CN103906164A - 海上搜救无线传感器网络拓扑及拓扑控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种海上搜救无线传感器网络拓扑，该网络拓扑包含：若干一般传感器节点，其相互无线连接组成网络拓扑结构，实时监测搜救信息；汇聚节点，用于收集无线传感器网络的所有一般传感器节点的监测信息；汇聚节点及若干所述一般传感器节点相互间通过双向对称链路连接；当汇聚节点及若干一般传感器节点中任意两个节点间距小于其通信半径，则该两个节点直接通信，若大于通信半径，则通过其他节点以多跳形式进行通信。本发明将节点位移的影响加入网络模型中边权的计算过程；充分利用最小生成树结构拓扑冗余度低的优点；利用复杂网络的小世界特性通过删边和添加长程边减少最小生成树结构的平均距离。

Description

海上搜救无线传感器网络拓扑及拓扑控制方法

技术领域

本发明涉及海上搜救无线传感网拓扑控制技术，具体涉及一种海上搜救无线传感器网络拓扑及拓扑控制方法。

背景技术

海上搜救无线传感网主要应用无线传感网技术实现海上搜救活动当中对搜救目标的实时监测和跟踪。该网络可以弥补传统海上搜救活动当中落水目标个体基本只能等待搜救人员的搜寻这种被动的局面。不仅可以将待救援个体的位置信息发送给搜救方，无线传感器本身对环境及搜救目标的监测信息同样可以发送给搜救方，为目标的快速搜寻提供更多的有益信息。

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)具有自组织、自适应及鲁棒性较好的特点，其无线传感器节点体积小、成本低、功耗低的特点。在监测环境中，网络中的大量传感器节点可迅速自组织为一个适应性较好的监测网络，并且可以在恶劣环境下很好地执行任务。

随着物联网时代的来临，WSN技术在海事领域的应用也逐渐兴起，如溢油检测、海事监控管理等。这些相关应用及研究为海上搜救无线传感网的研究应用提供了很好的理论及实践基础。

在海上搜救无线传感网中，要解决的一个重要问题就是尽可能延长该网络的生命期，并且同时保证各节点信息可以传输给汇聚节点，以保证网络监测信息可以及时有效地传输给搜救网络中心供搜救部门使用。

WSN的拓扑控制问题是在满足网络覆盖和联通度的前提下，通过功率控制盒骨干网节点选择，剔除节点间不必要的通信链路生成一个高效的数据转发的网络的拓扑结构。在WSN的网络协议当中，拓扑控制起到协调MAC层及路由层的作用，为高效的路由选择奠定基础。通过拓扑控制可以减少网络能耗，延长网络生命期，并提高网络的健壮性与稳定性。

现有的拓扑控制方法主要基于功率控制和层次型拓扑控制两个方面，相关研究也较多，但由于资金、设备条件等因素，大部分拓扑控制方法仍处于理论研究阶段，所进行的实验也仅限于在仿真环境下观察这些方法的优劣，没有充分注意到在实际环境应用中要面临的诸多挑战。而对于海上搜救的环境而言，该网络节点动态性很强，节点不可替换，且要求网络生命期尽可能长，因此需要一种新的拓扑控制方法延长网络生命期并适应网络的动态变化。

发明内容

本发明提供一种海上搜救无线传感器网络拓扑及拓扑控制方法，解决海上搜救无线传感网中动态拓扑控制的问题，该拓扑控制方法可以生成网络平均距离及冗余度均较低的良好的拓扑结构。

为实现上述目的，本发明提供一种海上搜救无线传感器网络拓扑，其特点是，该网络拓扑包含：

若干一般传感器节点，其相互无线连接组成网络拓扑结构，实时监测搜救信息；

汇聚节点，用于收集无线传感器网络的所有一般传感器节点的监测信息；

上述汇聚节点及若干所述一般传感器节点相互间通过双向对称链路连接；

当汇聚节点及若干一般传感器节点中任意两个节点间距小于其通信半径，则该两个节点直接通信，若大于通信半径，则通过其他节点以多跳形式进行通信。

上述一般传感器节点包含异构节点和普通节点；

上述异构节点为剩余能量充足的节点；上述普通节点为剩余能量非充足的节点；上述海上搜救无线传感器网络拓扑包含若干由一般传感器节点组成的分簇，异构节点作为各个分簇的簇首。

上述无线传感器网络拓扑还包含有汇聚节点，其通过双向对称链路连接汇聚节点和/或一般传感器节点，该汇聚节点还通过卫星连接因特网。

上述无线传感器网络拓扑中节点的天线为全向天线。

一种上述海上搜救无线传感器网络拓扑的拓扑控制方法，其特点是，该方法包含：

无线传感器网络通过最小生成树方法形成初始拓扑结构；

对初始拓扑结构的无线传感器网络进行删边分簇；

根据节点剩余能量选出各分簇的簇首，建立簇首边的长程边。

上述无线传感器网络形成初始拓扑结构时，利用节点收发数据的能耗及节点位移，建立无线传感器网络中最小生成树的权重计算方法，并求得边权重。

上述无线传感器网络最小生成树的权重计算方法包含：

节点i，j间传输k比特数据时总能耗C_ij(k,d_i)如式(1)：

C_ij(k,d_ij)＝E_R(k)+E_T(k,d_ij)       (1)

其中，E_R(k)为节点接收k比特数据时的能耗，E_T(k,d_ij)为节点i发送k比特数据到节点j所消耗的能量；

无线传感器网络边权重W_ij如式(2)：

$w_{\mathrm{ij}}={\mathrm{\λC}}_{\mathrm{ij}}(k,d_{\mathrm{ij}})+\mathrm{\δ}\frac{1}{R_e\left(i\right)}+\mathrm{\ξ}\left|\mathrm{\Δs}\right|---\left(2\right)$

其中，R_e(i)为节点i的剩余能量，Δs为节点i的位移，λ+δ+ξ＝1，且需满足 $\left|\mathrm{\&xi;}\right|<\frac{{\mathrm{\&lambda;}C}_{\mathrm{ij}}(k,d_{\mathrm{ij}})+\mathrm{\&delta;}\frac{1}{R_e\left(i\right)}}{2\left|\mathrm{\&Delta;s}\right|};$

对于从节点i到节点j的一条连接边，边聚集系数为式(3)：

$C_{\mathrm{ij}}^{\left(3\right)}=\frac{z_{\mathrm{ij}}^{\left(3\right)}+1}{\min \left[(k_i-1)(k_j-1)\right]}---\left(3\right)$

其中，

是以a_ij为一边的三角形的数量，min[(k_i-1)(k_j-1)]代表可能的最大数量，边聚集系数描述的是链路内通信的紧密程度；

上式(2)、(3)中，ξ表示位移影响度，节点相互远离时ξ<0，相互靠近时ξ>0；ξ取[0,1]间的一个随机小数，如式(4)：

上述拓扑控制方法还包含：求基于边权重的最小生成树，并对最小生成树所包含的边的边聚集系数进行从大到小的排序。

上述求基于边权重的最小生成树包含：从无线传感器网络任意的一个节点开始，寻找与该节点连接权重最小边的邻居节点，并将该节点和边分别加入生成树的点集和边集；随后在点集内以同样方式寻找与该点集相连的权重最小边的节点，继续加入点集和边集，直到无线传感器网络的最小生成树构建完成。

上述无线传感器网络删边分簇包含：

将边聚集系数最小的边删除，形成若干分簇，若分簇中一般传感器节点距离汇聚节点的平均距离小于5，且分簇中节点的数量小于15，则继续删边，直至一般传感器节点距离汇聚节点的平均距离和分簇中节点的数量满足要求。

本发明海上搜救无线传感器网络拓扑及拓扑控制方法和现有技术的海上搜救技术相比，其优点在于，本发明将节点位移的影响加入网络模型中边权的计算过程；充分利用最小生成树结构拓扑冗余度低的优点；利用复杂网络的小世界特性通过删边和添加长程边减少最小生成树结构的平均距离；

本发明优化动态环境下的拓扑控制过程，对环境及节点的移动进行了充分考虑，并利用最小生成树结构降低网络的冗余度，减少不必要通信链路造成的能耗；

本发明利用复杂网络的小世界特性，即依据网络的边聚集系数对最小生成树的结构进行删边和添加长程边操作，将剩余能量较多节点作为各部分子网的簇首，簇首对簇内节点的监测信息进行收集融合以供转发，簇首间相互通信并与汇聚节点进行通信，该方法可以有效降低网络平均距离进而减少网络能耗。

附图说明

图1为本发明海上搜救无线传感器网络拓扑的结构示意图；

图2A为广播消息后节点与获取的邻居节点链路关系图；

图2B为以加权最小生成树的初始拓扑结构图；

图2C为无线传感器网络删边分簇后的拓扑结果图；

图3A为本发明拓扑控制方法、现有技术分簇拓扑控制协议与分布式拓扑控制方法的平均节点度对比图；

图3B为本发明拓扑控制方法、现有技术分簇拓扑控制协议与分布式拓扑控制方法的平均距离对比图；

图3C为本发明拓扑控制方法、现有技术分簇拓扑控制协议与分布式拓扑控制方法的平均能耗对比图。

具体实施方式

以下结合附图，进一步说明本发明的具体实施例。

如图1所示，本发明公开一种海上搜救无线传感器网络拓扑，该网络拓扑包含：汇聚(sink)节点1和若干一般传感器节点。

若干一般传感器节点相互无线连接组成网络拓扑结构，实时监测搜救信息。

汇聚节点1用于收集无线传感器网络的所有一般传感器节点的监测信息，如位置、生命体征、环境等信息。汇聚节点通过卫星连接因特网，将无线传感器网络检测到的信息通过卫星传输至因特网。

汇聚节点1与一般传感器节点相互间通过双向对称链路连接，同时无线传感器网络拓扑中各节点的天线采用全向天线。双向对称通信链路为复杂网络边的一种形式，其中当两个节点(汇聚节点或一般传感器节点)彼此处于对方的通信范围时，则这两个节点可以建立通信链路。若大于通信半径，则通过其他节点以多跳形式进行通信。

具体的，本发明中，海上搜救无线传感器网络包括若干个一般传感器节点，一般传感器节点可以自组织成为一个无线传感器网络(WSN，WirelessSensor Networks)，实时探测并识别进入网络覆盖范围内的汇聚节点1，并把一般传感器节点2的信息以无线多跳的形式发送给汇聚节点1。一般传感器节点及节点间以边的形式互连，即双向的对称通信链路。边的权重受收发数据的能耗和海上搜救动态环境下节点的位移的影响。

一般传感器节点包含有异构节点2和普通节点3。其中，异构节点2为一般传感器节点中剩余能量充足的节点，普通节点3为剩余能量非充足或剩余能量较少的节点。

本发明还公开一种基于复杂网络和最小生成树的海上搜救无线传感网的拓扑控制方法，该方法利用最小生成树冗余度较低的特征，基于复杂网络的小世界特性，即在网络中添加长程边将有效减少网络的平均距离(即平均跳数)。

海上搜救无线传感器网络的拓扑控制过程采用对复杂网络边权进行计算，并利用边聚集系数所反映的节点间紧密程度对最小生成树的拓扑结构进行删边，并在各部分分簇中选择剩余能量较多的节点(异构节点)作为簇首，添加簇首间的长程边进行簇首间及簇首与汇聚节点1间的通信。

海上搜救无线传感器网络拓扑的拓扑控制方法包含：

步骤1、首先建立起海上搜救无线传感网的复杂网络模型，该模型包括sink节点1，一般传感器节点2，和双向对称的通信链路，将一般传感器节点分为剩余能量较多的异构节点2和剩余能量较少的普通节点3作为复杂网络中的不同类型节点，将双向对称的通信链路作为复杂网络的边。

本实施例中，建立起海上搜救无线传感网，节点间相互发现可通过邻居发现阶段实现：无线传感网内一般传感器节点中的任意一个节点i以最大功率P_max广播招呼(Hello)消息，消息包括节点i的功率P_i和其自身的ID，并获取邻居节点j的信息。

步骤2、无线传感器网络通过最小生成树方法形成冗余度较低的初始拓扑结构。

无线传感器网络形成初始拓扑结构时，建立无线传感器网络中最小生成树的权重计算方法，并求得边权重。复杂网络边权重值计算主要考虑节点收发数据的能耗及节点位移的影响，其中能耗计算采用一阶无线电(first orderradio)模型。

节点i，j间传输k比特数据时总能耗C_ij(k,d_i)如式(1)：

C_ij(k,d_ij)＝E_R(k)+E_T(k,d_ij)      (1)

其中，E_R(k)为节点接收k比特数据时的能耗，E_T(k,d_ij)为节点i发送k比特数据到节点j所消耗的能量。

无线传感器网络边权重W_ij如式(2)：

$w_{\mathrm{ij}}={\mathrm{\&lambda;C}}_{\mathrm{ij}}(k,d_{\mathrm{ij}})+\mathrm{\&delta;}\frac{1}{R_e\left(i\right)}+\mathrm{\&xi;}\left|\mathrm{\&Delta;s}\right|---\left(2\right)$

其中，R_e(i)为节点i的剩余能量，Δs为节点i的位移，λ+δ+ξ＝1，且需满足 $\left|\mathrm{\&xi;}\right|<\frac{{\mathrm{\&lambda;}C}_{\mathrm{ij}}(k,d_{\mathrm{ij}})+\mathrm{\&delta;}\frac{1}{R_e\left(i\right)}}{2\left|\mathrm{\&Delta;s}\right|}.$

对于从节点i到节点j的一条连接边，边聚集系数为式(3)：

$C_{\mathrm{ij}}^{\left(3\right)}=\frac{z_{\mathrm{ij}}^{\left(3\right)}+1}{\min \left[(k_i-1)(k_j-1)\right]}---\left(3\right)$

其中，

是以a_ij为一边的三角形的数量，min[(k_i-1)(k_j-1)]代表可能的最大数量，边聚集系数描述的是链路内通信的紧密程度。

上式(2)、(3)中，ξ表示位移影响度，即节点位移对网络边权值的影响程度，起到对边权有所修正的作用。节点相互远离时ξ<0，相互靠近时ξ>0；ξ取[0,1]间的一个随机小数，如式(4)：

本实施例中，按式(2)建立节点i与各邻居节点间边的权重W_ij，统计节点i的度值k_i，按式(3)计算节点i的所有边的边聚集系数C_ij，并建立邻居信息列表，如表1所示：

jID

position

Wij

Cij

表1节点i的邻居信息列表

步骤3、利用Prim算法求基于边权重的最小生成树。从任意的一点开始，寻找与该点连接权重最小边的邻居节点，并将该点和边分别加入生成树的点集和边集。随后在点集内以同样方式寻找与该点集相连的权重最小边的节点，继续加入点集和边集，直到最小生成树(MST)构建完成。将最小生成树(MST)所包含的边存入数组，并对这些边的边聚集系数C_ij进行从大到小的排序。

步骤4、无线传感器网络进行拓扑结构调整，对初始拓扑结构的无线传感器网络进行删边分簇。检查最小生成树(MST)，将边聚集系数最小的边删除，形成若干分簇(子网)。若所有子网均不满足条件，若分簇中节点距离汇聚节点的平均距离和分簇中节点的数量均不满足要求，则继续删边，直至节点距离汇聚节点的平均距离和分簇中节点的数量满足要求。

其中，分簇中节点距离汇聚节点的平均距离和分簇中节点的数量所要满足的要求具体如下：

算法仿真参数设置：平均距离h＝5米，簇节点上限m＝15。即限制无限制删边情况的发生，也限制簇过多造成的节点平均距离过大，远端节点数据转发次数过多的情况的发生。所以分簇中节点距离汇聚节点的平均距离小于5且分簇中节点的数量小于15即为未满足条件。

形成的各子网为若干簇的生成树结构，将剩余能量最多的节点作为簇首，添加长程边，进行簇首间通信广播，确认簇首通信，即利用复杂网络小世界性质添加长程边，如此可以简化转发数据的跳数，实现基于多目标的最小生成树的拓扑建立算法。

下面通过对本发明所建立的复杂网络模型及发明的拓扑控制方法进行模拟分析，来进一步介绍本发明实例的实施方式及其在实际应用中的优势。该模拟分析可采用仿真平台进行。

首先设置无线传感器节点分布区域为1000m×800m，100个传感器节点随机分布在该区域内。实验过程中，节点初始位置随机生成，设置平均距离h＝5，簇节点数量上限m＝15，实验过程中，采用3.1.3节中提到的能耗模型，利用式(3)进行边权的计算。节点初始最大发射距离D设为100m，选定的簇首节点通信距离设为250m，初始能量E＝1J。

如图2A、2B、2C所示，为本发明方法的100个节点的拓扑控制图，图中红色较大的节点为网络的sink节点，深绿色节点为各簇的簇首节点，灰色为普通节点。其中，簇首节点在第三步后经算法选举产生。

如图2A所示，为步骤1广播消息后节点与获取的邻居节点链路关系图，可以看出初始状态下网络中冗余链路较多。如图2B所示，为步骤3以加权最小生成树的初始拓扑结构图，可以看出整体拓扑结构大为简化，但很多节点存在与汇聚节点通信时跳数过多的情况。如图2C所示，为步骤4中依据小世界原理进行对原来的树结构进行删边分簇，并将簇首连通后的拓扑结构图，删边并重新建立长程边后，节点距离汇聚节点的平均跳数大为减少，以此可以减少网络中过多的节点进行数据转发。

如图3A、3B、3C所示，为本发明方法与现有技术的分簇拓扑控制协议LEACH协议，以及基于路径损耗的分布式拓扑控制方法(PLBD)进行对比分析的结果，这两种方法与本发明方法的共同点为考虑分簇及能耗的影响。

如图3A所示，为三种方法下平均节点度对比。节点度表示与节点直接通信邻居个数，过高的节点度意味着传播信号将极可能产生数据冲突，造成数据需要反复重复发送，消耗很多不必要的能量。对应节点数目相同的传感器网络，分别执行这三种方法进行100次仿真实验，统计并计算平均节点度，改变网络中传感器节点数量，分别取40，60，80，100，120和140。如图3A所示为三种方法生成的拓扑结构中，平均节点度随节点数量改变的变化曲线。可以看出，本文所提方法的平均度小于另外两种，原因在于最小生成树结构节点间连通路径简单，网络内无环型链路，故平均节点度相对较小。LEACH协议虽然簇内节点直接与簇首通信，度为1的节点较多，故其度值也较优，但其簇首负担过重易造成能耗过快。

如图3B所示，为三种方法下平均距离(距离汇聚节点的平均跳数)对比。通信路径上的跳数不仅可以对节点间通信能耗情况有所反映，也会影响网络中端到端成功通信的时延。跳数大的路径将需要更多节点来转发数据，能耗过多且易导致信息传输时延增加。这里传感器节点数量取40，60，80，100，120和140，并与其他两种方法做比较。由图3B可看出本发明简化后的最小生成树仍存在跳数过多的情况，这是由于最小生成树结构中无环型链路全部节点在一个树上导致，但最小生成树由于选取边的过程是对基于能耗的权重进行筛选的，故其每跳的能耗相对少于其他两种算法，对此需结合实际能量消耗状态即第三个比较指标一起进行分析。

如图3C所示，为三种方法下平均能耗对比。在算法执行过程中，各个节点均建立了自己的邻居信息列表，记录了与所有邻居通信的路径损耗。如此可得到本地路径上的平均能量消耗。网络节点数量依次取为取40，60，80，100，120和140。分别执行这三种算法进行100次仿真实验，最终统计得到的生成的拓扑结构的本地路径平均能耗曲线如图3C所示。可以看出本发明的SW-MST算法的平均能耗较少，虽然图3B中本发明方法本地平均跳数相对多些，但是由于最小生成树结构的拓扑链路冗余度很低，只在一条路径上即可数据转发出去，不需要过多链路转发数据，且其链路是基于权重最小的目的选取，故其整体能耗较优。因此实际上的本发明方法使得无线传感网的普通节点的能量利用更高效。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种海上搜救无线传感器网络拓扑，其特征在于，该网络拓扑包含：

若干一般传感器节点，其相互无线连接组成网络拓扑结构，实时监测搜救信息；

汇聚节点，用于收集无线传感器网络的所有一般传感器节点的监测信息；

所述汇聚节点及若干所述一般传感器节点相互间通过双向对称链路连接；

当汇聚节点及若干一般传感器节点中任意两个节点间距小于其通信半径，则该两个节点直接通信，若大于通信半径，则通过其他节点以多跳形式进行通信。

2.如权利要求1所述的海上搜救无线传感器网络拓扑，其特征在于，所述一般传感器节点包含异构节点和普通节点；

所述异构节点为剩余能量充足的节点；所述普通节点为剩余能量非充足的节点；所述海上搜救无线传感器网络拓扑包含若干由一般传感器节点组成的分簇，异构节点作为各个分簇的簇首。

3.如权利要求1所述的海上搜救无线传感器网络拓扑，其特征在于，所述汇聚节点通过卫星连接因特网。

4.如权利要求1至3中任意一项权利要求所述的海上搜救无线传感器网络拓扑，其特征在于，所述无线传感器网络拓扑中节点的天线为全向天线。

5.一种如权利要求1至4中任意一项权利要求所述海上搜救无线传感器网络拓扑的拓扑控制方法，其特征在于，该方法包含：

无线传感器网络通过最小生成树方法形成初始拓扑结构；

对初始拓扑结构的无线传感器网络进行删边分簇；

根据节点剩余能量选出各分簇的簇首，建立簇首边的长程边。

6.如权利要求5所述的拓扑控制方法，其特征在于，所述无线传感器网络形成初始拓扑结构时，利用节点收发数据的能耗及节点位移，建立无线传感器网络中最小生成树的权重计算方法，并求得边权重。

7.如权利要求6所述的拓扑控制方法，其特征在于，所述无线传感器网络最小生成树的权重计算方法包含：

节点i，j间传输k比特数据时总能耗C_ij(k,d_i)如式(1)：

C_ij(k,d_ij)＝E_R(k)+E_T(k,d_ij)       (1)

其中，E_R(k)为节点接收k比特数据时的能耗，E_T(k,d_ij)为节点i发送k比特数据到节点j所消耗的能量；

无线传感器网络边权重W_ij如式(2)：

$w_{\mathrm{ij}}={\mathrm{\&lambda;C}}_{\mathrm{ij}}(k,d_{\mathrm{ij}})+\mathrm{\&delta;}\frac{1}{R_e\left(i\right)}+\mathrm{\&xi;}\left|\mathrm{\&Delta;s}\right|---\left(2\right)$

其中，R_e(i)为节点i的剩余能量，Δs为节点i的位移，λ+δ+ξ＝1，且需满足 $\left|\mathrm{\&xi;}\right|<\frac{{\mathrm{\&lambda;}C}_{\mathrm{ij}}(k,d_{\mathrm{ij}})+\mathrm{\&delta;}\frac{1}{R_e\left(i\right)}}{2\left|\mathrm{\&Delta;s}\right|};$

对于从节点i到节点j的一条连接边，边聚集系数为式(3)：

$C_{\mathrm{ij}}^{\left(3\right)}=\frac{z_{\mathrm{ij}}^{\left(3\right)}+1}{\min \left[(k_i-1)(k_j-1)\right]}---\left(3\right)$

其中，

是以a_ij为一边的三角形的数量，min[(k_i-1)(k_j-1)]代表可能的最大数量，边聚集系数描述的是链路内通信的紧密程度；

上式(2)、(3)中，ξ表示位移影响度，节点相互远离时ξ<0，相互靠近时ξ>0；ξ取[0,1]间的一个随机小数，如式(4)：

8.如权利要求7所述的拓扑控制方法，其特征在于，该拓扑控制方法还包含求基于边权重的最小生成树，并对最小生成树所包含的边的边聚集系数进行从大到小的排序。

9.如权利要求5所述的拓扑控制方法，其特征在于，所述求基于边权重的最小生成树包含：从无线传感器网络任意的一个节点开始，寻找与该节点连接权重最小边的邻居节点，并将该节点和边分别加入生成树的点集和边集；随后在点集内以同样方式寻找与该点集相连的权重最小边的节点，继续加入点集和边集，直到无线传感器网络的最小生成树构建完成。

10.如权利要求7所述的拓扑控制方法，其特征在于，所述无线传感器网络删边分簇包含：

将边聚集系数最小的边删除，形成若干分簇，若分簇中一般传感器节点距离汇聚节点的平均距离小于5，且分簇中节点的数量小于15，则继续删边，直至一般传感器节点距离汇聚节点的平均距离和分簇中节点的数量满足要求。

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