CN111935734B - 一种基于改进ap聚类的无线传感器网络分簇方法 - Google Patents

一种基于改进ap聚类的无线传感器网络分簇方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于改进AP聚类的无线传感器网络分簇方法NCA‑AP（a Novel Clustering Algorithm using improved Affinity Propagation），该方法包含系统模型、簇初始化、簇重构和簇维护四个部分。通过将簇头选举转换为AP聚类搜索簇中心，分别考量节点间距离、中心度以及节点剩余能量、节点间距离、中心度来计算节点相似度、吸引力和归属度，从而找到初始最优簇头集以及重构时的最优簇头集。通过定义两个阈值来触发簇内维护和簇分解，避免周期全网成簇导致的高能耗和簇头失效时的网络分割，有效提高网络可靠性和能量效率，延长网络生命周期。

Description

一种基于改进AP聚类的无线传感器网络分簇方法
技术领域
本发明涉及一种无线传感器网络分簇方法，特别是一种基于改进AP聚类的无线传感器网络分簇方法NCA-AP(a novel clustering algorithm using improved affinitypropagation)，通过搜索节点中心来成簇，并选取剩余能量多且靠近中心的节点为簇头，从而有效均衡网络能耗，延长网络生命周期。
背景技术
随着物联网和人工智能技术的发展，用于数据获取的无线传感器网络得到了广泛关注。无线传感器网络(WSNs)是一种大型无基础设施无线网络，由成千上万个传感器节点组成，并以自组织形式运行。因为无线传感器网络节点通常由电池供电，且工作环境恶劣，因此如何降低网络能耗一直是无线传感器网络的关键研究问题，而分簇是无线传感器网络一种有效节能方法。
目前已经提出了许多分簇方法，通常包含簇头选举、簇构建、重新成簇三个阶段。簇头选举是选择网络中性能优的节点来成为簇头，有的方法通过随机概率方式选举簇头，有的通过权值计算来选举簇头，也有的采用智能计算方法如粒子群、模糊逻辑、神经网络来选举簇头。簇构建是形成簇型拓扑结构，通常通过簇头广播其成簇报文，普通节点收到该报文并选择距其最近的簇头发送确认报文，成为其成员，从而形成簇。重新成簇是对现有簇进行维护，有的方法采用固定轮周期来全网重构簇，有的采用可变轮周期来重构簇。但是现有方法忽略节点中心度，忽略全网重新成簇高能耗，忽略轮中簇头可能早死，从而导致网络能量消耗不均衡，降低了网络的稳定性，减小了网络生命周期。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有分簇方法忽略节点中心度产生簇头分布不均，全网重新成簇产生高能耗，以及忽略簇头节点早死而导致网络不稳定和能耗不均衡问题，通过AP聚类来搜索簇中心，并选择剩余能量多并靠近中心的节点成为簇头。当簇头的剩余能量低于设定的阈值时，从簇内选出此时最优的节点成为簇头。此外，当簇内节点最大的剩余能量低于设定的另一个阈值时，将簇分解，每个节点加入距其最近的簇头，如果没有可加入的邻居簇头，则直接和基站通信。从而提高网络能量效率，延长网络生命周期。
本发明一种基于改进AP聚类的无线传感器网络分簇方法NCA-AP由四部分构成，即系统模型、簇初始化、簇重构和簇维护。系统模型为协议实现提供模型，具体包括网络模型和能量模型。簇初始化是在网络初始运行时通过AP聚类搜索簇中心，因此时所有节点初始能量相同，故仅考量节点间距离和中心度，位于簇中心的节点成为簇头。簇重构是当距基站最近的簇头剩余能量小于网络所有簇头能量的平均值时，通过AP聚类来重新成簇。簇维护是当网络中任意某簇簇头剩余能量低于设定的阈值时，重新选取该簇内最优的节点成为簇头，且当簇内剩余能量最高节点的值低于另一个设定阈值时，簇解散，每个节点加入距其最近的簇头或直接和基站通信。
所述的系统模型中网络模型为方形网络，基站BS位于监测区域外，100个节点随机分布在该区域内，每个节点具有唯一的ID。节点的能耗采用自由空间模型计算，具体包括数据发送和数据接收所消耗的能量。
所述的簇初始化是在网络开始时通过考量节点间距离和中心度来选择簇头，通过AP聚类计算节点的相似度、吸引力、归属度，以及加入阻尼系数加快算法收敛，减轻震荡影响，从而找到最优的簇内中心，即找到最优的节点成为簇头。
所述的簇重构是当离基站最近的簇头剩余能量小于网络所有簇头剩余能量平均值时，重新采用AP聚类来搜索簇中心，找到最优簇头。此时除了考量节点间距离和中心度外，还考量节点的剩余能量，重新计算节点的相似度、吸引力、归属度，找到簇内最优的节点成为簇头。
所述的簇维护是当网络中任意某簇簇头剩余能量低于设定的阈值时，选取该簇内最优的节点成为簇头。且当某簇剩余能量最高节点的值低于设定的另一个阈值时，该簇解散，每个节点加入距其最近的簇头或直接和基站通信。
本发明一种基于改进AP聚类的无线传感器网络分簇方法NCA-AP，包含系统模型、簇初始化、簇重构和簇维护四个部分。通过将簇头选举转换为AP聚类搜索簇中心，分别考量节点间距离、中心度以及节点剩余能量、节点间距离、中心度来计算节点相似度、吸引力和归属度，从而找到初始最优簇头集以及重构时的最优簇头集。通过定义两个阈值来触发簇内维护和簇分解，避免周期全网成簇导致的高能耗和簇头失效时的网络分割，有效提高网络可靠性和能量效率，延长网络生命周期。
附图说明
图1为本发明的网络收敛时间示意图；
图2为本发明的存活节点示意图；
图3为本发明的簇头和成员平均距离示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明，本发明一种基于改进AP聚类的无线传感器网络分簇方法NCA-AP包含系统模型、簇初始化、簇重构和簇维护四个部分。通过将簇头选举转换为AP聚类搜索簇中心，分别考量节点间距离、中心度以及节点剩余能量、节点间距离、中心度来计算节点相似度、吸引力和归属度，从而找到初始最优簇头集以及重构时的最优簇头集。通过定义两个阈值来触发簇内维护和簇分解，避免周期全网成簇导致的高能耗和簇头失效时的网络分割，有效提高网络可靠性和能量效率，延长网络生命周期。
所述的系统模型中网络模型为方形网络，基站BS位于监测区域外，100个同构的节点随机分布在该区域内，每个节点具有唯一的ID。基站和节点一旦部署就不可移动，节点间采用对称通信链路，所有节点可以获得自身的位置和剩余能量。节点的能耗模型采用自由空间模型计算，具体包括数据发送和数据接收所消耗的能量，即距离为d的两个节点之间发送或者接L bit的数据所消耗的能量如式(1)、(2)、(3)所示：
ETx(L,d)＝Eelec*L+εamp*L (1)
Figure GDA0003736099720000031
Figure GDA0003736099720000032
其中，Eelec是传感器节点发送或者接收1bit数据时电子电路所消耗的能量，εfs是采用自由空间模型时的放大参数，εmp是采用多路衰减模型时的放大参数，d0是距离阈值。
所述的簇初始化是在网络开始时通过考量节点间距离和中心度来选择簇头，通过AP聚类计算节点的相似度、吸引力、归属度，以及加入阻尼系数加快算法收敛，减轻震荡影响，从而找到最优的聚类中心，即找到最优的节点成为簇头。首先计算网络中节点的相似度矩阵S。
Figure GDA0003736099720000033
然后计算网络中节点X＝{x1,x2,x3....,xn}之间的吸引力，原始的r(i,k)、a(i,k)需要计算本节点和网络中其它所有节点之间的数值，这会消耗节点更多的能量且在无线传感器网络中节点有通信距离限制，因此在AP聚类算法的基础上将之优化，消息只是在邻居之间传播，且考虑了节点中心度。NC(Node-Centerality)是节点中心度，节点距离邻居节点的平均最短距离越小，则节点中心度值越高，说明节点在该区域中越重要。其中Ni为节点i的邻居节点数量，Sarea为计算的传感区域的面积。N(i)为节点i的邻居集合。
Figure GDA0003736099720000041
Figure GDA0003736099720000042
接着计算网络中节点X＝{x1,x2,x3...,xn}之间的归属度
Figure GDA0003736099720000043
再考虑阻尼系数λ，将其加到AP聚类算法中，能够有效减少算法迭代次数和运行时间，减轻震荡影响。
Figure GDA0003736099720000044
rnew(i,k)＝ρ*λ*rold(i,k)+(1-λ)*r(i,k) (9)
anew(i,k)＝ρ*λ*aold(i,k)+(1-λ)*a(i,k) (10)
式(9)和(10)中，下标old和new分别表示上一次和本次迭代更新的最终结果，λ(0＜λ＜1)为阻尼系数，λ越大消除震荡的效果越好，但收敛速度也越慢，反之亦然。最后确定初始聚类中心，式(11)中，若i＝k，则节点i自身是簇头；若i≠k，则节点k是节点i的簇头。
k＝argmaxk{a(i,k)+r(i,k)} (11)
所述的簇重构是当离基站最近的簇头剩余能量小于网络所有簇头剩余能量平均值时，重新采用AP聚类来搜索簇中心，找到最优簇头。此时除了考量节点间距离和中心度外，还考量节点的剩余能量，重新计算节点的相似度、吸引力、归属度，找到簇内最优的节点成为簇头。
Figure GDA0003736099720000051
是离BS最近的簇头的剩余能量，h是整个网络中总簇头数。
Figure GDA0003736099720000052
同样首先计算网络中节点的相似度矩阵S，式(13)中Enow节点当前能量，是Einit节点初始能量，di,bs是节点到BS的距离。
Figure GDA0003736099720000053
然后计算网络中X＝{x1,x2,x3...,xn}之间的吸引力r(i,k)，考虑了节点剩余能量，节点中心度和节点间距作为相似度的度量。节点剩余能量越少，中心度值越低则成为簇头的可能性越低。
Figure GDA0003736099720000054
同簇初始化一样，采用公式(8)～(11)选出剩余能量高、节点中心度值高的节点当选簇头。
所述的簇维护是当网络中任意某簇簇头剩余能量低于设定的阈值时，选取该簇内最优的节点成为簇头。且当某簇剩余能量最高节点的值低于设定的另一个阈值时，该簇解散，每个节点加入距其最近的簇头或直接和基站通信。簇重构后网络被化分成h个簇。为了减少周期全网成簇导致的高能量消耗，簇维护只在簇内进行。当任意簇hi中簇头的能量低于如式(15)所示的阈值p时(ni'是簇hi中成员节点数)，则在簇hi中选取T值最大的节点成为簇头，T值计算如式(16)所示。
p＝m*(Ebro+Eelec*ni') (15)
Figure GDA0003736099720000061
其中Ebro为簇头将数据传输至基站所需的能量，Eelec是传感器节点发送或者接收1bit数据时所消耗的能量，m是属于0到1之间的随机数，n′i是簇hi中成员节点数，此外，当某个簇中剩余能量最高节点的值低于如式(17)所示的阈值q时，则将该簇解散，解散后的节点向自己的邻居簇头广播自身的信息(剩余能量和ID)，邻居簇头接收到消息后将检查其簇的大小，若不接受该节点加入，则不回应该节点消息，若允许节点加入则向该节点发送自己的信息。节点接收所有邻居簇头的消息后，比较自己和簇头的距离以及簇头的剩余能量，选择距离最近且剩余能量最多的的簇头加入。若没有簇头回应该节点，则该节点直接将数据发送给基站。
q＝(Ebro+Eelec*n') (17)
为了验证本发明一种基于改进AP聚类的无线传感器网络分簇方法NCA-AP的性能，使用MATLAB仿真工具，对NCA-AP性能与LEACH、APSA、LEACH-AP进行比较分析。仿真参数如表1所示。
表1仿真参数设置
Figure GDA0003736099720000062
首先在不同轮数情况下与网络收敛时间的关系进行了分析，其结果如图1所示。从图中可见，NCA-AP网络的收敛时间分别比APSA和LEACH-AP快24.13％和33.51％。因为在NCA-AP中，一旦CH不适合作为CH，CH轮换仅在集群内部而不是整个网络中及时进行，这无疑会加速网络融合。
假设初始节点具有100％的能量，则从算法开始到由于能量耗尽而导致节点完全死亡的整个时间就是本文中提到的网络寿命，从图2可以看出，LEACH由于其随机的选择CH而只有1820轮的最短网络寿命。APSA和LEACH-AP的网络寿命比LEACH长得多，因为它们考虑了剩余能量，以避免选择具有低剩余能量的节点作为CH。运行1800回合时，APSA和LEACH-AP的存活节点数分别为44和31。此时，NCA-AP仍然有76个存活节点。此外，NCA-AP的存活节点数是逐渐减少，而没有突然而又没有大的下降，这表明由于其及时的更换CH而保持相对平衡的能量消耗。
最后对四种算法在不同轮数CH到CMs的平均距离进行了分析对比，结果如图3所示。与APSA，LEACH-AP和LEACH相比，NCA-AP可以大大减少集群内通信距离8.6％，24％和40.53％。在NCA-AP中，除了剩余能量和到BS的距离外，在选择CH时还考虑了节点中心性，这避免了选择远离群集中心的节点作为CH。
本发明的一种基于AP算法改进的分簇方法NCA-AP，为了解决无线传感器网络中CH分布不均和节点过早死亡的问题，基于改进的AP算法，采用剩余能量，到基站的距离和节点中心性三个影响因子用于CH的选择。此外，仅当CH的剩余能量低于预设阈值时，才在本地簇中进行及时的重新聚类。当簇中的CH不再适合作为CH时，发生簇分裂和融合。仿真结果表明，与APSA，LEACH-AP和LEACH相比，NCA-AP具有更高的能源效率，更快的网络收敛以及更长的网络寿命。

Claims (1)

1.一种基于改进AP聚类的无线传感器网络分簇方法NCA-AP，其特征在于：包含簇初始化、簇重构和簇维护三个部分，所述的簇初始化是在网络开始时通过考量节点间距离和中心度来选择簇头，通过AP聚类计算节点的相似度、吸引力、归属度，以及加入阻尼系数加快算法收敛，减轻震荡影响，从而找到最优的聚类中心，即找到最优的节点成为簇头；首先计算网络中节点的相似度矩阵S：
Figure FDA0003736099710000011
其中εfs为自由空间模型的能量消耗，εmp为多径衰落模型的能量消耗，di,bs为节点到基站的距离，di,k为节点k与节点i之间的距离，s(i,k)初始化为0，
然后计算网络中节点X＝{x1,x2,x3....,xn}之间的吸引力，
Figure FDA0003736099710000012
Figure FDA0003736099710000013
其中NC(Node_Centerality)是节点中心度，其中NI为节点i的邻居节点数量，Sarea为计算的传感区域的面积，N(i)为节点i的邻居集合，
接着计算网络中节点X＝{x1,x2,x3....,xn}之间的归属度
Figure FDA0003736099710000014
再考虑阻尼系数λ，将其加到AP聚类算法中，能够有效减少算法迭代次数和运行时间，减轻震荡影响，
Figure FDA0003736099710000015
rnew(i,k)＝ρ*λ*rold(i,k)+(1-λ)*r(i,k) ⑹
anew(i,k)＝ρ*λ*aold(i,k)+(1-λ)*a(i,k) ⑺
式(6)和(7)中，下标old和new分别表示上一次和本次迭代更新的最终结果，
Figure FDA0003736099710000021
为阻尼系数，λ越大消除震荡的效果越好，但收敛速度也越慢，反之亦然；最后确定初始聚类中心，式(8)中，若i＝k，则节点i自身是簇头；若i≠k，则节点k是节点i的簇头；
k＝argmaxk{a(i,k)+r(i,k)} ⑻
所述的簇重构是当离基站最近的簇头剩余能量小于网络所有簇头剩余能量平均值时，重新采用AP聚类来搜索簇中心，找到最优簇头；此时除了考量节点间距离和中心度外，还考量节点的剩余能量，重新计算节点的相似度、吸引力、归属度，找到簇内最优的节点成为簇头；
Figure FDA0003736099710000022
是离BS最近的簇头的剩余能量，h是整个网络中总簇头数；
Figure FDA0003736099710000023
同样首先计算网络中节点的相似度矩阵S，式(13)中Enow节点当前能量，Einit是节点初始能量，di,bs是节点到BS的距离；
Figure FDA0003736099710000024
然后计算网络中x＝{x1,x2,x3...,xn}之间的吸引力r(i,k)，考虑节点剩余能量，节点中心度和节点间距作为相似度的度量；节点剩余能量越少，中心度值越低则成为簇头的可能性越低；
Figure FDA0003736099710000031
同簇初始化一样，采用公式(5)～(8)选出剩余能量高、节点中心度值高的节点当选簇头；
所述的簇维护是当网络中任意某簇簇头剩余能量低于设定的阈值时，选取该簇内最优的节点成为簇头；且当某簇剩余能量最高节点的值低于设定的另一个阈值时，该簇解散，每个节点加入距其最近的簇头或直接和基站通信；簇重构后网络被化分成h个簇；为了减少周期全网成簇导致的高能量消耗，簇维护只在簇进行；当任意簇hi中簇头的能量低于如式(12)所示的阈值p时,则在簇hi中选取T值最大的节点成为簇头，T值计算如式(13)所示:
p＝m*(Ebro+Eelec*n′i) ⑿
Figure FDA0003736099710000032
q＝(Ebro+Eelec*n′i) ⒁
其中Ebro为簇头将数据传输至基站所需的能量，Eelec是传感器节点发送或者接收1bit数据时所消耗的能量,m是属于0到1之间的随机数，n′i是簇hi中成员节点数，此外，当某个簇中剩余能量最高节点的值低于如式(14)所示的阈值q时，则将该簇解散，解散后的节点向自己的邻居簇头广播自身的剩余能量和ID，邻居簇头接收到消息后将检查其簇的大小，若不接受该节点加入，则不回应该节点消息，若允许节点加入则向该节点发送自己的信息；节点接收所有邻居簇头的消息后，比较自己和簇头的距离以及簇头的剩余能量，选择距离最近且剩余能量最多的簇头加入；若没有簇头回应该节点，则该节点直接将数据发送给基站。
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