CN110972228B - 一种基于认知无线传感器网络的分簇路由方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无线通信技术，为基于认知无线传感器网络的分簇路由方法，包括步骤：动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道和节点间的距离对认知无线传感器网络范围内的节点进行聚类分簇，构建分簇拓扑结构；事件触发数据路由，根据所构建的分簇拓扑结构，将认知无线传感器网络各个区域触发的数据以簇内汇聚和簇间中继交替迭代的方式转发至汇聚节点；基于频谱变化和通信服务质量的自适应重新分簇：基于主用户PU行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发认知无线传感器网络进行自适应重新分簇。本发明在延长网络监控周期的同时，也可有效提升网络的频谱利用率和能量效率。

Description

一种基于认知无线传感器网络的分簇路由方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术，具体为基于认知无线传感器网络的分簇路由方法。

背景技术

随着移动无线通信技术的快速更新换代，接入网络的设备正以海量级的速度增长。传统的“静态条块分割”策略使得授权与非授权频谱使用极度不均衡，频谱资源的使用情况日益严峻。认知无线电(Cognitive Radio，CR)的问世为解决人满为患的ISM(工业、科学和医疗)非授权频段提供了新的思路。

同时，无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)随着近几十年的发展，在环境监测、感知等领域发挥着越来越重要的作用。为了应对频谱资源稀缺的挑战，传统的无线传感器网络正借助认知无线电技术的高效频谱利用的优势，逐步向认知无线传感器网络(cognitive radio sensor networks，CRSN)过渡。

认知无线传感器网络是一种具有感知无线电功能的传感器网络，同时也是一种可以理解自身所处环境并结合从环境获取的信息来调整通信的智能网络。CRSN节点(未授权或二级用户(Secondary User，SU))通过频谱感知来获取主用户(Primarily User，PU)未使用的空闲频谱。在不干扰PU通信的前提下，CRSN节点可以伺机使用这些空闲信道进行传输。

生产环境的多样性要求必须具有复杂、异构的网络才能满足其实时监测的需求。复杂网络中数据通信又必须依赖高效、全面的路由协议，才能为其从多条路径中选择一条“性价比”最高的路径。在频谱资源稀缺地区，采用基于认知无线传感器网络进行环境监控已成为难题。分簇的拓扑结构可以解决平面结构的数据拥堵、能耗大等问题，在实际生产环境中较为适用。因此，CRSN分簇路由算法逐渐成为近年的研究热点。

发明内容

针对频谱资源稀缺地区的环境监控问题，本发明提出一种基于认知无线传感器网络的分簇路由方法，在延长网络监控周期的同时，也可有效提升网络的频谱利用率和能量效率。

本发明所采用的技术方案为：一种基于认知无线传感器网络的分簇路由方法，包括以下步骤：

S1、动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道和节点间的距离对认知无线传感器网络范围内的节点进行聚类分簇，构建分簇拓扑结构；

S2、事件触发数据路由，根据步骤S1构建的分簇拓扑结构，将认知无线传感器网络各个区域触发的数据以簇内汇聚和簇间中继交替迭代的方式转发至汇聚节点；

S3、基于频谱变化和通信服务质量的自适应重新分簇：基于主用户PU行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发认知无线传感器网络进行自适应重新分簇。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

S1.1、分簇构建的起始与结束：从检测到第一个事件开始，源节点通过广播消息启动认知无线传感器网络的聚类过程直至分簇构建完成，将分簇数融合至最优簇数；

S1.2、邻居分簇对合并形成分簇：在簇数达到最优簇数之前，每轮迭代都伴随着分簇间距离、通信能耗以及所有分簇相邻簇权重矩阵的更新；每轮迭代每个分簇都向自己的邻居分簇发送合并请求，但只有权重最大的邻居分簇回复同意合并请求，只有相互为最大权重的邻居分簇对才进行合并。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

S2.1、建立能耗均衡的簇头轮换机制：在每一轮路由节点迭代结束后，对各分簇的簇头进行更新；

S2.2、建立簇内与簇间传输的频谱决策及相应转发机制：采用载波侦听多路访问/冲突避免和时分多址相结合的混合介质访问方式来接入信道；

S2.3、簇内汇聚和簇间中继：簇内汇聚按簇内节点能否单跳传输至节点CH分为直传和簇内中继转发两种形式；簇间中继按是否需要其它分簇的节点作为中继进行转发，分为网关节点或包转发节点-网关节点两种情况。

在步骤S1中，在分簇过程中对各分簇大小的平衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率。

在步骤S2中，引入新的能耗均衡策略来提升网络寿命；所述新的能耗均衡策略为：低能节点在下一轮触发中不再担任簇头的能耗均衡策略。

与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：为了适应主用户PU行为改变和保证主次用户的通信服务质量(QoS，Quality of Service)，本发明引入自适应频谱的重新分簇机制。在检测到源节点触发事件后，通过簇内汇聚和簇间中继迭代，将数据以单跳或多跳传输至汇聚节点sink。对于离sink较近的CH能耗过快引起网络寿命缩减的现象，采用能耗均衡方案，选取部分低能节点在下一轮路由中不再担任簇头。仿真结果表明，本发明在频谱利用率、网络生存期以及能效等方面均具有一定改进，在延长网络监控周期的同时，也可有效提升网络的频谱利用率和能量效率。

附图说明

图1为本发明中CRSN分簇结构与监控数据采集的结构示意图；

图2为本发明的总体工作流程图；

图3为本发明中DSEB的频谱感知分簇算法流程图；

图4(a)-图4(e)为本发明分簇构建的合并迭代过程示意图；

图5为本发明DSEB中的事件触发路由的流程图；

图6为本发明簇内汇聚中的直传和簇内中继的示意图；

图7为本发明簇间中继的网关节点和包转发节点-网关节点的示意图；

图8为本发明QoS触发重新分簇的示意图；

图9为本发明中低能节点个数与能耗均衡性的关系图；

图10为本发明中低能节点个数与网络生存期的关系图；

图11为本发明中不同算法间CRSN节点个数与网络生存期间的关系图；

图12为本发明中不同算法间主用户个数与网络平均频谱利用率的关系图；

图13为本发明中不同算法间不同节点个数与能效的关系图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图，对本发明的实施方式进行详细描述，但本发明的实施方式并不限于此。

本发明是研究面向单层网络结构的CRSN分簇路由，它与双层网络结构的最大差别是CRSN节点除具有数据采集功能外，还需担当起转发其它节点数据的角色。网络中的CH、CM以及网关节点本质上都是相同的CRSN节点，只是在采集转发数据过程起到不同的作用。本发明采用频谱自适应变化的分簇机制和为延长生存周期而采用能耗均衡策略，具体如下：

一、建立基于认知无线传感器网络的监控模型与评价指标

1.1基于认知无线传感器网络的监控模型：

认知无线传感器网络继承和发展于认知无线电网络与无线传感器网络，因此它们的部分约定在CRSN中也适用。

CRSN的分簇结构与监控数据采集示意如图1所示，可调参数及意义、固定参数及取值可详见表1。假设N个具有频谱感知能力的CRSN节点随机均匀分布在面积为Area待监测区域，每个节点的最大通信半径为R_su，在节点部署之初，每个CRSN传感器节点都记录了该区域内其他CRSN传感器节点的位置；汇聚节点sink位于监测区域的中心。

该待监测区域还存在P个主用户(Primarily User，PU)，主用户是该待监测区域频谱的授权用户，对信道具有优先接入权。在每个PU用户的通信保护范围内，SU用户(Secondary User，未授权或二级用户)可以伺机接入PU用户未使用的空闲频谱，但不得占用或干扰PU用户正在使用的信道，在PU用户回收或返回授权信道时，SU用户应立即停止通信，方框中所标识的信道即为该区域节点可用信道。可用信道指特定频带中的频谱空洞，本监测模型假设可能的频谱空洞的集合形成3个非重叠信道的频谱池，每个信道有对应ID，因此总可用信道列表可表示为：

Chan(n_i or p_i)＝{1,2,3}

1.2模型评价指标：

认知无线传感器网络的生存期定义为节点首次通过频谱感知分簇进行事件触发路由直至网络中的任意一个节点能量耗尽所历经的周期。

由于本发明是基于事件触发的数据路由，并且在现实环境中监测事件的触发机制是随机均匀的，触发次数表示触发源节点将触发信息数据包路由至汇聚节点的轮数。因此，网络寿命的等价表征是网络中任意一个节点能量耗尽前成功完成数据路由的次数。

其次，监测区域外围的节点必须通过簇间中继才能与汇聚节点sink通信，这必然导致网络中的节点能耗不均衡，将所有节点在网络生存期终止时剩余能耗的方差作为网络能耗均衡性的度量标准。因此，网络的能耗均衡性可表示为：

由于从分簇到数据传输过程路径节点的选择与相邻节点有关，因此，邻居节点的定义是两个传感器节点位于彼此的通信范围内，并且节点相互之间至少有一个公共的信道。通过执行邻居发现协议，网络中的各节点可以共享它们的单跳邻居、位置、剩余能量以及可用信道。

此外，最优簇数是与网络寿命和频率利用率有关的重要参数，分簇数量太多会造成数据转发跳数过大，引起较大的端到端延迟；分簇数量过小会引起节点间的距离增大，进而增大通信开销和减弱能耗的均衡性，同时导致频谱共享的效率降低。最优簇数的计算式采用DSAC分簇算法的结论，即最优簇数K_opt表示为：

其中，N是网络中节点个数；d_max＝R_su，表示SU用户的最大传输距离，ρ表示网络的节点密度，在本模型中，

能效与频效是当今5G移动无线通信技术的两个重要衡量标准。频谱利用率是认知用户通过频谱检测使用的频谱，占授权用户没有利用的活动频谱或频谱空穴总址的比例。但这一定义过于笼统，将它与CRSN实际应用的时空特性相结合起来，信道l的频谱利用率U^l可细化地定义表示为在信道l上成功完成一次数据传输的概率。由此可知所有信道的平均频谱利用率可表示为：

其中，L是一个分簇中可用信道的总条数。因为CRSN分簇结构的数据初始采集节点的发送源节点一定是簇成员节点，目标节点是簇头节点，所以上式在单个分簇的平均频谱利用率可转化为：

其中，N_{intra_cluster}表示分簇节点个数。因此整个网络的频谱利用率U_network可定义为网络中所有分簇频谱利用率的平均值：

二、基于动态频谱和能耗均衡的分簇路由

随着对生产环境实时监测难度的加大和5G技术对频谱效率与能量效率的注重，认知无线传感器网络得到快速发展。

基于事件驱动的CRSN分簇路由协议一般主要分为分簇构建和数据传输两个阶段，分簇构建采用的算法多数都是在传统聚类算法基础上融入特定类型应用所考虑的因素；数据触发路由是在分簇结构上选择构成数据转发路径的节点。设计难点主要是触发数据包由源节点开始直至转发至汇聚节点过程中，当前节点根据自身和其它节点信息乃至网络的状态选择最适合的下一跳节点，这也是路由协议的关键。本发明监测模型数据采集的总架构如图2。

此外，主用户行为改变会引起频谱可用性的变化，节点能耗不均衡必然引起网络寿命缩减，因此基于实时可用频谱和传输服务质量的自适应重新分簇将有利于改善网络的传输质量和提高网络生存期。

2.1动态频谱感知分簇

频谱感知分簇过程的核心思想采用层次聚类算法AGNES，主要流程框架如图3所示，由分簇合并和分裂两部分组成。从检测到第一个事件开始，源节点通过广播消息启动网络聚类过程直至分簇构建完成，将分簇数融合至最优簇数k。在簇数达到最优簇数之前，每轮迭代都伴随着分簇间距离、通信能耗以及所有分簇相邻簇权重矩阵的更新；每轮迭代每个分簇都向自己的邻居分簇发送合并请求，但只有权重最大的邻居分簇回复同意合并请求，只有相互为最大权重的邻居分簇对才进行合并。

CRSN节点初始时刻各自为一个分簇，邻居节点集合等价于邻居分簇集合；节点的可用信道也等价于分簇的可用频谱。每个CRSN节点根据第二节中邻居节点的定义获取与自身位置和可用信道相关的邻居节点列表。采用自底向上的聚合策略，由邻居分簇对经过多次迭代融合完成分簇的构建。

为了确保分簇间通信链路的完整性，分簇间距离必须小于节点的通信半径。分簇距离定义为两个不同簇间簇内节点间的最大距离，例如给定两个分簇C_i,C_j，x和y分别是属于C_i和C_j的簇内节点，簇间距离为：

权重矩阵中分簇C_i与分簇C_j的权重计算式为：

其中，E_cluster(C_j)表示被合并分簇的平均节点能量，

表示分簇可用频谱的条数，D_{inter_clusters}(C_i,C_j)是分簇C_i与C_j之间的距离。

通过在层次聚类过程对各分簇的节点个数引入奖励和惩罚因子，来提高分簇间节点个数的均衡性，这种分簇的效果有利于提高频谱利用率。各分簇的可用信道条数L只与分簇、PU位置及PU活动有关，可视为定值。而网络总的节点个数S是确定的。因此，组成网络各分簇的节点个数越均衡，即各分簇的节点个数的方差越小，网络的平均频谱利用率越大。分簇构建实例的合并过程如图4(a)-4(b)所示。其中，图4(a)是在100*100m²监测区域内随机生成20个CRSN节点(o)和3个PU用户

汇聚节点sink的坐标为(50,50)。3个半径为40m的圆分别表示各个主用户PU的通信保护范围，图4(a)-4(e)中每个节点上方的数字表该节点ID，图4(a)下方的数字表示PU行为未改变前该节点可使用的空闲信道。经过四轮迭代合并，网络由最初20个分簇融合成为4个分簇。图4(b)-4(e)中，+、o、x、□、△、▽、◇等同一形状的节点表示属于同一分簇。

2.2事件触发数据路由

新的能耗均衡性解决方案：部分节点频繁担任簇头或网关会引起网络能耗不均衡进而缩短网络寿命，对此提出了针对能耗均衡性的改进方案：在每一轮触发事件路由结束后，对节点的剩余能耗进行排序，选取一定数量的低能节点在下一轮路由转发中不再担任簇头。这种简单的机制可以明显增大网络能耗均衡性，从而延长网络寿命。

将每轮结束后低能节点的数量设为N_{Low_energy}，N_{Low_energy}取值与最优的分簇数有关，下面将会对其不同取值展开讨论。仿真验证得到最佳的计算式：

也就是说，需要建立能耗均衡的簇头轮换机制：由于单个汇聚节点sink的结构和多跳传输的机制必然会引起靠近它的节点由于频繁的数据转发通信而造成开销过大，从而导致网络中各个节点的能耗较为不均衡。同时，分簇的拓扑结构决定了簇头在数据通信中担任主要角色。因此，在每一轮路由节点迭代结束后，对各分簇的簇头进行更新。簇头轮换机制可以延长网络的生存期。分簇内部选取节点CM担任节点CH的权重计算式为：

其中，N(neightbors)表示当前包转发节点的邻居节点的个数。

同一分簇节点频谱感知的结果往往是相似的，如果节点仅根据其各自的频谱决策结果尝试访问信道，则冲突概率增加。此外，由于节点运行相同的算法，当发生冲突时，它们都会尝试切换到另一个通道，使前一个通道为空并再次在新通道上发生冲突。模型采用载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)和时分多址(TDMA)相结合混合介质访问方式降低信道接入冲突的概率。因此本步骤还需建立簇内与簇间传输的频谱决策及相应转发机制：

CRSN中的频谱决策对于提高整体频谱利用率并最大化功率效率至关重要。对于簇内汇聚与簇间转发的频谱决策问题，本发明采用载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)和时分多址(TDMA)相结合的混合介质访问方式来接入信道。其中，TDMA用于簇内通信，若簇内出现同时触发的节点数大于可用信道数，多个节点CM可以根据节点CH为其分配的时隙向节点CH汇聚感知数据；CSMA/CA用于簇间数据传输，每当簇头往汇聚节点sink或网络节点进行数据转发时，采用“先听后发”的载波侦听方式，发送数据前先对信道进行侦听，如果信道忙就随机等待一段时间再侦听和发送，从而降低信道接入冲突的概率。

分簇构建完成后，CRSN会周期性的监测事件集合中的特定事件发生与否。在待检测事件产生触发电流之前，CRSN节点处于低功耗的休眠状态。一旦检测到触发电流，源节点将根前述载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)和时分多址(TDMA)相结合的混合介质访问方式，把数据包往簇头或网关节点进行转发。

其中，源节点作为首个当前节点。若当前节点是CM，则通过簇内汇聚中的某种方式将数据包转发至对应分簇的簇头，再进入下一轮路由迭代。若当前节点是CH，判断sink是否处于一跳传输半径范围内。若条件成立，则当前CH直接将数据包传输给sink，本次事件路由结束；否则，当前CH会以簇间中继中的某种方式将数据包中继至下一跳节点，下一跳节点再次重复上述的判断过程，直至迭代传输至当前节点为sink。

簇内汇聚和簇间中继：因为监测区域的大范围性和节点的通信距离受限之间的矛盾会造成少量簇内节点无法直接与相应簇头一跳通信以及多数分簇的簇头无法直接与汇聚节点sink进行通信。

簇内汇聚按当前触发节点或中继节点的一跳范围R_su内可否直接传输至节点CH，分为直传和簇内中继两种形式。其详细情形见图6，图中包括了两种簇内汇聚情形，情形1是当前触发节点或中继节点的一跳范围R_su内可直接传输至CH，图6中的{T、N、S}，则用直传的方式进行簇内汇聚；否则情形2如簇成员Q，则需要从簇内其它CM中选择一个节点中继转发至CH。

簇间中继按是否需要其它分簇的节点作为中继进行转发，可分为网关节点或包转发节点-网关节点两种情况。这两种中继方式的差别是当前CH的一跳通信范围R_su内是否有其它分簇的候选网关节点。其详细情形见图7，图中也包括了两种簇内汇聚情形，情形3是簇头I可从候选网关节点集合{R、P、M、Q}选出一个最佳的网关作为下一跳的中继；而情形4中簇头A的候选网关节点集合为空，因此它必须从候选包转发节点{B、C}中选出一个最佳的包转发节点，再以该包转发节点为当前节点选择网关节点(与情形3一致)。网关节点权重CGNW的计算式如下：

其中，α、β、γ是为了避免靠近汇聚节点sink的节点被频繁选为网关而设置的权值，α+β+γ＝1，大小与路径中节点到sink的距离成正比。数据包转发节点权重PFNW为：

其中，Q表示候选网关所属分簇的个数。E_next-cluster是各分簇的候选网关平均剩余能量与对应簇头剩余能量的乘积。D_next-sink表示各分簇的候选网关到簇头平均距离与簇头到sink距离的乘积，N_{chan(cluster)}表分簇频谱条数。

为了达到更好的监测效果，DSEB(Dynamic Spectrum and Energy Balance，动态频谱和能耗均衡)在传输过程中还加入部分优化细节。在所有的候选网关节点中，假如存在优质簇头(权值在所有候选网关中排前1/4)，优先选取它作为网关节点以减少跳数。为了避免多跳路由出现重复，候选网关除了不选择当前事件已传输过的路由节点，已传过路由节点所在簇的其它节点也被排除。

CRSN中节点能耗与WSN一致，节点之间通信功耗构成了网络主要能耗。簇内与簇间的通信功率的计算沿用通过最小化网络通信能耗来求解最优簇数的分簇算法DSAC。网络事件触发路由的详细流程如图5。

三、基于频谱变化和QoS的自适应重新分簇

大量统计实验表明：能耗不均衡是因为某一次的分簇不合理而导致某个节点过于频繁的担任簇头，致使该节点的能耗过快。因为模型采用平均的触发次数作为网络生存期的衡量标准，所以路由次数(触发次数)也可用来表征网络的通信服务质量QoS。本发明采用前10次模型平均的路由次数作为最终模型度量依据，将路由次数和节点总能量进行n等分，假如最低能量的节点跨越某一能量区间时网络未完成相应的触发路由次数，表明网络模型本次分簇效果欠佳，需要重新分簇。当然，重新分簇的频率与能量区间数量n成正比，是需要重点讨论的参数，因为频繁的重新分簇也会引起网络快速死亡。

由于频谱空洞是取决于特定时间和地点的PU活动，因此当PU行为改变时SU不得不切换信道进行传输甚至引起较高的端到端延迟和重路由。因此，为保护PU接入信道的优先权并且保证SU的正常通信，CM一个重要任务就是检测PU。

设前10次路由次数为A，区间步长为

用event_i来表示最低能量节点进入对应能量区间上限i时的触发次数，最低能量节点小于80时的事件次数为event₈₀，以此类推记最低能量节点跨越60、40、20时的路由次数分别为event₆₀、event₄₀、event₂₀。

每逢最低能量的节点在跨越一个能量区间时，其路由次数若大于前十次触发次数的五等分对应值，则可不用重新分簇，也即表示分簇效果满足传输要求，记为下列公式(1)、(2)及(3)，分别表示重新分簇之后传输效果得到了改善而无需重新分簇。因此，完成路由的次数只需满足公式(1)、(2)及(3)的任何一条，都无需重新分簇。否则，与频谱可用性变化一致，都会引起重新分簇以改善分簇效果。重新分簇的触发机制示意如图8。

event_20i>i*Step，其中i＝1，2，3，4 (1)

event_20*(i+1)-event_20i>Step，其中i＝1，2，3 (2)

其中i＝1，2，3 (3)

四、仿真与结果分析

仿真结果如表1所示。

表1仿真参数

在自适应重新分簇中，频谱空洞是取决于特定时间和地点的PU活动，而认知无线电使用的前提是保护PU的通信不受干扰，因此自适应频谱的重新分簇不仅可以保护PU接入信道的优先权，也可以一定程度的提高频谱利用率。

本仿真实验主要是基于MATLAB平台随机生成多个CRSN节点和PU，在任意时间任意节点的触发源事件，令仿真实验更符合现实的监测场景，仿真模型的其它参数设置如下：Area＝150*150m²，E_ni＝100，N与P的大小取决于具体仿真实验，S_location＝{75,75}，R_su＝50m，R_pu＝40m，Chan＝{1,2,3,4,5}。其它参数见表1。由于路由效果受随机生成节点位置的制约较大，仿真传输结果一般波动也较大，因此本节的仿真均是取50次平均的计量结果。

4.1算法内部参数调整比较仿真实验

能耗的均衡性与网络的生存期和节点最终能耗有很多关系，由于节点位置的非均匀分布必然引起网络能耗的不均衡，尤其是靠近sink的簇头节点。为了提高能耗的均衡性，我们通过在特定的触发轮次选择一定数量剩余能量最低的节点在下一轮路由中不再担任簇头，其中低能节点个数的选取至关重要。

大量实验表明低能节点个数取值与最优分簇数k相关。在图9中，无论总的CRSN节点数N是25、30或35个，随着迭代的低能节点个数k/5增大至k的过程中，整个网络的剩余节点能量方差越来越小，即网络的能耗均衡性越来越优。

此外，低能节点的个数并不是越大越好，因为相比于能耗的均衡性，现实中往往更关注网络寿命，由3.1节可知，基于事件驱动的AD hoc网络衡量网络寿命的一个重要指标就是生存期内总的触发次数。由图10可以看出，为了实现网络最长的生存期，下一轮不担任簇头的低能节点个数的最佳计算公式是：k/3。这是因为低能节点在网络中往往都是处于靠近sink的中继位置，假如所有的这些节点在下一轮中都不担任簇头，源节点触发的数据就会因为通信距离受限而选择“绕道”传输至sink，这样必然会引起网络中的其它节点损耗更多的能量甚至出现丢包的现象，进而导致缩短网络生存期。

4.2基于不同聚类算法的CRSN分簇路由比较

能量效率与频谱利用率是无线通信的重要衡量标准。接下去的仿真实验中，将主要在不同算法之间讨论网络的网络生存期、能效和频谱利用率等。

因为网络的监测面积固定，随着CRSN节点个数的增加，网络可以完成数据转发路由的次数越来越多。图11所示，在PU取5个情况下，网络的平均生存期曲线随着节点个数的增加而上升。对比DSEB算法、基于k-medoid聚类和ERP的CRSN路由三条曲线也可看出，基于DSEB算法的路由具有更高的平均网络生存期，从而完成更持久的监测任务。当然，对于不同的检测环境，网络中的节点个数也并不是越多，网络的整体性能就越佳，而是应该针对特定监测面积、主次节点个数、保护范围以及节点的通信范围来选取最佳的CRSN节点个数，从而获得整体性能的提升，不会造成资源的浪费。

此外，由于主次用户间频谱互补的特殊关系，主用户的数量会对频谱利用率产生较大影响。文献提到认知网络的频谱利用率会随着主用户数量的增加而提升。图12也表明了这种关系，主用户数量越多，网络二级用户的频谱利用率越高；并且DSEB的频谱利用率略高于ERP，但相比于k-medoid聚类路由，基于DSEB的频谱利用率提升了10-15个百分点。这是因为k-medoid聚类方案仅仅考虑欧式距离或应用场景的相关因素，忽略了节点间的邻居关系并且对各分簇的大小是不可控的。而DSEB采用的Agnes层次聚类是自底向上凝聚算法，用分簇距离来量化规定邻居分簇，通过邻居簇的合并与分裂的方式进行建簇。同时DSEB还引入惩罚因子来提高各分簇节点数的平衡，从而有效的提升频谱利用率。

由于CRSN节点继承了WSN硬件资源受限的不足，能效问题将直接影响网络监测功能的实现。本文结合事件触发的特性将网络的能效定义为：当网络中第一个节点能量耗尽时，整个网络平均每消耗单位节点能量所能完成的数据路由的次数。如图13在节点数一定的情况下，网络每消耗单位节点能量，基于DSEB路由比ERP和K-medoid聚类路多完成大约0.2和0.4次的数据转发。所以在完成相同次数的从源节点到sink路由转发中，采用DSEB的方案会比其它两种算法节省能量。

上述实施例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实施例的限制，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 (4)

1.一种基于认知无线传感器网络的分簇路由方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法AGNES结合频谱感知获取的可用信道和节点间的距离对认知无线传感器网络范围内的节点进行聚类分簇，构建分簇拓扑结构；

S2、事件触发数据路由，根据步骤S1构建的分簇拓扑结构，将认知无线传感器网络各个区域触发的数据以簇内汇聚和簇间中继交替迭代的方式转发至汇聚节点；

S3、基于频谱变化和通信服务质量的自适应重新分簇：基于主用户PU行为变化引起的可用信道改变，触发认知无线传感器网络进行自适应重新分簇；每逢最低能量的节点在跨越一个能量区间时，其路由次数若大于前十次触发次数的五等分对应值，则不用重新分簇，否则，与频谱可用性变化一致，都引起重新分簇以改善分簇效果；

步骤S1包括以下步骤：

S1.1、分簇构建的起始与结束：从检测到第一个事件开始，源节点通过广播消息启动认知无线传感器网络的聚类过程直至分簇构建完成，将分簇数融合至最优簇数；

S1.2、邻居分簇对合并形成分簇：在簇数达到最优簇数之前，每轮迭代都伴随着分簇间距离、通信能耗以及所有分簇相邻簇权重矩阵的更新；每轮迭代每个分簇都向自己的邻居分簇发送合并请求，但只有权重最大的邻居分簇回复同意合并请求，只有相互为最大权重的邻居分簇对才进行合并；

权重矩阵中分簇C_i与分簇C_j的权重计算式为：

其中，E_cluster(C_j)表示被合并分簇的平均节点能量，

表示分簇可用频谱的条数，D_{inter_clusters}(C_i,C_j)是分簇C_i与C_j之间的距离。

2.根据权利要求1所述的分簇路由方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

S2.1、建立能耗均衡的簇头轮换机制：在每一轮路由节点迭代结束后，对各分簇的簇头进行更新；

S2.2、建立簇内与簇间传输的频谱决策及相应转发机制：采用载波侦听多路访问/冲突避免和时分多址相结合的混合介质访问方式来接入信道；

S2.3、簇内汇聚和簇间中继：簇内汇聚按簇内节点能否单跳传输至节点CH分为直传和簇内中继转发两种形式；簇间中继按是否需要其它分簇的节点作为中继进行转发，分为网关节点或包转发节点-网关节点两种情况。

3.根据权利要求1所述的分簇路由方法，其特征在于，步骤S1中，在分簇过程中对各分簇大小的平衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率。

4.根据权利要求1所述的分簇路由方法，其特征在于，步骤S2中，引入新的能耗均衡策略来提升网络寿命；所述新的能耗均衡策略为：低能节点在下一轮触发中不再担任簇头的能耗均衡策略。

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