无线传感器网络中基于聚类的分簇算法研究分析 计算机科学与技术专业

无线传感器网络中基于聚类的分簇算法研究1、目的及意义（含国内外研究现状）与传统网络相比较，无线自组织传感器网络的每个节点能量都是受限制的，同时，使用完后又很难再次补充。如何利用节点能量高效地，延长网络生命周期最大化成为无线自组织传感器网络的设计路由算法的重要目标之一。根据无线自组织传感器网络的这个特性，国内外的许多学者都提出了适用于它的各种路由算法。能将这些路由算法大致分成四类:平面型、层次型、基于地理位置型和基于QoS型路由协议。为了尽可能最大程度地延长网络生命周期，需要寻找出一种高效的分簇算法，能够实现均匀分布网络能耗，同时在各轮的数据采集过程中，也尽可能地降低簇头和各个簇内节点通信的总的能耗，从而实现网络生命周期的有效延长。无线通信技术、电子技术、微机电系统技术(Micro-Electro-Mechanism)的飞速发展，推动了低成本、多功能、低功耗、体积小、可进行短距离无线通信的传感器的进步。这些传感器节点集成了信息感知、数据处理和无线通信等功能，使大量节点通过协同工作构建无线传感器网络(WirelessSensorNetworksy，WSN)成为可能。无线传感器网络作为一种新的信息获取方式和信息处理模式，通过大量部署在监测区域内的传感器节点，采集网络覆盖区域内感知对象的信息，采用多跳的无线通信方式，将收集、处理后的信息提供给终端用户。它将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界联系起来，改变了人类与自然界的交互方式，实现了物理世界、计算机世界以及人类社会三种世界的连通，被认为是21世纪最具影响力的技术和10个将改变世界的技术之一。早在十九世纪八十年代，美国国防高级研究计划署(DefenseAdvancedResearchProjectsAgencyDAPA)就已经开始了传感器网络的研究，但当时无论是计算机处理技术，还是通信、微电子等技术，都极大地限制了传感器网络的发展。1999年，出现了题为“传感器走向无线时代”的关于无线传感器网络代表性论述。随后，美国的移动计算和网络国际会议提出无线传感器网络是下一个世纪面临的发展机遇。2003年，美国《技术评论》杂志论述未来新兴十大技术时，无线传感器网络被列为第一项未来新兴技术。同年，美国《商业周刊》未来技术专版论述四大新技术时，无线传感器网络也列入其中。美国《今日防务》杂志更认为无线传感器网络的应用和发展将引起一场划时代的军事技术革命和未来战争的变革。2004年《IEEESpectrum》杂志发表了一期“传感器的国度”的专辑，论述了无线传感器网络的发展和可能的广泛应用。可以预计，无线传感器网络的发展和广泛应用，将对人们的社会生活和产业变革带来极大的影响并产生巨大的推动作用。WSN巨大的学术价值和广阔的应用前景引起了许多国家军事界、产业界和学术界的高度重视。英国、意大利、日本等国家的一些大学与研究机构也对无线传感器网络的研究表现出了极大的兴趣。比较典型的研究项目有DARPA的SensorIT、加州大学洛杉矶分校(UCLA)的WINSCWirelessIntegratedNetworkSensors)、加州大学伯克莱分校(UCBerkeley)的SmartDust,Sun实验室的SPOTCSmallProgrammableObjectTechnology)、麻省理工大学(MIT)的υ-AMPS（υ-AdaptiveMulti-domainPowerawareSensors)等等。我国的传感器网络研究起步相对较晚，但我国也十分重视无线传感器网络的研究。“中国未来20年技术预见研究”提出的157个技术课题中有7项直接涉及无线传感器网络。2006年初发布的《国家中长期科学与技术发展规划纲要》为信息技术确定了3个前沿方向，其中两个与无线传感器网络研究直接相关。我国国家自然科学基金和863国家高新技术研究发展计划连续资助多个无线传感器网络的研究项目，973国家重点基础研究发展计划也对研究无线传感器网络的基础理论和关键技术项目进行了资助，从而加快了国内无线传感器网络的研究进程。无线传感器网络的广阔应用前景引起了人们的广泛关注，成为了当今国内外研究的热点问题之一。然而在无线传感器网络中，节点是体积微小的嵌入式设备，采用能量有限的电池供电，它的计算能力和通信能力十分有限，而且在无线传感器网络中，除了少数节点需要移动以外，大部分节点都是静止的。所以无线传感器网络有着不同的设计要求，因为它们通常运行在人无法接近的恶劣甚至危险的远程环境中，能源无法更换，设计有效的策略延长网络的生命周期成为无线传感器网络的核心问题。这些独特的要求和制约因素为传感器网络的研究提出了新的技术问题。无线传感器网络处于新技术的最前沿，是许多学科交叉的研究领域，涉及网络拓扑控制、网络协议、网络安全、时间同步、定位技术、数据融合、数据管理、无线通信技术、嵌入式操作系统、应用层技术等关键技术。目前尚存在着许多值得探讨的热点课题，国内外学者正在进行深入研究。2研究的基本内容、目标、拟采用的基本方案及目标无线传感器网络中节点都是由电池来供电的，电池容量有限，但是大部分应用场景对网络的生存周期要求很高，要求其能够正常工作几年甚至几十年。因此，低功耗路由协议的设计成为当前WSN路由研究的热点问题。本文主要针对无线传感器网络的分簇路由算法进行研究。针对WSN路由的应用相关性和现有协议的不足，在传统K-means分簇算法的基础上，提出了两种分簇路由算法:BSK-means集中式分簇算法和BPK-means分布式分簇算法，它们均沿用了经典LEACH算法中的“轮”的思想。在研究这两种新的分簇路由算法过程中，以优化簇结构和均衡节点间能耗为主要研究内容，延长网络生存周期为主要研究目标，综合考虑节点的剩余能量和节点地理位置来选举合理的簇头。BSK-means集中式分簇算法是网络运行时由基站不断的重复执行簇的重构，分簇过程中采取了簇均衡调整技术对簇内节点进行均衡调整;在选举簇头时，综合考虑了节点到簇心的距离和节点的剩余能量来合理选择簇头，从而实现了簇头和簇内节点的均衡分布，使网络能量均衡使用，有效的延长了网络的生存周期。而BPK-means分布式分簇算法通过各个节点分布式地执行分簇计算并相互交换信息来确定网络最优的簇结构，在分簇过程中由簇头执行簇均衡调整策略，而根据最优簇头选择策略来保证簇头具有较高能量，此算法也实现了簇结构的合理优化，使网络能量均衡消耗，最终延长了网络的生命周期。最后为了验证这两种算法的性能指标，通过Matlab仿真平台进行了仿真实验，结果表明它们都有效的优化了网络的簇结构，均衡了网络能耗，提高了网络的通信效率，延长了网络的生命周期。K-means算法是聚类算法中最频繁使用并且最知名的算法之一，把传统的聚类算法应用在无线传感网分簇路由协议算法中，在扩宽了聚类算法的应用领域和前景的同时，也成功探索出了一种新颖的高效节能的分簇路由算法。3参考文献杨永刚,崔宝同.无线传感器网络中一种节点负载均衡的分簇算法[J].传感器与微系统,2014,33(3):139-142.徐晶晶,张欣慧,许必宵,等.无线传感器网络分簇算法综述[J].计算机科学,2017,44(2):31-37.刘壮,冯欣,王雁龙,等.基于双簇头聚类分簇和数据融合的无线传感器网络路由算法[J].吉林大学学报:理学版,2015,53(5):1013-1017.张冰涛,王小鹏.基于ECC的无线传感器网络安全分簇算法[J].兰州交通大学学报,2016,35(1):20-24.吕萌萌.无线传感器网络中高效能分簇路由算法研究[D].山东师范大学,2014.周立广,王高才.基于分簇的无线传感器网络节能路由算法研究与应用探讨[J].网络安全技术与应用,2014(1):117-118.王猛.基于分簇的无线传感器网络多路径路由优化算法的研究[D].重庆理工大学,2014.杨友良,李艳辉.基于FCM的无线传感器网络分簇多跳路由算法[J].河北联合大学学报(自然科学版),2015(1):90-94.刘佳,黄友锐,唐超礼,等.基于Agent技术的无线传感网络拓扑分簇算法仿真研究[J].仪表技术与传感器,2014(7):94-96.刘帅,吴舒辞,沈学杰.无线传感器网络中基于空间相关性的分簇算法研究[J].计算机应用与软件,2014,31(6):108-110.何学文,曹清梅,郑乐平.基于HEB无线传感器网络分簇路由算法的研究[J].江西理工大学学报,2015(1):99-103.尹翔,常丽萍,戴维超,等.一种优化的基于博弈论的无线传感器网络区域分簇算法[J].计算机科学,2017,44(3):123-127.蔺莉,张莉华.无线传感器网络中能量高效的自适应分簇算法[J].仪表技术与传感器,2017(3):121-126.孔秀平.无线传感器网络分簇路由算法研究[D].扬州大学,2014.李晟.基于兴趣数据筛选的无线传感器网络分簇算法研究与实现[D].南京邮电大学,2016.ShamshirbandS,AminiA,AnuarNB,etal.D-FICCA:Adensity-basedfuzzyimperialistcompetitiveclusteringalgorithmforintrusiondetectioninwirelesssensornetworks[J].Measurement,2014,55(9):212-226.BaranidharanB,SanthiB.GAECH:GeneticAlgorithmBasedEnergyEfficientClusteringHierarchyinWirelessSensorNetworks[J].JournalofSensors,2015,2015(4).GuravaiahK,VelusamyRL.EnergyEfficientClusteringAlgorithmUsingRFDBasedMulti-hopCommunicationinWirelessSensorNetworks[J].WirelessPersonalCommunications,2017,95(4):1-28.ÉfrenL.Souza,PazziRW,NakamuraEF.Aprediction-basedclusteringalgorithmfortrackingtargetsinquantizedareasforwirelesssensor