[發(fā)明專利]一種基于能量的無線傳感網(wǎng)絡簇頭繼承分簇方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010167285.X
• 申請日: 2010-04-30
• 公開（公告）號: CN101841884B
• 公開（公告）日: 2012-05-02
• 發(fā)明（設計）人: 楊冰;丁嶸
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: H04W40/02
• 分類號: H04W40/02;H04W52/02;H04W84/18;H04L12/56
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 李新華

技術領域

本發(fā)明屬于無線傳感器網(wǎng)絡通信技術領域，具體是一種能量高效的基于簇頭繼承機 制的無線傳感器網(wǎng)絡路由方法，解決資源受限的無線傳感器網(wǎng)絡高效路由的問題，此方 法適用于分層的傳感器網(wǎng)絡結構。在無線傳感器網(wǎng)絡中應用此方法能夠減少網(wǎng)絡的能量 損耗，平衡網(wǎng)絡中各個節(jié)點的負載，防止部分節(jié)點因能量消耗過快而失效，延長網(wǎng)絡的 生存時間。

背景技術

無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless?Sensor?Networks)是由部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)大量的微型傳 感器節(jié)點通過無線通信形成的一個多跳的自組織網(wǎng)絡系統(tǒng)，其目的是協(xié)作地感知、采集 和處理網(wǎng)絡覆蓋區(qū)域里被監(jiān)測對象的信息，并發(fā)送給觀察者。

無線傳感器網(wǎng)絡是一種無中心節(jié)點的全分布系統(tǒng)。通過隨機投放的方式，眾多傳感 器節(jié)點被密集部署于監(jiān)控區(qū)域。這些傳感器節(jié)點集成有傳感器，數(shù)據(jù)處理單元和通信模 塊，他們通過無線信道相連，自組織地構成網(wǎng)絡系統(tǒng)。傳感器節(jié)點之間具有良好的協(xié)作 能力，通過局部的數(shù)據(jù)交換來完成全局任務。由于傳感器網(wǎng)絡的節(jié)能要求，多跳，對等 通信方式交織傳統(tǒng)的單跳、主從通信方式更適合于無線傳感器網(wǎng)絡，同時還可有效避免 在長距離無線通信過程中所遇到的衰減和干擾等各種問題。通過網(wǎng)關，傳感器網(wǎng)絡還可 以連接到現(xiàn)有的網(wǎng)絡基礎設施上(如Internet，移動通信網(wǎng)絡等)，從而將采集到的信息 傳給遠程的終端用戶使用。

在無線傳感網(wǎng)絡的研究中，由于節(jié)點的能量有限，如何更有效的利用節(jié)點能量，均 衡網(wǎng)絡負載，以延長網(wǎng)絡的生存時間是最重要的問題。對于擁有大量節(jié)點的無線傳感網(wǎng) 絡，分層的拓撲結構在網(wǎng)絡管理和可擴展性上具有較多的優(yōu)勢。在這種網(wǎng)絡結構中，簇 頭(Cluster?Head，CH)承擔簇內(nèi)的數(shù)據(jù)收集和處理工作，收集的數(shù)據(jù)通過簇頭間的路由 發(fā)送至Sink節(jié)點。分簇算法也是目前的主流路由算法，在眾多的分簇算法中，LEACH(low energy?adaptive?clustering?hierarchy)算法是比較成熟且常用的分簇路由算法，它 的成簇方法貫穿于其后提出的很多層次路由協(xié)議中，如PEGASIS，HEED等。LEACH是一 種基于簇的低能耗自適應的路由協(xié)議，其操作被分為若干的輪(round)，每輪包括簇的 建立階段和穩(wěn)定階段，如圖1所示。在簇的建立階段，節(jié)點被選擇擔任簇頭的概率將由 一個閾值T(i)確定，網(wǎng)絡中每個節(jié)點i將產(chǎn)生一個0~1之間的隨機數(shù)，并將其與T(i) 進行比較，產(chǎn)生的隨機數(shù)小于T(i)的節(jié)點將被選擇擔任簇頭，其它節(jié)點則作為非簇頭節(jié) 點，選擇距離自己最近的簇頭加入。T(i)表示如下：

其中k是每輪中的簇頭期望個數(shù)，N是網(wǎng)絡中的節(jié)點總數(shù)，r表示當前的輪次 G是前r輪數(shù)據(jù)傳輸過程中均未擔任過簇頭的節(jié)點的集合；在數(shù)據(jù)通信階 段，簇內(nèi)節(jié)點把數(shù)據(jù)發(fā)送給簇頭，簇頭進行數(shù)據(jù)融合并將結果發(fā)送給Sink節(jié)點。LEACH 算法能夠保證各節(jié)點等概率地擔任簇頭，使得網(wǎng)絡中的節(jié)點相對均衡地消耗能量。但 LEACH算法也存在許多局限，如需要頻繁定期地對簇結構進行重構，采用完全隨機的方 式選擇簇頭，未考慮節(jié)點剩余能量等。

針對LEACH算法存在的局限，國內(nèi)外學者提出了許多改進的算法， PEGASIS(Power-Efficient?Gathering?in?Sensor?Information?System)算法提出了簇 內(nèi)多跳的概念，通過在簇內(nèi)建立一條遍歷所有簇成員節(jié)點的鏈路，每個節(jié)點只與距離自 己最近的節(jié)點通信，并且在每一跳均進行數(shù)據(jù)融合，進一步降低了網(wǎng)絡能耗。HEED (Hybrid?Energy?Efficient?Distributed)算法針對LEACH簇頭分布不均勻這一問題 進行了改進，在簇頭選擇中考慮了節(jié)點的剩余能量，并以主從關系引入了多個約束條件 作用于簇頭的選擇過程，能產(chǎn)生分布更加均勻的簇頭。2009年，筆者針對LEACH算法中 簇頭選取機制的不足進行了改進，提出了基于軟閾值的簇頭選舉方法(STCS，Soft Threshold?based?Cluster-head?Selection?Method)。該算法不同于LEACH所采用的硬 性閾值策略，而使用一種動態(tài)調(diào)整閾值的方式，根據(jù)節(jié)點在上一輪擔任的角色以及簇內(nèi) 節(jié)點的數(shù)目進行調(diào)整，而不是在每次擔任過簇頭之后簡單地將閾值設為0。軟閾值的設 置如公式(2)所示：

同樣r表示當前的輪次(p是預先設定的節(jié)點被選中擔任簇頭的初始概 率)，

當r＝0時，T(i)|_r＝0＝p；