[发明专利]一种能量感知型分布式分簇路由协议设计方法

摘要

本发明提供了一种能量感知型分布式分簇路由协议设计方法，适用于基于太阳能的能量采集型无线传感网。本方法包括：采集网络中各传感器节点在设定时间段内采集的太阳能能量，建立太阳能预测矩阵；训练太阳能预测模型，太阳能预测模型为一个具有n+k个输入节点和1个输出节点的神经网络；将太阳能预测模型运用到分布式分簇路由协议中，在建立阶段，节点以P(i,d,r)的概率选取自身作为簇首；簇首向所有非簇首节点发布广播信息，每个非簇首节点以到达簇首需要消耗的通信能量最少为标准决定本轮要加入的簇。本发明使得剩余能量和预测能量高的节点有更高的几率成为簇首，有更强的均衡网络节点能量消耗的能力，同时能够提高网络的吞吐量。

主权项

1.一种能量感知型分布式分簇路由协议设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采集网络中各传感器节点在设定时间段内采集的太阳能能量，建立太阳能预测矩阵；太阳能预测矩阵中，每一列代表一天中的不同小时，每一行代表不同的天；标记节点i在第r轮中第d天采集的太阳能能量为Eharv(i,d,r)，标记节点i在第r轮中第d天的预测能量为Epre(i,d,r)；对于给定的天数和轮数，节点i在第r轮中第d天的预测能量Epre(i,d,r)表示为节点i在第r轮中当天之前n天采集的太阳能能量和之前k轮中第d天采集到的太阳能能量的函数fANN，表示为：Epre(i,d,r)＝fANN(Eharv(i,d‑1,r),Eharv(i,d‑2,r),...,Eharv(i,d‑n,r),Eharv(i,d,r‑1),Eharv(i,d,r‑2),...,Eharv(i,d,r‑k))函数fANN中，包含n+k个参数；步骤2，训练太阳能预测模型，太阳能预测模型为一个具有n+k个输入节点和1个输出节点的神经网络；神经网络的n+k个输入节点对应函数fANN中的n+k个参数，神经网络的输出节点对应函数fANN中的Epre(i,d,r)；设定测试精度，用建立的太阳能预测矩阵中数据对神经网络进行训练，将训练好的神经网络作为太阳能预测模型；步骤3，将步骤2得到的太阳能预测模型运用到分布式分簇路由协议中；分布式分簇路由协议按轮进行，每轮分为两个阶段：建立阶段和稳定状态阶段；在每一轮的建立阶段，节点i以P(i,d,r)的概率选取自身作为簇首；节点i选取自身成为簇首的概率P(i,d,r)定义为：其中，E(i,d,r‑1)表示节点i在第r‑1轮的第d天结束时刻的剩余能量，Epre(i,d,r)表示节点i在第r轮的第d天的预测能量，ETX(k,dibs)表示节点i传输k比特数据到距离dibs的基站所消耗的能量，p为本轮期望的簇的数目与网络中所有节点数目之比，α和β是权重因子，取值范围均为(0,1)；步骤4，簇首向所有非簇首节点发布广播信息，每个非簇首节点以到达簇首需要消耗的通信能量最少为标准决定本轮要加入的簇；所有非簇首节点都做出决定后，簇首发送给其成员节点TDMA调度信息；所有成员节点收到TDMA调度信息以后，建立阶段结束，稳定状态阶段开始进行；对于处于睡眠状态的节点将不加入任何簇，它们将保持睡眠状体直至唤醒，然后等待基站发送新一轮开始的消息，在收到新一轮开始的消息后，加入簇首选举过程。