[发明专利]基于Sink信任评估值的无线传感器网络分簇方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及一种无线传感器网络的分簇方法，可用于提高带有Sink节点的无线传感器网络的安全性。

背景技术

无线传感器节点作为物联网不可缺少的一部分，其所组成的无线传感器网络具有快速展开，抗毁性强，无需人监管等特点，这些节点往往需要部署于恶劣的环境中，节点的安全性很容易受到威胁，比如节点毁坏，信息窃取，ID伪装，信息修改等手段，很容易对无线传感器网络造成严重影响。因此，无线传感器网络路由设计必须要考虑网络的安全性。另外，由于传感器节点能够携带的资源有限，故节能和协议的简单性必须要作为无线传感器网络路由设计的又一重要目标。

分簇无线传感器网络能够很好的降低WSN网络的整体能耗水平，并且在一定程度上提高WSN网络的安全性。分簇是对网络中的节点进行层次划分，若干地理位置相邻的节点构成一个簇，在每个簇内通过一定的簇头选举机制选举出一个簇头节点，其它节点作为簇的成员节点。成员节点将采集到的数据直接传送给簇头节点，而簇头节点将数据融合后发送到Sink节点。由于不需要复杂的路由协议来进行数据的转发，对于普通节点来说，其能耗大大降低，通过周期性进行分簇，可以均衡簇头节点与非簇头节点的能耗水平。同时通过在分簇时进行一些简单的认证或引入信任值评估等方法提升网络的安全性。

针对网络整体能耗的均衡，主要有基于网络节点分布的分簇算法和基于节点剩余能量的分簇算法：

基于网络节点分布的分簇算法，比如钱开国等人提出的基于局部区域节点分布控制的非均匀分簇算法-HNDCRA，其采用虚拟网格划分，根据网络中节点总的数目计算所需的最佳簇头数目，计算出每个网格中所需的最佳簇头数目，在每个网格中采用基于LEACH的算法选择出簇头，最终控制簇头节点均匀分布到传感器网络中，其实现机制比较简单，能够应用于非均匀分布的WSN环境中，该算法能够较为均匀的选择簇头，较好的均衡传感器网络的能耗，延长网络的生存期。但是由于该算法在网格的内部采用的是LEACH簇头选举算法，簇头的选择基于每一轮的选举，其中当选过簇头的节点在接下来的1/p轮中将不能当选为簇头，其对于整个网络的能量均衡须依赖于两个条件：一是所有节点的初始能量相同；二是每个节点在其担任簇头期间所耗费的能量均等，第一个条件较容易满足，但是对于第二个条件，由于在实际WSN网络中成员节点数据的发送是随机的，故簇头节点通信能耗很难保证一样；并且由于在每一轮中簇头节点与簇内普通节点或者Sink节点的距离是不同的，节点的发送功率不同，故簇头所耗费的能量很难一样。该算法对于网络整体的能量均衡细化是不足够的。

基于节点剩余能量的分簇算法，比如Younis等人提出的HEED簇头选举方法，这种算法对于整个网络节点的能量水平考察和通信开销控制都比较细致，其对于簇头的选举主要依靠节点的剩余能量，具有比周围节点能量多的节点以较高的概率成为临时簇头，临时簇头节点计算并广播本节点到每个邻居节点的最小平均可达功率AMRP。其它节点如果发现在邻居节点中有临时簇头，则选择通信代价最小即AMRP值最小的节点作为自己的临时簇头。如果临时簇头节点发现邻居节点中有临时簇头节点，且自身的AMRP值最小，并且自身成为簇头的概率值CH_prob＝1，则宣布自身为最终簇头，否则临时簇头节点不改变自己的临时簇头的状态。如果邻居节点中没有临时簇头，则将本节点的CH_prob乘以2，并以该CH_prob概率推荐自己成为临时簇头，如此迭代下去，直至临时簇头与节点的比例等于所预设定的簇头节点比，临时簇头宣布自身作为最终簇头，其它节点选择AMRP值最小的临时簇头入簇，在迭代过程中，当某个节点CH_prob的值为1时，该节点算法作最后一次迭代，临时簇头宣布自己成为最终簇头。节点成为临时簇头的概率计算公式为：

其中C_prob为簇头节点的百分比，E_resi为节点剩余能量，E_max为节点初始能量，P_min为系统参数。在有限次的迭代过程中，节点剩余能量越多，迭代次数越少。当某个节点剩余能量低于初始能量的百分之一时将失去竞选簇头的资格。该算法是一种完全的分布式的簇头产生方法，收敛速度快，能够显著降低能耗，簇的分布也比较均匀。但是该方法对于网络的安全性没有做任何的控制，如果某个恶意节点拒绝为其他节点转发数据，则在每一轮的簇头选择中其剩余能量相对其他节点为高，则其有更大的概率成为簇头，如果该节点成为簇头，则将导致整簇的通信服务质量下降甚至中断通信。