一种基于公平性和能耗速率的传感器网络分簇方法技术

本发明专利技术公开了一种基于公平性和能耗速率的传感器网络分簇方法，包括：在工厂、车间、加油站等监控传感器网络中，模拟能量异构传感器网络场景，设计了一种基于公平性和能耗速率的分簇方法。基于降低节点的能耗和延长网络的生命周期以及负载均衡的角度，考虑节点的剩余能量、能量消耗的快慢、能量热区问题、以及不同类型节点之间当选簇首的公平性，使网络能够更合理的选择簇首，增加了复杂能量异构无线传感器网络环境下分簇方法的考虑因素。在簇间传输阶段，如果基站BS距离传感器网络监测区域较远，采用基于遗传算法的簇首间多跳传输方式往基站BS传输监控信息，进而降低簇首因距离BS较远而造成传输路径上的能量损耗，提高了能量的利用率，降低了节点死亡率，延长了网络的生命周期。

A Clustering Method for Sensor Networks Based on Fairness and Energy Consumption Rate

【技术实现步骤摘要】
一种基于公平性和能耗速率的传感器网络分簇方法
本专利技术属于无线传感器网络的分簇方法领域，具体涉及到一种基于公平性和能耗速率的能量异构传感器网络分簇方法。
技术介绍
随着信息科技社会的不断进步，人们对于日常生活中信息的采集获取与分析处理的需求越来越强烈，越来越多的场景需要用到微型传感器，在一些场所如森林栖息地的水源监测、智能机器人仓库，以及机场边围栏的防入侵，都部署着传感器网络，由于无线传感器节点体积小、集成度高等特点，且需要经常的传输信息。造成节点经常受到电量的困扰，当节点电量耗尽时，就会死亡。网络中如果存在较多的死亡节点，会极大的影响网络传输的质量，影响网络的生命周期。为了解决传感器节点过早死亡的问题，我们通过分簇的方式去优化网络能量消耗，进而提高网络的生存周期。传统的无线传感器分簇策略大都基于能量同构的无线传感器网络，即网络中所有节点的初始能量均相同，它更关注数据的到达性，和路由的稳定性，因此常把跳数、中继、传输成功率因素作为优化的方向。而忽略了诸如网络寿命和覆盖率等问题。我们都知道传感器网络的寿命是有限的，为了节省成本当节点能量即将耗尽时，通过添加更多的节点来重进激活传感器网络，而这些重新装备的节点比已经使用的节点有更多的能量，这就在能量方面存在异构性，这种网络的模型也更贴近于实际场景。目前针对能量异构传感器网络的分簇方法大多基于节点的初始能量和剩余能量，在节点剩余能量与能耗速率以及公平性的结合上仍然存在一些欠缺，即簇首的选择过程中，考虑单个节点消耗能量快慢、以及不同类型节点成为簇首的公平性问题，且在网络整体的负载均衡上还有待优化。针对现有能量异构传感器网络分簇方法中的上述问题，目前的解决方案仍存在着一些问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种能量异构无线传感器网络分簇方法，使得网络在分簇的过程中更合理的选择簇首，进而有效提高网络中节点的存活时间，降低节点的死亡率，从而提高整个网络的生命稳定周期。在簇间传输阶段，如果基站BS距离传感器网络监测区域较远，采用基于遗传算法的簇首间多跳传输方式往基站BS传输监控信息，进而降低簇首因距离BS较远而造成传输路径上的能量损耗。基于上述目的本专利技术提供一种应用于集中式或半分布式能量异构的无线传感器网络分簇方法，包括：初始化的网络中有n个节点，其中高能节点所占比例为m，α为高能节点多的额外能量与普通节点初始能量的比值。普通节点的初始能量为E0，高能节点初始能量为(1+α)E0。能量异构的无线传感器网络的总能量为n(1-m)E0+nm(1+α)E0＝nE0(1+αm)。初始化网络的信息采集阶段，基站通过广播查询消息ADV的方式，向传感器网络广播。收集节点的ID、能量、位置等信息。基站在收到信息之后轮询遍历，确保得到所有节点信息。基站收集到所有信息后，保存当前这些节点的信息，并根据各节点的位置坐标建立虚拟拓扑。节点在接收到广播消息之后，记录下基站的位置信息。然后基站准备运行虚拟拓扑算法。虚拟拓扑算法采用轮的方式选取簇首，从第一轮开始，开始遍历节点从第1个到第n个。计算当前进行的轮数，并在每个节点成为簇首的概率上考虑节点的剩余能量，计算普通节点成为簇首的概率Pnrm：计算高能节点成为簇首的概率Padv为：其中Er为该节点当前r的剩余能量，节点的初始能量为E0，m为高能节点所占比例，α为高能节点能量比普通节点多出的倍数。进一步地，考虑节点公平性，计算被选中节点的平均剩余能量如下：为Sink遍历节点时，被选中节点i的剩余能量。为进一步地，引入节点能耗比率：同时引入节点能耗速率模型e-λ令λ＝ECP，即e-ECP，其物理意义表示节点能耗速率对传感器网络的影响呈负指数分布。进一步地，计算普通节点成为簇首的门限阈值加入被选中节点的剩余平均能量，值为：计算高能节点成为簇首的门限阈值加入被选中节点的剩余平均能量的倒数，值为：进一步地，Sink在遍历节点时，首先判断该节点是否是高能节点，如果是高能节点，则节点i随机生成(0,1)之间随机数Th(i)，并与高能节点门限阈值相比较，如果小于该阈值，簇首集就加1，否则非簇首集加1。同时该节点就不属于G”(r)集合，直到这个周期执行完毕为止之前，都会为0，这保证每个节点在过去1/Padv内不会成为两次簇首。如果该节点是普通节点，则与普通节点门限阈值相比较，如果小于该阈值，簇首集就加1，否则非簇首集加1。同时该节点不属于G'(r)集合。当一个周期1/Pnrm和1/Padv执行完毕后，节点的G'(r)Ni或G”(r)Ni重新设为0，再次属于各自的集合内。Sink判断簇首集数量是否大于最优簇首数，如果大于则跳出循环，进入成簇阶段，最优簇首数根据网络的能耗模型来计算。发射方从相距为d的距离发送lbit的数据，发射方的能量消耗满足如下公式：ETx(l,d)＝ETx_elec(l)+ETx_amp(l,d)接收方传感器的节点，接收lbit数据所需要的能量为：ERx(l,d)＝ERx_elec(l)＝lEelec上式中，ETx(l,d)为发送方发送lbit数据到距离d的接收方所消耗的能量。ERx(l,d)为接收方接收lbit数据所消耗的能量。Eelec是发送电路每发送1bit所消耗的能量。εfs是自由空间下功率的放大系数，εmp为多路径衰减情况下功率的放大系数。d0为发送方和接收方的距离阈值常数。根据网络中的具体情况而定。当两者距离小于d0时采用自由空间能耗模型，能耗与d的平方成正比；当二者距离大于d0时，则采用能耗较大的多路径衰减模型，能耗与距离的四次方成正比。d0一般根据如下公式计算：网络中随机部署n个传感器节点，均匀分布在M×M的一个长方形区域。根据网络采用的能量模型，得到平均每一轮每个簇首的能耗如下式：在M×M的区域里分布着n个节点，设存在k个簇，则平均每个簇有n/k个节点。因为簇首的能耗包括接受簇内成员节点的数据信息，进行融合再将数据转发给基站BS。EDA是簇首每融合1bit的数据需要消耗的能量。dtoBS是簇首节点到基站的平均距离。每轮中非簇首节点平均能耗如下：每个簇的覆盖范围大约为M2/k，假设节点的分布密度为ρ(x,y)，可以得到网络中簇内节点到簇首节点的距离的期望值为：假设分布区域是一个半径为的圆，ρ是关于r和θ的常量，并假设在整个区域中均匀分布，则ρ＝(1/M2/k)＝k/M2，所以上式修改为：所以一个簇内非簇首节点能耗为：每个簇每轮的能耗为：所以整个网络的能耗为：对上式求关于k的一阶导数得：当时，可以得到最优的簇首数目kopt，如下式所述：与此同时，也可以得到最优簇首的比例为：在大部分情况下，Popt属于第二种情况，所以最优簇首比例为：进一步地，若簇首集大于等于最优簇首数，跳出循环，转入成簇阶段。在成簇阶段，当节点正式成为簇首之后，向周围广播CH_MSG信息，传感器节点可以根据节点功率动态的调整通信半径，所有被广播的非簇首节点根据接收到的信息强弱和相对距离的大小选择加入哪个簇。在这里引入相对距离系数：其中d(i,BS)为簇首(CH)节点i到基站BS的距离，d(j,i)表示非CH节点j到CH节点i的距离，因为CH节点距离BS的远近影响着其传输能量的损耗，非簇首节点根据相对距离系数加入该簇，完成簇的建立。进一步地，每本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于公平性和能耗速率的传感器网络分簇方法，其特征在于，包括：在工厂、车间、加油站等监控传感器网络中，模拟能量异构传感器网络场景，建立网络拓扑结构。根据所述网络拓扑结构，基于传感器网络能耗模型，设计了考虑节点能耗速率与公平性的簇首选择方案，根据设计的簇首选择方案，提出非簇首节点参考相对距离进行成簇的这一方法。根据远区Sink传感器网络场景，提出基于遗传算法改进的簇间多跳传输策略，并针对簇首数量较多的传感器网络，提出簇间传递与区域相结合的方式进行传输。

【技术特征摘要】
1.一种基于公平性和能耗速率的传感器网络分簇方法，其特征在于，包括：在工厂、车间、加油站等监控传感器网络中，模拟能量异构传感器网络场景，建立网络拓扑结构。根据所述网络拓扑结构，基于传感器网络能耗模型，设计了考虑节点能耗速率与公平性的簇首选择方案，根据设计的簇首选择方案，提出非簇首节点参考相对距离进行成簇的这一方法。根据远区Sink传感器网络场景，提出基于遗传算法改进的簇间多跳传输策略，并针对簇首数量较多的传感器网络，提出簇间传递与区域相结合的方式进行传输。2.根据权利要求1所述的网络拓扑结构，其特征在于，部署n个传感器节点在网络中，随机分布在M×M(单位：m)区域，网络中有唯一的Sink。部署之后是静止的，节点死亡表示节点能量耗尽，没有其他突然发生的因素。节点只是能量异构，在处理和传输能力等方面均相同，节点在部署之后无需人为的干预，全部自组织成网络，且均部署唯一的标示(ID)。Sink知道每个节点的位置、状态、标示等相关信息，Sink能量是可以补充的，无限供应的。簇内成员节点负责数据的采集和向簇首节点的发送，簇首除了采集信息之外，还兼有汇集、中继等功能。簇首向周围广播信息，可以根据节点的功率动态的调整自身通信半径。3.根据权利要求1所述的簇首选择方案，其特征在于，在节点成为簇首的门限值中，加入节点能耗速率模型e-λ，令λ＝ECP，即e-ECP，ECP计算如下：E0表示节点的初始能量，Er为节点当前轮r的剩余能量。它的物理意义表示节点能耗速率对传感器网络的影响呈负指数分布。普通节点成为簇首门限值为：高能节点成为簇首门限值为：其中和中的r表示当前进行的轮数，Pnrm和Padv表示普通节点和高能节点成为簇首的概率，为被选中节点的平均能量，计算如下：其中表示Sink在遍历到节点j时，该节点当前轮剩余的能量。公平性主要表现在开始阶段相对于高能节点增加普通节点门限值使得普通节点成为簇首的概率增大。随着网络的增加，从被遍历的第一个节点到第i个节点的平均值能量会降低，即普通节点成为簇首的机会降低，而高能节点门限值里的的随着网络的运行而增加，即高能节点成为簇首的机会增加，兼顾了普通节点和高能节点成为簇首的公平性。4.根据权利要求1所述的相对距离，其特征在于，节点正式成为簇首之后，向周围广播CH_MSG信息，所有被广播的非簇首节点根据接收到的信息强弱和相对距离系数选择加入哪个簇，相对距离系数计算如下：其中d(i,BS)为簇首节点i到基站BS(或Sink)的距离，d(j,i)表示非簇首节点j到簇首节点i的距离。...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉静，董金玮，刘元安，胡鹤飞，袁东明，黎淑兰，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11