一种基于均等分簇的光电-雷达传感器网数据收集方法技术

本发明专利技术公开了一种基于均等分簇的光电

【技术实现步骤摘要】
一种基于均等分簇的光电
‑
雷达传感器网数据收集方法


[0001]本专利技术属于网络优化设计领域，价值指向则是针对边境具体的边境地理环境特点以及节点所处的复杂多变的地形，提出了一种基于均等分簇和移动收集器的压缩数据收集方法。

技术介绍

[0002]针对边境防护的无线传感器网络以数据为中心，能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，并将处理后的信息传送给基站，是一种面向边境防护与监测的有效手段。
[0003]针对边境复杂的地形环境，有节点分布在山川间，而有的节点分布在广阔平原中，因而在对各个节点进行数据收集时，基于分簇拓扑结构的WSN(无线传感器网络)数据收集算法通常可以很好地平衡节点之间的能耗，并且鲁棒性更强。常用的不使用CS(压缩感知)的分簇路由算法，簇头需要收集簇内所有节点感知到的原始数据，然后通过多跳传输或者借助移动数据收集技术完成数据往Sink的汇聚。这种数据收集方式使得簇头需要承担了更多的数据收发任务，消耗更多的能量，从而造成了节点之间能耗的不均衡，也就是所谓的能量黑洞问题。其次，簇头只是简单地收集簇内节点数据，没有利用同一个簇内节点数据的时空相关性，导致数据存在冗余，网络能耗增加。因此有研究将压缩感知技术与分簇算法相结合，对数据进行压缩传输，最典型的就是HcsCluster算法，该算法在每个簇头处都存储着一个观测矩阵，负责对簇内节点数据进行压缩测量；然后，簇内节点不对数据做任何处理，将其发送至簇头；最后，簇头对接收到的数据进行压缩编码并传输至Sink，Sink根据接收的观测值恢复出原始节点数据。从以上过程可以发现，HcsCluster并没有对簇内传输的数据进行压缩，所以其仍然存在数据冗余和能耗不均衡的问题，并且它也没有考虑到观测值汇聚过程中的能量消耗问题。另一种压缩数据收集算法MSTP算法虽然能够利用CS对所有节点数据进行压缩，但是其需要根据观测矩阵来构造相匹配的路由，然后利用路由完成编码过程，对于节点密度相对较小的网络，会导致压缩编码过程消耗过多的能量。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提出了一种基于均等分簇和移动收集器的压缩数据收集方法。本专利技术解决了基于分簇拓扑的WSN压缩数据收集算法中存在压缩编码过程无法有效利用网络路由信息的问题，降低了降低簇头能耗，减少了移动收集器需要访问节点数目。
[0005]本专利技术采用的技术方案为：
[0006]一种基于均等分簇的光电
‑
雷达传感器网数据收集方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1：设置一个负责收集数据的Sink节点，以及N个普通的传感器节点；
[0008]步骤2：根据节点的位置分布，使用均等分簇算法将网络分为M个簇，并且根据分簇信息构造出观测矩阵；
[0009]步骤3：对M个簇使用分布式簇头选择算法，选择出簇头和备选簇头，准备新一轮的
数据收集；
[0010]步骤4：根据节点位置信息和上一步的确定的簇头，利用局部数据转发树构建算法构建观测矩阵每一行涉及到的普通节点之间路由；
[0011]步骤5：每个节点根据已经构造好的路由，将自己的读数与权值相乘后加上自己所有上一跳发送过来的加权和的到一个新的结果，将此结果发送至路由中的下一跳节点；
[0012]步骤6：利用移动收集器最短路径规划算法规划好收集器的移动路径，然后按照设定路径收集所有簇头处的观测值并传输至Sink；
[0013]步骤7：Sink节点利用收集到的观测值和观测矩阵Φ以及压缩感知还原算法，恢复传感器节点的原始读数。
[0014]进一步地，步骤1中，假设传感器分布区域是一个边长为A*B的狭长区域，Sink节点位于区域正中心位置；在目标区域内所有传感器负责检测目标数据，每个普通节点在每一轮数据数据收集过程中都会感知到一个读数x
i
，Sink节点收集所有节点数据，X＝[x1,x2,...,x
N
]T
。
[0015]进一步地，步骤2分为两个阶段：
[0016]第一阶段：基于凝聚的层次聚类方法AGNES的分簇，在网络处于初始状态时，网络中簇的数目大于要求的M，接下来每一轮都合并相似度最高的两个簇，簇的数目减一，直到只剩下M个簇则本阶段结束；在无线传感器网络模型中，簇与簇之间相似度的定义为只要两个簇之间最短距离小于节点的最大通信距离，就认为这两个簇是连通的，因此，选择如下公式作为相似度的定义方式：
[0017][0018]其中，C
i
和C
j
分别表示第i和第j个簇，x和z表示对应簇内的节点；
[0019]第一阶段基于AGNES的均等分簇算法的步骤如下：
[0020](1)网络初始化，每个节点单独构成一个簇C
i
，i＝1,2,
…
,N；
[0021](2)根据公式(1)计算出任意两个簇之间的相似度，即C
i
,C
j
中任意两节点间的最小距离，构建簇间的相似度矩阵；
[0022](3)在相似度矩阵中找到相似度最高的两个簇C
m
和C
n
，合并两个簇，即C
mn
＝C
m
∪C
n
，得到一个新的簇C
mn
，簇的个数减小1，重新计算其它簇与C
mn
之间的相似度，并更新相似度矩阵；
[0023](4)重复步骤(3)，直到网络中簇的个数为M，结束第一阶段的分簇过程；
[0024]第二阶段：对每个簇包含节点的数目进行调整；具体方式为：
[0025]为每个簇定义一个限制水平，初始时均为0，当某一个簇向其他簇借了一个节点后，该簇的限制水平就加1；
[0026]对于每一个包含节点数小于N/M的簇C
i
，找到所有在该簇通信范围内并且不属于该簇的节点，将这些节点加入一个集合Q，并且按照到簇的距离由小到大排序；
[0027]若Q中存在节点k，并且节点k所属的簇C
k
的节点数目大于N/M，那么就将节点k从C
k
移除并加入簇C
i
中；否则，如果Q中存在节点k，其所属的簇C
k
的限制水平为0，那么同样将k从C
k
移入C
i
，并改变C
i
的限制水平；否则，就找到Q中节点k，其所属的簇C
k
的限制水平最小，同样将k从C
k
移入C
i
，并改变C
i
的限制水平；
[0028]重复以上的步骤，直到所有的簇包含节点数目都大于N/M，且簇节点个数基本一致。
[0029]进一步地，步骤3的具体方式为：
[0030]将剩余能量和到Sink距离这两者的比值定义为一个指标Ed，如式(2)所示，节点当选为簇头的可能性随着Ed的增大而增大：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于均等分簇的光电
‑
雷达传感器网数据收集方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：设置一个负责收集数据的Sink节点，以及N个普通的传感器节点；步骤2：根据节点的位置分布，使用均等分簇算法将网络分为M个簇，并且根据分簇信息构造出观测矩阵；步骤3：对M个簇使用分布式簇头选择算法，选择出簇头和备选簇头，准备新一轮的数据收集；步骤4：根据节点位置信息和上一步的确定的簇头，利用局部数据转发树构建算法构建观测矩阵每一行涉及到的普通节点之间路由；步骤5：每个节点根据已经构造好的路由，将自己的读数与权值相乘后加上自己所有上一跳发送过来的加权和的到一个新的结果，将此结果发送至路由中的下一跳节点；步骤6：利用移动收集器最短路径规划算法规划好收集器的移动路径，然后按照设定路径收集所有簇头处的观测值并传输至Sink；步骤7：Sink节点利用收集到的观测值和观测矩阵Φ以及压缩感知还原算法，恢复传感器节点的原始读数。2.根据权利要求1所述的一种基于均等分簇的光电
‑
雷达传感器网数据收集方法，其特征在于，步骤1中，假设传感器分布区域是一个边长为A*B的狭长区域，Sink节点位于区域正中心位置；在目标区域内所有传感器负责检测目标数据，每个普通节点在每一轮数据数据收集过程中都会感知到一个读数x
i
，Sink节点收集所有节点数据，X＝[x1,x2,...,x
N
]
T
。3.根据权利要求2所述的一种基于均等分簇的光电
‑
雷达传感器网数据收集方法，其特征在于，步骤2分为两个阶段：第一阶段：基于凝聚的层次聚类方法AGNES的分簇，在网络处于初始状态时，网络中簇的数目大于要求的M，接下来每一轮都合并相似度最高的两个簇，簇的数目减一，直到只剩下M个簇则本阶段结束；在无线传感器网络模型中，簇与簇之间相似度的定义为只要两个簇之间最短距离小于节点的最大通信距离，就认为这两个簇是连通的，因此，选择如下公式作为相似度的定义方式：其中，C
i
和C
j
分别表示第i和第j个簇，x和z表示对应簇内的节点；第一阶段基于AGNES的均等分簇算法的步骤如下：(1)网络初始化，每个节点单独构成一个簇C
i
，i＝1,2,
…
,N；(2)根据公式(1)计算出任意两个簇之间的相似度，即C
i
,C
j
中任意两节点间的最小距离，构建簇间的相似度矩阵；(3)在相似度矩阵中找到相似度最高的两个簇C
m
和C
n
，合并两个簇，即C
mn
＝C
m
∪C
n
，得到一个新的簇C
mn
，簇的个数减小1，重新计算其它簇与C
mn
之间的相似度，并更新相似度矩阵；(4)重复步骤(3)，直到网络中簇的个数为M，结束第一阶段的分簇过程；第二阶段：对每个簇包含节点的数目进行调整；具体方式为：为每个簇定义一个限制水平，初始时均为0，当某一个簇向其他簇借了一个节点后，该簇的限制水平就加1；
对于每一个包含节点数小于N/M的簇C
i
，找到所有在该簇通信范围内并且不属于该簇的节点，将这些节点加入一个集合Q，并且按照到簇的距离由小到大排序；若Q中存在节点k，并且节点k所属的簇C
k
的节点数目大于N/M，那么就将节点k从C
k
移除并加入簇C
i
中；否则，如果Q中存在节点k，其所属的簇C
k
的限制水平为0，那么同样将k从C
k
移入C
i
，并改变C
i
的限制水平；否则，就找到Q中节点k，其所属的簇C
k
的限制水平最小，同样将k从C
k
移入C
i
，并改变C
i
的限制...

【专利技术属性】
技术研发人员：付长军，解志卿，刘海娟，张红旗，熊珂，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：