[发明专利]基于PFCM的无线传感网节点充电方法及系统

权利要求书

1.一种无线传感网节点充电方法，其特征是，包括：

初始化无线传感网；

确定无线传感网中各节点的能耗率；

基于各节点的能耗率，采用基于能量约束的模糊C均值聚类算法将无线传感网中的节点分为若干个簇；

采用考虑能量约束的有效性函数对每个簇进行聚类效果分析，得出分析结果；

基于分析结果，确定最佳聚类数及相应的充电小车数；

充电小车根据各节点的充电优先级依次为它们充电。

2.根据权利要求1所述的无线传感网节点充电方法，其特征是，所述初始化无线传感网，指确定无线传感网的规模及节点位置；所述无线传感网分为三个部分：基站、充电小车和节点，基站的位置固定，用于统筹调度充电小车，汇聚节点的数据；充电小车负责对各节点充电；节点负责监测无线传感网，收集周围数据，与基站进行通信，节点在无线传感网中随机分布，位置固定且已被基站知晓。

3.根据权利要求1所述的无线传感网节点充电方法，其特征是，所述确定无线传感网中各节点的能耗率，包括：

节点i的能耗率p_i由数据传输能耗率e_t和数据感知能耗率e_s两部分组成，计算方式如下：

p_i＝e_t+e_s＝(e₀+e₁d^α)b_t+e₂b_s (1)

其中，e₀表示用于编码和调制1bit数据所耗费的能量，e₁表示传输1bit数据至1米远处所耗费的能量，e₂表示感知1bit数据所耗费的能量，d表示传输距离，α表示路径损耗指数，b_t表示数据传输率，b_s表示数据感知率。

4.根据权利要求1所述的无线传感网节点充电方法，其特征是，所述基于各节点的能耗率，采用基于能量约束的模糊C均值聚类算法将无线传感网中的节点分为若干个簇，具体为：

将节点坐标集X＝{x₁,x₂,…,x_n}划分为c个簇，其代价函数如下：

其中，n表示每个簇的节点数量，m表示控制划分模糊性的加权指数，β表示能耗影响因子；u_ik表示节点k隶属于X的第i个模糊子集的隶属度值，满足约束条件：

d_ik表示距离差异值，p_ik表示能耗差异值，计算方式分别如下：

d_ik＝||x_k-v_i|| (4)

p_ik＝||p_k-p_i|| (5)

其中，x_k表示节点k的坐标，v_i表示聚类中心节点坐标，也称为“簇心节点”，p_k表示节点k的能耗率，此时节点i为“簇心节点”，则p_i表示簇心节点的能耗率；

基于能量约束的模糊C均值聚类算法，计算并更新每个节点相对于所有簇的隶属度矩阵U＝{u_ik}_c×n和聚类中心向量V＝{v₁,v₂,…,v_c}，不断迭代直到代价函数收敛，根据代价函数在收敛时所对应的c值，计算出U和V。

5.根据权利要求1所述的无线传感网节点充电方法，其特征是，所述采用考虑能量约束的有效性函数对每个簇进行聚类效果分析，得出分析结果，具体为：

计算簇内节点间的紧密性Ins：

簇内节点间的紧密性表征了每个簇内节点与簇心节点距离的远近程度，其值越小，分簇结果越好；

计算簇间的分离性Sep：

簇间的分离性表征了各个簇中心之间距离的远近程度，其值越大，分簇结果越好；

计算有效性函数值Val：