基于二分K-means的无线传感器网络分簇方法
发布时间：2021-09-02 13:30
好的分簇方法可以通过有效提高网络能量利用率均衡网络负载延长网络生命周期,文章提出一种基于二分K-means的均匀分簇算法（uniform clustering optimization algorithm,UCOA）。该算法首先基于对网络能耗的理论分析确定网络最优簇头数目,然后基于最优簇头数目利用二分K-means算法对整个网络均匀分簇,加入节点剩余能量和距离因子改进簇头选举阈值公式,并且在簇头与基站通信时采用单跳和多跳相结合的数据传输方式。仿真实验表明UCOA分簇算法能有效提高节点耗能均衡性,延长网络生存时间。
【文章来源】：合肥工业大学学报(自然科学版). 2020,43(01)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
能量损耗模型
LEACH与UCOA分簇算法某轮中的簇头分布如图2所示,LEACH分簇算法以随机指定的方式选取簇头节点,不能保证簇头数量合理还可能导致簇头节点分布不均,有的地方簇头密集有的地方簇头稀疏,加剧网络能量的损耗。UCOA分簇算法通过设定最优簇头数的方式首先对整个无线传感器网络进行均匀分簇,再在各个簇中利用优化过的簇头选举算法来选举簇头,既保证了簇头数量的合理,也保证了簇头的均匀分布,从而很好地均衡了簇头以及簇间的能耗均衡。LEACH分簇算法与UCOA分簇算法运行期间网络存活节点的数目变化情况的仿真结果如图3所示。从图3可以看出,LEACH分簇算法第1个节点死亡出现在820 轮左右。而UCOA分簇算法第1个死亡节点出现在1 260 轮左右。第1个死亡节点的轮数推迟了53%左右。整个网络运行期间UCOA分簇算法出现了几次大面积节点死亡的现象,这是由于UCOA分簇算法网络能耗均匀节点死亡时间段集中,但是也恰恰说明节点的真实工作效率高。而LEACH分簇算法的节点死亡相对比较分散,特别是一些关键性节点的死亡影响整个网络工作的效率导致剩下节点的作用有限。LEACH分簇算法随机选举节点成为簇头,容易导致簇头分布不均,数量不合适。在簇间传输时只使用单跳传输节点耗能不均。UCOA分簇算法先使用二分K-means将整个网络均匀分簇,在选举簇头时加入剩余能量和节点与基站之间距离远近做调节使得节点耗能均衡。当网络死亡节点数超过80%时网络失效,从80%节点死亡到全部节点死亡,UCOA分簇算法只经过了很短的时间。而LEACH分簇算法经过了很漫长的一段时间。这是由于LEACH算法簇头的选举与轮数r和簇头概率p有关,随着网络剩余的节点越来越少,LEACH算法越来越难选出簇头,在很多轮中其实是没有选出簇头的,也就是网络没有进行工作也没有能量的损耗。而UCOA分簇算法在每个簇中产生唯一的簇头,每轮中都会选择一个簇头。因此从80%死亡节点到节点全部死亡,UCOA分簇算法经历的时间非常短。这也说明了UCOA分簇算法耗能更加均衡。为了更直观地说明UCOA分簇算法的性能,根据节点不同阶段的死亡时间绘制节点死亡时间表和节点生存周期柱状图,见表2所列,如图4所示。
LEACH分簇算法与UCOA分簇算法运行期间网络存活节点的数目变化情况的仿真结果如图3所示。从图3可以看出,LEACH分簇算法第1个节点死亡出现在820 轮左右。而UCOA分簇算法第1个死亡节点出现在1 260 轮左右。第1个死亡节点的轮数推迟了53%左右。整个网络运行期间UCOA分簇算法出现了几次大面积节点死亡的现象,这是由于UCOA分簇算法网络能耗均匀节点死亡时间段集中,但是也恰恰说明节点的真实工作效率高。而LEACH分簇算法的节点死亡相对比较分散,特别是一些关键性节点的死亡影响整个网络工作的效率导致剩下节点的作用有限。LEACH分簇算法随机选举节点成为簇头,容易导致簇头分布不均,数量不合适。在簇间传输时只使用单跳传输节点耗能不均。UCOA分簇算法先使用二分K-means将整个网络均匀分簇,在选举簇头时加入剩余能量和节点与基站之间距离远近做调节使得节点耗能均衡。当网络死亡节点数超过80%时网络失效,从80%节点死亡到全部节点死亡,UCOA分簇算法只经过了很短的时间。而LEACH分簇算法经过了很漫长的一段时间。这是由于LEACH算法簇头的选举与轮数r和簇头概率p有关,随着网络剩余的节点越来越少,LEACH算法越来越难选出簇头,在很多轮中其实是没有选出簇头的,也就是网络没有进行工作也没有能量的损耗。而UCOA分簇算法在每个簇中产生唯一的簇头,每轮中都会选择一个簇头。因此从80%死亡节点到节点全部死亡,UCOA分簇算法经历的时间非常短。这也说明了UCOA分簇算法耗能更加均衡。为了更直观地说明UCOA分簇算法的性能,根据节点不同阶段的死亡时间绘制节点死亡时间表和节点生存周期柱状图,见表2所列,如图4所示。表2 节点死亡时间对照 轮 死亡节点 轮数 LEACH UCOA 第1个节点 821 1 266 第50个节点 982 1 556 第80个节点 1 109 1 768 所有节点 2 487 1 783
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合CS的WSN六边形格状优化分簇路由算法研究[J]. 崔灿,孙毅,陆俊,郝建红. 通信学报. 2016(05)
[2]能耗均衡的无线传感器网络无标度容错拓扑模型[J]. 刘浩然,孙雅静,刘彬,韩丽,尹荣荣. 计算机学报. 2017(08)
[3]一种用于工业无线传感器网络的动态调度方法[J]. 张本宏,邱睿,黄琳琳. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2016(03)
[4]无线传感器网络应用简单Reed-Solomon编码的低能耗和低时延可靠数据收集方案[J]. 朱艺华,徐骥,田贤忠,池凯凯. 计算机学报. 2015(10)
[5]负载均衡感知的无线传感器网络容错分簇算法[J]. 苏金树,郭文忠,余朝龙,陈国龙. 计算机学报. 2014(02)
[6]能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议[J]. 蒋畅江,石为人,唐贤伦,王平,向敏. 软件学报. 2012(05)
[7]二分K均值聚类算法优化及并行化研究[J]. 张军伟,王念滨,黄少滨,蔄世明. 计算机工程. 2011(17)
[8]无线传感网络中能耗均衡的混合通信算法研究[J]. 刘述钢,刘宏立,詹杰,王耀南. 通信学报. 2009(01)
本文编号：3379099
【文章来源】：合肥工业大学学报(自然科学版). 2020,43(01)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
能量损耗模型
LEACH与UCOA分簇算法某轮中的簇头分布如图2所示,LEACH分簇算法以随机指定的方式选取簇头节点,不能保证簇头数量合理还可能导致簇头节点分布不均,有的地方簇头密集有的地方簇头稀疏,加剧网络能量的损耗。UCOA分簇算法通过设定最优簇头数的方式首先对整个无线传感器网络进行均匀分簇,再在各个簇中利用优化过的簇头选举算法来选举簇头,既保证了簇头数量的合理,也保证了簇头的均匀分布,从而很好地均衡了簇头以及簇间的能耗均衡。LEACH分簇算法与UCOA分簇算法运行期间网络存活节点的数目变化情况的仿真结果如图3所示。从图3可以看出,LEACH分簇算法第1个节点死亡出现在820 轮左右。而UCOA分簇算法第1个死亡节点出现在1 260 轮左右。第1个死亡节点的轮数推迟了53%左右。整个网络运行期间UCOA分簇算法出现了几次大面积节点死亡的现象,这是由于UCOA分簇算法网络能耗均匀节点死亡时间段集中,但是也恰恰说明节点的真实工作效率高。而LEACH分簇算法的节点死亡相对比较分散,特别是一些关键性节点的死亡影响整个网络工作的效率导致剩下节点的作用有限。LEACH分簇算法随机选举节点成为簇头,容易导致簇头分布不均,数量不合适。在簇间传输时只使用单跳传输节点耗能不均。UCOA分簇算法先使用二分K-means将整个网络均匀分簇,在选举簇头时加入剩余能量和节点与基站之间距离远近做调节使得节点耗能均衡。当网络死亡节点数超过80%时网络失效,从80%节点死亡到全部节点死亡,UCOA分簇算法只经过了很短的时间。而LEACH分簇算法经过了很漫长的一段时间。这是由于LEACH算法簇头的选举与轮数r和簇头概率p有关,随着网络剩余的节点越来越少,LEACH算法越来越难选出簇头,在很多轮中其实是没有选出簇头的,也就是网络没有进行工作也没有能量的损耗。而UCOA分簇算法在每个簇中产生唯一的簇头,每轮中都会选择一个簇头。因此从80%死亡节点到节点全部死亡,UCOA分簇算法经历的时间非常短。这也说明了UCOA分簇算法耗能更加均衡。为了更直观地说明UCOA分簇算法的性能,根据节点不同阶段的死亡时间绘制节点死亡时间表和节点生存周期柱状图,见表2所列,如图4所示。
LEACH分簇算法与UCOA分簇算法运行期间网络存活节点的数目变化情况的仿真结果如图3所示。从图3可以看出,LEACH分簇算法第1个节点死亡出现在820 轮左右。而UCOA分簇算法第1个死亡节点出现在1 260 轮左右。第1个死亡节点的轮数推迟了53%左右。整个网络运行期间UCOA分簇算法出现了几次大面积节点死亡的现象,这是由于UCOA分簇算法网络能耗均匀节点死亡时间段集中,但是也恰恰说明节点的真实工作效率高。而LEACH分簇算法的节点死亡相对比较分散,特别是一些关键性节点的死亡影响整个网络工作的效率导致剩下节点的作用有限。LEACH分簇算法随机选举节点成为簇头,容易导致簇头分布不均,数量不合适。在簇间传输时只使用单跳传输节点耗能不均。UCOA分簇算法先使用二分K-means将整个网络均匀分簇,在选举簇头时加入剩余能量和节点与基站之间距离远近做调节使得节点耗能均衡。当网络死亡节点数超过80%时网络失效,从80%节点死亡到全部节点死亡,UCOA分簇算法只经过了很短的时间。而LEACH分簇算法经过了很漫长的一段时间。这是由于LEACH算法簇头的选举与轮数r和簇头概率p有关,随着网络剩余的节点越来越少,LEACH算法越来越难选出簇头,在很多轮中其实是没有选出簇头的,也就是网络没有进行工作也没有能量的损耗。而UCOA分簇算法在每个簇中产生唯一的簇头,每轮中都会选择一个簇头。因此从80%死亡节点到节点全部死亡,UCOA分簇算法经历的时间非常短。这也说明了UCOA分簇算法耗能更加均衡。为了更直观地说明UCOA分簇算法的性能,根据节点不同阶段的死亡时间绘制节点死亡时间表和节点生存周期柱状图,见表2所列,如图4所示。表2 节点死亡时间对照 轮 死亡节点 轮数 LEACH UCOA 第1个节点 821 1 266 第50个节点 982 1 556 第80个节点 1 109 1 768 所有节点 2 487 1 783
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合CS的WSN六边形格状优化分簇路由算法研究[J]. 崔灿,孙毅,陆俊,郝建红. 通信学报. 2016(05)
[2]能耗均衡的无线传感器网络无标度容错拓扑模型[J]. 刘浩然,孙雅静,刘彬,韩丽,尹荣荣. 计算机学报. 2017(08)
[3]一种用于工业无线传感器网络的动态调度方法[J]. 张本宏,邱睿,黄琳琳. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2016(03)
[4]无线传感器网络应用简单Reed-Solomon编码的低能耗和低时延可靠数据收集方案[J]. 朱艺华,徐骥,田贤忠,池凯凯. 计算机学报. 2015(10)
[5]负载均衡感知的无线传感器网络容错分簇算法[J]. 苏金树,郭文忠,余朝龙,陈国龙. 计算机学报. 2014(02)
[6]能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议[J]. 蒋畅江,石为人,唐贤伦,王平,向敏. 软件学报. 2012(05)
[7]二分K均值聚类算法优化及并行化研究[J]. 张军伟,王念滨,黄少滨,蔄世明. 计算机工程. 2011(17)
[8]无线传感网络中能耗均衡的混合通信算法研究[J]. 刘述钢,刘宏立,詹杰,王耀南. 通信学报. 2009(01)
本文编号：3379099
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