一种基于势博弈的水下传感网络跨层拓扑方法

本发明属于水下传感网络节能领域，具体地说，涉及一种基于势博弈的水下传感网络跨层拓扑方法。

背景技术：

1、水下传感网络（underwater sensor network,usn）被广泛应用于远洋开采、目标检测与导航等领域。网络中的节点收集水下信息，并通过水声通信的方式传送给基站进行处理，以实现对水下环境的监测和相应数据的获取。具有移动和通信能力的自主式水下导航器（autonomous underwater vehicle,auv)能够有效地从传感器采集数据并降低节点因通信产生的能量消耗。因此，通过auv采集节点数据是延长网络生命的重要方式之一。与传统的陆上传感网络相比，水下网络的节点通过自带的电池供电，且节点会受到水流的影响而移动，复杂多变的水下环境导致很难更换电池。而水下信道噪声严重，海水吸收损耗较大，节点间通信需要更多的能量，如何提高能量效率，延长网络寿命对于水下传感网络至关重要。

2、基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制算法能够在保证网络连通的基础上降低节点功耗，同时选择剩余能量较多的邻居节点作为下一跳节点，以达到均衡网络能耗，延长网络寿命的目的。基于势博弈的非均匀拓扑控制算法充分考虑了节点到基站的距离对通信的影响，有效均衡网络能耗并提高网络的鲁棒性。基于最优刚性子图和势博弈的网络拓扑控制算法在构建势博弈模型的过程中充分考虑了连通性、剩余能量等因素对网络拓扑的影响，然后使用最优刚性子图剔除网络中的冗余通信链路。

3、但上述算法均针对陆上传感网络，与水下网络的工作环境与通信条件差别较。当前水下拓扑控制方法仍然存在节点能耗较高、网络能耗不均衡以及网络生存时间短等问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提出一种基于势博弈的水下传感网络跨层拓扑方法，以弥补现有技术的不足。

2、为实现上述发明目的，本发明采用下述技术方案予以实现：

3、一种基于势博弈的水下传感网络跨层拓扑方法，包括以下步骤：

4、s1：布设水下传感网络，并通过节点间控制信息的交互建立邻节点集合获取相关信息；

5、s2：确定传感网络中节点的可选功率策略集；

6、s3：确定博弈模型的收益函数，并根据不同发射功率下收益函数值选择节点的最优发射功率；

7、s4：根据每个节点的发射功率更新邻节点集合和通信半径，动态调整网络拓扑。

8、进一步的，所述s1中：每个节点以最大发射功率广播消息，该消息包含源节点的id，源节点最大发射功率，源节点剩余能量和初始能量等相关信息；能够接收到该控制消息的节点返回确认消息，该消息包含目的节点的id，目的节点剩余能量和初始能量，与源节点的距离信息d以及正常通信所需的最小发射功率；

9、节点的剩余能量计算过程如下：首先计算节点发送1比特数据所消耗的能量：

10、；其中，为传输时延，为接收1比特数据所消耗的能量，d为传输距离,为能量衰减系数，计算公式如下：

11、

12、当节点的能量低于特定阈值后，为了避免部分节点过早死亡导致网络失效，该节点不应参与其他节点的数据转发工作，仅保持该节点的最小功率在特定范围内采集数据，并通过auv直接将收集到的信息发送给基站。假设不考虑收集信息和auv的产生能耗，节点向auv发送一个数据包所消耗的能量如下所示：

13、；其中，为该节点的最小发射功率，为数据包的长度，为信道容量；

14、因此，节点通过网络的多跳机制发送l比特信息和接收k比特信息，通过auv发送a个数据包之后剩余能量公式如下所示：

15、；发送节点的最低发射功率的计算公式为，

16、；其中，k为能量耗散因子，为一个节点能够正常接收一个数据包的最低功率；

17、源节点将返回确认信息的目的节点id添加到其邻节点集合中，记录邻节点的数量，并获取邻节点的相关信息。

18、进一步的，所述s2具体如下：

19、s2-1：确定功率策略集：

20、网络连通是通信的基本条件，因此节点功率的选择应保持网络的连通性。节点i与其邻节点正常通信的最小发射功率构成节点i的候选功率策略集；分别计算每个节点在不同可选功率下网络的连通状况，如果在某功率下能够保证连通，则将连通因子置为1,并保留该发射功率；如果在某功率下不能保证连通，则将连通因子置为0,并删除该功率；删减后的候选功率策略集构成可选发射功率集；

21、s2-2：降序排序可选功率集：

22、网络中的所有存活节点构成该势博弈的参与者集合；每个参与者均有可供选择的策略集，在本方法中，该博弈模型的策略集为s2-1得到的保证网络连通的可选发射功率集。按照可选功率集元素的大小进行降序排序，为后续最优功率的选择做好充足的准备。

23、更进一步的，所述s2中，所有节点可选发射功率集的笛卡尔积构成该博弈的策略空间。

24、进一步的，所述s3中通过序数势博弈模型为节点选择最优发射功率。

25、更进一步的，所述s3具体如下：

26、s3-1：确定节点收益函数：由于水下环境复杂多变，使用单层因素优化的收益函数无法全面的描述节点的代价和收益，因此在收益函数的设计中，采用跨层优化的方法，根据连通性、剩余能量和平均延迟三个跨层参数定义的收益函数如下：

27、；；其中，为节点i的当前使用功率，为节点i采用当前发射功率下的连通因子，为节点i的最大发射功率，和分别为节点i剩余能量和初始能量；表示节点的综合剩余能量，其中为节点i的邻居集合中节点剩余能量与初始能量比值的平均值，公式如下所示：

28、；其中，m为节点i的一跳邻节点的数量，和分别为邻节点j的剩余能量和初始能量；为节点通信的平均延迟，本方法仅考虑发送延迟和传输延迟，其中为节点i与其邻节点j的距离，为水下声通信的速度，公式如下，

29、；对时延进行归一化处理如下，

30、，为网络链路最小时延，为网络最大时延，和为权重因子且都为正数，其目的是为了保证节点在连通情况下获得的收益要大于网络不连通状态的收益。

31、s3-2：势博弈模型的证明；

32、s3-3：选择最优发射功率：在其他节点发射功率不变的条件下，按照节点id大小依次对节点进行博弈，轮流为节点寻找最优发射功率。

33、第一步：以节点i为例，将节点i的发射功率设置为，计算使用该功率的收益函数值，并对节点的最优发射功率和最优收益函数值进行初始化，即，；

34、第二步:依次计算剩余可选发射功率对应的收益函数值。若，则对和进行更新，即，；否则，保持原状态不变。

35、更进一步的，所述s3-2具体为：将该方法的序数势函数定义如下：

36、

37、当节点i选择两种不同的可选发射功率和时，收益函数差如下所示：

38、计算节点i选择两种不同发射功率对应的序数势函数的差值如下所示：

39、

40、为了讨论序数势函数与收益函数差值的正负，分为以下三种情况进行讨论，

41、1）当且或者且时，，，故在上述两种情况下两者同号。

42、2）当且或者且时，，，故两者同号。

43、3）当且或者且时，，两者符号也相同。

44、综上所述，根据势博弈的定义和性质可知，该模型的序数势函数的变化值与收益函数的变化值始终是同号的，故该方法的拓扑博弈模型为序数势博弈。根据序数势博弈的性质可知，该方法至少存在一个纳什均衡解使得节点的收益达到最大。

45、进一步的，所述s4具体如下：

46、s4-1：调整节点的通信半径和邻节点集合：节点选择最优发射功率后，广播告知网络中的其他节点，然后根据当前最优功率调整通信半径和邻节点集合；

47、s4-2：动态调整节点通信方式：当节点的剩余能量高于特定阈值时，节点应保持当前最优发射功率进行通信；如果低于特定阈值，则该节点不应参与信息转发工作，其收集到的相关数据交由auv进行转发；当网络中出现节点能量低于特定阈值后，其余节点应重新执行该博弈，直到30%的节点死亡，该网络的生存时间终止。

48、本发明的优点和技术效果如下：

49、本发明通过控制信息的交互确定邻节点集合并获取相关信息；其次基于网络连通性确定可选功率策略集并降序排序，同时基于序数势博弈模型通过轮流博弈的方式为节点选择合适的功率，并动态调整网络拓扑结构。本发明能够在保证网络正常通信的情况下，为节点选择合适的发射功率，降低并均衡节点的能耗，延长了传感器网络的生存时间。