传感器建模问题
物联网中传感器网络的建模与仿真技巧
物联网中传感器网络的建模与仿真技巧随着物联网技术的快速发展，传感器网络在物联网中的应用越来越广泛。
传感器网络是由大量的分布式传感器节点组成的，这些节点可以感知环境中的物理量，并将数据传输到中央处理单元进行处理。
传感器网络的建模与仿真是物联网系统设计和优化的关键环节，能够帮助我们评估网络性能、优化资源分配和避免潜在的问题。
下面将介绍一些物联网中传感器网络建模与仿真的技巧。
1. 选择合适的建模工具传感器网络的建模与仿真可以使用各种建模工具，如WSNsim、OPNET、ns-2等。
选择合适的建模工具需要考虑网络规模、仿真需求和模型的复杂性。
对于小规模的传感器网络，可以选择简单易用的仿真工具；而对于大规模的网络，需要选择具有强大仿真性能和高度可扩展性的工具。
2. 确定传感器节点的物理模型物理模型用来描述传感器节点的位置、移动方式和影响因素。
在建模传感器网络时，需要考虑节点的分布方式和移动规律。
常用的物理模型包括随机散布模型、均匀分布模型和集中式模型。
根据实际情况选择合适的模型，以保证仿真的准确性和真实性。
3. 设置传感器节点的能量模型能量模型是描述传感器节点能量消耗的模型，主要包括节点发射能量消耗、接收能量消耗和电路工作能耗。
正确设置能量模型是评估网络寿命和能耗的重要因素。
需要根据节点的硬件特性和工作负载合理设置能量模型参数，并考虑不同能量模式下的能耗变化。
4. 设计传感器节点之间的通信模型传感器节点之间的通信是传感器网络中的核心功能，其有效性直接影响着网络的性能和能耗。
通信模型应该包括通信协议、路由算法和通信方式。
在建模仿真中，需要合理选择通信协议和路由算法，仿真节点之间的通信过程，包括数据采集、传输、处理和转发等。
通信模型的设计应充分考虑网络拓扑形态、节点之间的距离和信号衰减等因素。
5. 考虑网络的安全性随着物联网中传感器网络规模的不断扩大，网络的安全性成为一个重要问题。
在建模仿真过程中，应考虑网络的安全防护机制，如密钥管理、安全通信和数据加密等。
电气传感器非线性特性建模与误差校正
电气传感器非线性特性建模与误差校正随着科技的不断发展，电气传感器在生产中逐渐得到了广泛应用。
然而，电气传感器的精度受到其本身的非线性特性影响，因此需要对其进行建模和误差校正，以提高其测量精度和稳定性。
一、电气传感器非线性特性简介电气传感器广泛应用于工业自动化中，如温度传感器、压力传感器、位移传感器等。
电气传感器的准确性被大多数用户看作是重要的特征之一。
然而，大多数电气传感器在原理上都存在不可避免的非线性特性。
一般来说，电气传感器的非线性特性来源于下列几个方面:（1）电气传感器材料和制造工艺的缺陷；（2）传感体的尺寸和形状对罗氏等效电路参数的影响；（3）传感体与电极之间存在着界面传递功率的失配。
电气传感器的非线性特性根据等效电路模型可以划分为三类：（1）中间量非线性，即传感器信号随温度、压力或其他物理量的变化而变化；（2）输出量非线性，即传感器的输出电信号与输入量之间存在非线性关系；（3）非线性传递函数，即传感器所采用的传递函数是非线性的。
二、电气传感器的建模电气传感器的非线性特性对于工业自动化等领域的应用而言，必须得到精确的建模和误差校正。
然而，电气传感器的建模需要了解传感器本身的特性和测量环境，因此其建模方法与环境条件息息相关。
电气传感器的建模方法一般可以划分为以下几个步骤：（1）建立传感器的等效电路模型；（2）进行实验测试，获取采样数据，并对数据进行处理；（3）建立建模算法，进行模型参数的估计；（4）进行建模误差优化，最小化建模误差；（5）集成建模模型并进行校准。
在电气传感器建模的过程中，建模算法的选择是至关重要的。
通常使用的建模算法有最小二乘法、支持向量机、神经网络和卡尔曼滤波等。
三、电气传感器误差校正电气传感器的误差校正是为了消除传感器的非线性误差，以提高传感器的精度和稳定性。
电气传感器误差校正的方法包括两种：（1）在线误差校正：在线误差校正是在不终止传感器的采样过程的情况下对原始数据进行校正。
视觉传感器的建模与仿真技术研究
视觉传感器的建模与仿真技术研究视觉传感器是一种流行的传感器类型，广泛应用于机器人技术、自动驾驶、虚拟现实等领域。
为了更好地理解它们的工作原理以及性能，研究人员通常会开发视觉传感器建模和仿真技术。
本文将介绍视觉传感器、视觉传感器建模和仿真的概念、技术和应用。
一、视觉传感器概述视觉传感器是一种用于获取环境图像信息的传感器，它可以用于检测和跟踪对象、进行物体识别和建模等过程。
视觉传感器通常由一个摄像头和一个数字信号处理器组成。
它们使用光学设计的镜头将光线焦到感光元件上，然后将收到的数字信号处理成数字图像。
数字图像可以存储和处理，以便进行图像分析、处理和识别。
二、视觉传感器建模视觉传感器建模是开发虚拟视觉传感器的过程。
通过虚拟视觉传感器，研究人员可以在计算机上模拟实际视觉传感器。
视觉传感器建模通常涉及几种技术。
1. 几何建模几何建模主要用于建立视觉传感器的外部和内部尺寸模型。
外部尺寸模型指的是视觉传感器及其部件的物理长宽高和位置。
内部尺寸模型指的是视觉传感器感光元件、透镜、和光学滤镜的大小、类型和性能参数。
2. 照明建模照明建模用于确定在给定条件下的图像背景和前景的亮度和对比度。
为了确定最佳照明条件，研究人员可以通过虚拟实验模拟不同的照明环境，并观察其对最终图像的影响。
3. 照相建模照相建模用于描述相机最终拍摄的图像。
它包括摄像机设置、图像分辨率、CCD芯片的灵敏度和暴光时间等参数。
三、视觉传感器仿真仿真技术可以让研究人员在模拟环境中测试视觉传感器的性能。
它可以帮助确定传感器的适用范围、优化传感器设计、检验传感器设计和性能、以及预测传感器的表现。
视觉传感器仿真可以涉及不同的方面，包括物体建模、视觉传感器建模、机器视觉算法和仿真平台。
1. 物体建模物体建模是将物体从现实世界转换为计算机中的三维模型。
这些模型可以用于计算机仿真、机器视觉或其他领域。
在视觉传感器的研究中，三维物体模型可以用于虚拟环境中测试传感器的性能。
加速度传感器的基本力学模型
加速度传感器的基本力学模型
加速度传感器是用于测量物体加速度的设备。
其基本力学模型可以通过简化为一个质点来进行描述。
假设加速度传感器的测量原理是基于质点的运动，其底部有一个固定的支撑。
以下是加速度传感器的基本力学模型：
1.质点质量（m）：将传感器看作一个质点，质量为m。
2.弹簧常数（k）：加速度传感器中通常包含一个或多个弹簧
用于测量物体的加速度。
弹簧常数k表示弹簧对受力的刚度。
3.阻尼系数（c）：加速度传感器通常还包含阻尼器，用于减
轻振动和稳定运动。
阻尼系数c表示阻尼器对振动的抑制作用。
4.受力（F）：加速度传感器在测量物体的加速度时，受到外
部作用力F的作用。
这个作用力可以是物体的加速度，或者是其他影响传感器的力量。
根据以上基本力学模型，可以得到加速度传感器的运动方程。
通过应用牛顿第二定律（F = ma），可以将传感器的受力与加速度之间的关系表示为：
F - kx - c*dx/dt = m * d^2x/dt^2
其中，x是质点的位移，dx/dt是质点的速度，d^2x/dt^2是质点的加速度。
kx表示弹簧的恢复力，c*dx/dt表示阻尼力。
需要根据具体的加速度传感器的设计和工作原理，对其力学模
型进行进一步的详细分析和建模。
这个基本模型提供了一个起点，可以在实际应用中进行进一步的改进和优化。
多阶段传感器–武器–目标分配问题的建模与优化求解
Modeling and optimization of
multi-stage senYi-peng1, XIN Bin1,2,3†, CHEN Jie1,2,3
(1. School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China 2. Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China 3. Beijing Advanced Innovation Center for Intelligent Robots and Systems, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) Abstract: Based on the static variant of the sensor-weapon-target assignment (S–WTA) problem, we built a mathematical model for the multi-stage S–WTA problem, with the objective of minimizing the expected remaining threat value of the incoming targets, by dividing the operational process into several interception stages. In order to solve this problem, the multi-stage S–WTA problem was decomposed into two combat resource assignment subproblems. Firstly, a knowledge-based incremental constructive heuristic was proposed to solve the multi-stage weapon-target assignment subproblem. With the obtained weapon-target assignment scheme, a marginal-loss-based constructive heuristic was proposed to solve the multi-stage sensor-target assignment subproblem. Thus, we can obtain valid solutions of the multi-stage S– WTA problem by incorporating the proposed two fast constructive heuristic algorithms with low complexity. A random sampling method based on random permutations (RP) was employed as the competitor, and some simulation experiments were carried out to validate the effectiveness of the proposed heuristic. The computational result indicates that the proposed heuristic outperforms its competitor for most of the test instances, in terms of both solution quality and time cost. Key words: Co-allocation; sensor-weapon-target assignment; heuristic algorithms; cooperative engagement Citation: WANG Yipeng, XIN Bin, CHEN Jie. Modeling and optimization of multi-stage sensor-weapon-target assignment. Control Theory & Applications, 2019, 36(11): 1886 – 1895
传感器的建模过程
传感器的建模过程传感器的建模过程建立传感器的模型，在其原理分析、结构设计、样机研制中起着重要的作用。
一;个符合传感器实际情况的模型，既能充分、准确地揭示出传感器的工作机理，又能有效地指导传感器实际的优化设计、减小盲目性，缩短样机研制过程和处理不同物理量之间的耦合等。
这就是为什么要建立传感器的力学和数学模型的主要原因。
在具体进行传感器建模时，大致可分以下三个过程：首先，由实际问题的本质特征建立传感器的物理模型。
此过程主要针对传感器的基本工作原理进行。
其特点是：简洁、明确、反映了传感器的物理本质。
模型中的每一项都具有鲜明的物理意义。
其次，由物理模型建立传感器的数学模型。
此过程主要根据传感器的基本工作原理，针对传感器的敏感元件进行。
其特点是：包含了传感器的结构参数、边界条件及其它约束条件；物理待征含蓄，具有较强的抽象性。
最后，求解数学模型。
此过程比较复杂，在求解时应当注意，切不可把它仅仅当作一般的数学问题去研究，而要紧紧围绕上述实际背景有针对性地进行。
在选择具体的数学方法求解时，既要保证解的精确性，又要兼顾解的易读性。
以便于有效地应用于实际问题。
物理模型的建立对传感器整个建模工作至关重要，它既依赖于对传感器工作机理的理解，又依赖于已有的实际工作经验。
数学模型的建立主要取决于传感器相关的技术基础和数学基础，它是保证模型准确、可靠的关键。
数学校型的求解直接影响到整个建模工作的成效和价值。
可见上述三个过程在传感器的建模工作中缺一不可。
它们都要紧紧围绕着实际传感器来进行。
当然，在有些传感器的建模上，物理模型与数学模型的建立也不能截然分开。
vtd传感器建模方法
vtd传感器建模方法
在vtd传感器建模中，常用的方法包括物理建模和统计建模。
物理建模是基于系统的物理原理和运动方程来建立数学模型，可以准确地描述系统的动态特性。
统计建模则是通过对实际数据的统计分析来建立模型，可以捕捉到系统的统计特征。
在物理建模中，我们可以利用运动学和动力学原理来建立vtd传感器的数学模型。
例如，对于速度传感器，我们可以利用车辆的轮胎转速和半径来计算车辆的速度。
对于转向角度传感器，我们可以利用车辆的转向系统和转向角度传感器的输出来建立模型。
对于加速度传感器，我们可以利用车辆的质量和力学方程来计算车辆的加速度。
在统计建模中，我们可以利用实际采集到的数据来建立vtd传感器的数学模型。
例如，通过对大量车辆行驶数据的分析，我们可以得到车辆的速度、转向角度和加速度之间的统计关系。
这样的模型可以更好地反映实际情况，并可以用于预测和优化车辆的行驶性能。
除了物理建模和统计建模，还可以使用机器学习方法来建立vtd传感器的模型。
机器学习是一种通过训练数据来学习模型并进行预测和决策的方法。
通过对大量车辆数据的训练，机器学习模型可以自动学习车辆的行驶特征，并可以用于实时的车辆控制和优化。
总结起来，vtd传感器建模方法可以包括物理建模、统计建模和机
器学习方法。
这些方法可以帮助我们更好地理解和分析vtd传感器的行为，提高车辆的行驶性能。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的建模方法，并不断优化和改进模型，以适应不同的场景和要求。
加速度传感器灵敏度计算数学模型及其求解算法
加速度传感器灵敏度计算数学模型及其求解算法加速度传感器是一种常用的传感器，可用于测量物体的加速度。
它广泛应用于车辆导航、运动监测等领域。
了解加速度传感器的灵敏度计算数学模型及其求解算法，对于准确测量加速度具有重要意义。
首先我们来了解加速度传感器的原理。
加速度传感器利用微机电系统（Micro Electro-Mechanical Systems, MEMS）技术，通过质量加速度和惯性力之间的关系来测量加速度。
传感器内部通常包含一个微小质量的结构，当物体发生加速度变化时，该结构受到惯性力的作用而发生位移。
传感器通过测量这种位移来计算加速度。
灵敏度是衡量加速度传感器的重要指标，它表示传感器输出信号的变化量与物理输入量的变化量之间的关系。
灵敏度越高，传感器的输出信号变化越明显，测量精度也就越高。
因此，灵敏度的准确计算对于传感器的使用具有重要意义。
为了计算加速度传感器的灵敏度，首先需要建立一个数学模型来描述传感器的工作原理。
一个常用的模型是基于质量-弹簧-阻尼（Mass-Spring-Damper）系统，该系统可以较好地描述加速度传感器的工作过程。
在这个模型中，传感器可以看作是一个弹簧与阻尼一起作用的质量块。
基于这个模型，可以得到加速度传感器的运动方程。
假设传感器的质量为m，弹簧常数为k，阻尼系数为c，传感器的位移与加速度之间的关系可以用以下微分方程来表示：m * d²x(t)/dt² + c * dx(t)/dt + k * x(t) = F(t)其中，x(t)表示传感器的位移，F(t)表示传感器受到的作用力。
为了求解这个微分方程，可以使用拉普拉斯变换等数学工具。
通过求解微分方程，可以得到传感器的位移x(t)与加速度a(t)之间的关系。
根据定义，加速度是位移的二阶导数，因此可以得到以下关系：a(t) = d²x(t)/dt²有了这个关系，就可以根据测量到的位移数据计算得到加速度数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
,大学生数学建模竞赛所选赛题：B题我们承诺：我们仔细阅读了数学建模竞赛的竞赛规则。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
参赛队员（签名）：学院年级：联系方式：参赛队员（签名）：学院年级：联系方式：参赛队员（签名）：学院年级：联系方式：✓我们队伍愿意参加暑期数学建模培训，参加全国大学生数学建模竞赛传感器寿命摘要随着通信技术的日益成熟，具有感知能力、计算机能力和通信能力的传感开始在世界范围内出现。
由传感器构成的网络的性能直接影响其可用性，如何评价一个传感器网络的性能是需要深入研究的课题。
在问题一中本文定义了新的传感器定义，当传感器网络传给基站信息比率低于某一值时（本文中的比率值为85%），认为网络寿命已经到期。
问题二根据问题一对于无线传感器网络寿命的定义展开了研究，通过引进簇和簇头方法，实现对于传感器寿命的计算。
按照簇内节点采集一次数据并通过路由方式传给簇头，最终将数据传送到基站所用的时间为一个周期。
以此来计算传感器寿命的多少。
问题二中通过建立随机仿真模拟的模型，计算得到传感器寿命平均值PC=352。
问题三，我们先对三边定位法计算得到35个未知节点坐标分别为（28.6967,76.3695），（8.7543,84.8894），（13.8501,94.9438），（14.3027,69.3039），（2.9229,57.9834），（23.9412,42.1071），（4.7875,30.0939），（16.102,17.5076），（25.0529,5.5002），（7.7361,6.64），（31.5416,17.3411），（38.1709,29.1579），（51.2372,39.4336），（45.1489,48.1974），（46.1266,60.9714），（39.7083,76.4329），（54.41,0.5638），（52.5781,97.9151），（60.0663,80.1532），（83.6512,87.5213），（87.0468,89.0899），（61.019,53.652），（78.9715,58.5569），（67.2289,48.5086），（79.9348,35.9531），（86.581,12.7658），（95.0138,7.1552），（77.7348,13.4171），（65.595,27.2426），（65.7193,35.5503），（27.4263,27.0326），（27.2875,52.7751），（20.5485,58.7658）再运用本文的定位方法，求得35个未知节点坐标分别为（28.801,76.4495），（9.3717,83.5216），（8.567,98.717），（14.34,69.227），（1.258,56.867），（23.9436,42.1779），（4.2929,29.8199），（15.901,17.389），（25.552,10.094），（10.052,9.203），（31.841,17.712），（38.173,29.169），（51.253,39.49），（45.131,48.267），（46.125,60.964），（39.668,76.466），（38.267,92.554），（52.505,98.134），（60.151,80.142），（86.794,88.774），（91.535,91.9105），（94.654,72.664），（78.994,58.56），（67.185,71.744），（71.83,48.54），（80.043,40.136），（94.377,35.494），（85.401,13.357），（92.749,8.452），（77.764,13.388），（65.566,27.366），（65.822,35.619），（27.395,27.003），（27.286,52.774），（20.437,58.94）建立图像与准确值比较两种方法的准确程度，从图形的比较可以看出三边定位法求得的值对准确值的收敛程度不够，本文的提出的定位模型改进了三边定位法，使得结果与实际值更为接近。
问题重述随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器开始在世界范围内出现。
假设无线传感器网络是传感器和基站作为节点组成的网络，网络寿命取决于传感器和基站的寿命。
传感器接受、发送数据均损耗其能量，直至能量为零，则此传感器在此网络中消失，不能传送接受数据信息，该传感器的寿命为零。
为了充分利用每个节点的能量，增加基站接收信息的数量，最大化网络的生命周期。
无线传感器网络的很多应用场合必须知道节点的位置，因此节点定位技术是WSN 的关键技术和研究热点。
然而，在所有节点上都配备GPS 等定位设施成本很高。
因此，一般只在部分节点通过GPS 定位设备获得自身的精确位置，这些节点称为信标节点；而其它未知节点则通过网络连接信息和节点内部相互测距通过几何计算来估计其位置坐标。
RSSI 是一种测距相关的定位技术，它通过接收到的信号强度测定信标节点（xi ，yi ）与未知节点的距离di ，进而根据某种算法计算未知节点的坐标（x ，y ）。
三边测量法是WSN 自定位算法中的一种易于实现，开销小的定位算法。
具体算法如下：根据两点之间的距离公式可列以下方程组：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-+-=-+-=-+-232323222222212121)()()()()()(d y y x x d y y x x d y y x x 解方程得：'1)(B A A A X T T -=⎥⎦⎤⎢⎣⎡----=)(2)(2)(2)(232323131y y x x y y x x A⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-+-+--+-+-=222323222322212323212321d d y y x x d d y y x x B 求解如下问题：1）认为“网络寿命的定义为网络中第一个失效节点的寿命”是不恰当的，请您给出合理的刻画传感器网络寿命的定义。
2）假设在100m×100m 的区域内随机抛洒100只传感器，它们均匀地分布,基站位于场景的中心位置。
传感器节点的初始能量为1000J, 发送信息能耗1J, 传感器节点接受信息没有能耗，节点的通信半径 r =20m 。
网络之间节点通信业务随机产生，请设计算法给出该传感器网络的寿命。
3）请对三边测量法进行改进或提出新的定位模型算法，并分析算法的合理性、优缺点，分别用三边测量法和新算法对附件中的未知节点进行定位，比较两种算法的优劣。
问题分析问题一：由于容错性是传感器网设计的一个基本要求，在节点密集布设的情况下，少量节点的失效将不会对系统的正常工作产生太大影响。
因此，将网络寿命的定义为网络中第一个失效节点的寿命有些牵强。
应当在传感器能正常传递信息的前提下假设出传感器寿命的定义。
问题二：依据问题一制定的传感器寿命定义，引进簇和簇头方法，簇内节点采集一次数据并通过路由方式传给簇头，最终将数据传送到基站所用的时间为一个周期。
而因为传感器节点的通信半径 r =20m ，使得信息传递的增加，节点周围当失效节点数量的增加致使网络有效覆盖率低于门限值m in χ的时候，用随机模拟的方法求得此时周期数，即为传感器的寿命。
问题三：利用三边定位法公式将附件中的信宿节点数据代入，从而求得未知节点的位置，并将三边定位解得的值与精确值图形位置进行比较，观察该方法的拟合度。
对于三边定位法的不足，提出我们自己的定位方法，并根据本文的定位公式，求解出传感器未知节点的位置，同时作图，与精确值和三边定位法求得的值进行图形比较，比较两种方法的优劣。
模型假设（1） 传感器网络仅仅是传感器和基站的节点网络，不受外界影响； （2） 基站作为网络中唯一的信宿节点，基站的能量消耗不予考虑； （3） 节点不传递信息时候能耗为0；（4） 传感器节点同时具备感知两种信号的能力；（5） 影响传感器网络寿命就是取决于传感器节点的寿命； （6） 节点通行半径C R 不小于2倍感知半径S R ，S C R R 2≥符号标明模型建立与求解问题一：将第一个耗尽能量的传感器节点的寿命定义为网络的寿命，在节点密集的布置情况下，少量节点的失效将不会对系统的正常工作产生太大影响。
我们定义当传感器网络传给基站信息比率低于某一值时，认为网络寿命已经到期。
问题二：网络寿命的定义：当最小簇寿命结束后，失效节点数量的增加致使网络有效覆盖率低于门限值的时候，则认为传感器网络的寿命到期。
m in簇寿命的定义：本为将簇内首个节点能量消耗殆尽前盖簇运行的周期数称为簇的寿命。
而网络的寿命最小值则是所有簇的最小寿命，反之则是网络寿命的最大值。
该模型通过簇的能耗向量和簇头的能耗向量来刻画簇在每个周期的向量消耗情况，建立最大化簇寿命的整数线性规划模型。
运用该模型对两种不同分簇的方法进行了比较并对其进行了改进。
基于就近点分簇的改进：本文以100m*100m的范围内，通信半径r=20m，基站位于图形中心位置为例如图1，进行说明：目标区域被划分成4个60m*60m 的小区域，在一定的覆盖率下，该区域至少要满足由4个节点覆盖。
设在该区域内共有m 个初始节点，由基站在其中随机产生一个初始簇头，该区域的最大跳数m ax m ax 40 3.4142(3,4)20D r+∇===∈，又到基站的最大跳数m ax m ax3.1213(3,4)20D r''∇===∈，故该区域以4跳为最大跳数。
簇成员节点在半径20m 之内，因此它们采用单跳方式将探测的信息发送到簇头，而簇头通过多跳方式将数据信息发送到基站Sink 。
就近点分簇机制形成的簇结构下，由于要担当想基站发送数据的任务分簇初始节点对应的分量值始终大于其余节点所对应的分量值。
初始节点需要在每个周期中转发更多的数据，从而过早的将其能量消耗完毕。
为解决这个问题，在保证每个簇连通性的前提下，每个节点均随着簇头的改变来调整到达簇头的路径，从而减少分簇初始节点需要转发的数据量，降低初始节点能量的消耗。
用),(E V G 来表示一个簇结构，其中V 表示点集，E 表示边集。
如图，该图的邻接矩阵称为簇的邻接矩阵，记为A .【1】100m图1 基站则该簇的邻接矩阵为：0001010001100001000001110令向量Te 1,1,1,1,,1=→，则该簇的能量向量ε→=邻接矩阵A*向量e →，能量向量刻画了每一个周期该簇中的各节点将数据发送到簇头的过程中所消耗的能量。