分布式无线传感器网络边界节点识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种分布式无线传感器网络边界节点识别方法，属于无线传感器网络
技术领域。
【背景技术】
[0002] 无线传感器网络被广泛的应用于战斗区域监测，环境监测、危险事件/区域检测 和健康监测应用中。无线传感器网络是由众多价格低廉、功能多样，能够进行短距离无线通 信的传感器节点构成的，由于无线传感器可以执行危险区域或人迹难以到达区域的监测任 务因而成为当前国内外研究的热点。无线传感器能够通过机载平台或炮射等方式进行随机 部署是其区别于传统网络的最大优点之一，然而其缺点也显而易见，无线传感器节点在部 署后容易遭受节点外力破坏，节点部署后电池很难被更换使其生命周期受到节点本身所携 带电池的影响，同时，节点由于受外力影响和电池能量耗竭而失效容易使无线传感器网络 产生覆盖空洞，因而覆盖空洞是无线传感器网络研究和应用中不可回避的问题。
[0003] 针对覆盖空洞问题，目前的无线传感器网络研究中提出一些相应的解决方法，然 而目前存在的覆盖空洞识别方法存在着对网络节点度要求高，识别过程能耗高，识别精度 低的问题。大多数方法通过识别环绕在覆盖空洞周围的边界节点实现覆盖空洞的识别，现 有的边界节点检测识别技术，分为三类：基于计算几何、基于统计和基于拓扑的方法。目前 存在的边界节点识别方法存在算法复杂度高、易受传感器部署区域限制而失效，同时存在 着边界节点识别精度低、能耗高和鲁棒性差等问题。
【发明内容】
[0004] 为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种分布式无线传感器网络边界节点识 别方法，利用DSCS(DistributedSectorCoverScanning，分布式传感扇区边缘覆盖扫描 技术）思想能够精确识别无线传感器网络中的边界节点，识别精度达到90%以上。
[0005]本发明为解决其技术问题所采用的技术方案是：提供了一种分布式无线传感器网 络边界节点识别方法，包括以下步骤：
[0006] (1)设分布式无线传感器网络中的各节点的通信模型为以该节点所在位置为圆 心、以通信覆盖半径CR为半径的圆盘，并且节点存储有其通信范围内的1跳邻居节点的邻 居信息；各节点通过向其1跳邻居节点发送请求并交换1跳邻居信息，以收集s跳以内邻 居节点的邻居信息，所述s为2~3 ;依次对无线传感器网络中的每一个节点执行步骤（2) 至步骤（5)以判断该节点是否是边界节点；
[0007] (2)以当前节点Vi为圆心、以节点v丨的传感覆盖半径SR为半径建立笛卡尔坐 标系，计算节点^的s跳以内的邻居节点在该坐标系内的绝对角，绝对角的范围为[0°， 360° ]，所述绝对角的定义为：在以节点￥:为圆心建立的笛卡尔坐标系中，节点v:和邻居 节点的连线沿逆时针方向与x轴的正向夹角为Vi的邻居节点在以节点v圆心的坐标系 内的绝对角；
[0008] (3)如果出现2个以上邻居节点的绝对角相同，则仅保留距离节点Vl最近的邻居 节点；
[0009] (4)将邻居节点按照其绝对角从小到大排序；
[0010] (5)依次判断节点Vi的每一个传感扇区的边缘是否被该传感扇区的相邻节点的传 感区域完全覆盖，其中，在以当前节点Vl为圆心、以节点v:的传感覆盖半径SR为半径的圆 中，由节点Vl和邻居节点^的连线所在的半径、节点vi和邻居节点vk的连线所在的半径、 以及它们所夹的圆弧所围成的区域为传感扇区VjViVk，该圆弧为该传感扇区VjViVk的边缘， 节点Vj和节点Vk为传感扇区V的相邻节点，若该边缘同时被邻居节点V_j和Vk的传感 区域完全覆盖，则传感扇区V]VlVk的边缘被其相邻节点完全覆盖；若存在一个传感扇区的 边缘不能被其相邻节点完全覆盖，则节点Vl是边界节点，否则节点V:不是边界节点。
[0011] 步骤（1)中，各节点通过以下公式计算其S跳以内邻居节点的邻居信息：
[0012]
[0013] 其中，￥;表示当前节点，vu表示v;的k-1跳邻居，< 表示 '的k跳邻居节点集， 表示\的k-1跳邻居节点集，職表示\的i跳邻居节点集，k= 2, . . .，s。
[0014] 步骤⑴中，收集2跳以内邻居节点的邻居信息。
[0015] 本发明基于其技术方案所具有的有益效果在于：
[0016] (1)本发明将无线传感器网络的边界节点识别问题分解为一个节点的传感扇区边 缘覆盖问题，有效降低了算法复杂度，节省了运行时间，传统的几何和拓扑等方法需要完整 考虑节点的多跳邻居关系，部分算法甚至达到8跳才能准确判断，该方法在理想情况下甚 至仅需其2个邻居节点即可识别是否为边界节点，最坏情况下需要考虑其2跳邻居信息， 此外，将整个节点的传感区域分割为不同的传感扇区有效降低了计算复杂度；
[0017](2)边界节点识别依赖于节点自身所存储的邻居信息，本发明的设计方法降低了 算法复杂度和运行时间，基于邻居信息存储和邻居表交换计算的邻居信息收集方式有效降 低了节点间的通信消耗，实验表明该方法能显著降低边界节点和覆盖空洞识别过程中的 能量消耗，在500*500M2规模的监测区域部署2000个传感器节点，节点平均剩余能量达到 99. 8%以上；
[0018] (3)本发明复杂度低，总的复杂度为〇((k+2+log(n))n+m)。
【附图说明】
[0019] 图1是笛卡尔坐标系示意图。
[0020] 图2是判断传感扇区覆盖示意图。
[0021] 图3是2000个节点部署示意图。
[0022] 图4是边界节点识别结果示意图。
[0023] 图5是本发明在不同规模的无线传感器网络中进行边界节点识别的正确率对比 示意图。
[0024] 图6是本发明在不同规模的无线传感器网络中进行边界节点识别的错误率对比 示意图。
[0025] 图7是本发明在不同规模的无线传感器网络中进行边界节点识别的能量剩余对 比示意图。 图8是本发明的运行时间分析图。
【具体实施方式】
[0026] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
[0027] 本发明提供了一种分布式无线传感器网络边界节点识别方法，包括以下步骤：
[0028] (1)设分布式无线传感器网络中的各节点的通信模型为以该节点所在位置为圆 心、以通信覆盖半径CR为半径的圆盘，并且节点存储有其通信范围内的1跳邻居节点的邻 居信息；各节点通过向其1跳邻居节点发送请求并交换1跳邻居信息，以收集s跳以内邻居 节点的邻居信息，所述s为2~3 ;本实施例以收集2跳以内邻居节点的邻居信息为例进行 说明。
[0029] 其中各节点通过以下公式计算其2跳邻居节点的邻居信息：
[0030]
[0031] 其中，V;表示当前节点，vu表示v;的k-1跳邻居，< 表示 '的k跳邻居节点集， 表示 '的k-1跳邻居节点集，< 表示\的1跳邻居节点集，k= 2 ;
[0032] 依次对无线传感器网络中的每一个节点执行步骤（2)至步骤（5)以判断该节点是 否是边界节点；
[0033] (2)以当前节点Vi为圆心、以节点v:的传感覆盖半径SR为半径建立笛卡尔坐 标系，计算节点^的s跳以内的邻居节点在该坐标系内的绝对角，绝对角的范围为[0°，