[发明专利]一种基于模糊理论的低功耗广域异构传感网分簇算法

说明书

本发明公开了一种基于模糊理论的低功耗广域异构传感网分簇算法，将分簇过程分为四个阶段，并对每个阶段进行设计。四个阶段包括模糊筛选簇头、节点加入簇群、簇内簇间通信、轮询更新路由。提出了节点余度和覆盖节点集的概念，通过设计覆盖节点集，解决了簇头间的通信问题；通过设计节点余度，保证了网络节点的连通性和覆盖的有效性；通过设计基于模糊理论的分簇算法，降低了无线传感器网络的能量消耗，有效延长了网络寿命。

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，特别是指一种在低功耗广域异构传感网中的基于模糊理论的分簇算法。

背景技术

近年来，智能电网发展迅速，各类小数据、广覆盖的业务需求越来越多，传统的配电通信专网，部署难、造价高，不利于业务多样化发展。低功耗广域网以其功耗低、覆盖广、成本低、容量大的优势，在配电通信网中得到迅速的应用与发展。

随着智能抄表、环境监测、信息采集等业务的兴起，配电传感网中部署了性能参数各异的终端采集设备，且由于应用场景和客户需求的差异，采用了LoRa，NB-IoT，Zigbee，WiFi，蓝牙等不同的底层通信方式，传感网异构特征明显。

低功耗广域网的传感节点一般是由电量有限的电池供电，降低能量消耗是业界关注重点之一。针对规模庞大，传感节点众多的低功耗广域异构传感网，采用基于模糊理论的分簇算法能够有效降低其能量消耗。

综上所述，在低功耗广域配电通信网中，采用基于模糊理论的分簇算法能有效解决传感网异构的问题，改善其能量消耗问题，延长节点使用寿命。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于模糊理论的低功耗广域异构传感网分簇算法，将分簇过程分为四个阶段，并对每个阶段进行设计。四个阶段包括模糊筛选簇头、节点加入簇群、簇内簇间通信、轮询更新路由。通过设计基于模糊理论的分簇算法，降低了无线传感器网络的能量消耗，延长网络寿命；通过设计覆盖节点集，解决了簇头间的通信问题；通过设计节点余度，保证了覆盖范围的最大化。

本实施例中，通过设计信号强度矩阵、覆盖半径Ri，在此基础上得到邻接矩阵和动态邻居节点集，设计覆盖节点集，作为簇头备选集合，保证了簇头的连通性，设计节点余度，作为衡量覆盖范围大小的标准。

所述信号强度矩阵RSSI，指以接收信号强度作为节点之间相连的程度，接收信号强度越大表示节点间距离越近。其元素RSSI_ij表示节点i与节点j之间的信号强度。

所述覆盖半径R_i，指非碟形的传输半径，实际上就是结合剩余能量的接收信号强度，具体公式如下：

其中RSSI_min表示最小节点接收信号强度阈值，RSSI_max表示保证网络连通的最大接受信号阈值，E_ini表示节点的初始能量，E_res表示节点的剩余能量。

所述邻接矩阵N，指结合覆盖半径和信号强度矩阵而得到的矩阵，元素由1和0组成，信号强度大于覆盖半径的即为相连，值为1；否则为0。

所述动态邻居节点集NG，指邻接矩阵中邻居节点的集合，随着能量的变化而变化。所述覆盖节点集，指所有簇头及其邻居节点组成的集合。依次选取节点为簇头，每次选举一个，然后将所有簇头节点能够覆盖的节点组成覆盖节点集，下一个簇头的选举在覆盖节点集中选择，保证了簇头节点的连通性，每次都会更新覆盖节点集，直到覆盖节点集等于全节点集为止，表示所有节点都能够加入到簇头中。

所述节点余度，指动态邻居节点集与覆盖节点集的差集的节点数，也就是说节点邻居中没有在簇头覆盖范围内的节点数，这个值越大表示该节点被选为簇头后能够扩大越多的覆盖范围，簇头节点分布越均匀。簇头是在覆盖节点集中选取，所以所选的簇头一定能够和至少一个簇头相连，保证了簇头的连通性。