论文研究-基于Ad Hoc网络的新型分群算法研究.pdf

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现有的Ad Hoc网络分群算法大多对网络的稳定性考虑不足,在实际场景中难以应用。从已有分群技术出发,对三种分群算法进行比较分析,在模糊聚类的基础上,设计了Packet数据包和定时器,并利用隶属度的概念,提出了一种新型CABF(Clustering Algorithm Based FCM)分群算法。仿真结果表明,该算法与最小ID算法、WCA算法、LEACH算法相比,具有更好的稳定性。
乔平安,周敏,刘运爽:基于 Ad hoc网络的新型分群算法研究 2017,53(13)131 假设这是一个多跳网络,网络是一连通的环,并且 竹点维护阶段是一个尽最大时间保持群结构不变 节点是不规则分布在·个区域屮,每个节点具有相同的并达到稳定性的过程。利用每个节点和群首的隶属度 覆盖半径,节点对之间的路径山贪婪转发算法来决定,关系确定结构可以满足稳定要求。将值划分为两个 并且遵循RWP移动模型两个节点相连为双向链接,而级别,也就是在这两个范围内时,节点的群结构将不会 且每个节点可以测量共收到信号强度。分群步骤如下发生变化。整个网络在/时刻会有如下一个求属矩阵 步骤1对于所有的初始节点初始化它的信息,获取表如下: 物理位置,在某个矩形区域中的节点,利用FCM算法区 域划分得到c个优化区域集合。 为了得到c个样,得到较合理的分群,将网络中的n m1 uma 个节点x(2=12,…m分为个模糊组,并求每组的其中就是每个节点到已经划分好的区或群首节点 梁类中心(物理群首,使得非相似性指标的价值函数达隶属度,隶属度因子是衡量每个节点与每个已划分的群 到最小划分风城时需要使用评价的价值函数的一般《首之间的关系隶属值的取值则是根据节点群首的有效 化形式如下 邻居节点密度。 N (1) 当节点在脱离网络时,在一个时间范围内的节点与 各个群首的信号强度、距离和相对速度、能量均发生变 l,介于0.1间,必须满足于 化,依据公式 ln=1,k=1,2,…,n (2) c,为模糊组I的聚类中心,经过修正dn值来得到 选择节点隶属度最大的相应的群,建立链路进行通信 d;=1/(X:-Xch)+(, -Xci)I (3)发送请求加入消息,若收到确认消息,则加入;否则,触 发群首选择算法重建以此节点为群首的分群。 为第i个分群中心与第j个节点之间的距离;且m≥1 是一个加权指数。为了算法的运行速率,执行时选择4实验结果与分析 m-1,得到算法的运行时间最小。WCA算法中,每一 本文主要根据三个指标来完成对CABF、LOW-ID、 次选择群首节点时需要在整个网络屮收集节点密度等 wCA、 LEACH算法的分析测试,即群首的个数、重新加 信息,使得耗时过大从而导致络结构史新滞后,但是,入分样的次数、支配集(群首以及样成员的组成的集合) 本文CABF算法只在第一次选择物理群首时通过全网 更新次数。观寮这三个指标与网络节点数、传输距离、 信息交换获取信息,从而完成物理上的区域划分。 步骤2按照初步区域集合,局部处理进行群首选最大位移之间,速度的变化关系。 择,得到c个群首。 对最小算法、WCA算法、 LEACH算法和CABF 算法在NS2中进行仿真,配置了三种实验参数,通过 对由步聚1中得出的c个物理群首,查找其邻居节 无线场景脚本的修改,对追踪 Trace文件设置执行脚本 点,对比局部链路状态,考虑 Packet数据包,从中找出能 和相关文件,产生实验数据,最后对实验数据进行分析 量大于阀值 Thread( Energy0)的最大链路节点作为群 首;否则,选择具有最大能量的节点作为样首;若无满足和对比。实验参数如表2设置。 前两点,则将物理群首加入群首集合中。在信号范围内 表2所有实验的参数设置 的有效节点,则会互相建立有效通信链路。在节点移动 Parameter means values 的情况卜,用链路度来评价节点样首的结构能体现群的 Number of node 25,50,75,10,125,150 Network 100m×100m 稳妵性, Link zun(X)表示节点的链路度,计算公式如下 max speed Maximum speed of the node 70m;/s link mum(X,=V (4 Transmission range 0~100 可以运川二分法(快速查找)的方法快速得到节点的链 Cluster-head number of CABF content 路度 Pt Pause time 10s max link_nu(X) (5) Simulation time 群首在确定后会给其所有的邻居节点发送激请加41不同节点数量对CABF算法群首变化的影响 入该群的信息,凡是在信号范围内的最大两垗节点都会 在给定传输范围100×100区域内,节点数量为25、 加入该群。此时,邻居节点返回确定加入的信号,并将50、70、100,速度给定范围为40m/s,角度为30°,CABF 状态改为成员节点,同时计算 Packet数据包的p值。 定时器 Timer I(c,t,p)时间为T1=300s, Timer2(c,t,p) 步骤3节点维护 时间T2=0.3s。 1322017,53(13) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 如图1,算法在节点分别为25、50、75、100时,算法算法能以较少的计算量完成群首的更迭 平均群首数量随着节点的传输距离增加而减小并趋于43不同移动速度村群首维持时间的影响 稳定,在最小范围内的节点群首较多,大约保持在节点 四种算法节点数量相同,速度给定范围不同时,验 数量的一半以下。在范围为125m时具有节点数量为8证速度对节点分群有效性的影响及对群结构的维护时 个节点,这是出于群结构随着时间增加具有群体聚合间的影响。在给定传输范围10000区减域内,节点的数 性,这样既能够不超过载又能够保计延迟的减少,使量为100速度在0-50范围,定时器Timn(,p)时间 得节点吞吐量得到提高。CAB算法对于25和100为T=3005,Tm2(,,p)时间T,=03s 节点数都能有较稳定的群首数量,不会因为閃络中节点 从上图3可以看出,四种算法都是随着节点的速度 大量增加而造成节点负载不均。而达到这一效果是由 于算法在选择群首之前采用聚类算法预先对內络节点 的増加维持时间逐渐降低并且趋于岺。相比其他算 法,CABF分群算法在节点维持时间上具有比其他更好 进行区域划分 的优势。对J最小算法,由于选择群首时往往选择 ◆100node ⅠD较小的节点,群首节点能量消耗过大,导致驻留时间 H75 node -50 node 较短,而CABF算法选择相对速度较小,连接度最大且 -25 node 能量人于阈值的情况的节点,导致群首节点能够较长时 间保持整个群结构稳定不变,所以CABF分群算法具有 20 比其他算法更长的驻留时间。 ◆CTU 20406080100125 FL.EACH WCA 图1传输范围对平均群首个数影响 10 4.2不同传输范围对群首选择速率的影响 四种算法节点数量相同,速度给定范围相同时,测 试不同传输范围对四科算法群首选择速率( Cluster head Election ratio,CHER)的影响。CHER依赖丁网络尺寸 Avg moving speed of node 仿真的速度为40ms,给定网络的尺寸大小为350,400 图3移动速度对群首维持时间的影响 450、500、550、600、650、700,节点数量为100,速度给定 范围为40m/s,角度为30°,CABF定时器 Timer(,,5结束语 时间为T1=300s, Timer2(c,t,p)时间T2=0.3s。 本文针对典型算法存在的问题提出CABF算法,依 如图2,随着传输区域的增大,CABF算法群首选探据聚类算法的思想,考虑节点能量、信号强度、节点移动 的速率区域稳定,并且一直保持在095范围上下,相比速度、节点链接度等因素,主要从一大步骤:区城划分、 其他三个算法具有更高的选择速率。开始时由于分群群首选择、群结构维护来完成整个网络中所有节点的群 的准备工作群首选择速率相对较小,一旦随着群首的的刘分和维护。通过三个实验配置,从节点的个数考察 节点被确定,分群处丁稳定状态。由μ的计算公式可以群首变化情况;不同的移动速度考察样首的维持时间 得出,节点之间距离越大对求属度的影响越小,g信不同的传输范围考察群首选择速率,最终表明CABF算 越处稳症状态。并且CABF算法对于除第一次群首 法与传统LOW-ID、WCA、 LEACH算法相比,它的群首 选择之外的群首选择都釆用局部选择,大大节省了群首变化次数较小;在平均速度较快的情况下,群貝有较长 时间损耗 的维持时间。本文的算法在稳定性方面相比传统方法 算法更高。由此看出,当有节点加入或者离开时,CABF有了很大的提高,但仍然在一些不足,这有待今后进 步的研究和改进。 LO s U.8 参孝文献 [1] Zhao Xibin, Hung WN N, Yang Yafei, et aL. 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    2019-09-07
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