一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法技术

本发明专利技术公开了一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法，其特点是，在簇头选举阶段，采用加权方法，加权值可根据具体情况进行调整，同时综合考虑传感器节点信任度、距离参数、能量参数对簇头选举的影响，为簇头选举提供了一种新的参考方式，具有科学合理、适用性强、能量利用高且能够保证无线传感器网络安全可靠、稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法
本专利技术属于无线传感器网络
，涉及一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法。
技术介绍
簇头选举是无线传感器网络(WSN)分簇路由协议的核心技术之一，对无线传感器网络长期稳定运行具有十分重要的意义。在无线传感器网络分簇路由协议中，簇头负责管理控制簇内成员节点，进行数据融合以及簇间转发等工作，簇头是否安全可靠是保障传感器网络平稳运行的关键因素之一。大部分无线传感器网络分簇路由协议为了让资源有限的传感器节点担任簇头节点的任务，延长整个网络生命周期，均采用周期性更新簇头的方法，选取簇头方法的不同决定了最终形成的簇的结构、大小、数量。现有的无线传感器网络簇头选举方法存在的主要问题是：(1)在簇头选举过程中，考虑影响簇头选举的要素较少，这样会造成选举出来的簇头并不是最优的簇头，最终影响整个网络的性能；(2)在簇头选举过程中，没有考虑到传感器节点是否可信的问题，如果有些受到攻击的传感器节点被选为簇头，就会影响整个簇传输信息的安全性；(3)在簇头选举过程中，综合考虑各要素对簇头影响时，通常采用固定的加权方式，对于每个因素的加权项并未考虑到其会随时间变化的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是，针对现有的无线传感器网络簇头选举方法考虑要素不合理、以及簇头要素计算加权项选择不合理问题，提出一种科学合理、适用性强、能量利用高且能够保证无线传感器网络安全可靠、稳定运行的结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法。本专利技术的目的是由以下技术方案来实现的：一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法，其特征是，它包括的内容有：在簇头选举阶段，根据传感器节点信任度、距离参数、能量参数综合计算传感器节点的簇头选举代价因子；对于传感器节点j的信任度Tj表示为：其中，Sij为传感器节点i与传感器节点j之间成功交互次数，Fij为传感器节点i与传感器节点j之间失败交互次数，n为簇内传感器节点数目；对于传感器节点j的距离参数Lj表示为：其中，djtoBS为传感器节点j到基站的距离，dmax为所有传感器节点到基站的最远距离，dij为传感器节点i与传感器节点j的之间的距离，n为簇内传感器节点数目，dijmax为传感器节点i与传感器节点j的之间的最远距离；对于传感器节点j的能量参数Ej表示为：其中，Ejnow为传感器节点j目前剩余能量，Ejmax为传感器节点j的初始能量，Ejnext为传感器节点下一轮剩余能量，Ejpre为传感器节点上一轮剩余能量，Ejlast为传感器节点在簇头选举阶段最后剩余能量；对于传感器节点j的簇头选举代价因子表示为：Mj＝a×Tj+b×Lj+c×Ej,j＝1,2,…,n(4)其中，a为传感器节点信任度加权值，b为传感器节点距离参数加权值，c为传感器节点能量参数加权值，三个加权值有以下关系：a+b+c＝1(5)其中，a、b、c可根据具体情况进行调整，默认情况下，可取对于代价因子高的传感器节点，赋予更大的选举概率。本专利技术的一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法，在簇头选举阶段，采用加权方法，加权值可根据具体情况进行调整，同时综合考虑传感器节点信任度、距离参数、能量参数对簇头选举的影响，为簇头选举提供了一种新的参考方式，具有科学合理、适用性强、能量利用高且能够保证无线传感器网络安全可靠、稳定运行。附图说明图1为本专利技术的一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法流程图。具体实施方式下面利用附图和具体实施方式对本专利技术作进一步说明。本专利技术的一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法，在簇头选举阶段，综合考虑传感器节点信任度、距离参数、能量参数；首先，计算传感器节点j的信任度Tj：其中，Sij为传感器节点i与传感器节点j之间成功交互次数，Fij为传感器节点i与传感器节点j之间失败交互次数，n为簇内传感器节点数目；其次，计算传感器节点j的距离参数Lj：其中，djtoBS为传感器节点j到基站的距离，dmax为所有传感器节点到基站的最远距离，dij为传感器节点i与传感器节点j的之间的距离，n为簇内传感器节点数目，dijmax为传感器节点i与传感器节点j的之间的最远距离；然后，计算传感器节点j的能量参数Ej：其中，Ejnow为传感器节点j目前剩余能量，Ejmax为传感器节点j的初始能量，Ejnext为传感器节点下一轮剩余能量，Ejpre为传感器节点上一轮剩余能量，Ejlast为传感器节点在簇头选举阶段最后剩余能量；最后，计算传感器节点j的簇头选举代价因子：Mj＝a×Tj+b×Lj+c×Ej,j＝1,2,…,n(4)其中，a为传感器节点信任度加权值，b为传感器节点距离参数加权值，c为传感器节点能量参数加权值，三个加权值有以下关系：a+b+c＝1(5)其中，a、b、c可根据具体情况进行调整，默认情况下，可取对于代价因子高的传感器节点，赋予其更大的选举概率。本专利技术的所涉及到软件程序依据自动化、网络和计算机处理技术编制，是本领域技术人员所熟悉的技术。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法，其特征是，它包括的内容有：/n在簇头选举阶段，根据传感器节点信任度、距离参数、能量参数综合计算传感器节点的簇头选举代价因子；对于传感器节点j的信任度T

【技术特征摘要】
1.一种结合信任度的无线传感器网络簇头选举方法，其特征是，它包括的内容有：
在簇头选举阶段，根据传感器节点信任度、距离参数、能量参数综合计算传感器节点的簇头选举代价因子；对于传感器节点j的信任度Tj表示为：



其中，Sij为传感器节点i与传感器节点j之间成功交互次数，Fij为传感器节点i与传感器节点j之间失败交互次数，n为簇内传感器节点数目；
对于传感器节点j的距离参数Lj表示为：



其中，djtoBS为传感器节点j到基站的距离，dmax为所有传感器节点到基站的最远距离，dij为传感器节点i与传感器节点j的之间的距离，n为簇内传感器节点数目，dijmax为传感器节点i与传感器节点j的之间的最远距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建坡，李世慈，王文婷，王磊，李美霖，王珺，薛鹏，
申请(专利权)人：东北电力大学，国网山东省电力公司电力科学研究院，国网山东省电力公司寿光市供电公司，
类型：发明
国别省市：吉林;22