[发明专利]基于负载动态平衡的无线监测系统及监测方法

说明书

本发明公开了一种基于负载动态平衡的无线监测系统及监测方法，所述监测系统包括监控中心、光纤、传输基站、多个网关节点、多个感应节点。感应节点可以属于一个网关节点也可以属于多个网关节点。本发明在通信前利用网关节点的负载均衡分配感应节点到相应的网关节点，在通信后利用网关节点的剩余能量和负载均衡动态分配感应节点到相应的网关节点，本发明方法与固定分簇方法相比，可以实现负载均衡、网络寿命长、通信迅速的目的。本发明在无线监测领域具有广泛的应用前景。

技术领域

本发明属于安全应急监控与通信领域，特别是涉及一种基于负载动态平衡的无线监测系统及监测方法。

背景技术

随着无线传感器网络(WSN)的迅猛发展，该技术已经渗透到各行各业，尤其是在一些工业园区中对不同状况的监控，一旦发生突发情况，一个高效的监测系统就显得尤为重要。目前针对WSN的研究基本上以通信快速，网络寿命长以及成本低为目的。形成的模式主要为对监测节点首先选择合适的簇头，然后根据不同算法进行分簇，最后簇头之间路由协议选择最优路径转发信息，最终实现最优的目的。所以对于WSN的研究可以从簇头的选择、簇的形成、簇头之间的通信路由这几方面进行。早期簇头选择有学者提出LEACH协议，每轮通信都对每个监测节点进行选择，对于每个节点产生一个0到1的随机数，与特定的门限值进行比较，根据结果选择哪个节点作为簇头，但是这种方法没有考虑能量的消耗，DEEC算法在LEACH的基础上考虑了能量的消耗，对于网络寿命的延长起到了一定的作用，分簇方法的研究目前比较热门，但是都是基于整体一次性考虑，在之后的通信过程中不会根据实际情况再进行动态负载平衡，通信次数增加后影响网络性能，一个更加良好的负载平衡的选择需要重点研究，簇头之间的路由协议的研究主要是根据簇头剩余能量、簇头间距离、跳数等因素形成目标函数，利用一些算法得到最优解，这些算法主要有粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、蚁群算法等。

以网关节点作为簇头，在对工业园区进行监测的过程中，每次通信后不同网关节点的剩余能量以及周围节点对其的负载都发生变化，如果不重新进行簇的选择，势必影响整个网络的通信效率以及网络寿命，为了解决固定分簇后簇头及簇的能量和负载不均衡的问题，发明一套负载动态平衡的监测系统及监测方法很有必要。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于负载动态平衡的无线监测系统及监测方法，用于解决现有技术中固定分簇后簇头及簇的能量和负载不均衡的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于负载动态平衡的无线监测系统，包括监控中心、光纤、传输基站、多个网关节点、以及多个感应节点；

所述监控中心用于接收从传输基站中传输来的数据信息并对数据信息进行处理；

所述传输基站包括光纤交换机，用于接收网关节点发送的信息，并通过光纤传输到监控中心；

所述网关节点部署于监测区域中，其通信半径R和初始能量E均大于感应节点，可以与多个感应节点通信，接收感应节点发送的信息，对信息进行融合并转发到传输基站；

所述感应节点部署于监测区域中，感应节点与网关节点进行通信，感应节点之间不进行通信，感应节点将监测到的信息发送到相应的网关节点，感应节点在每次通信后根据网关节点的剩余能量和负载均衡动态重新分配到相应的网关节点。

作为本发明的基于负载动态平衡的无线监测系统的一种优选方案，所述监控中心包括多台计算机或者服务器。

作为本发明的基于负载动态平衡的无线监测系统的一种优选方案，所述网关节点包括：微处理器、存储器、无线收发器、传感器、以及电源，其中，所述网关节点中的传感器、无线收发器与微处理器及存储器相连；所述无线收发器用于接收和发送无线电磁波；所述微处理器及存储器用于存储接收的数据，并处理控制无线收发器及传感器的运行；所述电源用于提供电能。