CN109996310A - 一种簇头选择方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种簇头选择方法及装置，通过计算最优簇头数目Kn、最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0，以及当前存活节点的剩余能量的平均值Eave，根据P0、Eave、节点当前的剩余能量、节点的初始化能量、节点曾经当选簇头的次数和当前选举的轮数，分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)，根据每个节点的簇头选举参数T(i)和最优簇头数目Kn确定簇头，本发明的簇头选择方法在保证网络连通性的同时，能够最大限度均衡网络能耗、延长网络生存时间。

Description

一种簇头选择方法及装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种簇头选择方法及装置。
背景技术
无线传感器网络通过传感器节点来收集周围环境的数据，然后将收集到的数据通过无线网络转发到汇聚节点。随着无线传感器网络的逐渐成熟和传感器节点的成本的降低，未来使用场景会越来越广泛。在实际应用场景中，传感器节点通常部署在环境恶劣的条件下，利用有限的能量进行数据传输。如何最大限度节约网络节点的能量，延长网络的生存时间，保证能量消耗能够均衡到网络中的每个节点身上，成为重要的研究课题。
目前常用的簇头选择方法主要有：低功耗自适应簇头选择方法和中心化簇头选择方法。低功耗自适应簇头选择方法是将网络覆盖区域进行分簇，每个节点采用随机数的方式竞选簇头，簇头节点负责收集簇内节点的数据以及转发簇内节点的数据。但是该方法在选举簇头时未考虑节点的剩余能量，极易造成剩余能量较低的节点当选簇头，从而造成簇头节点过早死亡，影响网络的连通性。
中心化簇头选择方法是利用基站管理整个簇内的所有节点，基站直接指定剩余能量最高的节点当选为簇头。该方法虽然不会让剩余能量较低的节点当选簇头，但是会造成部分区域簇头过于集中的状态。
当前的簇头选择方法要么是没有考虑节点的当前剩余能量，要么是部分区域簇头分布不均。为了最大限度的均衡网络中的能量，本发明提出了一种能量均衡的簇头选择方案。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的上述不足，提供一种簇头选择方法及装置，用以解决现有簇头选择方案无法兼顾节点的剩余能量和簇头分布均衡的问题。
本发明为解决上述技术问题，采用如下技术方案：
本发明提供一种簇头选择方法，所述方法应用于无线传感器网络，所述方法包括：
计算最优簇头数目Kn，并计算最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0；
计算所述无线传感器网络中当前存活节点的剩余能量的平均值Eave；
根据所述P0、Eave、节点当前的剩余能量、节点的初始化能量、节点曾经当选簇头的次数和当前选举的轮数，分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)；
根据所述每个节点的簇头选举参数T(i)和所述最优簇头数目Kn，确定簇头。
优选的，所述计算最优簇头数目Kn，具体包括：
根据无线传感器网络覆盖范围的大小、节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、当前存活节点与基站之间的平均距离和当前存活节点的平均中心度，计算最优簇头数目Kn。
优选的，根据公式(1)计算最优簇头数目Kn：
其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M；N表示无线传感器网络内节点的总数；εfs表示节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；εamp表示节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；dn-bs表示当前存活节点与基站之间的平均距离，Ci表示当前存活节点的平均中心度。
优选的，根据公式(2)分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)：
其中，r表示当前选举的轮数，Erem(i)表示节点i当前的剩余能量，Efir(i)表示节点i的初始化能量，g(i)表示节点i曾经当选簇头的次数。
优选的，所述根据所述每个节点的簇头选举参数T(i)和所述最优簇头数目Kn，确定簇头，具体包括：
将所述每个节点的簇头选举参数T(i)由大到小排序；
选取所述排序中前最优簇头数目的簇头选举参数；
确定选取出的簇头选举参数对应的节点为簇头。
本发明还提供一种基站设备，包括：第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块和处理模块；
所述第一计算模块用于，计算最优簇头数目Kn，并计算最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0；
所述第二计算模块用于，计算所述无线传感器网络中当前存活节点的剩余能量的平均值Eave；
所述第三计算模块用于，根据所述P0、Eave、节点当前的剩余能量、节点的初始化能量、节点曾经当选簇头的次数和当前选举的轮数，分别计算每个节点的簇头选举参数；
所述处理模块用于，根据所述每个节点的簇头选举参数T(i)和所述最优簇头数目Kn，确定簇头。
优选的，所述第一计算模块具体用于，根据无线传感器网络覆盖范围的大小、节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、当前存活节点与基站之间的平均距离和当前存活节点的平均中心度，计算最优簇头数目Kn。
优选的，所述第一计算模块具体用于，根据公式(1)计算最优簇头数目Kn：
其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M；N表示无线传感器网络内节点的总数；εfs表示节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；εamp表示节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；dn-bs表示当前存活节点与基站之间的平均距离，Ci表示当前存活节点的平均中心度。
优选的，所述第三计算模块具体用于，根据公式(2)分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)：
其中，r表示当前选举的轮数，Erem(i)表示节点i当前的剩余能量，Efir(i)表示节点i的初始化能量，g(i)表示节点i曾经当选簇头的次数。
优选的，所述处理模块具体用于，将所述每个节点的簇头选举参数T(i)由大到小排序；选取所述排序中前最优簇头数目的簇头选举参数；确定选取出的簇头选举参数对应的节点为簇头。
本发明通过计算最优簇头数目Kn、最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0，以及当前存活节点的剩余能量的平均值Eave，根据P0、Eave、节点当前的剩余能量、节点的初始化能量、节点曾经当选簇头的次数和当前选举的轮数，分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)，根据每个节点的簇头选举参数T(i)和最优簇头数目Kn确定簇头，本发明的簇头选择方法在保证网络连通性的同时，能够最大限度均衡网络能耗、延长网络生存时间。
附图说明
图1为本发明实施例提供的簇头选择方法流程图；
图2为本发明实施例提供的确定簇头的流程图；
图3为本发明实施例提供的基站设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例1提供一种簇头选择方法，应用于无线传感器网络，M为所述无线传感器网络覆盖区域的范围，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M。无线传感器网络覆盖区域内部署有N个传感器节点。
以下结合图1，对本发明一种实施例的簇头选择流程进行详细说明，如图1所示，该流程包括以下步骤：
步骤11，计算最优簇头数目Kn，并计算最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0。
具体的，可以根据无线传感器网络覆盖范围的大小、节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、当前存活节点与基站之间的平均距离和当前存活节点的平均中心度，计算最优簇头数目Kn。
优选的，根据公式(1)计算最优簇头数目Kn：
其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M；εfs表示节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；εamp表示节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；dn-bs表示当前存活节点与基站之间的平均距离，Ci表示当前存活节点的平均中心度。
优选的，可以根据公式(3)计算最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0：
其中，N为无线传感器网络覆盖区域内所有节点的数目。
步骤12，计算所述无线传感器网络中当前存活节点的剩余能量的平均值Eave。
具体的，根据公式(4)计算无线传感器网络中当前存活节点的剩余能量的平均值Eave：
其中，Erem(i)表示节点i当前的剩余能量，k为无线传感器网络中当前死亡的节点的数目，N表示无线传感器网络内节点的总数，(N-k)表示无线传感器网络中当前存活的节点的数目。
步骤13，根据P0、Eave、节点当前的剩余能量、节点的初始化能量、节点曾经当选簇头的次数和当前选举的轮数，分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)。
具体的，根据公式(2)分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)：
其中，r表示当前选举的轮数，Erem(i)表示节点i当前的剩余能量，Efir(i)表示节点i的初始化能量，g(i)表示节点i曾经当选簇头的次数。
步骤14，根据每个节点的簇头选举参数T(i)和最优簇头数目Kn，确定簇头。
确定簇头的具体实现方式后续结合附图2再详细说明。
通过上述步骤11-14可以看出，本发明通过计算最优簇头数目Kn、最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0，以及当前存活节点的剩余能量的平均值Eave，根据P0、Eave、节点当前的剩余能量、节点的初始化能量、节点曾经当选簇头的次数和当前选举的轮数，分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)，根据每个节点的簇头选举参数T(i)和最优簇头数目Kn确定簇头，本发明的簇头选择方法在保证网络连通性的同时，能够最大限度均衡网络能耗、延长网络生存时间。
以下结合图2对确定簇头(即步骤14)的具体实现方式进行详细说明。如图2所示，所述根据每个节点的簇头选举参数T(i)和最优簇头数目Kn，确定簇头，具体包括：
步骤141，将每个节点的簇头选举参数T(i)由大到小排序。
步骤142，选取所述排序中前最优簇头数目的簇头选举参数。
具体的，选取所述排序中前Kn个簇头选举参数T(i)。
步骤143，确定选取出的簇头选举参数对应的节点为簇头。
本发明首先对无线传感器网络进行初始化，计算最优簇头数目以及最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例。然后，计算当前存活节点的剩余能量的平均值。最后，根据网络中当前存活节点的剩余能量的平均值以及节点曾经当选簇头的次数等因素计算簇头选举参数，并以此为依据选择出簇头。
基于相同的技术构思，本发明实施例还提供一种基站设备，如图3所示，该基站设备可以包括：第一计算模块31、第二计算模块32、第三计算模块33和处理模块34。
第一计算模块31用于，计算最优簇头数目Kn，并计算最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0。
第二计算模块32用于，计算所述无线传感器网络中当前存活节点的剩余能量的平均值Eave。
第三计算模块33用于，根据所述P0、Eave、节点当前的剩余能量、节点的初始化能量、节点曾经当选簇头的次数和当前选举的轮数，分别计算每个节点的簇头选举参数。
处理模块34用于，根据所述每个节点的簇头选举参数T(i)和所述最优簇头数目Kn，确定簇头。
优选的，第一计算模块31具体用于，根据无线传感器网络覆盖范围的大小、节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、当前存活节点与基站之间的平均距离和当前存活节点的平均中心度，计算最优簇头数目Kn。
优选的，第一计算模块31具体用于，根据公式(1)计算最优簇头数目Kn：
其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M；N表示无线传感器网络内节点的总数；εfs表示节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；εamp表示节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；dn-bs表示当前存活节点与基站之间的平均距离，Ci表示当前存活节点的平均中心度。
优选的，第三计算模块33具体用于，根据公式(2)分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)：
其中，r表示当前选举的轮数，Erem(i)表示节点i当前的剩余能量，Efir(i)表示节点i的初始化能量，g(i)表示节点i曾经当选簇头的次数。
优选的，处理模块34具体用于，将所述每个节点的簇头选举参数T(i)由大到小排序；选取所述排序中前最优簇头数目的簇头选举参数；确定选取出的簇头选举参数对应的节点为簇头。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种簇头选择方法，其特征在于，所述方法应用于无线传感器网络，所述方法包括：
计算最优簇头数目Kn，并计算最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0；
计算所述无线传感器网络中当前存活节点的剩余能量的平均值Eave；
根据所述P0、Eave、节点当前的剩余能量、节点的初始化能量、节点曾经当选簇头的次数和当前选举的轮数，分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)；
根据所述每个节点的簇头选举参数T(i)和所述最优簇头数目Kn，确定簇头。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算最优簇头数目Kn，具体包括：
根据无线传感器网络覆盖范围的大小、节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、当前存活节点与基站之间的平均距离和当前存活节点的平均中心度，计算最优簇头数目Kn。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据公式(1)计算最优簇头数目Kn：
其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M；N表示无线传感器网络内节点的总数；εfs表示节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；εamp表示节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；dn-bs表示当前存活节点与基站之间的平均距离，Ci表示当前存活节点的平均中心度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据公式(2)分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)：
其中，r表示当前选举的轮数，Erem(i)表示节点i当前的剩余能量，Efir(i)表示节点i的初始化能量，g(i)表示节点i曾经当选簇头的次数。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个节点的簇头选举参数T(i)和所述最优簇头数目Kn，确定簇头，具体包括：
将所述每个节点的簇头选举参数T(i)由大到小排序；
选取所述排序中前最优簇头数目的簇头选举参数；
确定选取出的簇头选举参数对应的节点为簇头。
6.一种基站设备，其特征在于，包括：第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块和处理模块；
所述第一计算模块用于，计算最优簇头数目Kn，并计算最优簇头数目占无线传感器网络中所有节点的比例P0；
所述第二计算模块用于，计算所述无线传感器网络中当前存活节点的剩余能量的平均值Eave；
所述第三计算模块用于，根据所述P0、Eave、节点当前的剩余能量、节点的初始化能量、节点曾经当选簇头的次数和当前选举的轮数，分别计算每个节点的簇头选举参数；
所述处理模块用于，根据所述每个节点的簇头选举参数T(i)和所述最优簇头数目Kn，确定簇头。
7.如权利要求6所述的基站设备，其特征在于，所述第一计算模块具体用于，根据无线传感器网络覆盖范围的大小、节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量、当前存活节点与基站之间的平均距离和当前存活节点的平均中心度，计算最优簇头数目Kn。
8.如权利要求6所述的基站设备，其特征在于，所述第一计算模块具体用于，根据公式(1)计算最优簇头数目Kn：
其中，M表示无线传感器网络覆盖区域的范围，所述无线传感器网络覆盖区域的面积为M*M；N表示无线传感器网络内节点的总数；εfs表示节点发送方与节点接收方之间的距离小于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；εamp表示节点发送方与节点接收方之间的距离大于预设的距离阈值时功率放大所需要的能量；dn-bs表示当前存活节点与基站之间的平均距离，Ci表示当前存活节点的平均中心度。
9.如权利要求6所述的基站设备，其特征在于，所述第三计算模块具体用于，根据公式(2)分别计算每个节点的簇头选举参数T(i)：
其中，r表示当前选举的轮数，Erem(i)表示节点i当前的剩余能量，Efir(i)表示节点i的初始化能量，g(i)表示节点i曾经当选簇头的次数。
10.如权利要求6-9任一项所述的基站设备，其特征在于，所述处理模块具体用于，将所述每个节点的簇头选举参数T(i)由大到小排序；选取所述排序中前最优簇头数目的簇头选举参数；确定选取出的簇头选举参数对应的节点为簇头。
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