CN106792911A

CN106792911A - 一种负载均衡的混合节点分簇方法

Info

Publication number: CN106792911A
Application number: CN201710017760.7A
Authority: CN
Inventors: 李哲涛; 桂飞; 刘昊霖; 邓清勇; 赵津锋; 朱江
Original assignee: Xiangtan University
Current assignee: Xiangtan University
Priority date: 2017-01-11
Filing date: 2017-01-11
Publication date: 2017-05-31

Abstract

本发明提出一种负载均衡的混合节点分簇方法。首先对监控的能量感知的无线传感器网络进行初始化处理，将网络运行过程分成时长固定，独立且连续的一个个周期，且EH节点作为簇头；成簇阶段EH节点根根据当前周期的充电速率设置最大负载数来均衡簇内成员数，同时设置计时器延迟广播成簇信息；通过这种方式整个网络达到最终的负载均衡状态；本方法能适用于不同规模大小的网络，具有动态调整簇的数目和整个网络结构，延长网络生命周期等优点。

Description

一种负载均衡的混合节点分簇方法

技术领域

本发明主要涉及到无线通信和物联网领域，特别涉及到无线传感器网络分簇领域，具体讲的是一种负载均衡的混合节点分簇方法。

背景技术

无线传感器网络（WSN，Wireless sensor network）技术在当前无线通信技术飞速发展的大背景下得到了广阔的应用。该网络一般由大量能量受限的传感器节点与一个或几个基站组成,各传感器节点随机部署在需要监控的区域，形成自组织网络感知和收集数据；分簇型传感网络以簇为单位进行数据收集，首先将网络传感器节点分成不同的簇,簇内选举簇头节点融合数据，其次多个簇头将融合数据传输至基站，完成数据传输。

由于寿命有限，无线传感器网络中的节点需要定时更换和维护；而节点部署的随机性又极大增加了更换和维护的成本，在此背景下，带能量感知型节点的无线传感器网络由于寿命得到大幅增长而获得了广泛运用；能量感知节点是一类可以从周围环境中收集能量的特殊节点，目前应用较多的有太阳能，地热能，风能和潮汐能感知节点等等。

由于成为簇头的巨大能耗，传统分簇网络中采用簇头轮换机制将成为簇头的能耗分散到各节点，这种策略避免了节点过早死亡，但整个网络的寿命依然较低；而带有能量感知型节点的无线传感器网络可以利用能量感知型节点作为簇头，同时利用其充电特性补充成为簇头所带来的能耗，极大提升了网络寿命；但由于地理气候环境等诸多因素影响，感知型节点的充电速率往往呈现不稳定的状态，这使得整个网络的性能得不到更进一步的提升。基于此，设计了一种负载均衡的混合节点分簇方法。

发明内容

本发明公开了一种负载均衡的混合节点分簇方法，主要应用能量感知节点根据充电速率设置计时器的方式动态调节成簇等待时间和簇内成员数目，以及普通节点根据距离竞争的入簇方式选择更加合适的蔟加入的分簇方法，使得整个网络结构最优，降低网络的能耗，延长网络的生命周期。

根据本发明应用背景，提供一种负载均衡的混合节点分簇方法将网络运行过程分为相邻的、等长并且互相独立的周期，每一时间周期内分簇过程至少包括以下除步骤1之外的所有步骤：

步骤1、网络场景的布置以及网络的初始化处理；

步骤2、规定每一次分簇过程的时间固定不变，由成簇等待时间和成簇时间组成，在分簇过程起始时刻，各个能量感知EH节点会根据当前充电速率设置成簇等待时间的计时器，当计时器结束，该EH节点成为簇头并向周围节点广播成簇信息，发起成簇；

步骤3、成簇阶段，收到成簇信息的普通节点首先会判断自身是否已经加入某一簇，如果还未加入任何一个簇，则根据自身与EH节点的距离设置计时器；计时器结束，该普通节点向簇首EH节点发送申请入簇信息，申请加入该簇；

步骤4、EH节点根据充电速率设置最大负载数，当接收到来自普通节点的申请入簇信号，则判断已加入的簇内成员是否超过最大负载数；如果已加入的簇成员数未超过最大负载数，则立即向该普通节点发送同意入簇信息并将其纳入自身簇成员；否则，EH节点将忽视该申请入簇信号，并且进入数据传输过程；另一种情况：当在规定的分簇过程的时间内，EH节点的簇内成员数未达到最大负载数，其将不再等待更多的节点入簇，直接进入数据传输过程；

步骤6、网络各节点每隔时间T重新进行一次分簇，跳转至步骤2重新成簇过程。

与现有技术相比，本方法的优点在于：

1.在该网络中，采用自主分布式分簇方式，无需人为管理，简单有效；

2.由于现实中EH节点充电速率受地理和气候环境的影响，在极端条件下，EH节点根据充电速率设置计时器的方式动态调节成簇时间和簇内成员数目，以及普通节点根据距离竞争的入簇方式选择更加合适的蔟加入，这种分簇方法可以动态调节蔟的数目和整个网络结构，减少传输能耗，提高网络的生存周期。

附图说明

图1是网络场景初始化示意图。

图2是分簇示意图。

图3是EH节点分簇过程示意图。

图4是普通节点分簇过程示意图。

具体实施方法：

本发明方案的具体步骤为：

步骤1，如图1所示，网络场景的布置以及网络的初始化处理：

1）在需要监控的区域随机的播撒数量100个传感器节点，由10个EH节点和90个普通节点组成，要求EH节点尽量随机均匀分布；

2）所有传感器节点具有相同的初始能量以及传输速率；普通节点的能量随时间单调递减，而EH节点具备感知能量的属性且固定成为簇头，其充电速率是随时间不断变化的函数，每个EH节点的充电速率，即能量收集速率受地理位置，时间等变量影响；在本发明方法中，假设节点在一个时间周期T内充电速率基本保持稳定。

步骤2，网络中节点的分簇方法的具体实施步骤如下：

将网络运行过程分为时间固定成30分钟，相邻的并且互相独立的一个个周期T，整个网络每隔时间T重新进行一次分簇，EH节点的分簇过程示意图如图3所示，普通节点的分簇过程示意图如图4所示。

（1）规定每一次分簇过程的时间固定不变，由成簇等待时间和成簇时间组成，在分簇过程起始时刻，各个能量感知EH节点会根据当前充电速率设置成簇等待时间的计时器；当计时器结束，EH节点成为簇头并向周围节点广播成簇信息，发起成簇。

（2）成簇阶段，收到该成簇信息的普通节点首先会判断自身是否已经加入某一簇，如果还未加入任何一个簇，则根据自身与EH节点的距离设置计时器；计时器结束，该普通节点向簇首EH节点发送申请入簇信息，申请加入该簇，其中：

上述（1）的充电速率预测方法为：

步骤1、按照一个周期为30分钟将一天分为连续48个周期的方法得到当地的最近两年的能量收集速率的数据，并以此生成记录历史数据的矩阵，N是一天中的总周期数，等于48；M等于最近两年的总天数，设为730；

步骤2、设当天正处在第t个周期的起始时间，通过将该天从第t个周期往前的K个周期的实际充电速率与历史数据进行匹配，根据找到的最小绝对误差，对应的那一天的数据就是历史上与该天匹配得到的最相似的数据：

上式的即所期望的最相似一天的绝对误差值，其中，为当天第i个周期内的充电速率，为历史数据中第d天的第i个周期的充电速率，在矩阵E为位于第d列，第i行的元素；为历史数据中第d天的充电速率，在矩阵E中则为第d列所有元素；

最后根据上述所得结果，则以历史数据的第d天数据为参照并取其第t个周期的充电速率，设，则当前第t周期的预测充电速率为：

其中为权值因子，为上个周期的实际充电速率；

上述（1）中成簇等待时间的计时器设置方法为：

当前周期内预测的充电速率为，根据普通节点和EH节点的数目可知，网络中每个簇头平均管理的节点数为个；而根据无线通信能耗模型，簇头管理一个节点的一轮数据收发需要消耗单位能量，而正常情况下每一周期T内，节点可进行轮数据传输；由此可计算出使EH节点达到负载均衡的充电速率条件为：

在EH节点达到负载均衡的状态下，计时器设置为标准值；则在平均充电速率的情况下，计时器的值为：

其中，为硬件允许的最大充电速率；且当充电速率为0时，该EH节点在该周期内将暂时成为普通节点；

计时器T结束时，EH节点广播成簇信息，发起成簇。

（3）EH节点根据充电速率设置最大负载数，接收来自普通节点的申请入簇信号，当已加入的簇成员数未超过最大负载数，则立即向该节点回复同意入簇信息并将该节点纳入自身蔟；否则，EH节点将拒绝该节点的入簇申请。在未成为任何簇的成员之前，普通节点会对不同EH的成簇信息一一进行回复，直到接收到来自任意EH节点的同意入簇信息为止，具体为：

1）普通节点基于能量消耗考虑尽可能加入更近的簇，距离判断标准为接收到的EH节点成簇信号的强弱，信号越强则表示距离越近，节点会越快向EH节点发送申请入簇信息，等待时间为：

表示普通节点接收邀请的信号强度，为时间常数；

计时器结束，故普通节点将向簇首发送申请入簇信息；

2）普通节点在等待向前一个EH节点发送申请入簇信息的时间内，可能还会陆续收到其他EH簇头节点广播的成簇信号，该普通节点会按照上述1）对EH节点一一进行回复，直到接收到某一个EH节点的同意入簇信息，表示入簇成功；

3）簇首根据当前周期内预测的充电速率计算出周期T内所能支撑的最大负载数；簇首依次收到来自多个普通节点的申请信号，每收到一个普通节点的入簇申请，将立刻发送同意入簇信息以表示同意该节点入簇，并且执行计数器自加操作，直到大于，簇首便不再接受其他普通节点的入簇，进入数据传输过程；另一种情况：当在分簇过程规定的时间内，EH节点的簇内成员数未达到最大负载数，其将不再等待更多的节点入簇，直接进入数据传输过程。

Claims

1.一种负载均衡的混合节点分簇方法，其特征在于所述分簇方法将网络运行过程分为相邻的、等长并且互相独立的周期，每一时间周期由分簇过程和稳定过程，即数据传输过程组成，本方法只关注分簇过程，每一个周期的分簇过程至少包括以下除步骤1之外的所有步骤：

步骤1、网络场景的布置以及网络的初始化处理；

步骤2、规定每一次分簇过程的时间固定不变，由成簇等待时间和成簇时间组成；在分簇过程起始时刻，各个能量感知EH节点会根据当前预测的充电速率设置成簇等待时间的计时器；当计时器结束，该EH节点成为簇头并向周围节点广播成簇信息，发起成簇；

步骤3、成簇阶段，收到成簇信息的普通节点首先会判断自身是否已经加入某一簇，如果还未加入任何一个簇，则根据自身与EH节点的距离设置计时器，计时器结束，该普通节点向簇首EH节点发送申请入簇信息，申请加入该簇；

步骤4、EH节点根据充电速率设置最大负载数，当接收到来自普通节点的申请入簇信号，则判断已加入的簇内成员是否超过最大负载数；如果已加入的簇成员数未超过最大负载数，则立即向该普通节点发送同意入簇信息并将其纳入自身簇成员，否则，EH节点将忽视该申请入簇信号；

步骤5、网络各节点每隔时间T重新进行一次分簇，跳转至步骤2重新分簇过程。

2.根据权利要求1所述的负载均衡的混合节点分簇方法，其特征在于所述的分簇方法中，网络中分为普通节点和能量收集EH节点，并且只有EH节点成为簇头，EH节点的充电过程与数据收发过程同步进行，互不冲突。

3.根据权利要求1所述的负载均衡地混合节点分簇方法，其特征在于所述的网络场景布置以及网络初始化处理至少还包括以下步骤：

步骤1、在需要监控的区域随机的播撒数量N个传感器节点，由个EH节点和个普通节点组成，要求将EH节点尽量随机均匀分布；

步骤2、所有传感器节点具有相同的初始能量以及传输速率；普通节点的能量随时间单调递减，而EH节点具备感知能量的属性，其充电速率是一个随时间不断变化的函数且受地理位置，时间等变量影响；在本方法中，节点在一个时间周期T内充电速率基本保持稳定。

4.根据权利要求1所述的负载均衡地混合节点分簇方法，其特征在于所述步骤2中具体为：步骤1、EH节点根据当前充电速率设置计时器，计时器设置方法为：

其中，为当前周期下预测的充电速率，为硬件允许的最大充电速率；且当充电速率为0时，该EH节点在该周期内将暂时成为普通节点；而和分别是EH节点达到负载均衡状态下的期望充电速率和EH节点在此状态下计时器设置的标准值；

步骤2、当计时器结束，EH节点广播成簇信息，发起成簇。

5.根据权利要求1所述的负载均衡地混合节点分簇方法，其特征在于所述的步骤3的成簇阶段还应包括：

步骤1、普通节点基于能量消耗考虑尽可能加入更近的簇，距离判断标准为接收到的EH节点成簇信号的强弱，信号越强则表示距离越近，节点会越快向EH节点发送申请入簇信息，等待时间为：

其中表示普通节点接收邀请的信号强度，为时间常数；

计时器结束，故普通节点将向簇首发送申请入簇信息；

步骤2、普通节点在等待向前一个EH节点发送申请入簇信息的时间内，可能还会陆续收到其他的EH簇头节点广播的成簇信号，该普通节点会按照上述权利要求5的步骤1对EH节点一一进行回复，直到接收到某一个EH节点的同意入簇信息，表示入簇成功。

6.根据权利要求1所述的负载均衡地混合节点分簇方法，其特征在于所述的步骤4的EH节点的成簇阶段具体为：

步骤1、簇首根据权利要求1的步骤2中所述的预测的充电速率计算出周期T内所能支撑的最大负载数；

步骤2、簇首依次收到来自多个普通节点的申请信号，每收到一个普通节点的入簇申请，将立刻发送同意入簇信息以表示同意该节点入簇，并且执行计数器自加操作，直到大于，簇首便不再接受其他普通节点的入簇申请，进入数据传输过程；

步骤3、另一种情况：当在分簇过程规定的时间内，EH节点的簇内成员数未达到最大负载数，其将不再等待更多的节点入簇，直接进入数据传输过程。