一种簇头选择方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种簇头选择方法及装置，通过计算最优簇头数目，根据最优簇头数目和无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点数量，计算最优簇头概率，并计算每个节点的簇头选举参数，根据每个节点的簇头选举参数和最优簇头数目确定簇头，本发明专利技术的簇头选择方法在保证网络连通性的同时，能够最大限度均衡网络能耗、延长网络生存时间。

A Cluster Head Selection Method and Device

The invention provides a cluster head selection method and device. By calculating the optimal number of cluster heads, the optimal cluster head probability is calculated according to the optimal number of cluster heads and the number of common surviving nodes in the coverage area of wireless sensor networks, and the cluster head election parameters of each node are calculated. The cluster head of the invention is determined according to the cluster head election parameters of each node and the optimal number of cluster heads. The selection method ensures the connectivity of the network, at the same time, it can maximize the balance of network energy consumption and prolong the network lifetime.

【技术实现步骤摘要】
一种簇头选择方法及装置
本专利技术涉及通信
，具体涉及一种簇头选择方法及装置。
技术介绍
无线传感器网络由许多分布在特定范围内的传感器节点组成，这些传感器节点通过协作的方式完成数据的采集，并且数据以多跳的方式传送给汇聚节点。在实际应用中，大多数传感器节点都处于汇聚节点的单跳传输范围以外，需要通过多跳的方式将数据传送给汇聚节点，这样汇聚节点周围的邻居节点很快消耗完自身能量，导致网络连通性中断。目前常用的簇头选择方法主要有：低功耗自适应簇头选择方法和中心化簇头选择方法。低功耗自适应簇头选择方法是将网络覆盖区域进行分簇，每个节点采用随机数的方式竞选簇头，簇头节点负责融合和转发簇内节点的数据。但是该方法中每个节点都有平等的机会参与簇头选举，没有考虑节点的剩余能量，容易造成剩余能量较低的节点被选为簇头，进而导致簇头节点提前死亡。中心化簇头选择方法是采用基站管理簇内节点并分簇的方法，基站指定剩余能量最高的节点成为簇头。该方法虽然保证了簇头的剩余能量不会过低，但是会造成簇头分布不均的状态。当前的节能路由方法要么是没有考虑节点的剩余能量，要么是簇头分布不均。为了最大限度的均衡网络中的能量，本专利技术提出了一种能量均衡的簇头选择方法。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中存在的上述不足，提供一种簇头选择方法及装置，用以解决现有簇头选择方案无法兼顾节点的剩余能量和簇头分布均衡的问题。本专利技术为解决上述技术问题，采用如下技术方案：本专利技术提供一种簇头选择方法，所述方法应用于无线传感器网络覆盖区域，所述无线传感器网络覆盖区域包括一个汇聚节点和多个簇，每个簇包括簇头和普通节点，所述方法包括：计算最优簇头数目；根据所述最优簇头数目和所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点数量，计算最优簇头概率；计算每个节点的簇头选举参数；根据所述每个节点的簇头选举参数和所述最优簇头数目，确定簇头。优选的，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M，所述计算最优簇头数目，具体包括：确定所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量；计算各个簇头与所述汇聚节点之间的平均距离；根据无线传感器网络覆盖区域的范围M、簇头的广播距离、所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量、所述各个簇头与汇聚节点之间的平均距离、自由空间能耗中的功耗放大系数和多路径衰减能耗中的功耗放大系数，计算最优簇头数目。优选的，当时，根据公式(1)计算最优簇头数目kopt：其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，nalive表示所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量，d表示簇头的广播距离，εfs表示自由空间能耗中的功耗放大系数，εmp表示多路径衰减能耗中的功耗放大系数，dt-BS表示所述各个簇头与所述汇聚节点之间的平均距离；当时，根据公式(2)计算所述最优簇头数目kopt：其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，nalive表示所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量，d表示簇头的广播距离，εfs表示自由空间能耗中的功耗放大系数，εmp表示多路径衰减能耗中的功耗放大系数，dt-BS表示所述各个簇头与所述汇聚节点之间的平均距离。优选的，根据公式(3)计算所述最优簇头概率popt：其中，kopt表示最优簇头数目，nalive表示所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量。优选的，所述计算每个节点的簇头选举参数，具体包括：计算所述无线传感器网络覆盖区域的总剩余能量、所述无线传感器网络覆盖区域内各普通节点到汇聚节点的平均欧氏距离、当前节点到所述汇聚节点的欧氏距离；根据所述最优簇头数目、所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点数量、所述最优簇头概率、当前节点的剩余能量、所述无线传感器网络覆盖区域的总剩余能量、所述各普通节点到汇聚节点的平均欧氏距离、所述当前节点到汇聚节点的欧氏距离、簇的半径、预设的权重因子和当前节点的节点中心度，计算每个节点的簇头选举参数。优选的，根据公式(4)计算每个节点的簇头选举参数T(n)：其中，r表示簇的半径，Eremain表示当前节点的剩余能量，Ere-total表示所述无线传感器网络覆盖区域的总剩余能量，表示各普通节点到汇聚节点的平均欧式距离，表示当前节点到汇聚节点的欧式距离，α表示权重因子，0<α<1，表示当前节点的节点中心度，n表示节点。优选的，所述根据所述每个节点的簇头选举参数和所述最优簇头数目，确定簇头，具体包括：将所述每个节点的簇头选举参数由大到小排序；选取所述排序中前最优簇头数目的簇头选举参数；确定选取出的簇头选举参数对应的节点为簇头。本专利技术还提供一种基站设备，所述基站设备包括：第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块和处理模块；所述第一计算模块用于，计算最优簇头数目；所述第二计算模块用于，根据所述最优簇头数目和所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点数量，计算最优簇头概率；所述第三计算模块用于，计算每个节点的簇头选举参数；所述处理模块用于，根据所述每个节点的簇头选举参数和所述最优簇头数目，确定簇头。优选的，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M，所述第一计算模块具体用于，确定所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量；计算各个簇头与所述汇聚节点之间的平均距离；根据无线传感器网络覆盖区域的范围M、簇头的广播距离、所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量、所述各个簇头与汇聚节点之间的平均距离、自由空间能耗中的功耗放大系数和多路径衰减能耗中的功耗放大系数，计算最优簇头数目。优选的，所述第一计算模块具体用于，当时，根据公式(1)计算最优簇头数目kopt：其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，nalive表示所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量，d表示簇头的广播距离，εfs表示自由空间能耗中的功耗放大系数，εmp表示多路径衰减能耗中的功耗放大系数，dt-BS表示所述各个簇头与所述汇聚节点之间的平均距离；当时，根据公式(2)计算所述最优簇头数目kopt：其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，nalive表示所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量，d表示簇头的广播距离，εfs表示自由空间能耗中的功耗放大系数，εmp表示多路径衰减能耗中的功耗放大系数，dt-BS表示所述各个簇头与所述汇聚节点之间的平均距离。优选的，所述第二计算模块具体用于，根据公式(3)计算所述最优簇头概率popt：其中，kopt表示最优簇头数目，nalive表示所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量。优选的，所述第三计算模块具体用于，计算所述无线传感器网络覆盖区域的总剩余能量、所述无线传感器网络覆盖区域内各普通节点到汇聚节点的平均欧氏距离、当前节点到所述汇聚节点的欧氏距离；根据所述最优簇头数目、所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点数量、所述最优簇头概率、当前节点的剩余能量、所述无线传感器网络覆盖区域的总剩余能量、所述各普通节点到汇聚节点的平均欧氏距离、所述当前节点到汇聚节点的欧氏距离、簇的半径、预设的权重因子和当前节点的节点中心度，计算每个节点的簇头选举参数。优选的，所述第三计算模块具体用于，根据公式(4)计算每个节点的簇头选举参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种簇头选择方法，其特征在于，所述方法应用于无线传感器网络覆盖区域，所述无线传感器网络覆盖区域包括一个汇聚节点和多个簇，每个簇包括簇头和普通节点，所述方法包括：计算最优簇头数目；根据所述最优簇头数目和所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点数量，计算最优簇头概率；计算每个节点的簇头选举参数；根据所述每个节点的簇头选举参数和所述最优簇头数目，确定簇头。

【技术特征摘要】
1.一种簇头选择方法，其特征在于，所述方法应用于无线传感器网络覆盖区域，所述无线传感器网络覆盖区域包括一个汇聚节点和多个簇，每个簇包括簇头和普通节点，所述方法包括：计算最优簇头数目；根据所述最优簇头数目和所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点数量，计算最优簇头概率；计算每个节点的簇头选举参数；根据所述每个节点的簇头选举参数和所述最优簇头数目，确定簇头。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M，所述计算最优簇头数目，具体包括：确定所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量；计算各个簇头与所述汇聚节点之间的平均距离；根据无线传感器网络覆盖区域的范围M、簇头的广播距离、所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量、所述各个簇头与汇聚节点之间的平均距离、自由空间能耗中的功耗放大系数和多路径衰减能耗中的功耗放大系数，计算最优簇头数目。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，当时，根据公式(1)计算最优簇头数目kopt：其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，nalive表示所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量，d表示簇头的广播距离，εfs表示自由空间能耗中的功耗放大系数，εmp表示多路径衰减能耗中的功耗放大系数，dt-BS表示所述各个簇头与所述汇聚节点之间的平均距离；当时，根据公式(2)计算所述最优簇头数目kopt：其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，nalive表示所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量，d表示簇头的广播距离，εfs表示自由空间能耗中的功耗放大系数，εmp表示多路径衰减能耗中的功耗放大系数，dt-BS表示所述各个簇头与所述汇聚节点之间的平均距离。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据公式(3)计算所述最优簇头概率popt：其中，kopt表示最优簇头数目，nalive表示所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点的数量。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每个节点的簇头选举参数，具体包括：计算所述无线传感器网络覆盖区域的总剩余能量、所述无线传感器网络覆盖区域内各普通节点到汇聚节点的平均欧氏距离、当前节点到所述汇聚节点的欧氏距离；根据所述最优簇头数目、所述无线传感器网络覆盖区域内当前存活的普通节点数量、所述最优簇头概率、当前节点的剩余能量、所述无线传感器网络覆盖区域的总剩余能量、所述各普通节点到汇聚节点的平均欧氏距离、所述当前节点到汇聚节点的欧氏距离、簇的半径、预设的权重因子和当前节点的节点中心度，计算每个节点的簇头选举参数。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据公式(4)计算每个节点的簇头选举参数T(n)：其中，r表示簇的半径，Eremain表示当前节点的剩余能量，Ere-total表示所述无线传感器网络覆盖区域的总剩余能量，表示各普通节点到汇聚节点的平均欧式距离，表示当前节点到汇聚节点的欧式距离，α表示权重因子，0<α<1，表示当前节点的节点中心度，n表示节点。7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个节点的簇头选举参数和所述最优簇头数目，确定簇头，具体包括：将所述每个节点的簇头选举参数由大到小排序；选取所述排序中前最优簇头数目的簇头选举参数；确定选取出的簇头选举参数对应的节点为簇头。8.一种基站设备，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：程刚，赵文东，王源野，邹贵祥，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11