CN103501510A - 一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，其特征在于包括如下步骤：将无线传感器网络节点集合划分成为多个子集合；将聚簇重构的负载均衡方法划分为稳态和重构两个阶段；在稳态阶段，进行初始化轮数、簇头、消息数，当前轮接受原始数据和消息数；在重构阶段的第1轮随机创建簇头集合；在重构阶段的其余轮，根据簇中的簇头和节点数等条件，从节点子集中选择一个最多剩余能量的节点为簇头；或根据当前簇头所满足的条件，或者广播消息，或者标记接受消息数，重新选择簇头；运用平衡因子作为负载均衡的衡量标准，来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞。本发明对重构的***步骤进行了改进，实现了对各个簇区域的负载平衡，具有均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞、延长网络生命周期的特点。

Description

一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法

技术领域：

本发明涉及一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，属无线传感器网络设计应用技术领域。

背景技术：

微电子技术、嵌入式计算技术以及无线通信等技术的飞速发展和日益成熟，推动了低功耗、多功能传感器技术的快速发展，使之具有在微小体积的传感器节点内集成信息采集、数据处理和无线通信等功能。部署在感知区域的大量微型传感器节点，为了协同地感知、处理和传输采集到的数据，通过多跳的自组织无线通信方式，最后形成一个无线传感器网络，简称为传感器网络。目前，传感器网络正被广泛地应用于鸟类迁徙、煤矿挖掘、海深测量等各种领域，具有广阔的应用前景。

传感器网络的特点是传感器节点资源受到某些限制，比如能量供给有限，计算、通信能力受限。同时，传感器网络的数据具有连续、不确定性等特点。为此，人们深入研究了以数据为中心的传感器网络资源与任务管理技术，包括资源分配、任务分配、任务调度等。这些研究已经取得了许多有价值的成果，但仍有许多问题没解决：第一，如何将抽象任务分解为若干由基本任务组成的子任务序列，并实现各个基本任务的负载均衡；第二，现有的任务管理方法，对任务管理引起的节点间能量分配不均考虑得还不够，需要在实施有效任务管理的同时实现对网络能量资源的优化配置；第三，只考虑到已知的静态环境，不能适应与资源和任务管理的实时应用需求，结果是不能根据任务的动态变化自适应地调节网络的性能。

传感器网络的负载均衡通过调节各节点的任务量和数据流量来均衡化网络内的能量消耗，并减少通信拥塞，最终延长***寿命。重构算法用来延长网络寿命，被划分为两类，自愿重构和强制重构。一方面，自愿重构采用一个分布函数或邻居节点表来确定簇头，依据每个节点所选随机数和一个分布函数来随机选择簇头。现有的方法用节点的剩余能量来确定相关阈值，这样剩余能量较多的节点成为簇头的可能性大，达到了延长网络寿命的目的。通过维护邻接表，满足给定条件（如最小节点标识、最大邻居节点数、或最大剩余能量）的节点成为簇头。但是，簇头位置或分布不能成为影响重构的因素，上述自愿重构方法导致簇头分布错误，且每次重构中簇头数都会改变，使得聚簇网络的能耗高，所以不理想。另一方面，强制重构中，当簇头的剩余能量小于上述阈值，剩余能量最多的节点会被选作下一簇头。当簇头聚合节点数据到所在簇中去时，会得到剩余能量的信息，即每个节点的信息被加到数据包中并传送到簇头。很多情况下，簇头数在重构过程中是常数，如果簇头数准确，强制重构比自愿重构更能节省能量。然而，同样的问题也出现在平衡节点数中，因为簇头的分布不能成为重构的决定因素。以上这些策略都是从单个方面讨论负载均衡问题，因此需要设计精简、自主适变、快速收敛的方法来实现对网络能量资源的优化配置。

发明内容：

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，把任务管理划分为稳态和重构两个阶段，建立了对网络能量资源的优化配置，对重构的***步骤进行了改进，实现了对各个簇区域的负载平衡，具有均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞、延长网络生命周期的特点。

本发明是通过如下技术方案来实现上述目的的。

本发明提供的一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，包括如下步骤：

（1）将无线传感器网络节点集合划分成为多个子集合，将一个节点在单跳传输距离内没有簇头的概率称为孤立概率，将许多帧构成的周期称为轮；

（2）将聚簇重构的负载均衡方法划分为稳态和重构两个阶段；

（3）在稳态阶段，进行初始化轮数、簇头、消息数，当前轮接受原始数据和消息数；

（4）在重构阶段，第1轮随机创建簇头集合；

（5）在重构阶段的其余轮，根据簇中的簇头和节点数能满足相关阈值条件，从节点子集中选择一个最多剩余能量的节点为簇头；

（6）在重构阶段的其余轮，根据当前簇头所满足的条件，或者广播消息，或者标记接受消息数，重新选择簇头；

（7）运用平衡因子作为负载均衡的衡量标准，来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞。

所述步骤（1）中，将无线传感器网络节点集合划分成为多个子集合；每个子集合称为一个簇，并具备一个簇头；每个簇由簇头节点负责全局路由，其它节点从簇头处接受数据或通过簇头发数据；

所述步骤（2）中，将聚簇重构的负载均衡方法，划分为稳态和重构两个阶段；

其中，轮为包含稳态阶段和重构阶段的周期；

稳态阶段被划分为许多帧，每一帧的所有节点传送原始数据到各自的簇头中去；

孤立概率为单跳环境中一个节点在传输距离内没有簇头的概率；消息数为所有节点收到消息后，记下的一个节点传输距离内的消息数目；

所述步骤（3）中，在稳态阶段，初始化轮数、簇头、消息数，当前轮接受原始数据和消息数；

在稳态阶段，第i个簇中的节点发送原始数据（包括消息数

和剩余能量的索引信息）到簇头v_i(m)中去；通过节点数据的聚合，v_i(m)能获得它所在簇中的节点n_i(m)；创建节点子集为v_i(m)在它所在的簇中创建的节点集合，记为Q_i(m)；

①如果消息数可接受

则嫁接节点到元素子集

并更新参数；

②如果消息数不可接受

则将节点中非簇头节点的任务转移到簇头节点，并传输含消息数

和剩余能量在内的原始数据到簇头，所有的簇头组成新的消息源节点集合；

所述步骤（4）中，在重构阶段，第1轮随机创建簇头集合；

如果m=1，随机地创建簇头集合V(m)；

在下一轮的重构阶段中，确定一个新的簇头集合V(m+1)；通过消息如n_i(m)、

和节点的剩余能量，在每个v_i(m)在簇中选择一个合适的节点作为簇头v_i(m＋1)；

所述步骤（5）中，在重构阶段的其余轮，根据簇中的簇头和节点数能满足相关阈值条件，从节点子集中选择一个最多剩余能量的节点为簇头；

所述步骤（6）中，在重构阶段的其余轮，根据当前簇头所满足的条件，或者广播消息，或者标记接受消息数后重新选择簇头；

所述步骤（7）中，运用平衡因子作为负载均衡的衡量标准，来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞；

为了测量一个路由树上不同分支负载均衡的效果，用契比雪夫不等式来作为负载均衡的衡量标准。

本发明与现有的技术相比，具有如下有益效果：

1、本发明由于对无线传感器划分成为多个子集合，聚簇后分别做孤立概率处理和轮处理，并把任务管理划分为稳态和重构两个阶段，因此实现了对网络能量资源的优化配置。

2、本发明由于对重构的***步骤进行了改进，并采用一个簇中的节点数和在节点传输距离内的簇头数这两个指标来选择下一簇头，通过广播消息或者标记接受消息数，由创建节点子集进行重构管理，因此实现了对各个簇区域的负载平衡。

3、本发明由于在完成聚簇的负载平衡后，又采用平衡因子来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞，因此延长了网络生命周期。

附图说明：

图1：为本发明的簇头操作示意图。

图2：为本发明的稳态阶段流程示意图。

图3：为本发明的重构阶段流程示意图。

图4：为本发明的节点重构示意图。

具体实施方式：

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

本发明提供的一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，包括如下步骤：

（1）将无线传感器网络节点集合划分成为多个子集合；

将无线传感器网络节点集合划分成为多个子集合；将一个节点在传输距离内没有簇头的概率称为孤立概率，将许多帧构成的周期称为轮；

每个子集合称为一个簇并配备一个簇头；每个簇由簇头节点负责全局路由，其余节点从簇头处接受数据或通过簇头发出数据；簇头比一般节点消耗更多的能量，所以簇头需要在节点中轮转来防止能量耗尽；簇头的轮转需要重构，聚簇网络的能耗和簇头的分布紧密相关，所以重构对于延长网络寿命很重要；簇头的均衡分布，能够平衡各个簇中的节点并均匀分布簇头的能耗，从而延长网络寿命；

假设N个节点均匀地分布在一个L×L的区域，最大传输距离为R，第i个簇头的节点数为n_i，n₁+n₂+n₃+…+n_k=N，k为簇头数。在监控和数据聚合应用中，假设所有的节点在相同的时段产生相同的数据量，n_i可被视作是第i个簇头的负载。单跳簇环境中，假设所有的节点在传输距离内能够到达簇头；令孤立概率P_i为单跳环境中一个节点在传输距离内没有簇头的概率，P_i=(1－q)k。其中，有q=πR²/L²q，这表明给定节点在传输距离内的部分区域。节点是否为孤立节点，依赖于k个簇头是否在传输距离内。如果所有k个簇头以概率1-q在传输距离外，那么该节点被视作孤立节点。如果P_i为正，那么q小于1，或者满足L大于

如果k足够大，P_i可为0且能够实现单跳聚合。所以k需要被选作最小值并满足P_i·N<1。

本发明把若干个传感器节点分布在一个空间中，设置节点的通讯距离和邻居数，并采用网格形状的拓扑结构。但是，该方法不受网格形状的限制，并假设一随机选择的节点被指定为簇头。

（2）把聚簇重构的负载均衡方法，划分为稳态和重构两个阶段；

把聚簇重构的负载均衡方法，划分为稳态和重构两个阶段；其中，轮为包含稳态阶段和重构阶段的周期；稳态阶段被划分为许多帧，每一帧的所有节点传送原始数据到各自的簇头中去；

一个节点集合在第m轮中用V(m)来描述，V(m)={v₁(m),v₂(m),…,v_k(m)}；其中，v_i(m)是V(m)中的第i个簇头；如果m为1，V(m)随机选择或预先确定；否则，V(m)由簇头集V(m－1)选择。后面的每个簇头v_i(m)在网络中广播消息，并表明它是簇头。每一簇头v_i(m)从1递增至

。例如，假使v₁(m)收到两个消息，那么v₁(m)中的

为3。之后，这些节点会选择最近的簇头，并加入到相应的簇中去。如果

为1，节点称为独占节点。

（3）在稳态阶段，进行初始化轮数、簇头、消息数，当前轮接受原始数据和消息数；

在稳态阶段，第i个簇中的节点发送原始数据（包括

和剩余能量的索引信息）到簇头v_i(m)中去；通过节点数据的聚合，v_i(m)能获得所在簇中的节点n_i(m)；创建节点子集，为v_i(m)在所在的簇中创建节点集合Q_i(m)；

①如果消息数可接受

则嫁接节点到

并更新参数；

②如果消息数不可接受则将节点中非簇头节点的任务转移到簇头节点上，并传输含消息数

和剩余能量在内的原始数据到簇头，所有的簇头组成新的消息源节点集合；

为放置到子区域的节点子集，且能收到

次消息。例如，如果一个节点在初始轮中加入到第3个簇中，那么它属于Q₃(1)。如果两次收到消息或者

为2，那么该节点属于P₃(1,2)。如果

为1，P_i(m,1)被称为独占子集。否则，为非独占子集。根据簇头的相对位置，一些子集可为空。所有第i个簇中的节点属于Q_i(m)，Q_i(m)有k个元素子集，为 $\begin{array}{cc}{P}_i(m,\tilde{N})& (1\&le;\tilde{N}\&le;k)\end{array},$ 且

$\left(\begin{array}{c}{Q}_1\left(m\right)\\ Q_2\left(m\right)\\ .\\ .\\ .\\ Q_k\left(m\right)\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}{P}_1(m,1)& P_1(m,2)& ...& P_1(m,k)\\ P_2(m,1)& P_2(m,2)& ...& P_2(m,k)\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ P_k(m,1)& P_k(m,2)& ...& P_k(m,k)\end{array}\right)$

图4为节点重构的示意图。第一轮有三个簇头。其中，v_i(1)为第一轮中的第i个簇头，P_i(1,j)为第i个簇中收到消息j次的节点集。每个簇头有一任意形状的区域，由

可划分该区域成一些子区域。每个子区域的节点可为

故每个子区域的节点属于相同的子集

如节点A仅从v₁(1)收到消息。结合v₁(1)，节点A变成v₁(1)的一个独占节点，之后v₁(1)依据将A归为P₁(1,1)。节点B收到V（1）的所有消息。根据这些消息的接受信号强度，B选择v₂(1)作为它的簇头并且加到相应的簇中去。然后，v₂(1)依据

将B归为P₂(1,3)。类似B的方式，节点C被归为P₃(1,3)；

如果消息数不可接受，则把节点中非簇头节点的任务转移到簇头节点上，传输含消息数和剩余能量在内的原始数据到簇头，所有的簇头组成新的消息源节点集合。

（4）在重构阶段，第1轮随机创建簇头集合；

在重构阶段，第1轮随机创建簇头集合；如果m=1，随机地创建簇头集合V(m)；在下一轮的重构阶段中，确定一个新的簇头集合V(m+1)；通过消息如n_i(m)、

和节点的剩余能量，v_i(m)在簇中选择一个合适的节点作为v_i(m＋1)；

令N/k为n_i的平均值，令δ为表明n_i(m)在一个簇中的阈值，N、k和δ均为在建立网络前给定的参数；

根据n_i(m)讨论两种情况：（1）大n_i(m):n_i(m)3(1+δ).N/k,（2）小n_i(m):n_i(m)<(1+δ).N/k。

（5）在重构阶段的其余轮，根据簇中的簇头和节点数能满足相关阈值条件，从节点子集中选择一个最多剩余能量的节点为簇头；

假设节点一致性分布且v_i(m)所在的簇很大；为了减少下一轮的节点数，v_i(m)在独占子集中选择最多剩余能量的节点或P_i(m,1)；

根据剩余能量进行选择来有效地增加网络寿命，通过选择中的一个节点，v_i(m＋1)被放置到被先前簇头所在的独占区域中去；

由于其它子集中的节点使得中

大于1，使得v_i(m＋1)移走，因此节点将有一个机会在下一轮中属于另一簇。

（6）在重构阶段的其余轮，根据当前簇头所满足的条件，或者广播消息，或者标记接受消息数，重新选择簇头；

由于有大量节点的邻居簇头，一个簇头配备的节点数很少，或者簇的规模很小；大簇中的簇头从小簇中选择下一簇头，而小簇中的簇头仅仅从自身簇中选取下一簇头；然后，大簇中非独占子集里的一些节点会在下一轮加到该簇中去；

为了选择一个邻近节点，v₂(1)和v₃(1)选择相同

值的节点；相同的

值表示一个相同的位置；既然v₂(1)和v₃(1)的值为3，这样v₂(1)和v₃(1)分别从P₂(1,3)和P₃(1,3)的节点中选择下一簇头；如果该子集中有许多节点，选择剩余能量最多的节点；第二轮中，每一个簇头从P_i(2,j)中选择有最多剩余能量的节点作为簇头，j是第i个簇头的值；

例如，v₁(2)从独占子集P₁(2,1)中选择最大剩余能量的节点为v₁(3)，v₁(2)中的

为1。同时v₂(2)和v₃(2)分别从子集P₂(2,3)和P₃(2,3)中选择最大剩余能量的节点。第三轮的情况和第二轮相似；每个v_i(2)选择和它自身有相同

的节点；

图4中的v₁(1)满足第一个条件，因此P₁(1,1)中的一个节点是v₁(2)。如果P₁(1,1)中的节点A有最多的剩余能量，那么该节点被选作v₁(2)。在这种情况下，P₁(1,3)中的绝大多数节点和P₁(1,2)中的部分节点不是距离下一调整节点接收消息最近的簇头（v₁(2)和A）。由于A作为的簇头的特殊性，所以P₁(1,1)中的绝大多数节点将留在第i个簇中。因为A在P₁(1,1)中距离绝大多数节点比P₂(1,3)和P₃(1,3)中的任何节点近，故后者有可能在相应的簇中被选作下一簇头。

（7）运用平衡因子作为负载均衡的衡量标准，来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞；

为了测量一个路由树上不同分支负载均衡的效果，用契比雪夫不等式来作为负载均衡的衡量标准；

对于所有

和

，a={a₁,a₂,a₃,…,a_n},b={b₁,b₂,b₃,…,b_n}，并满足：a₁≥a₂≥a₃≥...≥a_n，b₁≥b₂≥b₃≥...≥b_n。

相应地， $n{\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^n{a}_k{b}_k\&GreaterEqual;\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^n{a}_k\right)\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{k=1}^n{b}_k\right);$

令W_bi为路由树上第i个分支的权值，得到权值向量w={W_b1,W_b2,W_b3,…,W_bn}。

例如，在一正方形网格中，网格中心的簇头将有四个邻居，因此有四个权值。为了得到w的不同分支权值的平衡程度，令a=b=w，该情况下，不等式变成

这样，平衡因子

并据此作为负载均衡的性能评价参数；

图4中，A被选作v₁(2)。P₁(1,3)中的绝大多数节点和P₁(1,2)中的部分节点，根据距它们最近的簇头改变它们的簇。如果B和C有最大剩余能量，那么这两个阶段分别被选作v₂(2)和v₃(2)。

根据平衡因子

当每个分支的权值汇聚成相等的值时，即经过路由树不同分支的负载变得更平衡，平衡因子单调增加并接近于1。当所有分支的权值相等时，不等式的结果会变为最大值1。

通过分析传统网络资源使用和任务执行的不足，本发明提出了一个基于簇头重构的传感器网络环境下负载均衡的***模型来达到延长传感器网络寿命的目的，并无需额外通信量和复杂计算。

上述重构负载均衡方法，对传统强制重构方法进行了改进，然后根据簇中节点数和传输距离内的簇头数这两个指标，运用平衡因子作为负载均衡的衡量标准，来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞。

Claims (5)

1.一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，其特征在于包括如下步骤：

（1）将无线传感器网络节点集合划分成为多个子集合，将一个节点在单跳传输距离内没有簇头的概率称为孤立概率，将许多帧构成的周期称为轮；

（2）将聚簇重构的负载均衡方法划分为稳态和重构两个阶段；

（3）在稳态阶段，进行初始化轮数、簇头、消息数，当前轮接受原始数据和消息数；

（4）在重构阶段，第1轮随机创建簇头集合；

（5）在重构阶段的其余轮，根据簇中的簇头和节点数能满足相关阈值条件，从节点子集中选择一个最多剩余能量的节点为簇头；

（6）在重构阶段的其余轮，根据当前簇头所满足的条件，或者广播消息，或者标记接受消息数，重新选择簇头；

（7）运用平衡因子作为负载均衡的衡量标准，来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞。

2.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，其特征在于所述步骤（1）中，将无线传感器网络节点集合划分成为多个子集合；每个子集合称为一个簇，并具备一个簇头；每个簇由簇头节点负责全局路由，其它节点从簇头处接受数据或通过簇头发数据。

3.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，其特征在于所述步骤（2）中，将聚簇重构的负载均衡方法，划分为稳态和重构两个阶段；其中，轮为包含稳态阶段和重构阶段的周期；稳态阶段被划分为许多帧，每一帧的所有节点传送原始数据到各自的簇头中去；孤立概率为单跳环境中一个节点在传输距离内没有簇头的概率；消息数为所有节点收到消息后，记下的一个节点传输距离内的消息数目。

4.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，其特征在于所述步骤（3）中，在稳态阶段，初始化轮数、簇头、消息数，当前轮接受原始数据和消息数；在稳态阶段，第i个簇中的节点发送原始数据包括消息数

和剩余能量的索引信息到簇头v_i(m)中去；通过节点数据的聚合，v_i(m)能获得它所在簇中的节点n_i(m)；创建节点子集为v_i(m)在它所在的簇中创建的节点集合，记为Q_i(m)；

①如果消息数可接受

则嫁接节点到元素子集

并更新参数；

②如果消息数不可接受

则将节点中非簇头节点的任务转移到簇头节点，并传输含消息数

和剩余能量在内的原始数据到簇头，所有的簇头组成新的消息源节点集合。

5.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，其特征在于所述步骤（4）中，在重构阶段，第1轮随机创建簇头集合；

如果m=1，随机地创建簇头集合V(m)；

在下一轮的重构阶段中，确定一个新的簇头集合V(m+1)；通过消息如n_i(m)、

和节点的剩余能量，在每个v_i(m)在簇中选择一个合适的节点作为簇头v_i(m＋1)。

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