一种联合区域划分和分簇路由的WRSN能耗优化算法制造技术

本发明专利技术提出一种联合区域划分和分簇路由的WRSN能耗优化算法，该优化算法通过提出一种基于动态簇半径的区域划分方法，使得其能够根据WRSN的网络结构和节点能耗情况，动态调整簇半径，以实现WRSN不同区域中节点能耗均衡，并在K

【技术实现步骤摘要】
一种联合区域划分和分簇路由的WRSN能耗优化算法


[0001]本专利技术涉及无线可充电传感器网络传输
，特别涉及一种联合区域划分和分簇路由的WRSN能耗优化算法。

技术介绍

[0002]无线可充电传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Network,WRSN)是由确定部署的无线充电基站或移动的无线充电设备(Wireless Charging Equipment,WCE)通过该无线电能传输技术(Wireless Power Transfer,WPT)为枯竭节点及时补充能量的无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)。
[0003]现有的技术研究主要集中在如何延长无线传感器网络(WSN)的使用寿命。能耗优化传统的WSN分簇路由算法中，分簇后的簇内传感器节点将监测数据通过簇头节点进行中继路由转发到基站，可以有效地均衡并降低WSN中节点能耗，但是仍存在一定的热区效应问题。K
‑
means算法将距离相近的节点划分到同一簇内，可以有效降低簇内通信数据收发能耗，但算法中k个初始簇节点是随机选取的，选取数量和选取节点的位置都会对最终的分簇聚类结果影响较大。同时由于WRSN中传感器节点可以进行快速的能量补充，无线充电设备的充电规划算法在延长网络寿命发挥重要作用，因此设计WRSN的分簇路由算法时应考虑到WCE充电移动距离以及能量利用率等因素。在文献《K
‑
CHRA:AClustering Hierarchical Routing Algorithm for Wireless Rechargeable Sensor Networks》中给出的K
‑
CHRA算法，通过簇头间的中继通信路由确保了簇内和簇间节点的单跳通信，大幅提升网络通信效率，但是最佳簇个数不好确定，容易出现较多外层孤立节点导致WCE充电移动距离增加，充电效率降低。
[0004]因此，有必要提出一种联合区域划分和分簇路由的WRSN能耗优化算法，该算法通过提出一种基于动态簇半径的区域划分方法，使得其能够根据WRSN的网络结构和节点能耗情况，动态调整簇半径，以实现WRSN不同区域中节点能耗均衡，并在K
‑
means算法基础上提出了一种基于极大簇的分簇聚类算法和分簇优化策略，优化并得到更加合理的WRSN簇结构，最后，通过中继路由区间划分与中继路由选择函数，均衡簇间和层间的节点能耗，缓解热区效应问题，同时也优化了WCE充电移动路径，从而降低WRSN网络的整体能耗，延长WRSN的网络使用寿命。

技术实现思路

[0005]鉴于以上内容，有必要提供一种联合区域划分和分簇路由的WRSN能耗优化算法，以提高无线可充电传感器网络中移动充电车的充电效率以及延长网络的使用寿命。
[0006]为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
[0007]一种联合区域划分和分簇路由的WRSN能耗优化算法，包括如下步骤：
[0008]S1、利用动态簇半径的区域划分方法对WRSN监测区域进行层级划分，得到若干子区域并确定各子区域的分簇半径；
[0009]S2、根据步骤S1所得到的子区域分簇半径和子区域内节点，通过极大簇的分簇聚类算法，对步骤S1所划分的各个子区域进行节点分簇聚类；
[0010]S3、通过中继路由区间划分方法对步骤S1所得的子区域进行区域整合，形成中继路由区间，其中，上一区间层级中的簇头节点根据区间划分方法选取下一级区间对应层级的簇头节点作为中继节点；之后，根据中继路由选择函数选取中继节点，并通过设置簇头剩余能量阈值进行簇头轮调，更新下一周期的中继节点，以均衡节点负载；
[0011]S4、在每一个WRSN运行周期内，簇内普通节点会按照分配的时序序号向簇头节点发送自身采集到的监测数据，簇头节点收集融合后，再将数据以单跳、多跳的方式发送到基站节点中完成WRSN一轮运行周期内的工作。
[0012]优选地，步骤S1中，采用动态簇半径的区域划分方法进行层级划分的具体步骤包括：
[0013]步骤1：考虑节点部署最远距离为正方形监测区域四个顶点A0、B0、C0、D0，WRSN最大簇半径为r，将各顶点分别与中心基站连接并以距A0、B0、C0、D0各顶点为r的位置为圆心分别做圆，四个圆分别交连接线于A1、B1、C1、D1；先将监测区域A0、B0、C0、D0划分为两部分，分别为正方形区域A1B1C1D1和框形区域A0B0C0D0‑
A1B1C1D1；
[0014]步骤2：正方形区域A1、B1、C1、D1四个顶点继续连接中心基站，并以k
sfi
r为半径做圆，得到新的交点A2、B2、C2、D2，进而划分得到正方形区域A2B2C2D2和框形区域A1B1C1D1‑
A2B2C2D2；其中，k
sf
为缩放因子，i为第1次划分，i＝1；
[0015]步骤3：检测步骤S2区域划分后得到的正方形区域的边长，当该边长不小于时，继续进行区域划分，直至该边长小于时停止区域划分；划分时，以上一次划分得到的正方形区域的顶点为基础，重新与中心基站连线，并以k
sfi
r为半径做圆，得到新的交点，并基于此划分得到新的正方形区域和框形区域，其中，i为第几次划分，i＝2，3
…
，n，n为区域划分次数；停止区域划分后，距离中心基站为r的圆形区域自动划分为第n+1区域。
[0016]优选地，缩放因子k
sf
通过如下公式计算得到：
[0017][0018]式中，d
max
和d
min
分别为WRSN监测区域中的所有节点距离中心基站最大值和最小值，d(r,bs)为子区域内圆心到中心基站的距离，c为调节因子，取值范围为c∈[0,1]。
[0019]优选地，步骤S2中，通过极大簇的分簇聚类算法进行的节点分簇聚类的具体步骤如下：
[0020]步骤1：获取步骤S1所得的第l个子区域，并得到该子区域的分簇半径和节点，其中，设第l个子区域的分簇半径为R
l
，节点k为该子区域内节点编号，l＝1,2,...,n，n为子区域数；
[0021]步骤2：对于子区域内每个节点s
i
，i＝1,2，3
…
,k，以节点为圆心，该子区域的分簇半径R
l
为半径作圆，将满足邻节点条件的其余节点s
j
划分为该节点s
i
的邻居节点Neighbor_s
i
并得到邻居节点数m，其中，邻节点条件为：
[0022][0023]式中，(x
i
,y
i
)为节点s
i
的二维坐标，(x
j
,y
j
)为节点s
j
的二维坐标，j＝1,2，3
…
,k，但j≠i；m为满足邻节点条件的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种联合区域划分和分簇路由的WRSN能耗优化算法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用动态簇半径的区域划分方法对WRSN监测区域进行层级划分，得到若干子区域并确定各子区域的分簇半径；S2、根据步骤S1所得到的子区域分簇半径和子区域内节点，通过极大簇的分簇聚类算法，对步骤S1所划分的各个子区域进行节点分簇聚类；S3、通过中继路由区间划分方法对步骤S1所得的子区域进行区域整合，形成中继路由区间，其中，上一区间层级中的簇头节点根据区间划分方法选取下一级区间对应层级的簇头节点作为中继节点；之后，根据中继路由选择函数选取中继节点，并通过设置簇头剩余能量阈值进行簇头轮调，更新下一周期的中继节点，以均衡节点负载；S4、在每一个WRSN运行周期内，簇内普通节点会按照分配的时序序号向簇头节点发送自身采集到的监测数据，簇头节点收集融合后，再将数据以单跳、多跳的方式发送到基站节点中完成WRSN一轮运行周期内的工作。2.如权利要求1所述的WRSN能耗优化算法，其特征在于，步骤S1中，采用动态簇半径的区域划分方法进行层级划分的具体步骤包括：步骤1：考虑节点部署最远距离为正方形监测区域四个顶点A0、B0、C0、D0，WRSN最大簇半径为r，将各顶点分别与中心基站连接并以距A0、B0、C0、D0各顶点为r的位置为圆心分别做圆，四个圆分别交连接线于A1、B1、C1、D1；先将监测区域A0、B0、C0、D0划分为两部分，分别为正方形区域A1B1C1D1和框形区域A0B0C0D0‑
A1B1C1D1；步骤2：正方形区域A1、B1、C1、D1四个顶点继续连接中心基站，并以k
sfi
r为半径做圆，得到新的交点A2、B2、C2、D2，进而划分得到正方形区域A2B2C2D2和框形区域A1B1C1D1‑
A2B2C2D2；其中，k
sf
为缩放因子，i为第1次划分，i＝1；步骤3：检测步骤S2区域划分后得到的正方形区域的边长，当该边长不小于时，继续进行区域划分，直至该边长小于时停止区域划分；划分时，以上一次划分得到的正方形区域的顶点为基础，重新与中心基站连线，并以k
sfi
r为半径做圆，得到新的交点，并基于此划分得到新的正方形区域和框形区域，其中，i为第几次划分，i＝2，3
…
，n，n为区域划分次数；停止区域划分后，距离中心基站为r的圆形区域自动划分为第n+1区域。3.如权利要求2所述的WRSN能耗优化算法，其特征在于，缩放因子k
sf
通过如下公式计算得到：式中，d
max
和d
min
分别为WRSN监测区域中的所有节点距离中心基站最大值和最小值，d(r,bs)为子区域内圆心到中心基站的距离，c为调节因子，取值范围为c∈[0,1]。4.如权利要求1所述的WRSN能耗优化算法，其特征在于，步骤S2中，通过极大簇的分簇聚类算法进行的节点分簇聚类的具体步骤如下：步骤1：获取步骤S1所得的第l个子区域，并得到该子区域的分簇半径和节点，其中，设第l个子区域的分簇半径为R
l
，节点k为该子区域内节点编号，l＝1,2,...,n，n为子区域数；步骤2：对于子区域内每个节点s
i
，i＝1,2，3
…
,k,以节点为圆心，该子区域的分簇半径
R
l
为半径作圆，将满足邻节点条件的其余节点s
j
划分为该节点s
i
的邻居节点Neighbor_s
i
并得到邻居节点数m，其中，邻节点条件为：式中，(x
i
,y
i
)为节点s
i
的二维坐标，(x
j
,y
j
)为节点s
j
的二维坐标，j＝1,2，3
…
,k，但j≠i；m为满足邻节点条件的节点s
j
的数量；步骤3：将子区域内节点按邻居节点数m进行降序排列，选取邻居节点数最多的节点为簇头并构建簇；该簇建立完成后将簇内节点从子区域节点编号中移除，子区域内剩余节点为待成簇节点；步骤4：当步骤3中所得的子区域内的待成簇节点的数量不为0时，以步骤3中所得的子区域内的待成簇节点为基础，采用步骤2的方法计算待成簇节点的邻居节点数，并采用步骤3构建簇，直到待成簇节点的数量为0时，停止迭代，完成第l个子区域的分簇聚类；步骤5：当步骤4所完成的第l个子区域的分簇聚类的量词l不等于步骤S1中所得的子区域的总数时，重复步骤1至步骤4以完成第l+1个子区域的分簇聚类；反之进入步骤6；步骤6：输出WRSN整体监测区域的分簇聚类结果。5.如权利要求1所述的WRSN能耗优化算法，其特征在于，步骤S2针对每个子区域完成节点的分簇聚类后，均对每一个子区域分簇聚类所得的簇结构采用分簇优化策略进行优化。6.如权利要求5所述的WRSN能耗优化算法，其特征在于，采用分簇优化策略进行优化的步骤如下：对子区域每个簇计算簇头与中心基站间的距离，并以该距离作为该簇的簇保留优先级，其中，距离中心基站越近，该簇的簇保留优先级越高；依次使用以下分簇优化策略优化各个子区域内的簇结构，其中，策略1：对于包含有相同簇内节点的不同簇保留优先级的簇，保留簇保留优化级高的簇；策略2：对于不同簇保留优先级的簇中，当簇保留优先级低的簇的簇头和簇内节点被簇保留优先级高的簇的簇心包含时，移除簇保留优先级低的簇；策略3：对于所有簇，当簇内节点同时被多个簇包含时，若簇保留优先级低的簇中所有节点能被其余簇保留优先级高的簇的簇内节点包含时，移除簇保留优先级低的簇。7.如权利要求1所述的WRSN能耗优化算法，其特征在于，步骤S3中，中继路由区间划分方法具体体现在如下中继路由区间划分数据传输方案中：首先，假设步骤S1输出得到了n个子区域，将靠近基站且距离半径为r...

【专利技术属性】
技术研发人员：张烈平，陈泓源，李智浩，黄自晨，尹亚梦，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：