情景中无线传感器网络的节能分簇方法
本专利技术属于无线传感器网络和多源信息融合
，具体涉及一种多目标情景中无线传感器网络的节能分簇方法，广泛应用于多智能体分布式协同中。
技术介绍
近年来，在目标感知无线传感器网络中，多源信息融合技术得到了较为广泛的应用。同时，在实际应用中，考虑到无线传感器网络中节点能量，传输带宽以及计算资源的有限性，相关学者提出了一系列方法来优化传感器网络能量消耗，从而达到延长网络寿命，获得更好的实际应用效果的目的。在无线传感器网络中，分簇算法是一种常用且有效的网络能量优化方法。分簇方法通过将传感器网络中的节点划分为多个簇，并在每个簇中设定局部的簇头节点来负责簇内信息的协调和融合工作。一般来讲，在采用分簇方法进行优化的无线传感器网络中，各节点的通信对象主要集中在簇内，通信负载和融合负载上都相对减少，能量消耗相对均衡，网络寿命相对较长。然而，虽然现有的分簇方法可以有效地改善无线传感器网络的性能，但目前大多数的分簇方法都是针对单目标问题的，很少有针对多目标情景设计的网络分簇方法。故有必要针对多目标问题设计相应的的网络分簇方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种多目标情景中无线传感器网络的节能分簇方法，结合多目标情景下的实际需求，使得融合精度和网络寿命可以得到充分的保证。一种多目标情景中无线传感器网络的节能分簇方法，包括如下步骤：步骤一、目标相关的簇生成过程，具体包括以下步骤：Step1：当无线传感器网络中的任意一个节点发现一个目标时，该节点将会广播发送发现目标消息，网络中每个节点根据其是否收到其它节点发送的发现目标消息来确定是否有其他节点已经发起了针对同一目标的组网申请：若没有收到针对同一目标的发现目标消息，则该节点会向其它节点广播发出一个ClusterMsg申请，发起组网申请；若收到针对同一目标的发现目标消息，该节点不动作；Step2：每个收到ClusterMsg申请信息的节点按照式(1)给出的形式判断自身是否适合参与该簇；其中，Ecur和Emax表示当前节点的能量值和网络中能量的最高值；||Z2-Z1||表示当前节点观测到的轨迹与当前簇对应的目标轨迹之间的跟踪误差，emax表示误差上限；α为时变参数；如果Ptch＞Ptch0，其中Ptch0表示设定的阈值，则该节点会向发起组网的节点发出MemberMsg信息来申请加入簇；如果Ptch≤Ptch0，节点不发出MemberMsg信息；步骤二、分布式簇头选举过程，具体为：Step1:当前簇中每个节点基于式(2)计算出ωhead,并广播发送包含ωhead的比较消息CompareMsg；其中，i,j＝1,2,...,N且i≠j，N表示簇内节点个数，Clusteri表示该节点i从属于的簇，δi表示节点i已经成为的簇头数，degi表示节点i的度，dij表示节点i与簇内邻居节点j之间的通信距离；Step2：每个收到CompareMsg消息的节点均将收到的ωhead与本地计算的ωhead进行比较，若本地的ωhead较小，则向发来CompareMsg消息的节点回复一条要求对方退出簇的消息QuitMsg，收到消息QuitMsg的节点退出簇头的竞争；Step3：最后没有退出簇的节点发送成员信息HeadMsg给所有簇内节点，通知其他节点它成为簇头，从而结束簇头的选举过程；步骤三、簇拓扑的裁剪过程，具体为：Step1：确定当前簇内每个节点关联的目标数TargetNum，然后判断目标数TargetNum是否大于上限，如果是，该节点则发送带有退簇参数ρleave的退簇消息LeaveMsg给簇头节点；其中，dis代表其与簇头节点的距离；如果否，该节点不发送退簇消息；Step2：收到退簇消息LeaveMsg的簇头节点开始查看簇内成员是否过多，若簇内成员过多，则簇头开始退簇应答，具体为：首先，根据每个发送退簇消息节点对应的退簇参数ρleave计算节点对应的冗余判据δleave：δleave＝ρleave×e-angle(4)其中，angle表示申请退簇节点和与其具有最相似观察的节点形成的夹角，该具有最相似观察的节点与申请退簇节点与目标之间的夹角最小；然后，将计算的冗余判据δleave按从大到小的顺序进行排序；最后，依据冗余判据δleave的排序来确定节点的退簇顺序，并发送退簇允许信息AllowMsg以使对应的节点退簇，完成该簇的拓扑裁剪；以此类推，完成其它簇的拓扑裁剪，即完成整个网络的拓扑裁剪工作。本专利技术具有如下有益效果：本专利技术提出了多目标情景下，在无线传感器网络中使用分布式分簇方法形成融合拓扑的一种可行方案，且融合精度和网络寿命可以得到充分的保证。其有益效果具体体现为在分布式分簇方法的三个阶段均体现了对延长网络寿命和保证融合精度的考虑：在簇生成阶段，目标关联的簇生成方法可以有效筛选与目标相关的节点加入簇，并将能量较低的节点排除，保证了网络的融合精度和网络寿命；在簇头选举阶段，簇头节点可以保证簇内的通信总消耗最优，同时防止单个节点成为多个簇的簇头，避免了个别节点负担过重快速消亡的问题；最后在拓扑裁剪的过程中，通过有效均衡节点的通信连接数来保证网络寿命，同时在削减拓扑时考虑到对融合精度的影响，尽可能减小精度损失。总体来讲，本专利技术中分布式分簇方法的实际应用价值集中体现如下：(1)在传感器网络跟踪多目标的多源信息的问题情境中，采用本分簇方法可以实现网络中能量消耗的均衡，从而充分利用网络中的资源，延长网络的寿命，提升该融合框架的实用性。(2)本专利技术中的分簇方法在进行能量优化的过程中，充分地考虑优化对融合效果产生的影响，保证了在分布式的框架下，多源融合的精度和效果基本不受影响，保证了该融合框架的应用价值。附图说明图1为本专利技术的angle和dis的定义；图2为本专利技术的初始分簇拓扑图；图3为本专利技术的裁剪后的分簇拓扑图；图4为本专利技术的整体跟踪效果图；图5为本专利技术的三种方法的融合效果对比结果；图6为本专利技术的三种方法的网络寿命对比结果。具体实施方式下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。一、目标相关的簇生成过程在目标相关的簇生成方法中，每个节点基于自身的观察结果和邻居信息确定是否发起或参与一个簇；在合适的时间段内，每个节点通过自主选择形成初步簇的结构，具体要求如下：(1)要求加入簇的节点的剩余能量相对较高，即将消亡的节点不会成为簇成员，从而保证了整个网络的有效寿命。(2)簇的形成与目标分布和数量密切相关。具体来讲，每一个簇对应一个目标，相应的，簇内的成员都是观察到相同或相近目标的节点，未观察到相似目标的节点一般不会在同一个簇内。进一步，我们给出节点对簇的适应度Ptch，形式见公式(1)，以此确定节点是否参与加入到该簇中：其中，Ecur和Emax表示当前节点的能量值和网络中能量的最高值；||Z2-Z1||表示当前节点观测到的轨迹与当前簇对应的目标轨迹之间的跟踪误差，emax表示误差上限，两者之间的比值用于衡量节点观测量与簇所对应的目标的符合程度，该比值越大，表示观测量与簇对应的目标越相似；α是一个时变参数，随着时间增长α会逐渐增加，从而保证能量降低后，也可以由足够的节点加入到簇中。基于对式(1)的初步分析，我们可以得出以下初步结论：1、只有能量相对较高本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多目标情景中无线传感器网络的节能分簇方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、目标相关的簇生成过程，具体包括以下步骤：Step 1：当无线传感器网络中的任意一个节点发现一个目标时，该节点将会广播发送发现目标消息，网络中每个节点根据其是否收到其它节点发送的发现目标消息来确定是否有其他节点已经发起了针对同一目标的组网申请：若没有收到针对同一目标的发现目标消息，则该节点会向其它节点广播发出一个ClusterMsg申请，发起组网申请；若收到针对同一目标的发现目标消息，该节点不动作；Step 2：每个收到ClusterMsg申请信息的节点按照式(1)给出的形式判断自身是否适合参与该簇；

【技术特征摘要】
1.一种多目标情景中无线传感器网络的节能分簇方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、目标相关的簇生成过程，具体包括以下步骤：Step1：当无线传感器网络中的任意一个节点发现一个目标时，该节点将会广播发送发现目标消息，网络中每个节点根据其是否收到其它节点发送的发现目标消息来确定是否有其他节点已经发起了针对同一目标的组网申请：若没有收到针对同一目标的发现目标消息，则该节点会向其它节点广播发出一个ClusterMsg申请，发起组网申请；若收到针对同一目标的发现目标消息，该节点不动作；Step2：每个收到ClusterMsg申请信息的节点按照式(1)给出的形式判断自身是否适合参与该簇；其中，Ecur和Emax表示当前节点的能量值和网络中能量的最高值；||Z2-Z1||表示当前节点观测到的轨迹与当前簇对应的目标轨迹之间的跟踪误差，emax表示误差上限；α为时变参数；如果Ptch＞Ptch0，其中Ptch0表示设定的阈值，则该节点会向发起组网的节点发出MemberMsg信息来申请加入簇；如果Ptch≤Ptch0，节点不发出MemberMsg信息；步骤二、分布式簇头选举过程，具体为：Step1:当前簇中每个节点基于式(2)计算出ωhead,并广播发送包含ωhead的比较消息CompareMsg；其中，i,j＝1,2,...,N且i≠j，N表示簇内节点个数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：方浩，陈杰，李硕，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11