一种无线传感网络中基于无人机的可信数据收集方法与流程

本发明涉及无线通信领域，尤其是一种无线传感网络中基于无人机的可信数据收集方法。

背景技术：

无线传感网络是一种由众多传感器组成的通信网络，这些传感器往往分布在不同的地理区域，对某一特定现象进行感知并进行相关数据的采集，然后通过无线传感网络将数据统一发送至一个目标节点——汇聚节点，汇聚节点负责收集网络的感知数据。

由于传感器的能量消耗，主要集中在数据发送与数据接收，所以距离汇聚节点较近的节点，往往承担着更多的数据转发任务，因而能量消耗也更大，当节点因为能量耗尽而死亡，则会导致无线传感网络的功能受损而不能正常运行，因此人们将无线传感网络的寿命定义为网络中第一个节点死亡所经历的时间。为了能够均衡网络的能量消耗，延长网络寿命，目前已有很多发明方法做出了贡献，例如可移动汇聚节点，通过不断改变汇聚节点的位置，使得网络能耗中心也不断改变，从而均衡整个网络的能量消耗，但是这种方法存在一定的局限性。在现实环境中，传感器部署的位置往往是固定的，移动传感器所需要耗费的代价较大，故这种方法不太现实。

随着无人机技术的成熟，将无人机与无线传感网络结合成为了新的研究热点，通过无人机完成网络数据的收集，可以大幅降低节点的能量消耗，延长网络寿命。但是目前的方法中网络中簇头的位置时固定的，没有考虑到簇头节点仍然承担着更多的数据转发任务，因而存在着进一步的优化空间，同时也少有方法考虑到网络中存在不可信的恶意节点，这些节点会严重影响整个网络的数据收集质量。

技术实现要素：

本发明提供一种能有效降低网络节点的能量消耗、延长网络寿命，并精确的评估网络中节点的可信度的基于无人机的无线传感网络数据收集方法。

为实现上述目的，本发明提供一种基于无人机的可信数据收集方法，包括如下步骤：步骤一、根据节点的可信度选择网络的簇头节点，将网络分簇，使得每个簇中包含一个簇头，其他节点按照就近原则加入到不同的簇中；步骤二、综合考虑簇头可信度，网络能耗以及无人机飞行距离选择一条无人机数据收集路径，无人机依次经过路径上的各个簇头，簇头将其所在簇内节点的感知数据发送至无人机，无人机最终将数据汇总发送至汇聚节点；步骤三、重新评估网络中节点的可信度，并根据评估结果在下一轮数据收集过程中重新选择可信度高的节点作为网络的簇头节点。当下一轮数据收集开始时，返回步骤一；上述基于无人机的可信数据收集方法，能有效降低网络能耗、延长网络寿命，提高网络收集数据的可信度。

本发明的有益效果是：本发明使用无人机完成数据收集和传输，从而降低了节点的数据传输能耗，从而延长了网络寿命。在簇头选举的过程中，仅选择具有较高可信度的节点作为簇头，从而保证网络数据的可信度，并在多轮数据采集的过程中，不断更新网络中各个节点的可信度数据，并重新选择可信度高的节点作为簇头，通过这种方式迭代逼近各个节点真实的可信度，识别恶意节点，保证网络的数据质量。

附图说明

图1为本发明实施例基于无人机的飞行路径示意图。

图2为本发明实施例无线传感网络总能量消耗示意图。

图3为本发明实施例无线传感网络寿命对比示意图。

图4为本发明实施例无人机平均飞行距离对比示意图。

图5为本发明实施例无人机收集数据的准确率对比示意图。

具体实施方式

在本实施例中，无线传感器网络中所有的感知节点随机部署在一个正方形区域，本实施例主要包括如下内容。

步骤一，根据节点的可信度选择网络的簇头节点，将网络分簇，使得每个簇中包含一个簇头，其他节点按照就近原则加入到不同的簇中。具体而言，首先设置节点可信度的阈值为q，当某节点ui的可信度qi≥q时，才允许该节点成为簇头候选人。然后在簇头候选人中随机选择n个节点，作为最终确定的簇头。除此之外，由于在网络初始状态下，我们不知道网络节点的信任度信息，所以初始状态下我们设定网络中所有节点的信任度值都为0.5，即不确定是否可信，在第一轮数据采集中从所有节点中随机选择簇头，然后在多轮数据采集中不断更新网络可信度信息，再按照上述方法确定簇头。

步骤二，综合考虑簇头可信度，网络能耗以及无人机飞行距离选择一条无人机数据收集路径，如图1所示，无人机依次经过路径上的各个簇头，簇头将其所在簇内节点的感知数据发送至无人机，无人机最终将数据汇总发送至汇聚节点。首先根据已经确定的簇头列表，随机排列生成多组初始路径。然后计算这些可能的路径的评价指标，其计算方法如下：

其中分别代表路径i的综合评价指标、路径i对应网络的整体可信度，网络能量消耗和无人机飞行距离。ei代表节点ui的能量消耗，表示无人机飞行起点um与节点r0之间的距离，um+1代表无人机飞行的终点。

当所有初始路径的评价指标计算完成后，选择评价指标最大的一条路径作为无人机的飞行路径。在数据收集过程开始后，无人机便可根据飞行路径上给出的簇头访问数据依次飞过各个簇头节点，完成数据收集。

步骤三，重新评估网络中节点的可信度，并根据评估结果在下一轮数据收集过程中重新选择可信度高的节点作为网络的簇头节点。首先假设评估者(无人机)为a，被评估者为b，两者在第i轮数据感知和采集过程中对于相同现象的感知值分别为和通过事先针对网络所感知的现象进行分析，我们得到节点感知值差异的上限θ，那么如果就认为b完全不可信。否则就可以计算第i轮数据采集过程a对b评估的信任度公式如下：

当经过k轮数据采集和信任度评估后，我们就可以得到b的一个综合信任度评估值qb，计算方法如下：

即综合信任度为该节点k轮信任度评估值的平均值。同时，我们规定一个值nθ，如果在连续nθ轮信任度评估中，某一个节点的信任度变化幅度都小于一个阈值qε，即|qⁱ-q^i-1|<qε，那么我们认为该节点的信任度评估已完成，并使用该节点最后得到的综合信任度评估值作为其确定的信任度。在后续过程中，我们将不再对该节点展开信任度评估，以此来进一步降低无人机的能量消耗。

本发明提供了一种无线传感网络中基于无人机的可信数据收集方法，通过选择可信度高的簇头节点、综合考虑多种因素规划无人机的飞行路径，并在多轮数据收集过程中不断评估网络节点的可信度，识别网络中的恶意节点，提高网络收集数据的质量。本发明的优点在于：

(1)本发明提出的基于无人机的可信数据收集方法有效的降低了网络中节点的能量消耗，延长了网络寿命。通过无人机代替节点无线通信完成网络数据的收集，大幅降低了网络中簇头节点以及汇聚节点的能量消耗，避免这些高能耗节点因为能量耗尽而提前死亡，从而提高了网络的寿命。

(2)本发明提出的基于无人机的可信数据收集方法可以高效的规划无人机数据收集的路径，综合考虑了簇头的平均可信度、网络的能量消耗以及无人机的飞行距离，规划得到一条具有良好效果的无人机飞行路径。

(3)本发明提出的基于无人机的可信数据收集方法可以有效的识别出网络中的恶意节点，并精准的评估不同节点的可信度，从而提高了网络数据收集的质量和可靠性。图2给出网络的能量消耗情况，当算法迭代轮次分别为10²,5×10²,10³,5×10³,2×10⁴轮时，相较于一般方法，本发明方法的网络总能耗下降了0.8％,14.7％,23.2％,19.7％,10.6％。因此本发明方法有效的降低网络的能量消耗。图3给出了网络的寿命，由于本发明方法有效降低网络节点能耗，在高效的规划分簇和无人机飞行路径的同时，也能大幅度降低簇头节点的平均能耗，从而延长了网络中第一个节点死亡的时间，也即提高了网络寿命。图4给出了本发明方法中得到的无人机飞行路径的平均距离，随着算法开始运行，得到路径的效果也快速得到提升，当算法迭代次数仅为1000轮时，得到的路径效果便逐渐接近最优解的效果，并在后续迭代中继续优化趋近于最优解。相较于一般方法，本发明方法所生成的无人机飞行路径的距离平均降低了11.2％。图5给出了本发明方法中无人机收集的数据与真实的感知数据之间的相似度，相似度越高，说明收集的数据越可靠，方法有效的识别出了恶意的节点，并避免了这些节点对于数据质量造成影响。在存在恶意节点的网络中，相较于一般方法，本发明方法对于网络收集数据的精确度提高了高达32％。