[发明专利]类BP神经网络的分簇传感网络数据收集方法

摘要

本发明提出一种类BP神经网络的分簇传感网络数据收集方法。首先对监控的无线传感器网络进行初始化处理,依节点的GPS信息寻找网络的地理中心位置，其次根据节点的位置信息选举网络簇头节点并构建簇，再由已经完成的分簇网络建立BP神经网络模型，最后根据网络的总传输跳数动态调整网络的分簇数量，至网络达到最优簇头数目的稳态。本发明能适用于不同规模大小的网络，以最优分簇数量收集网络数据，具有减少网络能耗、延长网络生命周期、降低网络延时等优点。

主权项

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。