[发明专利]类BP神经网络的分簇传感网络数据收集方法

权利要求书

1.类BP神经网络的分簇传感网络数据收集方法，其特征在于所述方法至少包括以下步骤：

步骤1、网络场景的布置以及网络的初始化处理；

步骤2、根据节点的GPS信息，以及初始化设定的中心点数量                                                （为网络中的节点数量），寻找网络的地理中心位置；

步骤3、网络根据步骤2 中得到的地理中心位置选举簇头，距离各中心点最近的节点将会被选为簇头节点，普通节点根据已获得的簇头节点的位置信息选择加入不同簇中；

步骤4、根据步骤3得到的分簇结构建立BP神经网络模型，普通节点充当神经网络的输入神经元采集数据，簇头节点充当神经网络的隐藏层进行数据融合与传递，sink节点充当神经网络的输出层接收处理数据；

步骤5、若此轮中簇头节点死亡，则跳转步骤3，由地理中心点位置重新从候选簇头节点中以最短距离重新选择簇头节点；

步骤6、输出层sink节点根据网络总传输跳数，将跳数信息反馈至全网，若跳数减少，以步长增加中心点的数量跳转步骤2；若跳数增加，则设定网络的中心点数量为上轮中心点数量，网络以此数量的簇头数目进行数据收集，网络达到稳态。

2.根据权利要求1所述的类BP神经网络的分簇传感网络数据收集方法，其特征在于所述的网络场景布置以及网络初始化处理至少还包括以下步骤：

1）在需要监控的区域随机的播撒数量为的传感器节点；

2）所有传感器节点具有相同的初始能量以及传输速率；

3）所有传感器节点可以通过GPS等定位方法获取自身地理位置信息。

3.根据权利要求1或2所述的类BP神经网络的分簇传感网络数据收集方法，其特征在于根据节点的地理位置信息获取初始数量设定为的中心点。

4.根据权利要求1所述的类BP神经网络的分簇传感网络数据收集方法，其特征在于所述的成簇方法至少还包括以下步骤：

1）所有距离中心点为以内的节点被选为候选簇头节点，其中为节点的传输半径，为设定的跳数；

2）候选簇头节点计算自身与中心点距离大小，彼此广播此信息，进行排序，然后将距离最小的候选簇头节点当选为簇头节点；簇头节点向周围普通节点广播包括其身份信息、位置信息以及此信息经过的跳数，信息包的格式为；

3）普通节点选择各簇头节点中信息经过的跳数最小的簇头加入其簇中，网络完成分簇处理。

5.根据权利要求1或4所述的类BP神经网络的分簇传感网络数据收集方法，其特征在于所述的建立BP神经网络模型至少还包括以下步骤：

1）在分簇结构中，普通节点映射于BP神经网络的输入层，充当输入神经元采集数据；

2）在分簇结构中，簇头节点映射于BP神经网络的隐藏层，负责融合并传递数据；

3）在分簇结构中，sink节点映射于BP神经网络的输出层，负责接收并处理数据；

4）输入神经元的数据流，经隐藏层传至输出层，输出层对数据进行分析，并反馈给网络，至此，完成BP神经网络模型的建立。

6.根据权利要求1所述的类BP神经网络的分簇传感网络数据收集方法，其特征在于所述的动态调整中心点数量至少还包括以下步骤：

1）若簇头节点死亡，则由中心点位置重新从候选簇头节点中以最短距离重新选择簇头节点；

2）sink节点根据前轮网络的总传输跳数与上一轮传输跳数进行比较（其中设置网络初始总跳数为无穷大），若跳数减少，则继续以步长增加中心点的数量；若跳数增加，则设定网络的中心点数量为上轮中心点数量，网络以此数量的簇头数目进行数据收集，网络达到稳态。