改进的FCM算法在UASN分簇中的应用

分簇路由算法是水声传感器网络的关键技术之一,在具有严格能量约束的水声传感器网络中,如何达到节点在网络中均匀分布并且延长网络寿命一直是水声传感器网络路由协议中的难题.针对改善网络中的能量消耗和延长网络生命周期这两个目的,将水声传感器节点分簇路由问题建模为样本空间的模糊聚类划分问题,采用一种基于改进的模糊C-均值聚类算法竞选簇头节点完成分簇,在计算初始化聚类中心过程中充分考虑节点能量衰减和节点的距离这两个因素,有效解决了原算法中初始聚类中心的随机性问题,避免陷入局部最优.同时结合聚类粒度原理选取最佳簇头个数.仿真结果表明,与基于模糊控制的CEFL算法相比,该算法明显改善了网络中能耗的均衡性,有效地生成了合理的簇结构,并且延长了网络生命周期