基于移动汇聚节点的无线传感器网络数据节能收集方法技术

本发明专利技术是一种基于移动汇聚节点的无线传感器网络数据节能收集方法，其特点是，在分簇阶段，为了选出最优簇头，定义了簇头的剩余能量因子和簇头与非簇头节点间的距离因子，进而建立了簇头选择适应度函数，簇头选择适应度越大的传感器节点越容易当选簇头，以此达到延长网络生命周期的目的；在移动汇聚节点路径规划阶段，对簇头的通信范围进行离散化处理，在确定簇头访问序列的基础上，合并满足条件的簇头，形成新的驻留点，最后在蚁群优化算法的路径转移概率公式中加入了数据收集稳定性因子，来确保在缩短路径的同时，保证数据收集的稳定性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于移动汇聚节点的无线传感器网络数据节能收集方法


[0001]本专利技术属于无线传感器网络
，涉及一种基于移动汇聚节点的无线传感器网络数据节能收集方法。

技术介绍

[0002]现有技术中，在一些特定场景下，无线传感器网络中的传感器节点一旦部署之后其位置便不再改变，在大多数的网络中，负责数据收集的汇聚节点或者基站都保持静止状态，传感器节点通过单跳或者多跳的方式将数据上传至汇聚节点或者基站。在进行多径路由通信时，不可避免地会产生网络能耗不均衡的问题，对于靠近汇聚节点的传感器节点更容易出现能量耗尽的状况，进而产生“热点”问题。在网络中引入了移动汇聚节点进行网络数据收集，不仅可以有效避免“热点”问题，还可提高数据收集的可靠性，避免多跳、多径路由带来的能耗开销。在网络中引入移动汇聚节点之后，为了避免移动汇聚节点访问所有的节点进行数据收集进而造成巨大的时间开销，因此网络常采用分簇结构，移动汇聚节点只需要访问簇头便可以完成数据收集。分簇方法和移动汇聚节点路径规划方法在很大程度上影响着无线传感器网络的性能，是均衡网络能耗，延长网络生命周期的关键。目前无线传感器网络的分簇方法和移动汇聚节点路径规划方法依然存在一些问题，主要体现在：
[0003](1)现有的无线传感器网络分簇方法中，在网络运行的后期很容易出现能量较低的节点当选簇头，这就会造成网络能耗不均衡，导致一些节点过早死亡；
[0004](2)现有的移动汇聚节点路径规划方法中，移动汇聚节点在访问簇头时，只有移动到簇头所在位置，才能完成数据收集，这在很大程度上增加了移动汇聚节点的移动路径长度开销。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是，针对现有的基于移动汇聚节点的无线传感器网络数据收集方法所存在的问题，提出一种科学合理，适用性强，能耗均衡，能够适用于复杂环境，延长网络生命周期的基于移动汇聚节点的无线传感器网络数据节能收集方法。
[0006]本专利技术的目的是由以下技术方案来优化实现的：一种基于移动汇聚节点的无线传感器网络数据节能收集方法，其特征是，它包括的内容为：
[0007]1)考虑剩余能量和节点间距离的簇头选择方法
[0008]在分簇阶段，为了选出最优簇头，需综合考虑簇头的剩余能量以及簇头与非簇头节点间的距离，因此定义簇头的剩余能量因子f1和簇头与非簇头节点间的距离因子f2，其计算公式为：
[0009][0010][0011]其中，k表示簇头的数目，每个簇头和周围邻居节点形成一个簇，表示第j个簇头CH
j
的剩余能量，j＝1,2,
···
,k，E
alive
表示当前所有存活节点剩余能量之和，dis(s
i
,CH
j
)表示第j个簇内的簇头CH
j
到非簇头节点s
i
间的距离，i＝1,2,
···
,n
j
，n
j
表示第j个簇内的非簇头节点数目，R为传感器节点的最大通信半径，将公式(1)和公式(2)加权求和得到簇头选择适应度函数：
[0012]f＝(1
‑
α)f1+αf2(3)
[0013][0014]其中，α表示能量自适应权重，E
max
表示当前网络中传感器节点最大剩余能量，E
min
表示当前网络中传感器节点最小剩余能量，E
ave
表示当前网络中传感器节点平均剩余能量，簇头选择适应度越大的传感器节点越容易当选簇头，在首轮进行簇头选择时，令α＝0，此时只需考虑簇头与非簇头节点间的距离，随着网络的运行，簇头的剩余能量所占比重逐渐增大，从而避免剩余能量低的传感器节点成为簇头，延长了网络生命周期；
[0015]2)基于驻留点优化的移动汇聚节点路径规划方法
[0016]考虑到传感器节点的通信半径，移动汇聚节点只需要移动到簇头的通信范围内便能够完成数据收集，得到更短的路径，对簇头的通信范围进行离散化处理，设簇头的通信范围能够近似为一个半径为R的圆形区域，簇头落在圆心位置，第j个簇头的坐标记为(x
j
,y
j
)，j＝1,2,
···
,k，k表示簇头的数目，则该簇头所对应的第j个驻留点Z
j
表示为：
[0017]Z
j
＝＜(x
j
,y
j
),r,θ＞(5)
[0018]其中，r∈{0，R/3，2R/3，R}，θ∈{0
°
，30
°
，60
°
，90
°
，120
°
，150
°
，180
°
，210
°
，240
°
，270
°
，300
°
，330
°
}，移动汇聚节点的路径规划具体过程为：首先确定一条簇头的访问序列，然后合并距离小于R的簇头，取各簇头的中点作为新的驻留点，最后应用蚁群优化算法进行驻留点的选择，驻留点的选择不仅要保证移动汇聚节点的移动路径尽可能短，同时还要保证数据收集的稳定性，驻留点距离簇头越近，数据收集的稳定性就越高，因此在蚁群优化算法的路径转移概率公式中加入数据收集稳定性因子，得到优化路径转移概率公式：
[0019][0020]其中，表示在第t次迭代中，蚂蚁k在驻留点i处选择驻留点j的路径转移概率，m表示与驻留点j在同一邻域内的其它驻留点，τ
ij
(t)和τ
im
(t)分别表示从驻留点i到驻留点j和驻留点m路径上的信息素浓度，η
ij
(t)和η
im
(t)分别表示驻留点i到驻留点j和驻留点m的路径长度信息，s
j
(t)和s
m
(t)分别表示驻留点j和驻留点m处的数据收集稳定性因子，μ,β,λ分别表示τ
ij
(t)，η
ij
(t)，s
j
(t)的权重因子，η
ij
(t)和η
im
(t)的计算如公式(7)所示：
[0021][0022]其中，d
ij
和d
im
分别表示驻留点i到驻留点j和驻留点m的路径长度，s
j
(t)和s
m
(t)的取值如公式(8)和(9)所示：
[0023][0024][0025]待选择完所有簇头节点邻域内的驻留点后，最终获得一条完整的移动汇聚节点数据收集最优移动路径。
[0026]本专利技术的基于移动汇聚节点的无线传感器网络数据节能收集方法，在分簇阶段，为了选出最优簇头，定义了簇头的剩余能量因子和簇头与非簇头节点间的距离因子，进而建立了簇头选择适应度函数，簇头选择适应度越大的传感器节点越容易当选簇头，以此达到适用于复杂环本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于移动汇聚节点的无线传感器网络数据节能收集方法，其特征是，它包括的内容为：1)考虑剩余能量和节点间距离的簇头选择方法在分簇阶段，为了选出最优簇头，需综合考虑簇头的剩余能量以及簇头与非簇头节点间的距离，因此定义簇头的剩余能量因子f1和簇头与非簇头节点间的距离因子f2，其计算公式为：式为：其中，k表示簇头的数目，每个簇头和周围邻居节点形成一个簇，表示第j个簇头CH
j
的剩余能量，j＝1,2,
···
,k，E
alive
表示当前所有存活节点剩余能量之和，dis(s
i
,CH
j
)表示第j个簇内的簇头CH
j
到非簇头节点s
i
间的距离，i＝1,2,
···
,n
j
，n
j
表示第j个簇内的非簇头节点数目，R为传感器节点的最大通信半径，将公式(1)和公式(2)加权求和得到簇头选择适应度函数：f＝(1
‑
α)f1+αf2(3)其中，α表示能量自适应权重，E
max
表示当前网络中传感器节点最大剩余能量，E
min
表示当前网络中传感器节点最小剩余能量，E
ave
表示当前网络中传感器节点平均剩余能量，簇头选择适应度越大的传感器节点越容易当选簇头，在首轮进行簇头选择时，令α＝0，此时只需考虑簇头与非簇头节点间的距离，随着网络的运行，簇头的剩余能量所占比重逐渐增大，从而避免剩余能量低的传感器节点成为簇头，延长了网络生命周期；2)基于驻留点优化的移动汇聚节点路径规划方法考虑到传感器节点的通信半径，移动汇聚节点只需要移动到簇头的通信范围内便能够完成数据收集，得到更短的路径，对簇头的通信范围进行离散化处理，设簇头的通信范围能够近似为一个半径为R的圆形区域，簇头落在圆心位置，第j个簇头的坐标记为(x
j
,y
j
)，j＝1,2,
···
,k，k表示簇头的数目，则该簇头所对应的第j个驻留点Z
j
表示为：Z
j
＝＜(x
j
,y
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建坡，王智生，张秋实，李天阳，王嘉骥，孟凡奇，何敏，潘星涵，庞金剑，丁昱竹，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：