专利名称：：一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略的制作方法
技术领域：
：无线传感网络系统的能耗管理方法的
技术领域：
，特别是移动节点的能耗管理技术。
背景技术：
：在无线传感器网络中，覆盖与能耗是一组矛盾，即随着覆盖程度提高，能耗也随之增加，研究如何在满足区域覆盖要求的同时降低网络总能耗，即研究覆盖能耗平衡优化具有重要意义。通常采用的覆盖能耗平衡优化方法有冗余部署节点，根据目标实时状况，使节点轮换“活跃”和“休眠”的节能覆盖方案，这以投入大量的冗余节点为代价；通过调整节点位置进行动态布局优化，如果节点位置调整后依然存在较多的感知重叠区域，仍然会产生不必要的能耗；对于随机部署的固定节点，通过调节节点的感知距离达到节能覆盖，但如果节点分布不均匀，将会降低节能覆盖效果。
发明内容无线传感器网络由大量部署在观测环境中的传感器节点组成，布局灵活、协同处理能力强，被广泛应用于目标跟踪、环境监测、工业控制等领域。网络对目标区域的覆盖程度以及网络能耗是衡量其性能的重要指标。通常情况下，网络覆盖与能耗是一组矛盾，即随着覆盖程度提高，能耗也随之增加，所以研究如何在满足区域覆盖要求的同时降低能耗，即研究覆盖能耗平衡优化具有重要意义。通常在无线传感器网络中，采用冗余部署节点，根据目标实时状况，使节点轮换“活跃”和“休眠”的节能覆盖方案；近年来，无线传感器网络动态布局优化得到广泛关注，该类方法根据监测环境，以提高网络区域覆盖率为优化目标，动态地实现无线传感器网络布局优化，降低网络能耗。随着感知距离可调的传感器节点的出现，基于节点感知距离调节的平衡覆盖能耗的方法也逐渐引起重视，该类方法主要是通过设定合理的节点感知距离，使得网络在满足覆盖要求的同时降低能耗。本发明针对节点感知距离可调的无线传感器网络，提出一种基于粒子群算法，实现覆盖、能耗平衡的动态网络布局优化策略。首先通过粒子群算法优化网络中节点的布局，减少感知重叠区和感知盲区，提高区域覆盖质量；然后在保证一定的区域覆盖质量的前提下，通过调整节点感知距离，进一步减少感知重叠区，降低网络能耗，延长网络寿命。图I是仿真实验I结果的示意2是仿真实验2结果示意3是仿真实验3结果示意4是三种优化方法的仿真实验结果示意图具体实施例方式下面就本策略的具体实施过程及通过附图和具体仿真实验对本发明做进一步详尽的说明。步骤一基于粒子群算法的无线传感器网络动态布局优化。过程如下I)初始化无线传感器网络传感器节点位置，每个节点的感知半径ri(i=,..,N)=r,rGR，且为一个固定值，计算网络的初始覆盖率。2)设种群规模为m，生成各粒子的初始位置和速度，设置粒子的个体最优适应值和全局最优适应值均为网络的初始覆盖率。3)根据无线传感器网络覆盖性能评价方法计算各粒子适应值。4)将各粒子的当前适应值和个体最优适应值、全局最优适应值比较，并根据式(11)-(12)更新个体最优位置Pid、全局最优位置Pgd、当前速度Vid和当前位置xid。5)如果达到停止条件(达到预设最大迭代次数MaxDT或者预设适应值)则停止，输出运行结果，否则返回步骤3)。步骤二覆盖能耗平衡优化算法设计。在对无线传感器网络布动态局优化的基础上，进行覆盖能耗平衡优化。设传感器节点已根据网络布局优化完成位置迁移，每个节点感知半径的调整范围为O-Hr为网络动态布局优化中设置的一个固定值)，最大速度限额Vmm=0.IXr,当vi&>Vmm,令vi&=Vmaxr；当Vitt<Vmaxr时，则令Vit=-VmaxrO当粒子离开搜索空间时,假如Xit>T,设Xit=r，假如Xitt<r，则设xi&=O。基于粒子群算法的无线传感器网络覆盖能耗平衡优化算法设计如下I)初始化传感器节点感知半径，为保证一定的初始覆盖率，避免陷入局部最优，设置节点感知半径为r-r/2之间的随机数，设置覆盖率阈值Cth，设置节点感知距离可调范围R为0r。2)计算经动态布局优化后，覆盖能耗平衡值小。3)设定种群规模m，生成各粒子的初始位置和速度，设置粒子的个体最优适应值和全局最优适应值，这两个值均为经动态布局优化后网络的覆盖能耗平衡值小。4)根据无线传感器网络覆盖及覆盖能耗优化性能评价方法计算各粒子覆盖率和覆盖能耗平衡优化适应值。5)将各粒子覆盖率和Cth比较，将各粒子的当前适应值和个体最优适应值、全局最优适应值比较，并根据式(11)-(12)更新个体最优位置Pit、全局最优位置P*、当前速度Vidr和当前位置xi&。6)如果达到停止条件(达到预设最大迭代次数MaxDTr或者预设适应值)则停止，输出运行结果，否则返回步骤4)。步骤三覆盖能耗平衡优化仿真实验。假设在边长为20m的正方形监测区域中部署N个感知距离可调的移动传感器节点，感知距离的调节范围R为0r(设r=5),每个节点感知半径!TiGR，当=0时,节点处于休眠状态。测量可靠性参数匕=0.5ri，无线传感器网络监测区域覆盖率阈值Cth=O.9,概率模型测量参数为Ct1=La2=O,^1=Id2=O.5,加速因子C1=C2=I,调整系数η=1，Θ=1，MaxDT=500，MaxDTr=300，采用主频为2.26GHz的PC机在Matlab环境下仿真。实验I。Sn=20,每个节点的初始感知半径;ri(i=1...,N)=r,初始化随机部署后传感器节点位置如图1(a)所示，网络的初始区域覆盖率QaMa=86%，覆盖能耗平衡值Φ=O.0086。采用粒子群算法进行动态布局优化，以网络的区域覆盖率为优化目标，调整传感器节点位置；在此基础上，在满足Qa_SCth的前提下，以为优化目标，采用粒子群算法进行覆盖能耗平衡优化，调整传感器节点感知距离。优化后监测区域中传感器节点的布局情况如图1(b)所示，节点较为均匀地分布在监测区域中，其中有8个节点处于休眠状态，其他12个节点处于感知状态且感知距离各不相同，网络的覆盖率Qmea=90%，覆盖能耗平衡优化值=0.0162。实验2。设N=25,每个节点的初始感知半径;ri(i=1...,N)=r,初始化随机部署后传感器节点位置如图2(a)所示，网络的初始区域覆盖率Qara=87.81%，覆盖能耗平衡值Φ=0.0070。覆盖能耗平衡优化后监测区域中传感器节点的布局情况如图2(b)所示，共有14个节点处于休眠状态，处于休眠状态的节点比实验I增加了6个，11个节点处于不同感知距离的感知状态，网络的覆盖率Qmea=90%，覆盖能耗平衡优化值Φ_=O.0151。实验3。设N=30,每个节点的初始感知半径;ri(i=1...,N)=r,初始化随机部署后传感器节点位置如图3(a)所示，网络的初始区域覆盖率Qmea=89.6%，覆盖能耗平衡值Φ=0.0060。覆盖能耗平衡优化后监测区域中传感器节点的布局情况如图3(b)所示，共有18个节点处于休眠状态，处于休眠状态的节点比实验2又增加了4个，12个节点处于不同感知距离的感知状态，网络的覆盖率Qmea=90%，覆盖能耗平衡优化值Φ_=O.0158。从以上实验结果可见，采用覆盖能耗平衡优化能有效减少感知盲区和感知重叠区，提升覆盖能耗平衡值。为进一步验证覆盖能耗平衡优化的有效性，采用以下三种优化方法，比较达到相同区域覆盖率时各自的网络能量消耗。本发明方法(方法I)。按照LinZhuliang,FengYuanjing.Optimizationstrategyofwirelesssensornetworkscoveragebasedonparticleswarmalgorithm[J].ComputerSimulation,2009,26(4):190-193.提出的无线传感器网络布局优化思想,采用粒子群算法进行动态布局优化，通过调整传感器节点位置，提高网络监测区域的覆盖率(方法2)。传感器节点感知半径HreR)根据所要达到的区域覆盖率目标来设定。按照WuJandYangS.Coverageissueinsensornetworkswithadjustableranges[C]·InternationalConferencesonParallelProcessingWorkshops,Montreal,Quebec,August2004:61-68.提出的基于节点感知距离调节的节能覆盖优化思想，对于随机部署的固定节点，通过调节节点的感知距离，使得网络监测区域的覆盖率Q_a^Cth的前提下，网络能量消耗最低(方法3)。在边长为20m的正方形监测区域中部署N个感知距离可调的移动传感器节点，实验参数同4.1，当N=20、N=25、N=30时，分别采用上述三种优化方法进行20次独立优化仿真实验，实验结果如图4所示。由图4可见，当监测区域中部署传感器节点数较少(N=20)时，方法3中节点为随机部署，存在较多的感知盲区，Qarea最大值只能达到90%左右，方法2较方法3有效；当监测区域中部署传感器节点数增加(N=25,N=30)，在区域覆盖率要求较低时，方法3的感知距离调整能有效减少感知重叠区域、降低网络能耗，覆盖能耗平衡优化值优于方法2，随着区域覆盖率的增加，方法3中由于感知盲区的存在，优势逐步消失，方法2优于方法3;采用方法I能有效减少感知重叠区域和感知盲区，其覆盖能耗平衡优化值始终高于传统方法(方法I、方法2)，由于覆盖能耗平衡优化值为区域的覆盖率Qma和网络总能耗E之比，所以当区域覆盖率相同时，方法I的网络总能耗E最小，从而证明了该策略的有效性。权利要求1.一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略，其特征在于在该特定无线传感网络系统中，网络中的固定节点提供一种预激活机制，移动节点通过这种预激活机制调节自身的睡眠周期来获得最大的生命期同时确保正常的通信。假设无线传感器网络监测区域A为二维平面，在该区域上投放参数相同的N个传感器节点，节点感知半径r,通信范围C,传感器节点表示为K{k1;k2,···,kN}设传感器节点k1的位置为(Xi，yi)，监测目标M位于(X，y)，则监测目标M与传感器节点h的距离为2.在对无线传感器网络布动态局优化的基础上，进行覆盖能耗平衡优化。设传感器节点已根据网络布局优化完成位置迁移，每个节点感知半径的调整范围为O-Hr为网络动态布局优化中设置的一个固定值)，最大速度限额Vmm=0.IXr,当vidr>Vmm,令vidr=Vmaxr；当Vidr<Vmaxr时，则令Vidr=。当粒子离开搜索空间时,假如Xi&>T,设Xi&=T,假如Xit<r,则设Xi&=O。基于粒子群算法的无线传感器网络覆盖能耗平衡优化算法设计如下步骤一初始化传感器节点感知半径，为保证一定的初始覆盖率，避免陷入局部最优，设置节点感知半径为r-r/2之间的随机数，设置覆盖率阈值Vth，设置节点感知距离可调范围R为0r。步骤二计算经动态布局优化后，覆盖能耗平衡值小。步骤三设定种群规模m，生成各粒子的初始位置和速度，设置粒子的个体最优适应值和全局最优适应值，这两个值均为经动态布局优化后网络的覆盖能耗平衡值小。步骤四根据无线传感器网络覆盖及覆盖能耗优化性能评价方法计算各粒子覆盖率和覆盖能耗平衡优化适应值。步骤五将各粒子覆盖率和Cth比较，将各粒子的当前适应值和个体最优适应值、全局最优适应值比较，并根据式(11)-(12)更新个体最优位置Pit、全局最优位置P*、当前速度Vidr和当前位置xi&。步骤六如果达到停止条件(达到预设最大迭代次数MaxDTr或者预设适应值)则停止，输出运行结果，否则返回步骤四)。全文摘要在无线传感器网络中，对目标区域的覆盖程度以及网络能耗是衡量其性能的重要指标，通过对节点的合理配置，有利于保证网络覆盖，平衡网络能耗。针对节点感知距离可调的无线传感器网络，提出了一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略，本策略以满足一定的网络区域覆盖质量为前提，以覆盖能耗平衡为优化目标，采用粒子群算法，首先对网络中的节点布局进行动态优化，在此基础上通过合理调整节点感知距离，使得网络覆盖能耗性能最优。仿真结果表明，与传统节能覆盖方案相比，本策略能够有效减少感知重叠区和感知盲区，提高网络区域覆盖质量，降低网络能耗。文档编号H04W84/18GK102647726SQ20121004278公开日2012年8月22日申请日期2012年2月17日优先权日2012年2月17日发明者华驰,王辉,顾晓燕申请人:无锡英臻科技有限公司