CN103338494B - 一种基于能量收集的无线传感器网络异质分簇路由方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于能量收集的无线传感器网络的异质分簇路由方法，方法采用了“轮”的概念，每一轮开始时，网络中的传感器节点依据节点的类型和阈值门限T(s)选举出最优数量的簇头节点，并确定簇内节点；网络分簇完毕后，簇头节点对簇内成员采集到的数据信息进行收集与融合，并沿着路由选择准则挑选出的最佳路由路径将融合后的数据发送给Sink节点，Sink节点对收集到的数据进行分析和处理后，广播告知网络中所有节点下一轮网络的运行参数，以完成当前轮，开始下一轮。本发明充分匹配了基于能量收集的无线传感器网络的特性，适用于基于能量收集的无线传感器网络，可以有效提高网络的数据吞吐量，降低网络的能量消耗。

Description

一种基于能量收集的无线传感器网络异质分簇路由方法

技术领域

本发明涉及一种基于能量收集的无线传感器网络异质分簇路由方法。

背景技术

无线传感器网络是新型的传感器网络，由具有感知能力、计算能力和通信能力的大量微型传感器节点组成。由于具有覆盖区域广阔、可自组织等特点，无线传感器网络有着重要的科研价值和广阔的应用前景。限制无线传感器网络应用的一个重要因素是网络的能耗问题，传统的无线传感器网络是由电池供电，工作周期短且不可重复利用，虽然随着技术的发展，为延长网络的工作周期，基于能量收集的无线传感器网络开始出现并成为现实，但采用能量收集技术收集到的能量很是有限，仅为毫瓦级别，若不采用路由技术，依然入不敷出，因此为平衡网络的能量消耗，延长网络的工作周期，研究无线传感器网络路由协议变得尤为重要，特别是基于能量收集的无线传感器网络的路由协议。

目前，对无线传感器网络路由协议的研究大多数是针对传统的、由电池供电的无线传感器网络进行的。基于能量收集的无线传感器网络相比于传统的无线传感器网络有着自己独有的特色：1)网络中的节点往往具有两种模式：工作模式和睡眠模式；2)能量的收集具有间断性以及地域性；3)第一个节点的死亡时间不再是评价基于能量收集的无线传感器网络性能的重要参数，平衡网络正常工作节点数与数据吞吐量才是重要性能指标。由于这些不同于传统的无线传感器网络特性的存在，许多针对电池供电的无线传感器网络路由协议不再适用，因此针对基于能量收集的无线传感器网络设计新的路由协议变得十分重要。

本发明针对基于能量收集的无线传感器网络，提出了一种面向基于能量收集的无线传感器网络的异质分簇路由协议，其中，协议采用了“轮”的概念，每一轮开始时，网络中的传感器节点依据节点的类型（普通节点或高级节点）和阈值门限T(s)选举出若干的簇头节点，剩余节点则根据距离的远近选择自己所属的簇头节点，成为该簇的簇内成员，网络分簇完毕后，簇头节点对簇内成员采集到的数据信息进行收集与融合，并沿着协议中的路由选择方法挑选出的最佳路由路径将融合后的数据发送给Sink节点（基站节点，可与计算机直接相连），Sink节点对收集到的数据进行分析和处理后，广播告知网络中所有节点下一轮网络的运行参数，以完成当前轮。本发明充分考虑了基于能量收集的无线传感器网络的特性，有利于提高网络的能量利用率和数据吞吐量。

发明内容

技术问题：本发明提供一种能够应用于基于能量收集的无线传感器网络中，有效提高网络的能量利用率和数据吞吐量的基于能量收集的无线传感器网络异质分簇路由方法。

技术方案：本发明的基于能量收集的无线传感器网络异质分簇路由方法，将网络的运行过程划分为相邻的、等长的并且互相独立的时隙，每个时隙即为一轮，每一轮包括以下步骤：

1）传感器节点依据节点类型和阈值门限T(s)选举出最优数量的簇头节点，并确定簇内节点，簇内节点选择距自己最近的簇头节点作为自身所属的簇头节点，成为该簇的簇内成员，一旦簇头节点被选定，则所有簇头节点使用相同的能量，采用载波侦听多路访问接入协议主动向网络中所有节点广播自己为簇头节点的消息；

节点类型包括普通节点与高级节点，节点类型根据上一轮确定的能量分界线来判定：节点能量大于等于能量分界线的为高级节点，小于能量分界线的为普通节点；

2）簇头节点采用时分多址的方式对簇内成员采集到的数据信息进行收集与融合，并沿着路由准则选择出的簇头节点与Sink节点间的最佳路由路径将融合后的数据发送给网络中与计算机直接相连的Sink节点，最佳路由路径中的中继节点均为簇头节点；

3）Sink节点对接收到的关于网络中各节点的能量信息和环境的监测信息进行统计，得到网络中各个节点的能量信息和环境熵信息，然后根据统计结果计算出优化的簇头选择概率p_opt、当前网络中正常工作的节点数量、倍数因子α和划分普通节点与高级节点的能量分界线，在将上述计算结果作为网络下一轮运行所需参数广播告知网络内的所有节点后，结束本轮流程，进入下一轮。

本发明的步骤1）中，阈值门限T(s)与节点的类型、倍数因子α和上一轮中的优化的簇头选择概率p_opt有关：

若节点为普通节点，则阈值门限为：

$T\left(s_{\mathrm{nrm}}\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{p_{\mathrm{nrm}}}{1-p_{\mathrm{nrm}}\left(r\mathrm{mod}\frac{1}{p_{\mathrm{nrm}}}\right)},& \mathrm{if}{s}_{\mathrm{nrm}}\∈G^{\′}\\ 0,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

若节点为高级节点，则阈值门限为：

$T\left(s_{\mathrm{adv}}\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{p_{\mathrm{adv}}}{1-p_{\mathrm{adv}}\left(r\mathrm{mod}\frac{1}{p_{\mathrm{adv}}}\right)},& \mathrm{if}{s}_{\mathrm{adv}}\∈G^{\′\′}\\ 0,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

其中，T(s_nrm)是普通节点采用的阈值门限，T(s_adv)是高级节点所采用的阈值门限，s_nrm代表普通节点，s_adv代表高级节点，p_nrm＝p_opt/(1+αm)表示普通节点的簇头选择概率，p_adv＝p_opt(1+α)/(1+αm)表示高级节点的簇头选择概率，p_opt是上一轮中的优化的簇头选择概率，α是倍数因子，m表示预定的高级节点的比例，r是当前轮数，mod代表取模运算，G'是在此轮前1/p_nrm轮中未成为簇头节点的普通节点集，G''是在此轮前1/p_adv轮中未成为簇头节点的高级节点集；

步骤1）中，选举最优数量的簇头节点，并确定簇内节点的方法为：网络中所有节点各自随机生成0-1之间的随机数，而后根据自身的节点类型，选择阈值门限，最后将阈值门限与自身生成的随机数进行比较，如果随机数大于阈值门限，则该节点为簇头节点，否则为簇内节点。

本发明的步骤1）中，簇头节点的最优数量与网络所在区域的面积M²、网络初始时节点的总数量n、当前轮中节点的存活率η以及与节点射频端功率放大器的功率参数相关的常数因子d₀有关：若网络边长M＞d₀，则簇头节点的最优数量为：

$k_{\mathrm{opt}}=\sqrt{\frac{{\mathrm{\ηnd}}_0^2{M}^2}{0.2926{\mathrm{\π}}^2{d}_0^4+0.0428(M^2-\mathrm{\π}{d}_0^2)\mathrm{\π}{M}^2}}$

若网络边长M≤d₀，则簇头节点的最优数量为：

$k_{\mathrm{opt}}=\sqrt{\frac{\mathrm{n\η}}{2\mathrm{\π}}}\frac{2}{0.765}$

其中，当前轮中节点的存活率η是由上一轮中统计出的正常工作节点数除以网络初始时节点的总数量n得到，即η＝nη/n。

本发明的步骤1）中，剩余节点根据接收到的簇头节点广播信息的信号强度来判断该簇头节点与自身的距离，选择信号强度最强即距离最近的簇头节点作为自己所属的簇头节点，并以最小能量与该簇头节点通信，告知该簇头节点自己加入该簇，相应簇头节点则记录下此节点号以便此后为该节点分配通信时隙。

本发明的步骤2）中，选择最佳路由路径的路由准则为：

首先按照下式计算数据包可能经过路径中的每个簇头节点的梯度值：

$g_i={\mathrm{RSS}}_i\log E_{\mathrm{residual}}^i$

其中，RSS_i(receivesignalstrength接收信号强度)表示节点号为i的簇头节点中记录下的、上一轮中Sink节点广播信息的信号强度，表示节点号为i的簇头节点中的剩余能量，它包含了电池中剩余的能量以及预测出的在未来短时间内可收集到的能量；

然后对数据包可能经过路径中的所有簇头节点的梯度值进行叠加，得到数据包可能经过路径的梯度值：Σg_i；

计算完所有数据包可能经过路径的梯度值后，将满足max{Σg_i}的路径，即梯度值最大的路径，作为最佳路由路径。

本发明的步骤3）中，当前网络中正常工作的节点数量按如下方法确定：将收集到的节点的能量信息与设定的节点正常工作所需能量底限值进行比较后统计得到；

优化的簇头选择概率p_opt按照下式计算得到：

p_opt＝k_opt/(nη)，

其中，ηn为当前网络中正常工作的节点数量，n为网络初始时节点的总数量，η为当前轮中节点的存活率；

普通节点与高级节点的能量分界线按如下方法划分：在将节点的能量信息从大到小排列后，按照网络预定的高级节点的比例m，确定出能量分界线；

倍数因子α按如下方法确定：以普通节点与高级节点的能量分界线为界，分别对高级节点和普通节点的能量进行平均，将高级节点的能量平均值除以普通节点的能量平均值，从而计算出倍数因子α。

有益效果：本发明与现有技术相比，具有如下优点：

1、经典的分层分簇协议LEACH与SEP针对的都是传统的无线传感器网络，协议运行时，每一轮中簇头的数量是固定不变的，未考虑基于能量收集的无线传感器网络正常工作的节点数会因环境因素动态变化的特性，而簇头节点数量会严重影响整个网络的能量消耗与性能，本协议优化的簇头选择概率会根据网络中当前正常工作的节点数以及节点的剩余能量动态变化，有利于均衡整个网络的能量消耗，延长网络的工作周期；

2、经典的分层分簇协议LEACH与SEP簇头节点均直接与Sink节点通信，会产生远处的簇头节点能量过早耗尽，而普通的生成树路由算法又会导致距Sink节点近的簇头节点因过多中继转发数据导致能量耗尽，产生节点空洞问题，本协议的路由路径选择方法综合考虑了距离与节点剩余能量两个因素，可以有效减少整个网络的能耗的同时，防止网络产生节点空洞问题；

3、本协议较好地匹配了基于能量收集的无线传感器网络的特性，有利于提高网络的能量利用率和数据吞吐量。

附图说明

图1为本发明方法的无线传感器网络结构示意图。

图2为本发明方法中每一轮的流程图。

具体实施方式

本发明公开了一种基于能量收集的无线传感器网络的异质分簇路由方法，该方法将网络的运行过程划分为相邻的、等长的并且互相独立的时隙，每个时隙即为一轮，每一轮包括以下步骤：

1）传感器节点依据节点类型和阈值门限T(s)选举出最优数量的簇头节点，并确定簇内节点，簇内节点选择距自己最近的簇头节点作为自身所属的簇头节点，成为该簇的簇内成员，一旦簇头节点被选定，则所有簇头节点使用相同的能量，采用载波侦听多路访问接入协议主动向网络中所有节点广播自己为簇头节点的消息；

其中节点类型包括普通节点与高级节点，节点类型根据上一轮确定的能量分界线来判定：节点能量大于等于能量分界线的为高级节点，小于能量分界线的为普通节点。

本步骤中，阈值门限T(s)与节点的类型、倍数因子α和上一轮中的优化的簇头选择概率p_opt有关：

若节点为普通节点，则阈值门限为：

$T\left(s_{\mathrm{nrm}}\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{p_{\mathrm{nrm}}}{1-p_{\mathrm{nrm}}\left(r\mathrm{mod}\frac{1}{p_{\mathrm{nrm}}}\right)},& \mathrm{if}{s}_{\mathrm{nrm}}\∈G^{\′}\\ 0,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

若节点为高级节点，则阈值门限为：

$T\left(s_{\mathrm{adv}}\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{p_{\mathrm{adv}}}{1-p_{\mathrm{adv}}\left(r\mathrm{mod}\frac{1}{p_{\mathrm{adv}}}\right)},& \mathrm{if}{s}_{\mathrm{adv}}\∈G^{\′\′}\\ 0,& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

其中，T(s_nrm)是普通节点采用的阈值门限，T(s_adv)是高级节点所采用的阈值门限，s_nrm代表普通节点，s_adv代表高级节点，p_nrm＝p_opt/(1+αm)表示普通节点的簇头选择概率，p_adv＝p_opt(1+α)/(1+αm)表示高级节点的簇头选择概率，p_opt是上一轮中的优化的簇头选择概率，α是倍数因子，m表示预定的高级节点的比例，r是当前轮数，mod代表取模运算，G'是在此轮前1/p_nrm轮中未成为簇头节点的普通节点集，G''是在此轮前1/p_adv轮中未成为簇头节点的高级节点集；

选举最优数量的簇头节点，并确定簇内节点的方法为：网络中所有节点各自随机生成0-1之间的随机数，而后根据自身的节点类型，选择阈值门限，最后将阈值门限与自身生成的随机数进行比较，如果随机数大于阈值门限，则该节点为簇头节点，否则为簇内节点。

簇头节点的最优数量与网络所在区域的面积M²、网络初始时节点的总数量n、当前轮中节点的存活率η以及与节点射频端功率放大器的功率参数相关的常数因子d₀有关：若网络边长M＞d₀，则簇头节点的最优数量为：

$k_{\mathrm{opt}}=\sqrt{\frac{{\mathrm{\ηnd}}_0^2{M}^2}{0.2926{\mathrm{\π}}^2{d}_0^4+0.0428(M^2-\mathrm{\π}{d}_0^2)\mathrm{\π}{M}^2}}$

若网络边长M≤d₀，则簇头节点的最优数量为：

$k_{\mathrm{opt}}=\sqrt{\frac{\mathrm{n\η}}{2\mathrm{\π}}}\frac{2}{0.765}$

其中，当前轮中节点的存活率η是由上一轮中统计出的正常工作节点数除以网络初始时节点的总数量n得到，即η＝nη/n，而ε_fs表示短距离通信时节点射频端功率放大器能量损耗因子，单位为pJ/bit/m²，ε_mp表示长距离通信时节点射频端功率放大器能量损耗因子，单位为pJ/bit/m⁴。网络所在区域的面积M²、网络初始时节点的总数量n以及与节点射频部分硬件相关的常数因子d₀都是与实际网络密切相关的，当网络所在的区域以及采用的物理器件确定时，这些参数便都能得到。

簇头节点的最优数量是在以让整个网络能量消耗最小的目标下推导得出，因而对于整个网络尽可能地减少能量消耗节省能源的宗旨来说这个数量是最优的。

本步骤中，剩余节点根据接收到的簇头节点广播信息的信号强度来判断该簇头节点与自身的距离，选择信号强度最强即距离最近的簇头节点作为自己所属的簇头节点，并以最小能量与该簇头节点通信，告知该簇头节点自己加入该簇，相应簇头节点则记录下此节点号以便此后为该节点分配通信时隙。

2）簇头节点采用时分多址的方式对簇内成员采集到的数据信息进行收集与融合，并沿着路由准则选择出的簇头节点与Sink节点间的最佳路由路径将融合后的数据发送给网络中与计算机直接相连的Sink节点，最佳路由路径中的中继节点均为簇头节点，选择最佳路由路径的路由准则为：

首先按照下式计算数据包可能经过路径中的每个簇头节点的梯度值：

$g_i={\mathrm{RSS}}_I\log E_{\mathrm{residual}}^i$

其中，RSS_i(receivesignalstrength)表示节点号为i的簇头节点中记录下的、上一轮中Sink节点广播信息的信号强度，表示节点号为i的簇头节点中的剩余能量，它包含了电池中剩余的能量以及预测出的在未来短时间内可收集到的能量（此定义旨在选取最短路径的同时考虑中继节点的能量因素，避免出现离Sink节点较远以及距Sink节点很近的簇头节点的能量过早耗尽）；

然后对数据包可能经过路径中的所有簇头节点的梯度值进行叠加，得到数据包可能经过路径的梯度值：Σg_i；

计算完所有数据包可能经过路径的梯度值后，将满足max{Σg_i}的路径，即梯度值最大的路径，作为最佳路由路径。

3）Sink节点对接收到的关于网络中各节点的能量信息和环境的监测信息进行统计，得到网络中各个节点的能量信息和环境熵信息，然后根据统计结果计算出优化的簇头选择概率p_opt、当前网络中正常工作的节点数量、倍数因子α和划分普通节点与高级节点的能量分界线，在将上述计算结果作为网络下一轮运行所需参数广播告知网络内的所有节点后，结束本轮流程，进入下一轮。

本步骤中，当前网络中正常工作的节点数量按如下方法确定：将收集到的节点的能量信息与设定的节点正常工作所需能量底限值进行比较后统计得到；

优化的簇头选择概率p_opt按照下式计算得到：

p_opt＝k_opt/(nη)，

其中，ηn为当前网络中正常工作的节点数量，n为网络初始时节点的总数量，η为当前轮中节点的存活率；

普通节点与高级节点的能量分界线按如下方法划分：在将节点的能量信息从大到小排列后，按照网络预定的高级节点的比例m，确定出能量分界线；

倍数因子α按如下方法确定：以普通节点与高级节点的能量分界线为界，分别对高级节点和普通节点的能量进行平均，将高级节点的能量平均值除以普通节点的能量平均值，从而计算出倍数因子α。

以上仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于能量收集的无线传感器网络的异质分簇路由方法，其特征在于，该方法将网络的运行过程划分为相邻的、等长的并且互相独立的时隙，每个时隙即为一轮，每一轮包括以下步骤：

1)传感器节点依据节点类型和阈值门限T(s)选举出最优数量的簇头节点，并确定簇内节点，所述簇内节点选择距自己最近的簇头节点作为自身所属的簇头节点，成为该簇的簇内成员，一旦簇头节点被选定，则所有簇头节点使用相同的能量，采用载波侦听多路访问接入协议主动向网络中所有节点广播自己为簇头节点的消息；

所述节点类型包括普通节点与高级节点，节点类型根据上一轮确定的能量分界线来判定：节点能量大于等于能量分界线的为高级节点，小于能量分界线的为普通节点；

2)簇头节点采用时分多址的方式对簇内成员采集到的数据信息进行收集与融合，并沿着路由准则选择出的簇头节点与Sink节点间的最佳路由路径将融合后的数据发送给网络中与计算机直接相连的Sink节点，所述最佳路由路径中的中继节点均为簇头节点；

3)Sink节点对接收到的关于网络中各节点的能量信息和环境的监测信息进行统计，得到网络中各个节点的能量信息和环境熵信息，然后根据统计结果计算出优化的簇头选择概率p_opt、当前网络中正常工作的节点数量、倍数因子α和划分普通节点与高级节点的能量分界线，在将上述计算结果作为网络下一轮运行所需参数广播告知网络内的所有节点后，结束本轮流程，进入下一轮；

所述步骤1)中，阈值门限T(s)与节点的类型、倍数因子α和上一轮中的优化的簇头选择概率p_opt有关：

若节点为普通节点，则阈值门限为：

$T\left(s_{nrm}\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{p_{nrm}}{1-p_{nrm}\left(r\mathrm{mod}\frac{1}{p_{nrm}}\right)},& if{s}_{nrm}\∈G^{\′}\\ 0,& otherwise\end{array}\right.$

若节点为高级节点，则阈值门限为：

$T\left(s_{adv}\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{p_{adv}}{1-p_{adv}\left(r\mathrm{mod}\frac{1}{p_{adv}}\right)},& if{s}_{adv}\∈G^{\′\′}\\ 0,& otherwise\end{array}\right.$

其中，T(s_nrm)是普通节点采用的阈值门限，T(s_adv)是高级节点所采用的阈值门限，s_nrm代表普通节点，s_adv代表高级节点，p_nrm＝p_opt/(1+αm)表示普通节点的簇头选择概率，p_adv＝p_opt(1+α)/(1+αm)表示高级节点的簇头选择概率，p_opt是上一轮中的优化的簇头选择概率，α是倍数因子，m表示预定的高级节点的比例，r是当前轮数，mod代表取模运算，G'是在此轮前1/p_nrm轮中未成为簇头节点的普通节点集，G”是在此轮前1/p_adv轮中未成为簇头节点的高级节点集；

步骤1)中，选举最优数量的簇头节点，并确定簇内节点的方法为：网络中所有节点各自随机生成0-1之间的随机数，而后根据自身的节点类型，选择阈值门限，最后将所述阈值门限与自身生成的随机数进行比较，如果随机数大于阈值门限，则该节点为簇头节点，否则为簇内节点。

2.根据权利要求1所述的基于能量收集的无线传感器网络的异质分簇路由方法，其特征在于，所述步骤1)中，簇头节点的最优数量与网络所在区域的面积M²、网络初始时节点的总数量n、当前轮中节点的存活率η以及与节点射频端功率放大器的功率参数相关的常数因子d₀有关：若网络边长M>d₀，则簇头节点的最优数量为：

$k_{opt}=\sqrt{\frac{{\mathrm{\ηnd}}_0^2{M}^2}{0.2926{\mathrm{\π}}^2{d}_0^4+0.0428(M^2-{\mathrm{\πd}}_0^2){\mathrm{\πM}}^2}}$

若网络边长M≤d₀，则簇头节点的最优数量为：

$k_{opt}=\sqrt{\frac{n\mathrm{\η}}{2\mathrm{\π}}}\frac{2}{0.765}$

其中，当前轮中节点的存活率η是由上一轮中统计出的正常工作节点数除以网络初始时节点的总数量n得到，即η＝nη/n。

3.根据权利要求2所述的基于能量收集的无线传感器网络的异质分簇路由方法，其特征在于，所述步骤1)中，剩余节点根据接收到的簇头节点广播信息的信号强度来判断该簇头节点与自身的距离，选择信号强度最强即距离最近的簇头节点作为自己所属的簇头节点，并以最小能量与该簇头节点通信，告知该簇头节点自己加入该簇，相应簇头节点则记录下此节点号以便此后为该节点分配通信时隙。

4.根据权利要求1、2或3所述的基于能量收集的无线传感器网络的异质分簇路由方法，其特征在于，所述步骤2)中，选择最佳路由路径的路由准则为：

首先按照下式计算数据包可能经过路径中的每个簇头节点的梯度值：

$g_i={\mathrm{RSS}}_i\log E_{residual}^i$

其中，RSS_i(receivesignalstrength)表示节点号为i的簇头节点中记录下的、上一轮中Sink节点广播信息的信号强度，表示节点号为i的簇头节点中的剩余能量，它包含了电池中剩余的能量以及预测出的在未来短时间内可收集到的能量；

然后对数据包可能经过路径中的所有簇头节点的梯度值进行叠加，得到数据包可能经过路径的梯度值：∑g_i；

计算完所有数据包可能经过路径的梯度值后，将满足max{∑g_i}的路径，即梯度值最大的路径，作为最佳路由路径。

5.根据权利要求4所述的基于能量收集的无线传感器网络的异质分簇路由方法，其特征在于，所述步骤3)中，当前网络中正常工作的节点数量按如下方法确定：将收集到的节点的能量信息与设定的节点正常工作所需能量底限值进行比较后统计得到；

优化的簇头选择概率p_opt按照下式计算得到：

p_opt＝k_opt/(nη)，

其中，ηn为当前网络中正常工作的节点数量，n为网络初始时节点的总数量，η为当前轮中节点的存活率，k_opt为簇头节点的最优数量；

普通节点与高级节点的能量分界线按如下方法划分：在将节点的能量信息从大到小排列后，按照网络预定的高级节点的比例m，确定出能量分界线；

倍数因子α按如下方法确定：以普通节点与高级节点的能量分界线为界，分别对高级节点和普通节点的能量进行平均，将高级节点的能量平均值除以普通节点的能量平均值，从而计算出倍数因子α。