[发明专利]一种基于节点位置信息的无线传感网路由方法无效
申请号: | 201310003402.2 | 申请日: | 2013-01-06 |
公开(公告)号: | CN103209455A | 公开(公告)日: | 2013-07-17 |
发明(设计)人: | 程甜华;龙承志;虞贵财;向满天;罗建平;邹文生;余尧毅;周海 | 申请(专利权)人: | 南昌大学 |
主分类号: | H04W40/10 | 分类号: | H04W40/10;H04W40/20 |
代理公司: | 南昌洪达专利事务所 36111 | 代理人: | 刘凌峰 |
地址: | 330000 江西省*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 节点 位置 信息 无线 传感 网路 方法 | ||
技术领域
本发明涉及无线传感器网络路由算法的技术领域,具体涉及一种基于节点位置信息的无线传感器网络路由方法。
背景技术
在对此方法的研究和实践过程中,本发明的发明人发现:WSN(Wireless Sensor Network)是一种无基础设施的网络,它由一组传感器节点以自组织方式构成,其目的是协作感知、采集和处理网络覆盖地理区域中感知对象的信息,并对这些数据进行处理,获得详尽准确的信息,最终将这些信息传送给需要的用户。近年来,WSN路由协议的研究一直是无线传感器网络研究的热点。
GAF(geographic adaptive fidelity)算法是由YaXu等人提出来的以节点地理位置为依据的分簇算法。它是基于ad hoc网络所提出的一种层次型拓扑算法,近年来被引入传感器网络。在传感器网络中,传感器节点的无线通信模块在空闲状态时的能量消耗和在收发状态时相当,仅通过优化路由协议节约能量消耗是非常有限的,所以需要通过协调机制,关闭大部分节点的通信模块,才能大幅度地降低无线通信模块的能量开销。GAF算法将监测区域划分为若干虚拟正方形单元格,根据节点间的通信半径确定单元格的大小,将节点按照位置信息划入相应的单元格;在每个单元格中定期选举出一个簇头节点,只有簇头节点保持活动,与相邻的四个单元格进行通信,其他节点进入睡眠状态,附图1所示。仿真试验结果证明GAF能有效地节约能量消耗并延长网络生命期,在节点密度足够大以保证网络连通时,网络生命期随着密度的提高线性增加。但是,由于节点信号能到达对角单元格中的大多数节点,所以,只向上下左右四个邻居单元格转发数据的正方形结构并不是最有效的节能结构。
近年,蜂窝(正六边形)虚拟区域结构被提出,它将监测区域划分为若干个等边六边形。这样的结构使得数据能被传送到周围六个邻居单元格中,从而覆盖了更多的邻居区域,附图2所示。通过理论分析与仿真比较,蜂窝结构能更有效地提高能量使用效率,从而进一步延长网络生命期。
发明内容
本发明提供一种能量高效的传感器网络的路由方法,可有效的提高能量的利用率,延长网络的生存时间,并减少信号的传输延时。
本发明提供一种能量高效的传感器网络的路由方法,包括:本发明根据LEACH和GAF算法,网络初始化后,根据节点的地理位置将监测区域划分为虚拟的正六边形单元格,构成一个蜂窝式的拓扑结构。簇头选举与节点的剩余能量以及与单元格中心的距离有关,以此可使簇内信息收集和主干网络通信更加稳定,并且避免了每轮簇头选举时所有节点相互交换能量信息所需的大量开销。具体步骤如下:
1) 节点根据位置信息和通信半径将监测区域划分为若干虚拟的正六边形单元格;
2) 第一轮,单元格内各节点计算与单元格中心的距离,根据距离判断各簇内的簇头;
3) 簇头选举成功后,簇头根据簇内的节点个数,安排时隙给本簇的节点;
4) 簇内节点在向簇头传输数据时,在数据包里增加竞争能力值β,簇头将所有节点的竞争能力值β进行排序;;
5) 簇头通过广播的形式进行数据应答,在应答包内将β值高的前几个节点ID号和β值发给簇内各节点;
6) 下一轮簇头选举时,当前簇头的剩余能量若低于某一阈值,节点可以很快根据所保留的信息选出新的簇头;
7) 数据传输,簇头数据融合后,通过多跳方式方式把数据传输给sink节点;
8) 重复步骤3至步骤7,直至所有节点能量耗尽。
上述步骤1中,拓扑结构生成前,在网络初始化时,无线传感网中的各节点为同构节点,各节点设定一个唯一的标识符ID。根据节点的位置信息和通信半径,将网络区域划分若干虚拟的正六边形单元格,形成了蜂窝式的网络拓扑结构,且相邻单元格中的任意两个节点都能够直接通信。节点已知本身的地理位置和整个监测区域的位置信息,节点可以通过计算得知自己属于的单元格。每个节点都通过发送消息告知自己所在位置、ID号等信息,得知同一单元格其它节点的信息。
上述步骤2中,在蜂窝结构中,综合考虑各方面因素,当簇头处于单元格中心时,整个网络的能量消耗最小。所以,在实际监测环境中,选举的簇头离单元格中心距离越近,越能有效地使用能量,以达到节能的目的。网络初始化后,节点的初始能量一样,且初始能量都能维持一轮所需的能量消耗,故第一轮簇头选举与节点到单元格中心的距离有关,距离越小则当选簇头的几率越大。
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