CN110191497A - 一种基于dbscan的leach算法改进方法 - Google Patents

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刘珍娟
张立臣
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Abstract

本发明公开了一种基于DBSCAN的LEACH算法改进方法，包括下述步骤：(1)输入含有n个节点的无线传感器网络；(2)设定两个初始参数，半径参数r和领域密度阈值MinPts；(3)标记所有对象均未被访问unvisited；(4)随机选择一个unvisited的节点p；(5)标记p为访问过的节点visited；(6)判断p的r领域节点个数不小于MinPts；(7)创建一个新簇C，并把p添加到C中；(8)初始化K为p的r领域中的节点集合；(9)遍历K中每一个节点p；(10)如果p的状态为visited，且K没有遍历完，则转到步骤(9)，如果K已经遍历完，则输出簇C；本发明提出的基于DBSCAN的LEACH算法改进方法，可以有效提高无线传感器网络的能源消耗和网络的生存时间。

Description

一种基于DBSCAN的LEACH算法改进方法
技术领域
本发明涉及无线传感器网络技术领域，具体涉及一种基于DBSCAN的LEACH算法改进方法。
背景技术
LEACH算法是基于无线传感器网络提出的一种路由算法，无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)融合了计算、通信和传感器这三项技术，是由大量的小型传感器所组成的网络，网络能源消耗和生存时间，是衡量一个无线传感器网络(WSN)路由算法的两个重要指标，而LEACH算法是针对无线传感器(WSN)提出的一种低功耗自适应聚类路由算法。
LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法的基本思想是以循环的方式随机选择簇头节点，将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点中，从而可以达到降低网络能源消耗、提高网络整体生存时间的目的；但是，LEACH算法存在簇首选择不均衡的问题，LEACH算法的簇首选择是为每一个网络节点随机给定一个初始值，然后通过对比一个阈值来确定该节点是否可以作为簇首，该方法会导致网络节点的簇首选择分布不均衡，从而降低无线传感器网络的能源消耗和网络生存时间。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于DBSCAN的LEACH算法改进方法，该方法能够提高无线传感器网络的能源消耗和网络生存时间。
本发明的目的通过下述技术方案实现：
一种基于DBSCAN的LEACH算法改进方法，包括下述步骤：
(1)输入含有n个节点的无线传感器网络；
(2)设定两个初始参数，半径参数r和领域密度阈值MinPts；
(3)标记所有对象均未被访问unvisited；
(4)随机选择一个unvisited的节点p；
(5)标记p为访问过的节点visited；
(6)判断p的r领域节点个数不小于MinPts；
(7)创建一个新簇C，并把p添加到C中；
(8)初始化K为p的r领域中的节点集合；
(9)遍历K中每一个节点p；
(10)如果p的状态为visited，且K没有遍历完，则转到步骤(9)，如果K已经遍历完，则输出簇C；
(11)将p标记为visited；
(12)如果p的r领域节点个数不小于MinPts，则将p的r领域内的节点全部添加到K中；
(13)如果p还不属于任何簇C，则将p添加到簇C中；
(14)如果N个节点的状态全部为visited，则算法结束，将这N个节点分成了m个簇，C＝{C1,C2,…,Cm}。
本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：
(1)本发明提出的基于DBSCAN的LEACH算法改进方法，可以有效提高无线传感器网络的能源消耗和网络的生存时间；LEACH算法的簇首选择是为每一个节点随机给定一个初始值，然后通过对比一个阈值来确定该节点是否可以作为簇首，该方法会导致网络节点的簇首选择分布不均衡，从而降低无线传感器网络的能源消耗和网络生存时间；
(2)本发明可以对任意形状分布的无线传感器网络进行聚类；
(3)本发明簇首的选择稳定，对异常数据不敏感；
(4)本发明不用事先确定需要将无线传感器网络的N个节点分为几类。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
本发明提出一种基于DBSCAN的LEACH算法改进方法，通过改进LEACH算法中存在的簇首选择不均衡的问题，利用DBSCAN基于密度的空间聚类算法，对无线传感器网络(WSN)的N个节点进行聚类，将聚类中心作为LEACH算法中的簇首选择，可以有效解决LEACH算法中簇首选择不均衡的问题。
如图1所示，一种基于DBSCAN的LEACH算法改进方法，包括下述步骤：
(1)输入含有n个节点的无线传感器网络；
(2)设定两个初始参数，半径参数r和领域密度阈值MinPts；
(3)标记所有对象均未被访问unvisited；
(4)随机选择一个unvisited的节点p；
(5)标记p为访问过的节点visited；
(6)判断p的r领域节点个数不小于MinPts；
(7)创建一个新簇C，并把p添加到C中；
(8)初始化K为p的r领域中的节点集合；
(9)遍历K中每一个节点p；
(10)如果p的状态为visited，且K没有遍历完，则转到步骤(9)，如果K已经遍历完，则输出簇C；
(11)将p标记为visited；
(12)如果p的r领域节点个数不小于MinPts，则将p的r领域内的节点全部添加到K中；
(13)如果p还不属于任何簇C，则将p添加到簇C中；
(14)如果N个节点的状态全部为visited，则算法结束，将这N个节点分成了m个簇，C＝{C1,C2,…,Cm}。
本发明的一些基本概念：
无线传感器网络：由大量的小型传感器所组成的网络；
LEACH算法：是针对无线传感器(WSN)提出的一种低功耗自适应聚类路由算法；
DBSCAN算法：是一种基于密度的空间聚类算法；
节点：无线传感器网络中每一个传感器我们把它当作一个节点；
r领域：节点p的r领域，表示以p为节点，r为半径的空间，参数r>0，是初始化指定每个节点的领域半径值；
MinPts：节点p的r领域内的节点数量。
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法是一种基于密度的空间聚类算法，基本思想是通过样本点是否紧密相连来判断是否属于同一个簇。该算法将具有足够密度的区域划分为一个簇，并且在具有噪声的样本空间可以发现任何形状的聚类簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。
本发明提出的基于DBSCAN的LEACH算法改进方法，可以有效提高无线传感器网络的能源消耗和网络的生存时间；LEACH算法的簇首选择是为每一个节点随机给定一个初始值，然后通过对比一个阈值来确定该节点是否可以作为簇首，该方法会导致网络节点的簇首选择分布不均衡，从而降低无线传感器网络的能源消耗和网络生存时间；本发明可以对任意形状分布的无线传感器网络进行聚类；簇首的选择稳定，对异常数据不敏感；不用事先确定需要将无线传感器网络的N个节点分为几类。
上述为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述内容的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于DBSCAN的LEACH算法改进方法，其特征在于，包括下述步骤：
(1)输入含有n个节点的无线传感器网络；
(2)设定两个初始参数，半径参数r和领域密度阈值MinPts；
(3)标记所有对象均未被访问unvisited；
(4)随机选择一个unvisited的节点p；
(5)标记p为访问过的节点visited；
(6)判断p的r领域节点个数不小于MinPts；
(7)创建一个新簇C，并把p添加到C中；
(8)初始化K为p的r领域中的节点集合；
(9)遍历K中每一个节点p；
(10)如果p的状态为visited，且K没有遍历完，则转到步骤(9)，如果K已经遍历完，则输出簇C；
(11)将p标记为visited；
(12)如果p的r领域节点个数不小于MinPts，则将p的r领域内的节点全部添加到K中；
(13)如果p还不属于任何簇C，则将p添加到簇C中；
(14)如果N个节点的状态全部为visited，则算法结束，将这N个节点分成了m个簇，C＝{C1,C2,…,Cm}。
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