CN103781147A - 一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法 - Google Patents

Abstract

一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法，本发明涉及一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议算法，具体涉及一种汇聚点在中心位置的无线传感器网络中各节点能量均衡的相关原理和方法。本发明是要解决近汇聚点传感器节点负担过重，由能量有限的电池供电且部署后不易再次充电，导致网络的生命周期短的问题，而提供了一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法。一、监控区域分簇区；二、网络建立阶段中继点选择；三、网络建立阶段簇首选择；四、时隙分配；五、网络稳定阶段中继点卸任与继任；六、簇首卸任与继任；七、数据的采集和融合；八、数据传输。本发明应用于通信领域。

Description

一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法

技术领域

本发明涉及一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议算法，具体涉及一种汇聚点在中心位置的无线传感器网络中各节点能量均衡的相关原理和方法。

背景技术

近年来无线传感器网络（Wireless Sensor Networks）随着传感器技术和无线通信技术的发展应用越来越广泛，特别是对于一些自然环境比较恶劣的区域进行信息的采集。无线传感器网络是由分布在被监测环境中的微型传感器节点采集环境信息，通过无线方式组网传输数据给汇聚点进行处理的一种监控型网络。传感器节点一般是由能量有限的电池供电且部署后不易再次充电，这就导致网络具有一定的生存时间，如何在有限的能量下提高网络生存时间是网络协议研究的一个热点问题。针对此种状况，本发明提出了一种基于扇形非均匀分簇的路由协议方法，可以有效的平衡各节点能量消耗。

无线传感器网络中的分簇传输协议，是把整个传感器监控区域分成多个小区域，每个小区域内选出一个节点作为区域簇首，在每个数据采集的周期开始，部分节点被选择成为簇首，在数据传输阶段，簇首将融合后的数据传输给汇聚点，为了均衡的消耗能量，簇首在传感器节点之间定期轮换，以平衡各节点之间的能量消耗。由于无线传感器网络的生命周期受制于的传感器节点有限的能量资源，每个节点能量消耗与需要传输的数据量和传输距离有很大关系，为了在有限的能量下尽可能延长网络的生命周期，可以从两方面减少能量消耗，一是减少需要传输的数据；二是缩短数据传输距离。

簇首与汇聚点之间的通信可以被组织成单跳和多跳两种方式，在单跳通信，每个簇首节点可以直接发送数据到达汇聚点，而在多跳通信中，簇首节点具有有限传输范围，以其他节点为中继节点，数据通过多次中继传输到达汇聚点。在单跳和多跳模式下，都存在一个不可回避的问题，即不同的节点之间的不平衡能量耗散的问题，对于单跳通信中，距离汇聚点最远的簇消耗能量最快，而在多跳通信，最靠近基站的节点都背负着沉重的中继业务量，这都会导致一些节点过早失去能量死亡，使网络失去部分感知能力。

在相关文献中已经证明，簇首和汇聚点之间通信采用多跳方式更有利于节省能量，即通过簇首组成一个骨干网络，通过簇首间的多跳通信发送数据到汇聚点，相当于缩短数据传输的距离。在同构的分簇多跳网络中，所有节点都具有相同的硬件和处理能力，簇头的选择通常是周期性地在节点之间竞选产生以平衡负载。虽然轮换簇头的作用确保了传感器更均匀地消耗能量，但上述所提到的近汇聚点传感器节点负担过重的问题不能完全避免。

发明内容

本发明是要解决近汇聚点传感器节点负担过重，由能量有限的电池供电且部署后不易再次充电，导致网络的生命周期短的问题，而提供了一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法。

基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法具体步骤为：

步骤一：监控区域分簇区：

整个监控区域分成m个扇形区域，n个环形层，靠近汇聚点的第一层不形成簇，总计有m*(n-1)个分簇区；

步骤二：网络建立阶段中继点选择：

汇聚点首先向d₁半径范围内的能量瓶颈区域的节点发送竞选条件，满足能量条件的节点发送请求给汇聚点，汇聚点根据划分的m个扇形区域的每个区域中选择出一个中继节点，首次选择能量值最高的节点，如果多个相同能量节点，随机选出一个作为中继点；

步骤三：网络建立阶段簇首选择：

汇聚点S向第二层内节点广播其所在簇的中继节点并发出竞选条件，即能量阀值ET2_i，符合条件的传感器节点上报位置和能量值给所对应的中继节点，中继点在对应扇区第二层簇区内选择距离自身最近的节点作为簇首节点H2_i，并汇报给汇聚点；汇聚点向第三层内节点广播第二层簇首节点选择结果，并发出第三层内选择簇首的竞选条件，符合条件的第三层内节点向第二层簇首上报能量值，由第二层簇首选择出符合条件的距离自己最近的第三层节点作为第三层中的簇首H3_i，以此类推选出各层中每个簇的簇首节点；

步骤四：时隙分配：

汇聚点为所有中继点、汇聚点以及瓶颈区内的节点分配通信时隙，中继点和簇首节点为与其通信的节点分配时隙，采用任务循环的方式进行通信，节点在不需要通信时进入休眠状态；

步骤五：网络稳定阶段中继点卸任与继任：

当一个区域内的中继点Ri_j的能量低于p_RE(R_{ij_start})时，即R_ij<p_RE(R_{ij_start})，其中p_R表示剩余百分比，i表示所在层数，j表示所在分区数，E(R_{ij_start})表示最初竞选成为中继点时此节点的能量值，中继点在此次任务循环结束后卸任，首先中继点发出卸任申请给汇聚点，由汇聚点发出竞选通知给此中继点所在的扇区D_1j内的节点，此区域内的传感器节点开始竞选新的中继节点，其中达到能量阀值且距离汇聚点最近的节点被任命为此区域内新的中继点，汇聚点会向第二层内的对应簇区的簇首发出通知，告知新的中继点的ID号，新中继点占用原中继点发送接收时隙，不重新进行时隙分配，新任中继点发出通知给下一级的簇首进行通信；

步骤六：簇首卸任与继任：

当一个簇首Hi_j的能量低于p_HE(H_{ij_start})时，即E(H_ij)<p_HE(H_{ij_start})，在这个任务循环结束后此簇首卸任，其中p_H表示能量剩余百分比，E(H_{ij_start})表示最初竞选成为簇首时此簇首节点的能量值，首先簇首发出卸任通知给上一级簇首或中继点和下一级簇首，由上一级簇首或中继点发出竞选通知，此簇内的其他节点进行竞选，其中达到能量阀值且距离上一级簇首最近的节点成为簇首，由上一级簇首向其他节点进行广播通知，告知新簇首的ID号，新簇首再发出通知给簇内节点和下一级簇首节点，告知自己的位置和分配通信时隙给簇内节点；

如果多个在同一扇区内的簇在同一个任务循环结束后卸任，卸任的顺序由外向内进行，继任的次序由内向外进行，当旧簇首或者中继点卸任，新簇首或中继点继任后，返回步骤五重新进行分配时隙，其中不需要所有时隙都重新分配，只需要重新分配新任簇首的簇内通信时隙；

步骤七：数据的采集和融合：

每个区域内的传感器节点采集监控数据，发送至簇首进行数据融合；

步骤八：数据传输：

融合后的数据通过多跳传输方式由外向内传输，最后汇聚到汇聚点处，每进行完一个任务循环，返回步骤五和六进行判断，即完成了一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法。

发明效果：

本发明提出了一种非均匀扇形分簇的无线传感器网络路由协议（Unequal FanshapedCluster-based Routing Protocol，UFC），其本质是利用非均匀分簇实现网络中能量消耗的均衡。整个路由的组织采用了多跳方式的簇间通信（包括和Sink点通信）和单跳方式的簇内通信，基于分簇的层次式路由算法通过把传感器节点组合成小的集群，其中每个簇内各传感器节点采集的数据首先被发送到簇首节点，簇首节点对收到的数据进行压缩融合，减少数据传输量。

本发明提出了一种应用于汇聚点在网络中心的非均匀扇形分簇的无线传感器网络路由协议，用于缓解临近汇聚点区域内的节点能耗负担过重的问题。临近汇聚点的能量瓶颈区域直接传输采集数据给汇聚点，同时各个节点轮流作为中继点传输外围采集的数据到汇聚点，同时外围区域以扇形划分不同的层形成大小不同的簇，每个簇内节点采集的数据传送到的簇首，在簇首节点进行数据融合后，然后以多跳方式把数据送到汇聚点，通过调整能量瓶颈区和各层的半径大小来均衡每个簇内的节点平均能耗，使整个区域中节点生命周期更接近，延长网络的生命周期。

1、不是在每个任务循环结束后再次重新选择簇首和中继点，是由簇首或中继点自己判断能量情况决定是否卸任；减少了重新竞选簇首频率，节省了竞选簇首和中继点所耗费的能量；

2、接近汇聚点的瓶颈区域（第一层区域）内节点不分簇，每个节点都是直接发送采集数据给汇聚点，由汇聚点进行数据融合处理；

3、在重新竞选中继点和簇首节点过程中，更多的让汇聚点参与进来，分担部分通信的能量消耗。

附图说明

图1是本发明流程图；

图2是实施例中的网络结构示意图；

图3是实施例中的总的协议流程；

图4是实施例中的给出了网络建立阶段第一层分区内中继点选择；

图5是实施例中的网络建立阶段簇区内簇首节点选择；

图6是实施例中的表示网络稳定阶段中继点卸任与继任的流程；

图7是实施例中的网络稳定阶段簇首节点卸任与继任的流程；

图8是实施例中的UFC和Leach方法的节点存活数目对比图，其中，——表示UFC，

-------表示LEACH。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式的基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法具体步骤为：

步骤一：监控区域分簇区：

整个监控区域分成m个扇形区域，n个环形层，靠近汇聚点的第一层不形成簇，总计有m*(n-1)个分簇区；

步骤二：网络建立阶段中继点选择：

汇聚点首先向d₁半径范围内的能量瓶颈区域的节点发送竞选条件，满足能量条件的节点发送请求给汇聚点，汇聚点根据划分的m个扇形区域的每个区域中选择出一个中继节点，首次选择能量值最高的节点，如果多个相同能量节点，随机选出一个作为中继点；

步骤三：网络建立阶段簇首选择：

汇聚点S向第二层内节点广播其所在簇的中继节点并发出竞选条件，即能量阀值ET2_i，符合条件的传感器节点上报位置和能量值给所对应的中继节点，中继点在对应扇区第二层簇区内选择距离自身最近的节点作为簇首节点H2_i，并汇报给汇聚点；汇聚点向第三层内节点广播第二层簇首节点选择结果，并发出第三层内选择簇首的竞选条件，符合条件的第三层内节点向第二层簇首上报能量值，由第二层簇首选择出符合条件的距离自己最近的第三层节点作为第三层中的簇首H3_i，以此类推选出各层中每个簇的簇首节点；

步骤四：时隙分配：

汇聚点为所有中继点、汇聚点以及瓶颈区内的节点分配通信时隙，中继点和簇首节点为与其通信的节点分配时隙，采用任务循环的方式进行通信，节点在不需要通信时进入休眠状态；

步骤五：网络稳定阶段中继点卸任与继任：

当一个区域内的中继点R_ij的能量低于p_RE(R_{ij_start})时，即R_ij<p_RE(R_{ij_start})，其中p_R表示剩余百分比，i表示所在层数，j表示所在分区数，E(R_{ij_start})表示最初竞选成为中继点时此节点的能量值，中继点在此次任务循环结束后卸任，首先中继点发出卸任申请给汇聚点，由汇聚点发出竞选通知给此中继点所在的扇区D_1j内的节点，此区域内的传感器节点开始竞选新的中继节点，其中达到能量阀值且距离汇聚点最近的节点被任命为此区域内新的中继点，汇聚点会向第二层内的对应簇区的簇首发出通知，告知新的中继点的ID号，新中继点占用原中继点发送接收时隙，不重新进行时隙分配，新任中继点发出通知给下一级的簇首进行通信；

步骤六：簇首卸任与继任：

当一个簇首H_ij的能量低于p_HE(H_{ij_start})时，即E(H_ij)<p_HE(H_{ij_start})，在这个任务循环结束后此簇首卸任，其中p_H表示能量剩余百分比，E(H_{ij_start})表示最初竞选成为簇首时此簇首节点的能量值，首先簇首发出卸任通知给上一级簇首或中继点和下一级簇首，由上一级簇首或中继点发出竞选通知，此簇内的其他节点进行竞选，其中达到能量阀值且距离上一级簇首最近的节点成为簇首，由上一级簇首向其他节点进行广播通知，告知新簇首的ID号，新簇首再发出通知给簇内节点和下一级簇首节点，告知自己的位置和分配通信时隙给簇内节点；

如果多个在同一扇区内的簇在同一个任务循环结束后卸任，卸任的顺序由外向内进行，继任的次序由内向外进行，当旧簇首或者中继点卸任，新簇首或中继点继任后，返回步骤五重新进行分配时隙，其中不需要所有时隙都重新分配，只需要重新分配新任簇首的簇内通信时隙；

步骤七：数据的采集和融合：

每个区域内的传感器节点采集监控数据，发送至簇首进行数据融合；

步骤八：数据传输：

融合后的数据通过多跳传输方式由外向内传输，最后汇聚到汇聚点处，每进行完一个任务循环，返回步骤五和六进行判断，即完成了一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法。

此协议网络组网和传输过程包括：网络建立过程中簇首选择过程、中继点选择，时隙分配，网络稳定阶段的簇首卸任和任命新簇首、中继点卸任和任命新中继点，数据的采集融合与汇聚，整个流程参见图3。

本实施方式效果：

本实施方式提出了一种非均匀扇形分簇的无线传感器网络路由协议（UnequalFanshaped Cluster-based Routing Protocol，UFC），其本质是利用非均匀分簇实现网络中能量消耗的均衡。整个路由的组织采用了多跳方式的簇间通信（包括和Sink点通信）和单跳方式的簇内通信，基于分簇的层次式路由算法通过把传感器节点组合成小的集群，其中每个簇内各传感器节点采集的数据首先被发送到簇首节点，簇首节点对收到的数据进行压缩融合，减少数据传输量。

本实施方式提出了一种应用于汇聚点在网络中心的非均匀扇形分簇的无线传感器网络路由协议，用于缓解临近汇聚点区域内的节点能耗负担过重的问题。临近汇聚点的能量瓶颈区域直接传输采集数据给汇聚点，同时各个节点轮流作为中继点传输外围采集的数据到汇聚点，同时外围区域以扇形划分不同的层形成大小不同的簇，每个簇内节点采集的数据传送到的簇首，在簇首节点进行数据融合后，然后以多跳方式把数据送到汇聚点，通过调整能量瓶颈区和各层的半径大小来均衡每个簇内的节点平均能耗，使整个区域中节点生命周期更接近，延长网络的生命周期。

1、不是在每个任务循环结束后再次重新选择簇首和中继点，是由簇首或中继点自己判断能量情况决定是否卸任；减少了重新竞选簇首频率，节省了竞选簇首和中继点所耗费的能量；

2、接近汇聚点的瓶颈区域（第一层区域）内节点不分簇，每个节点都是直接发送采集数据给汇聚点，由汇聚点进行数据融合处理；

3、在重新竞选中继点和簇首节点过程中，更多的让汇聚点参与进来，分担部分通信的能量消耗。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中监控区域是以汇聚点S为圆心，半径为L的圆形区域。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤三中把传感器节点传输模式分成两种：1）半径d₁范围内的所有传感器节点，直接发送数据给汇聚点S，同时担任中继节点，转发外围传感器发回的数据；2）在以d₁为半径的圆以外区域，以不同的半径划分大小不等的环形区域，在这些区域中，采用分簇算法进行数据采集，各传感器节点把采集到的数据汇聚到簇首后先进行数据融合，然后再发往上级簇首或中继点，通过多跳方式发送数据到汇集点，整个网络分层处理，靠近汇聚点的是1层，向外侧分别是2层、3层……，以此类推，汇聚节点知道每个节点的位置和ID。

要使整个网络有最大的生命周期，则应使每个簇的生命周期相同，即每个任务循环平均到每个节点上消耗的能量相等，可以解决汇聚点在网络中心处的无线传感器网络中能量消耗不均衡的问题，使整个网络中节点生命周期趋于相同，避免了个别节点过早死亡导致网络功能过早失效。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤一中监控区域内共计有N个传感器节点，分布在半径为R_L的圆形区域内，把整个区域平均分为m个扇形区域，每个扇区的面积为πR_L ²/m，包含N/m个节点，则单位面积中节点平均个数N_h=N/πR_L ²，监控区域按照距离汇聚点的远近划分成L层，每层的半径分别为R₁,R₂,R₃......R_L，则在一个扇区中，各层中每个簇内节点个数N_l={N₁,N₂,...N_L,0<l≤L}如下：

N₁=N_hπR₁ ²/m

$\begin{array}{c}{N}_2=N_h\mathrm{\&pi;}({R_2}^2-R_1^2)/m\\ \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\\ N_L=N_h\mathrm{\&pi;}(R_L^2-R_{L-1}^2)/m\end{array}---\left(1\right)$

在一个任务循环中，设每个节点每个任务循环采集的数据为λbit，则一个任务循环中每个簇发送的数据量D_l为

$D_l=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\&mu;}*{\mathrm{\&lambda;N}}_l,& (1<l\&le;L)\\ {\mathrm{\&lambda;N}}_l,& (l=1)\end{array}---\left(2\right)\right.$

其中μ为数据在簇首节点的融合率，μ取值范围为[1/N_l,1]，μ=1/N_l表示数据被完全压缩融合，整个簇内数据相当于一个节点采集的数据，当μ=1表示在簇首节点处数据不能被融合，所有节点发送来的数据都要传输到汇聚点；

各层的能耗值如下：

设簇内节点到簇首节点的平均距离是d_l，从本簇内簇首到上一级簇首距离为d_l(l-1)，每簇内总的能量消耗分为两部分，一是传输消耗，一是处理消耗，传输能耗数据发送和接收所消耗的能量，处理能耗主要是进行数据融合所消耗的能量，第一层数据直接发送至汇聚点，所以没有处理能耗，其他层处理能耗在簇首节点消耗，设定每bit数据压缩融合能耗为E_aggr，则每个簇每个任务循环的能耗E_l={E₁,E₂......E_L,1≤l≤L}为：

$E_l=\left\{\begin{array}{cc}[{\mathrm{\&lambda;N}}_1+\mathrm{\&mu;\&lambda;}\underset{k=2}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_k](E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_1{d_1}^2)+& \\ \mathrm{\&mu;\&lambda;}\underset{k=2}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_k{E}_{\mathrm{elec}}& l=1\\ [(N_l-1)({\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{elec}}+\mathrm{\&lambda;}{\mathrm{\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_l}}^2)+& \\ {\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{elec}}(N_l-1)+{\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{aggr}}{N}_l+& \\ \mathrm{\&mu;\&lambda;}{N}_l(E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_{l(l-1)}}}^2)]+& \\ \mathrm{\&mu;\&lambda;}\underset{k=l+1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_k({2E}_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_{l(l-1)}}}^2)& 1<l<L\\ (N_L-1)({\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&lambda;\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_L}}^2)+& \\ \mathrm{\&lambda;}{E}_{\mathrm{elec}}(N_L-1)+{\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{aggr}}{N}_L+& \\ {\mathrm{\&mu;\&lambda;N}}_L(E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_{L(L-1)}}}^2)& l=L\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中

(1<l≤L)表示第l层的每个簇中普通节点到簇首的平均距离，此处中取

为中位点弧长和径向半径的平均值的一半，即：

$\begin{array}{c}\stackrel{\&OverBar;}{d_l}=\frac{\mathrm{\&pi;}(R_l+R_{l-1})+(R_l-R_{l-1})}{4}\\ =(\mathrm{\&pi;}+1)R_l+(\mathrm{\&pi;}-1)R_{l-1}\end{array}---\left(4\right)$

等于扇形来近似计算节点到簇首的平均距离，

表示第l层的簇首到其上一级（l-1）层簇首之间的平均距离，

表示第一层中节点到汇聚点的平均距离，由于采用轮换担任簇首的规则，簇区中每个节点都会被轮换到作为簇首，簇区中节点均匀分布，簇首节点的近似位置就是区域中心，则各级簇首节点距离汇聚点距离为：

$\stackrel{\&OverBar;}{d_1}=\frac{\underset{0}{\overset{R_1}{\text{\&Integral;}}}r2r\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}\right)\mathrm{dr}}{R_1^2\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}}=\frac{2}{3\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{mR}}_1\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}\right)---\left(5\right)$

$d_l=\frac{\underset{R_{l-1}}{\overset{R_l}{\text{\&Integral;}}}r2r\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}\right)\mathrm{dr}}{(R_l^2-R_{l-1}^2)\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}}=\frac{2}{3}\frac{m(R_l^3-R_{l-1}^3)\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}\right)}{\mathrm{\&pi;}(R_l^2-R_{l-1}^2)},1<l\&le;L---\left(6\right)$

其中d_l表示第l层的簇中心位置距离汇聚点距离，则第l层簇首到其上一层簇首或者汇聚点的平均距离为：

$\stackrel{\&OverBar;}{d_{l(l-1)}}=\left\{\begin{array}{cc}\stackrel{\&OverBar;}{d_1}& l=1\\ d_l-d_{l-1}& 1<l\&le;L\end{array}\right.---\left(7\right).$

其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

实施例：

建立一个传感器网络，网络覆盖区域为以（0，0）为圆心，半径为200m的圆形区域，数据汇聚点位于中心（0，0）位置，区域中均匀分布200个传感器节点，每个节点的初始能量均为0.5J，E_elec=50nJ/bit，ε₁=10pJ/bit/m²，p_R=p_H=0.75，数据融合能量消耗为E_aggr=5nJ/bit/signal，网络结构如图2所示，整个实施步骤如图3所示。

步骤一：整个监控区域分成m=12个扇形区域，n=3个环形层，靠近汇聚点的第一层不形成簇，总计有m*(n-1)=24个分簇区；

步骤二：如图4所示选出第一层中的中继节点，汇聚点首先向第一层中的节点发出竞选条件，满足能量条件的节点发送请求给汇聚点，汇聚点根据划分的m=12个扇形区域的每个区域中选择出一个中继节点，首次选择能量值最高的节点，如果多个相同能量节点，随机选出一个作为中继点，选出12个中继节点；

步骤三：如图5所示，网络建立阶段簇首选择，汇聚点S向第二层内节点广播其所在簇的中继节点ID号并发出竞选条件，即能量阀值ET2_i，首次选择ET2_i=0.3J，符合条件的传感器节点上报位置和能量值给所对应的中继节点，中继点在对应扇区第二层簇区内选择距离自身最近的节点作为簇首节点H2_i，并汇报给汇聚点；汇聚点向第三层内节点广播第二层簇首节点选择结果，并发出第三层内选择簇首的竞选条件，符合条件的第三层内节点向第二层簇首上报能量值，由第二层簇首选择出符合条件的距离自己最近的第三层节点作为第三层中的簇首H3_i；

步骤四：汇聚点为所有中继点、汇聚点以及第一层内的节点分配通信时隙，中继点为与其通信的簇首节点分配时隙，簇首节点为其簇内采集节点分配时隙，均采用任务循环的方式进行通信，采集节点在不需要通信时进入休眠状态；

步骤五：如图6所示，当一个区域内的中继点Ri_j的能量低于p_RE(R_{ij_start})时，即Ri_j<p_RE(Ri_{j_start})，其中p_R表示剩余百分比，此实例中取p_R=75%，i表示所在层数，j表示所在分区数，E(R_{ij_start})表示最初竞选成为中继点时此节点的能量值，中继点在此次任务循环结束后卸任，首先中继点发出卸任申请给汇聚点，由汇聚点发出竞选通知给此中继点所在的扇区D_1j内的节点，此区域内的传感器节点开始竞选新的中继节点，竞选条件为能量阀值p_RE(R_{ij_start})，其中达到能量阀值且距离汇聚点最近的节点被任命为此区域内新的中继点，汇聚点会向第二层内的对应簇区的簇首发出通知，告知新的中继点的ID号，新中继点占用原中继点发送接收时隙，不重新进行时隙分配，新任中继点发出通知给下一级的簇首进行通信；

步骤六：如图7所示，当一个簇首Hi_j的能量低于p_HE(H_{ij_start})时，即E(H_ij)<p_HE(H_{ij_start})，在这个任务循环结束后此簇首卸任，其中p_H表示能量剩余百分比，此实例中中取p_H=75%，E(H_{ij_start})表示最初竞选成为簇首时此簇首节点的能量值，首先簇首发出卸任通知给上一级簇首或中继点和下一级簇首，由上一级簇首或中继点发出竞选通知，此簇内的其他节点进行竞选，其中达到能量阀值且距离上一级簇首最近的节点成为簇首，由上一级簇首向其他节点进行广播通知，告知新簇首的ID号，新簇首再发出通知给簇内节点和下一级簇首节点，告知自己的位置和分配通信时隙给簇内节点（此实例中如果是第三层中的簇首卸任与继任，则只需要发出通知给簇内节点即可）；

如果多个在同一扇区内的簇在同一个任务循环结束后卸任，卸任的顺序由外向内进行，继任的次序由内向外进行，当旧簇首或者中继点卸任，新簇首或中继点继任后，返回步骤五重新进行分配时隙，其中不需要所有时隙都重新分配，只需要重新分配新任簇首的簇内通信时隙；

步骤七：每个区域内的传感器节点采集监控数据，发送至簇首进行数据融合，取数据融合率μ=0.5，融合后的数据通过多跳传输方式由外向内传输，第三层数据传给第二层簇首节点，通过第二层簇首节点转发给第一层的中继节点，最后汇聚到汇聚点处，每进行完一个任务循环，返回步骤五和六进行判断，即完成了一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法。

采用此通信方法，和相同结构采用经典LEACH算法相比，网络中各节点的生命周期更接近，其中首节点死亡时间较LEACH算法延长了大约200个轮次，如果以50%节点死亡作为网络失效的判别标准，则UFC算法较LEACH算法延长了大约10%的网络生存周期，如图8所示。

Claims (4)

1.一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法，其特征在于基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法具体步骤为：

步骤一：监控区域分簇区：

整个监控区域分成m个扇形区域，n个环形层，靠近汇聚点的第一层不形成簇，总计有m*(n-1)个分簇区；

步骤二：网络建立阶段中继点选择：

汇聚点首先向d₁半径范围内的能量瓶颈区域的节点发送竞选条件，满足能量条件的节点发送请求给汇聚点，汇聚点根据划分的m个扇形区域的每个区域中选择出一个中继节点，首次选择能量值最高的节点，如果多个相同能量节点，随机选出一个作为中继点；

步骤三：网络建立阶段簇首选择：

汇聚点S向第二层内节点广播其所在簇的中继节点并发出竞选条件，即能量阀值ET2_i，符合条件的传感器节点上报位置和能量值给所对应的中继节点，中继点在对应扇区第二层簇区内选择距离自身最近的节点作为簇首节点H2_i，并汇报给汇聚点；汇聚点向第三层内节点广播第二层簇首节点选择结果，并发出第三层内选择簇首的竞选条件，符合条件的第三层内节点向第二层簇首上报能量值，由第二层簇首选择出符合条件的距离自己最近的第三层节点作为第三层中的簇首H3_i，以此类推选出各层中每个簇的簇首节点；

步骤四：时隙分配：

汇聚点为所有中继点、汇聚点以及瓶颈区内的节点分配通信时隙，中继点和簇首节点为与其通信的节点分配时隙，采用任务循环的方式进行通信，节点在不需要通信时进入休眠状态；

步骤五：网络稳定阶段中继点卸任与继任：

当一个区域内的中继点Ri_j的能量低于p_RE(R_{ij_start})时，即R_ij<p_RE(R_{ij_start})，其中p_R表示剩余百分比，i表示所在层数，j表示所在分区数，E(R_{ij_start})表示最初竞选成为中继点时此节点的能量值，中继点在此次任务循环结束后卸任，首先中继点发出卸任申请给汇聚点，由汇聚点发出竞选通知给此中继点所在的扇区D_1j内的节点，此区域内的传感器节点开始竞选新的中继节点，其中达到能量阀值且距离汇聚点最近的节点被任命为此区域内新的中继点，汇聚点会向第二层内的对应簇区的簇首发出通知，告知新的中继点的ID号，新中继点占用原中继点发送接收时隙，不重新进行时隙分配，新任中继点发出通知给下一级的簇首进行通信；

步骤六：簇首卸任与继任：

当一个簇首Hi_j的能量低于p_HE(H_{ij_start})时，即E(H_ij)<p_HE(H_{ij_start})，在这个任务循环结束后此簇首卸任，其中p_H表示能量剩余百分比，E(H_{ij_start})表示最初竞选成为簇首时此簇首节点的能量值，首先簇首发出卸任通知给上一级簇首或中继点和下一级簇首，由上一级簇首或中继点发出竞选通知，此簇内的其他节点进行竞选，其中达到能量阀值且距离上一级簇首最近的节点成为簇首，由上一级簇首向其他节点进行广播通知，告知新簇首的ID号，新簇首再发出通知给簇内节点和下一级簇首节点，告知自己的位置和分配通信时隙给簇内节点；

如果多个在同一扇区内的簇在同一个任务循环结束后卸任，卸任的顺序由外向内进行，继任的次序由内向外进行，当旧簇首或者中继点卸任，新簇首或中继点继任后，返回步骤五重新进行分配时隙，其中不需要所有时隙都重新分配，只需要重新分配新任簇首的簇内通信时隙；

步骤七：数据的采集和融合：

每个区域内的传感器节点采集监控数据，发送至簇首进行数据融合；

步骤八：数据传输：

融合后的数据通过多跳传输方式由外向内传输，最后汇聚到汇聚点处，每进行完一个任务循环，返回步骤五和六进行判断，即完成了一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法。

2.根据权利要求1所述的一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法，其特征在于所述步骤一中监控区域是以汇聚点S为圆心，半径为L的圆形区域。

3.根据权利要求2所述的一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法，其特征在于所述把传感器节点传输模式分成两种：1）半径d₁范围内的所有传感器节点，直接发送数据给汇聚点S，同时担任中继节点，转发外围传感器发回的数据；2）在以d₁为半径的圆以外区域，以不同的半径划分大小不等的环形区域，在这些区域中，采用分簇算法进行数据采集，各传感器节点把采集到的数据汇聚到簇首后先进行数据融合，然后再发往上级簇首或中继点，通过多跳方式发送数据到汇集点，整个网络分层处理，靠近汇聚点的是1层，向外侧分别是2层、3层……，以此类推，汇聚节点知道每个节点的位置和ID。

4.根据权利要求3所述的一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法，其特征在于所述监控区域内共计有N个传感器节点，分布在半径为R_L的圆形区域内，把整个区域平均分为m个扇形区域，每个扇区的面积为πR_L ²/m，包含N/m个节点，则单位面积中节点平均个数N_h=N/πR_L ²，监控区域按照距离汇聚点的远近划分成L层，每层的半径分别为R₁,R₂,R₃......R_L，则在一个扇区中，各层中每个簇内节点个数N_l={N₁,N₂,...N_L,0<l≤L}如下：

N₁=N_hπR₁ ²/m

$\begin{array}{c}{N}_2=N_h\mathrm{\&pi;}({R_2}^2-R_1^2)/m\\ \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\\ N_L=N_h\mathrm{\&pi;}(R_L^2-R_{L-1}^2)/m\end{array}---\left(1\right)$

在一个任务循环中，设每个节点每个任务循环采集的数据为λbit，则一个任务循环中每个簇发送的数据量D_l为

$D_l=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\&mu;}*{\mathrm{\&lambda;N}}_l,& (1<l\&le;L)\\ {\mathrm{\&lambda;N}}_l,& (l=1)\end{array}---\left(2\right)\right.$

其中μ为数据在簇首节点的融合率，μ取值范围为[1/N_l,1]，μ=1/N_l表示数据被完全压缩融合，整个簇内数据相当于一个节点采集的数据，当μ=1表示在簇首节点处数据不能被融合，所有节点发送来的数据都要传输到汇聚点；

各层的能耗值如下：

设簇内节点到簇首节点的平均距离是d_l，从本簇内簇首到上一级簇首距离为d_l(l-1)，每簇内总的能量消耗分为两部分，一是传输消耗，一是处理消耗，传输能耗数据发送和接收所消耗的能量，处理能耗主要是进行数据融合所消耗的能量，第一层数据直接发送至汇聚点，所以没有处理能耗，其他层处理能耗在簇首节点消耗，设定每bit数据压缩融合能耗为E_aggr，则每个簇每个任务循环的能耗E_l={E₁,E₂......E_L,1≤l≤L}为：

$E_l=\left\{\begin{array}{cc}[{\mathrm{\&lambda;N}}_1+\mathrm{\&mu;\&lambda;}\underset{k=2}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_k](E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_1{d_1}^2)+& \\ \mathrm{\&mu;\&lambda;}\underset{k=2}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_k{E}_{\mathrm{elec}}& l=1\\ [(N_l-1)({\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{elec}}+\mathrm{\&lambda;}{\mathrm{\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_l}}^2)+& \\ {\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{elec}}(N_l-1)+{\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{aggr}}{N}_l+& \\ \mathrm{\&mu;\&lambda;}{N}_l(E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_{l(l-1)}}}^2)]+& \\ \mathrm{\&mu;\&lambda;}\underset{k=l+1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_k({2E}_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_{l(l-1)}}}^2)& 1<l<L\\ (N_L-1)({\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&lambda;\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_L}}^2)+& \\ \mathrm{\&lambda;}{E}_{\mathrm{elec}}(N_L-1)+{\mathrm{\&lambda;E}}_{\mathrm{aggr}}{N}_L+& \\ {\mathrm{\&mu;\&lambda;N}}_L(E_{\mathrm{elec}}+{\mathrm{\&epsiv;}}_1{\stackrel{\&OverBar;}{d_{L(L-1)}}}^2)& l=L\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中

(1<l≤L)表示第l层的每个簇中普通节点到簇首的平均距离，此处中取

为中位点弧长和径向半径的平均值的一半，即：

$\begin{array}{c}\stackrel{\&OverBar;}{d_l}=\frac{\mathrm{\&pi;}(R_l+R_{l-1})+(R_l-R_{l-1})}{4}\\ =(\mathrm{\&pi;}+1)R_l+(\mathrm{\&pi;}-1)R_{l-1}\end{array}---\left(4\right)$

等于扇形来近似计算节点到簇首的平均距离，

表示第l层的簇首到其上一级（l-1）层簇首之间的平均距离，

表示第一层中节点到汇聚点的平均距离，由于采用轮换担任簇首的规则，簇区中每个节点都会被轮换到作为簇首，簇区中节点均匀分布，簇首节点的近似位置就是区域中心，则各级簇首节点距离汇聚点距离为：

$\stackrel{\&OverBar;}{d_1}=\frac{\underset{0}{\overset{R_1}{\text{\&Integral;}}}r2r\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}\right)\mathrm{dr}}{R_1^2\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}}=\frac{2}{3\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{mR}}_1\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}\right)---\left(5\right)$

$d_l=\frac{\underset{R_{l-1}}{\overset{R_l}{\text{\&Integral;}}}r2r\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}\right)\mathrm{dr}}{(R_l^2-R_{l-1}^2)\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}}=\frac{2}{3}\frac{m(R_l^3-R_{l-1}^3)\sin \left(\frac{\mathrm{\&pi;}}{m}\right)}{\mathrm{\&pi;}(R_l^2-R_{l-1}^2)},1<l\&le;L---\left(6\right)$

其中d_l表示第l层的簇中心位置距离汇聚点距离，则第l层簇首到其上一层簇首或者汇聚点的平均距离为：

$\stackrel{\&OverBar;}{d_{l(l-1)}}=\left\{\begin{array}{cc}\stackrel{\&OverBar;}{d_1}& l=1\\ d_l-d_{l-1}& 1<l\&le;L\end{array}\right.---\left(7\right).$

Images