[发明专利]一种基于感知器的自适应按需加权分簇方法有效

专利信息
申请号: 201610059876.2 申请日: 2016-01-28
公开(公告)号: CN105744566B 公开(公告)日: 2019-05-03
发明(设计)人: 余建国;汪钬柱;赵伦;闵平;陈雷;丁雅博 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: H04W28/08 分类号: H04W28/08
代理公司: 北京永创新实专利事务所 11121 代理人: 赵文利
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于感知器的自适应按需加权分簇方法,具体为:步骤一、通过感知器算法确定网络中投放的训练节点权值参数的系数;步骤二、针对网络中的待分簇节点,获取每个待分簇节点i的5个权值参数;步骤三、将待分簇节点i的5个权值参数归一化;步骤四、计算待分簇节点i的总权值Wi;步骤五、针对网络中所有待分簇节点,按每个待分簇节点的1跳邻居节点的个数从大到小排序,将排序后的待分簇节点序号存入iDes数组;步骤六、将网络中的待分簇节点按照iDes数组的先后顺序根据总权值的大小划分到具体的簇。优点在于:利用感知器算法去感知整个网络的权值参数系数,修正节点距离权值参数和相对移动性参数,改善了网络结构和提高网络的负载均衡因子。
搜索关键词: 一种 基于 感知 自适应 加权 方法
【主权项】:
1.一种基于感知器的自适应按需加权分簇方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、在网络中投放已知分簇关系和权值参数的训练节点,通过感知器算法确定所有训练节点权值参数的系数;所有训练节点的权值参数系数都相同,分别为:节点度的系数C1、节点到邻居节点平均距离的系数C2、节点的移动性的系数C3、节点的剩余电量的系数C4和节点发射功率的系数C5;步骤二、针对网络中的待分簇节点,获取每个待分簇节点i的5个权值参数;5个权值参数分别为:待分簇节点i的度Δi,待分簇节点i到邻居节点的平均距离Di,待分簇节点i的移动性Mi,待分簇节点i的剩余电量Ei,待分簇节点i的天线发射功率Pi;步骤三、针对待分簇节点i,将5个权值参数分别归一化;归一化公式如下:上式中,Δmin表示网络中所有待分簇节点度的最小值,Δmax表示网络中所有待分簇节点度的最大值,表示待分簇节点i归一化的度;Dmin表示网络中所有待分簇节点到邻居节点平均距离的最小值,Dmax表示网络中所有待分簇节点到邻居节点平均距离的最大值,表示待分簇节点i到邻居节点平均距离的归一化值;Mmin表示网络中所有待分簇节点相对于其1跳邻居节点的相对移动性的最小值,Mmax表示网络中所有待分簇节点相对于其1跳邻居节点的相对移动性的最大值,表示待分簇节点i相对于其1跳邻居节点相对移动性的归一化值;Emin表示网络中所有待分簇节点电池消耗电量的最小值,Emax表示网络中所有待分簇节点电池消耗电量的最大值,表示待分簇节点i归一化的电池消耗电量;Pmin表示网络中所有待分簇节点天线发射功率的最小值,Pmax表示网络中所有待分簇节点天线发射功率的最大值,表示待分簇节点i归一化的天线发射功率;步骤四、针对待分簇节点i,根据5个权值参数的系数和归一化后的5个权值参数计算节点i的总权值Wi步骤五、针对网络中所有待分簇节点,按每个待分簇节点的1跳邻居节点的个数从大到小排序,将排序后的待分簇节点序号存入iDes数组;步骤六、将网络中的待分簇节点按照iDes数组的先后顺序划分到具体的簇;步骤601、依次取出iDes数组的某个元素iDes(i),选取该元素iDes(i)所在组的簇头节点head,并给邻居节点广播簇头消息clusterHeadMsg(head,clusterSet);步骤602、1跳邻居节点p收到簇头消息后,判断1跳邻居节点p的簇头域是否为空,如果为空,进入步骤603;否则,簇头域非空,丢弃此消息;步骤603、判断节点p是否存在于簇集合clusterSet中,如果是,将节点p的簇头域标记为head,进入步骤604;否则丢弃此消息;步骤604、节点p转发消息clusterHeadMsg(head,clusterSet)给节点p的所有1跳邻居节点,针对收到消息后的某个邻居节点q,判断节点q的簇头域是否为空,如果为空,进入步骤605;否则,簇头域非空,丢弃此消息;步骤605、判断节点q是否存在于簇集合clusterSet中,如果是,将节点q的簇头域标记为head,并转发消息clusterHeadMsg(head,clusterSet)到节点q的所有1跳邻居节点;否则丢弃此消息;步骤606、针对收到节点q转发消息的某个1跳邻居节点,继续判断簇头域是否为空,且邻居节点是否存在于簇集合clusterSet中;如果是,将邻居节点的簇头域标记为head;否则,簇头域非空,丢弃此消息;步骤607、标记为head的邻居节点继续转发消息clusterHeadMsg(head,clusterSet)并重复判断簇头域是否为空,且邻居节点是否存在于簇集合clusterSet中,直至将当前元素iDes(i)的簇集合clusterSet中所有邻居节点都划分完;步骤608、iDes数组的当前元素iDes(i)分簇形成后,应用广度优先搜索算法更新未入簇节点的3个权值参数:未入簇节点的度;未入簇节点到邻居节点的平均距离和未分簇节点的相对移动性;步骤609、选择iDes数组中的下一个元素,返回步骤601到步骤608,直至将所有元素完成全部分簇。
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