專利名稱：一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂祁I(lǐng)域，具體涉及一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法。本專利設(shè)計(jì)的方法通過優(yōu)化分簇，達(dá)到降低資源受限的傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗，延長網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間和提高系統(tǒng)擴(kuò)展性的目的。
背景技術(shù)：
無線傳感器作為感知采集數(shù)據(jù)的常用設(shè)備，引起了越來越多的關(guān)注，在軍事、工業(yè)控制、環(huán)境檢測等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，尤其在農(nóng)田環(huán)境檢測領(lǐng)域有重要應(yīng)用價(jià)值。無線傳感器節(jié)點(diǎn)通常體積微小，采用能量有限的電池供電，需盡量延長無線傳感器的生存時(shí)間，采集更多的農(nóng)田環(huán)境檢測數(shù)據(jù)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂茖W(wǎng)絡(luò)的性能影響很大，優(yōu)良的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能提聞MAC協(xié)議和路由協(xié)議的效率，為數(shù)據(jù)融合與目標(biāo)定位等提供基礎(chǔ)，有利于延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。傳感器節(jié)點(diǎn)的無線通信模塊在空閑狀態(tài)下也消耗較多的能量，且大部分時(shí)間空閑，故關(guān)閉傳感器節(jié)點(diǎn)的通信模塊，可大幅降低能耗開銷?？紤]選擇某些節(jié)點(diǎn)作為簇頭節(jié)點(diǎn)打開通信模塊，關(guān)閉非簇頭節(jié)點(diǎn)的通信模塊，由簇頭節(jié)點(diǎn)組建一個(gè)連通網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、路由與轉(zhuǎn)發(fā)，這樣既保證了覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)通信，也節(jié)省了大量的能量。在這種拓?fù)涔芾頇C(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可劃分為簇頭節(jié)點(diǎn)和普通節(jié)點(diǎn)。簇頭節(jié)點(diǎn)對簇內(nèi)的普通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理，協(xié)調(diào)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的融合與轉(zhuǎn)發(fā)，能量消耗較大，故分簇算法通常周期性的選擇簇頭節(jié)點(diǎn)來均衡網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)的能量消耗，達(dá)到延長網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間，避免過早出現(xiàn)能量“空洞”的目的。層次型結(jié)構(gòu)有很多優(yōu)點(diǎn)，比如簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)融合，減少了數(shù)據(jù)通信量；分簇結(jié)構(gòu)有利于分布式算法的大規(guī)模部署，提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性；大部分節(jié)點(diǎn)長時(shí)間關(guān)閉通信模塊，顯著的延長了網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。Wendi B.Heinzelman 等人提出了 LEACH(Low Energy Adaptive ClusteringHierarchy), LEACH執(zhí)行是周期性的,節(jié)點(diǎn)輪流當(dāng)選簇頭，使得傳感器節(jié)點(diǎn)能耗相對均衡，從而有效的延長了網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。但是LEACH中節(jié)點(diǎn)只是按照一定的概率當(dāng)選簇頭，未考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量、節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)分布以及與基站間的距離等因素，簇頭的選擇隨機(jī)性大，簇頭的分布不均勻，故未很好的均衡整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能耗，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量利用率較低。在LEACH 的基礎(chǔ)上提出 了 很多改進(jìn)，比如 HEED (Hybrid Energy-EfficientDistributed clustering),針對LEACH進(jìn)行了改進(jìn)，以簇內(nèi)平均可達(dá)能量作為衡量簇內(nèi)通信的標(biāo)準(zhǔn)。但是該僅強(qiáng)調(diào)簇內(nèi)能耗的優(yōu)化，未考慮簇頭與基站的距離等因素，簇頭分布也不是太均勻，導(dǎo)致能耗相對較高。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出了一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法，在農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用中，無線傳感器采用電池供電，需盡量延長傳感器的生存時(shí)間，采集更多的農(nóng)田監(jiān)測數(shù)據(jù)。此方法通過粒子群優(yōu)化來進(jìn)行分簇，解決了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)簇頭分布不均，能量消耗不均衡從而帶來的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間短等問題，從而有效的利用能量，提高網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性和穩(wěn)定性，延長網(wǎng)絡(luò)的生存周期。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的技術(shù)方案，一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法，包括簇頭選擇、簇的形成以及數(shù)據(jù)傳輸三個(gè)階段，具體如下:I)簇頭選擇:首先根據(jù)當(dāng)前農(nóng)田環(huán)境檢測網(wǎng)絡(luò)的狀況，動態(tài)決定最優(yōu)簇的數(shù)目K ；然后考慮影響能耗的因素如鄰居節(jié)點(diǎn)分布與數(shù)量，節(jié)點(diǎn)剩余能量以及與基站間的距離等，經(jīng)過認(rèn)真分析與多次實(shí)驗(yàn)總結(jié)，構(gòu)造適應(yīng)值函數(shù)f，運(yùn)用粒子群優(yōu)化選擇最優(yōu)解，基站將最優(yōu)粒子對應(yīng)的簇頭節(jié)點(diǎn)集廣播至無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。首次簇頭選擇前，節(jié)點(diǎn)需廣播自己的狀態(tài)信息，比如位置、剩余能量等信息；在隨后的運(yùn)行過程中，采取“捎帶”的方式攜帶節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息，大大減少能耗。其中最優(yōu)簇的數(shù)目K采用公式(I)，適應(yīng)值函數(shù)采用公式(2)。2)簇的形成:各節(jié)點(diǎn)收到基站的廣播信息后，成為簇頭的節(jié)點(diǎn)通過CSMA碼廣播自身信息，非簇頭節(jié)點(diǎn)收到該廣播信息后，根據(jù)接收信號的強(qiáng)弱向最強(qiáng)信號的簇頭發(fā)送加入請求；簇頭收到加入信息后，分配一個(gè)TDMA時(shí)隙給該節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)在該TDMA時(shí)隙內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)。3)數(shù)據(jù)傳輸:簇頭收集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)采集的感知信息，匯聚壓縮后采用一階無線模型發(fā)送至基站；同時(shí)當(dāng)然節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)信息，比如位置、剩余能量等信息通過“捎帶”的方式發(fā)送至基站。由于該發(fā)明的應(yīng)用場景為基站位于感知區(qū)域中心且感知區(qū)域不大，故采用單跳方式進(jìn)行通信，簡化模型。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn):I)根據(jù)當(dāng)前農(nóng)田環(huán)境檢測網(wǎng)絡(luò)狀況，動態(tài)決定最優(yōu)簇的數(shù)量；最優(yōu)簇的數(shù)量是隨著網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行而動態(tài)改變的，不是一成不變的，我們始終保持最優(yōu)簇頭數(shù)量，減少了能耗，提聞了農(nóng)田環(huán)境檢測系統(tǒng)的性能。2)將粒子群優(yōu)化算法引入到分簇優(yōu)化中；粒子群優(yōu)化是一種仿生優(yōu)化算法，具有簡單、高效、多維等特點(diǎn)，同時(shí)易于實(shí)施，優(yōu)化性能高以及收斂速度快。我們充分利用粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)良特性來處理分簇優(yōu)化問題，選擇出最優(yōu)簇頭。3)充分考慮影響能耗的因素，構(gòu)造適應(yīng)值函數(shù)；本發(fā)明考慮影響能耗的各種因素，如鄰居節(jié)點(diǎn)信息、節(jié)點(diǎn)剩余能量以及與基站的距離等。最優(yōu)適應(yīng)值粒子對應(yīng)的簇頭集即為當(dāng)前簇頭的最優(yōu)選擇，該選擇充分考慮了鄰居節(jié)點(diǎn)的位置與數(shù)量、節(jié)點(diǎn)的剩余能量以及與基站的距離等因素，優(yōu)化了簇內(nèi)能耗與傳輸能耗，同時(shí)簇頭節(jié)點(diǎn)剩余能量也得到優(yōu)化。4)粒子群算法參數(shù)的動態(tài)調(diào)整；結(jié)合分簇優(yōu)化問題，我們對粒子群算法中的參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整；同時(shí)對適應(yīng)值函數(shù)各分量的權(quán)重進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，比如在初始階段，由于節(jié)點(diǎn)能量較多，重點(diǎn)優(yōu)化簇內(nèi)與傳輸能耗，隨著網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行，節(jié)點(diǎn)剩余能量越來越少，此時(shí)剩余能量占的比重相對增加。


圖1為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型2為粒子群優(yōu)化算法運(yùn)行流程3為網(wǎng)絡(luò)中存活節(jié)點(diǎn)數(shù)與運(yùn)行時(shí)間關(guān)系4為網(wǎng)絡(luò)中剩余能量與運(yùn)行時(shí)間關(guān)系圖
具體實(shí)施例方式我們結(jié)合農(nóng)田環(huán)境檢測無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型，如圖1所示，對本發(fā)明的具體實(shí)施做詳細(xì)說明。在IOOmX IOOm的農(nóng)田環(huán)境感知檢測區(qū)域內(nèi)，隨機(jī)布置100個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，基站位于(50, 50)m處,具體模型為:(I)基站位于農(nóng)田環(huán)境檢測區(qū)域中心(2)傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布且能量受限(3)傳感器節(jié)點(diǎn)具有功率控制功能，能根據(jù)距離發(fā)送功耗(4)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)知道自己的位置信息(5)節(jié)點(diǎn)靜止或者相對于基站來說運(yùn)動極慢(6)傳感器節(jié)點(diǎn)有三類，分別采集溫度、濕度和CO2濃度1、簇頭選擇本發(fā)明首先根據(jù)當(dāng)前農(nóng)田環(huán)境檢測無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)信息計(jì)算最優(yōu)簇的數(shù)量，然后運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法選擇最優(yōu)簇頭。具體過程如下:I)計(jì)算最優(yōu)簇的數(shù)量
權(quán)利要求
1.一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法，其特征在于無線傳感器采用電池供電，需盡量延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間，所述方法步驟如下: 1)簇頭選擇:基站根據(jù)當(dāng)前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的狀況，動態(tài)決定最優(yōu)簇的數(shù)目K，然后運(yùn)行粒子群優(yōu)化算法，初始化Π1個(gè)粒子，每個(gè)粒子包含K個(gè)候選簇頭信息，根據(jù)適應(yīng)值函數(shù)f計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)值，粒子群算法結(jié)束后，選擇最優(yōu)適應(yīng)值粒子，該粒子包含的K個(gè)候選簇頭即為最優(yōu)簇頭； 2)簇的形成:基站將簇頭信息廣播至無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；傳感器節(jié)點(diǎn)在收到基站的廣播信息后，成為簇頭的節(jié)點(diǎn)發(fā)布一條廣播信息，非簇頭節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到信號的強(qiáng)弱加入相應(yīng)的分簇； 3)數(shù)據(jù)傳輸:簇頭收集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)采集的感知信息，匯聚融合后采用一階無線模型發(fā)送至基站；收集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)時(shí)，可把節(jié)點(diǎn)當(dāng)前狀態(tài)等信息采用“捎帶”的方式一塊傳送，這樣大大節(jié)省了節(jié)點(diǎn)廣播自身狀態(tài)的能耗。
2.根據(jù)權(quán)利I所述的一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法，其特征在于:最優(yōu)分簇的數(shù)目為:
3.根據(jù)權(quán)利I所述的一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法，其特征在于:每個(gè)粒子包含K個(gè)候選簇頭信息，每個(gè)粒子為2K維，粒子結(jié)構(gòu)為: P — {χι，Yi ;x2, y2 ;x3, y..χκ 其中X1, Y1為粒子P中包括的第一個(gè)候選簇頭信息，χκ，Yk為粒子P中包含的第K個(gè)候選簇頭信息。
4.根據(jù)權(quán)利I所述的一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法，其特征在于:適應(yīng)值函數(shù)為:
5.根據(jù)權(quán)利4所述的一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法，其特征在于所述適應(yīng)值函數(shù)分量權(quán)重α由0.8變化至0.1，β由0.1變化至0.8。
全文摘要
一種基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方法，屬于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂祁I(lǐng)域。其特征是根據(jù)當(dāng)前農(nóng)田環(huán)境檢測網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)動態(tài)決定最優(yōu)簇的數(shù)量，充分考慮影響能耗的因素，構(gòu)造適應(yīng)值函數(shù)，運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法來選擇最優(yōu)簇頭，從而使簇頭均勻分布在網(wǎng)絡(luò)中，均衡了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載，分簇時(shí)充分考慮了影響能耗的因素，并運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化，提高了能量的利用率，延長了農(nóng)田環(huán)境檢測網(wǎng)絡(luò)的生命周期，簇頭的選擇考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量，這樣簇頭節(jié)點(diǎn)有足夠的能量執(zhí)行收集、匯聚等任務(wù)，保證了數(shù)據(jù)的安全性。
文檔編號H04W24/02GK103200598SQ201310146740
公開日2013年7月10日 申請日期2013年4月25日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月25日
發(fā)明者馬德新, 徐鵬民, 蓋凌云, 呂光杰, 宮麗寧, 柏學(xué)進(jìn), 王學(xué)剛 申請人:青島農(nóng)業(yè)大學(xué)