一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术属于神经网络智能控制技术领域，尤其涉及一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，本发明专利技术同时提供一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制系统，包括簇头节点随机选举、簇头节点聚合节点、簇头节点聚合数据，本发明专利技术解决了现有技术存在由于簇头过分消耗能量，从而导致网络生存时间短的问题，具有提高了网络生存时间、有效减少了通信量、扩展性好且网络传输延迟小、实用性强的有益技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法及系统
本专利技术属于神经网络智能控制
，尤其涉及一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，本专利技术同时提供一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制系统。
技术介绍
目前，人工神经网络也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络，现有技术存在由于簇头过分消耗能量，从而导致网络生存时间短的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出了现有技术存在由于簇头过分消耗能量，从而导致网络生存时间短的问题。本专利技术所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，包括：簇头节点随机选举：网络各节点随机分别产生一个【0,1】之间的随机数组，若随机数组中随机数小于簇头比较值T(n)，则确定产生此随机数的相应节点为簇头节点；所述簇头比较值T(n)的计算公式为：所述p为网络中簇头节点个数与总节点数的百分比；所述r为当前的选举轮数；所述G为最近1/p轮不是簇头的节点集；簇头节点聚合节点：簇头节点在无线信道中广播簇头节点选举成功的消息，若无线信道中其余节点接收簇头节点选举成功的消息，则其余节点加入簇头节点；簇头节点聚合数据：若无线信道中其余节点加入簇头节点，则簇头节点将聚合数据发送到基站节点。进一步，所述簇头随机选举为簇头周期按轮随机选举；进一步，所述其余节点加入簇头节点包括其余节点选择加入信号最强的簇头节点。进一步，所述选择加入信号最强的簇头节点包括无线信道中其余节点将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点。进一步，所述无线信道中其余节点将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点包括无线信道中其余节点通过一跳通信将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点。进一步，所述簇头节点将聚合数据发送到基站节点包括簇头节点聚合其余节点的节点数据形成聚合数据并将聚合数据发送到基站节点。进一步，所述簇头节点聚合其余节点的节点数据包括簇头节点接收无线信道中其余节点发送节点数据并聚合形成聚合数据。同时，本专利技术还提供一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制系统，包括：簇头节点随机选举模块、簇头节点聚合节点模块以及簇头节点聚合数据模块；所述簇头节点随机选举模块用于网络各节点随机分别产生一个【0,1】之间的随机数组，若随机数组中随机数小于簇头比较值T(n)，则确定产生此随机数的相应节点为簇头节点；所述簇头比较值T(n)的计算公式为：所述p为网络中簇头节点个数与总节点数的百分比；所述r为当前的选举轮数；所述G为最近1/p轮不是簇头的节点集；所述簇头节点聚合节点模块用于簇头节点在无线信道中广播簇头节点选举成功的消息，若无线信道中其余节点接收簇头节点选举成功的消息，则其余节点加入簇头节点；进一步，所述簇头随机选举为簇头周期按轮随机选举；进一步，所述簇头节点聚合数据模块用于若无线信道中其余节点加入簇头节点，则簇头节点将聚合数据发送到基站节点，所述簇头随机选举为簇头周期按轮随机选举，所述选择加入信号最强的簇头节点包括无线信道中其余节点将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点，所述簇头节点将聚合数据发送到基站节点包括簇头节点聚合其余节点的节点数据形成聚合数据并将聚合数据发送到基站节点，所述簇头节点聚合其余节点的节点数据包括簇头节点接收无线信道中其余节点发送节点数据并聚合形成聚合数据，所述无线信道中其余节点将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点包括无线信道中其余节点通过一跳通信将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点。有益技术效果：1、本专利采用簇头节点随机选举：网络各节点随机分别产生一个【0,1】之间的随机数组，若随机数组中随机数小于簇头比较值T(n)，则确定产生此随机数的相应节点为簇头节点；所述簇头比较值T(n)的计算公式为：所述p为网络中簇头节点个数与总节点数的百分比；所述r为当前的选举轮数；所述G为最近1/p轮不是簇头的节点集；簇头节点聚合节点：簇头节点在无线信道中广播簇头节点选举成功的消息，若无线信道中其余节点接收簇头节点选举成功的消息，则其余节点加入簇头节点；簇头节点聚合数据：若无线信道中其余节点加入簇头节点，则簇头节点将聚合数据发送到基站节点，由于本专利技术是数据聚合的层次路由协议，簇头是按周期性按轮选举的，每轮选举的方法是各节点选择一个【0,1】之间的随机数，如果该数小于簇头比较值，则该节点为簇头，通过簇头比较值计算公式可以计算出簇头比较值，成为簇头节点在无线信道中广播这一消息，其余节点选择加入信号最强的簇头，节点通过一跳通信将数据传送给簇头，簇头也通过一跳空心将聚合后数据传送给基站节点，以便平衡网络节点的消耗，该协议采用随机选举簇头的方式，避免簇头过分消耗能量，提高了网络生存时间。2、本专利采用所述簇头节点将聚合数据发送到基站节点包括簇头节点聚合其余节点的节点数据形成聚合数据并将聚合数据发送到基站节点，所述簇头节点聚合其余节点的节点数据包括簇头节点接收无线信道中其余节点发送节点数据并聚合形成聚合数据，由于采用数据聚合的方式，有效减少了通信量。3、本专利所述其余节点加入簇头节点包括其余节点选择加入信号最强的簇头节点，所述选择加入信号最强的簇头节点包括无线信道中其余节点将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点，所述无线信道中其余节点将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点包括无线信道中其余节点通过一跳通信将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点，由于该协议层次化的目的在于数据聚合，由于采用一跳通信，对于小规模的网络中，由于立即站节点较远的节点平衡通讯的功率，减少了频繁簇头选族引发的通信量增大且提高了生存时间，对于大规模的网络来说，该协议具有通信能力强、扩展性好且网络传输延迟小的优点。4、本专利采用基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制系统，因此，提高了无线传感器神经网络智能控制系统的实用性。附图说明图1是本专利技术一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法的流程图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术做进一步描述：图中：S101-簇头节点随机选举；S102-簇头节点聚合节点；S103-簇头节点聚合数据；实施例：本实施例：如图1所示，一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，包括：簇头节点随机选举：网络各节点随机分别产生一个【0,1】之间的随机数组，若随机数组中随机数小于簇头比较值T(n)，则确定产生此随机数的相应节点为簇头节点；所述簇头比较值T(n)的计算公式为：所述p为网络中簇头节点个数与总节点数的百分比；所述r为当前的选举轮数；所述G为最近1/p轮不是簇头的节点集；簇头节点聚合节点：簇头节点在无线信道中广播簇头节点选举成功的消息，若无线信道中其余节点接收簇头节点选举成功的消息，则其余节点加入簇本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，其特征在于，包括：簇头节点随机选举：网络各节点随机分别产生一个【0,1】之间的随机数组，若随机数组中随机数小于簇头比较值T(n)，则确定产生此随机数的相应节点为簇头节点；所述簇头比较值T(n)的计算公式为：

【技术特征摘要】
1.一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，其特征在于，包括：簇头节点随机选举：网络各节点随机分别产生一个【0,1】之间的随机数组，若随机数组中随机数小于簇头比较值T(n)，则确定产生此随机数的相应节点为簇头节点；所述簇头比较值T(n)的计算公式为：所述p为网络中簇头节点个数与总节点数的百分比；所述r为当前的选举轮数；所述G为最近1/p轮不是簇头的节点集；簇头节点聚合节点：簇头节点在无线信道中广播簇头节点选举成功的消息，若无线信道中其余节点接收簇头节点选举成功的消息，则其余节点加入簇头节点；簇头节点聚合数据：若无线信道中其余节点加入簇头节点，则簇头节点将聚合数据发送到基站节点。2.根据权利要求1所述的一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，其特征在于，所述簇头随机选举为簇头周期按轮随机选举。3.根据权利要求1所述的一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，其特征在于，所述其余节点加入簇头节点包括其余节点选择加入信号最强的簇头节点。4.根据权利要求3所述的一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，其特征在于，所述选择加入信号最强的簇头节点包括无线信道中其余节点将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点。5.根据权利要求4所述的一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，其特征在于，所述无线信道中其余节点将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点包括无线信道中其余节点通过一跳通信将加入簇头节点响应信息发送至簇头节点。6.根据权利要求1所述的一种基于数据聚合的层次路由协议的无线传感器神经网络智能控制方法，其特征在于，所述簇头节点将聚合数据发送到基站节点包括簇头节点聚合其余节点的节点数据形成聚合数据并将聚合数据发送到基站节点。7.根据权利要求6所述的一种基于数据聚...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡智，李航，
申请(专利权)人：沈阳师范大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21