本发明涉及无线传感器网络路由技术领域，属于一种低功耗无线传感器网络静态节点路由方法。
背景技术：
无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是一种分布式传感网络，其作为物联网和大数据的核心技术，近年来，受到工业界和学术界的广泛关注。无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的静止或移动的微型传感器节点组成，传感器节点监测的数据沿着其他传感器节点，通过无线通信的方式逐跳的进行传输，在传输过程中监测数据可能被多个节点处理，经过多跳后路由到汇聚节点，协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，最后通过互联网或卫星把这些信息发送给网络的管理者。其结构如图1所示。
传感器节点作为无线传感网络的重要组成元素，除了进行本地信息收集和数据处理外，还要对其他节点转发来的数据进行存储、管理和融合。而这些传感器节点本身的处理能力、存储能力和通信能力相对较弱，电池的供电能力有限。如何节约能耗，延长网络使用寿命是无线传感器网络的一个热点研究问题。
低功耗无线传感器网络静态节点路由，适用于整个传感器网络中传感器节点位置固定的场景。传感器节点通过获取无线传感器网络的拓扑结构信息，在保证网络连通性的情况下，基站(或网关)生成传感器节点到基站(或网关)的最优路由路径，最大程度的节约网络能量消耗，降低节点干扰，延长网络寿命。
目前，无线传感网络路由方法主要有三种方式：基于平面的路由、基于层次的路由和基于位置的路由。
基于平面的路由是相对基于层次的路由来说，即无线传感器网络中的每个传感器节点都是对等的，没有层级或主从之分。网络中的每个传感器节点都知道其他节点到基站成本最小的路径，平面路由就是利用一定的图论算法来选择最佳的路由路径。(Gulista Khan,Gaurav Bathla and Wajid Ali.Minimum Spanning Tree based Routing Strategy for Homogeneous WSN.International Journal on Cloud Computing:Services and Architecture,Vol.1,No.2,August 2011)
基于层次的路由是将无线传感器网络中的节点根据一定的规则划分成若干个簇，每个簇中有一个节点担任簇头节点，簇中的节点将感知数据发送给簇头节点，簇头节点来完成数据的融合，并转发给基站或网关(Zhou R,Chen M,Feng G,et al.Genetic clustering route algorithm in WSN[C].Sixth International Conference on Natural Computation.IEEE,2010:4023-4026.)。根据簇的层次深度不同，可将整个网络划分为二层结构、三层结构，甚至四层结构(Fawzy A E,Amer A,Shokair M,et al.Four-layer routing protocol with Location based Topology Control of active nodes in WSN[C].International Conference on Computer Engineering&Systems.IEEE,2017.)。
基于位置的路由是根据地理位置信息将无线传感器网络划分成若干区域，然后利用现有传统网络的路由算法(如DSR或AODV)实现路由功能。(Jeong Y,Lee S.Location-based Routing(LBR)Algorithm to Improve Efficiency in the Wireless Sensor Network[J].Journal of Korean Institute of Communications&Information Sciences,2007,32.)。
技术实现要素：
本发明的目的在于针对无线传感器网络在传感器节点能量资源有限情况下的路由问题提供一种低功耗无线传感器网络静态节点路由方法，能够实现节约能量，延长网络寿命。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种低功耗无线传感器网络静态节点路由方法，所述无线传感器网络包括至少一个传感器节点，所述方法包括以下步骤：
S101：初始化设定所述无线传感器网络，其中，至少包括为传感器节点指定唯一id；
S102：获取所述无线传感器网络的拓扑结构信息，将拓扑结构信息发送至与该无线传感器网络对应的基站；
S103：基于所述拓扑结构信息，计算得出所述基站至所有传感器节点的最优路径，构成一最优路径集合；
S104：根据设定的筛选规则以选择所述最优路径集合中的其中一条最优路径作为工作路径，将工作路径的信息发送至该工作路径上的所有传感器节点；
S105：工作路径上出现的起始传感器节点将自身感知的数据和剩余能量，沿着工作路径转发给工作路径上的下一跳传感器节点；下一跳传感器节点融合自身的感知数据和剩余能量，再转发给接下来的下一跳传感器节点，以此类推，直至基站收到工作路径上的所有传感器节点数据；
S106：响应于基站收到工作路径上所有传感器节点的感知数据和剩余能量，更新基站所具有的拓扑结构信息中对应传感器节点的剩余能量；
S107：基于更新后的拓扑结构信息，重新计算未被收集数据的传感器节点到基站的最优路径，更新最优路径集合；
S108：重复S104至S107，直至收集完成所有传感器节点的感知数据和剩余能量。
进一步的实施例中，步骤S101中，初始化设定所述无线传感器网络还包括：设置传感器节点的初始能量、设置传感器节点的数据传送最大比特位数K。
进一步的实施例中，步骤S104中，根据设定的筛选规则以选择所述最优路径集合中的其中一条最优路径作为工作路径是指，
选择满足路径终节点数据未收集且路径跳数最多的最优路径作为工作路径。
进一步的实施例中，步骤S102中，获取所述无线传感器网络的拓扑结构信息，将拓扑结构信息发送至与该无线传感器网络对应的基站的方法包括以下步骤：
S201：在一设定的广播HELLO报文时间段内，所述无线传感器网络中的每个传感器节点周期性地广播一HELLO报文信息，该HELLO报文信息包括传感器节点自身的id和“HELLO”文本；
S202：收到其他传感器节点HELLO报文信息的传感器节点反馈回一回应报文RESP信息，回应报文RESP信息中包括该传感器节点自身的id和位置信息；
S203：响应于广播HELLO报文时间段结束，每个传感器节点各自生成自己的一跳邻接表，一跳邻接表中包括其所有邻居节点的id、与邻居节点的距离d；
S204：所有传感器节点将自己的一跳邻接表和剩余能量信息传送至基站；
S205：基站将收到的所有一跳邻接表进行融合，得到整个无线传感器网络的拓扑结构信息，生成网络拓扑图。
进一步的实施例中，所述网络拓扑图为一个带权无向图，其被定义成TG＝(V,E,W)。其中，V是图中的节点集，是图中边集，W是边的权重集合。
进一步的实施例中，所述带权无向图的格式见表1：
表1.基站生成的网络拓扑图的格式
其中，v(i)表示传感器节点编号，e(i)表示传感器节点v(i)的剩余能量，“-”表示拓扑图自身无环，d(ij)表示传感器节点v(i)和v(j)之间的距离，w(ij)表示传感器节点v(i)和v(j)之间构成边的权重，i＝1,2…n，j＝1,2…n。
进一步的实施例中，根据传感器节点v(i)和v(j)的位置信息，利用欧式距离公式以计算得到d(ij)。
进一步的实施例中，步骤S103中，计算得出所述基站至所有传感器节点的最优路径的方法包括以下步骤：
S301：初始化计算流程：将基站编号设定成v(0)，初始时令S＝{V(0)}，T＝{V-S}，T中传感器节点构成的边权重值满足以下条件：
若v(0)和v(i)是邻接边，w(0i)为数据从基站v(0)传输到传感器节点v(i)的能量消耗值，若能耗数值大于该节点的剩余能量，则w(0i)为无穷大；
若v(0)和v(i)不是邻接边，w(0i)为无穷大；
S302：从T中选取一个权值最小的传感器节点v(min)加入到S中，并且更新所有中转的传感器节点的剩余能量；
S303：对T中其余传感器节点的权重值进行更新：若加进v(min)作中间节点后，从v(0)到v(i)的边权重值减小，则修改其边权重值；
S304：重复上述S302至S303，直到S中包含所有的传感器节点、即V＝S时停止本次计算流程。
进一步的实施例中，根据下述公式计算所述网络拓扑图中的边权重：
其中，Estart为起始传感器节点的能量消耗，Eohters为除起始传感器节点之外的传感器节点的能量消耗，ER(k)为接收数据的能量消耗，ET(k)为发送数据的能量消耗。
进一步的实施例中，根据下述公式以计算所述ER(k)和ET(k)：
ER(k)＝Eelec*k
ET(k)＝Eelec*k+eamp*k*d2
其中，Eelec＝50nJ/bit,eapm＝100pJ/bit/m2，k为数据传输的bit数，d为传感器节点间的距离。
本发明的有益效果在于：
(1)基于平面路由，拓扑结构简单，管理维护方便。
(2)集中式路由算法，避免了传感器节点数据发送的冲突。
(3)路由方法综合考虑了节点剩余能量和节点间距离信息，提高了路由路径的能量消耗计算的准确度。
(4)路由算法选取能量消耗最低的路径进行数据传递，节约整个网络的能耗，延长网络生命周期。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
图1为本发明的低功耗无线传感器网络静态节点路由方法的流程图。
图2为本发明的无线传感器网络的结构示意图。
图3为本发明的实施例一的流程图。
图4为根据拓扑结构信息生成的网络拓扑图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本发明提及一种低功耗无线传感器网络静态节点路由方法。
实施例一
结合图2，所述无线传感器网络包括至少一个传感器节点，与之对应地设置有基站、网络、服务器等等，通过这种结构以实现服务器接收到传感器节点所采集到的数据，进而实现服务器对所有传感器节点所采集到的数据的应用与管理。
在图2所提出的无线传感器网络的基础上，结合图1、图3，所述低功耗无线传感器网络静态节点路由方法包括以下步骤：
(一)初始化设定所述无线传感器网络
S101：初始化设定所述无线传感器网络，其中，至少包括为传感器节点指定唯一id，例如为传感器节点设定编号v(i)、vi或者Vi等等作为其唯一id，其中，i＝1,2…n，选择什么类型的编号由用户决定。
优选的，步骤S101中，初始化设定所述无线传感器网络还包括：设置传感器节点的初始能量、设置传感器节点的数据传送最大比特位数K，为后续选择数据传输的最优路径做铺垫。
(二)获取所述无线传感器网络的拓扑结构信息
S102：获取所述无线传感器网络的拓扑结构信息，将拓扑结构信息发送至与该无线传感器网络对应的基站，基站可以表达为base或者选择一与传感器节点能够更加紧密对应的编号作为其id，例如v(0)、v0或者V0等等。
基站接收拓扑结构信息，将之整理成网络拓扑图，以便于后续使用，图4是根据拓扑结构信息生成的网络拓扑图的其中一种例子，在该例子中，所述网络拓扑图包括5个传感器节点V1-V5，V0为基站，V2、V4、V5与基站V0邻接，可直接实现数据传输，而V1、V3则分别需要经过V2、V4或者V5中转才能与基站V0实现数据传输。
本发明还提及一种生成如图4中所提及的网络拓扑图的方法，该方法包括如下步骤：
S201：在一设定的广播HELLO报文时间段内，所述无线传感器网络中的每个传感器节点周期性地广播一HELLO报文信息，该HELLO报文信息包括传感器节点自身的id和“HELLO”文本。
S202：收到其他传感器节点HELLO报文信息的传感器节点反馈回一回应报文RESP信息，回应报文RESP信息中包括该传感器节点自身的id和位置信息。
S203：响应于广播HELLO报文时间段结束，每个传感器节点各自生成自己的一跳邻接表，一跳邻接表中包括其所有邻居节点的id、与邻居节点的距离d。
S204：所有传感器节点将自己的一跳邻接表和剩余能量信息传送至基站；
S205：基站将收到的所有一跳邻接表进行融合，得到整个无线传感器网络的拓扑结构信息，生成网络拓扑图。
通过上述方法生成的网络拓扑图能够直观明了的表达节点与节点之间的关系、距离，节点与基站之间的关系、距离，为本发明所提及的低功耗无线传感器网络静态节点路由方法的下一步骤做准备。
(三)计算得出所述基站至所有传感器节点的最优路径，生成最优路径集合
S103：基于所述拓扑结构信息，计算得出所述基站至所有传感器节点的最优路径，构成一最优路径集合。
为了便于使用，本发明将最优路径集合记作Pathopt＝{P1,P2,P3,…,Pn}。
要计算所述基站至所有传感器节点的最优路径，需要将网络拓扑图进一步量化处理，本发明提出其中一种量化方式。
在基站中，所述网络拓扑图为一个带权无向图，其被定义成TG＝(V,E,W)。其中，V是图中的节点集，是图中边集，W是边的权重集合。
所述带权无向图的格式见表1：
表1.基站生成的网络拓扑图的格式
其中，v(i)表示传感器节点编号，e(i)表示传感器节点v(i)的剩余能量，“-”表示拓扑图自身无环，d(ij)表示传感器节点v(i)和v(j)之间的距离，w(ij)表示传感器节点v(i)和v(j)之间构成边的权重，i＝1,2…n，j＝1,2…n。
根据传感器节点v(i)和v(j)的位置信息，利用欧式距离公式可以计算得到d(ij)。
至于网络拓扑图中的边权重，假设P＝{v1→v2→v3→…→vm→base}是传感器节点v1到基站的一跳路径，以数据传输的能量消耗作为边上的权重，除了节点v1只需要接收一次和发送一次数据之外，其他节点v2,v3,…,vm都需要接收两次数据和发送两次数据。
因此，可以通过下述公式计算得到网络拓扑图中的边权重：
其中，Estart为起始传感器节点的能量消耗，Eohters为除起始传感器节点之外的传感器节点的能量消耗，ER(k)为接收数据的能量消耗，ET(k)为发送数据的能量消耗。
根据下述公式以计算ER(k)和ET(k)：
ER(k)＝Eelec*k
ET(k)＝Eelec*k+eamp*k*d2
其中，Eelec＝50nJ/bit,eapm＝100pJ/bit/m2，k为数据传输的bit数，d为传感器节点间的距离
在此基础上，计算得出所述基站至所有传感器节点的最优路径的方法包括以下步骤：
S301：初始化计算流程：将基站编号设定成v(0)，初始时令S＝{V(0)}，T＝{V-S}，T中传感器节点构成的边权重值满足以下条件：
若v(0)和v(i)是邻接边，w(0i)为数据从基站v(0)传输到传感器节点v(i)的能量消耗值，若能耗数值大于该节点的剩余能量，则w(0i)为无穷大。
若v(0)和v(i)不是邻接边，w(0i)为无穷大。
S302：从T中选取一个权值最小的传感器节点v(min)加入到S中，并且更新所有中转的传感器节点的剩余能量。
S303：对T中其余传感器节点的权重值进行更新：若加进v(min)作中间节点后，从v(0)到v(i)的边权重值减小，则修改其边权重值。
S304：重复上述S302至S303，直到S中包含所有的传感器节点、即V＝S时停止本次计算流程。
(四)选择工作路径，将工作路径的信息发送至该工作路径上的所有传感器节点
S104：根据设定的筛选规则以选择所述最优路径集合中的其中一条最优路径作为工作路径，将工作路径的信息发送至该工作路径上的所有传感器节点。
选择最优路径集合中的哪条最优路径作为工作路径由实际需求决定，其中需要综合考虑工作路径中所包括的传感器节点数量、传感器节点的剩余能量、传感器节点数据采集优先级等等各种因素。
在一些例子中，我们选择满足路径终节点数据未收集且路径跳数最多的最优路径作为工作路径，以此来一次获得最多数量的传感器节点数据。
(五)采集工作路径上的所有传感器节点数据
S105：工作路径上出现的起始传感器节点将自身感知的数据和剩余能量，沿着工作路径转发给工作路径上的下一跳传感器节点；下一跳传感器节点融合自身的感知数据和剩余能量，再转发给接下来的下一跳传感器节点，以此类推，直至基站收到工作路径上的所有传感器节点数据。
假设步骤S104中的工作路径为
Popt＝{v(1)→v(2)→v(3)→…→v(m)→base}
将该工作路径Popt的信息发送给该工作路径上的所有传感器节点，即v(1),v(2),v(3),…,v(m)，路径上出现的起始传感器节点v(1)将自身感知的数据和剩余能量，沿着最优路径转发给路径上的下一跳传感器节点v(2)；下一跳传感器节点v(2)融合自身的感知数据和剩余能量，再转发给接下来的下一跳传感器节点v(3)，以此类推，直到基站收到该工作路径Popt上的所有传感器节点数据。
(六)更新基站所具有的拓扑结构信息中对应传感器节点的剩余能量
S106：响应于基站收到工作路径上所有传感器节点的感知数据和剩余能量，更新基站所具有的拓扑结构信息中对应传感器节点的剩余能量。
(七)参考前述步骤(三)至步骤(六)以收集完成其他未被收集的传感器节点数据
S107：基于更新后的拓扑结构信息，重新计算未被收集数据的传感器节点到基站的最优路径，更新最优路径集合。
S108：重复S104至S107，直至收集完成所有传感器节点的感知数据和剩余能量。
实施例二
为了更加清晰地说明本发明的实施过程，本实施例中用较小的网络规模来对前述方法进行进一步的阐述说明。以图4中的无线传感器网络为例，即，无线传感器网络中有1个基站，5个传感器节点。
第一步，进行无线传感器网络初始化。设基站编号为0，其他5个传感器节点的id分别是1，2，3，4，5，传感器节点的初始能量为150μJ，数据传送最大比特位数K＝100bit。根据权利要求5中的能耗计算公式可以得到，接收数据的能耗ER＝5μJ，发送数据的能耗ET＝5+d2/100μJ。
第二步，在一定的时间段内，无线传感器网络中每个传感器节点周期性的广播HELLO报文信息，该HELLO报文信息包括传感器节点自身的id和“HELLO”文本；收到其他传感器节点HELLO报文信息的传感器节点给予回应报文RESP，回应报文RESP信息包括传感器节点自身的id和位置信息(x,y)；广播HELLO报文阶段结束后，每个传感器节点都会得到自己的一跳邻接表，邻接表信息包括其所有邻居节点的id、与邻居节点的距离d；比如以节点3为例，其邻接表信息为(2,40)，(4,50)，(5,20)。之后，所有传感器节点将自己邻接表和剩余能量传送给基站；基站将收到的所有邻接表进行融合，最终得到的整个无线传感器网络的拓扑结构信息，如下表所示，生成的网络拓扑图见图4。
第三步，基于第二步的拓扑结构信息，计算基站到所有传感器节点的最优路径。基站节点编号是V0，其余传感器节点依次是V1—V5。由于基站是由有线电源供电，因此基站的能量认为是无限的。为了方便计算，假设所有传感器节点的剩余能量开始均为100μJ。
第四步，基站选出一条满足路径终节点数据未收集且路径跳数最多的最优路径，即{0,2,1}。
第五步，基站将V0、V2、V1路径发送给节点V2和V1，V1沿着此路径的逆路径{1-2-0}将自己感知的数据和V1的剩余能量发送给节点V2，V2再将自己感知的数据和V2的剩余能量连同V1的数据，一起发送给基站。这样传感器节点V1和V2的数据就采集结束。
第六步，接下来更新拓扑结构信息中各个传感器节点的剩余能量，由于第一次选择的最优路径中只有节点V1和V2，所以其他节点并没有消耗能量，故V3、V4和V5的剩余能量仍然为100。剩余能量更新完成之后进行第二次最优路径计算。
由于传感器节点V2最后的剩余能量为负，故{0,2,1}路径无法成功。又传感器节点V1和V2的数据已经采集，故选择{0,5,3}路径为第二次最优路径。基站将V0、V5、V3路径发送给节点V5和V3，V3沿着此路径的逆路径{3-5-0}将自己感知的数据和V3的剩余能量发送给节点V5，V5再将自己感知的数据和V5的剩余能量连同V3的数据，一起发送给基站。这样传感器节点V5和V3的数据就采集结束。接下来更新拓扑结构信息中各个传感器节点的剩余能量，由于第二次选择的最优路径中只有节点V5和V3，所以其他节点并没有消耗能量，故V1、V2的剩余能量仍然是第一次的剩余能量，V4的剩余能量仍然为100。剩余能量更新完成之后进行第三次最优路径计算。
由于只剩下传感器节点V4和的数据未采集，故在第一遍选出V4之后，算法就结束，{0,4}路径为第三次最优路径。基站将V0、V4路径发送给节点V4，V4沿着此路径的逆路径{4-0}将自己感知的数据和V4的剩余能量发送给基站V0。接下来更新拓扑结构信息中各个传感器节点的剩余能量，由于第三次选择的最优路径中只有节点V4，所以其他节点并没有消耗能量，故V1、V2的剩余能量仍然是第一次的剩余能量，V3、V5的剩余能量仍然是第二次的剩余能量，V4的剩余能量为第三次的剩余能量。剩余能量更新完成之后，网络中的所有传感器节点就收集完毕，然后就可以进行第二轮的路由过程。即重复上述算法过程继续进行。
经一轮传感器节点数据采集结束之后，各传感器节点和整个网络的能量消耗如下：
由于路由路径的选择是以能耗最低为选择标准，故按照本发明方法得到的路径进行数据传输，消耗的能量一定是最小，进而也延长的网络的寿命。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。