[发明专利]一种基于跟踪锚的无线传感网动态分簇方法

说明书

本发明涉及一种基于跟踪锚的无线传感网动态分簇方法，包括：基于粗糙模糊C均值算法从无线传感网中选出若干跟踪锚节点；每个所述跟踪锚节点根据粗糙模糊C均值算法的聚类结果生成一个成员表；所述成员表中包括下近似集和边界集，位于所述下近似集中的普通节点仅服从所属跟踪锚节点的调度指令，位于所述边界集的普通节点则需要根据多个跟踪锚节点的指令做出调度决策；所述跟踪锚节点根据预测的目标运动轨迹向所述成员表中的普通节点发出调度指令以激活其管辖的普通节点；所有被激活的普通节点构成工作的跟踪节点集，再从所述跟踪节点集中根据广播时延机制选出簇头。本发明实现了网络运行的高效性。

技术领域

本发明涉及无线传感网技术领域，特别是涉及一种基于跟踪锚的无线传感网动态分簇 方法。

背景技术

随着无线通信技术、电子技术和微机电系统技术的进步，以低成本、低功耗、小尺寸 和短距离无线通信为主要特点的无线传感网技术(Wireless Sensor Networks，WSNs)也得 以飞速发展。WSN中的无线传感器节点集成了信息感知、数据处理和无线通信等功能，通 过将大量节点以自组织的方式互连，可以实现一种新的信息获取方式和数据处理模式。部 署在被监测区域的大量传感器节点收集被检测目标的信息，经数据处理，以多跳通信的方 式传输到基站，并由基站进行数据的最终处理并提供给终端用户。WSN被认为是本世纪最 具影响力的技术之一，它能将信息的逻辑世界与客观的物理世界联系起来，极大的改善了 人类与自然界的互动方式。近年来，无线传感网在交通控制、野外监测、室内检测和目标跟踪等应用中都扮演了重要的角色。

对于目标跟踪来说，传统的网络组织结构大都采用分簇的技术，包括有静态分簇和动 态分簇两类。然而当前的分簇方法面对移动的目标都有着一定的缺陷：静态分簇往往需要 将监控区域内的所有节点组织成簇，选出簇头担任数据融合和转发的任务。由于簇头负载 大，需要采用簇头轮换机制来对簇进行周期性的重组。这些特点使得维持静态簇会产生较 大的控制开销，无法保证网络的高效运行，网络生存周期较短。动态分簇方法则是建立在 对目标运动的预测上进行的，因为只有在预测位置附近提前激活节点集，才能够保证网络 中只需小部分节点来完成跟踪任务，从而可以维持高效的跟踪过程。显然相比较静态结构， 动态结构避免了全网节点的成簇和簇头轮转过程，产生的控制开销较小，从而网络能耗较 小。然而，在没有目标触发，且全网大部分节点都休眠的条件下，系统提前激活休眠节点 并组成跟踪簇是一个很难实现的过程，而现存的动态分簇方法都没有考虑到这一点。

发明内容

本发明提供一种基于跟踪锚的无线传感网动态分簇方法，既避免了静态簇结构带来的 巨大控制开销，也解决了动态簇结构难以提前激活休眠节点成簇的问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于跟踪锚的无线传感网动态 分簇方法，包括以下步骤：

基于粗糙模糊C均值算法从无线传感网中选出若干跟踪锚节点，其中，所述跟踪锚节 点用于为其管辖的普通节点提供跟踪的指示信息；

每个所述跟踪锚节点根据粗糙模糊C均值算法的聚类结果生成一个成员表，所述成员 表中包括下近似集和边界集，位于所述下近似集中的普通节点仅服从所属跟踪锚节点的调 度指令，位于所述边界集的普通节点则需要根据多个跟踪锚节点的指令做出调度决策；

所述跟踪锚节点根据预测的目标运动轨迹向所述成员表中的普通节点发出调度指令 以激活其管辖的普通节点；

所有被激活的普通节点构成工作的跟踪节点集，再从所述跟踪节点集中根据广播时延 机制选出簇头。

所述基于粗糙模糊C均值算法从无线传感网中选出若干跟踪锚节点具体为：

确定所述跟踪锚节点的覆盖条件，所述覆盖条件为所有跟踪锚节点的感知覆盖范围之 和至少应达到监控区域的面积；

根据能量有效性的原则，在满足所述覆盖条件的情况下确定跟踪锚节点的最低数量K；