双簇头无线传感器网络路由方法

摘要

本发明公开了一种双簇头无线传感器网络路由方法，该方法包括以下步骤：进行网络初始化；进行临时分簇，当选的临时簇头节点收集簇内普通节点的位置和能量信息；根据临时簇头节点收集到的簇内普通节点的信息以及采集能耗与传输能耗最小化准则，利用粒子群优化算法选择出最优主簇头节点和最优副簇头节点；在数据传输阶段，每个副簇头节点根据其距离汇聚节点的距离和剩余能量信息选择下一跳节点，通过多跳将数据传输至汇聚节点处。本发明可有效缓解簇头负载过重的问题，提高了两簇头各自能量利用率，避免簇头快速死亡，均衡了网络能耗，延长了整个网络生存周期。

主权项

一种双簇头无线传感器网络路由方法，其特征在于，该方法包含下列步骤：1)进行网络初始化，在监测区域内随机部署N个具有相同初始能量、ID编号从0～N的普通节点，汇聚节点部署在网络四周的某一处；2)进行临时分簇：将所有普通节点自身能量信息和位置信息发送给汇聚节点，汇聚节点根据收集到的普通节点信息，计算出所有普通节点的平均能量，并从剩余能量大于平均能量的普通节点中随机选择普通节点成为临时簇头节点；所有成功当选的临时簇头节点以一定功率广播消息，每个临时簇头节点观察其通信半径内是否存在其他临时簇头节点；若有其他临时簇头节点存在，则选择能量最大的临时簇头节点继续作为临时簇头节点，其他能量小的临时簇头节点放弃当选，成为普通节点；最终当选的临时簇头节点广播其当选消息，普通节点接收到临时簇头节点广播的消息，根据其接收信号的强弱，选择信号最强的临时簇头节点加入其簇内；当选的临时簇头节点收集簇内普通节点的位置和能量信息；3)进行最优主簇头节点的选择：基于采集能耗最小化准则，最优主簇头节点选取的适应值函数f为：f＝αf₁+βf₂+γf₃$f_1=E\left(c\right)/\underset{i=1}{\overset{k}{\Sigma }}E\left(i\right)$$f_2=(k-1)/\underset{i=1}{\overset{k}{\Sigma }}{d}_{itoc}$f₃＝(d_max‑d)/d_max其中，k是簇内普通节点数，E(i)是普通节点i的能量，E(c)是节点所在簇的簇头节点能量，f₁表示簇头节点能量占簇内节点总能量的比例；d_itoc是普通节点i距离所属簇的簇头节点的距离，f₂表示簇内普通节点到簇头节点平均距离的倒数，f₂越大代表簇头节点距离簇内普通节点平均距离越小；d_max是位置处于边缘的普通节点到区域中心的最大距离，d是普通节点i到区域中心的距离，f₃越大代表普通节点i距离区域中心越近，越利于数据采集和将数据传输至副簇头节点；α，β，γ是加权系数，α+β+γ＝1；4)基于传输能耗最小化准则进行副簇头节点的选取：副簇头节点选取的适应值函数g为：g＝εg₁+(1‑ε)g₂$g_1=E\left(c\right)/\underset{i=1}{\overset{k}{\Sigma }}E\left(i\right)$$g_2=d_{ctoBS}/\underset{i=1}{\overset{k}{\Sigma }}{d}_{itoBS}$其中，k是簇内普通节点数，E(i)是普通节点i的能量，E(c)是节点所在簇的簇头节点能量，g₁表示簇头节点能量占簇内节点总能量的比例；d_ctoBS是簇头节点到汇聚节点的距离，d_itoBS是普通节点i到汇聚节点的距离，g₂表示簇头节点到汇聚节点的距离占簇内节点到汇聚节点距离总和的比例，g₂越大代表簇头节点距离汇聚节点的距离越小；ε是加权系数，0﹤ε﹤1；5)在数据传输阶段采用簇间多跳方式，首先每个副簇头节点计算其距离汇聚节点的距离，然后比较该副簇头节点距离汇聚节点的距离与TH值的大小，所述TH值是一预先设定的阈值，其值总是小于节点最大广播范围，若副簇头节点距离汇聚节点的距离小于TH值，则副簇头节点将数据直接以单跳方式传输至汇聚节点；当副簇头节点距离汇聚节点的距离大于TH值时，该副簇头节点选择剩余能量较多的其他副簇头节点作为下一跳目标，将数据经过多次传输即簇间多跳方式送至汇聚节点。