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基于调度的无线传感器网络分簇路由算法研究

摘要

近年来，随着社会智能化发展，无线传感器网络逐渐成为研究热点。因为无线传

感器网络能够布置到人力不可达区域，比如火山、军事边境等范围，还能代替人力监

测农田湿度、森林火灾等，大大节省了劳动力，因此其目前已经得到了广泛的应用。

然而由于传感器节点廉价、便携的特点，故其电池小，电量有限，因此如何延长网络

寿命，增强网络监控效果已经得到越来越多学者的关注。

为了解决上述问题，本文提出了基于能量均衡的非均匀分簇调度算法

(EBNC_CHES)。EBNC_CHES首先引入时间竞争机制调度算法，竞争时间由剩余能

量、边界度和邻节点数加权组成，其能够减少重叠的冗余信息和传输时的能量消耗。

然后采用改进的K-means算法非均匀分簇，通过调整质心位置，均衡簇间网络能耗。

最后使用改进的麻雀搜索算法在簇头选举中均衡簇内能耗，其中改进麻雀搜索算法加

入了调节因子和变异因子以加强其跳出局部最优的能力，适应度函数的权重系数由层

次分析法求出，使选出的簇头更加客观。该算法与低功耗自适应集簇分层型协议

(LEACH)、基于差分进化改进麻雀搜索算法的高效聚类簇头选择和节能休眠调度树形

路由协议相比，降低了冗余信息，提高了能耗利用率，延长了网络寿命。

由于EBNC_CHES算法的高覆盖率寿命短而低覆盖率寿命长，容易忽略关键信

息，其在森林火灾、军事边境等重要场景下并不合适，因此针对网络高覆盖率寿命短

的问题，提出了基于优先级的节点状态选择和基于改进最小生成树的路由协议算法

(PS_IMST)。PS_IMST首先根据邻节点密度和剩余能量计算节点的优先级，按照优先

级顺序并根据收到的邻节点状态信息和覆盖率变化情况判断节点状态。然后使用K-

means++算法均衡选举簇头，使簇头距离尽量大。最后把能量和跳数加入到最小生成树

权重中，使用改进后的最小生成树算法重新设计簇内和簇间的路由，簇间的近基站节

点直接单跳至基站，簇内节点根据新权重生成路由树，使节点通信距离减小，均衡了

簇间和簇内能耗。其中使用CRITIC算法计算权重系数，综合考虑了能量，距离和跳数

三者的相关关系，选出更合适的下一跳。该算法与LEACH和基于最小生成树的非均匀

分簇路由协议相比，提高了能耗利用率，延长了网络寿命；与节能休眠调度树形路由

协议比较，延长网络高覆盖率的寿命；与EBNC_CHES相比，提高了网络高覆盖率寿

命并缩短了网络低覆盖率寿命。

哈尔滨工程大学硕士学位论文

关键字：无线传感器网络；分簇算法；路由设计；K-means算法；最小生成树算法

基于调度的无线传感器网络分簇路由算法研究

ABSTRACT

Inrecentyears,withthedevelopmentofsocialintelligence,wirelesssensornetworks

havegraduallybecomearesearchhotspot.Becausewirelesssensornetworkscanbedeployed

toareasinaccessibletohumanresources,suchasvolcanoes,militaryborders,etc.,theycan

alsoreplacehumanresourcestomonitorfarmlandhumidity,forestfires,etc.,greatlysaving

labor,sotheyhavebeenwidelyused.However,duetothelowcostandportabilityofsensor

nodes,theirbatter