39、自组织资源感知的自组网聚类算法解析

自组织资源感知的自组网聚类算法解析

在无线自组网领域，高效的聚类算法对于优化网络性能至关重要。本文将深入探讨一种自组织资源感知的聚类算法，该算法旨在创建多跳集群，同时确保每个集群拥有最少的资源，并最小化集群内部的通信成本。

1. 研究背景与目标

在我们的研究中，正在开发一个名为NanoOS的小型分布式操作系统，用于传感器网络。为了在硬件资源受限的节点上提供更多功能，我们将操作系统和应用服务分布在网络节点之间。为此，我们需要一种有效的聚类算法来组织网络，使得每个集群都有足够的资源来运行操作系统和应用实例。

2. 相关工作

目前，已经有多种聚类算法用于自组网。一些算法旨在找到网络的最大独立集（MIS），并结合支配属性，确保独立性（没有两个簇头是邻居）和支配性（每个普通节点至少有一个簇头作为直接邻居）。这些算法通常导致节点与簇头之间的距离为1跳。

还有一些多跳聚类算法，如Max - Min D - Cluster Formation，旨在构建节点与簇头距离最多为d跳的集群；Budget Approach试图将自组网划分为大小接近给定值的集群；Upper and under bound approach则考虑了集群大小的上下限，但允许集群之间有小的重叠。

与这些算法不同，我们的聚类算法追求的目标是：所有集群应拥有最少的资源（下限不是由节点数量决定，而是由资源量决定），并尽量减少集群内部的通信成本。

3. 最小内部通信聚类问题

我们将自组网建模为无向图$G = (V, E)$，其中$V$是无线节点的集合，边${u, v} \in E$当且仅当节点$u$和$v$之间建立了通信链路。每个