CN104812036B - 一种能量获取传感器网络的休眠调度方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种能量获取传感器网络的休眠调度方法和系统，所述方法包括：在网络监测区域，根据每个节点所获取能量的历史数据，预测出第二天对应时刻的能量获取额度，构建能量值矩阵X；根据预测的能量获取额度，在每个时间段内，将所有能量获取传感器节点分成K个K‑means聚类；将K‑means聚类节点按照能量获取值的额度大小从小到大进行排序，在设定的休眠调度周期以及覆盖要求的前提下，优先唤醒聚类中心值最小的K‑means聚类节点。本发明能够更好地利用从外界获取的能量，特别适应能量获取传感器网络中节点能量有限的情形，特别适用于野外监测的传感器网络。
Description
技术领域
本发明涉及传感器网络技术领域，具体涉及一种能量获取传感器网络的休眠调度方法和系统。
背景技术
能量获取技术是近年来无线传感器网络领域的开发热点，可收集的能量有光能、风能等。由于受到诸多因素的干扰，能量收集过程存在诸多不确定性以及不稳定性，很难与节点需要使用能量的情况相匹配。同时获取的能量大小也有限，并不能完全保证节点能够将获取的能量无限使用。因此在设计各种算法和应用时，人们仍然需要优化利用所获取能量、掌握能量获取的规律、合理分配获取的能量，提高能量使用效率。
作为有效的传感器网络节能措施，休眠调度技术可以使节点关闭部分通信模块、降低节点的空闲侦听时间、在休眠状态和工作状态之间相互转换来提高能量的使用效率。休眠调度方法设计首先可以从网络的覆盖考虑，确定节点是否需要休眠。其次，在不同的应用中使用不同的休眠调度方法。最后，通过考虑节点的剩余能量、检测节点与汇聚节点的距离、依据地理位置等进行休眠调度。
现有的休眠调度方法主要针对没有能量获取的传感器网络，虽然这些方法能够有效延长网络生命周期，但是没有考虑能量到达随机性和优化利用所获取能量的问题。少数休眠调度方法涉及能量获取传感器网络，但是没有关注节点所获取能量之间的关系。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种能量获取传感器网络中基于K-means聚类的休眠调度方法以及实现该方法的休眠调度系统，能够更好地利用从外界获取的能量，特别适应能量获取传感器网络中节点能量有限的情形，特别适用于野外监测的传感器网络。
下面阐述本发明的技术方案。
一种能量获取传感器网络的休眠调度方法，所述方法包括：在网络监测区域，根据每个节点所获取能量的历史数据，预测出第二天对应时刻的能量获取额度，构建能量值矩阵X；能量获取额度的预测及能量值矩阵的构建可以依据现有方法及计算公式进行。
根据预测的能量获取额度，在每个时间段内，将所有能量获取传感器节点分成K个K-means聚类。
将K-means聚类节点按照能量获取值的额度大小从小到大进行排序，在设定的休眠调度周期以及覆盖要求的前提下，优先唤醒聚类中心值最小的K-means聚类节点；若被唤醒的K-means聚类节点不能完成此轮休眠调度的要求，则再唤醒仅大于前个聚类中心值的下一K-means类聚类节点，依此方法唤醒，直到唤醒的节点能够满足覆盖要求为止，并让聚类中心值越大的聚类的节点越有机会进行休眠。
一种能量获取传感器网络的休眠调度系统，所述系统包括：在网络监测区域，根据每个节点所获取能量的历史数据，预测出第二天对应时刻的能量获取额度并构建能量值矩阵X的装置；根据预测的能量获取额度，在每个时间段内，将所有能量获取传感器节点分成K个K-means聚类的装置；将K-means聚类节点按照能量获取值的额度大小从大到小进行排序，在设定的休眠调度周期以及覆盖要求的前提下，优先唤醒聚类中心值最小的K-means聚类节点的装置。
具体实施方式
1.能量获取传感器网络随机部署在一个区域内，总共抛洒j个能量获取传感器节点。由于能量的到达不连续且随机，能量到达的时间也是间断的，因此每隔一个时间段记录每个节点获取的能量大小EH，将24小时一共分为i个时间段。对于每个节点在每个时间段的预测获取的能量EHij，有如下公式：EHij＝(1-θ)EHij′+θEHi′j。EHij表示当前i时刻的能量获取预测值，EHi′j表示上个i时刻能量获取的测量值，EHij′表示上个i时刻的预测值，θ为权重，0<θ≤1。
2.将一天24小时平均分为i段，可以得到矩阵X，如下：
其中：xij是m×n的矩阵X中的元素，1≤i≤m,1≤j≤n，j为传感器网络的节点总数，i为将24小时均分成的时间间隔的总数；矩阵的每一行代表该时间段内每个节点的能量获取预测值。
3.传感器节点采集的数据以多跳方式发送到融合中心，休眠调度方法和部署区域的实际应用需求有关。在每个时间间隔内(每个时间段i)进行聚类时，聚类方法分为下列步骤：
(1)为将要进行聚类的数据集合寻找聚类中心，一共有K个聚类，每个类的聚类中心为uie，1≤e≤K。在每轮休眠调度时，随机选取矩阵X的第i行的数作为聚类中心，比如K＝3，以第一行为例，3个聚类中心分别取为：u11＝x12，u12＝x14，u13＝x15。
(2)对于xij，分别计算各个元素到每个聚类中心的欧氏距离，再将其归类到最近距离的聚类中去，所述的计算如下式所示：
上式表示在第i个时间段进行聚类时，要找出与这个聚类中心uie所有最近的xij，这些xij形成一个新的聚类。Vie代表xij所属的那个聚类。在每个聚类中，共有biq个数据，1＜biq＜n。
(3)将每个聚类中所有的元素值取平均，该数值作为该聚类新的聚类中心，所述的计算如下式所示：
如果xij属于该聚类，则C为1，否则C为0。
(4)反复执行第2、3步，直到聚类满足需要时的次数d为止。
得到每个时间间隔内传感器节点的聚类情况，以聚类中心的数值大小从小到大排序，将聚类分为第1,第2,...,第K类。
在进行休眠调度时，首先，在保证覆盖要求的基础上，唤醒第1聚类的节点，若不能完全覆盖，则唤醒第2聚类的节点，依次类推，直到将要唤醒的区域全部被覆盖为止。其他的节点进行休眠，更好的利用所获取能量。该休眠调度方法依次循环，节点的聚类每隔一个时间段更新一次。
下面用具体参数加以描述，可以获得对本发明的更好理解。
设传感器网络中有6个节点，将能量获取的时间平均分为3段。聚类计算的重复次数为d＝5次。刚开始时，节点没有采集足够的能量获取数据，此时设定θ＝0，之后θ＝0.8。经过一段时间的数据记录后，节点的前一刻能量预测值设为X1，单位为J：
最新时刻的获取值设为X2，单位为J：
根据X3＝(1-θ)×X1+X2，得到最新时刻的预测值X3，单位为J：
将每一时间段的数据分为K＝3类，得到在每一时间段的聚类情况。
在时间段i＝1里，聚类中心从小到大排列，第一个聚类中心u11＝1.47，属于该类的有x11、x13、x14；第二个聚类中心u12＝2.53，属于该类的有x12、x16；第三个聚类中心u13＝3.7，属于该类的有x15。
在时间段i＝2里，聚类中心从小到大排列，第一个聚类中心u21＝2.13，属于该类的有x21、x23、x24、x26；第二个聚类中心u22＝3.5，属于该类的有x25；第三个聚类中心u23＝4.8，属于该类的有x22。
在时间段i＝3里，聚类中心从小到大排列，第一个聚类中心u31＝1.52，属于该类的有x31、x32、x33；第二个聚类中心u32＝2.55，属于该类的有x34、x36；第三个聚类中心u33＝3.6，属于该类的有x35。
在时间段i＝1，优先唤醒属于u11的节点，当覆盖要求不满足时，则唤醒u12和u13的节点，其他没有被唤醒的节点保持休眠状态获取能量。在时间段i＝2，则优先唤醒属于u21的节点，当覆盖要求不满足时，则唤醒u22和u23的节点，其他没有被唤醒的节点保持休眠状态获取能量。在时间段i＝3，则优先唤醒属于u31的节点，当覆盖要求不满足时，则唤醒u32和u33的节点，其他没有被唤醒的节点保持休眠状态获取能量。
Claims (4)
1.一种能量获取传感器网络的休眠调度方法，所述方法包括：
在网络监测区域，根据每个节点所获取能量的历史数据，预测出第二天对应时刻的能量获取额度，构建能量值矩阵X；
根据预测的能量获取额度，在每个时间段内，将所有能量获取传感器节点分成K个K-means聚类；
将K-means聚类节点按照能量获取值的额度大小从小到大进行排序，在设定的休眠调度周期以及覆盖要求的前提下，优先唤醒聚类中心值最小的K-means聚类节点。
2.根据权利要求1所述的方法，所述的能量获取额度预测方法如下式所示：
EHij＝(1-θ)EHij′+θEH′ij；
其中：EHij表示第j个节点在当前i时间段内的能量获取预测值；EH′ij表示上一个i时间段内能量获取的测量值；EHij′表示上一个i时间段内的能量获取预测值；i为将24小时均分后的时间间隔的总数；j为传感器网络的节点总数；θ为权重，0＜θ≤1。
3.根据权利要求2所述的方法，所述能量值矩阵X为：
其中：xij是m×n的矩阵X中的元素，1≤i≤m,1≤j≤n，矩阵的每一行代表该时间段内每个节点的能量获取预测值。
4.一种能量获取传感器网络的休眠调度系统，所述系统包括：
在网络监测区域，根据每个节点所获取能量的历史数据，预测出第二天对应时刻的能量获取额度并构建能量值矩阵X的装置；
根据预测的能量获取额度，在每个时间段内，将所有能量获取传感器节点分成K个K-means聚类的装置；
将K-means聚类节点按照能量获取值的额度大小从小到大进行排序，在设定的休眠调度周期以及覆盖要求的前提下，优先唤醒聚类中心值最小的K-means聚类节点的装置。
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