[发明专利]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

权利要求书

1.一种基于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：

基于K-means聚类的无线传感器网络分簇；

基于蚁群算法的无线传感器网络簇间路由选择；

在数据传输阶段，簇首采用单跳和多跳相结合的方式传输数据，同时在数据传输的末轮，通过增加节点状态包，基站能够完整掌握全网节点的实时状态信息；

其特征是：所述的基于K-means聚类的无线传感器网络分簇方法，具体步骤如下：

(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K_opt，作为网络的最优簇域数量K；

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，d_toBS为簇首与基站之间的平均距离，ε_fs和ε_mp为无线传感器发送数据时的能耗参数；

(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；所述准则函数使用平方误差函数：

其中，n表示网络中的节点数；k表示网络中的质心数；d(m_i，c_r)表示网络中的节点i到质心r的距离，由欧式距离函数确定；

(3)均匀簇域负荷：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(2)确定各个簇域的最优成员节点数量Num_opt；对成员节点数量小于Num_opt的簇域进行拆解，成员节点数量大于Num_opt的簇域进行拆分，直到算法的迭代次数达到NC_max；

(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；

所述的基于蚁群算法的无线传感器网络簇间路由选择方法，具体步骤如下：

(1)根据各节点之间的距离长度确定每条路径的启发因子η_ij，设置算法的迭代次数NC_max以及其他一些参数；

(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；

(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；

to_visit＝N-Tabu_k(4)

其中，N表示节点集合，Tabu_k表示第k只蚂蚁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；τ_ij(t)表示t时刻路径ij上的信息素量；η_ij为路径ij的启发因子，取节点i与j之间距离的倒数；α、β分别表示每条路径上信息素和启发因子的相对重要程度；

(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；

(5)回到(2)继续进行，直至算法的迭代次数达到NC_max。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是：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号以及位置信息的节点状态包。