一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法与流程

本发明涉及一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，属于无线传感器网络技术领域。

背景技术：

在无线传感器网络中，传感器节点的能量持续供给受到限制，因而如何能量有效性的利用节点能量，从而最大化网络系统的生存期已成为一项重要的研究课题。为了最大化网络系统的生存期，其中之一方法是利用层次性的分簇路由算法。根据分簇算法，网络系统中的传感器节点被分为簇头和簇内成员这两类节点。簇的划分是基于传感器节点间的距离，因而簇头的能耗是远大于簇内成员的能耗。利用节点的移动性，可大大提高网络系统的生存期。基于移动节点的分簇路由算法，可大大减少每一轮簇头节点的能量消耗，因通信距离与节点的能量消耗成指数关系，而传感器节点最大的耗能是通信模块的耗能。当移动节点移动到簇头位置，其与簇头的通信距离为0，这样可极大减少簇头节点的能量消耗。利用移动节点来延长网络系统的生存期，必然会涉及到移动节点的调度问题，也就是如何合理的选择移动节点的移动路径。

技术实现要素：

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提出了一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，实现了移动节点的合理调度，从而最终延长了网络系统的生存期。

按照本发明提供的技术方案，所述一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法包括以下步骤：

一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，包括如下步骤：

步骤1：对网络系统中的传感器节点进行簇的划分，网络系统中的传感器节点被分为簇头和簇内成员这两类节点；

步骤2：采用基于移动节点的分簇路由算法，利用移动节点移动到簇头位置，收集簇头节点采集的数据信息，并最终通过移动节点将这些数据信息传递给基站；

步骤3：利用优化的最近邻算法，得到移动节点的移动路径，移动节点按此路径移动，最终实现移动节点的合理调度。

进一步，所述步骤1，利用分簇路由算法，将无线传感器网络中的传感器节点分成簇头和簇内成员这两类节点，所述簇头收集同一簇中簇内成员采集的现场信息，并对这些收集的信息进行相应的数据融合。

进一步，所述步骤2，移动节点移动到簇头位置收集相应的数据信息，每一轮簇头节点位置也是移动节点停留点位置，因而移动节点移动路径必包含停留点位置、起始位置和结束位置；所述移动节点的起始位置和结束位置相同，都位于基站位置。

进一步，所述步骤3，利用优化的最近邻算法，求得包含所有簇头位置和移动节点初始位置的最小权的hamilton回路，最终得到移动节点的移动路径，移动节点按此路径移动，实现移动节点的调度，输出此网络系统调度的最短移动路径。

进一步，步骤1中，在簇的建立阶段，每一轮簇头的选举过程为：各传感器节点首先产生一个随机数，随机数的范围为[0,1]；然后用设定的阈值t与这些随机数进行比较，决定哪些节点成为簇头；节点成为簇头的条件为产生的随机数小于阈值t(m)，相应的其他的传感器节点成为簇内成员。

进一步，步骤2中，移动节点从起始位置出发，需通过并且仅通过一次簇头位置，当通过簇头位置时收集其相应的数据信息，最终回到初始位置，也就是基站位置。

进一步，步骤3具体包括：

步骤3-1：选取网络系统基站位置s0作为起点，找一条与s0关联且权值最小的一条边e1，e1还和另外一个顶点相连，把此顶点记为s1，可得一条路s0s1；

步骤3-2：假定已选出路s0s1lsi，从剩下的顶点选取一个与si最近的节点，令其为si+1，可得路s0s1lsisi+1；

步骤3-3：如果i+1＜n-1，则令i←i+1返回步骤3-2；否则，记c＝s0s1lsisi+1lsns0，其就为一个hamilton回路，即得问题的近似解；

设c＝s0s1lsisi+1lsns0是图g利用最近邻算法求得的一个hamilton回路；对回路c中所有满足1＜i+1＜j＜s的i,j，按照步骤3-4可获得一条新的hamilton回路ck：

步骤3-4：在回路c上检查是否有i≠j，使得sisj∈e(g)，si+1sj+1∈e(g)且w(sisj)+w(si+1sj+1)＜w(sisi+1)+w(sjsj+1)，则构成新的hamilton回路ck＝s1s2lsisjsj-1lsi+1sj+1lsns1；

步骤3-5：用ck代替c，并转到步骤3-4，直到步骤3-4中没有满足条件的回路为止，最终得到的c即为本次调度的移动节点的移动路径，实现了移动节点的合理调度。

本发明的有益效果如下：

本发明一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法中，簇头不需与基站通信，它只需要和移动节点通信，移动节点位置又位于簇头位置，所以基于移动节点的分簇路由协议与传统的分簇路由协议相比，簇头能耗大大减少，相应地，网络系统的生存期也得到了很大的提高，同时该方法实现了移动节点的合理调度。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是实施例中按照本发明进行处理后的调度结果图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示，本发明一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，其包括以下步骤：

步骤0、输入网络系统；

步骤1、利用分簇路由算法，将无线传感器网络中的传感器节点分成簇头和簇内成员这两类节点，所述簇头收集同一簇中簇内成员采集的现场信息，并对这些收集的信息进行相应的数据融合；

步骤2、移动节点移动到簇头位置收集相应的数据信息，每一轮簇头节点位置也是移动节点停留点位置，因而移动节点移动路径必包含停留点位置、起始位置和结束位置；所述移动节点的起始位置和结束位置相同，都位于基站位置；

步骤3、利用优化的最近邻算法，求得包含所有簇头位置和移动节点初始位置的最小权的hamilton回路，最终得到移动节点的移动路径，移动节点按此路径移动，实现了移动节点的调度，输出此网络系统调度的最短移动路径。

以下结合图2来阐述本发明一个具体实施例。

(1)首先对网络系统中的传感器节点进行簇的划分。在簇的建立阶段，每一轮簇头的选举过程如下：各传感器节点首先产生一个随机数，随机数的范围为[0,1]；然后用设定的阈值t与这些随机数进行比较，决定哪些节点成为簇头。节点成为簇头的条件为产生的随机数小于阈值t(m)，相应的其他的传感器节点成为簇内成员。

(2)基于移动节点的分簇路由算法。根据步骤(1)，所有的传感器节点被划分为簇头和簇内成员这两类节点，如图2所示，图中s0为移动节点的初始位置和结束位置，s1～s10为簇头节点位置。移动节点从起始位置出发，需通过并且仅通过一次这10个簇头位置，当通过簇头位置时需收集其相应的数据信息，最终又回到初始位置，也就是基站位置。很明显，移动节点的路由是一个典型的旅行商问题(tsp)，只能近似求解。

(3)利用优化的最近邻算法实现移动节点的合理调度，其算法过程如下：

3.1、选取网络系统基站位置s0作为起点，找一条与s0关联且权值最小的一条边e1，显然e1还和另外一个顶点相连，把此顶点记为s1，可得一条路s0s1；

3.2、假定已选出路s0s1lsi，从剩下的顶点选取一个与si最近的节点，令其为si+1，可得路s0s1lsisi+1；

3.3、如果i+1＜n-1，则令i←i+1返回步骤3.2；否则，记c＝s0s1lsisi+1lsns0，其就为一个hamilton回路，即得问题的近似解。

设c＝s0s1lsisi+1lsns0是图g利用最近邻算法求得的一个hamilton回路。对回路c中所有满足1＜i+1＜j＜s的i,j，按照如下方法可获得一条新的hamilton回路ck：

3.4、在回路c上检查是否有i≠j，使得sisj∈e(g)，si+1sj+1∈e(g)且w(sisj)+w(si+1sj+1)＜w(sisi+1)+w(sjsj+1)，则构成新的hamilton回路ck＝s1s2lsisjsj-1lsi+1sj+1lsns1；

3.5、用ck代替c，并转到步骤3.4，直到步骤3.4中没有满足条件的回路为止。最终得到的c即为本次调度的移动节点的移动路径，实现了移动节点的合理调度，图2中箭头指明了移动节点的移动方向。

本发明首先对网络系统进行簇的划分，因而网络系统中的传感器节点被分为簇头和簇内成员这两类节点，簇头节点的能耗是远大于簇内成员节点的能耗；然后利用移动节点移动到簇头位置，收集簇头节点采集的数据信息，并最终通过移动节点将这些数据信息传递给基站；最后利用优化的最近邻算法，得到移动节点的移动路径，移动节点按此路径移动，最终实现了移动节点的合理调度。本发明实现了对移动节点的合理调度，大大减少了簇头节点的能量消耗，最终延长了网络系统的生存期。

以上是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于发明技术方案的范围内。