本發(fā)明涉及無線傳感器網(wǎng)絡技術，具體是一種適用于異構無線傳感網(wǎng)的改進型分布式能量有效成簇方法。

背景技術：

近年來，無線傳感器網(wǎng)絡(wireless sensor networks,WSN)廣泛應用在各個領域，如軍事，環(huán)境監(jiān)測，醫(yī)療健康等。無線傳感器是一種新型的無線網(wǎng)絡，與傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡相比，它具有低成本、低功耗、多功能等優(yōu)點。WSN的傳感器節(jié)點不僅具備信息采集的能力，同時也具備數(shù)據(jù)處理和無線通信的能力，這些傳感器節(jié)點被密集部署在指定的目標區(qū)域內，通過無線通信和自組織方式用來感知、采集和處理目標區(qū)域內各種數(shù)據(jù)信息，并將所感知和采集到的數(shù)據(jù)和信息傳送給監(jiān)控中心或終端用戶，協(xié)作完成指定的任務。

在無線傳感網(wǎng)絡中，傳感器節(jié)點的能量通常是受限的，因此會存在能量有限、消耗過快的問題。采用成簇算法在實現(xiàn)能量有效性上非常有效，現(xiàn)有的成簇算法一般分為集成式和分布式兩種，而分布式成簇算法因為只需要知道網(wǎng)絡節(jié)點的部分信息而顯得更加實用。

現(xiàn)有的適用于異構無線傳感網(wǎng)絡的成簇算法主要包括DEEC(Distributed energy efficient Clustering algorithm)、EDEEC(Enhanced Distributed Energy-Efficient Clustering)、EDDEEC(Enhanced Developed Distributed Energy-Efficient Clustering algorithm)。DEEC基于剩余能量與平均剩余能量的比值以及初始能量來進行簇頭選擇，EDEEC將DEEC拓展到三層模型，EDDEEC通過以一種動態(tài)方式改變簇頭選擇概率來增強節(jié)點的能量有效性。但是，現(xiàn)有的此類型算法依然存在許多問題，第一，算法機制比較復雜，運行時間較長，難以將其用于實際。第二，能量的估計模型比較粗糙，能量估計比較隨意。第三，這類算法的簇頭選擇機制都會造成每輪簇頭的數(shù)量波動較大，當簇頭數(shù)量遠離最佳簇頭數(shù)時，能量的消耗會大大增加。

技術實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明提出了一種適用于異構無線傳感網(wǎng)的改進型分布式能量有效成簇方法，通過簡化簇頭概率闕值計算公式，優(yōu)化網(wǎng)絡平均能量的估計，降低算法復雜性，增強能量估計模型，并降低簇頭的波動，從而降低網(wǎng)絡的能量消耗。

本發(fā)明提供的適用于異構無線傳感網(wǎng)的改進型分布式能量有效成簇方法，實現(xiàn)步驟如下：

步驟1，初始化網(wǎng)絡區(qū)域規(guī)模、節(jié)點初始能量、基站位置和最佳簇頭數(shù)量；

其中，設在M*M的方型區(qū)域內隨機分布有N節(jié)點，基站距離該區(qū)域的距離為a；設簇頭數(shù)占總數(shù)的最佳概率為P_opt，最佳簇頭數(shù)量為NP_opt；

步驟2，計算網(wǎng)絡每輪消耗的平均能量E_round；

步驟3，計算網(wǎng)絡的生存時間R和每輪網(wǎng)絡的平均剩余能量

其中，r表示網(wǎng)絡傳輸?shù)妮啍?shù)，E_total表示網(wǎng)絡的總能量；

步驟4，基于節(jié)點剩余能量和平均剩余能量確定簇頭選擇概率p_i；

其中，p_i表示節(jié)點s_i被選為簇頭的概率，為第r輪傳輸時的平均剩余能量，E_i(r)表示第r輪傳輸時節(jié)點s_i的剩余能量；

步驟5，節(jié)點s_i被選為簇頭的闕值T(s_i)＝p_i；

步驟6，為每個節(jié)點生成0-1之間的一個隨機數(shù)；設為節(jié)點s_i生成的隨機數(shù)為h_i，若h_i大于T(s_i)，則節(jié)點s_i為普通成員，否則，節(jié)點s_i選為簇頭；

步驟7，簇頭向網(wǎng)絡中節(jié)點廣播其坐標，網(wǎng)絡節(jié)點選擇最近的簇頭成為其簇成員并記錄與簇頭的距離；

步驟8，完成本輪數(shù)據(jù)傳輸，計算每個節(jié)點的剩余能量，節(jié)點的剩余能量由上輪的剩余能量減去本輪消耗的能量得到；

步驟9，判斷存活節(jié)點數(shù)是否大于0，如果是，轉到步驟3進入下一輪網(wǎng)絡傳輸；否則，結束本方法。

本發(fā)明的優(yōu)點與積極效果在于：本發(fā)明針對異構無線傳感器網(wǎng)絡所存在的能量有限，能量消耗較快問題，對傳統(tǒng)的分布式能量有效成簇方法進行改進，克服了傳統(tǒng)方法存在的模型粗糙、運行復雜、簇頭波動太大的缺點。本發(fā)明通過優(yōu)化網(wǎng)絡能量估計模型，簡化簇頭選擇概率和闕值計算方法，降低了算法復雜性，減少了算法運行時間，使其更加適用于實際用途。本發(fā)明方法降低了簇頭數(shù)量的波動，避免了當簇頭數(shù)量遠離最佳簇頭數(shù)的過多能量消耗，從而提高了網(wǎng)絡的生存時間，提高了網(wǎng)絡的能量有效性，提升了網(wǎng)絡生存時間。

附圖說明

圖1是異構無線傳感網(wǎng)絡區(qū)域的一個模型示意圖；

圖2是本發(fā)明的改進型分布式能量有效成簇方法的整體步驟示意圖。

具體實施方式

下面將結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明。

對現(xiàn)有的分布式成簇算法進行分析，發(fā)現(xiàn)造成簇頭數(shù)量波動問題的原因主要有兩方面，第一個原因是，這類算法繼承了低功耗自適應集簇分層型協(xié)議(LEACH)的簇頭闕值計算公式，該公式如下：

式中，T(s_i)表示節(jié)點s_i被選為簇頭的闕值，選擇簇頭時每個節(jié)點會生成一個隨機數(shù)，如果該隨機數(shù)不小于闕值，則該節(jié)點被選為簇頭。p_i表示節(jié)點s_i能被選為簇頭的概率。G代表能被選為簇頭的集合，只有在最近的1/p_i輪中沒有被選為簇頭的節(jié)點才屬于該集合。r表示簇頭的選舉輪次，整個網(wǎng)絡進行一次完整的傳輸為一輪。

公式(1)只適用于節(jié)點能量相同的同構無線傳感網(wǎng)絡，在同構無線傳感網(wǎng)絡中，每個節(jié)點的p_i相等，所以當一個節(jié)點被選為簇頭，在接下來的1/p_i輪不能被選為簇頭可以保證節(jié)點能量的平均消耗，并且這種機制同時還能使得每一輪的節(jié)點數(shù)為總節(jié)點數(shù)的p_i。但在異構情況下，每個節(jié)點的簇頭選擇概率不相等，p_i會隨著節(jié)點剩余能量的改變而變化，此時若節(jié)點被選為簇頭，接下來休息的輪數(shù)繼續(xù)為1/p_i時會使每一輪的節(jié)點數(shù)遠離總節(jié)點數(shù)的p_i倍。

造成簇頭數(shù)量波動的第二個原因是將節(jié)點初始能量作為簇頭的選擇參考，如果只將剩余能量和平均能量作為簇頭選擇參考，如下式：

式中，P_opt表示簇頭數(shù)占總數(shù)的最佳概率。為第r輪傳輸時的平均剩余能量。E_i(r)表示第r輪傳輸時節(jié)點s_i的剩余能量。

由公式(2)可得每輪簇頭總數(shù)為

其中，N為區(qū)域內的節(jié)點總數(shù)。

此時，每輪簇頭總數(shù)理論上等于最佳的簇頭數(shù)，但如果考慮初始能量，將使該等式不成立，從而造成了簇頭數(shù)的波動。而且，因為節(jié)點的剩余能量會隨著網(wǎng)絡運行而變動，初始能量高的節(jié)點可能剩余能量會變少，此時再考慮初始能量反而會造成剩余能量少的更有可能被選為簇頭，何況節(jié)點初始能量其實就是初始剩余能量，兩者的同時考慮顯得冗余。

本發(fā)明對現(xiàn)有的分布式成簇算法進行了改進，通過優(yōu)化網(wǎng)絡平均能量的估計，改進闕值計算和簇頭選擇概率估算方法，簡化并提升了可分布式能量有效成簇算法的性能，降低了無線傳感網(wǎng)絡的能耗，提升了網(wǎng)絡生存時間，并減少了算法的運行時間。

本發(fā)明改進的適用于異構無線傳感網(wǎng)的改進型分布式能量有效成簇方法，如圖2所示，下面詳細說明各實現(xiàn)步驟。

步驟1，初始化網(wǎng)絡：初始化網(wǎng)絡區(qū)域規(guī)模、節(jié)點初始能量、基站位置、最佳簇頭數(shù)量。

本發(fā)明方法的應用場景，可簡化如圖1所示，在一個M*M的方型區(qū)域內隨機分布有N個不同的節(jié)點，基站(BS)位于遠離該區(qū)域距離為a的位置處。

設置簇頭數(shù)占總數(shù)的最佳概率P_opt，則最佳簇頭數(shù)量為NP_opt。P_opt根據(jù)實際情況設定。

步驟2，根據(jù)公式(4)計算異構無線傳感網(wǎng)絡每輪消耗的平均能量E_round，如下：

式中，N表示網(wǎng)絡中的總節(jié)點數(shù)，k表示當前輪中簇頭數(shù)。L表示每輪傳送的數(shù)據(jù)量，單位為bit。E_elec表示發(fā)射機和接收機每bit的能量消耗，E_DA表示簇頭整合每bit數(shù)據(jù)消耗的能量，d_toCH表示簇內成員與簇頭之間的平均距離，d_toBS表示簇頭到基站的平均距離，ε_fs和ε_mp則為傳輸放大器在單位距離傳輸每bit的能量消耗，ε_fs＝10pJ/bit/m2，ε_mp＝0.0013pJ/bit/m4。根據(jù)公式(5)和(6)所示，表示簇頭到基站距離四次方的平均值，所表示簇間節(jié)點到簇頭距離平方的平均值。

其中，(x,y)表示傳感器節(jié)點的坐標，ρ(x,y)表示節(jié)點的分布。此處設節(jié)點為均勻分布。

根據(jù)公式(7)獲得網(wǎng)絡的生存時間R。

其中，E_total表示網(wǎng)絡的總能量。

步驟3，根據(jù)公式(8)計算第r輪網(wǎng)絡傳輸時的平均剩余能量

式中，r表示網(wǎng)絡傳輸?shù)妮啍?shù)。網(wǎng)絡第一輪傳輸時，r＝1。

步驟4，按照公式(2)基于節(jié)點剩余能量和平均剩余能量確定簇頭選擇概率p_i。

首輪中，節(jié)點剩余能量就是節(jié)點的初始能量，因為節(jié)點初始能量即為初始剩余能量。在本步驟的計算中，下一輪計算時，節(jié)點剩余能量在步驟8更新了，平均剩余能量依然根據(jù)步驟3的公式(8)計算。

步驟5，根據(jù)公式(9)計算節(jié)點s_i被選為簇頭的闕值。

T(s_i)＝p_i (9)

步驟6，為每個節(jié)點生成0-1之間的一個隨機數(shù)字，設為節(jié)點s_i生成的隨機數(shù)為h_i，判斷該隨機數(shù)h_i與步驟5所得闕值T(s_i)的大小，如果隨機數(shù)大于闕值，則該節(jié)點s_i為普通成員，否則，該節(jié)點s_i選為簇頭。

步驟7，簇頭向網(wǎng)絡中節(jié)點廣播其坐標，網(wǎng)絡節(jié)點選擇最近的簇頭成為其簇成員并記錄與簇頭的距離。

步驟8，完成該輪數(shù)據(jù)傳輸，計算每個節(jié)點剩余能量。節(jié)點的剩余能量由上輪的剩余能量減去本輪消耗的能量，假定所有節(jié)點每一輪進行一次數(shù)據(jù)傳輸，本輪消耗能量根據(jù)公式(10)和公式(11)計算，包括節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)消耗的能量E_Tx和接收數(shù)據(jù)消耗的能量E_Rx。

E_Rx＝E_elec*L (11)

其中，E_Tx(L,d)表示節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)量為L的數(shù)據(jù)經(jīng)傳送距離d消耗的能量，E_elec表示發(fā)射機和接收機每bit的能量消耗，E_DA表示簇頭整合每bit數(shù)據(jù)消耗的能量，L表示每輪傳送的數(shù)據(jù)量(bit)，d為傳送距離。d₀為參考距離，由公式(12)決定。

步驟9，判斷存活節(jié)點數(shù)，如果存活節(jié)點數(shù)大于0，轉到步驟3進行下一輪網(wǎng)絡傳輸和簇頭選舉，更新r值加1。否則，結束本方法。