[发明专利]一种无线紫外光辅助无人机隐秘数据采集方法

权利要求书

1.一种无线紫外光辅助无人机隐秘数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，根据传感器节点的部署情况，使用K-means聚类算法对传感器网络进行分簇，选出初始的聚类中心，与聚类中心距离最近的传感器节点即为初始的簇头节点；

步骤2，无人机在进行数据采集任务时，过计算簇内各个传感器节点的相对距离以及剩余能量，决定下一轮数据收集任务中的簇头节点，并通过原始的簇头节点在簇内广播新一轮的簇头信息；

步骤3，为了防止传感器节点采集的数据信息在采集过程中被敌方非法窃取，采用紫外光通信模型，通过在无人机和传感器节点上搭载紫外光MIMO模型，满足无人机和传感器节点间的隐秘数据采集需求；

步骤4，建立无人机和簇头节点间的紫外光通信链路，以实现无人机隐秘数据采集。

2.根据权利要求1所述的一种无线紫外光辅助无人机隐秘数据采集方法，其特征在于，所述的步骤1，具体又包括以下步骤：

步骤1.1，在无线传感器网络中，传感器节点收集情报信息，并执行相应的任务，初始能量已知的传感器节点一旦部署完成，节点的坐标位置固定不再变化；本实施例将n个静态传感器节点S＝{s₁,s₂,…,s_n}随机均匀地部署在大小为W的无线传感器网络范围内，初始化传感器节点的通信距离为R；使用K-means聚类算法对随机均匀分布的节点进行分簇，使得每个传感器节点可以和簇内其他节点进行通信，得到包含k个簇的集合C＝{c₁,c₂,…,c_k}，其中每个簇的簇成员个数为c_n(k)，传感器的分簇数目k按照式(1)和式(2)进行计算，并且k取[k1,k2]区间内的整数值，

步骤1.2，在无线传感器网络范围W内的所有传感器节点中，利用无人机随机选择一个传感器节点作为初始的聚类中心点，无人机通过已知的传感器节点位置标号信息，计算W中每个传感器节点到该聚类中心的最短距离dis(s)，利用式(3)计算每个传感器节点被选中为下一个聚类中心的概率P，距离当前聚类中心点越远，则更有可能当选为下一个聚类中心，

步骤1.3，重复步骤1.2，直到选取出k个初始的聚类中心；

步骤1.4，计算无线传感器网络范围中每个传感器节点到k个初始的聚类中心的距离，根据距离，将传感器节点分配到与之距离最小的聚类中心所在的簇，利用式(4)再重新计算每个簇的聚类中心，

步骤1.5，重复步骤1.4，直到选取的聚类中心位置不再变化，与聚类中心距离最近的传感器节点即为初始的簇头节点。

3.根据权利要求1所述的一种无线紫外光辅助无人机隐秘数据采集方法，其特征在于，所述的步骤2，具体又包括以下步骤：

步骤2.1，传感器节点经步骤1的初始聚类分簇后，节点分簇情况和位置固定不变，故无人机在进行网络数据收集任务时只需要利用式(5)计算一次簇中各个节点的相对距离d(i)，减少了无人机的计算负担，

其中，s_i,s_j分别代表簇内第i个节点(x_a,y_a,z_a)和第j个节点(x_b,y_b,z_b)，d(s_i,s_j)表示节点间的欧氏距离由式(6)确定，d_m表示当前节点与其他节点的最大欧式距离；

步骤2.2，在一轮数据的收集任务中，传感器节点将感测到的数据以及剩余能量传递给自身所属分簇的簇头节点，簇头节点负责进行簇内数据融合并且向无人机发送汇聚后的数据信息，以及簇内节点剩余的能量信息，剩余能量大且与当前簇头节点距离小的传感器节点将作为下一轮数据收集任务中的簇头节点，通过周期性的簇头节点更换，使得传感器节点轮流承担任务负载，实现能耗均衡；

步骤2.3，无人机将新一轮簇头节点的身份信息发送给当前的簇头节点，当前的簇头节点在簇内广播新一轮簇头节点的身份信息，新一轮簇头节点通过时分多址的方式为簇内其他节点分配时隙，传感器节点通过分配好的时隙向新的簇头节点发送所收集的信息以及自身的剩余能量信息。