[發(fā)明專利]基于模糊邏輯的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)改進多跳LEACH協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010433407.9
• 申請日: 2020-05-21
• 公開（公告）號: CN111818553B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡黃水;韓優(yōu)佳;趙宏偉;王宏志;姚美琴
• 申請（專利權(quán)）人: 長春工業(yè)大學
• 主分類號: H04W24/02
• 分類號: H04W24/02;H04W24/06;H04W40/10;H04W40/32;H04W84/18
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1.一種基于模糊邏輯的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)改進多跳LEACH協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于:由四部分構(gòu)成，即系統(tǒng)模型、新閾值函數(shù)成簇、模糊邏輯跳數(shù)計算和可變輪周期多跳路由；系統(tǒng)模型為協(xié)議實現(xiàn)提供模型，具體包括網(wǎng)絡(luò)模型、能量模型和網(wǎng)絡(luò)分層結(jié)構(gòu)；新閾值函數(shù)成簇是基于LEACH改進的閾值函數(shù)來選舉簇頭，考量了節(jié)點間距離、剩余能量和中心度，使位于簇中心且剩余能量多的節(jié)點成為簇頭的概率大；模糊邏輯跳數(shù)計算是根據(jù)剩余能量、數(shù)據(jù)長度和到基站的距離計算各簇頭的最優(yōu)跳數(shù)；可變輪周期多跳路由根據(jù)簇頭的跳數(shù)來選取最優(yōu)的中間簇頭轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，并采用自適應的輪時間來重新進行數(shù)據(jù)傳輸，具體內(nèi)容如下：

所述的系統(tǒng)模型中的網(wǎng)絡(luò)模型具有以下屬性：(1)N個節(jié)點隨機分布在目標區(qū)域，BS位于感測區(qū)域的某個位置，每個節(jié)點都有一個唯一的ID，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點集表示為S＝{S₁,S₂...S_n}；(2)一旦節(jié)點被部署，它們的位置是固定的，可以通過定位系統(tǒng)或節(jié)能定位算法獲得；(3)除了BS外，每個節(jié)點具有相同的初始能量以保持均勻；能量模型與LEACH一樣；分層網(wǎng)絡(luò)配置是在LEACH的基礎(chǔ)上，將網(wǎng)絡(luò)分為寬度相等的環(huán)層，BS以不同的傳輸功率逐步廣播具有不同環(huán)層layerID的消息，并且環(huán)層layerID從0開始每次廣播遞增1，在接收到來自BS的消息時，每個節(jié)點檢索其layerID，并為自己的環(huán)層設(shè)置相應的值，除非它已經(jīng)設(shè)置了較低的layerID，網(wǎng)絡(luò)配置的詳細步驟如下：

(1)BS廣播環(huán)層layerID消息；

(2)節(jié)點接收到layerID消息，并檢索layerID的值為自己的環(huán)層設(shè)置相應的值；

(3)判斷l(xiāng)ayerID是否等于0，同時判斷自己layerID的值是否小于新接收到layerID的值，如果等于0且小于新接收到layerID的值，返回到第(1)步，否則，進行第(4)步；

(4)檢索新接收到的layerID值為自己的環(huán)層設(shè)置相應的值；

(5)BS判斷是否覆蓋整個傳感領(lǐng)域，如果是則結(jié)束，否則進行第(6)步，

(6)BS將layerID的值加1并增強功率廣播，然后轉(zhuǎn)到第(1)步；

所述的新閾值函數(shù)成簇是基于LEACH的簇頭選舉閾值改進得來的，為了選出簇中最優(yōu)的節(jié)點來承擔數(shù)據(jù)融合和轉(zhuǎn)發(fā)的任務，簇頭選舉的閾值p(n)考慮了節(jié)點間距離、剩余能量和中心度，公式如下：

其中是平均鄰居剩余能量比，剩余能量可以表示為E_res(n)是節(jié)點n的剩余能量，N_n是節(jié)點n的鄰居節(jié)點集合；

是平均距離比，其可以表示為d_toBS(n)是節(jié)點n到BS的距離；Ncentral(n)是節(jié)點中心度，其值表示節(jié)點在與網(wǎng)絡(luò)維度成比例的相鄰節(jié)點之間的中心度，可以表示為|N_n|是節(jié)點n的鄰居節(jié)點個數(shù)，由簇頭選舉的閾值p(n)可以得到最優(yōu)的簇頭，每個CH通過廣播消息來通知其鄰居，并且用確認消息應答的節(jié)點相應地成為其成員節(jié)點，此外還采用了TDMA調(diào)度機制，以節(jié)約能耗；

所述的模糊邏輯跳數(shù)計算是根據(jù)剩余能量、數(shù)據(jù)長度和到基站的距離來計算最優(yōu)跳數(shù)，對于每個簇，CM在分配的時間段內(nèi)將數(shù)據(jù)發(fā)送到其CH，CH融合數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到低于其所在層的CH，而且所選擇的中間CH具有更多的剩余能量和更少的成員，如果所選層中沒有CH，則選擇較低層作為下一跳，直到BS，模糊控制器包括模糊控制器輸入、輸出變量模糊化和模糊規(guī)則定義及解模糊，模糊控制器的輸入?yún)?shù)為“剩余能量”、“到BS的距離”、“數(shù)據(jù)長度”，輸出參數(shù)為“跳數(shù)”，這意味著剩余能量越大、到BS的距離越遠、數(shù)據(jù)長度越短的CH可以通過較大的“跳數(shù)”與下一跳CH通信，下面是對模糊控制器輸入、輸出變量模糊化和模糊規(guī)則定義及解模糊的具體介紹：

(1)“剩余能量”的語言變量為“l(fā)ow”,“medium”,“high”，其中“l(fā)ow”和“high”采用梯形隸屬度函數(shù)，“medium”采用三角形隸屬度函數(shù)；

(2)“到BS的距離”的語言變量為“distant”,“reachable”,“nearby”，其中“distant”和“nearby”采用梯形隸屬度函數(shù)，“reachable”采用三角形隸屬度函數(shù)；

(3)“數(shù)據(jù)長度”的語言變量為“big”，“medium”，“l(fā)ittle”，其中“big”和“l(fā)ittle”采用梯形隸屬度函數(shù)，“medium”采用三角形隸屬度函數(shù)；

(4)“跳數(shù)”的語言變量為“very little”，“l(fā)ittle”，“rather little”，“l(fā)ow medium”，“medium”，“high medium”，“rather more”，“more”，“very more”，其中“very little”和“very more”采用梯形隸屬度函數(shù)，其余的采用三角形隸屬度函數(shù)；

所述的可變輪周期多跳路由是由穩(wěn)定階段和確定循環(huán)時間兩部分組成，在穩(wěn)態(tài)階段中，對于每個簇，CM在分配的時間段內(nèi)將數(shù)據(jù)發(fā)送到其CH，CH融合數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿挥谠搶又械陀谄鋵拥闹欣^CH，如果所選層中沒有CH，則選擇較低層作為下一跳，直到BS，可變輪周期初始循環(huán)時間和最小循環(huán)時間分別為LEACH循環(huán)時間的200％和50％，新一輪自適應循環(huán)時間如下公式表示：

其中n是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點總數(shù)，而n_alive是當前循環(huán)時間中的存活節(jié)點數(shù)，E_init(i)是節(jié)點i的初始能量。