Page 249 - 《软件学报》2021年第9期

钟萍 等:一种高效低能耗移动数据采集与无线充电策略 2873

Fig.3 Sample diagram of network partition
图 3 网络分区示例图

3 移动数据收集

3.1 自适应锚点选择方案

为使传感器节点传输至基站的通信能耗尽可能少,本文中选取区域内一部分传感器节点作为锚点,收集其
聚类内节点产生的数据,DCV 移动至各个锚点处收集节点数据.由于锚点需要频繁收发来自其他传感器节点产
生的数据,这为节点的电池开销带来较大的负担.因此,电池能量大以及邻居节点数目尽可能多的传感器节点应
该首先被选为锚点,即 DCV 的数据收集点.
邻居节点的数目和传感器节点的社交性紧密相关,节点的社交性可表示 k 跳之内邻居节点数目占分区内总
节点数目的比例,即节点密度.为计算分区内每个传感器节点的社交性,通过定义连通矩阵 X 表明区域内传感器
节点在 k 跳静态路由之内的邻居节点个数.若传感器节点 i 与节点 j 在 k 跳之内可达,那么 X ij =1;否则,X ij =0.另外,
h
矩阵 X 对角线元素设为 0,这代表了网络中不存在自循环的情况.N 表示区域 h 内的传感器节点个数,该区域内,
节点 i 在 k 跳路由之内的密度ρ i 为
k
∪ ∑ N s _ hop ()i
ρ = s = 1 (3)
i
N h
N s_hop (i)表示传感器节点 i 在第 s 跳邻居节点的集合.随后计算传感器节点 i 在 k 跳之内邻居节点的最小电
池能量 batt(i),其值由公式(4)给出:
batt(i)={min{E j }|dist(i,j)≤k,∀X ij =1} (4)
其中,E j 表示传感器节点 j 的电池能量.为了将传感器节点的能量和社交性综合考虑,本文定义区域内每个节点
的权重 W i 为
W = δρ + β batt ()i + γ E i (5)
i i E E
0 0
其中,δ,β,γ分别表示传感器节点 i 在 k 跳范围内的节点密度、最小电池能量以及自身能量 E i 在计算每个传感器
节点权重过程中所占的比例,且δ+β+γ=1,0≤δ,β,γ≤1;E 0 表示传感器节点 i 所在分区所有节点能量.
接着,根据传感器节点的权重,将一个分区内所有节点从高到低进行排序.首先,选择具有最大权重的传感
器节点作为区域内的锚点,并将其加入锚点队列 A;随后,从权重队列中依次去除与该节点相连的 k 跳邻居节点,
并根据节点权重重新对剩余传感器节点按照升序进行排列;然后,将新队列中权重值最大的节点选为锚点,将新