[发明专利]无线传感网络中基于软阈值的簇头选举方法

说明书

技术领域：

本发明提出一种无线传感器网络分簇选举方法，尤其涉及分簇方法中的簇头选举机制。

背景技术：

无线传感器网络(Wireless sensor networks)是当前国际上备受关注的，由多学科高度交叉的新兴前沿研究热点领域。它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术、现代网络及无线通信等技术。通过各类微型传感器对目标信息进行实时监测，由嵌入式计算资源对信息进行处理，能够协作地实时监测、感知和采集各种环境信息。无线传感器网络具有十分广阔的应用前景，在军事国防、工农业控制、城市管理、生物医疗、环境监测、抢险救灾、防恐反恐和危险远程控制等许多领域都有重要的科研价值和巨大的实用价值，已经引起了世界许多国家学术界，工业界乃至国防部门的高度重视，并成为进入2000年以来公认的新型前沿热点研究领域，并被认为是将对二十一世纪产生巨大影响力的技术之一，将会对人类未来的生活方式产生深远影响。

在无线传感网络的研究中，由于节点的能量有限，如何更有效的利用节点能量，均衡网络负载，以延长网络的生存时间是最重要的问题。对于拥有大量节点的无线传感网络，分层的拓扑结构在网络管理和可扩展性上具有较多的优势。在这种网络结构中，簇头(Cluster Head，CH)承担簇内的数据收集和处理工作，收集的数据通过簇头间的路由发送至基站(Sink节点)。分簇算法也是目前的主流路由算法，在众多的分簇算法中，LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)算法是比较成熟且常用的分簇路由算法，它的成簇方法贯穿于其后提出的很多层次路由协议中，如PEGASIS，HEED等。LEACH是一种基于簇的低能耗自适应的路由协议，其操作被分为若干的轮(round)，每轮包括簇的建立阶段和稳定阶段，如图1所示。在簇的建立阶段，相邻节点动态地形成簇，随机产生簇头；在数据通信阶段，簇内节点把数据发送给簇头，簇头进行数据融合并把结果发送给汇聚节点。LEACH算法能够保证各节点等概率地担任簇头，使得网络中的节点相对均衡地消耗能量。但LEACH算法也存在许多局限，如簇头节点分布不均，未考虑节点剩余能量等。针对LEACH算法存在的局限，国内外学者提出了许多改进的算法，PEGASIS(Power-Efficient Gathering in Sensor Information System)算法提出了簇内多跳的概念，通过在簇内建立一条遍历所有簇成员节点的链路，每个节点只与距离自己最近的节点通信，并且在每一跳均进行数据融合，进一步降低了网络能耗。HEED(Hybrid Energy Efficient Distributed)算法针对LEACH簇头分布不均匀这一问题进行了改进，在簇头选择中考虑了节点的剩余能量，并以主从关系引入了多个约束条件作用于簇头的选择过程，能产生分布更加均匀的簇头。

发明内容：

本发明主要针对LEACH算法中簇头选取机制的不足进行了改进，并在LEACH架构的基础上提出了基于软阈值的簇头选举方法(STCS，Soft Threshold based Cluster-headSelection Method)。此方法对LEACH的簇头选举机制进行了改进，不再采用硬性的阈值来控制节点成为簇头的概率，而使用一种动态调整阈值的策略，能够更好的均衡网络能耗，延长网络生存时间。

在LEACH算法中，选取簇头的方法为：对于网络中的任意一个节点i，随机地产生一个0到1之间的随机数，并将随机数与阈值T(i)进行比较，若随机数小于T(i)，节点被选择担任本轮的簇头，并将阈值T(i)设置为0，下次将不再参与簇头选举，否则，若节点产生的随机数大于或等于T(i)，节点不担任该轮簇头。T(i)表示如下：