CN112822653A - 一种无线传感器网络中的分簇路由方法 - Google Patents

Abstract

一种无线传感器网络中的分簇路由方法，所述方法包括以下步骤：①设定WSN网络中簇的个数K；②确定分簇过程中的簇首决策因子；③参数标准化，建立簇首决策矩阵；④确定决策因子的权重向量；⑤计算分配权重的簇首决策矩阵；⑥构造理想最优向量与理想最劣向量；⑦分别计算候选节点与理想点最优向量的距离

和与理想最劣向量的距离

Description

一种无线传感器网络中的分簇路由方法

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络中的分簇路由方法，所述方法可延长无线传感器网络的寿命，提高无线传感器网络的鲁棒性，属于通信技术领域。

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由众多的无线传感器节点构成的，每个节点具有一定的通信和处理能力，无线传感器网络由于其易布设、自组织等特点，被广泛用于环境监测、军事、医疗等领域。但是，无线传感器网络中的传感器节点体积小，所以其通信和信息处理能力有限，尤其是能量非常有限。如果无线传感器节点的能量耗尽，其将无法继续完成感知及信息处理和通信任务，用户无法获取相关检测区域内的状态，从而降低了监测网络的覆盖率，使监测效果大打折扣，甚至造成重大信息丢失的后果。如何降低无线传感器网络的能量消耗，提高节点的寿命，是无线传感器网络应用过程中亟待解决的难题。

无线传感器网络的路由协议负责将节点收集到的数据经过中间节点传送到目的节点，路由协议对分组的传送时延及网络的能耗影响较大。在无线传感器网络中，主要有3类路由协议：平面路由协议、层次化路由协议及基于地理位置信息的路由协议。平面路由协议主要有泛宏协议(Flooding)、SPIN、SAR和直接传输路由协议等。层次化路由协议即分簇路由协议，常见的有LEACH、TEEN、PEGASIS、HEED等。基于地理信息的路由协议通过使用定位手段确定WSN中传感节点的具体位置，依据传感器节点间信号强度大小，确定节点间路由，常见的路由协议有GPSR、GAF、GEAR等。其中，分簇的路由架构可以提高无线传感器网络的寿命和稳定性。LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议是一种非常优秀的路由协议，在出现之初受到广泛重视，但是，LEACH协议中簇首负责数据的收集、预处理和转发的功能，节点负载过大，严重影响了无线传感器网络的寿命及鲁棒性，因此有必要加以改进。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种无线传感器网络中的分簇路由方法，以延长无线传感器网络的寿命，提高无线传感器网络的鲁棒性。

本发明所述问题是以下述技术方案解决的：

一种无线传感器网络中的分簇路由方法，所述方法包括以下步骤：

①设定WSN网络中簇的个数K；

②确定分簇过程中的簇首决策因子；

③参数标准化，建立簇首决策矩阵：

假设影响簇首选择的簇首决策因子的个数为m个，无线传感器网络中的节点个数为n，第j个节点的第l个决策因子为a_jl，则无线传感器网络的簇首决策矩阵A'为A'＝(a'_jl)_n×m,j＝1,2,...,n；l＝1,2...,m

对簇首决策矩阵A'进行标准化处理，标准化处理后的簇首决策矩阵为A，

④确定决策因子的权重向量：

首先，利用下式计算传感器网络中节点的权重决策因子的信息熵：

其中，j表示无线传感器中的节点的序号，j＝1,...n，l表示无线传感器网络簇首决策因子的序号，l＝1,2...,m，N_jl表示第j个WSN节点的第l个决策因子的取值；

然后通过下式求解各个簇首决策因子的权重：

最后得决策因子的客观权重向量为：

W＝[w₁,...,w_n]^T；

⑤计算分配权重的簇首决策矩阵：

V＝AW

式中W为权重向量；

⑥构造理想最优向量与理想最劣向量；

⑦分别计算候选节点与理想最优向量的距离

和与理想最劣向量的距离

⑧选择K个节点做为簇首节点：

簇首节点选择标准设计为:

从候选节点中选择K个C_j值最小的节点做为簇首节点；

⑨节点入簇：

选择出K个簇首节点后，簇首节点向周围的节点发起广播，如果广播被周围的簇首节点或被已加入其他簇的节点收到，则被忽略；如果周围的非簇首节点收到广播，而且该节点尚未加入任何簇，则该节点向发送广播的簇首节点发送加入簇的分组，该分组中应包含该节点ID、节点位置、节点能量、运动速度信息，簇首节点在收到节点发送的入簇分组后，记录该节点的相关状态信息，并管理簇内节点，为其分配数据上传的时隙；

⑩簇内网关节点选择：

无线传感器网络中的所有节点都加入相应的簇后，构造网关节点的选择函数：

f＝μ₁f_α+μ₂f_β

式中f_α是节点的剩余能量因子，f_β是节点与基站的距离因子，μ₁是节点的剩余能量的权重，μ₂是节点与簇首的距离的权重，μ₁+μ₂＝1

式中，E_ini是节点初始能量，E_con表示每一次迭代节点所消耗的能量，f_β是节点与基站的距离因子，f_β表达式中分子表示某个簇中传感器节点与基站之间距离的平均值，d(n_p,BS)表示某个簇中传感器节点n_p与基站的距离，q为该簇中传感器节点的数量。将每个簇内选择函数值最大的节点作为簇内网关节点，由网关节点协助簇首节点将收集的数据及融合的信息发送到基站。

上述无线传感器网络中的分簇路由方法，网关节点协助簇首节点将收集的数据及融合的信息发送到基站的具体方法如下：

簇首在完成数据收集及融合处理后，如果簇首能够直接将数据发送到基站，则簇首直接将数据发送到基站；如果簇首不能直接将数据发送到基站，则将数据发送到簇内的网关节点，由网关节点以簇间多跳路由的方式经其他簇内的网关节点发送到基站。

上述无线传感器网络中的分簇路由方法，在数据发送过程中，簇首节点及网关节点要监测本节点的剩余能量，如果网关节点剩余能量小于阈值能量，则向网簇首节点发送消息，请求簇首节点重新选择一个网关节点；如果簇首节点能量小于阈值能量，则全网重新进行一次簇首选择过程，重新选择K个节点做为簇首节点。

上述无线传感器网络中的分簇路由方法，所述簇首决策因子设置5个：

a.节点能量因子f₁：

节点能量因子f₁：节点能量在簇首选择中非常重要，在簇首选择过程中，并不是节点能量越大越好，因为，随着簇首收集数据和融合数据，其能量在不断减小，不同的节点其能量下降的速率是不同的，这里，我们用能量消耗速率来考查节点能量，定义如下公式来做为节点能量因子：

式中，E_ini是节点初始能量，E_con表示每一次迭代节点所消耗的能量，节点初始能量越大，消耗的能量越小，则期能量因子越大。

b.簇内紧凑性因子f₂：

簇内紧凑性因子使用以下公式进行计算：

其中n_p为第k个簇内的节点，CH_k为第k个簇首节点，d(n_p,CH_k)表示簇内节点n_p与簇首节点CH_k的距离，q为簇内节点的数量；

c.节点到基站距离因子f₃：

节点到基站距离因子L_l表示节点到基站的距离；

d.节点的传输半径大小因子f₄：

节点的传输半径大小因子r_l表示节点的传输半径；

e.邻居节点的数量因子f₅：

邻居节点的数量因子M_l表示簇内包含的节点的数量大小。

上述无线传感器网络中的分簇路由方法，簇的个数K可以通过人为指定的方法设定，也可以根据无线传感器节点的发射功率及接收灵敏度计算得出。

上述无线传感器网络中的分簇路由方法，节点的剩余能量的权重μ₁与节点与簇首的距离的权重μ₂的设定方法与簇首决策因子的权重的设定方法相同。

有益效果

本发明在充分考虑多个簇首决策因子的基础上选出簇首，再通过构造网关节点选择函数在簇内选出网关节点，由网关节点协助簇首节点将收集的数据及融合的信息发送到基站，大大提高了无线传感器网络的寿命及鲁棒性。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步详述。

图1是本发明无线传感器网络中的分簇路由数据处理流程。

文中各符号为：a_jl为第l个节点的第j个决策因子，A为簇首决策矩阵，A’为标准化处理后的簇首决策矩阵，H(j)为传感器网络中节点的权重决策因子的信息熵，N_jl表示第j个WSN节点的第l个决策因子的取值，w_i为簇首决策因子的权重，W为权重向量，V为分配权重的簇首决策矩阵，C_l为簇首节点选择标准，

为候选节点与理想点最优向量的距离，

为候选节点与理想最劣向量的距离，f为网关节点的选择函数，f₁是节点的剩余能量，f₂是节点与簇首的距离，μ₁是节点的剩余能量的权重，μ₂是节点与簇首的距离的权重，E_ini是节点初始能量，E_con表示每一次迭代节点所消耗的能量，n_p为第k个簇内节点，CH_k为第k个簇的簇首节点，d(n_p,CH_k)表示簇内节点n_p与簇首节点CH_k的距离，q为簇内节点的数量，L_l表示节点到基站的距离，r_l表示节点的传输半径，M_l表示簇内包含的节点的数量大小。

具体实施方式

本发明提供了一种用于无线传感器网络的分簇路由算法，该算法属于一种层次化路由协议，通过考虑多个簇首决策因子，并合理设置各个决策因子的权重，选出簇首，成簇后再在簇内选出一个网关节点，簇首节点负责数据的收集及信息融合处理，网关节点负责数据的转发，通过这种机制提高无线传感器网络的寿命及鲁棒性。

参看图1，本发明包括以下步骤：

1.设定WSN网络中簇的个数K。可以通过人为指定也可以通过无线传感器节点的发射功率及接收灵敏度计算适合的簇首的个数K。

2.确定分簇过程中的簇首决策因子，本方法中簇首的选择考虑5个因子，分别是节点能量因子、簇内紧凑性因子、节点到基站距离因子、节点传输半径大小因子及邻居节点数量因子。

节点能量因子f₁：节点能量在簇首选择中非常重要，在簇首选择过程中，并不是节点能量越大越好，因为，随着簇首收集数据和融合数据，其能量在不断减小，不同的节点其能量下降的速率是不同的，这里，我们用能量消耗速率来考查节点能量，定义如下公式来做为节点能量因子：

式中，E_ini是节点初始能量，E_con表示每一次迭代节点所消耗的能量，节点初始能量越大，消耗的能量越小，则期能量因子越大。

簇内紧凑性因子f₂：簇内紧凑性因子使用以下公式进行计算：

其中n_p为第k个簇内节点，CH_k为第k个簇的簇首节点，d(n_p,CH_k)表示簇内节点n_p与簇首节点CH_k的距离，q为簇内节点的数量。

节点到基站距离因子f₃；节点到基站距离因子L_l表示节点到基站的距离。

节点的传输半径大小因子f₄；节点的传输半径大小因子r_l表示节点的传输半径，用以表示节点的覆盖范围。

邻居节点的数量因子f₅：邻居节点的数量因子M_l表示簇内包含的节点的数量大小。

3.参数标准化，建立簇首决策矩阵。

假设影响簇首选择的簇首决策因子的个数为m个，无线传感器网络中的节点个数为n，第j个节点的第l个决策因子为a_jl，则无线传感器网络的簇首决策矩阵A'为A'＝(a'_jl)_n×m,j＝1,2,...,n；l＝1,2...,m

对簇首决策矩阵A'进行标准化处理，标准化处理后的簇首决策矩阵为A，

4.决策因子的权重向量的确定

簇首决策因子的权重大小对簇首的选择影响很大，本发明中将根据各判决属性传递给决策者的信息量大小来确定各属性的权重。若各相同判决属性之间的差异性越大，信息熵越小，该属性提供的信息量也就越大；反之，该属性提供的信息量越小。求解过程如下：

首先，利用下式计算传感器网络中节点的权重决策因子的信息熵：

其中，j表示无线传感器中的节点的序号，j＝1,...n，l表示无线传感器网络簇首决策因子的序号，l＝1,2...,m，N_jl表示第j个WSN节点的第l个决策因子的取值。

然后通过下式求解各个簇首决策因子的权重：

最后得客观权重向量为：

W＝[w₁,...,w_n]^T

5.分配权重的簇首决策矩阵：

V＝AW

式中W为权重向量。

6.构造理想最优向量与理想最劣向量。

7.分别计算候选节点与理想最优向量的距离

和与理想最劣向量的距离

8.选择K个节点做为簇首节点。

簇首节点的选择原则是距离理想最佳点最近，距离理想最劣向量最远，因此选择标准可设计为:

从候选节点中选择K个C_j值最小的节点做为簇首节点。

9.节点入簇：

在选择出K个簇首节点后，簇首节点会向周围的节点发起广播，如果广播被周围的簇首节点或被已加入其他簇的节点收到后，会被忽略；如果周围的非簇首节点收到广播，而且该节点尚未加入任何簇，则该节点将向发送广播的簇首节点发送加入簇的分组，该分组中应包含该节点ID、节点位置、节点能量、运动速度等信息。簇首节点在收到节点发送的入簇分组后，记录该节点的相关状态信息，并管理簇内节点，为其分配数据上传的时隙。

10.簇内网关节点选择：

无线传感器网络中的所有节点都加入相应的簇后，构造网关节点的选择函数：

f＝μ₁f_α+μ₂f_β

式中f_α是节点的剩余能量因子，f_β是节点与基站的距离因子，μ₁是节点的剩余能量的权重，μ₂是节点与簇首的距离的权重，μ₁+μ₂＝1

式中，E_ini是节点初始能量，E_con表示每一次迭代节点所消耗的能量，f_β是节点与基站的距离因子，f_β表达式中分子表示某个簇中传感器节点与基站之间距离的平均值，d(n_p,BS)表示某个簇中传感器节点n_p与基站的距离，q为该簇中传感器节点的数量。将每个簇内选择函数值最大的节点作为簇内网关节点，由网关节点协助簇首节点将收集的数据及融合的信息发送到基站。

11.数据传输：

簇首在完成数据收集及融合处理后，如果簇首能够直接将数据发送到基站，则簇首直接将数据发送到基站。如果簇首不能直接将数据发送到基站，簇首则将数据发送到簇内的网关节点，由网关节点以簇间多跳路由的方式经其他簇内的网关节点发送到基站。

12.簇首及网关节点剩余能量监测：

在数据传输过程中，簇首节点及网关节点会监测本节点剩余能量，如果网关节点剩余能量小于阈值能量，其会向网簇首节点发送消息，请求簇首节点重新选择一个网关节点；如果簇首节点能量小于阈值能量，则全网将重新进行一次簇首选择过程，重新选择K个节点做为簇首节点。

Claims (6)

1.一种无线传感器网络中的分簇路由方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：

①设定WSN网络中簇的个数K；

②确定分簇过程中的簇首决策因子；

③参数标准化，建立簇首决策矩阵：

假设影响簇首选择的簇首决策因子的个数为m个，无线传感器网络中的节点个数为n，第j个节点的第l个决策因子为a_jl，则无线传感器网络的簇首决策矩阵A'为A'＝(a'_jl)_n×m,j＝1,2,...,n；l＝1,2...,m

对簇首决策矩阵A'进行标准化处理，标准化处理后的簇首决策矩阵为A，

④确定决策因子的权重向量：

首先，利用下式计算传感器网络中节点的权重决策因子的信息熵：

其中，j表示无线传感器网络簇首决策因子的序号，j＝1,...n，l表示无线传感器中的节点的序号，l＝1,2...,m，N_jl表示第j个WSN节点的第l个决策因子的取值；

然后通过下式求解各个簇首决策因子的权重：

最后得决策因子的客观权重向量为：

W＝[w₁,...,w_n]^T；

⑤计算分配权重的簇首决策矩阵：

V＝AW

式中W为权重向量；

⑥构造理想最优向量与理想最劣向量；

⑦分别计算候选节点与理想最优向量的距离

和与理想最劣向量的距离

⑧选择K个节点做为簇首节点：

簇首节点选择标准设计为:

从候选节点中选择K个C_j值最小的节点做为簇首节点；

⑨节点入簇：

选择出K个簇首节点后，簇首节点向周围的节点发起广播，如果广播被周围的簇首节点或被已加入其他簇的节点收到，则被忽略；如果周围的非簇首节点收到广播，而且该节点尚未加入任何簇，则该节点向发送广播的簇首节点发送加入簇的分组，该分组中应包含该节点ID、节点位置、节点能量、运动速度信息，簇首节点在收到节点发送的入簇分组后，记录该节点的相关状态信息，并管理簇内节点，为其分配数据上传的时隙；

⑩簇内网关节点选择：

无线传感器网络中的所有节点都加入相应的簇后，构造网关节点的选择函数：

f＝μ₁f_α+μ₂f_β

式中f_α是节点的剩余能量因子，f_β是节点与基站的距离因子，μ₁是节点的剩余能量的权重，μ₂是节点与簇首的距离的权重，μ₁+μ₂＝1

式中，E_ini是节点初始能量，E_con表示每一次迭代节点所消耗的能量，f_β是节点与基站的距离因子，f_β表达式中分子表示某个簇中传感器节点与基站之间距离的平均值，d(n_p,BS)表示某个簇中传感器节点n_p与基站的距离，q为该簇中传感器节点的数量。将每个簇内选择函数值最大的节点作为簇内网关节点，由网关节点协助簇首节点将收集的数据及融合的信息发送到基站。

2.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中的分簇路由方法，其特征是，网关节点协助簇首节点将收集的数据及融合的信息发送到基站的具体方法如下：

簇首在完成数据收集及融合处理后，如果簇首能够直接将数据发送到基站，则簇首直接将数据发送到基站；如果簇首不能直接将数据发送到基站，则将数据发送到簇内的网关节点，由网关节点以簇间多跳路由的方式经其他簇内的网关节点发送到基站。

3.根据权利要求1或2所述的一种无线传感器网络中的分簇路由方法，其特征是，在数据发送过程中，簇首节点及网关节点要监测本节点的剩余能量，如果网关节点剩余能量小于阈值能量，则向网簇首节点发送消息，请求簇首节点重新选择一个网关节点；如果簇首节点能量小于阈值能量，则全网重新进行一次簇首选择过程，重新选择K个节点做为簇首节点。

4.根据权利要求3所述的一种无线传感器网络中的分簇路由方法，其特征是，所述簇首决策因子设置5个：

a.节点能量因子f₁：

节点能量因子f₁：节点能量在簇首选择中非常重要，在簇首选择过程中，并不是节点能量越大越好，因为，随着簇首收集数据和融合数据，其能量在不断减小，不同的节点其能量下降的速率是不同的，这里，我们用能量消耗速率来考查节点能量，定义如下公式来做为节点能量因子：

式中，E_ini是节点初始能量，E_con表示每一次迭代节点所消耗的能量，节点初始能量越大，消耗的能量越小，则期能量因子越大。

b.簇内紧凑性因子f₂：

簇内紧凑性因子使用以下公式进行计算：

其中n_p为第k个簇内的节点，CH_k为第k个簇首节点，d(n_p,CH_k)表示簇内节点n_p与簇首节点CH_k的距离，q为簇内节点的数量；

c.节点到基站距离因子f₃：

节点到基站距离因子L_l表示节点到基站的距离；

d.节点的传输半径大小因子f₄：

节点的传输半径大小因子r_l表示节点的传输半径；

e.邻居节点的数量因子f₅：

邻居节点的数量因子M_l表示簇内包含的节点的数量大小。

5.根据权利要求4所述的一种无线传感器网络中的分簇路由方法，其特征是，簇的个数K可以通过人为指定的方法设定，也可以根据无线传感器节点的发射功率及接收灵敏度计算得出。

6.根据权利要求5所述的一种无线传感器网络中的分簇路由方法，其特征是，节点的剩余能量的权重μ₁与节点与簇首的距离的权重μ₂的设定方法与簇首决策因子的权重的设定方法相同。

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