WSN中层次拓扑控制报告.ppt

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1、WSN中层次拓扑控制报告报告人：高景菊老师：刘玉华教授2008.3目录：1.传感器网络的特点2.层次型拓扑控制简介3.典型的分簇算法4.基于便利度的分簇算法1.传感器网络的特点①节点由电池供电，节点的能量有限②节点的通信能力有限③节点的计算和存储能力有限④自组织的动态性网络⑤应用相关性的网络⑥以数据为中心的网络2.层次型拓扑控制简介WSN中不同拓扑下的数据传输方式：由于传感器网络中能量的限制，对传感器网络中的节点进行层次型拓扑控制是一种有效的方法。进行层次型拓扑控制最重要的是对网络中的节点进行合理的分簇。分簇的基本思想通过簇首对簇内节点间的相关信息融合及转发机制减少数据的

2、传输量和距离,进而降低通信能量,达到网络节能的目的。3.典型的分簇算法LEACH采用所有节点周期性地轮流担任簇首节点的办法来达到使所有节点均匀消耗能量的目的。PEGASIS则将节点组织成链的形式,链的形成由每一个节点或者基站计算得到,因此需要知道网络拓扑的全局知识。HEED也是一种完全分布式的成簇算法,它随机选择簇首节点,选举概率与该节点的剩余能量直接相关,通过降低低能量节点成为簇首的概率来保证网络内能量负载的平均分布,从而进一步延长网络生存时间。根据不同的成簇方式还提出的有：最小ID法最大连通度算法基于密度的分簇算法基于地理位置的算法等等4.基于便利度的算法基本概念①便

3、利因子：便利因子定义为由节点到汇聚节点传输数据的便利程度。其参数包括节点的剩余能量E，节点与汇聚节点的距离D等等具体的计算方式还有待探究②聚类分析：是研究如何将客观事物合理分类的一种数学方法，即把一个个体归入到已知的若干个总体中的某一个，是根据个体之间的相似性，对一组个体进行分类的方法。目前许多的论文都提出了不同的聚类算法对样本进行聚类分析。③最佳簇头数目：分布在特定区域内的节点达到最理想状态下的形成簇的数目。在不同的通信模型下已经提出了不同的最佳成簇数目，现在还没有找到本文要用的模型下的最佳成簇数目。（本文提出的是簇内节点和簇头节点都是多跳的通信模型）算法的基本步骤：

4、①计算各个节点的便利因子。②从网中任意一个节点根据聚类算法形成簇。③选择簇内便利因子最大的节点做为簇头节点（参考最佳的簇头数目）。④簇头节点形成以后每个簇内节点计算其在此簇内的便利因子。⑤簇内和簇间基本都按由便利因子低的节点向便利因子高的节点进行通信。期望算法达到的目的：①合理成簇选择合适的参数计算便利因子，选择合适的聚类算法进行聚类形成合理的簇结构，包括簇的规模和簇头节点的合理性。②节省能量簇结构形成以后通过多跳的通信模型，达到节省能量的目的。③能量消耗相对均衡