一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法及装置与流程
本发明属于城市环境监测的技术领域，尤其是涉及一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法及装置。
背景技术：
随着集成电路、无线通信、传感器等技术的飞速发展，小体积、多功能、低功耗、低成本的微型传感器逐渐进入人们的生活，引起人们的关注。无线传感网络是一种分布式网络，通过节点的合理部署，感知和收集数据，并传输到基站。传感器节点借助于内置的微型传感器，可以感测环境信号，同时也能采集温度、湿度、光强度、土壤成分、速度和方向等人们感兴趣的物理量，较适合于应用在环境的长期监测领域。
虽然无线传感器网络的功能集成度和性价比相对来说比较高，但是，因为其保持较低的节点成本，导致存在能量有限、节点的计算能力不高、数据传输的可靠性低的问题，因此该网络不太适用于复杂的传输环境。
目前，传感器网络主要通过增加传输冗余来提高数据传输的可靠性，如多路径或重传，然而这些方法会造成能耗增加、能效降低以及缩短网络生命周期。此外，无线传感器网络在环境监测的数据采集过程中存在的瓶颈：能耗问题、采集数据高度相关性问题以及网络拓扑结构的动态性问题。为此，研究有效的节点分簇数据收集方法，这也成为研究无线传感器网络在环境监测应用中的重要内容。
综上所述，针对现有技术在利用无线传感器网络进行环境监测采集数据时如何进一步降低节点能耗、延长网络的生命周期的问题，尚缺乏有效的解决方案。
技术实现要素：
针对现有技术中存在的不足，解决现有技术在利用无线传感器网络进行环境监测采集数据时如何进一步降低节点能耗、延长网络的生命周期的问题，本发明提供了一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法及装置，在利用无线传感器网络进行环境监测采集数据时有效实现降低节点能耗、延长网络的生命周期。
本发明的第一目的是提供一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法。
为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：
一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法，该方法包括：
利用triz矛盾矩阵将无线传感器网络进行分析求解，得到解决原理；
根据解决原理基于leach算法建立传感器节点能耗模型和指标评价体系；
接收各个传感器节点的状态参数，根据传感器节点能耗模型和指标评价体系，进行传感器节点的簇头选择与分簇；
优化簇头的选择，建立数据采集优化模型，进行环境数据收集。
作为进一步的优选方案，得到的所述解决原理包括分离原理和反馈原理；所述分离原理包括空间分离、时间分离、条件分离以及整体与局部分离。
作为进一步的优选方案，根据分离原理进行无线传感器网络中传感器节点的簇头选择、分簇和节点间的数据通信；
根据反馈原理进行簇头选择的合理性优化。
作为进一步的优选方案，所述指标评价体系包括：
在假设基础上，采用客观赋权重的熵权法对各因素赋予权重并求各指标的信息熵，确定指标的综合系数；
根据指标的综合系数建立目标决策函数，用于表示每个传感器节点的权重值。
作为进一步的优选方案，所述传感器节点的状态参数包括节点的剩余能量、节点相关性和节点容量比。
作为进一步的优选方案，所述传感器节点的簇头选择的具体步骤包括：
将接收的节点的剩余能量、节点相关性和节点容量比的传感器节点的状态参数根据指标评价体系中的目标决策函数计算传感器节点的权重值；
将传感器节点的权重值与预设的第一阈值进行比较，大于第一阈值的传感器节点选择为簇头。
作为进一步的优选方案，所述传感器节点分簇的具体步骤包括：
根据选择的簇头，传感器节点自动加入到最近的簇头形成的一定范围内，进行传感器节点的分簇；
在传感器节点的分簇过程中，簇头容纳能力与节点数目比值大于1时，传感器节点才可自动加入。
作为进一步的优选方案，所述传感器节点分簇完成后，进行非簇头节点向簇头节点发送数据的具体步骤包括：
当非簇头节点的区域密度和数据大小大于第二阈值，且需要传送给簇头时，再根据簇头所分配自己的传输时隙来进行传送，簇头在数据通信阶段保持接收状态。
作为进一步的优选方案，该方法不断地循环执行传感器节点簇的重构，在每轮结束后，更新所有传感器节点的状态参数，去除死亡的传感器节点。
作为进一步的优选方案，该方法利用bp神经网络反馈修正传感器节点权值进行进一步优化簇头的选择。
本发明的第二目的是提供一种电子设备。
为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：
一种电子设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行以下处理：
利用triz矛盾矩阵将无线传感器网络进行分析求解，得到解决原理；
根据解决原理基于leach算法建立传感器节点能耗模型和指标评价体系；
接收各个传感器节点的状态参数，根据传感器节点能耗模型和指标评价体系，进行传感器节点的簇头选择与分簇；
优化簇头的选择，建立数据采集优化模型，进行环境数据收集。
本发明的第三目的是提供一种计算机可读存储介质。
为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条计算机可执行指令，所述指令适于由终端设备设备的处理器加载并执行以下处理：
利用triz矛盾矩阵将无线传感器网络进行分析求解，得到解决原理；
根据解决原理基于leach算法建立传感器节点能耗模型和指标评价体系；
接收各个传感器节点的状态参数，根据传感器节点能耗模型和指标评价体系，进行传感器节点的簇头选择与分簇；
优化簇头的选择，建立数据采集优化模型，进行环境数据收集。
这些计算机可执行指令在设备中运行时使得该设备执行根据本公开中的各个实施例所描述的方法或过程。
本发明的有益效果：
1、本发明所述的一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法及装置，随着不断地循环执行传感器节点簇的重构轮次数目的增加，网络总剩余能量在减少；在开始执行程序时，本发明所提出的改进方法相对于leach来说，本发明每轮节点的能耗较小，优势更加明显。
2、本发明所述的一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法及装置，随着工作轮数的增加，本发明相对于经典的leach算法来说，在每轮工作后，节点的存活数更多，更具优势，可以有效减少节点的能耗，从而延长网络的生命周期。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为本发明中的方法流程图；
图2是triz解决问题的过程流程图；
图3是triz解决wsn数据采集问题流程图；
图4是bp神经网络权值修改流程图；
图5是本发明构建的数据采集优化模型整体结构图。
具体实施方式：
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本实施例使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
实施例1：
本实施例1的目的是提供一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法。
为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：
如图1所示，
一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法，该方法包括：
步骤(1)：利用triz矛盾矩阵将无线传感器网络进行分析求解，得到解决原理；
步骤(2)：根据解决原理基于leach算法建立传感器节点能耗模型和指标评价体系；
步骤(3)：接收各个传感器节点的状态参数，根据传感器节点能耗模型和指标评价体系，进行传感器节点的簇头选择与分簇；
步骤(4)：优化簇头的选择，建立数据采集优化模型，进行环境数据收集。
在步骤(1)中，综合考虑各种主要影响因素，经过相关数据分析，初步得出需要改善的因素和相应恶化的因素，形成内部矛盾，利用triz矛盾矩阵解决问题时，一般分为以下三个步骤：
步骤(1-1)：确定问题的根源，寻找待改善参数和恶化参数；
步骤(1-2)：依据矛盾矩阵，选择合适的创新原理；
步骤(1-3)：应用创新原理解决问题。
在本实施例中，得到的所述解决原理包括分离原理和反馈原理。
分离原理：
在本实施例中，根据分离原理进行无线传感器网络中传感器节点的簇头选择、分簇和节点间的数据通信；
依据分离原理，将整个无线传感器网络分成独立的几部分，降低节点规模和粒度，使得求解更加容易，增加系统的灵活性，弹性和可维护性。
分离原理包括空间分离、时间分离、条件分离以及整体与局部分离。根据节点分布与能耗的实际情况，从分离原理的四个条件入手，得到以下解决办法：
综合利用空间分离原理和整体与局部分离原理，将节点内部合理分簇；
依据条件分离原理，考虑各节点剩余能量、节点密度和节点距离等因素效果，将其效果较好的节点选取为簇头；
依据时间分离原理，考虑到多个节点发送数据可能造成的数据冲突问题，采取一定的措施选择某些节点在某些时间段发送数据。
反馈原理：
在本实施例中，根据反馈原理进行簇头选择的合理性优化。
依据反馈原理，在选择簇头的过程中，综合考虑节点的剩余能量、距离以及节点密度等多个因素得到评价指标体系。采用bp神经网络形成反馈，修正权值误差，增加簇头选择的合理性。
步骤(2)：根据解决原理基于leach算法建立传感器节点能耗模型和指标评价体系；
在本实施例的步骤(2)中，依据创新原理建立数据采集优化模型。以leach算法为基础进行改进，综合考虑了节点能量、节点相关性以及容量比等多个因素，自主建立相关能耗模型以及相关评价体系，通过预估节点的能耗剩余值重新选择簇头，延长节点的使用时间。
leach算法，(low2energyadaptiveclusteringhierarchy)算法是由mit的heinzelman等人提出的一种低功耗自适应分簇算法。其基本思想是以循环的方式随机选择簇头节点，将整个网络的能量负载均匀分配到网络中的每个传感器节点，从而达到降低网络能耗，提高网络生存周期的目的。leach在运行过程中不断地循环执行簇的重构。算法操作使用了“轮”的概念，每一轮由初始化和稳定的工作两个阶段组成。在初始化阶段，每个节点产生一个0～1之间的随机数，如果某个节点产生的随机数小于所设的阈值t(n)，则该节点发布自己是簇头的消息。
能耗模型：
建立关于本方法的能耗模型，初始状态下，假设每个节点所分配的能量一致：
设n为网络的节点数，k为网络中簇的个数，eele为发射电路(接收电路)每单位长度发送(接收)1比特信息的能量消耗，efus为融合单位数据信息所消耗的能量，m为传送数据的比特数，即数据的二进制位数。
首先，簇首在一轮中的能量消耗为：
其次，簇内单个成员在一轮中所消耗的能量为：
ench＝m*eele
最后，整个网络在一轮中总的能量消耗etotal为：
etotal＝ech*k+ench*(n-k)
指标评价体系：
在假设基础上，采用客观赋权重的熵权法对各因素赋予权重并求各指标的信息熵，确定指标的综合系数βj：
根据指标的综合系数建立目标决策函数，用于表示每个传感器节点的权重值。
目标决策函数：
即
其中u为综合评价值，表示每个传感器节点的权重值；n为指标个数，βj为第j指标的权重。显然，u越大，样本效果越好，最终比较所有的值，即可得出评价结论。
步骤(3)：接收各个传感器节点的状态参数，根据传感器节点能耗模型和指标评价体系，进行传感器节点的簇头选择与分簇；
在本实施例中，所述传感器节点的状态参数包括节点的剩余能量、节点相关性和节点容量比。
容量比：
其中n表示全网节点的个数，s表示全网的面积，n表示以某一节点为圆心，半径为r的区域内传感器个数，θ表示全网节点密度，psec表示网内区域节点密度，用γ表示网内区域节点密度和全网节点密度的比值。
节点相关度
依据聚类问题的常用方法，决定采用欧氏距离计算节点间的距离：其中n维欧氏空间z是一个点集,它的每个点x或向量x可以表示为(x[1],x[2],x[3],……x[n]),向量x的自然长度|x|定义为下面的公式：
其中将点x或向量x用节点的坐标(xi，yi)表示，则可得如下公式：
节点之间的相对距离可以用求两个向量的相似度来等价代替，即
在本实施例步骤(3)中，
步骤(3-1)：传感器节点的簇头选择
所述传感器节点的簇头选择的具体步骤包括：
将接收的节点的剩余能量、节点相关性和节点容量比的传感器节点的状态参数根据指标评价体系中的目标决策函数计算传感器节点的权重值；
将传感器节点的权重值与预设的第一阈值进行比较，大于第一阈值的传感器节点选择为簇头。
第一阈值：ρ1＝ptn(p<1)
需要注意的是，节点状态应按一定的时间周期定期检测，将仍具有数据传输负载能力的节点纳入容量比的计算范围。
步骤(3-2)：传感器节点分簇
所述传感器节点分簇的具体步骤包括：
根据选择的簇头，传感器节点自动加入到最近的簇头形成的一定范围内，进行传感器节点的分簇；
在传感器节点的分簇过程中，簇头容纳能力与节点数目比值大于1时，传感器节点才可自动加入。
在选出簇头后，每个节点会自动加入到最近的簇形成的r范围内。簇头接受簇内各节点传输的数据并处理融合，同时向汇聚节点转发数据，这些机制均需消耗能量，所以簇头所能容纳的成员数目有限，这里设簇头容纳能力为a，现有节点数目为b，只有当
步骤(3-3)：数据通信
所述传感器节点分簇完成后，进行非簇头节点向簇头节点发送数据的具体步骤包括：
当非簇头节点的区域密度和数据大小大于第二阈值，且需要传送给簇头时，再根据簇头所分配自己的传输时隙来进行传送，簇头在数据通信阶段保持接收状态。
用第二阈值ρ2表示网内区域密度阈值，通过比较一定范围内的传感器密度与该阈值的大小，来决定发送数据的候选节点是否在本轮发送，以实现最大程度地降低能耗。
在分簇完成后，进入稳定传输阶段，非簇头节点向簇头节点发送数据。非簇头节点不可随意分送，而是当节点的区域密度和数据大小达到一定阈值，需要传送给簇头时，再根据簇头所分配自己的传输时隙来进行传送，簇头在数据通信阶段保持接收状态，防止遗漏现象的发生。簇头具有一定的数据处理能力，可以对接收的数据进行相关的压缩和融合，把压缩融合好的数据传送给汇聚节点。
步骤(3-4)：更新状态参数
该方法返回步骤(3-1)不断地循环执行传感器节点簇的重构，在每轮结束后，更新所有传感器节点的状态参数，去除死亡的传感器节点。
然后再次利用所建立的指标评价体系求解出更新后的权值，依旧综合考虑节点的剩余能量、节点距离、容量比三个影响因素。
步骤(4)：优化簇头的选择，建立数据采集优化模型，进行环境数据收集。
该方法利用bp神经网络反馈修正传感器节点权值进行进一步优化簇头的选择。
需要注意的是，本实施例的步骤(4)在步骤(1)-步骤(3)的基础上，利用bp神经网络来进行相关权值的修正，修正后继续选择权值较大的节点出任簇头。
分簇后，簇头把自己簇内节点的信息表发送给汇聚节点，汇聚节点根据簇头发送来的网络信息构造相应的bp神经网络，并将相关神经网络参数(权值、阈值等)发送给对应的簇节点。之后各簇利用bp神经网络进行数据处理融合，减少数据传输量，降低网络节点的能耗。
在簇内各节点将收集到的信息发送给簇头后，簇头将所有信息整合处理发送给汇聚节点，然后汇聚节点将信息发送给基站。
本实施例在复杂的环境监测中，形成簇头-汇聚节点-基站三位一体化系统监测，实现精准的环境数据实时收集监测。
实施例2：
本实施例2的目的是提供一种用于环境监测的节点分簇数据收集装置。
为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：
本发明的第二目的是提供一种电子设备。
为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：
一种电子设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行以下处理：
步骤(1)：利用triz矛盾矩阵将无线传感器网络进行分析求解，得到解决原理；
步骤(2)：根据解决原理基于leach算法建立传感器节点能耗模型和指标评价体系；
步骤(3)：接收各个传感器节点的状态参数，根据传感器节点能耗模型和指标评价体系，进行传感器节点的簇头选择与分簇；
步骤(4)：优化簇头的选择，建立数据采集优化模型，进行环境数据收集。
这些计算机可执行指令在设备中运行时使得该设备执行根据本公开中的各个实施例所描述的方法或过程。
实施例3：
本实施例3的目的是提供一种计算机可读存储介质。
为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条计算机可执行指令，所述指令适于由终端设备设备的处理器加载并执行以下处理：
步骤(1)：利用triz矛盾矩阵将无线传感器网络进行分析求解，得到解决原理；
步骤(2)：根据解决原理基于leach算法建立传感器节点能耗模型和指标评价体系；
步骤(3)：接收各个传感器节点的状态参数，根据传感器节点能耗模型和指标评价体系，进行传感器节点的簇头选择与分簇；
步骤(4)：优化簇头的选择，建立数据采集优化模型，进行环境数据收集。
这些计算机可执行指令在设备中运行时使得该设备执行根据本公开中的各个实施例所描述的方法或过程。
在本实施例中，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
本文所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开内容操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开内容的各个方面。
应当注意，尽管在上文的详细描述中提及了设备的若干模块或子模块，但是这种划分仅仅是示例性而非强制性的。实际上，根据本公开的实施例，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
本发明的有益效果：
1、本发明所述的一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法及装置，随着不断地循环执行传感器节点簇的重构轮次数目的增加，网络总剩余能量在减少；在开始执行程序时，本发明所提出的改进方法相对于leach来说，本发明每轮节点的能耗较小，优势更加明显。
2、本发明所述的一种用于环境监测的节点分簇数据收集方法及装置，随着工作轮数的增加，本发明相对于经典的leach算法来说，在每轮工作后，节点的存活数更多，更具优势，可以有效减少节点的能耗，从而延长网络的生命周期。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
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