[发明专利]基于空间压缩的簇头优化选举算法

说明书

本发明公开了一种基于空间压缩的簇头优化选举算法，将N个感知节点随机散布在一个正方形的区域内，sink节点位于整个网络的正中心，传感器网络进入循环运行，每次循环首先进行簇的建立，利用簇头选举算法搜索簇头节点的最佳位置，感知节点选择距离最近的簇头节点自行成簇；然后进行数据传输，将感知节点数据传输至簇头节点，基于空间压缩原理压缩数据得到空间压缩数据，并将空间压缩数据传输至sink节点；最后进行数据重构，sink节点对数据进行实时重建。本发明实现网络中的簇头分布相对均匀以及进一步延长网络生命周期，解决簇头节点随机选举影响网络可靠性的技术问题。

技术领域

本发明属于无线传感器网络领域，具体涉及一种基于空间压缩的簇头优化选举算法。

背景技术

无线传感器网络在监测、管理等多种智能服务中，发挥着越来越重要的作用，目前无线传感器网络已经应用于多个领域，其中包括军事、工业、环境监测以及医疗服务等。利用压缩感知(Compressed Sensing，CS)技术挖掘无线传感器网络传输信号空间相关性。而CS技术的应用前提要求原始采集信号在某些域内具有一定相关性，限制了CS技术的应用范围。

对于簇头选举方式来说，由于传统的研究内容是从减少数据传输量的角度出发，而忽略了网络自身的结构问题。从网络结构的角度，传统的簇头选举方案采用循环的方法平均网络能耗，但簇头的选择均为随机选择，其中每个感知节点成为簇头的概率均相同。在完成一定的循环次数后，剩余能量较多的感知节点与剩余能量较少的感知节点仍然具有相同的概率当选为簇头。若剩余能量较少的节点当选为簇头，则会加速该节点的死亡，同时也影响网络的可靠性，缩短了网络生命周期。不仅如此，传统的簇头选举方案也无法保证簇头的位置，簇的规模不受控制。

为了有效的减少网络的能量消耗，实现对簇分布的有效控制，延长网络的生命周期，本方案考虑将压缩感知技术与簇头选举方式的优化技术结合在一起。

发明内容

本发明的目的在于减少网络的能量消耗，实现对簇分布的有效控制，提出一种基于空间压缩的簇头优化选举算法，通过引入能量与距离两种约束参数优化无线传感器网络簇头选举方法，并且深入挖掘感知数据的空间相关性，实现网络中的簇头分布相对均匀以及进一步延长网络生命周期，解决簇头节点随机选举影响网络可靠性的技术问题。

本发明采用如下技术方案，一种基于空间压缩的簇头优化选举算法，将N个感知节点随机散布在一个正方形的区域内，汇聚(sink)节点位于整个网络的正中心，传感器网络进入循环运行，每次循环运行包括以下步骤：

1)簇的建立：利用粒子群算法优化簇头选举算法，通过优化的簇头选举算法搜索簇头节点的最佳位置，感知节点选择距离最近的簇头节点自行成簇；

2)数据传输：将感知节点数据传输至簇头节点，基于空间压缩原理压缩数据得到空间压缩数据，并将空间压缩数据传输至sink节点；

3)数据重构：sink节点对数据进行实时重建。

优选地，所述步骤1)中感知节点确定位置后将包含感知节点剩余能量与位置信息的数据包L_M发送至sink节点，sink节点得到感知节点传输数据所消耗的能量E_CM和感知节点与sink节点之间的距离d_i-sink，在sink节点中执行优化的簇头选举算法搜索簇头节点的最佳位置，并将簇头节点的最佳位置向全网络广播。

优选地，搜索簇头节点的最佳位置具体步骤为：

11)初始化S个粒子，每个粒子包含K个随机的簇头节点；

12)计算第i个感知节点与粒子p中簇头节点k的距离并将第i个感知节点分配到距离最近的簇头节点；

13)计算目标函数值cos t及适应值，并进行迭代；