技术领域
[0001] 本
发明涉及一种延长
无线传感器网络生命周期的分簇算法，属于无线传感器网络技术领域。
背景技术
[0002] 无线传感网络是由大量的微型计算装置—传感器
节点组成，每个传感器节点的资源是有限的，例如有限的数据存储能
力、一定距离内的无线传输和有限的
电池能量。根据应用环境的不同，节点配置相应的传感器来监测需要的参数(例如
温度、湿度、气压等)并且将监测到的数据以单跳或者多跳的方式传送给特定的装置。在传统无线传感网中，汇聚节点
位置固定，当节点采用多跳或者单跳的方式传送数据给汇聚节点时，靠近汇聚节点的传感器节点将消耗更多的能量。因为它们不仅要传送自己的数据，还要成为邻接节点的中继节点，传送邻接节点的数据。这些节点能量过早耗尽将导致汇聚节点被孤立、网络不能再运行。这是无线传感网中常见的hot-spot问题。
[0003] 为了解决这一问题，引入了非均匀分簇的概念。使得越靠近汇聚节点的簇越小，反之越大，避免了多跳通信造成的节点能量消耗不均衡的问题。这样可以均衡无线传感网络中节点的能量消耗，延长网络的生存时间。但依然存在的问题是，簇头选取的时间过长，这一过程会消耗许多能量。
发明内容
[0004] 本发明所要解决的技术问题是，克服
现有技术存在的簇头选取时间过长的不足而提供一种延长无线传感器网络生命周期的分簇算法，能够减少簇头产生过程中的
迭代次数，缩短了分簇时间。
[0005] 本发明提供一种延长无线传感器网络生命周期的分簇算法，具体包括以下步骤：
[0006] 步骤1、所有传感器节点向基站发送
申请，该申请报文包括节点ID、节点坐标、节点状态、节点初始能量和剩余能量；转至步骤2；
[0007] 步骤2、基站获取信息后，将所有节点状态初始化为普通节点并利用基于
密度的
聚类算法对无线传感器网络中的节点进行划分，得到一级簇集合C，C＝{C1，C2......Cn}，n为一级簇的个数；转至步骤3；
[0008] 步骤3、从一级簇集合C中依次取出每个簇Ci，i＝1，2....n；转至步骤4；
[0009] 步骤4、针对每个簇Ci，i＝1，2....n，获得Ci中每个节点成为簇头的概率的初始值集合S，S＝{S1，S2......Sm}，1≤j≤m；转至步骤5；
[0010] 步骤5、判断集合S中是否存在大于或等于1的值，若集合S中存在Sj≥1(1≤j≤m)，则转至步骤6；若不存在则转至步骤9；
[0011] 步骤6、将集合S中所有Sj≥1的节点的节点状态更新为簇头节点，并计算节点Sj的簇半径Rj；转至步骤7；
[0012] 步骤7、在节点Sj的簇半径范围内广播Sj成为簇头的消息，并更新Sj簇半径内节点的候选簇头集合，将Sj簇半径内的节点加入到通信代价最小的簇内，其中节点的候选簇头集合为某个节点所在簇的簇头的集合，通信代价则为簇内节点到簇头的距离，距离越近，通信代价越小；转至步骤8；
[0013] 步骤8、将已经成为簇头和已经加入簇内的节点加入到集合Q中，并更新集合S，使S＝S-Q；转至步骤9；
[0014] 步骤9、判断集合S是否为空，若集合S不为空，将集合S中每个元素的值乘以2即Sj＝Sj*2，转至步骤5；若集合S为空，转至步骤10；
[0015] 步骤10、判断集合S是否处理完，若集合S未处理完，转至步骤3；若集合S已处理完，结束操作。
[0016] 本发明提供一种以延长无线传感器网络生命周期为目标，对无线传感器网络中的节点进行分簇的算法。首先，利用基于密度的聚类算法对无线传感器网络中的节点进行区域划分，将整个传感器网络划分为多个一级簇；然后，利用非均匀分簇思想对划分得到的多个一级簇进一步分簇得到二级簇(即集合S)，为每个二级簇选出簇头节点，使得靠近基站的簇头节点以较小的簇半径通信，有效解决经典路由协议中存在的热点问题以及在选取簇头节点过程中迭代次数过多的问题，最终实现节省能量、延长传感器网络生命周期的目标。
[0017] 本发明进一步优化的技术方案如下：
[0018] 进一步的，所述步骤2中，节点划分时，首先设置扫描半径Eps和最小包含节点数MinPts，选一节点以自己为圆心、Eps为半径形成一个圆，计算其圆内包含的节点数目，若该数目大于或等于MinPts，则该节点为核心点，若上述扫描半径内的其他节点是其它簇的核心点，则可实现从一个核心点出发，不断向密度可达的区域扩张，最终得到一个包含多个节点数的一级簇；再选一个未成簇的节点做同样的工作，直到所有节点都已成簇，可以得到多个一级簇，即一级簇集合C，C＝{C1，C2……Cn}，n为一级簇的个数。
[0019] 上述步骤中，利用基于密度的算法对传感器节点进行划分，可以得到多个一级簇，从而使由所有节点参与迭代变成局部节点参与迭代，减少了迭代次数，从而节省了迭代过程中的能量消耗。
[0020] 进一步的，所述步骤4中，根据下面公式计算Ci中每个节点成为簇头的概率的初始值集合S，并且S＝{S1，S2...Sj...Sm}，
[0021] Sj＝max(Ej/Es,Pmin)
[0022] 其中，Sj为第j个节点成为簇头的概率的初始值，且1≤j≤m，Ej为节点当前的剩余能量，Es为节点的初始能量，Pmin为防止迭代速度过慢而设置的
阈值，m为Ci中节点的个数。
[0023] 上述步骤中，使用节点能量作为标准计算其成为簇头的概率的初始值，可以避免能量较低的节点被选为簇头，防止这类节点过快死亡而影响整个传感器网络。
[0024] 进一步的，所述步骤6中，根据下面公式计算节点Sj的簇半径Rj，
[0025]
[0026] 其中，dmin为节点到汇聚节点距离的最小值，dmax为节点到汇聚节点距离的最大值，d(j，BS)为节点Sj到汇聚节点的距离，Emax为节点剩余能量的最大值，Emin为节点剩余能量的最小值，R0为簇半径最大值，λ、c的取值分别在0～1之间，用于调节簇半径的大小。
[0027] 上述步骤中，利用非均匀分簇算法计算簇头节点的簇半径，使得越靠近基站的簇半径越小，反之越大，可以有效的解决热点问题，使整个网络负载均衡，从而延长无线传感器网络的生命周期。
[0028] 总之，本发明首先利用基于密度对聚类算法对无线传感器网络中传感器节点进行一级簇的划分，并构建一种三层网络模型——簇内节点组成网络模型的第一层，簇头节点组成网络模型的第二层，位置固定的基站是网络模型的第三层；再对生成的一级簇进行非均匀分簇生成二级簇，从而达到减少簇头选举迭代次数、传感器负载均衡、节点能量消耗减少并延长无线传感器网络生命周期的目的。
[0029] 本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明提出了利用基于密度的聚类算法对所有传感器节点进行划分得到多个一级簇，从而把所有传感器节点参与簇头选举变为部分传感器节点进行选举，以提高其迭代效率，然后利用非均匀分簇对每个一级簇内的传感器节点进行进一步的分簇得到二级簇，使得簇的大小与离汇聚节点的距离成正比关系，从而达到有效解决无线传感器网络中的hot-spot问题。
附图说明
[0030] 图1为本发明中传感器节点分布图。
[0031] 图2为本发明中基于密度的聚类算法形成的多个一级簇的示意图。
[0032] 图3为本发明中对一级簇再次进行非均匀分簇得到二级簇的示意图。
具体实施方式
[0034] 下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：本
实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护权限不限于下述的实施例。
[0035] 本实施例提出了一种延长无线传感器网络生命周期的分簇算法，如图4所示，包括以下步骤：
[0036] 步骤1、将任意数量的传感器节点任意分布在100×100的区域内，如图1所示，所有节点向基站BS发送申请，该申请报文包括：节点ID、节点坐标、节点状态、节点初始能量和剩余能量。
[0037] 步骤2、基站获取信息后，将所有节点状态初始化为普通节点并利用基于密度的聚类算法对无线传感器网络中的节点进行划分，得到一级簇集合C，C＝{C1，C2......Cn}，n为一级簇的个数。
[0038] 节点划分时，首先设定两个重要参数：扫描半径Eps和最小包含节点数MinPts，本实施例将Eps设为3、MinPts设为3。每个节点以自己为圆心、Eps为半径形成一个圆，计算该圆内包含的节点数目，若该节点数目大于或等于3，则该节点为核心点，一个核心点所在的簇中包含的节点与该核心点是直接密度可达。若该簇内其他节点是其它簇的核心点，则可实现从一个核心点出发，不断向密度可达的区域扩张，最终得到一个包含最多节点数的区域，即一个一级簇。再选一个未成簇的节点做同样的工作，直到所有节点都已成簇，可以得到多个一级簇，即一级簇集合C，C＝{C1，C2......Cn}，n为一级簇的个数。本实施例可将图1中的传感器节点划分为4个一级簇，即C＝{C1，C2，C3，C4}，如图2所示，每个矩形内包含的节点代表一个级簇。
[0039] 步骤3、从一级簇集合C中依次取出每个簇Ci，i＝1，2，3，4。
[0040] 步骤4、针对取出的簇Ci(i＝1，2，3，4)，根据下面公式计算Ci中节点j成为簇头的概率的初始值，进而得到一级簇Ci中所有节点成为簇头的概率的初始值集合S(即二级簇集合)，S＝{S1，S2...Sj...Sm}，m为二级簇的个数，
[0041] Sj＝max(Ej/Es,Pmin)
[0042] 其中，Sj为第j个节点成为簇头的概率的初始值，且1≤j≤m，Ej为节点当前的剩余能量，Es为节点的初始能量，Pmin为防止迭代速度过慢而设置的阈值，m为Ci中节点的个数(即图2中一个矩形内节点的数目)。
[0043] 步骤5、判断集合S中是否存在大于或等于1的值，若集合S中存在Sj≥1(1≤j≤m)，则转至步骤6；若不存在则转至步骤9。
[0044] 步骤6、将集合S中所有Sj≥1的节点的节点状态更新为簇头节点，并根据下面公式计算节点Sj的簇半径Rj，
[0045]
[0046] 其中，dmin为节点到汇聚节点距离的最小值，dmax为节点到汇聚节点距离的最大值，d(j，BS)为节点Sj到汇聚节点的距离(即图3中圆心处簇头节点与基站连线的距离)，Emax为节点剩余能量的最大值，Emin为节点剩余能量的最小值，R0为簇半径最大值，λ、c的取值均为0.5，用于调节簇半径的大小，从而使簇半径与簇头到汇聚节点的距离呈递增关系。
[0047] 步骤7、节点Sj在其簇半径范围内(即图3中圆心处簇头节点的半径范围内)，广播节点Sj成为簇头的消息，并更新Sj簇半径内节点的候选簇头集合，Sj簇半径内的节点根据到候选簇头的距离，加入距离候选簇头最小的簇内。
[0048] 步骤8、将已经成为簇头和已经加入簇内的节点加入到集合Q中，并计算S＝S-Q，求出剩下的既没有加入簇内也没有成为簇头的节点。
[0049] 步骤9、判断集合S是否为空，若集合S不为空，则将集合S中每个元素的值乘以2即Sj＝Sj*2，转至步骤5；若集合S为空，转至步骤10。
[0050] 步骤10、判断集合S是否处理完，若集合S未处理完，转至步骤3；若集合S已处理完，结束整个迭代过程。
[0051] 本发明先利用基于密度的聚类算法将节点分为若干个一级簇。算法首先设置扫描半径Eps和最小包含节点数MinPts，选一节点以自己为圆心、Eps为半径形成一个圆，计算其包含的节点数目，若数目大于等于MinPts，则该节点为核心点，若半径内的其他节点是其它簇的核心点，则可实现从一个核心点出发，不断向密度可达的区域扩张，最终得到一个包含多个节点数的一级簇，再选一个未成簇的节点做同样的工作，可以得到多个一级簇，从而使原来的所有节点参与簇头的选取简化为部分节点参与簇头的选举，有效的降低了复杂度，提高了迭代效率，节省了节点能量的消耗。
[0052] 以算法产生的一级簇为
基础，在每个一级簇内进行簇头的选举。一级簇内的每个节点都根据Sj＝max(Ej/Es,Pmin)计算其成为簇头的概率的初始值，其中节点的剩余电量越多，最终成为簇头的概率也就会越大，各节点之间进行簇头的竞争，当Sj大于等于1时，该节点便成为最终簇头。
[0053] 在生成二级簇的过程中，结合非均匀分簇思想，根据簇头节点的能量Ej及该节点距离汇聚节点的距离，计算该节点的簇半径Rj的大小。从而使得簇半径与簇头到汇聚节点的距离呈递增关系。从而达到有效缓解无线传感器网络的hot-spot问题，延长了无线传感器网络的生命周期。
[0054] 以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以
权利要求书的保护范围为准。
