集中式最短成链无线传感器网络能量平衡方法及存储介质

1.本技术涉及无线传感器网络技术领域，具体涉及一种基于集中式最短成链的无线传感器网络能量平衡方法及存储介质。


背景技术：

2.随着大数据、云计算、人工智能技术的不断发展，将人工智能技术融合在物联网应用场景而形成的aiot技术，已成为物联网技术发展的新趋势。ai、iot技术一体化后，“人工智能”逐渐向“应用智能”发展。一方面，人工智能分析的基本数据需要通过物联网的传感器采集；另一方面，物联网系统的智能决策，也需要通过人工智能才能做到正确的辨识、发现及预测。由此可见，aiot技术的发展，必然会推动产业发展，促进产业更新换代。目前，aiot技术在对covid-19等重大疫情防护的智能医疗领域、应用边缘计算的车联网、智慧农业、智慧家居领域以及人类数字化生存时代——元宇宙(metaverse)领域广泛应用。为更好地推动上述应用，无源物联网成为未来物联网发展新方向之一，无线充电和低功耗传输是其中的关键技术。
3.无线传感网作为aiot中的关键技术，能够完成各类系统传感节点数据的采集和传输，其数据采集的实时性、可靠性、有效性决定了整个系统的传输质量，其能量消耗、网络寿命决定了整个系统的生存时间。目前aiot中许多应用常常因为体积限制、安装维护、位置偏僻、无人执守、无供电等因素，使得感测节点无电源或采用电池、无线充电等方式供电，通过无线网络上传数据。因此感测节点的功耗决定了整个系统的生存时间。提高无线传感器网络的生存时间必须以最大限度地提高节点能量利用率为目标。在无线传感器网络中，通常采用多对一的传输模式，距离接收器或基站较近的传感器节点要比距离较远的节点传输更多的数据报。
4.近年来，许多学者对wsns中的传输协议进行了研究，产生了flooding、gosipping、spin、leach协议、pegasis、teen等协议，从源节点获取路径、通信的逻辑结构及路由的发现过程等方面进行了设计，尽力提高系统的通信质量，延长系统的通信时间，其中最经典的当属pegasis协议。pegasis(power-efficient gathering in sensor information systems)协议是基于leach(low-energy adaptive clustering hierarchy)协议的一种改进协议。该协议采用贪婪算法，以距离sink最远的节点为链头，按照最短距离的贪婪算法寻找下一跳节点，建立一条结构为单链的传输路径；按照机会均等的方式顺序选择节点作为簇头，通过令牌传输的方式收集簇头两边的数据，最终由簇头将数据传输到sink。pegasis算法极大地减少了节点的能量消耗，延长了网络寿命，但仍存在以下不足：(1)在成链后期容易形成长链，如果一个节点死亡，重构链路将影响资料收集；(2)节点数量多时形成的总链路较长，从链两端到链头的传输时延较长；(3)轮流充当簇头造成远离sink的节点过快死亡。


技术实现要素：

5.鉴于上述问题，本技术提供了一种集中式最短成链的无线传感器网络能量平衡方法及存储介质，解决现有的pegasis算法通过采用以距离sink最远的节点为链头进行构建传输链而导致存在容易形成长链而导致能量消耗大及减少无线传感器网络寿命的问题。
6.为实现上述目的，发明人提供了一种集中式最短成链的无线传感器网络能量平衡方法，包括以下步骤：
7.在无线传感器网络初始化阶段，依次将无线传感器网络中的所有节点作为链头，按照最短距离计算方法构建链；
8.计算构建的每个链的长度；
9.选出最短的链作为无线传感器网络的实际传输链。
10.进一步优化，所述最短距离计算方法为最短距离贪婪算法。
11.进一步优化，还包括以下步骤:
12.选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点。
13.进一步优化，所述步骤“选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点”具体包括以下步骤：
14.采用jain公平指数作为判断能量平衡的标准进行选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点。
15.进一步优化，所述步骤“采用jain公平指数作为判断能量平衡的标准进行选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点”具体包括以下步骤：
16.将无线传感器网络中的每个节点作为簇头节点时，计算所有节点的剩余能量，形成剩余能量矩阵其中，第i列代表节点i作为簇头节点是，每个节点的剩余能量；
17.计算每个节点作为簇头节点时的jain公平指数
18.将jain公平指数fi(r)最接近1的节点作为簇头节点。
19.还提供了另一个技术方案：一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行以下步骤：
20.在无线传感器网络初始化阶段，依次将无线传感器网络中的所有节点作为链头，按照最短距离计算方法构建链；
21.计算构建的每个链的长度；
22.选出最短的链作为无线传感器网络的实际传输链。
23.进一步优化，所述最短距离计算方法为最短距离贪婪算法。
24.进一步优化，所述计算机程序被处理器运行时还包括以下步骤:
25.选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点。
26.进一步优化，所述步骤“选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的
节点作为簇头节点”具体包括以下步骤：
27.采用jain公平指数作为判断能量平衡的标准进行选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点。
28.进一步优化，所述步骤“采用jain公平指数作为判断能量平衡的标准进行选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点”具体包括以下步骤：
29.将无线传感器网络中的每个节点作为簇头节点时，计算所有节点的剩余能量，形成剩余能量矩阵其中，第i列代表节点i作为簇头节点是，每个节点的剩余能量；
30.计算每个节点作为簇头节点时的jain公平指数
31.将jain公平指数fi(r)最接近1的节点作为簇头节点。
32.区别于现有技术，上述技术方案，当在无线传感器网络初始化时，依次将无线传感器无线网络中的所有节点作为链头，按照最短距离计算方法构建链，计算所有的构建的链的长度，对所有的链的长度进行比较，选择出最短的链作为无线传感器网络的实际传输链；通过采用集中式成链的方式进行构建无线传感器网络的最短传输链，可以减少总能量消耗，提高能源效率及无线传感器网络寿命，该方法应用在无线传感器网络的初始化阶段，不会大幅度增加网络时延。
33.上述发明内容相关记载仅是本技术技术方案的概述，为了让本领域普通技术人员能够更清楚地了解本技术的技术方案，进而可以依据说明书的文字及附图记载的内容予以实施，并且为了让本技术的上述目的及其它目的、特征和优点能够更易于理解，以下结合本技术的具体实施方式及附图进行说明。
附图说明
34.附图仅用于示出本技术具体实施方式以及其他相关内容的原理、实现方式、应用、特点以及效果等，并不能认为是对本技术的限制。
35.在说明书附图中：
36.图1为具体实施方式所述无线传感器网络的模型的一种结构示意图；
37.图2为具体实施方式所述无线传感器网络采用传统pegasis构建的传输链的一种结构示意图；
38.图3为具体实施方式所述能量传输模型的一种结构示意图
39.图4为具体实施方式所述集中式最短成链的无线传感器网络能量平衡方法的一种流程示意图；
40.图5为具体实施方式所述集中式最短成链的无线传感器网络能量平衡方法构建的传输链的一种结构示意图；
41.图6为具体实施方式所述集中式最短成链的无线传感器网络能量平衡方法的另一
种流程示意图；
42.图7为具体实施方式所述存储介质的一种结构示意图。
43.上述各附图中涉及的附图标记说明如下：
44.710、存储介质，720、处理器。
具体实施方式
45.为详细说明本技术可能的应用场景，技术原理，可实施的具体方案，能实现目的与效果等，以下结合所列举的具体实施例并配合附图详予说明。本文所记载的实施例仅用于更加清楚地说明本技术的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本技术的保护范围。
46.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中各个位置出现的“实施例”一词并不一定指代相同的实施例，亦不特别限定其与其它实施例之间的独立性或关联性。原则上，在本技术中，只要不存在技术矛盾或冲突，各实施例中所提到的各项技术特征均可以以任意方式进行组合，以形成相应的可实施的技术方案。
47.除非另有定义，本文所使用的技术术语的含义与本技术所属技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中对相关术语的使用只是为了描述具体的实施例，而不是旨在限制本技术。
48.在本技术的描述中，用语“和/或”是一种用于描述对象之间逻辑关系的表述，表示可以存在三种关系，例如a和/或b，表示：存在a，存在b，以及同时存在a和b这三种情况。另外，本文中字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的逻辑关系。
49.在本技术中，诸如“第一”和“第二”之类的用语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何实际的数量、主次或顺序等关系。
50.在没有更多限制的情况下，在本技术中，语句中所使用的“包括”、“包含”、“具有”或者其他类似的表述，意在涵盖非排他性的包含，这些表述并不排除在包括所述要素的过程、方法或者产品中还可以存在另外的要素，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者产品中不仅可以包括那些限定的要素，而且还可以包括没有明确列出的其他要素，或者还包括为这种过程、方法或者产品所固有的要素。
51.与《审查指南》中的理解相同，在本技术中，“大于”、“小于”、“超过”等表述理解为不包括本数；“以上”、“以下”、“以内”等表述理解为包括本数。此外，在本技术实施例的描述中“多个”的含义是两个以上(包括两个)，与之类似的与“多”相关的表述亦做此类理解，例如“多组”、“多次”等，除非另有明确具体的限定。
52.在本技术实施例的描述中，所使用的与空间相关的表述，诸如“中心”“纵向”“横向”“长度”“宽度”“厚度”“上”“下”“前”“后”“左”“右”“竖直”“水平”“垂直”“顶”“底”“内”“外”“顺时针”“逆时针”“轴向”“径向”“周向”等，所指示的方位或位置关系是基于具体实施例或附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术的具体实施例或便于读者理解，而不是指示或暗示所指的装置或部件必须具有特定的位置、特定的方位、或以特定的方位构造或操作，因此不能理解为对本技术实施例的限制。
53.除非另有明确的规定或限定，在本技术实施例的描述中，所使用的“安装”“相连”“连接”“固定”“设置”等用语应做广义理解。例如，所述“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体设置；其可以是机械连接，也可以是电连接，也可以是通信连接；其可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连；其可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本技术所属技术领域的技术人员而言，可以根据具体情况理解上述用语在本技术实施例中的具体含义。
54.如图1所示的无线传感器网络的模型，在在l
×
l的正方形区域上有n个静态传感器节点随机均匀的分布，数据传输速率为b bits/round，每个节点初始能量为e0，静态sink(信宿)位置较远且具有无限能量与无限数据处理能力，此外，到网络任一侧的距离为d。
55.所有传感器节点都具有处理、数据融合和通信能力。它们也具有相同的初始能级，并知道它们的实时能级。部署节点后，不提供能量。传感器节点可以根据接收信号强度测量节点自身与其相邻节点或基站之间的距离，并调整传输功率以满足不同通信距离的需要。
56.如图2所示无线传感器网络采用传统pegasis构建的传输链，传统pegasis的连接从最远的节点p1开始，并使用贪婪算法选择最近的邻居节点来构建网络路径。该机制形成从p1到p20的路径，所有最近的邻居节点都已连接，可能需要构建更长的链来完成连接。而更长的链来完成连接需要导致消耗更多的总能量。
57.如图3所示的能量传输模型，发射机消耗能量来驱动放大电路并发送数据，而接收机在接收信号时消耗能量。如果在长度为d的空间传送k-bit信息，无线传输和接收的能量消耗分别为：
[0058][0059]erx
(k)＝k
×eelec
；
[0060]
其中，e
elec
表示用于运行发射机和接收机电子电路的每比特能量耗散。e
fs
和e
amp
分别表示自由空间衰落和多径衰落下的发射机放大器能耗。d0是两个衰落模型之间的距离阈值。其中，
[0061]
请参阅图4，本实施例提供了一种集中式最短成链的无线传感器网络能量平衡方法，提供了一种新的能量平衡能量高效传感器信息系统(eb-pegasis)；该方法包括以下步骤：
[0062]
步骤s410：在无线传感器网络初始化阶段，依次将无线传感器网络中的所有节点作为链头，按照最短距离计算方法构建链；
[0063]
步骤s440：计算构建的每个链的长度；
[0064]
步骤s430：选出最短的链作为无线传感器网络的实际传输链。
[0065]
当在无线传感器网络初始化时，依次将无线传感器无线网络中的所有节点作为链头，按照最短距离计算方法构建链，计算所有的构建的链的长度，对所有的链的长度进行比较，选择出最短的链作为无线传感器网络的实际传输链；通过采用集中式成链的方式进行构建无线传感器网络的最短传输链，可以减少总能量消耗，提高能源效率及无线传感器网络寿命，该方法应用在无线传感器网络的初始化阶段，不会大幅度增加网络时延。
[0066]
如图5所示基于集中式最短成链的无线传感器网络能量平衡方法构建的传输链，为建立最短链路，在网络传输的初始阶段就先计算最短链长，即选择不同的节点作为簇头，将所有节点作为簇头候选来构建链，通过穷举搜索确定最短的链，并形成了从节点e1到e20的路径。
[0067]
在某些实施例中，所述最短距离计算方法为最短距离贪婪算法。在其他实施例中，也可以采用其他算法，如动态规划算法。
[0068]
为了在节点数量适中的小型网络中运行，可以设计集中式链长度形成方法。集中式成链方法先计算不同节点作为链头时，采用贪婪算法形成的链长，再采用比较法确定最短链长的链路。由于该方法是应用在网络的初始化阶段，因此不会大幅度的增加网络时延。该方法的目标是提高网络寿命，关键步骤之一就是要减少每一轮的能量消耗。
[0069]
假设网络空间有n个节点，n＝[n1,n2,
…
,nn]；节点间的距离记为dis，则
[0070]
其中，dis
ij
表示节点i和j之间的距离。从n个节点到汇点的距离表示为dts，由下式给出：dts＝[dts1,dts2,
…
,dtsn]；其中disi表示节点i和信宿之间的距离。节点i向下一跳节点发送数据所需的能量表示为则其中，k是数据包的大小。节点i向接收器发送数据所需的能量表示为由下式给出其中，
[0071]
此外，节点i接收数据所需的能量记为则
[0072]
其中，是接收能量消耗，是不随距离变化的固定值。
[0073]
假设链头的标识号为1，链端的标识号是n。当节点i是簇头时，相邻链路的数量可以表示为mi，
[0074]
则
[0075]
另一方面，当节点i不是簇头时，
[0076][0077]
当节点i是簇头时，单个节点消耗的能量记为ei；
[0078][0079]
当节点i不是簇头时，单个节点消耗的能量记为ei，
[0080][0081]
根据pegasis协议，每一轮进行数据传输时，有一个节点作为簇头，其它节点作为簇内成员传输数据。根据簇头所在链的不同位置，每一轮总能量e
total
可以分为以下三种情况计算，假设链头序号为i，链尾序号为n：
[0082]
(1)簇头位于链的头部
[0083]
当簇头在链头时，簇头只接收来自一侧的数据，其他节点朝一个相同方向传输数据。因此，此时消耗的总能量为
[0084]
(2)簇头位于链的中间
[0085]
当簇头在中间时，簇头ni接收来自两侧的数据，簇头ni左右两边的节点朝簇头传输数据。因此，此时消耗的总能量为
[0086]
(3)簇头位于在链的尾部
[0087]
当簇头在链尾时，簇头只接收来自一侧的数据，其他节点朝链尾方向传输数据。因此，此时消耗的总能量为
[0088]
由于无论簇头在哪个位置，每一轮消耗的总能量由(n-1)个节点接收数据消耗的能量、簇头向sink发射数据消耗的能量及成链节点间每个节点向下一跳发射数据消耗的能量构成。其中，节点接收数据消耗的能量er是不随距离改变的定值，其它两部分能量均与距离的平方值成正比。这里的距离包含两部分含义：一是成链的所有节点间的距离平方和；二是簇头到sink的距离平方值。由于距离不能为负数，所以最小化链路中相邻两个节点间的距离和选用近距离簇头，即减少整个链长和合理选用簇头对减少每一轮能量消耗有积极意义。
[0089]
在链的构建中，虽然都采用相同的最短距离贪婪算法求解下一跳，但不同的节点作为链头，将导致形成的链的形态和长度都不尽相同。因此，设计最小链路搜寻算法，寻找最短链路。具体做法是：依次将网络中所有的节点作为链头，按照最短距离贪婪算法构建链，计算每条链的长度，选出其中最短的链作为实际的传输链。
[0090]
当节点i作为链头时，根据最短距离贪婪算法识别下一跳，并将遍历所有节点后形成的总链长表示为作为链头的不同节点可以形成一组链长，表示为然后，寻求的最小值，并确定与最小对应的节点id。最后，所选节点被用作链头，以构建用于分组传输的最短链。
[0091]
请参阅图6，在某些实施例中，在传感网通信过程中，采用pegasis协议，造成第一个死亡节点出现时间波动较大的原因主要是原算法采用机会均等的方式选择簇头，因节点分布随机，距离sink距离不一致，虽然每个节点当簇头的概率是相等的，但是每传送一次数据，消耗的能量却是不均等的，且可能差异较大，这就导致了距离sink位置较远的节点较早死亡，第一个死亡节点出现时间较早。为了解决该问题，还包括以下步骤:
[0092]
步骤s440：选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点。
[0093]
采用保持每次传输后所有节点剩余能量尽量均衡的思路来改进pegasis协议，即保证每一轮传输过程中所有节点能量消耗值接近，寻找有利于整个网络平衡的全局最优解。
[0094]
因为每个节点会扮演不同的角色，在当簇头或转发节点时，能量消耗速率不同，可能会造成网络热点或能量空洞的问题。因此，为提高网络生存时间，主要从簇内和簇间两个阶段考虑。在簇内传输时，节点消耗的总能量由总链长决定，总链长记为ltotal。传输过程
中的总链长越短，每一轮簇内消耗的能量就越小。在簇间传输时，簇头的选择对各节点能量消耗的均衡性有很大影响，能量均衡性越差，第一个死亡节点到来的就越早。求出最短的路径来节省节点能量的消耗，同时通过选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点进行处理所有节点之间的剩余能量平衡。
[0095]
在某些实施例中，所述步骤“选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点”具体包括以下步骤：
[0096]
采用jain公平指数作为判断能量平衡的标准进行选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点。
[0097]
引入网络工程中的jain's fairness index(jain公平指数jfi)来确定不同节点做簇头时网络内所有节点剩余能量被利用的公平程度。jain's fairness index由rajendra k提出，是最早被提出的并且被广泛学习的公平衡量指数。它通常可以作为各领域的公平研究的指导方针。具体定义为：f(x)取值范围是[0,1]，其中n是被测量的元素数目，xi是和元素i相关的性能指标，所有的公平分配都可以用该指数值描述。该指数有以下几个特点：(1)随着群体数量的改变，该指数是可变的；(2)该指数是有限的，范围在[0,1]之间；(3)该指数的取值是连续的，能够被应用于不同的模型测量。综上，当jfi越大越接近于1时，系统分配越接近公平。jfi多用做通信系统容量的测量。在感测网络上，通过利用jain公平指数jfi来有效的评定网络节点剩余能量的公平性。
[0098]
具体的，所述步骤“采用jain公平指数作为判断能量平衡的标准进行选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点”具体包括以下步骤：
[0099]
将无线传感器网络中的每个节点作为簇头节点时，计算所有节点的剩余能量，形成剩余能量矩阵其中，第i列代表节点i作为簇头节点是，每个节点的剩余能量；
[0100]
计算每个节点作为簇头节点时的jain公平指数
[0101]
将jain公平指数fi(r)最接近1的节点作为簇头节点。
[0102]
在选择簇头前，先计算节点i当簇头时的所有节点的剩余能量，设剩余能量矩阵为表示第r轮节点ni作为簇头时，节点i所具备的剩余能量：
[0103][0104]
(1)当i＝j时，
[0105]
(2)当i≠j时，
[0106]
分别描述了节点是簇头时其本身第r轮的剩余能量和其它节点第r轮的剩余能量。其中，代表第(r-1)轮节点i的剩余能量，er为节点接收数据消耗的能量，是与距离无关的定值。当节点为簇头时，其剩余能量主要与上一轮该节点的剩余能量、节点到sink(信宿)的距离以及节点在链中的位置有关；当节点不是簇头时，其剩余能量主要与上一轮该节点的剩余能量、节点在链中的位置及该节点与簇头节点的相对位置有关。当节点在簇头左边时，资料从该节点传向其右边的下一跳，表示节点j到其右边最近节点传输数据所消耗的能量；当节点在簇头右边时，资料从该节点传向其左边的下一跳，示节点nj到其右边最近节点传输数据所消耗的能量；簇头在链中的位置不同，将使每个节点的传输能量不同。将每个节点当簇头时，所有节点对应的剩余能量汇总，就形成了剩余能量矩阵eres(r)，表示为
[0107]
第i列资料代表节点i作为簇头时，每个节点的剩余能量。
[0108]
对剩余能量矩阵eres(r)中的第i列求jain公平指数jfi，记为fi(r)，则
[0109]
根据均值不等式当且仅当时，不等式的等号成立，将均值不等式代入fi(r)，则
[0110]
当且仅当时，fi(r)＝1，表明此时剩余能量的利用最公平。但在实际网络拓扑中，无法保证每次每个节点的剩余能量均相等，因此，为了保证jfi尽可能大，应尽可能接近。则选择jain公平指数fi(r)最接近1的节点作为簇头节点。
[0111]
请参阅图7，另一实施例中，一种存储介质710，所述存储介质710存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器720运行时执行以下步骤：
[0112]
在无线传感器网络初始化阶段，依次将无线传感器网络中的所有节点作为链头，
按照最短距离计算方法构建链；
[0113]
计算构建的每个链的长度；
[0114]
选出最短的链作为无线传感器网络的实际传输链。
[0115]
当在无线传感器网络初始化时，依次将无线传感器无线网络中的所有节点作为链头，按照最短距离计算方法构建链，计算所有的构建的链的长度，对所有的链的长度进行比较，选择出最短的链作为无线传感器网络的实际传输链；通过采用集中式成链的方式进行构建无线传感器网络的最短传输链，可以减少总能量消耗，提高能源效率及无线传感器网络寿命，该方法应用在无线传感器网络的初始化阶段，不会大幅度增加网络时延。
[0116]
如图5所示基于集中式最短成链的无线传感器网络能量平衡方法构建的传输链，为建立最短链路，在网络传输的初始阶段就先计算最短链长，即选择不同的节点作为簇头，将所有节点作为簇头候选来构建链，通过穷举搜索确定最短的链，并形成了从节点e1到e20的路径。
[0117]
在某些实施例中，所述最短距离计算方法为最短距离贪婪算法。在其他实施例中，也可以采用其他算法，如动态规划算法。
[0118]
为了在节点数量适中的小型网络中运行，可以设计集中式链长度形成方法。集中式成链方法先计算不同节点作为链头时，采用贪婪算法形成的链长，再采用比较法确定最短链长的链路。由于该方法是应用在网络的初始化阶段，因此不会大幅度的增加网络时延。该方法的目标是提高网络寿命，关键步骤之一就是要减少每一轮的能量消耗。
[0119]
假设网络空间有n个节点，n＝[n1,n2,
…
,nn]；节点间的距离记为dis，则
[0120]
其中，dis
ij
表示节点i和j之间的距离。从n个节点到汇点的距离表示为dts，由下式给出：dts＝[dts1,dts2,
…
,dtsn]；其中disi表示节点i和信宿之间的距离。节点i向下一跳节点发送数据所需的能量表示为则其中，k是数据包的大小。节点i向接收器发送数据所需的能量表示为由下式给出其中，
[0121]
此外，节点i接收数据所需的能量记为则
[0122]
其中，是接收能量消耗，是不随距离变化的固定值。
[0123]
假设链头的标识号为1，链端的标识号是n。当节点i是簇头时，相邻链路的数量可以表示为mi，
[0124]
则
[0125]
另一方面，当节点i不是簇头时，
[0126]
[0127]
当节点i是簇头时，单个节点消耗的能量记为ei；
[0128][0129]
当节点i不是簇头时，单个节点消耗的能量记为ei，
[0130][0131]
根据pegasis协议，每一轮进行数据传输时，有一个节点作为簇头，其它节点作为簇内成员传输数据。根据簇头所在链的不同位置，每一轮总能量e
total
可以分为以下三种情况计算，假设链头序号为i，链尾序号为n：
[0132]
(1)簇头位于链的头部
[0133]
当簇头在链头时，簇头只接收来自一侧的数据，其他节点朝一个相同方向传输数据。因此，此时消耗的总能量为
[0134]
(2)簇头位于链的中间
[0135]
当簇头在中间时，簇头ni接收来自两侧的数据，簇头ni左右两边的节点朝簇头传输数据。因此，此时消耗的总能量为
[0136]
(3)簇头位于在链的尾部
[0137]
当簇头在链尾时，簇头只接收来自一侧的数据，其他节点朝链尾方向传输数据。因此，此时消耗的总能量为
[0138]
由于无论簇头在哪个位置，每一轮消耗的总能量由(n-1)个节点接收数据消耗的能量、簇头向sink发射数据消耗的能量及成链节点间每个节点向下一跳发射数据消耗的能量构成。其中，节点接收数据消耗的能量er是不随距离改变的定值，其它两部分能量均与距离的平方值成正比。这里的距离包含两部分含义：一是成链的所有节点间的距离平方和；二是簇头到sink的距离平方值。由于距离不能为负数，所以最小化链路中相邻两个节点间的距离和选用近距离簇头，即减少整个链长和合理选用簇头对减少每一轮能量消耗有积极意义。
[0139]
在链的构建中，虽然都采用相同的最短距离贪婪算法求解下一跳，但不同的节点作为链头，将导致形成的链的形态和长度都不尽相同。因此，设计最小链路搜寻算法，寻找最短链路。具体做法是：依次将网络中所有的节点作为链头，按照最短距离贪婪算法构建链，计算每条链的长度，选出其中最短的链作为实际的传输链。
[0140]
当节点i作为链头时，根据最短距离贪婪算法识别下一跳，并将遍历所有节点后形成的总链长表示为作为链头的不同节点可以形成一组链长，表示为然后，寻求的最小值，并确定与最小对应的节点id。最后，所选节点被用作链头，以构建用于分组传输的最短链。
[0141]
请参阅图6，在某些实施例中，在传感网通信过程中，采用pegasis协议，造成第一个死亡节点出现时间波动较大的原因主要是原算法采用机会均等的方式选择簇头，因节点分布随机，距离sink距离不一致，虽然每个节点当簇头的概率是相等的，但是每传送一次数据，消耗的能量却是不均等的，且可能差异较大，这就导致了距离sink位置较远的节点较早死亡，第一个死亡节点出现时间较早。为了解决该问题，还包括以下步骤:
[0142]
步骤s440：选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点。
[0143]
采用保持每次传输后所有节点剩余能量尽量均衡的思路来改进pegasis协议，即保证每一轮传输过程中所有节点能量消耗值接近，寻找有利于整个网络平衡的全局最优解。
[0144]
因为每个节点会扮演不同的角色，在当簇头或转发节点时，能量消耗速率不同，可能会造成网络热点或能量空洞的问题。因此，为提高网络生存时间，主要从簇内和簇间两个阶段考虑。在簇内传输时，节点消耗的总能量由总链长决定，总链长记为ltotal。传输过程中的总链长越短，每一轮簇内消耗的能量就越小。在簇间传输时，簇头的选择对各节点能量消耗的均衡性有很大影响，能量均衡性越差，第一个死亡节点到来的就越早。求出最短的路径来节省节点能量的消耗，同时通过选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点进行处理所有节点之间的剩余能量平衡。
[0145]
在某些实施例中，所述步骤“选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点”具体包括以下步骤：
[0146]
采用jain公平指数作为判断能量平衡的标准进行选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点。
[0147]
引入网络工程中的jain's fairness index(jain公平指数jfi)来确定不同节点做簇头时网络内所有节点剩余能量被利用的公平程度。jain's fairness index由rajendra k提出，是最早被提出的并且被广泛学习的公平衡量指数。它通常可以作为各领域的公平研究的指导方针。具体定义为：f(x)取值范围是[0,1]，其中n是被测量的元素数目，xi是和元素i相关的性能指标，所有的公平分配都可以用该指数值描述。该指数有以下几个特点：(1)随着群体数量的改变，该指数是可变的；(2)该指数是有限的，范围在[0,1]之间；(3)该指数的取值是连续的，能够被应用于不同的模型测量。综上，当jfi越大越接近于1时，系统分配越接近公平。jfi多用做通信系统容量的测量。在感测网络上，通过利用jain公平指数jfi来有效的评定网络节点剩余能量的公平性。
[0148]
具体的，所述步骤“采用jain公平指数作为判断能量平衡的标准进行选取无线传感器网络的所有节点中剩余能量最佳平衡的节点作为簇头节点”具体包括以下步骤：
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将无线传感器网络中的每个节点作为簇头节点时，计算所有节点的剩余能量，形成剩余能量矩阵其中，第i列代表节点i作为簇头节点是，每个节点的剩余能量；
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计算每个节点作为簇头节点时的jain公平指数
[0151]
将jain公平指数fi(r)最接近1的节点作为簇头节点。
[0152]
在选择簇头前，先计算节点i当簇头时的所有节点的剩余能量，设剩余能量矩阵为表示第r轮节点ni作为簇头时，节点i所具备的剩余能量：
[0153][0154]
(1)当i＝j时，
[0155]
(2)当i≠j时，
[0156]
分别描述了节点是簇头时其本身第r轮的剩余能量和其它节点第r轮的剩余能量。其中，代表第(r-1)轮节点i的剩余能量，er为节点接收数据消耗的能量，是与距离无关的定值。当节点为簇头时，其剩余能量主要与上一轮该节点的剩余能量、节点到sink(信宿)的距离以及节点在链中的位置有关；当节点不是簇头时，其剩余能量主要与上一轮该节点的剩余能量、节点在链中的位置及该节点与簇头节点的相对位置有关。当节点在簇头左边时，资料从该节点传向其右边的下一跳，表示节点j到其右边最近节点传输数据所消耗的能量；当节点在簇头右边时，资料从该节点传向其左边的下一跳，示节点nj到其右边最近节点传输数据所消耗的能量；簇头在链中的位置不同，将使每个节点的传输能量不同。将每个节点当簇头时，所有节点对应的剩余能量汇总，就形成了剩余能量矩阵eres(r)，表示为
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第i列资料代表节点i作为簇头时，每个节点的剩余能量。
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对剩余能量矩阵eres(r)中的第i列求jain公平指数jfi，记为fi(r)，则
[0159]
根据均值不等式当且仅当时，不等式的等号成立，将均值不等式代入fi(r)，则
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当且仅当时，fi(r)＝1，表明此时剩余能量的利用最公
平。但在实际网络拓扑中，无法保证每次每个节点的剩余能量均相等，因此，为了保证jfi尽可能大，应尽可能接近。则选择jain公平指数fi(r)最接近1的节点作为簇头节点。
[0161]
最后需要说明的是，尽管在本技术的说明书文字及附图中已经对上述各实施例进行了描述，但并不能因此限制本技术的专利保护范围。凡是基于本技术的实质理念，利用本技术说明书文字及附图记载的内容所作的等效结构或等效流程替换或修改产生的技术方案，以及直接或间接地将以上实施例的技术方案实施于其他相关的技术领域等，均包括在本技术的专利保护范围之内。