基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法技术

本发明专利技术提出了一种基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，选取一条汇点的移动轨迹；根据设定的簇头节点的数量，将感知区域划分为相应的子区域；设置每个子区域对应一个簇，计算每个簇内成员节点的权值，然后比较簇内节点的权值，选出一个最大值作为它的一个簇头节点，并将节点的ID设为簇头符号；计算簇内成员到簇头节点的距离及传输所消耗的能量，然后计算簇头节点转发数据到移动汇点所消耗的能量。重复簇头选取步骤以及节点能量计算步骤，直到感知区域内节点全部死亡。本发明专利技术能够极大地节约节点的能量，使用本方法每轮消耗的总能量要远小于现有的方法。

Clustering method based on improved mobile trajectory of mobile sink node

The present invention proposes an improved clustering method based on fixed moving trajectory of mobile sink node, which selects a moving trajectory of sink node; divides the sensing region into corresponding sub-regions according to the number of cluster head nodes; sets each sub-region corresponding to a cluster, calculates the weights of member nodes in each cluster, and then calculates the weights of member nodes in each cluster. Comparing the weights of cluster nodes, a maximum value is selected as a cluster head node, and the ID of the node is set as a cluster head symbol. The distance between cluster members and cluster head nodes and the energy consumed by transmission are calculated, and then the energy consumed by cluster head nodes to transmit data to mobile sinks is calculated. The steps of cluster head selection and node energy calculation step are repeated until all nodes in the sensing area are dead. The invention can greatly save the energy of nodes, and the total energy consumed by the method in each round is much less than that of the existing method.

【技术实现步骤摘要】
基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法
本专利技术涉及无线传感器网络
，特别是一种基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法。
技术介绍
无线传感器网络的应用场景变得越来越广泛，它最早是被用在战场上，如今无线传感器网络已经涉及到智能医疗、智能家居和智能交通等多个领域。由于传感器网络是由大量随机分布的微型传感器节点构成的，给每个传感器节点更换电池是不切实际的，当网络中部分节点出现死亡(能量耗尽)时，整个网络就会进入到不稳定阶段，可以导致网络中的局部区域信息传递出现中断。最典型的问题就是基于静态汇点的传感器网络，汇点会将附近的普通节点作为中继站，这样会导致汇点周围的节点在每轮中消耗非常多的能量，从而出现能量空洞的现象。传统的LEACH算法在簇头节点的选取上采用随机轮流的方式，没有考虑到节点自身的剩余能量，没有考虑节点之间的能量中立原则，导致了整个传感器网络的稳定阶段被大大缩短，这是它的一个最大的缺陷。另外，LEACH算法选用的是静态的汇聚节点，汇聚节点周围的节点往往被充当中继节点，这样它们每轮都会消耗更多的能量，这也就是能量空洞现象，其中最大的影响就是网络的生命周期被极大地缩短了。
技术实现思路
本专利技术提出了一种基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，解决现有技术。实现本专利技术的技术解决方案为：一种基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，具体步骤为：步骤1、从传感器网络空间中划分出一个最大的规则区域作为感知区域，并从感知区域的中间选取一条汇聚节点的移动轨迹；步骤2、设定簇头节点数量，根据设定的簇头节点的数量，将感知区域均分为簇头节点数子区域，并计算出每个子区域节点的数量；步骤3、设置每个子区域对应一个簇，根据节点的剩余能量和到移动路径的最短距离计算每个簇内成员节点的权值，比较簇内节点的权值，选出一个最大值作为它的一个簇头节点，并将节点的ID设为簇头符号，同时簇头节点发送一个广播包通知簇内成员节点，簇内成员将数据包发送到簇头节点；步骤4、根据每个区域内选定的簇头节点，在每个子区域下选取一个距离该区域最近的移动汇点作为移动汇点的逗留位置，同时计算出汇聚节点到达每一个逗留位置前的等待时间，当移动汇聚节点到达子区域的逗留位置时，簇头节点开始向汇聚节点发送本区域内的所有数据包；步骤5、分别计算本轮簇头节点接收数据包所消耗的能量，簇头节点传输数据包所消耗的能量以及节点转发数据到移动汇点所消耗的能量；步骤6、重复(3)、(4)、(5)步骤，直到感知区域内节点全部死亡。本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：(1)本专利技术能够极大地节约节点的能量，使用本方法每轮消耗的总能量要远小于现有的方法。(2)本专利技术簇头节点的选取方式确保了感知区域所有节点的能量中立，不会出现部分节点过早死亡的现象。(3)本方法采用延迟发送数据包直到移动汇点到达最佳的逗留位置时，这样不仅可以降低数据传输的延迟还能够减少传输所消耗的能量。下面结合附图对本专利技术做进一步详细的描述。附图说明图1是无线传感器网络模型图。图2是将原感知区域划分为多个子区域的原理图。图3是子区域内簇头节点选取的具体流程图。图4是簇头节点发送数据包到汇聚节点的原理图。具体实施方式一种基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，具体步骤为：步骤1、从传感器网络空间中划分出一个最大的规则区域作为感知区域，并从感知区域的中间选取一条汇聚节点的移动轨迹；进一步的实施例中，划分的感知区域为方形区域。步骤2、设定簇头节点数量，根据设定的簇头节点的数量，将感知区域均分为簇头节点数子区域，并计算出每个子区域节点的数量；进一步的实施例中，设置的簇头节点数量为2k，k＝1,2,3,...。步骤3、设置每个子区域对应一个簇，根据节点的剩余能量和到移动路径的最短距离计算每个簇内成员节点的权值，比较簇内节点的权值，选出一个最大值作为它的一个簇头节点，并将节点的ID设为簇头符号，同时簇头节点发送一个广播包通知簇内成员节点，簇内成员将数据包发送到簇头节点；进一步的实施例中，每个簇内成员节点的权值的计算公式为：E(m)为上轮节点m的剩余能量，DistancetoPath(m)为节点m到移动路径的最短距离。优选地，上轮节点m的剩余能量计算公式为：式中，E0为节点m的初始能量，Consumption为节点转发数据到移动汇点所消耗的能量，r为当前的轮数，Er(j)为簇头节点接收数据包所消耗的能量，Et(j)为簇头节点传输数据包所消耗的能量。优选地，节点m到移动轨迹最短距离的计算公式为：式中，Xm,Ym为第m个节点的坐标，SXi,SYi为在第i个子区域下，移动轨迹上距节点最近的汇聚节点坐标。步骤4、根据每个区域内选定的簇头节点，在每个子区域下选取一个距离该区域最近的移动汇点作为移动汇点的逗留位置，同时计算出汇聚节点到达每一个逗留位置前的等待时间，当移动汇聚节点到达子区域的逗留位置时，簇头节点开始向汇聚节点发送本区域内的所有数据包；步骤5、分别计算本轮簇头节点接收数据包所消耗的能量，簇头节点传输数据包所消耗的能量以及节点转发数据到移动汇点所消耗的能量；进一步的实施例中，本轮节点转发数据到移动汇点所消耗的能量以及簇头节点接收数据包所消耗的能量和传输数据包所消耗的能量的能量计算公式为：Er(j)＝l·Eelec·Packet(j)其中l表示为传感器节点m发送的数据包的大小，d表示节点到逗留位置的距离，Eelec表示为节点发送或接收每一位数据需要消耗的能量，cc为数据包的融合率，Packet(j)表示为第j个区域的节点的数量，εfs和εmp分别表示发送器和放大器的信道条件，DistancetoCH(m)为节点m到该区域内簇头节点的距离，表示为最大阈值距离。优选地，节点m到该区域内簇头节点的距离的计算公式为：式中，Xm,Ym为第m个节点的坐标，(CHXj,CHYj)表示簇头节点坐标。步骤6、重复(3)、(4)、(5)步骤，直到感知区域内节点全部死亡。下面结合实施例对本专利技术做进一步说明。实施例1一种基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，具体步骤为：步骤1、从传感器网络空间中划分出一个最大的规则区域作为感知区域，并从感知区域的中间选取一条汇聚节点的移动轨迹。本实施例中，感应区域选用的是一个方形区域，结合图1所示，在一个区域内分布着很多传感器节点，图中白色圆点点为普通节点，黑色圆点为设定的簇头节点，白色矩形表示为汇聚节点，其中中间两条线表示汇聚节点的移动轨迹。步骤2、设定簇头节点数量，根据设定的簇头节点的数量，将感知区域均分为簇头节点数子区域。结合图2所示，对于感知区域的划分主要是根据对等划分的原则，保证每个区域的面积相等。汇聚节点的移动路径设置在方形感知区域的中心位置，为了确保每个子区域都有簇头节点，本实施例中设置的簇头节点的数量为2k((k＝1,2,3,...)，则相应区域分割线的横坐标为：其中i(1≤i≤k)为簇头节点对应的序列号，S为方形区域的边长。感知区域内的传感器节点总量为n，各自的编号为Nm(m＝1,2,3,...,n)，第i个子区域表示为Ai，第m个节点的坐标表示为(Xm,Ym)。有下列公式可知，如果Ym≤S/2，则Nm∈Ai，否则Nm∈Ai+k。Packet(j)表示为第j个子区域中节点的数量，其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1、从传感器网络空间中划分出一个最大的规则区域作为感知区域，并从感知区域的中间选取一条汇聚节点的移动轨迹；步骤2、设定簇头节点数量，根据设定的簇头节点的数量，将感知区域均分为簇头节点数子区域，并计算出每个子区域节点的数量；步骤3、设置每个子区域对应一个簇，根据节点的剩余能量和到移动路径的最短距离计算每个簇内成员节点的权值，比较簇内节点的权值，选出一个最大值作为它的一个簇头节点，并将节点的ID设为簇头符号，同时簇头节点发送一个广播包通知簇内成员节点，簇内成员将数据包发送到簇头节点；步骤4、根据每个区域内选定的簇头节点，在每个子区域下选取一个距离该区域最近的移动汇点作为移动汇点的逗留位置，同时计算出汇聚节点到达每一个逗留位置前的等待时间，当移动汇聚节点到达子区域的逗留位置时，簇头节点开始向汇聚节点发送本区域内的所有数据包；步骤5、分别计算本轮簇头节点接收数据包所消耗的能量，簇头节点传输数据包所消耗的能量以及节点转发数据到移动汇点所消耗的能量；步骤6、重复(3)、(4)、(5)步骤，直到感知区域内节点全部死亡。

【技术特征摘要】
1.一种基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1、从传感器网络空间中划分出一个最大的规则区域作为感知区域，并从感知区域的中间选取一条汇聚节点的移动轨迹；步骤2、设定簇头节点数量，根据设定的簇头节点的数量，将感知区域均分为簇头节点数子区域，并计算出每个子区域节点的数量；步骤3、设置每个子区域对应一个簇，根据节点的剩余能量和到移动路径的最短距离计算每个簇内成员节点的权值，比较簇内节点的权值，选出一个最大值作为它的一个簇头节点，并将节点的ID设为簇头符号，同时簇头节点发送一个广播包通知簇内成员节点，簇内成员将数据包发送到簇头节点；步骤4、根据每个区域内选定的簇头节点，在每个子区域下选取一个距离该区域最近的移动汇点作为移动汇点的逗留位置，同时计算出汇聚节点到达每一个逗留位置前的等待时间，当移动汇聚节点到达子区域的逗留位置时，簇头节点开始向汇聚节点发送本区域内的所有数据包；步骤5、分别计算本轮簇头节点接收数据包所消耗的能量，簇头节点传输数据包所消耗的能量以及节点转发数据到移动汇点所消耗的能量；步骤6、重复(3)、(4)、(5)步骤，直到感知区域内节点全部死亡。2.根据权利要求1所述的基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，其特征在于，步骤1中划分的感知区域为方形区域。3.根据权利要求1所述的基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，其特征在于，步骤2中设置的簇头节点数量为2k，k＝1,2,3,...。4.根据权利要求1所述的基于移动汇聚节点固定移动轨迹改进的聚类方法，其特征在于，步骤3中每个簇内成员节点的权值的计算公式为：式中E(m)为上轮节点m的剩余能量，Dist...

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