[发明专利]一种基于分簇的无线传感器网络中复杂任务协作求解方法

说明书

技术领域

本发明属于无线多媒体传感器网络领域，具体地本发明涉及一种基于分簇的无线传感器网络中复杂任务协作求解的方法，将网络中的复杂任务分簇处理，可提高任务处理效率，平衡网络负载，延长网络寿命。

背景技术

随着无线传感器网络应用实时性要求越来越高，任务复杂性越来越大，由于传感器单个节点资源有限，如果大量任务分配给单一节点完成，容易造成该节点能量耗竭，因此节点能耗平衡的问题成为无线传感器网络的一个关键问题。一个给定的复杂任务，分解成多个子任务，并分配给不同的传感器节点去处理，多节点相互协作，共同完成任务，可以节约节点能量、提高系统性能。

任务分配是无线传感器网络的重要研究问题，不同的任务分配方案导致任务执行所需的通信量和计算量不同，从而影响任务执行的能量消耗，为减小能量消耗，延长网络生命周期需要设计高效的任务分配方案。

相关文献如下：

1、2005年，Y.Yu等人在《Energy-Balanced Task Allocation for Collaborative Processing in Wireless Sensor Networks》提出了一种能量均衡的任务分配算法，该算法在满足最小化能量消耗的同时达到能量均衡的目的。他们对多个无线信道的通信问题建模，并提出利用启发式算法来提供一个可行的解决方案。

2、2009年，Sekhar等人在《A state-space search approach for optimizing reliability and cost of execution in distributed sensor networks》中提出一种基于A*算法，该算法将任务分配给大量传感器节点，同时考虑到节点的能量受限问题，提出了贪婪A*算法(Greedy A*)来减少A*算法最优分配方案的复杂度。通过将最优化问题公式化并设置特定的参数μ和λ的值进行分析。

然而，以上任务分配和通信都由同一个节点完成，这样容易造成单个节点能量的过多消耗；在任务分配阶段，不容易保证任务的并行化处理，没有体现应用的实时性。

3、2009年，李志刚等人在《传感器网络能源有效任务分配算法》在同构节点组成的网络中提出一种能源有效的任务分配算法，该算法将任务区分为感知任务集和处理任务集，因此任务分配也分成感知任务分配和处理任务分配两个阶段，将处理任务分配为二次0-1规划问题，并提出分布式逐层优化分配算法，实现了任务处理的能量优化，然而没有讨论如何缩短任务处理时间。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：将网络中的复杂任务分簇处理，为提高任务处理效率，平衡网络负载，延长网络寿命。本发明是通过以下技术方案实现的，本发明的具体步骤如下：

步骤一：任务分层，根据任务DAG图对其进行分层划分，任务分配时从上至下逐层分配，每层分布有若干任务；

步骤二：当任务的事件发生后，事发点所在的簇作为中心簇，中心簇的簇头将层中任务进行分配；

步骤三：当中心簇的簇剩余能量比小于设定阈值，则向周边一跳簇发送请求信息，如果周边一跳簇剩余能量比未小于阈值，则接受请求，作为中心簇的协作簇；所述中心簇与周边一跳簇形成协作簇群，周边一跳簇的簇头接受中心簇簇头的安排；

步骤四：中心簇将未处理任务分配给协作簇，分配时保证各个协作簇的能量均衡，剩余能量比相差最小；

步骤五：协作簇将任务分配给簇内成员节点处理。

上述步骤一中根据任务的DAG图对任务进行分层划分的过程如下：入口任务划分为第一层，如果某一子任务前驱最大层为k，则该子任务划分到k+1层。

上述步骤三中判断中心簇接受新任务后剩余能量比是否小于设定阈值的计算过程如下：

（3a）计算簇当前能量消耗C_cluster(i)：簇当前能量消耗是指某个簇当前已有的任务的能量消耗之和；

（3b）计算簇总剩余能量簇总剩余能量是簇内所有节点的剩余能量之和；

（3c）计算簇总初始能量簇总初始能量是簇内所有节点的初始能量之和；