本發(fā)明涉及異構(gòu)自組織網(wǎng)絡(luò)的
技術(shù)領(lǐng)域：
：，特別是基于節(jié)點(diǎn)等級(jí)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)分簇算法。
背景技術(shù)：
：：異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是指由多種不同類型節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，其異構(gòu)性可體現(xiàn)在能量、感知能力、計(jì)算能力、通信能力、鏈路和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等諸多方面，其網(wǎng)絡(luò)模型更接近于實(shí)際應(yīng)用。在現(xiàn)實(shí)生活中，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)幾乎無(wú)處不在。比如當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)——物聯(lián)網(wǎng)就是一種典型的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境調(diào)查可能需要能感知溫度、濕度、光強(qiáng)的多種傳感器。不同傳感器具有不同的初始能量，能量消耗速率也不同，且需要感知收集和分發(fā)的數(shù)據(jù)包亦不同，從而構(gòu)成一個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。因此異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)具有十分重要的理論研究?jī)r(jià)值和工程應(yīng)用價(jià)值。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)與大多數(shù)傳感器網(wǎng)絡(luò)一樣，仍面臨節(jié)點(diǎn)能量有限且不能補(bǔ)充的問(wèn)題，如何利用有限的節(jié)點(diǎn)能量延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命仍是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)亟需解決的問(wèn)題。分簇技術(shù)將網(wǎng)絡(luò)劃分為若干個(gè)簇，每個(gè)簇由一個(gè)簇頭和若干成員節(jié)點(diǎn)組成。成員節(jié)點(diǎn)將監(jiān)測(cè)信息發(fā)送給簇頭，由簇頭平均分擔(dān)中繼業(yè)務(wù)，將成員節(jié)點(diǎn)的信息融合處理后發(fā)送給基站。分簇技術(shù)能均衡節(jié)點(diǎn)的能量消耗，延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)存活時(shí)間，因此是目前降低節(jié)點(diǎn)能耗和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命的一種重要途徑。目前根據(jù)簇頭數(shù)目是否確定可將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分簇算法分成固定簇頭算法和周期簇頭選舉算法兩大類：(1)固定簇頭算法：該類算法的設(shè)計(jì)思路是在網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí)將初始能量高的節(jié)點(diǎn)設(shè)置為簇頭，其他普通節(jié)點(diǎn)根據(jù)不同的成簇算法加入到不同的族中，普通節(jié)點(diǎn)一般只負(fù)責(zé)收集環(huán)境信息，消耗能量較小，并將數(shù)據(jù)在特定的時(shí)刻直接發(fā)送給簇頭，簇頭收到數(shù)據(jù)進(jìn)行融合后，再通過(guò)單跳或多跳的方式直接或者間接的發(fā)送給基站。該類算法的設(shè)計(jì)思路充分利用了高能異構(gòu)節(jié)點(diǎn)，能較大程度延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命，但存在一定的局限性，比如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫纬珊蠛茈y再次改變，高能簇頭的數(shù)量都是固定的，大大降低網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)自組織性和健壯性等。此外，在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，往往存在初始能量高同時(shí)能量消耗也快的節(jié)點(diǎn)，從網(wǎng)絡(luò)整體性能來(lái)看，這類節(jié)點(diǎn)并不是簇頭的最佳選擇。(2)周期簇頭選舉算法：該類算法的設(shè)計(jì)思路是采用輪詢的方式，網(wǎng)絡(luò)每一輪從所有的節(jié)點(diǎn)中重新選取簇頭，可以控制每個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭的概率。簇頭的當(dāng)選需要考慮它的能量、通信和計(jì)算能力、魯棒性強(qiáng)弱等因素等。該類算法的典型代表有：LEACH-C算法(參考文獻(xiàn)[1]：HeizelmanWR，ChandrakasanA，BalakrishnanH.Energy-efficientCommunicationprotocolforwirelessmicrosensornetworks[A].Proceedingsofthe33rdHawaiiInt’1ConfonSystemSciences(HICSS’00)[C].2000：1-10.)、DEEC算法(參考文獻(xiàn)[2]：卿利，朱清新，王明文.異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式能量有效成簇算法[J].軟件學(xué)報(bào)，2006，17(3)：481-489)、SEP算法(參考文獻(xiàn)[3]：SmaragdakisG，MattaI，BestavrosA.SEP：Astableelectionprotocolforclusteredheterogeneouswirelesssensornetworks[C].In：Proc.oftheInt’1WorkshoponSANPA2004.)、EEHC算法(參考文獻(xiàn)[4]：KumarD，AseriTC，PatelRB.EEHC：Energyefficientheterogeneousclusteredschemeforwirelesssensornetworks[J].ComputerCommunications，2009，32(4)：662-667)。該類算法的性能普遍較固定簇頭算法好，但仍存在一些問(wèn)題。比如LEACH-C算法是在基于同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分簇算法LEACH改進(jìn)的，主要體現(xiàn)在每輪中的簇頭選取不再是隨機(jī)選取，而是通過(guò)控制閥值的方式，只有當(dāng)節(jié)點(diǎn)的結(jié)果值(一種和剩余能量有關(guān)的計(jì)算值大于閥值時(shí))此節(jié)點(diǎn)才能當(dāng)選為簇頭，否則重新進(jìn)行選取。由于僅考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量，仍存在簇頭數(shù)目不合理，簇頭分布不均，節(jié)點(diǎn)能耗不均等問(wèn)題。DEEC算法是針對(duì)多級(jí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的一般性設(shè)計(jì)，其設(shè)計(jì)思想是讓剩余能量高的節(jié)點(diǎn)有更大的概率當(dāng)選簇頭，從一定程度上均衡了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命，但未考慮節(jié)點(diǎn)的通信距離及不同節(jié)點(diǎn)的能量消耗速率。在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，存在剩余能量大同時(shí)能量消耗也快的節(jié)點(diǎn)，從網(wǎng)絡(luò)整體性能來(lái)看，這類節(jié)點(diǎn)并不是簇頭的最佳選擇。SEP算法能很好的適用于二級(jí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，但不能擴(kuò)展到多級(jí)異構(gòu)。EEHC算法在簇頭選舉時(shí)考慮了網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)情況下節(jié)點(diǎn)初始能量的相對(duì)大小，但未考慮異構(gòu)節(jié)點(diǎn)能量消耗速率的不同。綜上所述，分簇技術(shù)是目前均衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命的一種有效途徑，現(xiàn)有異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分簇算法多數(shù)參考節(jié)點(diǎn)剩余能量進(jìn)行簇頭選擇，從一定程度上延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命，但在實(shí)際應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)中，存在剩余能量大同時(shí)能量消耗速率也大的節(jié)點(diǎn)，從網(wǎng)絡(luò)整體性能來(lái)看，這類節(jié)點(diǎn)并不是簇頭的最佳選擇。同時(shí)，節(jié)點(diǎn)能耗與通信距離成正比，減小通信距離亦是降低節(jié)點(diǎn)能耗的一條有效途徑。綜述所述，僅參考節(jié)點(diǎn)剩余能量進(jìn)行簇頭選擇不是最合理的，需結(jié)合實(shí)際網(wǎng)絡(luò)綜合考慮多種因素，如節(jié)點(diǎn)能量消耗速率，通信距離等進(jìn)行簇頭選擇，提出一種更適用于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的分簇算法。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是提出基于節(jié)點(diǎn)等級(jí)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)分簇算法，解決現(xiàn)有分簇方法中簇頭數(shù)目不合理，簇頭分布不均，簇規(guī)模差異較大的問(wèn)題，均衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命，提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量。為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的構(gòu)思是：網(wǎng)絡(luò)按輪運(yùn)行，每輪包括自適應(yīng)分簇、簇頭選舉及簇建立、數(shù)據(jù)傳輸三階段。自適應(yīng)分簇階段，利用信標(biāo)節(jié)點(diǎn)或錨節(jié)點(diǎn)將網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域分為若干子區(qū)域，根據(jù)每輪子區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)相應(yīng)子區(qū)域細(xì)化或合并，使每個(gè)子區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目在一個(gè)合理范圍內(nèi)。每個(gè)子區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)自成一簇。簇頭選舉及簇建立階段選舉簇內(nèi)等級(jí)最高的節(jié)點(diǎn)為簇頭，其余節(jié)點(diǎn)為成員節(jié)點(diǎn)；節(jié)點(diǎn)等級(jí)由節(jié)點(diǎn)剩余能量、能量消耗速率、到基站的距離、到簇內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)的距離綜合決定。數(shù)據(jù)傳輸階段簇頭匯總、融合簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)信息后上傳給基站。本發(fā)明分簇合理均勻，能較好均衡節(jié)點(diǎn)能量消耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命、提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量?；谏鲜鰳?gòu)思，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：1.基于節(jié)點(diǎn)等級(jí)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)分簇算法，適用對(duì)象為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，包括基站、節(jié)點(diǎn)以及所述基站和節(jié)點(diǎn)所在的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域；所述節(jié)點(diǎn)是異構(gòu)節(jié)點(diǎn)，所述異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)性體現(xiàn)為能量異構(gòu)，異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的初始能量和能量消耗速率不同，同構(gòu)節(jié)點(diǎn)的初始能量和能量消耗速率相同；所述節(jié)點(diǎn)的初始能量大于零，能量消耗速率在節(jié)點(diǎn)生命周期內(nèi)恒定；當(dāng)節(jié)點(diǎn)能量小于等于零時(shí)，表明該節(jié)點(diǎn)死亡，死亡節(jié)點(diǎn)永久退出網(wǎng)絡(luò)；所述節(jié)點(diǎn)之間、節(jié)點(diǎn)與基站之間的通信按輪次周期性依次進(jìn)行；每輪分為初始階段和穩(wěn)定工作階段；初始階段，通過(guò)安置的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)或錨節(jié)點(diǎn)將所述網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分為若干子區(qū)域，并監(jiān)測(cè)子區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，每個(gè)子區(qū)域中所有節(jié)點(diǎn)自成一簇，并選舉出簇頭；非簇頭節(jié)點(diǎn)即為成員節(jié)點(diǎn)，與簇頭組成簇；簇頭和成員節(jié)點(diǎn)可相互轉(zhuǎn)換；穩(wěn)定工作階段，成員節(jié)點(diǎn)將監(jiān)測(cè)信息發(fā)送給本簇簇頭，由簇頭匯總、融合后發(fā)送給基站，其特征在于：在每個(gè)所述輪次，根據(jù)子區(qū)域內(nèi)所述節(jié)點(diǎn)數(shù)目變化對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)分簇，即根據(jù)每個(gè)子區(qū)域內(nèi)所述節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)相應(yīng)子區(qū)域進(jìn)行合并或細(xì)分，直到合并或細(xì)分后的子區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目符合一定要求；自適應(yīng)分簇完畢后，在每個(gè)所述子區(qū)域內(nèi)，根據(jù)每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)在本輪次的剩余能量、能量消耗速率、該節(jié)點(diǎn)到簇內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的距離平方和、該節(jié)點(diǎn)到所述基站的距離的平方，計(jì)算每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)在本輪次的等級(jí)，選舉等級(jí)最高的節(jié)點(diǎn)為本輪次本簇的簇頭；2.基于節(jié)點(diǎn)等級(jí)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)分簇算法，其特征在于：所述自適應(yīng)分簇的方法如下：若所述第r輪第m個(gè)子區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于上限閾值將該子區(qū)域進(jìn)一步細(xì)化，直到細(xì)化后每個(gè)所述子區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目均在范圍內(nèi)；若所述第r輪第m個(gè)子區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目數(shù)目低于下限閾值將該子區(qū)域與就近子區(qū)域合并，直到合并后的子區(qū)域中節(jié)點(diǎn)數(shù)目在范圍內(nèi)；m∈[1，Mr-1]，Mr-1表示網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域第r-1輪劃分的子區(qū)域總數(shù)，M0為網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域初始劃分的子區(qū)域總數(shù)，M0、Mr-1、r和m為大于0的整數(shù)；Nr表示第r輪網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)總數(shù)，ω1和ω2表示權(quán)重系數(shù)，ω1∈[0，1]，ω2∈[1，2]；符號(hào)表示取整數(shù)運(yùn)算；3.基于節(jié)點(diǎn)等級(jí)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)分簇算法，其特征在于：所述簇頭選舉方法如下：節(jié)點(diǎn)i按以下公式計(jì)算自身在第r輪中的等級(jí)數(shù)值越大，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)等級(jí)越高；選舉等級(jí)最高的節(jié)點(diǎn)為本輪次本簇的簇頭；其中，表示第r輪中節(jié)點(diǎn)i的剩余能量，ai表示節(jié)點(diǎn)i的能量消耗速率，ai＞0；tr表示第r輪的時(shí)長(zhǎng)，tr＞0；ω3表示權(quán)重系數(shù)，ω3∈[0，1]；表示第r輪中節(jié)點(diǎn)i在到基站的距離的平方；第r輪中節(jié)點(diǎn)i到簇內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的距離平方和。本發(fā)明涉及的基于節(jié)點(diǎn)等級(jí)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)分簇算法分簇合理，簇頭分布較均勻，簇規(guī)模合理，充分考慮異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，能有效均衡節(jié)點(diǎn)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命，提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量。本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，這些將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。附圖說(shuō)明下面根據(jù)附圖和具體實(shí)施對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步闡述。以M＝9，N＝100，L＝100的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)為例進(jìn)行說(shuō)明。圖1為算法流程。圖2為節(jié)點(diǎn)初始隨機(jī)分布示意圖。圖3為網(wǎng)絡(luò)子區(qū)域細(xì)化/合并示意圖。圖4為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的無(wú)線通信模型。圖5為分別運(yùn)用本發(fā)明、LEACH-C算法、DEEC算法進(jìn)行分簇時(shí)，節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間隨網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行輪數(shù)分布圖。圖6為分別運(yùn)用本發(fā)明、LEACH-C算法、DEEC算法進(jìn)行分簇時(shí)，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量隨網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行輪數(shù)分布圖。具體實(shí)施方式基于節(jié)點(diǎn)等級(jí)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)分簇算法流程如圖1所示。一種具體實(shí)施方式如下：1)部署網(wǎng)絡(luò)：基站部署于邊長(zhǎng)為L(zhǎng)×L的方形網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域中心，能量無(wú)限，L為大于0的數(shù)；N個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域，能量有限且不能補(bǔ)充。根據(jù)節(jié)點(diǎn)初始能量和能量消耗速率將N個(gè)節(jié)點(diǎn)分為N1個(gè)類型，0＜N1≤N的整數(shù)，不同類型節(jié)點(diǎn)的初始能量和能量消耗速率不同，同類型節(jié)點(diǎn)的初始能量和能量消耗速率相同；節(jié)點(diǎn)的能量消耗速率在節(jié)點(diǎn)生命周期內(nèi)恒定。節(jié)點(diǎn)之間、節(jié)點(diǎn)與基站之間的通信按輪次周期性依次進(jìn)行；2)初始化：首先，利用信標(biāo)節(jié)點(diǎn)或錨節(jié)點(diǎn)將網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域按一定原則，如從左到右、從上到下的原則，等分為M0個(gè)子區(qū)域，M0為大于0的整數(shù)，每個(gè)子區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)屬于同一簇，示意圖如圖2所示；3)自適應(yīng)分簇：利用信標(biāo)節(jié)點(diǎn)或錨節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)每個(gè)子區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，根據(jù)每個(gè)子區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目變化實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)分簇；按一定原則，如從左到右、從上到下的原則為每個(gè)簇分配唯一的簇號(hào)，并通知該區(qū)域內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)。自適應(yīng)分簇方法如下：若第r輪第m個(gè)子區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于上限閾值將第m個(gè)子區(qū)域按一定原則，如從左到右、從上到下的原則進(jìn)一步細(xì)化，直到細(xì)化后每個(gè)子區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目均在范圍內(nèi)，為第r輪子區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目的下限閾值；若第r輪第m個(gè)子區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目數(shù)目低于下限閾值將第m個(gè)子區(qū)域和就近子區(qū)域合并，直到合并后的子區(qū)域中節(jié)點(diǎn)數(shù)目在范圍內(nèi)，子區(qū)域細(xì)化/合并示意圖如圖3所示；Nr表示第r輪網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)總數(shù)，ω1和ω2表示權(quán)重系數(shù)，ω1∈[0，1]，ω2∈[1，2]，符號(hào)表示取整數(shù)運(yùn)算；Mr-1表示網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域第r-1輪劃分的子區(qū)域總數(shù)，M0為網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域初始劃分的子區(qū)域總數(shù)，M0、Mr-1、r和m為大于0的整數(shù)；m∈[1，Mr-1]。4)節(jié)點(diǎn)等級(jí)計(jì)算：自適應(yīng)分簇后，節(jié)點(diǎn)i按以下公式計(jì)算自身在第r輪的等級(jí)，其中，表示第r輪中節(jié)點(diǎn)i的剩余能量，ai表示節(jié)點(diǎn)i的能量消耗速率，ai＞0；tr表示第r輪的時(shí)長(zhǎng)，tr＞0；ω3表示權(quán)重系數(shù)，ω3∈[0，1]；表示第r輪中節(jié)點(diǎn)i在到基站的距離的平方；第r輪中節(jié)點(diǎn)i到簇內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)的距離平方和。5)簇頭選舉與簇建立：網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)廣播自身等級(jí)和ID號(hào)、自身所在的簇號(hào)，并設(shè)置定時(shí)器T1。T1的時(shí)間長(zhǎng)度應(yīng)使廣播信息能夠往返于監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的任一節(jié)點(diǎn)為宜。節(jié)點(diǎn)僅對(duì)同簇內(nèi)比自身等級(jí)低的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行反饋，反饋信息包括自身等級(jí)和ID號(hào)。在定時(shí)器T1時(shí)間內(nèi)，如節(jié)點(diǎn)i在定時(shí)器T1結(jié)束時(shí)收到同簇內(nèi)比自身等級(jí)高的節(jié)點(diǎn)的反饋信息，則轉(zhuǎn)為簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)，等待接收簇頭當(dāng)選的消息；如節(jié)點(diǎn)i在定時(shí)器T1結(jié)束時(shí)未收到任何反饋信息，則表明自己為本輪次本簇等級(jí)最高的節(jié)點(diǎn)，隨即向簇內(nèi)其余節(jié)點(diǎn)廣播當(dāng)選簇頭的消息和自身ID號(hào)，并設(shè)置定時(shí)器T2。T2的時(shí)間長(zhǎng)度應(yīng)使廣播信息能夠往返于網(wǎng)絡(luò)中的任一節(jié)點(diǎn)為宜。簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)收到簇頭的當(dāng)選消息后，向簇頭發(fā)送請(qǐng)求加入信息；簇頭根據(jù)成員節(jié)點(diǎn)的加入信息確定本簇的成員個(gè)數(shù)，將制定的TDMA表廣播給成員節(jié)點(diǎn)；當(dāng)簇內(nèi)所有成員節(jié)點(diǎn)接收到入簇確認(rèn)信息和TDMA表，簇建立完成。6)信息傳輸：簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)在自己的TDMA時(shí)隙發(fā)送監(jiān)測(cè)信息給簇頭，簇頭收集、匯總、融合成員節(jié)點(diǎn)信息后上傳給基站，直到本輪時(shí)間Tr結(jié)束(Tr應(yīng)遠(yuǎn)大于T1和T2)跳轉(zhuǎn)到步驟3)進(jìn)行下一輪自適應(yīng)分簇、簇頭選舉和簇建立、信息傳輸，直到節(jié)點(diǎn)全部死亡，網(wǎng)絡(luò)壽命終止。本發(fā)明的效果可以通過(guò)以下仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步說(shuō)明，其中，M＝9，N＝100，L＝100，ω1＝0.54，ω2＝1.26，ω3＝1，T1＝T2＝0.002s，tr＝2s。1)實(shí)驗(yàn)條件：采用軟件MATLAB7.12.0R2011a。2)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景：如圖2所示，N個(gè)異構(gòu)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在L×L的正方形網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)異構(gòu)性體現(xiàn)為能量異構(gòu)，節(jié)點(diǎn)初始能量為范圍在0.5～0.8J間的隨機(jī)數(shù)，節(jié)點(diǎn)能量消耗速率為范圍在0.000125～0.0002間的隨機(jī)數(shù)，節(jié)點(diǎn)初始能量和能量消耗速率均相同的節(jié)點(diǎn)為同類型節(jié)點(diǎn)。在圖2-3的示意圖中，通過(guò)節(jié)點(diǎn)顏色表征當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的能量高低，顏色越深的節(jié)點(diǎn)表示能量越高?；疚挥诰W(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域中心；在網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域中，分別在坐標(biāo)(0，0)，(0，100/3)，(0，200/3)，(0，100)，(100，100/3)，(100，200/3)，(100，100)，(100，200/3)，(100，100/3)(100，0)，(200/3，0)，(100/3，0)布置12個(gè)錨節(jié)點(diǎn)用于網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分和節(jié)點(diǎn)數(shù)目監(jiān)測(cè)。仿真中簇頭對(duì)簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后轉(zhuǎn)發(fā)給基站，并假設(shè)每個(gè)成員節(jié)點(diǎn)均向簇頭發(fā)送4kbits的數(shù)據(jù)，無(wú)論簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)數(shù)目為多少，簇頭將其成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)壓縮為4kbits數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給基站，簇內(nèi)數(shù)據(jù)融合能耗設(shè)定為5nJ/bit。節(jié)點(diǎn)與基站間、節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間采用無(wú)線通訊，無(wú)線通信能耗模型選用Heinzelman提出的無(wú)線通信能耗模型，該模型如圖4所示。其中，節(jié)點(diǎn)的發(fā)送能耗包含發(fā)送電路能耗、放大電路能耗；節(jié)點(diǎn)的接收能耗僅包含接收電路能耗。該模型根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸距離的遠(yuǎn)近，采用兩種不同的信道模型。當(dāng)傳輸距離d小于閥值距離d0時(shí)，采用自由空間信道模型；反之，采用多徑衰落信道模型。下列公式分別給出了向距離d處的節(jié)點(diǎn)發(fā)送lbit數(shù)據(jù)的能耗ETX(l，d)和接收l(shuí)bit數(shù)據(jù)的能耗ERX(l，d)。ERx(l，d)＝Eelecl其中，Eelec為發(fā)送或接收電路的能耗，Eelec＝5nJ/bit；εfs和εamp分別為兩種模型的功率耗損系數(shù)，即將1bit信息傳輸1m2的能耗，εfs為自由空間信道功率放大器能耗，εfs＝10pJ/bit/m2；εamp為多徑衰落信道功率放大器能耗，εamp＝0.0013pJ/bit/m4；3)實(shí)驗(yàn)方法：分別運(yùn)用本發(fā)明、LEACH-C算法與DEEC算法對(duì)上述網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分簇，然后對(duì)比三種算法在節(jié)點(diǎn)死亡情況、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量方面的情況。4)實(shí)驗(yàn)結(jié)果：在上述仿真條件下，每次實(shí)驗(yàn)在相同的條件下分別進(jìn)行1000次仿真，然后取整數(shù)平均值。由圖5-6所示的仿真結(jié)果可知，在上述實(shí)驗(yàn)條件下，運(yùn)用本發(fā)明、LEACH-C算法和DEEC算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分簇：1)首個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間分別發(fā)生在2004輪、1183輪和1495輪，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量分別為2.004×105個(gè)、9.382×104個(gè)和1.030×105個(gè)；本發(fā)明的首個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間比LEACH-C算法和DEEC算法分別延長(zhǎng)了69.3％和34.0％，首個(gè)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)，本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量分別較LEACH-C算法和DEEC算法增大113.6％和94.6％；2)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)半數(shù)死亡時(shí)間分別發(fā)生在2740輪、1833輪和1998輪，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量分別為2.562×105、1.329×105和1.253×105個(gè)；本發(fā)明的半數(shù)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間比LEACH-C算法和DEEC算法分別延長(zhǎng)了49.4％和37.1％；半數(shù)節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)，本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量分別較LEACH-C算法和DEEC算法增大23.3％和30.9％。3)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)全部死亡時(shí)間分別發(fā)生在3942輪、2636輪和3009輪，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量分別為2.829×105、1.421×105和1.308×105個(gè)；本發(fā)明的節(jié)點(diǎn)全部死亡時(shí)間比LEACH-C算法和DEEC算法分別延長(zhǎng)了49.5％和31.0％；節(jié)點(diǎn)全部死亡時(shí)，本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量分別較LEACH-C算法和DEEC算法增大99.1％和116.3％。由上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，較運(yùn)用LEACH-C算法和DEEC算法分簇的網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用本發(fā)明進(jìn)行分簇的網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)發(fā)生死亡的時(shí)間明顯滯后，網(wǎng)絡(luò)壽命的得到較大程度延長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量亦高于其余兩種算法，優(yōu)勢(shì)明顯。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3 當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3