CN108966239B - 一种基于能量空洞度部署中继节点的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于能量空洞度部署中继节点的方法。该方法包括：将传感器节点随机部署在无线传感器网络中，将汇聚节点部署在无线传感器网络的边缘，传感器节点将感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小发送给汇聚节点；汇聚节点根据无线传感器网络的拓扑结构和各个传感器节点发送过来的位置、初始能量及节点感知数据构建分层分簇无线传感器网络模型，根据各个簇中的传感器节点分布、能量消耗和传输路径计算各个簇的能量空洞度；根据能量空洞度在各个簇中部署中继节点。本发明通过采用两次部署节点的方法，在发生能量空洞的簇中心二次部署相应数量的高能量中继节点，使得WSN中的传感器节点的能量同时耗尽，实现网络中能耗均衡。

Description

一种基于能量空洞度部署中继节点的方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于能量空洞度部署中继节点的方法。

背景技术

无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者。WSN能量受限指两个方面，一是传感器节点是电池供电，节点自身的能量是有限的。二是，由于WSN中传感器节点部署范围广，部署地点人烟稀少，因此无法对传感器节点进行定期检测维修充电等维护工作，传感器节点的能量无法得到及时补充，一旦能量耗尽，该传感器节点死亡。而传感器节点的电源能量和能量消耗决定了WSN的生存时间，因此如何节省传感器节点能量消耗并延长WSN的网络寿命至关重要。

在WSN簇结构中，传感器节点通过簇头间多跳路由的方式发送数据到sink(汇聚)节点，距离sink节点远的传感器节点传输数据量少，消耗能量比较少，而距离sink节点近的传感器节点需要转发其他节点发送过来的数据，因此数据的传输量大消耗能量多。靠近sink节点的节点过早死亡造成远离sink节点的节点采集的数据无法到达sink节点，整个网络不连贯，这就是由于能量消耗不均衡带来的能量空洞问题。结果，整个网络由于能量空洞而分裂，导致过早死亡。

为了均衡能量消耗和减轻能量空洞问题，研究学者提出了很多算法来平衡WSN总体能量消耗，增加网络寿命和吞吐量。研究人员提出的方法可分为以下几类。

(1)不等聚类算法：它与传统的均匀聚类算法(如LEACH)不同，不等聚类算法是将所有传感器节点分成不等大小的簇。每个簇的半径取决于广播时间和传感器节点到sink节点的距离等参数。

(2)传感器节点部署策略：靠近sink节点的监测区域部署较高能量的传感器节点或者更多数量的传感器节点，在距离sink节点更远的检测部署较低能量的传感器节点或者较少数量的传感器节点。

(3)不同的传输功率等级传输数据：传感器节点调整传输距离，减少能量消耗，实现能耗均衡，缓解能量空洞。

目前关于能量空洞的研究主要是采用聚合技术的同时，通过减少传输距离优化路由减少能量消耗，当前的研究可以在一定程度上实现能量消耗的均衡，缓解能量空洞问题，但是效果有限。最近的研究指出，能量空洞并不总是出现在sink节点附近，而是高度依赖于一些网络参数，如能量消耗模型和传感器节点的传输范围等。然而，现有的能量空洞的研究工作没有提供理论分析来估计能量空洞的出现位置和程度。在大规模的WSN中还是会发生能量空洞。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于能量空洞度部署中继节点的方法，以克服现有的能量空洞问题的理论分析的不足的问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于能量空洞度部署中继节点的方法，包括：

将多个不同类型的传感器节点随机部署在无线传感器网络中，将汇聚节点部署在无线传感器网络的边缘，所述传感器节点和所述汇聚节点在部署之后固定不动；

各个传感器节点将感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小发送给所述汇聚节点；

所述汇聚节点根据所述无线传感器网络的拓扑结构和各个传感器节点发送过来的位置、初始能量及节点感知数据构建分层分簇无线传感器网络模型，根据各个簇中的传感器节点分布、能量消耗和传输路径计算所述分层分簇无线传感器网络模型中的各个簇的能量空洞度；

根据各个簇的能量空洞度在各个簇中部署中继节点。

进一步地，所述的各个传感器节点将感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小发送给所述汇聚节点，包括：

在网络初始化时，根据各个传感器节点到汇聚节点的距离的远近，将各个传感器节点分成不同的层，将每个层划分为多个簇，属于相同层的簇半径相同；

各个传感器节点感知自己的位置和初始能量，并获取节点感知数据的平均大小数据，一个簇内的传感器节点根据该节点的初始能量和该节点到下一层最近簇中心或汇聚节点的距离计算该节点的簇头选择因子，簇头选择因子最大的传感器节点被成功选举为该簇的簇头，一个簇内的传感器节点将感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小发送给簇头，该簇头再通过多跳路由将传感器节点发送过来的感知的位置、初始能量及节点感知数据转交给所述汇聚节点。

进一步地，所述的一个簇内的传感器节点根据该节点的初始能量和该节点到下一层最近簇中心或汇聚节点的距离计算该节点的簇头选择因子，包括：

一个簇内的传感器节点广播包含节点剩余能量和节点id的消息，周期性地根据该节点剩余能量和该节点到下一层最近簇中心或汇聚节点的距离计算该传感器节点的簇头选择因子SF：

是簇内传感器节点i的剩余能量，d(i,j)是节点i到下一层最近簇中心或汇聚节点j的距离；

各个簇在一轮周期内根据簇头选择因子SF的大小选择簇头，簇内具有最大簇头选择因子的传感器节点被选为簇头。

进一步地，所述的根据各个簇中的传感器节点分布、能量消耗和传输路径计算所述分层分簇无线传感器网络模型中的各个簇的能量空洞度，包括：

根据簇中传感器节点的拓扑以及能量消耗，对每个簇进行一轮轮聚类，计算簇完成初始化的时间与簇中第一个传感器节点能量耗尽的时间之间的时间差，将所述时间差作为簇的生存时间；

簇的能量空洞度的计算公式如下：

其中

为簇C_x,y的生存时间，

为簇C_x,y的能量空洞度。

进一步地，所述的根据各个簇的能量空洞度在各个簇中部署中继节点，包括：

在能量空洞度大于设定阈值范围的簇中部署一定数量的中继节点，所述中继节点比普通节点具有更高的能量：

中继节点的初始能量为

根据第x层第y个簇能量空洞度计算需要部署的中继节点数量n_x,y，在簇中部署的中继节点的数量和簇的能量空洞度关系满足下式：

其中，

为网络总能量，是WSN的一个固定值参数；n_x，y为第x层第y个簇根据能量空洞度计算得出的需要部署的中继节点数量；节点根据距离汇聚节点的远近划分为X层，第x层划分为Y_X个簇，

为第X层第Y_X个簇根据能量空洞度计算得出的需要部署的中继节点数量；

为第X层簇Y_X在一轮中所有的能量消耗，

为簇C_x,y的能量消耗，

为传感器节点的平均初始能量。

进一步地，所述的方法还包括：

设传感器节点发送l bit的消息，传输距离是d，传感器节点发送的数据大小范围为：[l_min，l_max]bits，则传感器节点的能量消耗E_Tx(l,d)的计算公式为：

E_Rx(l,d)＝lE_elec (3)

其中，E_elec是传输电路损耗，ε_fsd²和ε_mpd⁴分别是传输距离小于门限值d₀和传输距离大于门限值d₀时功率放大器发送1bit数据所需的能量，d₀是设定的距离阈值，当传输距离小于门限值d₀时，功率放大损耗采用自由空间模式，当传输距离不小于门限值d₀时，功率放大损耗采用采用多衰落模式；

当簇中传感器节点发送数据所需的能量大于所述传感器节点的剩余能量时，则所述传感器节点能量耗尽。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例通过采用两次部署节点的方法，可以根据第一次随机部署各个节点的初始参数计算并预测出网络各个簇的能量空洞度，根据能量空洞度计算需要部署的中继节点的数量，在发生能量空洞的簇中心二次部署相应数量的高能量中继节点。使得WSN中的传感器节点的能量同时耗尽，各个节点的生存时间相近，实现网络中能耗均衡，提高网络的寿命。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于能量空洞度部署中继节点的方法的处理流程流程图；

图2为本发明实施例提供的一种WSN的网络模型示意图；

图3为本发明实施例提供的一种无线传感器网络的簇结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种能量空洞表示示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

本发明实施例提出了一种部署高能量中继节点实现能耗均衡的聚合协议(EnergyHole-Relay Node Deployment，EH-RND)，根据能量消耗，节点拓扑计算能量空洞度，进而计算需要部署的具有更高能量的中继节点的数量，通过部署适量的中继节点以实现各个簇的能耗均衡，延长网络寿命。

本发明提出在WSN中基于能量空洞度部署中继节点的聚合协议，提出一个新参数即能量空洞度，来表示能量空洞的程度。能量空洞度由节点分布、能量消耗、传输路径决定。根据能量空洞度计算需要部署中继节点的数量，在发生能量空洞的簇中心部署相应数量的高能量中继节点，这些中继节点因能量较高而较易被选择为簇头，由中继节点转发数据到下一跳簇头节点或者sink节点。通过部署中继节点使得WSN中的传感器节点的能量尽量同时耗尽，各个节点的生存时间相近，从而实现网络中能耗均衡，提高网络的寿命。

本发明实施例提出了一种基于能量空洞度部署中继节点的方法，所有的传感器节点随机部署在网络中，节点在部署之后固定不动；节点具有感知位置的能力。sink节点部署在网络的边缘，sink节点能量无限，具有处理和计算的能力；中继节点具有比普通传感器节点更高的固定能量，并且只具有接收数据和转发数据的功能。

本发明实施例提出了一种基于能量空洞度部署中继节点的方法的处理流程如图1所示，包括如下几个步骤：

步骤1、初始化部署网络节点。图2为本发明实施例提供的一种WSN的网络模型示意图，将n个不同类型的传感器节点随机部署在M×N的矩形区域，所有的传感器节点随机部署在网络中，节点在部署之后固定不动。节点具有感知位置的能力。

步骤2、WSN初始化分层、分簇。根据传感器节点到sink节点的距离的远近，将传感器节点分成不等的层和簇，在相同层的簇半径相同。节点根据距离sink节点的远近划分为X层，第x层划分为Yx个簇，第x层第y个簇的半径为r(C_x,y)，x＝1，…,X,y＝1,…Yx。图3为本发明实施例提供的一种无线传感器网络的簇结构示意图，如图3所示，每个圈圈代表簇，sink节点位于网络的边缘。WSN簇结构中，网络初始化时，簇内节点首先根据该节点初始能量和该节点到下一层最近簇中心或sink节点的距离计算该节点的簇头选择因子，簇头选择因子最大的节点被成功选举为该簇的簇头，簇头之间通过多跳路由发送数据到sink节点。同时把各个节点感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小等参数发送给sink节点，上述节点感知数据包括温度、湿度、压力等等。sink节点得到网络的拓扑等初始参数。

步骤3、sink节点根据网络拓扑、每个节点初始能量及节点感知数据平均大小等其他参数构建与真实网络相近的分层分簇网络模型，通过计算预测WSN中未来可能产生的能量空洞度。

如图2传感器网络簇结构，其中成员节点可为不同类型的传感器节点，如温度、湿度等等。各类的传感器节点可以共享同一个sink节点，汇聚数据构成异构传感器网络。不同类型的传感器节点的初始能量范围为

平均初始能量为

对任意节点i初始能量为

簇头选择因子最大的节点被成功选举为该簇的簇头，簇头之间通过多跳路由发送数据到sink节点。同时把各个节点感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小等参数发送给sink节点，sink节点得到网络的拓扑等初始参数。异构节点感知不同的信息，因此感知数据的大小不同，数据大小范围[l_min，l_max]bits。能量模型则采用简单的能量消耗模型计算通信中的能量损耗。发送l bit的消息，传输距离是d，则发送端的能量消耗为：

接收器接收l bit的消息消耗的能量为：

E_Rx(l,d)＝lE_elec (3)

其中，E_elec是传输电路损耗，ε_fsd²和ε_mpd⁴分别是传输距离小于门限值d₀和传输距离大于门限值d₀时功率放大器发送1bit数据所需的能量。d₀是距离的阈值，当传输距离小于门限值d₀时，功率放大损耗采用自由空间模式，否则采用多衰落模式。当簇中传感器节点发送数据所需的能量大于所述传感器节点的剩余能量时，则所述传感器节点能量耗尽。

在簇结构中每个簇的能量消耗为簇头接收簇中成员节点发送数据消耗的能量加上簇头发送聚合后的数据到下一跳的能量消耗，在簇结构中，簇中继的能量消耗为簇内的能量消耗加上簇间的能量消耗。

预测能量空洞度具体过程如下：

步骤3.1、模拟簇内节点周期性地根据该节点剩余能量和该节点到下一层最近簇中心或汇聚节点的距离计算该节点的簇头选择因子(Select Factor，SF)，图1为WSN簇结构，簇中成员节点采集数据周期性发送到簇头，为了实现簇内能量消耗的均衡，簇内节点轮流成为簇头。簇内成员节点会广播包含节点剩余能量，节点id的消息，每个周期即一轮时间，各个簇在一轮周期内根据簇头选择因子的大小选择簇头，簇内具有最大簇头选择因子的节点被选为簇头。

下一轮簇头＝max(SF) (5)

d(i,j)是节点i到下一层最近簇中心或汇聚节点j的距离，

是簇内传感器节点i的剩余能量。

显然，节点的剩余能量越多，该节点的选择因子(SF)越大，越容易被选择成为下一轮的簇头。当该传感器节点到下一层的簇中心距离近时，同其他节点相比，如果该节点是簇头则缩短了聚合后数据的传输距离，从而减少了能量消耗，所以距离下一层簇中心的距离越近，选择因子越大，越容易成为下一轮的簇头。因此，公式(5)表明，选择因子最大的节点被选择为下一个簇头，在高剩余能量和最小距离的基础上选择最优下一轮簇头。如此循环一定的轮数，使得满足WSN每个簇中都出现了至少一个能量耗尽的死亡节点。

步骤3.2、计算每个簇的参数能量空洞度的大小。能量空洞度代表能量空洞的程度，每个簇的能量空洞度由簇的生存时间决定，而簇的生存时间与节点分布、能量消耗、传输路径等相关。

本发明实施例计算各个簇的生存时间时采用应用最广泛的一个定义，以第一个节点死亡的时间(First Die Time，FDT)作为网络的生存时间。即簇的生存时间为只考虑局部簇，根据簇中传感器节点的拓扑以及能量消耗，一轮轮聚类，计算簇中第一个节点的死亡时间，也就是簇初始化完成与簇中第一个传感器节点能量耗尽的时间差。

表1符号注释

簇C_x,y完成一轮簇内数据聚合的能量消耗包括两部分：第一个是簇内成员节点发送收集的数据到簇头的能量消耗

第二个是簇头接收成员节点的数据所消耗的能量

整个簇一轮的能量消耗为

则

本发明定义E[d_toCH]为簇内所有节点到簇中心的平均距离，E[d_toCH]可由以下公式计算，s为普通传感器节点到簇中心的距离。

假设每个节点在一个聚类周期内向簇头节点发送l bits数据。根据上述的能量模型，节点将收集到的数据在一轮中发送给簇头的能量消耗为：

簇C_x,y中簇头节点接收成员节点的数据所需能量消耗为

这样，就可得到簇C_x,y中所有节点的能量消耗，在一个聚类周期内完成簇内数据聚合消耗的能量为

簇C_x,y在一次聚类中完成簇间数据处理的能量消耗为

为C_x,y接收其他簇发送来的数据的能量消耗，

为簇C_x,y发送聚合后的数据到下一跳簇头或者sink节点的能量消耗。

第x层簇C_x,y接收外层其他簇发送来的数据量为

则接收这些数据消耗的能量为：

簇头需要发送的全部数据量为

则发送这些数据到下一跳簇头的能量消耗为

每个簇的能量消耗为簇内能量消耗加上簇间能量消耗

在每一层有M/2r(C_x,y)个簇头，因此x层的能量消耗为：

第x层全体节点的初始能量为

r(C_x)＝r(C_x,y)是第x层中簇的半径大小，

是所有传感器节点初始能量的平均值，则为了满足能耗均衡，所有层需要满足

由簇的生存时间，我们定义参数能量空洞度(Degree of Energy Hole)为：

其中

为簇C_x,y的生存时间。

本发明中定义簇的生存时间

为只考虑局部簇，根据节点的拓扑，以及能量消耗，一轮轮聚类，计算每个簇中第一个节点的死亡时间，也就是簇初始化完成与簇中第一个传感器节点能量耗尽的时间差。

参数能量空洞度H越大，表明簇的生存时间越短，比其他簇的生存时间小，该簇能量空洞的程度越严重，需要部署更多的中继节点实现能耗均衡。

步骤3.3、根据每个簇的能量空洞度计算每个簇需要部署的高能量中继节点的数量。能量空洞出现的位置和程度与各个簇的初始能量和能量消耗有关，而能量空洞的出现缩短了网络的生存时间。因此我们的目标是通过计算能量空洞程度部署相应数量的中继节点，使得网络中每个簇的生存时间相近，延长网络的寿命。

中继节点的初始能量为

中继节点具有更高的能量，更远的传输范围，在实现能量均衡的同时，减少路由的跳数减少了传输时延。在发生能量空洞的位置根据能量空洞度部署一定数量的高能量的中继节点。图4为本发明实施例提供的一种WSN网络中的能量空洞示意图，用不同大小的洞表示发生能量空洞发生的位置和程度，距离sink节点近的节点由于需要转发其他节点发送来的数据消耗很多的能量，簇的生存时间短，所以能量空洞度大，能量空洞的洞大，因此需要部署更多的中继节点实现能耗均衡，而距离sink节点远的节点，发送的数据量少，能量消耗少，能量空洞度小，能量空洞的洞小或者不会发生能量空洞问题。本发明根据第x层第y个簇能量空洞度计算需要部署的中继节点数量n_x,y，在发生能量空洞的位置根据能量空洞度部署高能量的中继节点。在能量空洞位置部署的中继节点的数量和能量空洞度关系满足下式。

其中，

为网络总能量，是WSN的一个固定值参数；n_x，y为第x层第y个簇能量空洞度计算需要部署的中继节点数量；节点根据距离sink节点的远近划分为X层，第x层划分为Y_X个簇，

为第X层第Y_X个簇能量空洞度计算需要部署的中继节点数量；

为第X层簇Y_X在一轮中所有的能量消耗，

为簇C_x,y的能量消耗，

为传感器节点的平均初始能量。

步骤4、二次部署。在可能发生能量空洞的簇中心部署对应数量的高能量中继节点，促使中继节点被选为簇头，在中继节点传输范围内的簇头重新规划路径发送数据到中继节点，由中继节点发送数据到下一跳簇头或者sink节点。通过部署中继节点使得WSN中的传感器节点的能量同时耗尽，各个节点的生存时间相近，实现网络中能耗均衡，提高网络的寿命。

综上所述，本发明实施例通过采用两次部署节点的方法，可以根据第一次随机部署各个节点的初始参数计算并预测出网络各个簇的能量空洞度，根据能量空洞度计算需要部署的中继节点的数量，在发生能量空洞的簇中心二次部署相应数量的高能量中继节点。使得WSN中的传感器节点的能量同时耗尽，各个节点的生存时间相近，实现网络中能耗均衡，提高网络的寿命。

本发明提出的基于能量空洞度部署中继节点的聚合协议可以克服现有解决能量空洞方法不能准确预测能量空洞度的问题，与实际网络部署结合紧密，具有更强的实用性。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种基于能量空洞度部署中继节点的方法，其特征在于，包括：

所述能量空洞度用于表示能量空洞的程度，由传感器节点分布、能量消耗和传输路径决定；

将多个不同类型的传感器节点随机部署在无线传感器网络中，将汇聚节点部署在无线传感器网络的边缘，所述传感器节点和所述汇聚节点在部署之后固定不动；

各个传感器节点将感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小发送给所述汇聚节点；

所述汇聚节点根据所述无线传感器网络的拓扑结构和各个传感器节点发送过来的位置、初始能量及节点感知数据平均大小构建分层分簇无线传感器网络模型，根据各个簇中的传感器节点分布、能量消耗和传输路径计算所述分层分簇无线传感器网络模型中的各个簇的能量空洞度，具体包括：根据簇中传感器节点的拓扑以及能量消耗，对每个簇进行一轮轮聚类，计算簇完成初始化的时间与簇中第一个传感器节点能量耗尽的时间之间的时间差，将所述时间差作为簇的生存时间；

簇的能量空洞度的计算公式如下：

其中

为簇C_x,y的生存时间，

为簇C_x,y的能量空洞度；

根据各个簇的能量空洞度在各个簇中部署中继节点，具体包括：在能量空洞度大于设定阈值范围的簇中部署一定数量的中继节点，所述中继节点比传感器节点具有更高的能量：

中继节点的初始能量为

根据第x层第y个簇能量空洞度计算需要部署的中继节点数量n_x,y，在簇中部署的中继节点的数量和簇的能量空洞度关系满足下式：

其中，

为网络总能量，是无线传感器网络的一个固定值参数；n_x,y为第x层第y个簇根据能量空洞度计算得出的需要部署的中继节点数量；传感器节点根据距离汇聚节点的远近划分为X层，第X层划分为Y_X个簇，

为第X层第Y_X个簇根据能量空洞度计算得出的需要部署的中继节点数量；

为第X层簇Y_X在一轮中所有的能量消耗，

为簇C_x,y在一轮中所有的能量消耗，

为传感器节点的平均初始能量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的各个传感器节点将感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小发送给所述汇聚节点，包括：

在网络初始化时，根据各个传感器节点到汇聚节点的距离的远近，将各个传感器节点分成不同的层，将每个层划分为多个簇，属于相同层的簇半径相同；

各个传感器节点感知自己的位置和初始能量，并获取节点感知数据的平均大小数据，一个簇内的传感器节点根据该传感器节点的初始能量和该传感器节点到下一层中最近的簇中心或汇聚节点的距离计算该传感器节点的簇头选择因子，簇头选择因子最大的传感器节点被成功选举为该簇的簇头，一个簇内的传感器节点将感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小发送给簇头，该簇头再通过多跳路由将传感器节点发送过来的感知的位置、初始能量及节点感知数据平均大小转交给所述汇聚节点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的一个簇内的传感器节点根据该传感器节点的初始能量和该传感器节点到下一层中最近的簇中心或汇聚节点的距离计算该传感器节点的簇头选择因子，包括：

一个簇内的传感器节点广播包含节点剩余能量和节点id的消息，周期性地根据该传感器节点剩余能量和该传感器节点到下一层中最近的簇中心或汇聚节点的距离计算该传感器节点的簇头选择因子SF：

是簇内的传感器节点i的剩余能量，d(i,j)是传感器节点i到下一层中最近的簇中心或汇聚节点j的距离；

各个簇在一轮周期内根据簇头选择因子SF的大小选择簇头，簇内具有最大簇头选择因子的传感器节点被选为簇头。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括：

设传感器节点发送l bit的消息，传输距离是d，传感器节点发送的数据大小范围为：[l_min,l_max]bits，则传感器节点发送端的能量消耗E_Tx(l,d)的计算公式为：

传感器接收端接收lbits的消息消耗的能量为

E_Rx(l,d)＝lE_elec (3)

其中，E_elec是传输电路损耗，ε_fsd²和ε_mpd⁴分别是传输距离小于门限值d₀和传输距离大于门限值d₀时功率放大器发送1bit数据所需的能量，d₀是设定的距离阈值，当传输距离小于门限值d₀时，功率放大损耗采用自由空间模式，当传输距离不小于门限值d₀时，功率放大损耗采用多衰落模式；

当簇中传感器节点发送数据所需的能量大于所述传感器节点的剩余能量时，则所述传感器节点能量耗尽。

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