基于K-means聚類和蟻群算法的多級異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議，具體涉及多級異構(gòu)環(huán)境下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks, WSNs)由大量隨機分布在監(jiān)測區(qū)域 內(nèi)的傳感器節(jié)點和基站組成，已廣泛應(yīng)用于國防安全、工業(yè)控制、環(huán)境監(jiān)測、搶險救災(zāi)和科 學(xué)探索等方面，根據(jù)節(jié)點不同的感測能力、通信能力、計算能力和初始能量，可以分為異構(gòu) 網(wǎng)絡(luò)和同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)兩種，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)由多種不同性能的節(jié)點組成；同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)則由相同性能的節(jié) 點組成。傳感器節(jié)點通常采用電池供電且大多工作在環(huán)境惡劣或者人類不容易到達的地 方，因此無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的首要目的是提高能量的利用效率。近年來，在研究人員提出 的大量新型路由協(xié)議中，層次型路由協(xié)議被公認為最適合于實際無線傳感網(wǎng)的應(yīng)用。其基 本思想是先將網(wǎng)絡(luò)劃分成多個簇域，每個簇域通常由一個簇首和若干成員節(jié)點組成，成員 節(jié)點負責采集數(shù)據(jù)并發(fā)送給簇首，簇首融合數(shù)據(jù)再發(fā)送到基站。
[0003] LEACH協(xié)議是一種低能耗自適應(yīng)分簇路由協(xié)議。在該協(xié)議中，先以循環(huán)的方式隨機 選擇簇首節(jié)點，每個傳感器節(jié)點再根據(jù)接收到的簇首信號強度，加入到信號最強的簇域；每 個簇由簇首節(jié)點負責收集所有成員節(jié)點的信息并做出相應(yīng)的處理，并由簇首負責協(xié)調(diào)成員 節(jié)點之間的工作。LEACH協(xié)議通過輪換簇首的方式使整個網(wǎng)絡(luò)的能耗平均分配到每個傳感 器節(jié)點上，達到延長網(wǎng)絡(luò)生存時間的目的，但該協(xié)議主要針對同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，當運行到異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 中時，因傳感器節(jié)點性能存在差異而導(dǎo)致協(xié)議的性能大大降低。
[0004] SEP協(xié)議根據(jù)初始能量將網(wǎng)絡(luò)中的無線傳感器節(jié)點分為兩類，高級節(jié)點和普通節(jié) 點，高級節(jié)點的初始能量高于普通節(jié)點，并將節(jié)點的剩余能量和加權(quán)選擇概率作為簇首選 舉的依據(jù)。
[0005] DEEC協(xié)議是一種適合多級異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的分布式能量有效成簇協(xié)議。該協(xié)議充分考慮 了多級異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，各個節(jié)點能量之間的差異性，通過所有節(jié)點輪流成為簇首達到均 勻消耗能量的目的，而選舉簇首節(jié)點的概率與節(jié)點當前剩余的能量直接相關(guān)。每個節(jié)點成 為簇首節(jié)點的輪數(shù)根據(jù)其初始能量和剩余能量的差別而不相同，即簇首輪轉(zhuǎn)周期適應(yīng)節(jié)點 的能量變化。具有較高初始能量和剩余能量的節(jié)點比低能量節(jié)點有更多的機會成為簇首節(jié) 點。DEEC協(xié)議通過采用這種考慮異構(gòu)節(jié)點配置的成簇算法來延長網(wǎng)絡(luò)的生存時間，特別是 網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定周期。
[0006] 現(xiàn)有協(xié)議存在的問題：
[0007] 1)在成簇過程中通常采用先預(yù)測節(jié)點能量使用情況來計算節(jié)點的概率門限值與 節(jié)點自身產(chǎn)生的隨機數(shù)進行比較來確定簇首及建立簇域。通過隨機數(shù)與預(yù)測能量來選取 簇首和建立簇域的方式存在大量不確定的因素，從而導(dǎo)致簇首數(shù)量不穩(wěn)定和簇域分布不均 勻，使網(wǎng)絡(luò)能耗較大，降低了網(wǎng)絡(luò)的能量利用效率和生存時間。
[0008] 2)簇首與基站通信時使用單跳的方式，會使離基站較遠的簇首能量消耗過快；有 些協(xié)議采用了多跳方式，但由于路由選擇不恰當，限制了其降低能耗的效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 針對現(xiàn)有協(xié)議存在的問題，本發(fā)明提供一種基于K-means聚類和蟻群算法 (ant colony optimization，ACO)的多級異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由方法（K-means clustering and ACO optimal routing，即 KCA0R 協(xié)議）〇
[0010] 本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0011] -種基于K-means聚類和蟻群算法的多級異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由方法，包 括：
[0012] 基于K-means聚類的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇；
[0013] 基于蟻群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)簇間路由選擇；
[0014] 在數(shù)據(jù)傳輸階段，簇首采用單跳和多跳相結(jié)合方式傳輸數(shù)據(jù)，同時在數(shù)據(jù)傳輸?shù)?末輪，通過增加節(jié)點狀態(tài)包的方式，基站能夠完整掌握全網(wǎng)節(jié)點的實時狀態(tài)信息。
[0015] 所述的基于K-means聚類的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方案，具體步驟如下：
[0016] (1)確定簇域數(shù)量：由DEEC協(xié)議的最優(yōu)簇首數(shù)量計算公式（1)確定無線傳感器網(wǎng) 絡(luò)中簇首的最優(yōu)個數(shù)，作為網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)簇域數(shù)量K。
[0017]
(1 )
[0018] 其中，N為無線傳感器節(jié)點個數(shù)，M為正方形監(jiān)測區(qū)域的邊長，dtoBS為簇首與基站 之間的平均距離， e #為無線傳感器發(fā)送數(shù)據(jù)時的能耗參數(shù)；
[0019] (2)聚類算法分簇：從全網(wǎng)節(jié)點中隨機選取K個節(jié)點作為每個簇域的初始質(zhì)心，計 算其余節(jié)點與各初始質(zhì)心的距離，將節(jié)點劃分至最近的簇域中。更新所有簇域的質(zhì)心，并計 算K-means聚類算法的準則函數(shù)，若不收斂，則對全網(wǎng)節(jié)點重新分簇，更新質(zhì)心，直至準則 函數(shù)收斂；
[0020] (3)均勾簇域負荷：確定算法的迭代次數(shù)NC_max，根據(jù)簇域最優(yōu)成員節(jié)點數(shù)量公 式⑵確定各個簇域的最優(yōu)成員節(jié)點數(shù)量Num。#。對成員節(jié)點數(shù)量小于Num。#的簇域進行 拆解，成員節(jié)點數(shù)量大于他111_的簇域進行拆分，直到算法的迭代次數(shù)達到NC_max ;
[0021]
(2，
[0022] (4)簇首選擇：對每個簇域內(nèi)的節(jié)點剩余能量值進行比較，選擇剩余能量值最大 的節(jié)點作為本簇域的簇首。
[0023] 所述的基于蟻群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)簇間路由選擇方案，具體步驟如下：
[0024] (1)根據(jù)各節(jié)點之間的距離長度確定每條路徑的啟發(fā)因子n,，設(shè)置算法的迭代 次數(shù)NC_max以及其他一些參數(shù)；
[0025] (2)每個簇首產(chǎn)生k個探測分組，并將這些探測分組隨機發(fā)送至各個簇首，探測分 組每經(jīng)過一個簇首便將該簇首記錄到自己對應(yīng)的禁忌表中；
[0026] (3)每個探測分組依據(jù)概率公式（3)確定下一個待訪問的簇首，直至探測分組抵 達基站；
[0027]
[0028] to_visit = N~Tabuk (4)
[0029] 其中，N表示節(jié)點集合，Tabuk表示第k只蟻群已經(jīng)過的節(jié)點集合即禁忌表，to_ visit為待訪問的節(jié)點集合即候選集；t(t)表示t時刻路徑ij上的信息素量；n ^為路 徑ij的啟發(fā)因子，我們?nèi)」?jié)點i與j之間距離的倒數(shù)；a、0分別表示每條路徑上信息素 和啟發(fā)因子的相對重要程度；
[0030] (4)待所有探測分組到達基站后，分別從每個簇首的探測分組中選出游歷路徑最 短的分組，對這些探測分組所經(jīng)過的路徑上的信息素進行更新；
[0031] (5)回到⑵繼續(xù)進行，直至算法的迭代次數(shù)達到NC_max。
[0032] 所述的在數(shù)據(jù)傳輸階段的步驟：在數(shù)據(jù)傳輸階段，每個簇域內(nèi)的成員節(jié)點按照各 自分配到的傳輸數(shù)據(jù)的時間點向簇首發(fā)送數(shù)據(jù)；簇首根據(jù)與基站的距離確定其數(shù)據(jù)傳輸方 式（單跳或多跳）；在數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪┹?，每個節(jié)點在發(fā)送數(shù)據(jù)包的同時增加一個包含本節(jié)點 當前剩余能量、所屬簇域、ID號以及位置等信息的節(jié)點狀態(tài)包。
[0033] 本發(fā)明可以獲得如下有益效果：
[0034] (1)充分考慮各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能量的差異性，均衡網(wǎng)絡(luò)的能量消耗。
[0035] (2)提高能量的使用效率，延長網(wǎng)絡(luò)的生存時間。
[0036] (3)提高網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。
【附圖說明】
[0037] 圖1是本發(fā)明無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的隨機分布示例圖；
[0038] 圖2是本發(fā)明所述基于K-means聚類的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇方案的簇域分布圖；
[0039] 圖3是本發(fā)明所述基于蟻群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由選擇方案的簇間最優(yōu)路 由圖；
[0040] 圖4是本發(fā)明所述的KCA0R協(xié)議與LEACH、SEP和DEEC協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)生存時間對比 圖；
[0041] 圖5是本發(fā)明所述的KCA0R協(xié)議與LEACH、SEP和DEEC協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)能量消耗對比 圖；
[0042] 圖6是本發(fā)明所述的KCA0R協(xié)議與LEACH、SEP和DEEC協(xié)議的數(shù)據(jù)包總數(shù)對比圖；
【具體實施方式】
[0043] 下面參照附圖和實施例對本發(fā)明做進一步的詳細描述。
[0044] 本發(fā)明提出的基于K-means聚