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分簇式DFD算法

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编号 无锡太湖学院 毕业设计（论文）

题目： 分簇式DFD无线传感网络 节点故障诊断算法研究

工学院电子信息工程专业

学 号： 1022158 学生姓名： 应佳晖 指导教师： （职称： ）

秦 毅（职称：助教 ）

2014年5月27日 无锡太湖学院本科毕业设计（论文） 诚 信 承 诺 书

本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）分簇式DFD无线传感网络节点故障诊断算法研究 是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果，其内容除了在毕业设计（论文）中特别加以标注引用，表示致谢的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人、集体已发表或撰写的成果作品。

班 级：电信104 学 号：1022158 作者姓名： 2014 年 5 月 21 日 I

无锡太湖学院 工学 院 电子信息工程 专业 毕业设计论文任务书

一、 题目及专题： 1、题目 分簇式DFD无线传感器网络节点故障诊断算法研究 2、专题

二、课题来源及选题依据 由于许多无法避免的因素影响，更加之WSN通常是运行在无人值守的、人类无法接近的、恶劣甚至危险的环境中，WSN的节点会出现各种故障，这会降低或是去WSN预定的功能，甚至造成严重的损失乃至整个网络瘫痪。所以，我们想到要寻找一种全新方法来解决这些问题。在国外这个研究也是一个新的课题，只是基于理论上，实际应用还有一段时间，在国内刘凯等人提出了一种基于分簇的故障检测算法。算法通过 LEACH 协议对传感器节点进行分簇，然后利用 DFD算法对节点进行故障检测。这种算法在以后有可能能取代传统算法，比较传统算法可以更加精确，提高效率，减少故障的发生率，在各种场合甚至在环境比较恶劣的情况下都能保证工作的正常进行，在以后有非常广泛的应用前景。 II

三、本设计（论文或其他）应达到的要求： ○1、了解基本的无线传感网络结构； ○2、理解WSN的DFD算法原理； ○3、学会对簇头的划分； ○4、能判断簇头是否正常； ○5、设计出分簇式的DFD算法； ○6、用MATLAB对两种算法进行仿真，对比结果； 四、接受任务学生： 电信104 班 姓名 应佳晖 五、开始及完成日期： 自2013年11月11日 至2014年5月27日 六、设计（论文）指导（或顾问）： 指导教师 签名 签名 签名 教研室主任 〔学科组组长研究所所长〕 签名

系主任 签名 2013年11月7日 III

摘要 无线传感网络一般于恶劣地区中工作，这些地区环境往往复杂多变。因此传感网节点易出现故障，而人是难以进入某些环境进行检测的，所以要依靠一种算法机制来进行无线传感网络故障的诊断。但是由于以前的分布式节点故障检测方法(DFD)计算有着较高的复杂性，诊断结果也由于节点故障率的原因可能出现不精确以及计算冗余量大的缺点。因为传统DFD算法有以上的缺点，本文提出了一种基于传统DFD算法的新算法——分簇式DFD无线传感网络诊断算法。先将各个传感网络节点遵循基于簇头的诊断进行分簇，寻找出可以作为簇头而且已经诊断正常的节点，将其作为无线传感网络的簇头。而诊断将在每个簇内进行。该方法通过多次的信息的采集来避免因为间歇性故障而导致诊断结果不准确的情况。根据故障诊断准确率的理论分析结果以及后期MATLAB仿真实验的结果，可以看出该诊断算法有着较高的故障检测准确率

关键词：故障诊断；DFD算法；分簇式；MATLAB IV

ABSTRACT Wireless sensor networks generally operate in harsh and complex environment. Therefore, sensor network nodes always prone to failure, and people have difficult to reach certain environment for testing , so it must rely on an algorithm mechanisms for testing wireless sensor network. However, the previous distributed fault detection (DFD)algorithm has a high computational complexity , also because of the node failures, the diagnosis result always be inaccuracy and large redundancy. Due to these disadvantages , we proposed a new algorithm , it was called the LEACH-DFD algorithm. First of this algorithm , though the result of wireless sensor network nodes testing , these nodes can be clustered . Find the nodes which worked normal and can be made as cluster heads. The diagnosis should be carried out in each cluster. Because the information has been collected for many times , the method avoided the inaccurate results which caused by intermittent faults. According to the results of theoretical analysis and MATLAB software simulation , we can see that the algorithm has a high accuracy rate in fault diagnosis.

Keywords: Fault diagnosis；LEACH-DFD；Clustering；MATLAB V

目录 摘要 ................................................................................................................................................ II ABSTRACT .................................................................................................................................. IV 目录 ................................................................................................................................................ V 1 绪论 ............................................................................................................................................. 1 1.1 课题的研究背景和意义 ...................................................................................................... 1 1.1.1无线传感网络简介......................................................................................................... 1 1.1.2无线传感网的特点......................................................................................................... 2 1.2无线传感网故障诊断技术的发展 ....................................................................................... 4 1.2.1国外发展现状................................................................................................................. 4 1.2.2 国内发展现状................................................................................................................ 5 1.3 本文主要工作 ...................................................................................................................... 5 2 无线传感网络故障检测算法 ..................................................................................................... 7 2.1 专业术语介绍 ...................................................................................................................... 7 2.2 传统DFD算法 .................................................................................................................... 7 2.3传统DFD算法评价 ............................................................................................................. 9 2.3.1传统DFD算法优势....................................................................................................... 9 2.3.2 传统DFD算法不足...................................................................................................... 9 3 分簇式DFD故障检测算法 ..................................................................................................... 11 3.1 节点分簇的基本原理 ........................................................................................................ 11 3.2分簇式DFD算法 ............................................................................................................... 12 3.2.1分簇式DFD的算法介绍............................................................................................. 12 3.2.2分簇式DFD的算法优势............................................................................................. 15 4 基于MATLAB的仿真 ............................................................................................................ 17 4.1 仿真环境概述 .................................................................................................................... 17 4.2仿真实验 ............................................................................................................................. 17 4.3仿真结果分析 ..................................................................................................................... 19 5 结论与展望 ............................................................................................................................... 21 5.1 结论 .................................................................................................................................... 21 5.2不足之处与未来展望 ......................................................................................................... 21 致谢 ............................................................................................................................................... 23 参考文献 ....................................................................................................................................... 25

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《2024年无线传感网中分簇算法研究》范文

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《无线传感网中分簇算法研究》篇一一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由大量空间分布的传感器节点组成的一种无线网络。

在众多应用场景中，如环境监测、军事侦察、智能家居等，WSN因其高效的数据传输、灵活的拓扑结构和低廉的成本而被广泛使用。

其中，分簇算法是无线传感器网络中一个重要的研究方向，它通过将网络中的节点组织成簇，提高网络的稳定性和数据传输效率。

本文将针对无线传感网中的分簇算法进行深入研究。

二、无线传感网分簇算法概述无线传感器网络的分簇算法是将网络中的节点按照一定规则划分成不同的簇，每个簇内选择一个节点作为簇首（Cluster Head），负责簇内节点的数据融合和转发。

分簇算法可以提高网络的稳定性和数据传输效率，减少数据冗余，提高网络整体的生命周期。

分簇算法主要包含两个阶段：簇的形成阶段和簇内节点的角色分配阶段。

在簇的形成阶段，网络中的节点通过某种策略相互协作，形成多个簇。

在簇内节点的角色分配阶段，每个簇内选择一个节点作为簇首，负责与外部节点进行通信和数据融合。

三、常见的分簇算法及其优缺点1. 低能耗自适应聚类分层型（LEACH）：LEACH是一种典型的分簇算法，通过随机选择簇首来均衡网络能耗。

优点在于简单易实现，但缺点是簇首选择过于随机，可能导致某些区域簇首过于集中或稀疏。

2. 能量感知的树型分簇算法（EEUC）：EEUC算法考虑了节点的剩余能量来选择簇首，能有效均衡网络能耗。

但当节点分布不均时，可能导致某些区域簇首过多或过少。

3. 基于密度的分簇算法（DBCA）：DBCA算法根据节点的密度来划分簇，可以较好地适应节点分布不均的情况。

但当网络规模较大时，算法复杂度较高。

四、改进的分簇算法研究针对现有分簇算法的不足，研究者们提出了一些改进算法。

例如，结合LEACH和EEUC的优点，提出了一种基于剩余能量和节点密度的分簇算法。

该算法在选择簇首时既考虑节点的剩余能量又考虑节点的密度，从而在均衡网络能耗的同时提高网络的连通性和稳定性。

一种基于虚拟网格位置的分簇算法①

一种基于虚拟网格位置的分簇算法①

一种基于虚拟网格位置的分簇算法①王行甫;侯成龙;熊焰【摘要】In order to extend the network lifetime in wireless sensor network, A Routing Protocol Based On The Location Of Grid In WSN(RPLG) was presented. Whole network is divided into some virtual grids and sensor nodes in each gird form a cluster respectively. The cluster head was chosen by the node's location in gird and residual energy. In order to save network energy, cluster members can adjust cluster size according to local information. Simulation results show the proposed routing protocol effectively balances the energy consumption for sensor nodes in wireless sensor networks and significantly prolongs wireless sensor networks lifetime.%为了延长无线传感器网络生命周期，提出一种基于虚拟网格的分簇路由算法 RPLG.该算法将监测区域划分为若干虚拟网格，同一网格内节点自组织成簇.根据节点所在网格位置和剩余能量启动计时器选取本地簇首，且簇内成员可以根据局部的信息调整簇的大小，达到节省能量的目的.仿真实验和分析表明：该协议能均衡网络能量，延长网络的生存时间.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)009【总页数】4页(P195-198)【关键词】无线传感器网络;网格;簇头;生存时间【作者】王行甫;侯成龙;熊焰【作者单位】中国科学技术大学计算机学院,合肥,230027;中国科学技术大学计算机学院,合肥,230027;中国科学技术大学计算机学院,合肥,230027【正文语种】中文1 引言由于无线传感器网络的能量、计算能力和带宽等资源受限, 使得无线传感器网络路由成为一个非常具有挑战性的问题. 传统的分簇路由协议 LEACH存在若干问题: 1)簇头是随机产生的, 且没有考虑节点的剩余能量; 2)LEACH协议无法保证簇头节点均匀分布,将造成某些区域簇头密度过大; 3)簇头到基站(base station, BS)采用单跳通信模式. 根据空间信道模型,随着传输距离的增加, 节点传输数据所需能量就越大.因此, 对于离基站较远的簇头节点, 死亡速度会大大增加. 在LEACH协议的基础上, 国内外研究学者提出了一些改进算法, 例如: HEED(hybrid energy-efficient distributed)分簇协议, PEGASIS协议等. 针对无线传感器网络多跳数据传送过程中遇到的问题, 文献[4]提出一种非均匀分簇的数据传输路由协议. 其核心思想是从概率的角度出发分层和分簇, 使得靠近汇聚节点分层内的簇数量较多, 簇内节点数较少, 而远离汇聚节点的分层内的簇数量较少, 簇内节点较多, 从而均衡能量消耗. 为了提高网络生存寿命, 文献[5]提出了一种采用簇间平衡能耗和簇内不平衡能耗的混合能耗机制的分簇算法. 所有节点被分为大小不同的静态簇,避免了分簇过多或过少. 通过该分簇算法, 有效降低了簇间和簇内通信能耗. 文献[6]提出了一种基于虚拟网格单元的高可靠性路由算法. 算法为每个网络及其簇头节点分配一个虚拟 ID, 节点根据该 ID自主选择其多个下一跳节点, 使数据的多个拷贝在朝向汇聚节点方向上交错传播, 从而提高数据传输的可靠性. 文献[7]提出了基于网格的路由协议(A Routing Algorithm Based on Virtual Grid in WSN, CRVB), 由基站计算出最优网格边距后将网络划分为虚拟网格, 簇内节点分布式的构建近优生成树进行路由; 簇首形成高层链路多跳与基站通信, 各簇可以并发通信, 在节省能耗的同时大大减少了通信时延.本文提出了一种基于虚拟网格位置的分簇算法,簇头选举过程中, 综合考虑节点的位置和能量, 使簇头的分布更趋近于网格的中心部分, 使网络结构更加均衡, 节约簇内传输所需能量, 提高网络生存时间.2 问题陈述利用网格进行分簇, 节点可以不交换信息就找到自己所在的簇, 但是网格固定, 簇的大小也固定了,但是根据CRVB算法中的簇头选择算法, 分簇中能量最高的节点会成为簇头, 并不考虑簇头所在位置, 会导致簇头有很大概率在簇边缘位置出现, 如图1所示,节点A、B分别为簇头节点, b点到A点所需能量明显小于到B点所需能量. 图1 网络模型同样, 如图2所示, 考虑在同一分簇内, 若节点P成为簇头, 则O点和Q点到簇头的能量消耗为而若O点成为簇头, 则P点和Q点到簇头的能量消耗为很明显, 当簇头分布于分簇中央时, 簇内传输能耗消耗最少. 如何保证簇头尽可能分布在分簇中央以及分簇边缘节点的如何选择分簇是本文要解决的两个问题.图2 节点通信模型3 算法3.1 网络模型为了便于研究, 作如下合理的假设:1)传感器节点具有唯一标识, 及相同的初始能量;2)传感器节点随机部署于方形监测区域内, 可通过GPS设备或者定位算法获知自身地理坐标;3)通信基站能能量可以持续供应, 且能与网内所有节点通信;4)所有节点部署之后无法自由移动.采用了与 LEACH相同的自由空间和多径空间传输的能量模型. 无线传感器网络中节点能耗主要由通信能耗和数据处理能耗组成, 其中, 节点发送数据包的能耗与通信环境、传输距离、数据包的大小有关.3.2 算法步骤3.2.1 计算虚拟网格大小按照网络模型中的假设, N个节点随机分布于边长为 R 的正方形区域内. 首先, 基站计算出虚拟网格的边长 D, 保证网格能覆盖全部的监测区域. 文献[1]中提出了最优分簇数:其中, N为节点总数, efs、emp为能量模型参数, M为网络范围, d2toBS为节点到基站的距离.根据最优分簇数可以近似求出网格的边距值 D.假设监控区域为正方形区域, 将之划分为大小均等的正方形网格, 网格数即为簇的数目. 由于网格为正方形方格且所有网格必须覆盖全部区域, 所以必须最优簇数进行取整处理之后求出网格的边距值[7].3.2.2 节点计算网格编号每个节点通过定位算法或者装备GPS装置获得自己的坐标信息, 且通过下式计算属于哪个网格式中 [s] 表示小于s的最大的整数.3.2.3 簇的构建各网格内节点接收到基站的 HELLO_MSG 报文,并计算出自己的网格编号后, 进入簇的构建阶段.成簇的具体流程如下:Step1: 节点根据自身坐标和网格边长计算自身所处网格ID.Step2: 节点启动定时器, 定时器时长T定为:其中Tmax为初始化的固定时间, D为网格边距值,Eres为节点剩余能量, Einit为节点初始化能量.Step3: 节点在定时器结束时向半径为 r的范围内广播 HEAD_MSG报文, 宣布自己成为本分簇簇头,同时将HEAD_LIST设置为0表示自身为簇头节点. 其中HEAD_MSG报文中应该包含本节点的节点编号(NODE_ID)、位置信息(x,y)、分簇编号(C_ID)、节点剩余能量(E).Step4: 节点若在定时器结束前收到其他节点广播的 HEAD_MSG报文, 先将报文信息存储在HEAD_LIST中, 若是本分簇内节点广播的报文则计时器停止, 若为其他分簇节点广播的报文, 则计时器继续计时. 若计时器结束则转 step3, 若计时器停止转step5.Step5: 若计时器停止, 节点将 HEAD_LIST中所有存储的节点信息取出进行比较, 计算出自身节点与存储的簇头节点的距离, 选取距离最小的分簇加入.通过上述簇的构建流程, 能够保证簇头选取过程中综合考虑簇头位置和剩余能量, 让簇头节点尽可能分布与分簇中央; 而普通节点则根据自身与簇头节点距离判断, 加入距离最近的分簇中, 这样就可以解决分簇边缘节点到本分簇簇头距离过远的问题.3.2.4 数据转发阶段:现有的数据转发方式分别为单跳传输和簇间多跳传输. 单跳固然存在很多缺点, 多跳传输同样存在可改进的地方, 比如在靠近基站的分簇会承担过多的数据转发任务, 导致能量消耗加剧, 使网络寿命下降.故本文采用一种单跳和多跳结合的数据转发策略, 根据局部网络的信息来决定转发路由.簇头节点计算自己的评价函数g(ch)值, 然后向它的邻居簇头节点广播消息, 消息包含其节点ID与路由评价函数g(ch)值, 各簇头节点将自身的评价函数值和收到的其他簇头发送的评价函数值进行比较, 若处于其下一跳转发路径上的簇头节点评价函数值小于其自身的评价函数值, 则选择单跳传输, 否则则选择其下一跳转发路径上的评价函数值最高的节点进行转发.路由评价函数如下:其中, a为0～1之间的参数, 为簇头节点剩余能量, Eavg为簇头节点平均能量,为本簇头到基站的距离为簇头到基站的最大距离.4 仿真结果分析为验证本文提出 RPLG算法的性能, 对 RPLG、LEACH、CRVB算法进行了仿真实验, 并对实验结果进行分析总结.本文采用matlab仿真, 仿真参数如下:表1 仿真参数设置参数参数值网络监测区域 160m*160m基站位置 (80,80)节点初始能量 0.5J节点数目 160距离门限d0 87m Eelec 50nJ/bit Efs 10(pJ/bit)/m2 Emp 0.0013(pJ/bit)/m4 EDA 5nJ/bit数据包大小 4000bit 本文主要从剩余节点数和网络消耗总能量两方面对RPLG, LEACH和CRVB协议性能进行了比较和分析.4.1 剩余节点数分析图3表示仿真运行2100轮, 3种协议各自存活节点数目随网络运行分布情况. 由于LEACH协议是这3个协议中最差的, 在网络运行到 50轮时开始出现死亡节点, 1150轮死亡节点数占所有节点的50%, 1300轮死亡节点达90%; CRVB协议比LEACH协议表现优秀, 在第 1050轮开始出现死亡节点, 1200轮死亡节点达到50%, 在 1400轮死亡节点达到 90%; 而本文提出的RPLG协议性能最好, 在第1150轮开始出现死亡节点,在1200轮时死亡节点百分比为82.5%, 大约在1275轮时死亡节点到达50%, 1450轮死亡节点达到90%. 可知,本文提出的RPLG算法在同样仿真条件下, 相同的运行时间, 网络中生存节点是最多的, 尤其在第一个死亡节点的出现时间上更是优于LEACH和CRVB协议.图3 网络生命周期比较4.2 网络消耗能量比较图4 表示仿真进行2100轮, 三种协议网络消耗总能量随网络运行时间的变化. 可以清楚的看到, 无论是RPLG协议还是CRVB协议, 在网络消耗方面都优于LEACH 协议, 而且, RPLG协议由于考虑到了分簇内簇头节点的位置因素和网格边缘位置节点的因素,可以使簇头节点更多的位于分簇中央, 而且分簇边缘的节点可以选择最近的簇头加入其分簇中, 使簇内信息传输能量减小, 最终体现在网络消耗总能量方面优于仅仅考虑能量问题的CRVB协议.图4 网络总能耗比较5 结论本文提出了一种提出了一种基于虚拟网格位置的分簇路由协议, 对传统的仅考虑簇头能量的网格分簇算法进行了改进. 在簇头选举过程中, 当能量充足时,能够保证簇头分布于网络的中央, 均衡网络结构, 同时, 对位于分簇边缘的节点, 不限制加入自身分簇,而是考虑周围分簇距离, 加入最近的分簇中, 通过以上两个策略, 可以大大的减少簇内能量消耗, 从而延长网络的生存时间. 在数据传输阶段, 簇间采用了路由评价函数机制, 将单跳和多跳结合. 仿真结果表明,RPLG协议比LEACH、CRVB协议能耗更低, 可以有效地均衡能量负载, 延长网络的生存周期.参考文献【相关文献】1 Heinzelman WB, Chandrakasan AP, Balakrishnan H, et al. An application specific protocol architecture for wireless micorsensor networks. IEEE Transactions On Wireless Communications,2002,1(4):660-670.2 Younis O, Fahmy S. Distributed clustering in Ad Hoc Senser networks:A hybrid energy-efficient approach. Proc. of IEEE computer and Communications Societies,2004:629-640.3 Lindsey S, Raghavendra CS. Pegasis:pow-efficient gathering in sensor information systems. Proc. of IEEE Aerospace Conference;Aerospace and Electronic Systems Society.2002:1125-1130.4 杨军,张德运.非均匀分簇的无线传感器网络数据传送机制.西安交通大学学报,2009,43(4):14-17.5 向敏,石为人,罗志勇,等.基于混合能耗机制的无线传感器网络分簇算法.仪器仪表学报,2009,30(4):673-678.6 闽斌,周小佳,王厚军,等.基于虚拟网格的无线传感器网络高可靠性路由.软件学报,2009,20(6):1591-1601.7 朱敏,肖震,刘昊霖,等.WSN 中基于虚拟网格的分簇路由协议.四川大学学报,2012,44(5):143-148.。

基于分簇的协作频谱感知算法

基于分簇的协作频谱感知算法

基于分簇的协作频谱感知算法为提高频谱感知的检测性能，提出一种改进式分簇协作感知方法。

在簇内采用最优K-N准则融合每个簇内节点的本地感知结果，在簇间采用指数加权算法融合簇头的判决信息作出最终的判决结果。

理论分析和仿真验证表明，相比传统的分簇协作感知算法，改进式分簇协作感知算法可以获得更优的感知性能。

标签：协作感知；分簇；最优K-N准则；指数加权传统分簇协作感知方法[1]忽略了不同的感知节点在不同位置时对融合中心的贡献不同的问题。

文中提出一种改进式分簇协作感知算法，在簇内采用最优K-N准则进行融合[2]，在簇间根据簇头节点接收信噪比的不同，对感知結果分配不同的权值来进一步提高最终的感知性能。

1 簇间感知算法的改进不同簇的簇头节点接收信噪比不同，若以相同的权重融合不同感知结果，不仅不会突出高信噪比环境的感知优势，而且会加大低信噪比环境对整体感知性能的影响[3]。

基于此，提出一种指数加权因子来动态调整不同感知用户对全局感知性能的贡献，降低低信噪比对用户的协作感知性能的恶劣影响，提高全局感知性能。

假设N个簇头用户的信噪比分别为：SNR1，SNR2，SNR3，…，SNRN，则第i个簇头用户的权系数为：（1）式中E为指数的底数，N为分簇的个数，权系数故指数加权的全局虚警概率Qf、全局检测概率Qd以及全局漏检概率Qm分别为：（2）（3）Qm=1-Qd （4）由于虚警概率同SNR无关，所以全局虚警概率同OR准则[4]下的虚警概率相同，这也就意味着在相同的虚警概率下，提高了高信噪比用户的检测概率对全局检测性能的影响，降低了低信噪比用户的检测概率对全局检测性能的影响，提高了协作频谱感知的检测性能。

2 改进式分簇协作感知过程假设已经通过某种方式将认知无线网络中的认知用户分成若干个簇，在每个簇中选择信道条件最好的CR节点作为簇头，由于每个簇中CR节点的距离都很近，可以认为各CR节点间是理想信道。

则改进式分簇协作感知过程可以描述为：（1）第i个簇内的j个认知节点分别单独进行本地频谱感知，得到感知结果Di，j，并上传感知结果至簇头用户CHi；（2）第i个簇的簇头用户接收本簇内j个CR节点的本地感知信息，并依据最优的K-N准则融合簇内CR节点的感知信息并作出决策Di=f（Di，1，Di，2，…，Di，j）；（5）（6）（3）i个簇的簇头用户CHi分别将各自的决策信息Di发送给融合中心（FC）；（4）FC根据每个簇头节点接收信噪比（SNR）的不同按照指数加权的方法，确定最差信噪比用户的感知性能下降的倍数p，并求得给每个簇头节点的权值？棕（i），并对Di作出最终判决D=g（D1，D1，…，Di）。

分簇式路由协议范文的井下监控系统设计

分簇式路由协议范文的井下监控系统设计

分簇式路由协议范文的井下监控系统设计知识与技术分簇式路由协议的井下监控系统设计-11A＼image1.png>节点间的通信距离。

活动节点和虚拟网格的划分影响着网络能耗，当活动节点位于网格的中间位置时，其接收本网络内其他节点数据消耗的能量最少[5]，虚拟网格划分为六边形的结构要在网络的能耗和连通方面性能更加优越[6]。

2.2数据包的定义簇头节点的确定需要通过节点所发送的hello数据包的信息进行确定，根据系统的需求，本文采用的hello包的格式如表1所示。

数据包内包含了GAF算法所需的节点ID、簇ID、剩余能量、与区域中心点的距离和更新时间等信息。

更新时间采用定时器知识与技术分簇式路由协议的井下监控系统设计-11A＼image3.pdf>进行计算，表明当前节点处于活动状态的时间，一旦簇头节点确定后，更新时间即进入到倒计时的状态，当时间为0，网络重新选择簇头节点。

2.3分簇式算法的设定考虑到簇头选择的复杂程度和能量均衡，本文的分簇式算法在GAS算法的上，按照如下方法进行。

1）虚拟网格的划分仍然按照正方形划分。

2）簇头的选择除了要考虑簇头位置距离中心位置的大小，还要考虑该节点的能量大小，权值各自设定为0.5，从而均衡网络节点的消耗。

2.4簇头选举过程簇头节点主要负责路由转发的功能，网络节点处于状态，普通节点通常处于休眠状态，只有当系统发送命令或是遇到紧急情况时，普通节点转为状态。

普通节点通过簇头节点间的多跳实现数据传输，区域网格的普通节点与簇头节点直接通信，1）初始化设置网络的地理位置信息，包括网络节点位置，区域网格的划分，区域中心点的位置等信息。

2）确定节点所属的区域网格，计算与区域中心点的距离值3）发送hello包，包括节点的ID，簇ID，剩余能量和与中心的点的距离值。

4）计算簇头节点的概率值。

5）选用概率值最大的网络节点作为虚拟网格的簇头节点，其他节点设定为休眠格式。

当簇头节点失效或是达到网络更新时间，重新选定簇头节点。