無線傳感網(wǎng)中基于sink節(jié)點的目標位置選擇移動算法

饒芳　譚建軍

摘 要： 在深入研究k?means算法和連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡算法的基礎上，提出一種目標位置選擇移動算法，該算法先利用k?means算法的原理，將網(wǎng)絡中能量相近的節(jié)點進行聚簇，并選取每個簇的質(zhì)心作為sink節(jié)點可以安放的目標位置，再利用連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡算法的思想，為sink節(jié)點的前進預設一條最優(yōu)路徑。Matlab仿真結(jié)果顯示，該路由算法可以有效地抑制能量空洞的現(xiàn)象，對延長網(wǎng)絡壽命具有重大意義，同時對解決能源問題也做出了一定貢獻。

關鍵詞： 移動sink節(jié)點； 能量空洞； 目標位置選擇移動算法； 信息泛洪； 網(wǎng)絡能耗； 網(wǎng)絡壽命

中圖分類號： TN92?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）19?0043?03

Abstract： On the basis of studying k?means algorithm and continuous Hopfield neural network algorithm deeply， a target position selection and movement algorithm is proposed， in which the nodes with similar energy in networks are clustered by using the principle of k?means algorithm. The centroid of each cluster is selected as the target position where the sink node can be placed， and an optimal path is presupposed for running of the sink node by applying the thought of continuous Hopfield neural network algorithm. Simulation results by Matlab show that this route algorithm can suppress the phenomenon of energy hole effectively， has great significance to prolong the network lifetime. It makes some contribution to solve energy problems.

Keywords： mobile sink node； energy hole； target position selection and movement algorithm； information flooding； network energy consumption； network lifetime

0 引 言

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡（WSN）作為其重要的組成部分，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等方面被廣泛應用，但基于傳感器自身的特點，通常用能量有限的干電池給它供電[1]。由于無線傳感網(wǎng)應用場景非常復雜，更換節(jié)點電池很困難[2]，因此，怎樣使無線傳感網(wǎng)絡實現(xiàn)同樣的功能，消耗更少的能耗就成為了研究的重點。

現(xiàn)在的無線傳感網(wǎng)最明顯的特征是在某一個指定的范圍內(nèi)隨機安放一些節(jié)點，由于節(jié)點是通過多跳的方式將感知的信息傳輸?shù)交?，這種數(shù)據(jù)收集方式帶來的最顯著的問題是：在能量消耗方面上，網(wǎng)絡中靠近sink附近的節(jié)點比遠離sink的節(jié)點要快，進而由于靠近sink周邊節(jié)點的能量過早地消耗完，容易使整個網(wǎng)絡陷入癱瘓中[3]。因此，大批的科研人員將移動sink的策略應用到WSN中[4]?，F(xiàn)階段提出了各種sink節(jié)點移動方案[5?9]，這些方案在一定程度上均衡了WSN中的能量，進而使網(wǎng)絡的生存時間[10]變得更長。關系到整個網(wǎng)絡生命期的是sink節(jié)點，對現(xiàn)階段提出的移動方案進行分析，發(fā)現(xiàn)怎樣解決sink節(jié)點的移動成為了一個重難點。

本文在深入研究k?means算法和連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡算法的前提條件下，提出目標位置選擇算法，該算法先采用k?means算法將能量相近的節(jié)點聚為一類，然后選取聚類的質(zhì)心點作為sink節(jié)點的目標位置[11]。sink節(jié)點在各個簇頭間的移動是隨機的，容易產(chǎn)生信息泛洪現(xiàn)象[12]，會造成不必要的能量消耗，基于這個特點，本文利用連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡對sink節(jié)點的移動路徑進行優(yōu)化，得到了最優(yōu)路徑，從而使能量消耗達到了最優(yōu)狀態(tài)。

1 問題描述

將移動sink節(jié)點應用到無線傳感網(wǎng)絡中，一定程度上解決了網(wǎng)絡的生存時間，但卻增加了路由協(xié)議設計的難度。在網(wǎng)絡工作過程中，sink節(jié)點如何選擇停留的目標位置及移動路線如何確定成為不得不考慮的現(xiàn)實問題[13]。

在現(xiàn)有的幾種路由協(xié)議中，ART，SMS等采用的是隨機移動策略，也就是說，sink節(jié)點移動的位置不需要根據(jù)某種信息作出判斷而是隨機選擇的[14]，如圖1所示。

由圖3可知，可預測移動策略不像隨機移動策略那樣需要多次轉(zhuǎn)發(fā)sink節(jié)點的位置信息給源節(jié)點。通過對比，可知可預測移動策略為整個網(wǎng)絡節(jié)省了相當多的一部分能量[14]。同時，由于sink節(jié)點什么時候路過什么地方都是提前設定的，源節(jié)點能夠依照sink節(jié)點來到的時刻合情合理地分配自己的能耗，從而使能量消耗達到均衡的狀態(tài)[14]。

2 目標位置選擇移動算法

根據(jù)上述分析，將可控制移動策略應用到本文中，提出了一種目標位置選擇移動算法。該算法利用無線傳感器網(wǎng)絡中某部分特定的網(wǎng)絡參數(shù)值來決定sink節(jié)點的目標位置和移動方式[15]。

2.1 k?means算法endprint

4 結(jié) 語

依據(jù)可控制移動策略的思想，針對該策略中sink節(jié)點可以停留的目標位置和可移動路徑進行了研究分析。文中提出的目標位置選擇移動算法不僅有效地緩解了網(wǎng)絡節(jié)點間的信息內(nèi)爆現(xiàn)象，同時通過相應的平臺仿真，該算法使網(wǎng)絡能耗變少，網(wǎng)絡時間縮短。然而，這種移動sink的策略的缺點是不夠靈活，以后將針對此策略存在的問題進行更全面的研究。

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