CN103269485A - 一种无线传感器网络最大聚集度分簇方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种无线传感器网络最大聚集度分簇方法，优先选取聚集度大的节点作为簇头，减少网络中簇头的比例，增强簇头进行数据融合的效果。分簇开始时，所有节点同步启动一个簇头计时器，计时长度和节点的聚集度成反比，聚集度大的节点的计时器将率先超时，发送簇头消息，成为簇头节点。当节点收到簇头发送的消息后停止簇头计时器，选择加入该簇，成为簇员节点。本发明避免了在邻居节点之间进行聚集度的比较，从而有效地减少了计算复杂度和分簇过程中的通信次数；避免了现有技术在节点密度分布不均匀情况下出现大量节点单独成簇的缺陷；采用了分轮分簇机制和能量阈值动态调整，有效地实现了网络的负载均衡，提高了系统的能量效率，延长了网络生存时间。

Description

一种无线传感器网络最大聚集度分簇方法

技术领域

本发明涉及无线传感器网络技术领域，具体涉及一种无线传感器网络最大聚集度分簇方法。

背景技术

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）是一种用于感知、采集和处理特定监测区域内感知对象的网络系统，具有分布式、多跳、自组织的特点，已被广泛地应用于军事、环境检测、精细农业和智能交通等领域。

WSN由大量的无线传感器节点组成，所感知的信息具有很大的冗余度。如果每个节点都把感知到的信息直接发送到汇聚节点，将产生大量冗余的数据传输。因此WSN多采用分簇的网络结构，把网络划分为不同的逻辑簇，每个簇分配一个簇头，由簇头节点对簇内成员节点的感知信息进行数据融合，从而提高感知信息的准确性和可靠性、减小网内冗余数据传输、减少信道冲突，降低网络能耗。

最大聚集度分簇方法选取具有最大聚集度的节点作为簇头，以减少簇头节点的比例，实现有限的簇头节点对网络的最大覆盖，最大化簇头节点进行数据融合的效果。

在现有的最大聚集度分簇方法中，节点需要将自己的聚集度与邻居节点进行比较，如果判断自身的聚集度在邻居节点中最大，则选举为簇头。这种方法要求节点获取所有邻居节点的聚集度，从而带来了额外的通信开销；节点需要对邻居节点的聚集度进行遍历比较，从而引入了额外的计算开销；此外，这种方法会出现如图1所述的大量节点单独成簇的缺陷。在如图1所述的场景中，节点密度分布由左至右逐渐增大，那么节点的聚集度也将由左至右递增。节点在判断局部最大聚集度的时候，会发现右边的节点总是具有更大的聚集度。结果只有最右边的节点24判断自己为局部最大聚合节点。于是只有处于节点24通信范围内的节点能收到其发送的簇头消息并加入成为普通节点。而其他节点均接收不到节点24发送的簇头消息，在分簇超时后全部成为簇头节点。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷，提出一种无线传感器网络最大聚集度分簇方法。

采用分轮分簇机制，由汇聚节点发起每一轮分簇。所述的汇聚节点是指整个网络的管理节点，负责收集网络的数据并对网络的分簇进行管理。汇聚节点根据节点的数据发送周期T_data、节点总数N以及最大簇头计时长度T_max来决定分簇时间间隔T_r，

其中K>0为系统预设参数。一轮分簇过程完成后，网络被划分为多个逻辑簇，网络中的所有节点（汇聚节点除外）被划分为簇头节点和簇员节点。所述的簇头节点是每个逻辑簇的唯一的管理节点，负责对逻辑簇内的节点的感知信息进行数据融合。所述的簇员节点是指一个逻辑簇内的普通成员节点，周期性地向簇头节点发送感知信息。

分簇开始前，节点设置分簇轮数R_c=0，并根据以下方法计算出自己的归一化聚集度：

1）节点维护一个邻居节点表，表中的每个条目信息包括邻居节点的ID（Identity）和重叠度d组成，所述ID是每个节点唯一的标识号码；

2）节点之间相互广播路由消息，路由消息中包括该节点的ID以及该节点所有邻居节点的ID；

3）当节点接收到邻居节点i发送的路由消息时，计算节点i的邻居节点集合NBR_i和自己的邻居节点集合NBR的交集的个数，作为邻居节点i的重叠度,d_i=|NBR_i∩NBR|；

4）当路由消息交互完毕后，节点遍历邻居节点表，计算出邻居节点重叠度之和,

5)计算出节点的归一化聚集度

$A=\max \{1,\left(\frac{d_{\mathrm{sum}}+\mathrm{Nbr}}{\mathrm{Nbr}+1}\right)\·2\}$

其中Nbr为邻居节点的个数。

汇聚节点启动一轮分簇，所有节点进行如下分簇步骤：

步骤1、一轮分簇开始时，所有的节点（汇聚节点除外）均为未决节点，并同步启动一个簇头计时器，如果节点的剩余能量大于阈值能量E_th，则设置计时长度否则设置计时长度T_c=T_max，其中T_max是最大簇头计时长度；

步骤2、当某个未决节点的簇头计时器到达时，则该节点成为临时簇头节点，把簇员数C_m清零，向邻居节点广播簇头消息，然后启动一个簇头确认计时器，计时长度T_f=T₁+T₂·R₁，其中R1是一个在区间[0,1]上均匀分布的随机变量，T₁，T₂均为系统预设值且T₁>0,T₂>0;

步骤3、当某个未决节点收到节点X发送的簇头消息时，则该未决节点成为普通簇员节点，立即停止簇头计时器并将节点X标记为自己的簇头，然后启动一个簇员计时器，计时长度T_m=T₁·R₂，其中R1是一个在区间[0,1]上均匀分布的随机变量；

步骤4、当某个簇员节点的簇员计时器到达时，则向其簇头发送一条加入消息；

步骤5、当某个临时簇头节点收到加入消息，则把C_m加1；

步骤6、当某个临时簇头节点的簇头确认计时器到达时，如果C_m=0并且接收到过其它临时簇头节点发送的簇头消息，则成为普通簇员节点，选择聚集度最大的临时簇头作为自己的簇头并立即向该临时簇头发送加入消息；

步骤7、当某个临时簇头节点的簇头确认计时器到达时，如果C_m>0,则该节点成为最终簇头节点；

步骤8、一轮分簇完成，所有节点（汇聚节点除外）被划分为最终簇头节点和普通簇员节点，将分簇轮数R_c加1；

在步骤2中所述的阈值能量E_th通过以下方法来动态调整：

E_th=E₀·ρ^Rc,其中ρ为系统预设的能量衰减因子，E₀是归一化初始能量阈值。

本发明的优点在于：

（1）通信开销小，节点不需要获取邻居节点的聚集度；

（2）算法简单，易于实现，计算开销低，节点不需要将自己的聚集度与邻居节点的聚集度进行比较；

（3）避免了现有技术在节点密度分布不均匀的情况下出现大量节点单独成簇的缺陷；

（4）成簇收敛程度好，具有严格的成簇时间上限；

（5）采用了分轮分簇机制并对能量阈值进行动态调整，从而有效地实现了网络的负载均衡，提高了系统的能量效率，延长网络的生存期。

附图说明

图1是现有技术在节点密度分布不均匀情况下出现大量节点单独成簇的分析示意图；

图2是本发明所述的分簇无线传感器网络的网络结构示意图；

图3是本发明的流程图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步的详细说明。

本发明的分簇无线传感器网络的网络结构如图2所示，它由100个无线传感器节点（1、2），一个汇聚节点3以及一个后台监控主机5组成。无线传感器节点运行分布式的分簇算法，选举出簇头节点2，形成逻辑簇。逻辑簇内的节点选择加入该簇，成为簇员节点。例如在逻辑簇4中,簇员节点以数据发送周期T_data=100s向簇头节点发送传感数据，簇头节点对簇员节点的传感数据进行数据融合，然后将融合后的数据发送到汇聚节点3，再由汇聚节点3以Internet或GPRS的方式发送到后台监控主机5。

网络启动后，节点设置分簇轮数R_c=0，并根据以下方法计算出自己的归一化聚集度：

1）每个节点维护一个邻居节点表，表中的每个条目信息包括邻居节点的ID号和重叠度d组成；

2）节点之间相互广播路由消息，路由消息中包括该节点的ID号以及该节点所有邻居节点的ID号；

3）当节点接收到邻居节点i发送的路由消息时，计算节点i的邻居节点集合NBR_i和自己的邻居节点集合NBR的交集的个数，作为邻居节点i的重叠度,d_i=|NBR_i∩NBR|；

4）当路由消息交互完毕后，节点遍历邻居节点表，计算出邻居节点重叠度之和,

5)计算出节点的归一化聚集度：

其中Nbr为邻居节点的个数。

采用分轮分簇机制，由汇聚节点发起每一轮分簇。汇聚节点根据节点的数据发送周期T_data=100s、节点总数N=100以及最大簇头计时长度T_max=10s来决定分簇时间间隔T_r， $T_r=\frac{T_{\mathrm{data}}^2\·100}{T_{\max }\·N}=1000s.$

汇聚节点启动一轮分簇，所有节点执行本发明所提出的最大聚集度分簇算法，流程图如图3所示，具体进行如下步骤：

步骤1、一轮分簇开始时，所有的节点（汇聚节点除外）为未决节点，并同步启动一个簇头计时器，如果节点的归一化剩余能量大于阈值能量E_th，则设置计时长度

否则设置计时长度T_c=T_max，其中T_max是最大簇头计时长度；

步骤2、当某个未决节点的簇头计时器到达时，则该节点成为临时簇头节点，把簇员数Cm清零，向邻居节点广播簇头消息，然后启动一个簇头确认计时器，计时长度T_f=T₁+T₂·R₁，其中R1是一个在区间[0,1]上均匀分布的随机变量，T₁，T₂均为系统预设值且T₁=1s,T₂=1s;

步骤3、当某个未决节点收到节点X发送的簇头消息时，则该未决节点成为普通簇员节点，立即停止簇头计时器并将节点X标记为自己的簇头，然后启动一个簇员计时器，计时长度T_m=T₁·R₂，其中R1是一个在区间[0,1]上均匀分布的随机变量；

步骤4、当某个簇员节点的簇员计时器到达时，则向其簇头发送一条加入消息。

步骤5、当某个临时簇头节点收到加入消息，则把Cm加1；

步骤6、当某个临时簇头节点的簇头确认计时器到达时，如果Cm=0并且接收到过其它临时簇头节点发送的簇头消息，则成为普通簇员节点，选择聚集度最大的临时簇头作为自己的簇头并立即向该临时簇头发送加入消息；

步骤7、当某个临时簇头节点的簇头确认计时器到达时，如果Cm>0,则该节点成为最终簇头节点；

步骤8、一轮分簇完成，所有节点（汇聚节点除外）被划分为最终簇头节点和普通簇员节点，将分簇轮数Rc加1；

在步骤2中所述的阈值能量E_th通过以下方法来动态调整：

E_th=E₀·ρ^Rc,其中ρ=0.99985为系统预设的能量衰减因子，E₀=0.9为归一化初始能量阈值。

Claims (4)

1.一种无线传感器网络最大聚集度分簇方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1、设置分簇轮数R_c=0，节点相互广播路由消息，并根据接收到的路由消息计算出归一化聚集度A；

步骤2、一轮分簇开始时，所有的节点（汇聚节点除外）均为未决节点，并同步启动一个簇头计时器，如果节点的剩余能量大于阈值能量E_th，则设置计时长度

否则设置计时长度T_c=T_max，其中T_max是最大簇头计时长度；

步骤3、当某个未决节点的簇头计时器到达时，则该节点成为临时簇头节点，把簇员数C_m清零，向邻居节点广播簇头消息，然后启动一个簇头确认计时器，计时长度T_f=T₁+T₂·R₁，其中R₁是一个在区间[0,1]上均匀分布的随机变量，T₁，T₂均为系统预设值，T₁>0,T₂>0;

步骤4、当某个未决节点收到节点X发送的簇头消息时，则该节点成为普通簇员节点，立即停止簇头计时器并将节点X标记为自己的簇头，然后启动一个簇员计时器，计时长度T_m=T₁·R₂，其中R₁是一个在区间[0,1]上均匀分布的随机变量；

步骤5、当某个簇员节点的簇员计时器到达时，向其簇头发送一条加入消息；

步骤6、当某个临时簇头节点收到加入消息，把C_m加1；

步骤7、当某个临时簇头节点的簇头确认计时器到达时，如果C_m=0并且曾接收到过其它临时簇头节点发送的簇头消息，则成为普通簇员节点，选择聚集度最大的临时簇头作为自己的簇头并立即向该临时簇头发送加入消息；

步骤8、当某个临时簇头节点的簇头确认计时器到达时，如果C_m>0,则该节点成为最终簇头节点；

步骤9、一轮分簇完成，所有节点（汇聚节点除外）被划分为最终簇头节点和普通簇员节点，将分簇轮数R_c加1。

2.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络能量高效最大聚集度分簇方法，其特征在于步骤1中所述的归一化聚集度的计算方法具体为：

1）节点维护一个邻居节点表，表中的每个条目信息由邻居节点的ID号和重叠度d组成；

2）节点之间相互广播路由消息，路由消息中包括该节点的ID号以及该节点所有邻居节点的ID号；

3）当节点接收到邻居节点i发送的路由消息时，计算节点i的邻居节点集合NBR_i和自己的邻居节点集合NBR的交集的个数，作为邻居节点i的重叠度,d_i=|NBR_i∩NBR|；

4）当路由消息交互完毕后，节点遍历邻居节点表，计算出邻居节点重叠度之和：

5)计算出节点的归一化聚集度：

$A=\max \{1,\left(\frac{d_{\mathrm{sum}}+\mathrm{Nbr}}{\mathrm{Nbr}+1}\right)\·2\}$

其中Nbr为邻居节点的个数。

3.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络能量高效最大聚集度分簇方法，其特征在于分簇分轮进行，由汇聚节点发起每一轮分簇，汇聚节点根据节点数据发送周期T_data、节点总数N以及最大成簇时间T_max来决定分轮时间间隔T_r，

其中K>0为系统预设参数。

4.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络能量高效最大聚集度分簇方法，其特征在于步骤2中所述的阈值能量E_th通过以下方法来动态调整：

其中ρ为系统预设的能量衰减因子，E₀为归一化初始能量阈值,Rc为分簇的轮数。

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