基于合作博弈的无线传感器网络分簇协作路由算法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种基于合作博弈的无线传感器网络分簇协作路由算法，属于无线通 信技术领域。
【背景技术】
[0002] 无线传感器网络(Wireless Sensor化twork,WSN)是由大量静止或移动的微型传 感器节点通过高密度部署，W自组织和多跳的方式形成无线网络，具有灵活性和低功耗性 等特点。节点部署在目标监测区域后，通过节点间相互协作，感知检测目标对象的多维信 息，如声音、物体健康状况、溫度、入侵物体及其运动状态等，并将监测到的数据进行处理发 送，通过网络传输将信息提供给决策者。
[0003] 由于无线传感器节点所携带能量是有限的，且节点部署后不易于更换。因此，减少 节点的能耗是设计网络时考虑的重要因素。WSN分簇路由算法是利用节点相互协作完成数 据传输，在保证网络可靠性的同时，尽量减少节点的能量消耗，均衡整个网络的能量消耗， 从而延长网络的生命周期。设计合理的分簇路由算法对均衡节点的能量消耗、延长网络的 生命周期具有重要的意义。
[0004] 近年来，博弈论在WSN分簇路由算法中的应用越来越广泛，结合博弈理论知识，在 节点间建立竞争与合作的关系，节点寻求最佳决策，W最小的通信代价和最优的传输路径 完成数据传输任务，达到均衡网络能耗延长网络生命周期的目的。
[0005] 节能对于传感器节点是最重要的特征之一，为了延长传感器节点的寿命，能源消 耗和路由设计问题在构建无线传感器网络时必须被考虑到。在无线传感器网络中，传感器 节点的主电源是电池，传感器节点能量大部分消耗在发射、接收数据包和进行数据融合，为 了降低能耗，延长网络的生命周期，就需要设计能量均衡的高效路由模型。
[0006] 一种非均匀的分簇和簇间多跳的路由协议化抓C Jnergy-Efficient Uneven Clustering)通过调节节点的竞争半径，使汇聚节点附近的簇内节点数较少，节省簇头能量 用于数据转发。另外，在选择转发路径时，同时考虑候选节点的剩余能量和相对汇聚节点的 位置，均衡节点的能量消耗。一种能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议化邸UC， distributed energy-b曰Isnced unequ曰 1 clustering routing protocol)，采用基于时间 的簇头竞争算法，广播时间取决于候选簇头的剩余能量和其邻居节点的剩余能量，并根据 节点剩余能量、簇内通信代价和簇间通信代价来选择中继节点，有效延长网络生命周期。为 了解决节点不协作的问题，一种基于拍卖博弈的无线传感器网络路由机制被提出。在数据 包转发机制中，拍卖博弈理论将发送数据的节点作为交易中的买方，发送数据节点的下一 跳节点作为交易中的卖方，结合卖方节点的剩余能量和到Sink节点的跳数等因素，设计了 基于支付的奖励机制，促进买方节点和卖方节点相互合作，形成一个耗能较低、传输可靠的 路径。一种基于地理位置的均衡路由算法根据网络密度将转发节点传输范围内的区域进行 划分，结合节点剩余能量和进化博弈理论确定转发路径。在转发区域内，转发节点根据经典 博弈论选择转发数据包。该算法能在保证较好的网络传输质量的前提下均衡网络能量消 耗。
【发明内容】
[0007] 发明目的：针对无线传感器网络中能量消耗不均引起的热点问题，本发明在研究 现有算法的基础上，提出基于合作博弈的非均匀分簇协作路由算法(CGUCC，Cooperative Game based Unequal Clustering and Collaborating routing algorithm)。算法引入合 作博弈优化簇头选取方式，均衡节点的能量消耗，并且进一步在数据转发阶段建立协作传 输单元，分担簇头的数据转发压力，从而均衡网络能耗，延长网络生命周期。
[0008] 技术方案:为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下：
[0009] -种基于合作博弈的无线传感器网络分簇协作路由算法，包括分簇和路由两大步 骤，所述分簇步骤中基于非均匀竞争半径进行分簇，包括簇头竞选和节点入簇，所述簇头竞 选步骤中考虑剩余能量、节点位置和历史贡献因素，基于合作博弈权衡各因素的权重，构造 竞选函数寻求簇头节点，具体过程包括：
[0010] (11)网络中各节点构建剩余能量因子Ecoi、节点位置优势因子Lo拟及历史贡献因 子Cy，其中i表示节点的编号，f表示当前轮数；
[0011] (12)各节点基于合作博弈方法计算得到各个因子的权重，分别记为口 1，於，仍；
[001 ^ (13)各节点根据公式邱V= ? E啤牛牺.X0r+奶?知计算得到簇头竞选函数 值；
[OOK] (14)若节点自身的竞选函数值在邻居节点中最大，则节点宣布成为簇头。
[0014]优选地，所述步骤(11)中剩余能量因子Ecoi的计算方法为：
[OOW 其中，E康示节点i剩余的能量，N康示节点i竞争半径Ri内的邻居节点数，Ei (j)表 示节点i的第j个邻居节点的剩余能量。
[0017]优选地，所述步骤(11)中节点位置优势因子Loi的计算方法为：
[0019] 其中，ai和曰2为用来控制两种因素对位置优势因子影响力度的系数，化为密度系 数，定义为：巧其中，No表示节点i在半径Rmin内的节点个数，Rmin表示网络中节点的最 小竞争半径，Ni表示节点i在竞争半径Ri内的节点个数，d(i ,Sink)表示节点i到Sink节点的 距离。
[0020] 优选地，所述步骤(11)中历史贡献因子Cl,f的计算方法为：
[0021] Ci'f = Ci'f-i+Ac, f〉l
[0022] 其中Cl,f-i为节点i在f-1轮的贡献值因子，A C为f-1轮结束后节点根据担任的角色 得到贡献值，节点成为簇头的贡献值大于成为普通节点的贡献值。
[0023]优选地，所述步骤(12)中利用求解夏普利值的方法计算因子权重，具体包括:定义 合作博弈中联盟S的特征函数分别为：
[0025] 其中M为全体分配额的总和，da，de，dY为设置的使特征函数满足联盟的超可加特性 的参数；
[0026] 将各联盟的特征函数值代入如下公式求解得到因子权重祈，犯，獅的值：
[0028] 其中I Sl表示联盟中成员数，5\化}表示除去因子k的集合，V(S)表示联盟S的特征 函数，N为参与者集合，n为参与者个数。
[0029] 进一步地，所述节点入簇步骤中普通节点选择满足发送信息时所经过的距离最 短，消耗能量最少的簇头加入，具体为根据如下距离引力公式选择距离引力值最大的簇头 加入：
[0031] 其中CHp表示第P个簇头，E(CHp)表示簇头节点的剩余能量，d(i，CHp)表示节点i与 簇头CHp的距离，d(CHp, Sink)表示簇头CHp与Sink节点的距离。
[0032] 进一步地，所述路由步骤中包括协作节点集选择和传输路径选择两个步骤；
[0033] 所述协作节点集选择步骤中，在每个簇中从普通节点中选取剩余能量较大的且较 簇头更加靠近Sink节点的若干个节点作为候选协作节点；优选地，该步骤中根据如下公式 计算簇内成员节点j的协作因子，选择协作因子值较大的若干节点作为协作节点：
[0035] 其中：Ej为节点j的剩余能量，E日为节点j的初始能量，a，0为加权系数，a〉e，d(i，j) 表示节点j与簇头i的距离，d(i ,Sink), d(j ,Sink)分别表示节点i，j与Sink节点的距离。
[0036] 所述传输路径选择步骤中采用数据转发过程只在协作节点之间进行的方式确定 传输路径，具体为普通节点采集数据信息并发送至簇头，簇头将收到的信息进行融合处理， 然后发送至协作节点，协作节点W多跳的方式将数据信息发送至Sink节点。作为优选，该步 骤中，节点i在选择下一跳协作节点时，根据与上述协作节点集选择步骤中相同的公式(运 里j表示候选协作节点)计算其与候选协作节点的协作因子，选择协作因子值最大的节点作 为下一跳协作节点。
[0037] 有益效果:与现有技术相比，本发明提出的CGUCC算法在分簇时综合考虑节点的位 置、剩余能量、通信代价等因素，根据运些因素构造竞选函数，并利用合作博弈权衡各因素 的权重大小，寻求最佳节点担任簇头，普通节点根据自身与簇头的距离和簇头与汇聚节点 的距离加入相应的簇。并且进一步地在每个簇中根据节点剩余能量和位置等信息选出协作 转发节点，数据传输阶段，利用协作博弈构建路由转发路径，能够减少数据转发消耗的能 量，并均衡局部能量消耗。仿真结果表明，算法能有效均衡网络的能量消耗，缓解网络热点 问题，从而延长网络的生命周期。
【附图说明】
[0038] 图1为本发明实施例的方法流程