介绍
计算技术、无线技术、数字电子学和微电子机械系统（MEMS）的最新进展导致了一类新型低成本、低功耗、小尺寸、多功能设备的诞生。这些设备称为传感器节点、节点或传感器。本质上，它们是由电池供电的无线智能传感器，能够本地处理数据，短距离通信，并与其他传感器形成临时无线网络。这些传感器利用了基于大量节点协同工作的传感器网络思想。传感器网络代表着对传统传感器的重大改进（Akyildiz等人，2002年）。传统传感器可以通过以下两种方式进行部署，要么远离使用复杂技术的大型传感器所要监测的实际现象，要么根据要监测的现象的拓扑区域，利用几个精心设计位置的传感器（Akyildiz等人，2002）。WSN通常由大量传感器节点组成，这些节点密集地部署在现象内部或非常靠近现象的地方。
在无线传感器网络中，传感器的位置无需设计或预先确定。这允许在人迹罕至的地形或救灾行动中随机部署（Akyildiz等人，2002年）。这也意味着传感器网络协议和算法必须具有自组织能力。我们的工作属于创建这样的协议，用于自组织和将节点收集到组或集群传感器网络的另一个独特特征是传感器节点的协同工作。传感器节点配备了车载处理器。传感器节点不将原始数据发送给负责融合的节点，而是使用其处理能力在本地执行简单计算，只传输所需的部分处理数据。此任务通常分配给每个集群.
无线网络文献中的群集用于无线网络管理。管理有两种设计方法。首先，我们维护每个节点中的网络知识，并自行实现管理。这需要在各个节点上承担重要的通信责任。每个节点必须维护到网络中其余节点的路由。在大型网络中，维护路由表所需的消息数量可能会导致网络拥塞。从一个节点到另一个节点的消息传播可能会出现巨大延迟。管理无线网络时使用的第二种选择是识别网络中节点的子集，并赋予他们额外的责任，即作为负责邻近节点群的领导者。领导者也称为集群头（CH），负责管理其组之间的通信和路由。这证明是一个更好的设计选择；然而，必须仔细研究选择簇和CH。CH必须经过精心挑选，并且必须具备使其成为领导者的特定资格（更高的处理能力、更高的能量级别、路由能力等）。在大型网络中，我们可能最终会遇到大量CH，这会导致与第一种方法相同的问题。
聚类本质上是根据特定指标对节点进行分组，例如，对具有特定相似性的节点进行分组（例如，相似的传感器读数或与CH的接近程度）。因此，聚类算法通常试图基于某些相似性找到组件（或数据或节点）的自然组。此外，它还可以找到一组数据集的质心，以便在算法的末尾，节点可以是普通节点，也可以是质心（CH）。为了确定集群成员身份，算法根据应用程序的性质、能量、距离或负载平衡使用不同的度量。群集节点具有以下优点：
- （i）
节约有限的能源资源，提高能源效率。
- （ii）
聚合来自各个传感器的信息。
- （iii）
为网络提供可扩展性和健壮性。
- （iv）
支持带宽重用、更好的资源分配和改进电源控制。
- （v）
本地数据处理导致发送到BS或处理中心的数据少得多。
本文介绍了一种新的无线传感器网络（WSN）中的分簇方法。我们表明，电池感知传感器可以根据电池状态做出聚类决策，并转化为节能的聚类方案。我们的电池感知可靠集群（BARC）算法的结果是：提高了能源效率（通过使用电池感知技术和簇头旋转）、负载平衡（通过限制每个簇头可以支持的节点数）、提高了可靠性（通过引入信任因子）、h级集群层次结构、更好的带宽重用、，并延长了网络寿命。此外，所提出的算法放松了其他算法强加的许多严格假设，例如，在Heinzelman等人（2002年）和Younis和Fahmy（2004年）中，簇头可以直接与基站通信，并且具有固定的通信半径。
本文的其余部分分为以下几部分。在第2节中，我们讨论了无线传感器网络中的一些相关工作，同时强调了它们的缺点。在第3节中，我们介绍并分析了我们的聚类算法。第4节通过仿真展示了BARC的有效性，并使用ns-2模拟器将其与其他聚类技术进行了比较。第5节对本文进行了总结。
