一种无线网络传感器网络覆盖的分布式方法
【专利摘要】本发明公开了一种无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，任务指定完成时间被设为定值，针对如何使得节点对点位置的覆盖最大化建立了数学模型；为求解此模型，任务指定完成时间被按轮进行划分，实现每一轮中如何挑选最合适的工作节点，同时关闭其他冗余节点，使得实际网络寿命大于任务指定时间；此外每一轮中如何选择工作节点的最优工作时间方案，使得节点对点位置的覆盖最大；因此，提出了改进的分布式算法。本发明通过仿真实验，在总有效覆盖时间、网络寿命、平均加权事件探测率和网络节点剩余能量均匀度方面，改进的算法的性能都超过了原来的算法和随机算法的性能。
【专利说明】一种无线网络传感器网络覆盖的分布式方法
【技术领域】
[0001]本发明属于无线网络传感器【技术领域】，尤其涉及一种无线网络传感器覆盖的分布式方法。
【背景技术】
[0002]无线传感器网络是由大量能量有限的微型传感器节点组成，这些节点被随机部署在指定的监测区域，以探测覆盖监测区域中的重要目标。因此，选择合适的节点进行工作，让有限的能量得到合理且有效的利用是无线传感器网络设计的核心，在有限的网络寿命中让节点对关键位置的感知覆盖最大化是无线传感器网络研究的热点之一。
[0003]现有的大多数覆盖算法都是在满足特定区域覆盖的情况下，研究如何延长网络寿命。然而，少有工作主要研究如何让节点对关键位置的覆盖最大化。文献《Spatial-temporalcoverageoptimizationinwireless sensornetworks》和《DistributedCriticalLocationCoverageinffirelessSensorNetworkswithLifetime Constraint))将网络寿命设为定值，选择工作节点最优的工作时间方案，使得节点对关键位置的覆盖最大。不同的是，文献《Spatial-temporalcoverageoptimizationinwirelesssensornetworks》主要石开究对区域的面覆盖，《DistributedCriticalLocationCoverageinWirelessSensorNetworkswithLifetimeConstraint》主要研究对关键的点位置的覆盖,此外,在文献《Spatial-temporalcoverageoptimizationinwirelesssensornetworks》中提出的分布式算法实质上是性能没有保障的启发式算法，而文献((DistributedCriticalLocationCoverage inffirelessSensorNetworkswithLifetimeConstraint》证明了它的算法的近似度为一个常数。然而将网络寿命设为定值的弊端是使得网络不能满足富于变化的任务需求，同时忽视了网络寿命可提高的空间，最终使得节点对点位置的覆盖没有达到最大。因此，对文献《DistributedCriticalLocationCoverageinffireless SensorNetworkswithLifetimeConstraint》进行了改进，目的是在满足任务指定时间的前提下，使得节点对点位置的覆盖最大，同时让实际网络寿命大于任务指定的时间。
【发明内容】
[0004]本发明实施例的目的在于提供一种无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，旨在解决现有的算法将实际网络寿命设为常量，不能很好的满足动态的任务要求，因此忽略了实际的网络寿命可以提升的空间，从而使得总的有效覆盖时间没有到达最大的问题。
[0005]本发明实施例是这样实现的，一种无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法包括:
[0006]将任务指定完成时间设为预设网络寿命，并将设为常值的预设网络寿命L按轮来划分为I轮，每一轮时间为1，在每一轮中通过筛选最大额外有效覆盖时间大于零的节点进行工作，其他冗余节点关闭探测功能进入睡眠；[0007]在每一轮挑出合适的工作节点后，通过比较工作节点与邻居工作节点之间的最大额外有效覆盖时间和剩余能量来选择最优的工作时间方案，从而使得每一轮中总的有效覆
盖时间最大，工作节点Si额外有效覆盖时间为:% = Σ Μ/)χΔ7；，其中R(i)表示节点
Si覆盖的点位置集合，w(i)表示点位置Pj的重要性系数，即Pj的权值T表示点位置Pj被
节点Si覆盖的额外时间，此外在每一轮中都设置了工作节点的剩余能量安全阈值，若工作节点的剩余能量低于该安全阈值时，则该节点将被强制关闭它的探测功能，只维持部分的通讯功能。
[0008]进一步，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法为了分析不同方案对网络寿命的影响，定义了网络节点剩余能量均匀度这一新指标，即为工作节点剩余能量的均值与它的方差之间的比例，通过该指标来度量每一轮中所有工作节点剩余能量的平均值和工作节点消耗的是否均匀，此外还通过选择让每一轮网络节点剩余能量均匀度达到最大的合适参数将工作节点的最大额外有效覆盖时间和节点的剩余能量进行有效的结合。
[0009]进一步，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法在满足预设网络寿命为常值的条件下，使得节点对关键点位置的总的有效覆盖时间最大的方法，其中任务指定的完成时间被定义为无线传感器网络的预设网络寿命，以有效覆盖时间量化节点对目标覆盖的质 量，总的有效覆盖时间通过计算每个点位置的有效覆盖时间的总和得出，即^ =其
中P表示点位置的指标集,Wi表示点位置Pi的重要性系数,即为点位置的权值，Ti表示点位置的有效时间。
[0010]进一步，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法通过比较每个节点的最大有效覆盖时间来挑选出最合适的节点参加工作。
[0011]进一步，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法在指定的时间内，通过比较工作节点的最大有效覆盖时间和剩余能量来安排工作节点的最优探测活动时间，从而使得总的有效覆盖时间最大；
[0012]数学模型如下:
[0013]Max c = lLw,xT, (!)
ieP
[0014]ST:O ^ S1.start ^ I, i e N (2)
[0015]S1.end-Sj.start = b” i e N (3)
[0016]bi ^N(4)
[0017]其中C为总的有效覆盖时间，I是每一轮的时间，h是节点Si在每一轮中的工作时间。
[0018]进一步，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法具体包括以下步骤:
[0019]步骤一,节点si的邻居,覆盖的点位置,预设网络寿命L,电池寿命Bi, si的标记类型 UPD，ii = I ；
[0020]步骤二，判断是否ii < L/1，若是，则直接进行下一步，否，则标记类型，标记为LAB的节点的最优工作时间安排，然后结束；[0021]步骤三，计算最大额外有效覆盖时间和工作优先度，并向邻居广播mes (i, Null, UPD, APi)；
[0022]步骤四，判断Α(: > O < '若，是，士的λ Pp.在邻居中是否最大，若
Si的Δ P1.在邻居中是最大，Si标记自己为LAB并向邻居广播mes (i, LAB, sch, Δ Pi)(Ii = d1-bi, spxits.;若Si的AP1.在邻居中不是最大，判断Si是否接收到邻居Sk的mes (k, LAB, sch, Δ Pk);若 Si 是接收到邻居 Sk 的 mes (k, LAB, sch, Δ Pk)，贝丨J Si 更新邻居 Sk 的信息，重新计算^cr,Al],并且向邻居广播mes (i, UPD, Null, Λ Pi);若Si没有接收到邻居Sk的 mes (k, LAB, sch, Δ Pk)，则,判断 Si 是否接收到邻居 Sk 的 mes (k, UPD, Null, Δ Pk)，若 Si 是接收到邻居sk的mes (k, UPD, Null, Δ Pk)，Si更新邻居Sk的工作优先度；若Si没有接收到邻
居 Sk 的 mes (k, UPD, Null, APk),则返回判断 Δ〔 ‘' >0&d, < Λ。
[0023]本发明提供的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，任务指定完成时间被设为定值，针对如何使得节点对点位置的覆盖最大化建立了数学模型；为求解此模型，任务指定完成时间被按轮进行划分，研究每一轮中如何挑选最合适的工作节点，同时关闭其他冗余节点，使得实际网络寿命大于任务指定时间；此外每一轮中如何选择工作节点的最优工作时间方案，使得 节点对点位置的覆盖最大；因此，提出了改进的分布式算法。本发明通过仿真实验，在总有效覆盖时间、网络寿命、平均加权事件探测率和网络节点剩余能量均匀度方面，改进的算法的性能都超过了原来的算法和随机算法的性能。
【专利附图】
【附图说明】
[0024]图1是本发明实施例提供的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法流程图。
[0025]图2是本发明实施例提供的演示在每一轮中如何计算ACTx，APi和如何选择合适工作节点的例子示意图；
[0026]图3是本发明实施例提供的总的有效覆盖时间与节点数目之间的关系示意图；(P=20u = 1/5)
[0027]图4是本发明实施例提供的网络寿命与节点数目之间的关系示意图；(p = 20, u=1/5)
[0028]图5是本发明实施例提供的事件探测率与节点数目之间的关系示意图；(P = 20u=1/5)
[0029]图6是本发明实施例提供的节点剩余能量均匀度的比较示意图；(P = 20, u =1/5)
[0030]图7是本发明实施例提供的事件探测率与节点数目之间的关系示意图；(P = 20u=1/10)
[0031]图8是本发明实施例提供的总的有效覆盖时间与位置点的数目之间的关系示意图；(η = 200, u = 1/5)
[0032]图9是本发明实施例提供的事件探测率和电池与预设网络寿命比率之间的关系示意图。(η = 200，P = 20)【具体实施方式】
[0033]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0034]下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
[0035]如图1所示，本发明实施例的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法包括以下步骤:
[0036]SlOl:节点Si的邻居，覆盖的点位置，预设网络寿命L，电池寿命Bi，Si的标记类M UPD, ii = I ；
[0037]S102:判断是否ii < L/1，若是，则直接进行下一步，否，则标记类型，标记为LAB的节点的最优工作时间安排，然后结束；
[0038]S103:计算最大额外有效覆盖时间和工作优先度，并向邻居广播mes (i, Null, UPD, APi)；
[0039]S104:判断> 0 &d/ < 4 ;若，是，Si的Λ P1.在邻居中是否最大，若
Si的Δ P1.在邻居中是最大，Si标记自己为LAB并向邻居广播mes (i, LAB, sch, Δ Pi)(Ii = d1-bi, spxits.;若Si的AP1.在邻居中不是最大，判断Si是否接收到邻居Sk的mes (k, LAB, sch, Δ Pk);若 Si 是接收到邻居 Sk 的 mes (k, LAB, sch, Δ Pk)，贝丨J Si 更新邻居 Sk 的信息，重新计算AC'M，并且向邻居广播meS(i，UPD，Null，APi);若Si没有接收到邻居Sk的 mes (k, LAB, sch, Δ Pk)，则,判断 Si 是否接收到邻居 Sk 的 mes (k, UPD, Null, Δ Pk)，若 Si 是接收到邻居sk的mes (k, UPD, Null, Δ Pk)，Si更新邻居Sk的工作优先度；若Si没有接收到邻
居 Sk 的 mes (k, UPD, Null, Δ Pk)，则返回判断八〔.;:> ? &d,.< 為。 [0040]本发明将任务指定完成时间设为预设网络寿命，并将设为常值的预设网络寿命L
按轮来划分为I轮，每一轮时间为1，在每一轮中通过筛选最大额外有效覆盖时间大于零的
节点进行工作，其他冗余节点关闭探测功能进入睡眠，从而使得实际网络寿命大于任务指定时间，将任务指定完成时间设为常值解决了将网络寿命设为常值使得网络不能满足富于变化的任务需求，同时忽视了网络寿命可提高的空间，最终使得节点对点位置的覆盖没有达到最大；
[0041]在每一轮挑出合适的工作节点后，通过比较工作节点与邻居工作节点之间的最大额外有效覆盖时间和剩余能量来选择最优的工作时间方案，从而使得每一轮中总的有效覆
盖时间最大，这里工作节点Si额外有效覆盖时间为:Σ </)χΔ7；’其中RQ)表示
节点Si覆盖的点位置集合，w α)表示点位置Pj的重要性系数，即Pj的权值，”表示点位置
Pj被节点Si覆盖的额外时间，此外在每一轮中都设置了工作节点的剩余能量安全阈值，若工作节点的剩余能量低于该安全阈值时，则该节点将被强制关闭它的探测功能，只维持部分的通讯功能。
[0042]通过比较节点最大额外有效覆盖时间和剩余能量来选择工作节点的工作时间方案解决了仅仅通过比较节点的最大额外覆盖时间来选择节点的工作时间方案，使得最大额外有效覆盖时间最大的节点在每一轮中都长时间进行工作从而迅速死亡的问题。
[0043]为了分析不同方案对网络寿命的影响，本发明定义了网络节点剩余能量均匀度这一新指标，即为工作节点剩余能量的均值与它的方差之间的比例，通过该指标来度量每一轮中所有工作节点剩余能量的平均值和工作节点消耗的是否均匀，此外还可以通过选择让每一轮网络节点剩余能量均匀度达到最大的合适参数将工作节点的最大额外有效覆盖时间和节点的剩余能量进行有效的结合，
[0044]本发明在满足预设网络寿命为常值的条件下，使得节点对关键点位置的总的有效覆盖时间最大的方法，其中任务指定的完成时间被定义为无线传感器网络的预设网络寿命，此外，引用了文献((Distributed CriticalLocationCoverageinffirelessSensorNetworkswithLifetimeConstraint》里的一个定义，叫做有效覆盖时间(简称覆盖值)，以此量化节点对目标覆盖的质量，总的有效覆盖时间可以通过计算每个点位置的有效覆盖时间的总和
得出，即
【权利要求】
1.一种无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，其特征在于，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法包括: 将任务指定完成时间设为预设网络寿命，并将设为常值的预设网络寿命L按轮来划分为I轮，每一轮时间为1，在每一轮中通过筛选最大额外有效覆盖时间大于零的节点进行工作，其他冗余节点关闭探测功能进入睡眠； 在每一轮挑出合适的工作节点后，通过比较工作节点与邻居工作节点之间的最大额外有效覆盖时间和剩余能量来选择最优的工作时间方案，从而使得每一轮中总的有效覆盖时间最大，工作节点Si额外有效覆盖时间为:
2.如权利要求1所述的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，其特征在于，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法为了分析不同方案对网络寿命的影响，定义了网络节点剩余能量均匀度这一新指标，即为工作节点剩余能量的均值与它的方差之间的比例，通过该指标来度量每一轮中所有工作节点剩余能量的平均值和工作节点消耗的是否均匀，此外还通过选择让每一轮网络节点剩余能量均匀度达到最大的合适参数将工作节点的最大额外有效覆盖时间和节点的剩余能量进行有效的结合。
3.如权利要求1所述的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，其特征在于，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法在满足预设网络寿命为常值的条件下，使得节点对关键点位置的总的有效覆盖时间最大的方法，其中任务指定的完成时间被定义为无线传感器网络的预设网络寿命，以有效覆盖时间量化节点对目标覆盖的质量，总的有效覆盖时间通过计算每个点位置的有效覆盖时间的总和得出，即
4.如权利要求1所述的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，其特征在于，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法通过比较每个节点的最大有效覆盖时间来挑选出最合适的节点参加工作。
5.如权利要求4所述的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，其特征在于，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法在指定的时间内，通过比较工作节点的最大有效覆盖时间和剩余能量来安排工作节点的最优探测活动时间，从而使得总的有效覆盖时间最大； 数学模型如下:
6.如权利要求1所述的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，其特征在于，该无线网络传感器网络覆盖的分布式方法具体包括以下步骤: 步骤一，节点Si的邻居，覆盖的点位置，预设网络寿命L，电池寿命Bi，Si的标记类型UPD, ii = I ； 步骤二，判断是否ii < L/1，若是，则直接进行下一步，否，则标记类型，标记为LAB的节点的最优工作时间安排，然后结束； 步骤三，计算最大额外有效覆盖时间和工作优先度，并向邻居广播mes(i, Null, UPD, APi)； 步骤四，判断
7.如权利要求1所述的无线网络传感器网络覆盖的分布式方法，其特征在于，所述分布式方法包括以下步骤:
1:fori1:1 — L/1 ； `2:分别计算Si最大额外有效覆盖时间和工作优先度，也即为:
【文档编号】H04W16/18GK103987054SQ201410227923
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年5月27日 优先权日:2014年5月27日
【发明者】林伟宏, 胡明明, 齐小刚, 刘立芳, 冯海林 申请人:西安电子科技大学