基于K-means聚类和蚁群算法的多级异构无线传感器网络分簇路由方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及网络路由协议，具体涉及多级异构环境下的无线传感器网络分簇路由 方法。
【背景技术】
[0002] 无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs)由大量随机分布在监测区域 内的传感器节点和基站组成，已广泛应用于国防安全、工业控制、环境监测、抢险救灾和科 学探索等方面，根据节点不同的感测能力、通信能力、计算能力和初始能量，可以分为异构 网络和同构网络两种，异构网络由多种不同性能的节点组成；同构网络则由相同性能的节 点组成。传感器节点通常采用电池供电且大多工作在环境恶劣或者人类不容易到达的地 方，因此无线传感器网络协议的首要目的是提高能量的利用效率。近年来，在研究人员提出 的大量新型路由协议中，层次型路由协议被公认为最适合于实际无线传感网的应用。其基 本思想是先将网络划分成多个簇域，每个簇域通常由一个簇首和若干成员节点组成，成员 节点负责采集数据并发送给簇首，簇首融合数据再发送到基站。
[0003] LEACH协议是一种低能耗自适应分簇路由协议。在该协议中，先以循环的方式随机 选择簇首节点，每个传感器节点再根据接收到的簇首信号强度，加入到信号最强的簇域；每 个簇由簇首节点负责收集所有成员节点的信息并做出相应的处理，并由簇首负责协调成员 节点之间的工作。LEACH协议通过轮换簇首的方式使整个网络的能耗平均分配到每个传感 器节点上，达到延长网络生存时间的目的，但该协议主要针对同构网络，当运行到异构网络 中时，因传感器节点性能存在差异而导致协议的性能大大降低。
[0004] SEP协议根据初始能量将网络中的无线传感器节点分为两类，高级节点和普通节 点，高级节点的初始能量高于普通节点，并将节点的剩余能量和加权选择概率作为簇首选 举的依据。
[0005] DEEC协议是一种适合多级异构网络的分布式能量有效成簇协议。该协议充分考虑 了多级异构网络环境下，各个节点能量之间的差异性，通过所有节点轮流成为簇首达到均 匀消耗能量的目的，而选举簇首节点的概率与节点当前剩余的能量直接相关。每个节点成 为簇首节点的轮数根据其初始能量和剩余能量的差别而不相同，即簇首轮转周期适应节点 的能量变化。具有较高初始能量和剩余能量的节点比低能量节点有更多的机会成为簇首节 点。DEEC协议通过采用这种考虑异构节点配置的成簇算法来延长网络的生存时间，特别是 网络的稳定周期。
[0006] 现有协议存在的问题：
[0007] 1)在成簇过程中通常采用先预测节点能量使用情况来计算节点的概率门限值与 节点自身产生的随机数进行比较来确定簇首及建立簇域。通过随机数与预测能量来选取 簇首和建立簇域的方式存在大量不确定的因素，从而导致簇首数量不稳定和簇域分布不均 匀，使网络能耗较大，降低了网络的能量利用效率和生存时间。
[0008] 2)簇首与基站通信时使用单跳的方式，会使离基站较远的簇首能量消耗过快；有 些协议采用了多跳方式，但由于路由选择不恰当，限制了其降低能耗的效果。
【发明内容】
[0009] 针对现有协议存在的问题，本发明提供一种基于K-means聚类和蚁群算法 (ant colony optimization，ACO)的多级异构无线传感器网络分簇路由方法（K-means clustering and ACO optimal routing，即 KCA0R 协议）〇
[0010] 本发明的技术方案如下：
[0011] -种基于K-means聚类和蚁群算法的多级异构无线传感器网络分簇路由方法，包 括：
[0012] 基于K-means聚类的无线传感器网络分簇；
[0013] 基于蚁群算法的无线传感器网络簇间路由选择；
[0014] 在数据传输阶段，簇首采用单跳和多跳相结合方式传输数据，同时在数据传输的 末轮，通过增加节点状态包的方式，基站能够完整掌握全网节点的实时状态信息。
[0015] 所述的基于K-means聚类的无线传感器网络分簇方案，具体步骤如下：
[0016] (1)确定簇域数量：由DEEC协议的最优簇首数量计算公式（1)确定无线传感器网 络中簇首的最优个数，作为网络的最优簇域数量K。
[0017]
(1 )
[0018] 其中，N为无线传感器节点个数，M为正方形监测区域的边长，dtoBS为簇首与基站 之间的平均距离， e #为无线传感器发送数据时的能耗参数；
[0019] (2)聚类算法分簇：从全网节点中随机选取K个节点作为每个簇域的初始质心，计 算其余节点与各初始质心的距离，将节点划分至最近的簇域中。更新所有簇域的质心，并计 算K-means聚类算法的准则函数，若不收敛，则对全网节点重新分簇，更新质心，直至准则 函数收敛；
[0020] (3)均勾簇域负荷：确定算法的迭代次数NC_max，根据簇域最优成员节点数量公 式⑵确定各个簇域的最优成员节点数量Num。#。对成员节点数量小于Num。#的簇域进行 拆解，成员节点数量大于他111_的簇域进行拆分，直到算法的迭代次数达到NC_max ;
[0021]
(2，
[0022] (4)簇首选择：对每个簇域内的节点剩余能量值进行比较，选择剩余能量值最大 的节点作为本簇域的簇首。
[0023] 所述的基于蚁群算法的无线传感器网络簇间路由选择方案，具体步骤如下：
[0024] (1)根据各节点之间的距离长度确定每条路径的启发因子n,，设置算法的迭代 次数NC_max以及其他一些参数；
[0025] (2)每个簇首产生k个探测分组，并将这些探测分组随机发送至各个簇首，探测分 组每经过一个簇首便将该簇首记录到自己对应的禁忌表中；
[0026] (3)每个探测分组依据概率公式（3)确定下一个待访问的簇首，直至探测分组抵 达基站；
[0027]
[0028] to_visit = N~Tabuk (4)
[0029] 其中，N表示节点集合，Tabuk表示第k只蚁群已经过的节点集合即禁忌表，to_ visit为待访问的节点集合即候选集；t(t)表示t时刻路径ij上的信息素量；n ^为路 径ij的启发因子，我们取节点i与j之间距离的倒数；a、0分别表示每条路径上信息素 和启发因子的相对重要程度；
[0030] (4)待所有探测分组到达基站后，分别从每个簇首的探测分组中选出游历路径最 短的分组，对这些探测分组所经过的路径上的信息素进行更新；
[0031] (5)回到⑵继续进行，直至算法的迭代次数达到NC_max。
[0032] 所述的在数据传输阶段的步骤：在数据传输阶段，每个簇域内的成员节点按照各 自分配到的传输数据的时间点向簇首发送数据；簇首根据与基站的距离确定其数据传输方 式（单跳或多跳）；在数据传输的末轮，每个节点在发送数据包的同时增加一个包含本节点 当前剩余能量、所属簇域、ID号以及位置等信息的节点状态包。
[0033] 本发明可以获得如下有益效果：
[0034] (1)充分考虑各网络节点能量的差异性，均衡网络的能量消耗。
[0035] (2)提高能量的使用效率，延长网络的生存时间。
[0036] (3)提高网络的稳定性。
【附图说明】
[0037] 图1是本发明无线传感器网络节点的随机分布示例图；
[0038] 图2是本发明所述基于K-means聚类的无线传感器网络分簇方案的簇域分布图；
[0039] 图3是本发明所述基于蚁群算法的无线传感器网络路由选择方案的簇间最优路 由图；
[0040] 图4是本发明所述的KCA0R协议与LEACH、SEP和DEEC协议的网络生存时间对比 图；
[0041] 图5是本发明所述的KCA0R协议与LEACH、SEP和DEEC协议的网络能量消耗对比 图；
[0042] 图6是本发明所述的KCA0R协议与LEACH、SEP和DEEC协议的数据包总数对比图；
【具体实施方式】
[0043] 下面参照附图和实施例对本发明做进一步的详细描述。
[0044] 本发明提出的基于K-means聚