[发明专利]基于量子礁鲨机制的无线传感器网络分簇路由方法

权利要求书

1.基于量子礁鲨机制的无线传感器网络分簇路由方法，其特征是：包括以下步骤：

步骤1：建立无线传感器网络系统模型；

对无线传感器网络作出如下假设：网络中有N个传感器节点随机静态部署在M×M的监测区域内，节点部署之后不随时间移动，自组成网；节点具有相同初始能量、计算能力与通信能力，可自动调节发送功率；基站位置已知，能量和计算能力无限，所有节点均可与基站直接通信；节点可以根据信号的到达角度和信号强度计算出自身的相对位置；

无线传感器网络节点的能耗主要产生于数据分组的收发，采用一阶无线电能耗模型来模拟节点之间的通信，具体为：其中，分别为节点发射、接收和融合数据能耗模型，节点发送的数据量为节点通信距离为dm，E_elec为节点每发送或接收1bit数据所消耗的能量，E_da为节点每融合1bit数据所消耗的能量，γ为数据融合压缩率；节点选择何种发射模型进行通信由阈值决定，ε_fs和ε_mp为自由空间信道模型和多径衰落模型功率放大所需的能量，当节点通信距离小于阈值时，选择自由空间信道模型，否则选择多径衰落模型；

步骤2：设定网络参数并初始化网络状态，网络开始运行；

设定网络最大运行轮数为K，运行轮数标号为k，k∈[1,K]，网络系数为l_am，通信数据包为l_databit，控制数据包为l_conbit，基站位置矢量网络运行到第k轮时第n个节点的状态用表示，其中，为第n个节点的位置矢量，为第n个节点第k轮运行时的剩余能量，为双性节点标志，为第n个节点第k轮运行时的存活标志，n＝1,2,...,N，k＝1,2,...,K；当时，此节点是双性节点，可作为簇首或非簇首与基站直接通信；当时，此节点非双性节点，可作为簇首与基站通信或作为簇内节点与簇首通信；当时，此节点存活；当时，此节点死亡；初始化网络当前运行轮数k＝1、节点n的剩余能量位置s_n，n＝1,2,...,N，网络开始运行；

步骤3：确定网络最优分簇数，并判断是否需要动态分簇；

合理的分簇数有利于形成更加均匀的簇，同时降低网络的整体能量消耗成本；网络运行到第k轮时的最优分簇数其中，为网络第k轮运行时的存活节点数，round(·)为取整函数；随着网络的运行，存活节点数目会逐渐减少，因此分簇是一个动态的过程，当网络首轮运行或最优分簇数发生变化时，就需要重新成簇；当满足k≠1和c^k＝c^k-1时，不需要动态分簇，转到步骤10继续执行；

步骤4：建立网络节点动态分簇代价函数；

设定网络第k轮运行时的簇中心集合为表示第k轮第个簇中心的位置矢量，对于网络中个存活节点，分别计算它们与c^k个簇中心的距离，并将其分配给最近的簇，设计第k轮分簇代价函数为其中，表示求第个簇内所有存活节点到簇中心的距离和；

步骤5：初始化量子礁鲨群并设定参数；

设定量子礁鲨群规模为h，最大迭代次数为G，迭代次数标号为g；第g次迭代时，第i个量子礁鲨在b维搜索空间中的量子位置为初代时g＝1，初代量子礁鲨量子位置的每一维均初始化为[0,1]之间的均匀随机数；

步骤6：定义并计算量子礁鲨生物电流感应强度，确定量子礁鲨群最优量子位置；

第g次迭代时，将全部量子礁鲨量子位置的每一维映射到位置解空间范围内，得到量子礁鲨量子位置的映射态映射方程定义为其中，表示第j维下限，表示第j维上限，i＝1,2,...,h，j＝1,2,...,b；将第i个量子礁鲨量子位置的映射态代入第k轮分簇代价函数中得到相应的分簇代价上标Λ表示矩阵按2行重构，其代表第i个量子礁鲨量子位置生物电流感应的强度，同时规定量子礁鲨量子位置映射态对应的分簇代价越小，量子礁鲨所感应到的生物电流越强；将全部量子礁鲨按照生物电流感应强度由强到弱排序，并赋予排序标号规定生物感应电流最强的量子位置为最优量子位置

步骤7：量子礁鲨分别执行捕猎和游曳模式，并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子礁鲨的量子位置，具体步骤为：

步骤7.1：量子礁鲨执行捕猎模式；其中，为捕猎模式下的量子旋转角，为[0,1]之间均匀分布的随机数，χ为捕猎因子，e₁、e₂分别为狩猎因子和围猎因子，为中第j个维度的梯度，为中仅第j个维度变为后所感应到的生物电流强度，ε为微分因子；

步骤7.2：量子礁鲨执行游曳模式；量子礁鲨量子位置的某些维度产生随机扰动，余下的维度保持不变，其中，为游曳模式下的量子旋转角，为[0,1]之间均匀分布的随机数，e₃为游曳规模控制因子，为[-1,1]之间均匀分布的随机数，e₄为游曳范围控制因子；

步骤8：更新量子礁鲨量子位置和量子礁鲨群最优量子位置；

计算新生量子礁鲨和当代量子礁鲨所感应到的生物电流强度，在量子位置集合中贪婪选择h个感应生物电流较强的量子位置作为下代量子礁鲨的量子位置将g+1代量子礁鲨按照感应生物电流由强到弱排序，进而更新量子礁鲨群的最优量子位置更新量子礁鲨排序标号

步骤9：演进终止判断，输出簇中心；

判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，则令g＝g+1，返回步骤7；若达到，则将最后一代量子礁鲨群最优量子位置映射态进行规范化后作为簇中心输出并根据距离最近原则实现网络动态成簇；

步骤10：无线传感器网络动态簇首竞争选举；

为了减少簇首的能耗，避免节点过早死亡从而导致网络失效，综合考虑节点剩余能量、节点与基站距离、节点与簇内其他节点距离三个因素并结合当前轮的网络特征来竞争选举最优簇首；能量是节点面临的最重要的挑战，选择能量高的簇内节点担任簇首有助于簇内负载均衡，因此考虑簇内节点i′的剩余能量与簇内所有存活节点的平均剩余能量的比值作为参考，可以表示为其中，n′为节点i′所属簇内存活节点数目，E_res(i′)为节点i′的剩余能量，节点i′的剩余能量越大，f₁′(i′)就越大，当选簇首的概率就越高；候选节点与基站的距离同样影响着簇首选举，选择距离基站较近的节点担任簇首有助于减少簇首能量损耗，候选节点与基站的距离因素可以表示为其中，d_toBS(i′)为节点i′到基站的距离，节点i′到基站距离越近，f₂′(i′)就越大，当选簇首的概率就越高；节点的相对距离可以表示为其中，d_a(i′,j′)为节点i′与簇内其他节点j′之间的距离，f₃′(i′)越大，节点之间相对距离越小，节点之间的通信代价就越小；每轮数据传输阶段，存活节点都会将自身剩余能量和位置包含在数据分组中，簇首根据约定好的通信协议读取该数据，然后通过式计算簇内每个存活节点的适应度，簇首通知适应度函数最大的簇内节点作为下一轮的该簇簇首，并交换簇内成员信息，新簇首为簇内成员分配新的TDMA时隙，簇内节点仅在时隙到来时发送数据分组，其他时间则休眠，以降低节点能量损耗；

步骤11：无线传感器网络稳定数据传输，并更新网络状态；

无线传感器网络实现了动态分簇和簇首竞争选举，WSN内所有存活节点归属到c^k个簇内，每个簇由一个簇首和多个簇成员组成，簇首和簇成员均有可能为双性节点；簇内成员中的非双性节点根据TDMA时隙将数据分组发送给簇首后，簇首对收集到的数据进行融合，并采用单跳通信方式将融合后的数据发送给基站；簇内成员中的双性节点则采用单跳通信方式直接将数据发送给基站，最大可能地避免“回传”问题，均衡网络能耗；无线传感器网络稳定数据传输过程中的能量损耗为：若某存活节点为簇首，则其稳定数据传输能量损耗为簇首所属簇内非双性簇成员节点个数；若某存活节点为非双性簇成员节点，则其稳定数据传输能量损耗为该节点归属簇的簇首；若某存活节点为双性簇成员节点，则其稳定数据传输能量损耗个存活节点进行稳定数据传输后，有些节点可能会消亡，更新节点存活标志进而更新网络状态；

步骤12：无线传感器网络运行终止判断；

判断网络是否运行到最大运行轮数K或所有节点消亡，即判断k+1是否等于K或是否等于零，若满足，则终止无线传感器网络的运行；若不满足，则令k＝k+1，返回步骤3，无线传感器网络进行下一轮的运行。