技术领域本发明属于无线自组织网络分簇方法技术领域，具体是一种基于感知器的自适应按需加权分簇方法。
背景技术：
无线自组网因其组网快速、灵活、使用方便等许多优良性能，在很多领域都有潜在的实用价值，如：军事机群通信、家庭电器通信、紧急服务通信等其他快速组网应用通信，但无线自组网的网络能量受限，每个网络节点只能携带能量十分有限的电池。而节点分簇能够使网络节点能量高效使用，有利于整个网络的生存时间。常见的分簇方法按移动性分为适用于静态环境、低速环境和中高速环境的分簇方法；适用于静态环境的分簇方法有基于连通支配集的分簇算法、基于地理信息的分簇算法等。适用于低速环境的分簇方法有最小标识分簇算法LID(LowestIdentification)、结点最高连接度分簇算法HD(HighestDegree)、加权分簇算法WCA(WeightedClusteringAlgorithm)和被动分簇算法等。适用于中高速环境的分簇方法有最小相对移动速度分簇算法MOBIC(mobilitymetricclusteringalgorithm)、最大速度相似性分簇算法MMC(MobilitybasedMetricforClustering)和聚类传播分簇算法APCA(AffinityPropagationClusteringAlgorithm)等。在加权分簇算法WCA基础上，进行优化的算法有自适应按需加权分簇算法AOW(AdaptiveOn-demandWeighting)。AOW通过综合考虑多个因素作为簇头的选择标准；如节点度、节点移动速度、节点剩余电量、节点传输功率等，而不是只考虑节点度、节点移动速度、节点剩余电量、节点传输功率等中的单一因素。该算法的优势是可以灵活改变权重因子来适用不同场合。通过在自适应按需加权分簇算法AOW基础上进一步优化，提出了改进的自适应按需加权分簇算法ImAOW。ImAOW用归一化的方法解决了AOW权值相加单位不统一的问题，使权值计算更加合理，优化簇头的竞争选择。但是，通过对AOW和ImAOW算法的分析，可以发现以下问题：1)、在AOW算法中，权值系数是人为设置的，会掺杂人为感性因素，会使节点加权后的总权值失真，从而影响簇头的竞争选择。2)、在AOW算法中，计算节点i到邻居节点的平均距离(Distance)的权值参数Di时，直接对该节点的2跳邻居距离求和，即Di=Σj∈Neb2(i){Dis(i,j)