1.一种基于K均值算法的双层结构无线传感器网络节点部署方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在目标区域内已知M个目标位置，即集合L＝{l1，l2，…，lm}；传感器节点感知半径Rs与通信半径Rc，中继节点的通信半径 传感器节点位置集合S和基站位置集合 即集合S＝{Φ}和 将基站位置加入中继节点初始位置集合γ，即γ＝{b1}；

步骤2：根据目标位置集合L和三点定圆——随机增量法，计算集合L的最小包围圆半径Rcircle与圆心坐标c1；如果Rcircle≤Rs,将c1加入集合S，即S＝{s1}，其中s1＝c1，转步骤4；否则转步骤3；

步骤3：计算覆盖目标位置集合L所需部署的传感器节点数N与位置集合S＝{s1，s2，…，sn}；

步骤4：如果元素个数|S|＝1,计算欧几里德距离|s1－b1|,并在s1，b1两点间部署个中继节点；否则步骤5；

步骤5：计算覆盖通信传感器节点集合S所需部署的中继节点数O与位置集合γS＝{γs1，γs2，…，γso}，o＝O；

步骤6：对中继节点位置坐标集合

构造完全图G(V，E)，其中V为顶点集合，E为边集合；根据集合E生成邻接矩阵，使用最小生成树算法，获取最小生成树集合MST＝{(vi,vj,|vi‑vj|)},vi≠vj,vi,vj∈V，vi,vj对应的位置坐标分别为γi，γj；

步骤7：计算连通最小生成树集合MST所需部署的中继节点数P与位置集合γγ＝{γγ1，γγ2，…，γγp}；

所述步骤3具体包括下列步骤：

步骤3.1：根据目标位置集合L，使用K均值聚类算法进行K＝2聚类，初始中心选取集合L中位置相距最远的两个目标；

步骤3.2：对于集合L中每一个元素li，计算其应该属于的类；

步骤3.3：对于每一个类，重新计算该类的中心；

步骤3.4：迭代步骤3.2、3.3；直至新的聚类中心与原中心相等；

步骤3.5：对于每一个类，使用计算几何三点定圆算法计算该类的最小包围圆的圆心位置ci与半径Rcircle；

步骤3.6：若该类的最小圆满足Rcircle≤Rs，则将Ci加入传感器节点位置集合S＝{s1，s2，…，sn}，其中s1＝c1，s2＝c2，…，sn＝cn；否则以类中的所有元素更新集合L，并迭代步骤

3.1～3.6；

所述的步骤7具体为：

步骤7.1：删除MST中|vi‑vj|≤R的元素(vi,vj,|vi‑vj|)，更新MST；

步骤7.2：若MST不为空，搜索|vi‑vj|>2R，在vi，vj两点间部署 个中继节点，同时删除MST中|vi‑vj|>2R的元素(vi,vj,|vi‑vj|)，更新MST并提取所有元素中的顶点，并删除相同的点，组成新集合V；

步骤7.3：对集合V使用K均值聚类算法进行K＝2聚类，初始中心选取集合V中相距最远的两个元素的中点；

步骤7.4：对于集合V中每一个元素，计算其应该属于的类别；

步骤7.5：计算新类的中心并迭代步骤7.4，直至新的聚类中心与原中心相等；

步骤7.6：对于每一个类中所有点，计算该类的最小包围圆的圆心ci与半径Rcircle；

步骤7.7：若该类的最小圆满足 则将Ci加入传感器节点位置集合γγ＝{γγ1，γγ2，…，γγp}，其中γγ1＝c1，γγ2＝c2，…，γγp＝cp；否则以类中的所有元素更新集合V，并迭代步骤7.3～7.7；

步骤7.8：删除最终节点部署位置与待连通节点位置相同的部署节点；

步骤7.9：对所有节点重新构造最小生成树，对不连通节点对等间隔插入中继节点以已知通信距离进行连通。