一种自组网分簇路由方法

技术领域

本发明属于无线传感器网络优化设计领域，特别是指一种自组网分簇路由方法，可用于面向边境防护中光电-雷达传感器网络的高能效自组网。

背景技术

实际应用中的光电-雷达传感器网络往往是由大量的传感器节点布置在传感区域内。节点部署问题，即在该区域内感知监测的数据量，然后通过无线链路把数据传送到节点部署，即通过一定的算法布置节点，优化现有的网络资源，以期网络在未来的应用中利用率最大或单个任务消耗量最小。它是光电-雷达传感器网络应用的一个基本问题，决定着传感器监测物理空间的效果，进而影响传感器网络的服务质量。一般来讲，网络的节点部署方法需要在完成监测任务的前提下，尽量节省能耗以延长网络寿命。

在LEACH协议中，每一轮簇头节点的变化是基于选举概率，这表明集群中的所有节点都有相同的机会被选举，而不考虑其剩余能量。相同概率的簇头选举是有风险的，可能会发生那些剩余能量低的节点也成为簇头节点的场景，这些节点死亡的时间就提前了，这也影响了网络拓扑的稳定性，增加网络维护开销和能量消耗，从而减少了网络的寿命。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种自组网分簇路由方法，该方法充分考虑了初始能量、剩余能量和簇头节点的最优值，实现了一种高效的CH(簇头节点)选举方案，能够平衡网络负载，降低网络能耗，提高网络生存期。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种自组网分簇路由方法，包括以下步骤：

步骤1：每个节点在第一轮开始之前，随机生成一个大于0并且小于1的数；如果某个节点随机生成的数小于协议给定的阈值T(i)，那么这个节点被选为簇头节点；T(i)的计算公式如下：

其中，p代表预设的每个节点成为簇头的概率，r为当前轮数，mod表示取余数；

之后的每轮中，利用如下的修正方程选出簇头节点：

其中，G代表的是在上一个

最优簇头数k

其中，n代表的是网络中节点的总数量，d代表的是该节点离基站的距离，M代表的是网络的尺寸大小，E

步骤2：节点运行R-LEACH方法确认自己在本轮中是否成为簇头节点，当确认自己在无线传感器网络中的身份即簇头节点后，向全网广播自己成为簇头节点的事实，然后等待其他非簇头节点的反馈消息；非簇头节点同样确认自己在无线传感器网络中非簇头节点的身份，然后根据接收到的其他簇头节点向无线传感器网络全网广播信号的强弱入簇；

步骤3：在分配给每个节点的时间段内，向簇头节点传输数据；只有发射节点保持活动状态，集群中的所有其他节点将关闭无线电以节省能源；当集群中的所有节点都完成数据传输后，簇头节点开始处理数据；簇头节点接收并聚合数据以删除冗余，并对信息进行压缩；然后，簇头节点以单跳或多跳的方式将数据转发到sink或哨所。

本发明具有如下有益效果：

1、本发明在选择簇头节点时充分考虑了节点的剩余能量和聚在一起的最优簇数，从而将网络生命周期提高到更多的轮数。

2、本发明将簇头节点位置在能量级别较高的节点之间进行旋转。

3、本发明可选择适合环境监测、智慧城市和系统等物联网应用的网络下一组簇头节点。

4、本发明分析了低能量自适应聚类层次(LEACH)，结合了节能的基于聚类的路由和媒体接入的思想，以及特定应用的数据聚合。

附图说明

图1初始能量0.5J：LEACH，R-LEACH协议死亡节点数随轮数变化曲线。

图2初始能量为0.5J：R-LEACH算法FDN,HDN,ADN数据展示。

图3初始能量为0.25J：LEACH，R-LEACH协议传感器死亡节点数随轮数变化曲线。

图4初始能量为0.75J：LEACH，R-LEACH协议传感器死亡节点数随轮数变化曲线。

图5初始能量为0.25J：LEACH，R-LEACH协议FDN,HDN,ADN数据比较。

图6为初始能量为0.75J：LEACH，R-LEACH协议FDN,HDN,ADN数据比较。

具体实施方式

一种自组网分簇路由方法，包括以下步骤：

步骤1:簇头选取阶段。每个节点在第一轮开始之前，都会随机生成一个大于0并且小于1的数。如果某个节点随机生成的数小于协议给定的阈值T(i)，那么这个节点被选为簇头节点。T(i)的公式如下：

公式中的p是预设的每个节点成为簇头的概率，r为当前轮数。

之后的每轮利用修正方程选出CH：

上面公式中的G代表的是在上一个

其中n代表的是网络中节点的总数量，d代表的是该节点离基站的距离，M代表的是网络的尺寸大小，E

步骤2:簇建立阶段。

节点运行R-LEACH算法确认自己在本轮中是否成为簇头节点，当确认自己在WSN(无线传感器网络)中的身份即簇头节点后，向全网广播自己成为簇头节点的事实，然后等待其他非簇头节点的反馈消息。非簇头节点同样确认自己在WSN中非簇头节点的身份，然后根据接收到的其他簇头节点向WSN全网广播信号的强弱入簇。

步骤3:R-LEACH协议稳态阶段。

在分配给每个节点的时间段内，向CH传输数据。只有发射节点保持活动状态，集群中的所有其他节点将关闭无线电以节省能源。当集群中的所有节点都完成数据传输后，CH将开始处理数据。CH接收然后聚合数据以删除任何冗余并尽可能压缩信息以公平利用带宽。然后，CH以单跳或多跳的方式将数据转发到sink或哨所。

模型建立阶段，对于区域内节点与CH之间的短距离通信考虑自由空间模型，对于像CH与sink之间的长距离传输采用多径衰落模型。对于对称传播信道，将一个数据包中的k位数据发送到距离d米的传感器时的功耗可以写为：

/>

其中E

当现场有n个传感器节点时，设有m个集群。在LEACH算法中，P表示节点选择CH的概率，在第一轮开始前，每个节点i在区间[0,1]之间生成一个随机数。如果发现这个数字小于阈值T(n)，那么该节点将成为该轮的CH：

在设置阶段，第一轮，使用常规LEACH算法形成簇和CH。数据传输后，网络中的每个节点都会消耗一定的能量，每个节点消耗的能量不同。功率消耗取决于发送节点和接收节点之间的距离，用d表示。因此，下一轮利用修正方程选出CH：

上面公式中的E

其中n代表的是网络中节点的总数量，d代表的是该节点离基站的距离，M代表的是网络的尺寸大小，E

对此方案进行仿真，仿真参数如下表格:

附图展示了R-LEACH算法以及作为对照组的LEACH算法的网络寿命。

从图2可以看出，R-LEACH第一个节点死亡大约在400轮时出现，但是虽然第一个节点死亡出现的轮数较LEACH算法提前，但是网络整体生存时间较长，死亡的速度更加的平缓，不会出现网络突然瘫痪的情况，整体网络死亡出现在大约1700轮。

LEACH协议假设CHs每轮消耗相同的能量，导致CH选择效率低下，影响网络寿命。R-LEACH选择CH时考虑了节点的剩余能量和聚在一起的最优簇数，从而将网络生命周期提高到更多的轮数。

网络稳定性和网络生存期是保证物联网环境下网络性能稳定的两个重要参数。网络稳定性是从网络开始到第一个节点死亡(FND)的时间，网络生存期由网络中第一个节点死亡(LND)和第一个节点死亡(LND)之间的时间决定。为了研究所提出的R-LEACH协议对这些指标的行为，这里分析了网络稳定性的FND、网络生命周期的LND和网络中的HND参数。

从图3可以得知，R-LEACH算法的第一个节点死亡时间(FDN)为447轮，一般节点的死亡出现在第1151轮而整体网络死亡出现在1760轮。

为了验证仿真结果的准确性，我们将初始能量分别设置为0.25J与0.75J，再次比较R-LEACH与LEACH的生命周期与FDN、HDN、ADN的数据，得到的结果如图4-6。

从图中可以看出，在初始能量不同时，R-LEACH网络生存周期较LEACH生存周期更长。