节点接收数据能耗为：
　　1.2网络节点模型
　　本文假设WSN具有如下性质：
　　1节点具有唯一的ID，均匀分布在监测区域；
　　2所有节点固定并且能量有限，基站位置固定，能量不受限；
　　3所有节点具有相似的能力（处理/通信，并且地位平等，都能充当簇头节点或普通节点；
　　4节点通信功率可调，即节点可以根据距离来调整发射功率的大小；
　　5节点具有位置感知能力，安装具有全球定位系统（Global Positioning System， GPS功能的天线；
　　6采用数据融合技术减少传输的数据量；
　　7每个节点周期执行数据采集任务，并始终有数据传送至基站；
　　8节点都具有与基站直接通信的能力。
　　1.3数据融合模型
　　考虑到簇内部署了大量节点，它们对同一事件采集到的数据是相同或相近的，存在着大量的冗余信息。因此，可以进行数据聚合，即利用传感器节点的处理能力，簇头先对采集到的或收到的其他传感器节点发送的多个数据进行网内处理，消除冗余信息，然后再传输处理后的数据。数据融合的能耗设定为EDA=5nJ/b。
　　2.1基本思想
　　图1所示是网络模型图，图中的圆圈代表簇，簇头节点之间的连线代表簇间多跳传输路径。黑色圆圈为主簇头，灰色为副簇头。本文沿用HEED思想，在利用剩余能量和簇内通信代价函数选举簇头的基础上选举双簇头分担簇头的能量消耗；同时利用位置信息，通过设置合理的层级寻找最佳路径多跳路由向基站上传数据。
　　算法采用轮循环机制，每一轮主要由3个阶段组成：初始化阶段、成簇阶段和簇间多跳路由阶段。首先，节点获取邻居节点信息，通过迭代竞选簇头，建立分簇模型；随后，数据在簇内采用单跳传输，在通过簇头间的多跳路由将数据发向基站。下面主要对算法的成簇阶段和簇间多跳路由构建阶段进行详细描述。
　　2.3成簇阶段
　　成簇阶段分为建立簇间多跳路由阶段和数据传输阶段。成簇阶段节点能量若超过阈值，则根据剩余能量和通信代价函数选举主簇头，并在主簇头覆盖范围内选择剩余能量最多的一个节点为副簇头。利用双簇头平衡簇头能耗，其原理为同一簇中主簇头负责收集其他节点（包括上一层级的副簇头的数据并转发给簇内副簇头，副簇头则进行多跳路由将数据转发至下一层级的主簇头，当下一层级不存在主簇头或存在的主簇头不符合充当下一跳的条件时，则把数据直接发向基站。成簇阶段引用孤立节点最佳中继入簇思想，减小簇头数目。然后根据分簇结果建立多跳路由，进行数据传输。
　　2.3.1主簇头选举
　　本文沿用HEED思想利用剩余能量和簇内通信代价函数来产生簇头。对簇头漏洞问题利用最优中继入簇解决。
　　节点以不同的初始概率在各自竞争范围内发送竞争消息，节点的初始化概率CHp根据下面式（3确定，由式（3随机产生的簇头称为临时簇头。
　　CHp=max（Cp×Er/Emax，Pmin（3
　　其中：Cp是网络中预设的初始簇头所占比例；Er为节点的剩余能量；Emax为节点的初始能量。设置Cp的最小值为Pmin防止簇头选举时迭代收敛速度过慢。为了平衡能耗、减少迭代时间，算法中每个节点开始时都设置一个竞选簇头的能量阈值T。定义：T=Er/nbr，其中nbr为节点周围邻居节点集合的平均能量。当节点的剩余能量小于邻居节点的平均能量时（即T<1，初始化概率CHp为零，使其在迭代过程中无法成为簇头；否则节点进行迭代，并依据式（3按概率随机产生临时簇头。
　　在迭代过程中，通信代价函数Cost再次加入Energy阈值因子：
　　Energy=nbr/Er（4
　　Cost=AMRP*Energy（5
　　这样，进一步增加剩余能量对选举簇头的影响，增加剩余能量较多的节点成为簇头的概率。在每轮的循环中，如果自身的邻居节点中存在临时簇头，并且拥有最小的通信代价函数，则该邻居节点成为最终簇头，否则节点的CHp乘以2进入下一轮迭代。如果该节点的所有的邻居节点中没有临时簇头节点，则该节点按照一定的概率成为临时簇头。
　　在迭代结束后，如果临时簇头的邻居节点中没有节点是临时簇头或者其他临时簇头的代价函数Cost都比该节点大，则该临时簇头就宣布自己成为最终簇头；若节点迭代结束不是临时簇头且节点周围若没有发现最终簇头，节点也宣布自身为最终簇头节点；否则加入Cost值最小的临时簇头。最后簇头用时分多址（Time Division Multiple Access， TDMA方法为簇内每个节点分配向其传送数据的时隙，簇的建立完成。这样产生的簇头，定义为主簇头，用来负责收集簇内节点数据并进行融合。

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