基于改进K-means和簇结构优化的非均匀分簇路由算法

作者：鲁道刚; 李强; 孙佳

来源：传感器与微系统, 2020, 39(04): 144-147.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2020)04-0144-04

• 无线传感器网络
• K-means
• 非均匀分簇
• 热点
• 集群优化

针对无线传感器网络(WSNs)中数据传输能量消耗不均衡以及"热点"问题,提出一种基于改进K-means算法和簇结构优化的非均匀分簇路由算法。该算法根据节点的邻节点个数和邻域半径两个因子选取初始聚类中心,迭代聚类直到标准度函数收敛,形成初始聚类;集群优化阶段通过引入基于距离和平均剩余能量的加权评估函数对初始聚类进行优化;最优簇结构形成后,在每个集群中根据节点剩余能量和聚类中心位置进行簇头选举;数据传输阶段,采用单跳和多跳结合的方式进行数据转发。仿真实验结果表明:改进后的的算法能有效解决"热点"问题均衡网络能耗,延长网络生命周期。

• 单位
  西南科技大学