面向水下自组织网络的分层式协作路由方法及系统

摘要

本发明公开了面向水下自组织网络的分层式协作路由方法及系统，水下自组织网络簇内节点将采集的数据转发给对应的簇头节点，簇头节点将数据传输给上层的簇头节点，最后的簇头节点将数据通过水面层的节点将数据转发给汇聚节点；簇内节点将采集的数据转发给对应的簇头节点，将参与通信的节点设定为：源节点、中继节点和目的节点；源节点同时向中继节点和目的节点进行广播，在目的节点处进行阈值预判，利用噪声门限来判断传输信号质量；如果目的节点处所接收到的信号质量低于噪声门限值，将启动中继节点进行数据的协作传输。该方法提高网络的数据传输率和生存能力，形成的系统为水下自组织网络在实际的海底观测网络中进行应用提供了重要保障。

权利要求

1.面向水下自组织网络的分层式协作路由方法，其特征是，包括：将水下自组织网络的部分节点划分为簇头节点和簇内节点；簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，簇头节点将数据整合后，传输给其上一层的簇头节点，经过层层转发后，最后一个簇头节点将数据传输给水面层的节点，水面层的节点将数据转发给水面上最近的汇聚节点；

簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，包括：将参与通信的节点设定为：源节点、中继节点和目的节点；

源节点同时向中继节点和目的节点进行广播，在目的节点处进行阈值预判，利用噪声门限来判断传输信号质量；

如果目的节点处所接收到的信号质量低于噪声门限值，将启动中继节点进行数据的协作传输。

2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述将水下自组织网络的部分节点划分为簇头节点和簇内节点，具体步骤包括：S1：在水下部署传感器节点，构成水下自组织网络；

S2：将水下自组织网络划分为若干层，最靠近水面的一层即为水面层，水面层内的节点不划分簇区域，对非水面层的每一层挑选簇区域，对每个簇区域选举簇头节点；每个簇区域内包含一个簇头节点以及若干个簇内节点。

3.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述方法，还包括：在完成一轮数据传输之后，簇头节点CH将根据群集成员的剩余能量确定其自己的群集平均能量，如果自己的群集平均能量小于网络阈值能量，则群集将在该层进行重构，并且将重新选举簇头节点CH；路由信息同样进行更新。

4.如权利要求2所述的方法，其特征是，将水下自组织网络划分为若干层，具体步骤包括：按照设定的通信半径，将水下自组织网络划分为若干层。

5.如权利要求2所述的方法，其特征是，对非水面层的每一层挑选簇区域，具体为：对非水面层的每一层采用聚类算法挑选簇区域。

6.如权利要求2所述的方法，其特征是，对每个簇区域选举簇头节点，具体为：利用贝叶斯公式选举簇头。

7.如权利要求6所述的方法，其特征是，利用贝叶斯公式选举簇头，具体步骤包括：S211：根据簇内每个传感器节点的剩余能量、能耗率和链路质量，计算贝叶斯概率；

S212：对大于等于贝叶斯概率的节点，则视为是簇头节点；

S213：对小于贝叶斯概率的节点，则视为是簇内节点。

8.如权利要求1所述的方法，其特征是，中继节点和目的节点的选择标准为：每个节点在数据传输的过程中，获取自己的深度信息和其他节点的深度信息，并将距自己最近的节点存储到自己的邻居节点集合；

基于信噪比标准来选择中继节点和目的节点。

9.如权利要求8所述的方法，其特征是，所述基于SNR标准来选择中继节点和目的节点，具体包括：预先设定好深度基准dth，选择位于dth指定的边界内同时具有最高剩余能量的m个传感器节点作为候选中继节点；

选择位于dth指定的边界之外同时拥有最高剩余能量的n个传感器节点作为候选目的节点；

从候选目的节点中，筛选出最终目的节点；

选定最终目的节点后，再结合源节点与目的节点的深度差，从候选中继节点中筛选出最终中继节点。

10.面向水下自组织网络的分层式协作路由系统，其特征是，包括：簇头节点和簇内节点，部署在水下自组织网络上，对每一层挑选簇区域，对每个簇区域选举簇头节点；每个簇区域内包含一个簇头节点以及若干个簇内节点；簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，簇头节点将数据整合后，传输给其上一层的簇头节点，经过层层转发后，最后一个簇头节点将数据传输给水面层的节点，水面层的节点将数据转发给水面上最近的汇聚节点；

簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，包括：将参与通信的节点设定为：源节点、中继节点和目的节点；

源节点同时向中继节点和目的节点进行广播，在目的节点处进行阈值预判，利用噪声门限来判断传输信号质量；

如果目的节点处所接收到的信号质量低于噪声门限值，将启动中继节点进行数据的协作传输，即备份并重传数据包。

说明书

面向水下自组织网络的分层式协作路由方法及系统

技术领域

[0001] 本公开涉及水下自组织网络技术领域，特别是涉及面向水下自组织网络的分层式协作路由方法及系统。

背景技术

[0002] 本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

[0003] 海洋面积辽阔资源较多，对海洋的探测已成为当今研究热点。随着科技的发展，自组织网络已经足够适应水下环境，构成水下水下自组织网络。水下自组织网络通常应用于海带观测网，以深水环境为主，由于无线电波会被海水吸收而衰减迅速，通常采用水声通信。水声信号具有较长的端到端延迟，并且由于衰减导致带宽有限，因此高质量的水下路由机制是研究的主要问题。水下数据传输时，数据信号会遭受衰落和路径损耗，无法成功到达目的地或误码率很高。

[0004] 在实现本公开的过程中，发明人发现现有技术中存在以下技术问题：

[0005] 水下路由协议可划分多种，依据是否加入协作机制，分为协作路由协议和普适性路由协议。关于普适性路由，基于深度的DBR(Depth Based Routing)是经典算法之一，感知节点深度作为转发依据，算法简单易懂但能耗大。因此，S.Gul等人提出了一种轻量级深度路由协议(LDBR)，达到能耗最小化，但没有加入路由容错和恢复算法。考虑跨层传输，J.Liu等人提出节能跨层路由协议(RECRP)，不需要考虑节点位置节约能量，但未考虑链路传输质量。S.H.Ahmed提出定向泛洪的智能化协议，包含角度适应和阈值适应动态反映QoS需求，但增加了通信开销。Z.Jianan等人提出基于矢量和能量的路由协议，根据矢量距离确定优先级；再结合能量进行转发但未考虑节点存亡个数。关于协作路由，通过中继节点和主节点用于从源到宿的数据传输，提高了传输可靠性和数据完整性但也增加了网络能耗。S.Ahmed等人提出了自适应协作协议，节点匹配一个单向天线来协作传输减少网络开销，但增加了端到端延迟。T.Tayyaba等人通过引入移动汇聚节点来减少协作通信能耗，由于中继选择严重影响网络性能，还需进一步克服此限制。A.Ahmad等人提出了协同节能路由协议(Co-EEUWSN)，将物理层传输功率和网络层联合优化，提高了数据的到达率却引入了噪声问题。综上所述，目前亟需更合适的综合考虑能耗、信噪比和传输率等问题的水下自组织网络路由方法，来应用在海底观测网中。

发明内容

[0006] 为了解决现有技术的不足，本公开提供了面向水下自组织网络的分层式协作路由方法及系统；

[0007] 第一方面，本公开提供了面向水下自组织网络的分层式协作路由方法；

[0008] 面向水下自组织网络的分层式协作路由方法，包括：

[0009] 将水下自组织网络的部分节点划分为簇头节点和簇内节点；簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，簇头节点将数据整合后，传输给其上一层的簇头节点，经过层层转发后，最后一个簇头节点将数据传输给水面层的节点，水面层的节点将数据转发给水面上最近的汇聚节点；

[0010] 簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，包括：将参与通信的节点设定为：源节点、中继节点和目的节点；

[0011] 源节点同时向中继节点和目的节点进行广播，在目的节点处进行阈值预判，利用噪声门限来判断传输信号质量；

[0012] 如果目的节点处所接收到的信号质量低于噪声门限值，将启动中继节点进行数据的协作传输。

[0013] 第二方面，本公开还提供了面向水下自组织网络的分层式协作路由系统；

[0014] 面向水下自组织网络的分层式协作路由系统，包括：

[0015] 簇头节点和簇内节点，部署在水下自组织网络上，对每一层挑选簇区域，对每个簇区域选举簇头节点；每个簇区域内包含一个簇头节点以及若干个簇内节点；簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，簇头节点将数据整合后，传输给其上一层的簇头节点，经过层层转发后，最后一个簇头节点将数据传输给水面层的节点，水面层的节点将数据转发给水面上最近的汇聚节点；

[0016] 簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，包括：将参与通信的节点设定为：源节点、中继节点和目的节点；

[0017] 源节点同时向中继节点和目的节点进行广播，在目的节点处进行阈值预判，利用噪声门限来判断传输信号质量；

[0018] 如果目的节点处所接收到的信号质量低于噪声门限值，将启动中继节点进行数据的协作传输，即备份并重传数据包。

[0019] 与现有技术相比，本公开的有益效果是：

[0020] 1、针对水下自组织网络的稳定性和能耗性，本公开提出了分层式协作路由方法。利用协作路由来提高到达数据包的准确性，分层路由同时均衡了能耗问题。

[0021] 2、将基于协作路由的中继协作添加到数据传输阶段，这样源节点可以通过多条路径发送相同的数据，使目标节点接收低误码率数据包。与传统的分层协议相比，协作路由可以代替普通的多跳传输，更好地保证水下通道的链路质量。

[0022] 3、平均聚类算法用于对节点进行聚类，而条件概率可用于选择聚类头。在数据传输过程中，中继节点将信号放大并备份数据包，以避免丢包，从而提高了网络的数据传输率和生存能力，为水下自组织网络应用到实际的海底观测网络中提供了重要保障。

附图说明

[0023] 构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

[0024] 图1为第一个实施例的水下自组织网络模型；

[0025] 图2为第一个实施例的水下协作路由模型；

[0026] 图3为第一个实施例的簇内协作路由图；

[0027] 图4为第一个实施例的中继/目的节点选择示意图；

[0028] 图5为第一个实施例的方法流程图。

具体实施方式

[0029] 应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本公开使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

[0030] 需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

[0031] 实施例一，本实施例提供了面向水下自组织网络的分层式协作路由方法；

[0032] 面向水下自组织网络的分层式协作路由方法，包括：

[0033] 将水下自组织网络的部分节点划分为簇头节点和簇内节点；簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，簇头节点将数据整合后，传输给其上一层的簇头节点，经过层层转发后，最后一个簇头节点将数据传输给水面层的节点，水面层的节点将数据转发给水面上最近的汇聚节点；

[0034] 簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，包括：将参与通信的节点设定为：源节点、中继节点和目的节点；

[0035] 源节点同时向中继节点和目的节点进行广播，在目的节点处进行阈值预判，利用噪声门限来判断传输信号质量；

[0036] 如果目的节点处所接收到的信号质量低于噪声门限值，将启动中继节点进行数据的协作传输。

[0037] 进一步地，所述将水下自组织网络的部分节点划分为簇头节点和簇内节点，具体步骤包括：

[0038] S1：在水下部署传感器节点，构成水下自组织网络；

[0039] S2：将水下自组织网络划分为若干层，最靠近水面的一层即为水面层，水面层内的节点不划分簇区域，对非水面层的每一层挑选簇区域，对每个簇区域选举簇头节点；每个簇区域内包含一个簇头节点以及若干个簇内节点。

[0040] 进一步地，所述方法，还包括：在完成一轮数据传输之后，簇头节点CH将根据群集成员的剩余能量确定其自己的群集平均能量(如果该能量小于网络阈值能量)，则群集将在该层进行重构，并且将重新选举簇头节点CH。路由信息同样也会被更新。

[0041] 进一步地，所述S1中，在水下部署传感器节点，构成水下自组织网络；具体步骤包括：

[0042] 将传感器节点随机锚定在水下，形成自组织网络。

[0043] 进一步地，每一个传感器节点上还设有深度传感器，所述深度传感器用于检测当前传感器节点位于水下的深度。

[0044] 进一步地，所述S2中，将水下自组织网络划分为若干层，具体步骤包括：

[0045] 按照设定的通信半径，将水下自组织网络划分为若干层。

[0046] 进一步地，所述S2中，将水下自组织网络划分为若干层，具体步骤包括：

[0047] LN＝Darea/W  (1)

[0048] 其中，LN表示分层数；Darea代表监测区域深度，W表示传感器节点的通信直径；

[0049]

[0050] 其中，Nnum代表传感器节点所在层的序列号，Ndpt代表传感器节点所在深度。

[0051] 进一步地，所述S2中，对非水面层的每一层挑选簇区域，具体为：对非水面层的每一层采用聚类算法挑选簇区域。

[0052] 进一步地，对非水面层的每一层采用聚类算法挑选簇区域，具体步骤包括：

[0053] S201：选择一个节点作为初始群集中心K1，距K1最远的节点作为第二个聚类中心K2；

[0054] S202：选择距离K1和K2都最远的节点作为第三个聚类中心K3，K3是min(d(K3,K1),d(K3,K2))中的最大值；

[0055] 选择距离K1、K2和K3都最远的节点作为第四个聚类中心K4，选择min(d(K4,K1),d(K4,K2),d(K4,K3))中的最大值作为K4；

[0056] 以此类推，选择完所有K个聚类中心；

[0057] S203：在获得K个初始聚类中心之后，使用平均聚类算法对每一层的传感器节点进行聚类，得到簇区域。

[0058] 进一步地，所述S2中，对每个簇区域选举簇头节点，具体为：利用贝叶斯公式选举簇头。

[0059] 进一步地，利用贝叶斯公式选举簇头，具体步骤包括：

[0060] S211：根据簇内每个传感器节点的剩余能量、能耗率和链路质量，计算贝叶斯概率；

[0061] S212：对大于等于贝叶斯概率的节点，则视为是簇头节点；

[0062] S213：对小于贝叶斯概率的节点，则视为是簇内节点。

[0063] 应理解的，根据簇内每个传感器节点的剩余能量、能耗率和链路质量等属性值，计算贝叶斯概率，所述贝叶斯概率为：

[0064]

[0065] 其中，Pi为第i个节点当选簇头的后验概率，Pij即为第i个节点第j个属性的概率，a是节点属性个数。

[0066] 进一步地，所述方法还包括：如果目的节点处所接收到的信号质量高于噪声门限值，则直接进行传输。

[0067] 进一步地，所述目的节点处所接收到的信号质量，为所述目的节点处所接收到的信号的功率值与噪声功率值的比值。

[0068] 进一步地，所述如果目的节点处所接收到的信号质量低于噪声门限值，将启动中继节点进行数据的协作传输，用公式表达为：

[0069] yRD(f)＝αySR(f)gRD+nRD(f)  (4)

[0070] yD＝ySD(f)+yRD(f)  (5)

[0071] 其中，α为放大系数，设定 Eb为传输的信号能量，N0为噪声的功率谱密度。

[0072] 进一步地，中继节点和目的节点的选择标准为：

[0073] 每个节点在数据传输的过程中，获取自己的深度信息和其他节点的深度信息，并将距自己最近的节点存储到自己的邻居节点集合；

[0074] 基于信号噪声比(Signal-Noise-Ratio，SNR)标准来选择中继节点和目的节点。

[0075] 进一步地，所述基于SNR标准来选择中继节点和目的节点，具体包括：

[0076] 预先设定好深度基准dth，选择位于dth指定的边界内同时具有最高剩余能量的m个传感器节点作为候选中继节点；

[0077] 选择位于dth指定的边界之外同时拥有最高剩余能量的n个传感器节点作为候选目的节点；

[0078] 从候选目的节点中，筛选出最终目的节点；

[0079] 选定最终目的节点后，再结合源节点与目的节点的深度差，从候选中继节点中筛选出最终中继节点。

[0080] 所述从候选目的节点中，筛选出最终目的节点；选择函数为：

[0081]

[0082] f(vD)最大值对应的vD即为最优目的节点。

[0083] 所述选定最终目的节点后，再结合源节点与目的节点的深度差，从候选中继节点中筛选出最终中继节点；选择函数为：

[0084]

[0085] 其中，f(vD)是目的节点vd选择函数，f(vR)是中继节点选择函数，ρD是目的节点密度即传输半径所覆盖的节点数与该层节点数之比，表示为ρD＝Nr/Ni。ρR是中继节点密度即所设定的深度值 所覆盖的节点数与传输半径区域内的节点数之比，表示为f(vR)最大值对应的vR即为最优中继节点。

[0086] 水下网络模型：

[0087] 对于水下自组织网络来说，路由协议设计的主要目标是减少网络能耗以及增加吞吐量。部署在水下的传感器节点能量受到约束，电池难以更换。而在节约能源这方面，基于集群的方法是被证明可行的。本公开首先确定水下网络模型，如图1所示，采用分层的方式划分网络。传感器节点被任意锚定在水下自组织网络中。每个节点深度信息可知，通过安装在节点上的深度传感器获取。考虑能量均衡，靠近水面的节点不成簇，定义为水面层。水面层的主要工作是负责转发水下簇头传递过来的数据包，发送到汇聚节点。其他节点按照给定的通信半径进行网络分层，每个簇内包含一个簇头节点(CH)以及多个簇内节点。簇内节点相互协作通信最终转发给簇头，簇头节点将信息融合后层层转发到最近的汇聚节点。在水面上的汇聚节点，水下采用水声通信，水面上可以采用无线电通信方式。当所有节点都完成向汇聚节点的传输，为一个周期，定义为一轮。

[0088] 水下协作路由模型：

[0089] 在水下自组织网络中，环境复杂，节点之间的直接通信可能会由于海水流的影响而丢失，或者可能受到浮游生物的阻碍。因此，协作是避免此类问题的有效方法。如图2所示，协作路由模型由源节点、目的节点和中继节点组成。源节点同时向中继节点和目的节点进行广播，在目的节点处进行阈值预判，利用SNR噪声门限γ0来判断传输信号质量。目的节点处所接收到的信号质量低于门限值，将启动中继节点进行协作传输。考虑节约节点能量问题，规定每个中继节点只能重传一次。

[0090] 协作路由第一阶段中：源节点首先向中继节点和目的节点进行广播。

[0091] ySR(f)＝xSgSR+nSR(f)，ySD(f)＝xSgSD+nSD(f)      (8)

[0092] 水声通信易被多种噪声源影响，例如海底湍流影响，船舶运动，风浪和湍流等。考虑这些因素，本公开给出以下通用水下噪声公式：

[0093] n(f)＝nT(f)+nS(f)+nW(f)+nTh(f)                  (9)

[0094] 其中：

[0095]

[0096] 表1.水下协作路由相关参数符号定义

[0097]

[0098]

[0099] 协作路由第二阶段中：目的节点处首先进行阈值γ0初判，对低于门限值的信号通知中继节点(中继节点的选择将在后续部分给出)进行协作重传，中继传输采用放大转发，在目的节点处进行最大比合并。所接收到的直接传输信号ySD表述成如下形式：

[0100]

[0101] 节点之间所受到的复杂信道衰落可用复数形式表示： |gSD|是符合瑞利分布的衰落幅值，g～(0,σ2)，σ2＝E[|gSD|2]＝1，θSD是相位。于是在目的节点处接收到的功率为

[0102]

[0103] 此时进行信噪比(SNR)阈值判断：

[0104]

[0105] 其中，Pn代表噪声功率。

[0106] 若此时的γSD低于设置的初始值γ0则进行协作路由，表达如下：

[0107] yRD(f)＝αySR(f)gRD+nRD(f)  (4)

[0108] yD＝ySD(f)+yRD(f)  (5)

[0109] 其中，α为放大系数，设定 Eb为传输信号的能量，N0为噪声的功率谱密度。

[0110] 水下分层协作路由算法完整过程：

[0111] 对于水下自组织网络来说，能量消耗通常是个紧迫的问题。由于海水的腐蚀性，水下节点经常被腐蚀而无法回收利用，并且难以更换电池。本公开通过建立适当的水下能量模型来合理地优化网络消耗。水下路由协议需要解决由动态网络拓扑引起的通信问题，海水流量影响节点之间的通信。其次点对点的节点通信不够稳定，存在丢包问题，链路的质量会影响整个网络的性能。因此，本公开提出了一种基于协作的分层路由协议，利用协作路由来提高到达数据包的准确性，分层路由同时均衡能耗问题。整个协议分为两个阶段：分层阶段和传输阶段。分层阶段负责网络划分和节点群集，传输阶段负责协作路由和数据转发。以下详细描述这两个阶段：

[0112] 网络分层阶段：

[0113] 考虑能量均衡，监测网络划分成相同规模的层次。分层数LN可由LN＝Darea/W计算得出，其中Darea代表监测区域深度，W＝2×r代表以节点通信半径为覆盖区域。第一层定义为水面层，不进行层内节点成簇，直接对距离最近的汇聚节点传输信息。每个传感器节点安置了深度传感器，节点深度由传感器自身感应，于是得到每个节点所在层数(即层序列号)如下式得出：

[0114]

[0115] 其中，Nnum代表该节点所在层序列号，Ndpt代表该节点所在深度。

[0116] 重复执行完上述计算，每个节点所在的层序列号都将得到，存于数据包列表里。至此，所有分层完成。

[0117] 接下来，本公开详细介绍利用平均聚类算法挑选簇区域以及贝叶斯公式选举簇头节点(CH)的过程。

[0118] 假设在理想环境中，每层中初始聚类中心为K个，总节点数为N个，那么每层中的总节点数Ni＝N/LN，其中i∈{2,...,LN}。

[0119] 理想下，K的最优个数定义为：

[0120]

[0121] 其中，W为节点通信范围，L×L×L为监测网络范围。

[0122] 考虑到节点分布不均，此算法根据周围节点的密度ρ(感应半径内的节点数与总节点数之比)选择初始群集中心。首先选择一个节点作为初始群集中心K1，距K1最远的节点作为第二个聚类中心K2。然后选择距离K1和K2都最远的节点作为第三个聚类中心K3，它是min(d(K3,K1),d(K3,K2))中的最大值。选择min(d(K4,K1),d(K4,K2),d(K4,K3))中的最大值作为K4。最后依照上述规则选择完所有K个聚类中心。注意，每层都是按照这个方式选定簇区域，直到全部选择完毕。

[0123] 在获得K个初始聚类中心之后，使用平均聚类算法对网络进行聚类，其中方差(集群中平方误差的总和)用作标准度量函数，可以将其定义为：

[0124]

[0125] 其中，x∈Ri表示节点发送距离在通信范围内，X代表节点到汇聚节点之间的距离，Xi为i∈{1,2,.....,k}中k个簇区域的深度信息。

[0126] 收敛域定义如下：

[0127] |E1-E2|<ε               (16)

[0128] 其中，ε为最小值。E1代表当前度量函数，E2代表上一轮度量函数。使用标准度量函数判断分簇区域是否满足收敛域的要求，不满足则重新划分区域，直到满足条件为止。

[0129] 接下来，利用贝叶斯公式选举簇头，首先每个节点计算各自的有效时间Ht，综合簇头选举时间Ti和剩余能量，Ht由下式得出：

[0130]

[0131] 其中，δ[1,0.5]代表避免节点具有相似的剩余能量冲突的任意值，Er指的是它的剩余能量，E0指的是它的初始能量。从上式中可以看出剩余能量越高，它的有效时间越短当选簇头的可能性就越大。节点在Ht内当选成簇头，超过规定时间自动放弃竞争簇头。

[0132] 贝叶斯概率是根据每个节点的剩余能量，能耗率和链路质量这些属性计算得出的。

[0133] 计算会得出两种情况：节点ni是簇头概率P(ni＝H)，或是簇成员概率P(ni＝H′)。

[0134] 本公开计算在群集中彼此成为簇头节点的概率，并且这个最大概率是基于其属性值。

[0135] 在不知道节点属性的前提下节点当选簇头的先验概率P(ni＝H)，在知道节点剩余能量，能耗率和链路质量等属性的前提下当选簇头的后验概率P(ni＝H|xij)，xij代表第i个节点xi的第j个属性。同理有P(ni＝H′)和P(ni＝H′|xij)以及节点属性集的概率P(xij)。

[0136] P(xij|ni＝H)＝(P(ni＝H|xij)*P(xij))/P(ni＝H)                 (18)[0137] 现在，只有两种情况：成为H或者H’。

[0138] P(ni＝H|xij)+P(ni＝H′|xij)＝1从而有P(ni＝H)+P(ni＝H′)＝1。

[0139] 假设已知聚类不是簇头节点，则聚类具有一组可能的属性值的后验概率为：

[0140]

[0141] 后面为了方便表示，xi1,xi2,......,xia＝Xi为这个节点的属性值集。依照上式可以得到以下两个式子：

[0142]

[0143]

[0144] 接下来，属性集Xi由数据包获取已知，该节点成为簇头的概率为：

[0145]

[0146] 由于给定了关于节点的一组属性集Xi，因此它可以处于H或H’状态：

[0147] P(Xi)＝P(Xi|ni＝H)*P(ni＝H)+P(Xi|ni＝H′)*P(ni＝H′)         (23)[0148] 所以这两种状态出现的概率相等，于是综合上述公式，节点成为簇头概率如下所示：

[0149]

[0150] 简化上式，Pi即为节点当选簇头的后验概率，Pij即为已知该节点属性的概率[0151]

[0152] 本公开对上式进行倒数分析，再消去 进行对数分析可得：

[0153]

[0154] 再根据对数性质可得：

[0155]

[0156] 所以，Pi为：

[0157]

[0158] 其中Pi为第i个节点当选簇头的后验概率，Pij即为第i个节点第j个属性的概率，a是节点属性个数。令 则

[0159] 设定Pi，每个簇区域均按照这个概率进行挑选，重复执行直到每层选取完毕。

[0160] 网络传输阶段：

[0161] 水声通信网络中，由于水声信号的传播速率远远低于无线电波，导致在水下传播延迟大大增加，数据包会在相同的时隙里产生碰撞问题。其次声波在水中传播会产生多普勒缩放影响，导致传输信号的扩散，传输不到指定范围。本公开考虑水声信道的特性，假定发送数据经过QPSK调制，采用OFDM减轻码间干扰。本公开的重点在于改进簇内传输方式，与传统水下传输不同，考虑加入协作路由，利用源节点与中继节点组成的协作传输进行备份重传操作。

[0162] 如图3所示，在数据传输阶段，首先各个节点进行广播获取自己以及其他节点的深度信息，将距离自己的最近的节点(以两节点之间的深度差为衡量标准)存储到自己的邻居节点集。接下来进行中继节点和目的节点的选择。传统协作路由中，一般只考虑节点的深度和剩余能量来选择中继节点。因此，未曾假设当传输链路的质量低于正常传输时，中继节点该怎样进行选择。于是，本公开采用基于信噪比SNR标准来选择中继节点更为可靠。

[0163] 本公开预先设定好深度基准dth，以传输半径的3/4为dth，中继节点位于dth指定的边界内同时具有最高剩余能量的节点。目标节点是位于dth指定的边界之外同时拥有最高剩余能量的节点。

[0164] 然后，本公开再结合节点自身深度、周围节点密度和SNR标准筛选出更为适合的中继节点和目的节点。选择伙伴节点后，执行协作路由。如图4所示，伙伴节点选择图。

[0165] 先选定目的节点，再结合源节点与目的节点的深度差DSD给出中继节点选择公式：

[0166]

[0167]

[0168] 其中，f(vD)是目的节点选择函数，f(vR)是中继节点选择函数。

[0169] ρD是目的节点密度即传输半径所覆盖的节点数与该层节点数之比，表示为ρD＝Nr/Ni。ρR是中继节点密度即所设定的深度值 所覆盖的节点数与传输半径区域内的节点数之比，表示为

[0170] 链路质量用SNR标准来判断，表达为：

[0171]

[0172] 中继节点选择成功后，本公开将进行等待，在目的节点处验证此时的直接传输链路质量是否满足门限值，否则使用中继节点执行备份重传操作。簇内节点间协作通信，层层传递直到最后一个目标节点是CH。在将数据包发送到CH之前，数据融合已在目的节点处进行，这减少了CH的处理任务。CH仅负责将数据传输到水面，而水面节点直接传输到汇聚节点。与非协作协议相比集群内部协作可确保数据传输的可靠性，并且预处理可减少CH的负担和网络中断时间。协作路由图如图5所示，以及所提出的协议流程图。

[0173] 在完成一轮之后，CH将根据群集成员的剩余能量确定其自己的群集平均能量(如果该能量小于网络阈值能量)，则群集将在该层进行重构，并且将重新选举CH。路由信息同样也会被更新。

[0174] 本公开提出了一种面向水下自组织网络的分层式协作路由方法，该方法通过将基于协作路由的中继协作模型添加到数据传输阶段，使得源节点可以通过多条路径发送相同的数据，目标节点接收低误码率数据包。与传统的分层协议相比，协作路由可以代替普通的多跳传输，更好地保证水下通道的链路质量。平均聚类算法用于对节点进行聚类，而条件概率可用于选择聚类头。在数据传输过程中，中继节点将信号放大并备份数据包，以避免丢包，从而提高了水下自组织网络的数据传输率和生存能力,为水下自组织网络应用到实际的海底观测网络中提供了重要保障。

[0175] 实施例二，本实施例还提供了面向水下自组织网络的分层式协作路由系统；

[0176] 面向水下自组织网络的分层式协作路由系统，包括：

[0177] 簇头节点和簇内节点，部署在水下自组织网络上，对每一层挑选簇区域，对每个簇区域选举簇头节点；每个簇区域内包含一个簇头节点以及若干个簇内节点；簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，簇头节点将数据整合后，传输给其上一层的簇头节点，经过层层转发后，最后一个簇头节点将数据传输给水面层的节点，水面层的节点将数据转发给水面上最近的汇聚节点；

[0178] 簇内节点彼此之间相互协作通信，将采集的数据转发给对应的簇头节点，包括：将参与通信的节点设定为：源节点、中继节点和目的节点；

[0179] 源节点同时向中继节点和目的节点进行广播，在目的节点处进行阈值预判，利用噪声门限来判断传输信号质量；

[0180] 如果目的节点处所接收到的信号质量低于噪声门限值，将启动中继节点进行数据的协作传输。

[0181] 以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。