CN101873606A - 基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，适用于层次型无线传感器网络拓扑结构。提出利用能量相对较大的节点固定担当簇头，形成静态簇，并通过建立簇内数据转发路径的方法解决网络第一个节点死亡时间到网络最后一节点死亡时间跨度长的问题。该方法不需要添加任何硬件设备，在网络能量消耗一样的情况下，相对LEACH算法大幅度提高了网络能量使用效率，并有效地减小的网络平均每轮的能耗，具有推广应用价值。

Description

基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法

技术领域

本发明隶属于无线传感器网络拓扑控制领域，具体涉及基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，解决资源受限的无线传感器网络的生存寿命问题，此方法适用于分层的无线传感器网络。

背景技术

在无线传感器网络体系结构中，网络拓扑控制技术研究对无线传感器网络具有特别重要的意义。网络拓扑控制研究的目的是通过功率控制和骨干节点的选择，剔除节点之间不必要的无线通信链路，生成一个高效的数据传输网络拓扑结构。分簇拓扑控制具有网络能耗低，拓扑形成快，需要的邻居信息少等优点。在分簇拓扑控制中，网络被划分为簇。所谓簇，就是具有某种关联的网络节点集合。每个簇由一个簇头和多个簇内成员组成，低一级网络的簇头是高一级网络中的簇内成员，由最高层的簇头与基站通信。簇头的作用是负责簇内其余节点管理及数据的收集和转发，控制其他节点通信模块的开关，减少簇间和簇内节点间的通信干扰，简化数据传输路由，提高网络的能量利用率和网络的通信效率。

Wendi B.Heinzelman等人提出的LEACH算法是目前无线传感器网络分簇型拓扑控制中最具代表性的算法之一。算法通过分层的思想，按节点轮流当选簇头的方法，使得网络节点的能耗相对均匀，从而有效的延长了网络寿命。然而，LEACH及其一些改进算法并没有很好的解决网络第一个节点死亡到网络中所有节点死亡时间跨度长以及网络能量利用率相对较低这两个问题。

发明内容

本发明提出了基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法。此方法通过采用具有较大能量的节点固定担任簇头和静态簇的方法，解决网络簇头数随时间动态变化和动态簇维护带来的能耗问题；当能耗大的节点剩余能量达到一定阈值时，通过建立簇内数据转发路径的方法解决网络第一个节点死亡时间到网络最后一节点死亡时间跨度长的问题。

为了实现上述目的，本发明提供了基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，包括：首先根据网络分布区域布撒簇头，而后在监测区域布撒传感器节点，二次布撒的目的是保证各个簇头在监测区域分布相对均匀；簇头根据簇内节点到自身的能耗，建立一个节点转发矩阵；每个转发节点计算自身承担的转发任务，并告知簇头；簇头依据转发节点自身的能耗，承担的转发任务以及所处的转发路径对转发矩阵进行优化处理；依据优化的转发矩阵，通过网络能量约束条件方程和建立的网络寿命目标函数求得每个需要进行数据转发节点的转发能量阈值和网络的最长寿命。本发明基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法具体包括：网络部署、簇的建立、簇内数据转发矩阵的建立、簇内数据转发矩阵优化、约束条件分析和网络寿命计算等步骤。

1.簇头部署

相比于非簇头节点随机布撒，固定簇头携带较大的能量，负责簇内数据的收集、融合及转发，位置相对重要。首先根据网络分布区域布撒簇头，在簇头布撒的基础上布撒传感器节点，二次布撒的目的是保证各个簇头在监测区域分布相对均匀。

2.簇的建立

簇头广播自身为簇头的消息，非簇头节点根据接收信号的强弱就近加入相应的簇头，簇头产生一个TDMA定时信息，并告知簇内所有节点。这种簇形成方法能够保证簇分布区域的相对均衡。

3.数据转发矩阵建立

簇头根据簇内节点到自身的通信能耗为通信消耗大簇内平均通信能耗的节点建立簇内数据转发矩阵，通信能耗大的节点在剩余能量达到预先计算的阈值时，通过转发节点转发自身的感知数据。建立数据转发矩阵的目的是通过增加簇内通信能耗小的节点的能耗降低簇内通信能耗大的节点的能耗，达到网络节点能量的最终均衡消耗，延长整个网络的生命周期，缩短网络节点死亡跨度。

4.数据转发矩阵优化

簇内数据转发节点计算自身承担的转发任务，并告知簇头。簇头根据转发节点自身的通信能耗，承担的数据转发任务以及所处的转发路径，对数据转发矩阵进行优化。优化的目的之一是为了平衡转发节点的能耗，使自身通信能耗小的转发节点承担更多数据转发任务，而自身通信能耗较多的转发节点承担相对较少的数据转发任务。优化的目的之二是为了进一步有效地合理减小簇内通信能耗大的节点的通信能耗，达到进一步延长网络寿命。

5.约束条件分析

转发节点的剩余能量和寻求数据转发节点的转发能量阈值是影响网络寿命的两个主要约束条件。过早或过多的数据转发任务必定增加转发节点的能耗负载，导致转发节点提前死亡；较晚或较少地进行数据转发则会造成数据转发节点在网络节点开始死亡时剩余较多能量，导致寻求数据转发的节点提前死亡。达到最大程度的减小网络节点死亡时间跨度，同一的转发能量阈值不能满足要求。较大的同一转发能量阈值会导致转发节点的提前死亡，较小的同一转发能量阈值则会造成通信能耗大的节点提前死亡。

6.网络寿命计算

在转发矩阵优化和约束条件分析的基础上，通过建立目标函数和已有约束条件方程计算出网络寿命。

本发明所公布的基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法的主要特点如下：

(1)此方法摒弃了传统的同构网络和簇头轮换思想，通过任务集中的思想减少动态网络簇重构带来的网络额外能耗以及动态网络簇头数变化造成的网络能耗增加。

(2)此方法相比于LEACH及其改进算法，创新在于：依据簇头固定和静态簇思想，通过完整的数学理论求出簇内的寻求数据转发节点对应的不同转发能量阈值，从而达到显著提高网络能量效率和延长网络寿命的目的。

(3)方法设计简单，总体网络额外能量开销小，适合于能量受限的无线传感器网络。

(4)能量高效。主要体现在两个方面，一是网络的额外能耗小，除开始时刻簇建立和转发矩阵建立和优化消耗少量的能量外，几乎全部的网络能量都用于数据传输；二是网络通过数据转发能有效缩短第一个节点死亡到网络所有节点死亡的时间跨度，有效利用了整个网络总的能量。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明基于固定簇头的无线传感器网络分簇算法流程图；

图2为本发明基于固定簇头的无线传感器网络分簇算簇建立流程图；

图3为本发明转发矩阵优化方法基础理论示意图；

图4为本发明算法与LEACH算法网络寿命仿真比较；

图5为本发明算法与LEACH算法网络能耗仿真比较；

具体实施方式

图1为本发明基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法流程图。首先布局网络，本方法适用于平面式分布的网络，非簇头节点随机布撒，已知监测区域的面积S_D，传感器节点数目N(其中簇头节点数目M)，每个节点有各自的ID。

步骤1：网络部署

固定簇头的静态无线传感器网络中簇头位置较为重要。固定簇头携带较大的能量，负责簇内数据的收集、融合及转发。对簇头进行单独布撒是为了保证簇头位置相对合理，避免各个簇头过于靠近，从而减小信息冗余和平均每轮网络能耗。具体过程为：首先依据网络分布区域特点，进行簇头布撒，鉴于簇头数量通常较少，因此单独布撒出现簇头过于靠近的概率较小，在簇头布撒后，再进行传感器节点布撒。

步骤2：簇的建立

如图2所示，依据步骤1所得，网络进行簇建立。具体过程为：

(1)每个簇头节点通过一个CSMA广播自身成为簇头的信息，广播信息包括簇头的ID号和一个标明此信息为控制信息的头信息；

(2)非簇头节点接收簇头节点的广播信息，并根据接收信号的强弱向信号强度最大的簇头发送一个加入请求信息，此信息包括加入节点的ID号，节点依据功率控制得到的到此簇头的通信能耗以及标明此信息为控制信息的头信息；

(3)簇头在接收完所有非簇头节点的加入信息后，产生一个TDMA定时信息，并告知簇内所有节点，簇内节点在分配的TDMA时隙内传输数据。

步骤3：数据转发矩阵建立

依据步骤2所得，网络进行簇内数据转发矩阵建立，具体过程为：

(1)簇头产生一个簇内节点到自身的通信能耗列表，节点按到簇头通信能耗由大到小的顺序依次存储在列表中，并记录对应的ID号。依据通信能耗列表中通信能耗值，簇头计算簇内节点到自身的平均通信能耗E_average，簇内每个到簇头通信能耗大于E_average的节点称为能量补偿节点，到簇头通信能耗小于E_average的节点称为数据转发节点，E_average为

$E_{\mathrm{average}}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{j\_\mathrm{CH}}}{n}---\left(1\right)$

其中，n为簇内非簇头节点数，E_{j_CH}为节点到簇头的通信能耗；

(2)每个能量补偿节点以到簇头的通信能耗为功率半径广播信息，广播信息包括节点的ID号、节点到簇头的通信能耗以及一个标明此信息为控制信息的头信息；

(3)数据转发节点接收能量补偿节点广播的信息，并依据功率控制计算广播节点到自身的通信能耗，同时产生一个转发列表和一个能耗列表；

(4)数据转发节点计算能量补偿节点到自身的通信能耗加上自身到簇头的通信能耗是否小于能量补偿节点到簇头的通信能耗，如果小于，则将此能量补偿节点添加进自身的转发列表，将此能量补偿节点到自身的通信能耗添加进对应的能耗列表，如果大于，则不作处理；

(5)数据转发节点将自身的转发列表和能耗列表发送给簇头；

(6)簇头接受数据转发节点发送的信号，根据数据转发节点转发列表信息为每个能量补偿节点建立一条数据转发路径，对应所有能量补偿节点建立数据转发矩阵C_n×m，C_n×m为

其中，m为能量补偿节点数，C_ij(1≤i≤ni，1≤j≤m)中每一列为一条能量补偿节点数据转发路径，每一行对应为簇头通信能耗列表中的节点，例如：C_i:对应为列表中次序为i的节点。C_ij(1≤i≤n_i-m)的值为转发路径上是否存在对应的转发节点，C_ij为

步骤4：数据转发矩阵优化

依据步骤3所得的簇内数据转发矩阵，网络对簇内数据转发矩阵进行优化处理，具体的过程为：

(1)删除转发路径上能量补偿不大且转发路径总的通信代价较大的转发节点。如图3所示，DF为簇内平均通信能耗E_average对应的通信半径，AE、AG为扇形DEFG的两条切线，圆O是以AF为直径的圆，节点A的初始转发区域为弧形DEFG，删除能量补偿不大且转发路径总通信能耗较大的转发节点就是删除位于弧形FG和EF内的转发节点，从而使经过优化后的转发节点满足位于扇形GDE内，对应转发路径总能耗E_whole满足E_whole＜E_{A_E}+E_{E_CH}，E_{A_E}为节点A到E点的通信能耗，E_{E_CH}为点E到簇头的通信能耗，E_whole为

E_whole＝E_{j_i}+E_{i_CH}  (1≤i≤n_i-m，1≤j≤m)                (4)

其中，E_{j_i}为能量补偿节点j到数据转发节点i的通信能耗，E_{i_CH}为数据转发节点i到簇头的通信能耗；

(2)依据步骤(1)所得，簇头计算每个转发节点承担的数据转发任务，数据转发节点i承担的转发任务k_i为

$k_i=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{ij}},(1\≤i\≤n_i-m)---\left(5\right)$

(3)依据步骤(2)所得，簇头对m每条转发路径上的转发节点进行转发权值计算，不同路径上相同转发节点拥有不同的转发权值。转发权值综合考虑发节点自身的通信能耗，承担的数据转发任务以及所处的转发路径，定义转发权值W_ij(1≤i≤n_i-m，1≤j≤m)为

$W_{\mathrm{ij}}=\frac{1}{k_i}\frac{E_{i\_\mathrm{CH}}}{E_{\mathrm{average}}}(\frac{i+j}{\mathrm{ij}}+\frac{E_{j\_i}{E}_{i\_\mathrm{CH}}}{\sqrt{E_{j\_i}^2+E_{i\_\mathrm{CH}}^2}})---\left(6\right)$

(4)依据步骤(3)所得，簇头删除每条转发路径上转发权值较小的数据转发节点。

步骤5：约束条件分析

依据步骤4所得，网络对影响网络寿命的约束条件进行分析，影响网络寿命的约束条件主要有能量补偿节点的转发能量阈值和数据转发节点的剩余能量，具体的过程为：

(1)依据步骤4所得的数据转发优化矩阵，令转发路径上能量补偿节点的转发能量阈值依次为

显然转发能量阈值的关系为

为达到使能量补偿节点同时死亡，

关系应满足如下方程

$\left\{\begin{array}{c}T=\frac{\mathrm{Eo}-E_1^{\mathrm{th}}}{E_{l\_\mathrm{CH}}}+\frac{E_1^{\mathrm{th}}}{E_{l\_\mathrm{average}}}\\ .\\ .\\ .\\ T=\frac{\mathrm{Eo}-E_m^{\mathrm{th}}}{E_{m\_\mathrm{CH}}}+\frac{E_m^{\mathrm{th}}}{E_{m\_\mathrm{average}}}\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，E_{j_CH}(1≤j≤m)为转发路径能量补偿节点到簇头的通信能耗，E_{j_average}(1≤j≤m)为转发路径能量补偿节点进入转发时刻后每一轮的平均能耗，E_{j_average}为

$E_{j\_\mathrm{average}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n_i-m+1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{ij}}{E}_{j\_i}}{\underset{i=1}{\overset{n_i-m+1}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{ij}}},(1\≤j\≤m)---\left(8\right)$

其中，E_{j_i}为转发路径能量补偿节点到转发节点的通信能耗，

为转发路径上转发节点的数量，由式(5)和(6)可得

与

的关系式

$\left\{\begin{array}{c}{E}_2^{\mathrm{th}}={\mathrm{\α}}_1{E}_1^{\mathrm{th}}+{\mathrm{\β}}_1\\ .\\ .\\ .\\ E_m^{\mathrm{th}}={\mathrm{\α}}_{m-1}{E}_1^{\mathrm{th}}+{\mathrm{\β}}_{m-1}\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中，α＝(α₁，α₂，…，α_m-1)为与

无关的系数向量，β＝(β₁，β₂，…，β_m-1)为与

无关的常向量；

(2)依据假设的转发能量阈值

求对应转发路径上能量补偿节点开始进行数据转发的时刻，路径j上转发节点开始进行数据转发的时刻t_j为

$t_j=\frac{\mathrm{Eo}-E_j^{\mathrm{th}}}{E_{j\_\mathrm{CH}}},(1\≤j\≤m)---\left(10\right)$

其中，Eo为非簇头节点的初始能量，依据步骤(1)所能量补偿节点转发能量阈值的关系，各条转发路径数据开始转发时刻满足t₁＜t₂＜…＜t_m，即转发能量阈值越大的节点越早进行数据转发。

(3)依据所得的数据转发优化矩阵得出不同转发时刻转发节点的平均能耗，t_k(1≤k≤m)时刻转发矩阵C_ij中数据转发节点i平均每一轮的的能耗为

$E_{\mathrm{ik}}^R=\frac{\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{ij}}(E_{\mathrm{elec}}+E_{\mathrm{DA}})+E_{i\_\mathrm{CH}}}{\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{ij}}}{t}_k,(1\≤i\≤n_i-m+1)---\left(11\right)$

数据转发节点i在网络进入数据转发过程中总的能耗为

$E_i^R=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{ij}}^R(t_j-t_{j-1}),(1\≤i\≤n_i-m+1)---\left(12\right)$

数据转发节点能耗满足的约束条件为

$\left\{\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{1j}^R(t_j-t_{j-1})<E_1\\ .\\ .\\ .\\ \underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{(n_i-m+1)j}^R(t_j-t_{j-1})<E_{n_i-m+1}\end{array}\right.---\left(13\right)$

E_i(1≤i≤n_i-m+1)为进入数据转发阶段数据转发节点的剩余能量，E_i为

$E_i=\mathrm{Eo}-\frac{\mathrm{Eo}-E_1^{\mathrm{th}}}{E_{1\_\mathrm{CH}}}{E}_{i\_\mathrm{CH}}---\left(14\right)$

步骤6：网络寿命计算

依据步骤5所得，网络进行簇寿命目标函数建立，网络中每个簇寿命目标函数为Ti

$T_i=\frac{\mathrm{Eo}-E_{i1}^{\mathrm{th}}}{E_{i1\_\mathrm{CH}}}+\frac{E_{i1}^{\mathrm{th}}}{E_{i1\_\mathrm{average}}}---\left(15\right)$

在满足式(7)、(11)的条件下，网络中每个簇存在一个最长寿命，整个网络的最长寿命maxT＝min(T₁，T₂，…，T_i)。

为验证本发明中方法的正确性和有效性，以下构造网络环境进行仿真实验。

仿真条件：仿真软件为MATLAB 7.6.0，N个传感器节点(其中M个簇头节点)分布在100×100m²的正方形平面区域，非簇头节点随机分布，每个非簇头节点的初始能量为0.5J。

本发明方法与LEACH算法在网络寿命方面的仿真比较如图4所示。曲线本发明1表示本发明方法网络第一个节点的死亡时刻，曲线本发明2表示本发明方法网络所有非簇头节点的死亡时刻，曲线LEACH1表示LEACH算法网络第一个节点的死亡时刻，曲线LEACH2表示LEACH算法网络所有节点的死亡时刻。图中，LEACH算法网络第一个节点死亡与网络所有节点死亡的时间跨度平均在1000轮左右，而本发明方法网络中第一个非簇头节点死亡到网络所有非簇头节点死亡的时间跨度平均不到250轮，不足LEACH算法的1/4。仿真结果表明：在网络节点开始死亡前，本发明方法在网络能量使用效率较LEACH算法有很大提高。

本发明方法与LEACH算法在网络能耗方面的仿真比较如图5所示。曲线本发明表示本发明方法网络第一个节点死亡时刻的网络能耗，曲线LEACH表示LEACH算法网络第一个节点死亡时刻的网络能耗。图中，本发明方法在网络第一个节点时刻的网络能耗约为LEACH算法的2倍。依据图1和2，本发明方法虽然在网络能耗上较LEACH算法有一定的加大，但是在平均每轮能耗上较LEACH算法有较大地减小。在第一个节点死亡前，本发明平均每轮的能耗不足LEACH算法平均每轮能耗的70％。

Claims (7)

1.基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，针对层次型无线传感器网络体系结构，其特征在于：首先根据网络分布区域布撒簇头，而后在监测区域布撒传感器节点，二次布撒的目的是保证各个簇头在监测区域分布相对均匀；簇头根据簇内节点到自身的能耗，建立一个节点数据转发矩阵；每个转发节点计算自身承担的转发任务，并告知簇头；簇头根据转发节点自身的能耗、承担的转发任务以及所处的转发路径对转发矩阵进行优化；依据优化的转发矩阵，通过网络能量约束条件分析和建立的网络寿命目标函数，求得每个需要进行数据转发节点的转发能量阈值和网络的最长寿命。本发明基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法具体包括：网络部署、簇的建立、簇内数据转发矩阵的建立、簇内数据转发矩阵优化、约束条件分析和网络寿命计算等步骤。

步骤1：首先根据网络分布区域布撒簇头，而后在监测区域布撒传感器节点；

步骤2：簇头广播自身为簇头的消息，非簇头节点根据接收信号的强弱就近加入相应的簇头；

步骤3：簇头根据簇内节点到自身的通信能耗为能量消耗大的簇内节点建立簇内数据转发矩阵；

步骤4：簇头根据转发节点自身的通信能耗，承担的数据转发任务以及所处的转发路径，对数据转发矩阵进行优化；

步骤5：簇头分析影响网络寿命的两个约束条件：转发节点的剩余能量和寻求数据转发节点的转发能量阈值；

步骤6：通过目标函数和约束条件方程计算出网络寿命。

2.根据权利1所述的基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，其特征在于，所述步骤1具体为：已知监测区域的面积S_D，传感器节点数目N(其中簇头节点数目M)，依据网络分布区域特点，首先进行簇头布撒，考虑簇头的数量通常相对较小，对其进行单独布撒有利于避免各个簇头过于靠近的情况发生，而后在监测区域布撒传感器节点。

3.根据权利1所述的基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，其特征在于，所述步骤2具体为：每个簇头通过一个CSMA码广播自身为簇头的信息，非簇头节点接收簇头节点的广播信息，并根据接收信号的强弱向信号强度最大的簇头发送一个加入请求信息。簇头在接收完所有非簇头节点的加入信息后，产生一个TDMA定时信息，并告知簇内所有节点，簇内节点在分配的TDMA时隙内传输数据。

4.根据权利1所述的基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，其特征在于，所述步骤3具体为：依据步骤2所得的簇内节点到自身的通信能耗，簇头产生一个通信能耗列表，节点按到簇头通信能耗由小到大的顺序依次存储在列表中。依据通信能耗列表中通信能耗值，簇头计算簇内节点到自身的平均通信能耗E_average，E_average为

$E_{\mathrm{average}}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{j\_\mathrm{CH}}}{n}---\left(1\right)$

其中，n为簇内节点数，簇内每个到簇头通信能耗大于E_average的节点称为能量补偿节点，到簇头通信能耗小于E_average的节点称为数据转发节点。簇头为簇内每个能量补偿节点建立一条数据转发路径，对应簇内所有能量补偿建立数据转发矩阵C_n×m，矩阵的每一列代表一条转发路径，m为到簇头通信能耗小于E_average的节点数，C_n×m为

5.根据权利1所述的基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，其特征在于，所述步骤4具体为：依据步骤3所得的数据转发矩阵，簇头删除转发路径上能量补偿不大且转发路径总的通信代价大的转发节点，并依据转发节点自身的通信能耗，承担的数据转发任务以及所处的转发路径，计算每个转发节点在相应转发路径上的转发权值，删除每条转发路径上转发权值小的数据转发节点。

6.根据权利1所述的基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，其特征在于，所述步骤5具体为：依据步骤4所得，分析影响网络寿命的两个约束条件：能量补偿节点的转发能量阈值和数据转发节点的剩余能量。计算不同转发路径上的能量补偿节点不同的转发能量阈值，对应不同的数据转发时刻。

7.根据权利1所述的基于固定簇头的无线传感器网络分簇方法，其特征在于，所述步骤6具体为：依据步骤5所得，建立网络寿命目标函数，通过约束条件方程求网络寿命的最大值。

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