[发明专利]一种基于树状簇与移动元素的数据收集方法

权利要求书

1.一种基于树状簇与移动元素的数据收集方法，其特征在于，按照以下步骤进行处理：

1)基于域心距离的网络区域划分；

将分布有多个传感器节点的整个传感区域进行均匀分区，在初始情况下将整个传感区域内唯一的基站B作为网络中心点；选择距离中心点最远的传感器节点作为分区1的域心，对比其余传感器节点到网络中心点以及分区1域心的距离，将所有距离分区1域心较近的传感器节点分配至分区1以完成分区1的划分，然后计算分区1的区域中心点，通过比较剩余传感器节点到包括基站B在内的当前所有中心点距离之和，选择距离最大的传感器节点作为分区2的域心；分别计算传感器节点到当前所有中心点，以及分区2域心的距离，将除分区1之外的其他节点划分至距离较近的区域；重复选取中心点和域心的过程直到分区数量达到指定数目；基于传感器节点到所在区域内所有节点的距离以及最短路由计算出各个传感器节点的权值，选择具有最小权值的传感器节点作为该分区内数据收集小车即DCV的出发点；

2)选择区域内汇聚点SinkPoint即SP并构建其数据收集树；

根据每个传感器节点k跳范围内的传感器节点密度以及平均能量来计算传感区域内每个节点的权重，然后逐次选择权重值最大的传感器节点作为汇聚点SP，并以汇聚点SP为根节点，计算k跳之内每个汇聚点SP的子传感器节点集合，以此类推，构建以汇聚点SP为根的k跳数据收集树；

3)构建目标优化函数，进行数据收集；

构建关于区域内所有传感器节点能量消耗量的效用函数，在节点能量、数据流限制和链路容量的限制下，通过罚函数和拉格朗日乘子法计算每个节点的数据产生率和链路率；随后，根据TSP旅行商问题规划区域内连接所有汇聚点SP的最短路径，DCV从小车出发点位置出发沿着最短路径，依次到达各个汇聚点SP处，收集簇内传感器节点产生的数据，最终回到出发点位置，从而完成一个数据收集周期。

2.根据权利要求1所述的基于树状簇与移动元素的数据收集方法，其特征在于，在所述步骤1)中，基于域心距离的网络区域划分包括以下步骤：

1)网络分区，具体表示过程为：

步骤a，多个传感器节点均匀分布于一定传感区域，将基站B视为网络中心点；

步骤b，选择距离B最远的传感器节点c作为分区1的域心，在此基础上计算剩余传感器节点距离中心点B以及分区1域心的距离，距离域心更近的传感器节点将会分至分区1；

步骤c，通过以下公式计算得到分区内所有传感器节点的N_i与δ_i值：

其中N_i表示传感器节点i在小于传感距离d_r范围内节点的数目，d_ij表示同一分区内剩余传感器节点到节点i的距离，χ是距离控制因子，当d_ij＞d_r时，χ＝0，否则χ＝1；δ_i为节点i到比其N_i值更大的传感器节点的最小距离；选择区域内N_i与δ_i值之和最大的传感器节点作为分区的区域中心点；

步骤d，比较传感器节点到当前所有中心点距离之和，选择距离之和最大的传感器节点作为分区2的域心；

步骤e，分别计算传感器节点到当前所有中心点以及分区2域心的距离，将距离分区2域心较近的节点划分至分区2；

步骤f，使用步骤c中的方法计算分区2中心点；

步骤g，重复步骤d，步骤e，步骤f直到整个网络划分为预先设定的h部分；

选择区域内DCV出发点位置：

其中S_k为区域内传感器节点k到其他所有节点的距离平方之和；N指分区后单个区域的传感器节点个数；μ_k表示该区域内的第k个节点；n_i表示该区域内第i个节点；

其中H_k为传感器节点k到区域内所有节点的最短路由跳数之和；代表传感器节点i到节点k的最短路由；

W_k＝αS'_k+βH'_k (5)

其中W_k表示传感器节点k的权重，S'_k表示在N个距离值中，将其进行升序排列后，传感器节点k的距离排序值；H'_k表示传感器节点k的路由排序值，α与β分别表示距离和路由因素在计算传感器节点权重时所占比例，其中α+β＝1，0≤α，β≤1；通过计算每个传感器节点的权重值，选择具有最小权重的节点作为DCV出发点位置。