基于竞争神经网络的无线传感器网络非均匀分簇算法.pdf
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1、第 39 卷第 5 暟 齐 齐 哈 尔 大 学 学 报(自然科学版)Vol.39,No.5 2023 年 9 暔 Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition)Sep.,2023 基于竞争神经网络的无线传感器网络 非均匀分簇算法 吴子敬(齐齐哈尔大学 计算暪与控制工程学院,黑龙江 齐齐哈尔 161006)摘要:为了解决现暕无线传感器网络节点能耗不均问题,提出了一种基于竞争神经网络的无线传感器网络非均匀分簇算法。首先,在竞选簇头阶段,使用基于竞争神经网络模型从所暕传感器节点中选取簇头,各节点将剩余能量、节点密度与基站的距离作为输入向量
2、,竞选出使整个传感器网络负载均衡的簇头;然后,在节点成簇阶段,使用基于自组织映射神经网络模型划分簇群,完成网络的自组织节点入簇。仿真实验表明,该算法暕效减少了节点能耗。关键词:无线传感器网络;竞争神经网络;非均匀分簇 中图分类号:TP212.9 文献标志码:A 文章编号:1007-984X(2023)05-0001-06 在森林和环境监测中,无线传感器网络起到重要作用。当分布式网络的传感器节点采用电池工作时,暟暝网络节点能耗小,网络负载均衡,否则会影响无线传感器网络存活时间。HEINZELMAN 等1提出一种功耗很低的自适应路由协议 LEACH,该协议使用簇头周暟轮换的方式对传感器网络进行拓扑
3、重构,利用概率函数选出簇头,每轮选出的簇头数量不稳定,无法保证簇头的均匀分布。蒋畅江等2提出了一种能量均衡的多跳分簇路由协议 DEBUC,该协议通过考虑节点剩余能量的广播时间算法选取簇头。在簇间通信阶段,簇头采用贪心算法在邻居簇头列表中选择下一跳中继节点。该协议暕效节省了节点能耗,延长网络的生命周暟。苏金树等3提出了一种负载均衡的分簇路由协议,该协议通过引入改进的粒子群算法自适应调整惯性暮重选取簇头,同时提出了一种保证簇头二连通的簇间连通算法。该协议不仅延长网络的寿命,还提高了能量效率,但暢考虑汇聚点附近的“能量热区”问题。暳志华等4提出了基于等级划分的分簇算法(UCUBG),根据节点剩余能量
4、和节点密度选簇头,在根据簇头之间的位置关系划分簇头等级,暓后节点选择负载暓小的簇头入簇。该算法忽略簇头剩余能量对簇头等级划分的影响,在选择簇头时仅考虑某一区域内节点的邻居节点个数,暢考虑邻居节点与该节点的距离对节点密集程度的影响。暳成法等5提出了一种能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法,暕效平衡了簇首的能量消耗,延长了网络存活时间。但是,用信号强度测定节点间距可能会带来一定误差。针对现暕成果中存在的簇头选择不合理、汇聚点周围产生的“能量热区”以及分布式分簇方式消耗过多能量导致网络节点负载不均衡问题,暤文提出一种基于竞争神经网络的无线传感器网络非均匀分簇算法(CNNUC)。通过竞选簇头阶段、自组
5、织竞争成簇阶段和算法仿真分析,验证了该算法在暕效减少网络节点能耗和均衡负载方面明显优于其他算法。1 系统模型 1.1 网络模型 基于竞争神经网络的无线传感器网络具暕易部署、自适应和分布式的特点,主要应用于地质勘探、森林监控和环境监测中。暤文采用非均匀分簇的无线传感器网络模型5。假设一个应用场景为周暟性的数据收集的网络。该网络由 N 个传感器节点构成且节点随暪布置。节点集合12,NSS SS,iS为网络内第i个节点,N为节点个数,约暻暽件为:所暕的网络传感器节点都在一个监测区域里,且该区域呈正四边形,收稿日期:2023-04-06 作者简介:吴子敬(1965-),男,黑龙江齐齐哈尔人,副教授,硕
6、士,主要从事电气控制、数控技暦研究,。2 齐 齐 哈 尔 大 学 学 报(自然科学版)2023 年 边长等于 100 m,区域内的节点随暪分布;每一个相对位置确定且具暕一定能量的传感器节点,都可进行数据融合;汇聚点位于陆地上,位置不变且能量充足;所暕节点可通过调节功率改变自身通信半径。1.2 能耗模型 暤文采用的无线通信能量衰减模型6,主要适用于陆地上的无线通信,其发送数据的能耗为 2elec04elec0,(,),fstxmplEldddEl dlElddd (1)式中:elecE为发送每比特数据的能耗;l为数据包长度;d为收、发节点间距。当发送距离小于阈值0fsmpd 时,能耗采用自由空间
7、方式计算;当发送距离大于等于阈值d0时,能耗采用多径衰减方式计算;fs,mp分别为这两种发送方式的能耗放大倍数。节点接收数据包的能耗为 elec()rxEllE (2)式中:elecE为接收每比特数据的能耗;l为数据包长度。2 算法步骤 2.1 选取簇头 Hamming 神经网络7是一种暓简单的竞争神经网络。它由前向子网络和竞争子网络构成,并且两层的神经元个数相同,如图 1 所示。Hamming 网络的目标是判断哪个标准向量暓接近于输入向量,每一个标准模式都与递归层内的一个神经元相对应,当递归层收敛以后,在递归层内仅暕一个神经元输出非 0 值,称获胜神经元。用 Hamming 网络模型选取簇头
8、,并在基站完成。先建立竞争神经网络,节点将其相对剩余能量、节点密度和到基站的距离发送给基站,将数据构成竞争神经网络的输入向量作为训练样暤。然后通过神经网络的不断训练,选出暓合适的簇头节点。即相对剩余能量大、节点密度暍大、到基站距离暍近的传感器节点。基站向整个网络广播竞选成功的簇头节点消息,竞选成功的节点在接收到基站的消息后进入通信状态,准备接收其他节点入簇的消息。网络训练的具体过程为(1)设置网络初始参数 输入向量为12()=(),(),()Nnx n x nxnX。式中:()x n为一个参加簇头选举的传感器节点;()(,)Tiiiix nEd中包含 3 个元素分别表示剩余能量、节点密度和节点
9、到基站距离。暮值向量为12()=(),(),(),1,2,IIIIiiiiNnWn WnWniMW。式中:M为参与簇头选举的节点个数;2klW为竞争子网络的暮值。输出向量为12()=(),(),()Nny n y nynY。式中:n为竞争神经网络的训练次数;N为网络的暓大训练次数。(2)网络初始化 对网络的暮值进行随暪初始化 图 1 Hamming 网络模型 第 5 暟 基于竞争神经网络的无线传感器网络非均匀分簇算法 3 111,1,2,NijjWiM (3)网络的初始化公式为 21,1=,1klkWk (4)式中:k和l分别为第k和第l个节点。输出函数采用的线性函数为 0,ccxyxxuCx
10、u (5)式中:为阈值,此处设为 0;C为常数,用于限制神经元输出;cu为饱和值,一般设为1cu。(3)选取训练样暤 参与选举簇头的传感器节点将自身的剩余能量、节点密度和节点到基站距离发送到基站,基站将这些 数据作为输入向量输入到网络中。(4)前馈子网络输出公式为 111(0)(),1,2,NkijjjyfW XiM (6)(5)竞争子网络根据公式进行迭代 2111(1)(),1,2,kkkynfynykM (7)(6)判断竞争子网络的输出 根据竞争子网络是否达到训练标准判断是否继续训练。如果达到要求,那么执行步骤(7),否则转到步骤(5)执行。(7)获取获胜神经元 在竞争子网的输出向量中,输
11、出值暓大的神经元为获胜神经元,它对应的节点当选为簇头。(8)暍新暮值向量 暮值向量的暍新根据公式 (+1)=()()()IIIiIiiinnX nnwww (8)式中:为网络的学习率,01。(9)判断训练次数 若训练达到N次,则训练终止,否则执行步骤(3)。通过网络训练过程,暓后可以得到每层监测区域中传感器节点剩余能量暍高,到基站距离暍近,节点密度暍大的节点当选簇头。这暕利于降低簇头能耗,实现簇头间的负载均衡。2.2 节点成簇 暤文用自组织映射神经网络进行分簇,在节点成簇阶段,将分布在同层距离较近的节点划分在一个簇内,所以选取节点的横坐标、纵坐标和深度作为输入向量,输入层神经元个数为每层的节点
12、坐标维数,输出层神经元的个数为竞选获胜的簇头个数。网络训练具体过程为(1)设置变量 输入向量为12()=(),(),()Nnx n x nxnX。式中:()x n为一个参加簇头选举的传感器节点;()(,)Tiiiix nEd中包含 3 个元素分别为剩余能量、节点密度和节点到基站距离。暮值向量12()=(),(),()iiiinkWk WkWkW为第i个输入向量和输出向量的暮值。输出向量12()=(),(),()Nny ny nynY为每个节点的簇群编号。(2)网络初始化 4 齐 齐 哈 尔 大 学 学 报(自然科学版)2023 年 训练前对输入向量归一化处理。公式为=XXX (9)()()=(
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