[发明专利]基于地理网格和移动代理的无线传感网络管理方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感器网络技术领域，特别涉及基于地理网格和移动代理的无线传感网络管理方法和系统。

背景技术

在WSNs(Wireless Sensor Network，无线传感器网络)的多数应用的场景中，在监测区域附近会部署大量廉价的、具有一定数据感知能力和感知半径的传感器节点，以规律或无规律的方式散布成一个静态的网络。由于传感器节点没有无线基础设施的支持，且往往散布在自然条件未知、恶劣、无人值守或是地处于敌占区的地理环境中，电池往往不可拆卸或无法进行更换。因此，WSNs的主要设计目标之一就是在尽量降低网络能量消耗的同时尽可能的延长整个网络的工作寿命。为了降低能耗，必须对WSNs网络层的路由技术的加以研究。基于簇结构的路由具有高效的能量利用率、简便的拓扑管理、简单的数据融合效果等优势，成为目前WSNs路由领域重点研究的技术。目前，WSNs中的簇算法可划分为以下四种：PSO(Particle Swarm Optimization，粒子群优化)方法、Sink扩散方法、节点生成方法、负载平衡方法。

比较经典的层次化分簇算法是LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，低功耗自适应集簇分层型协议)，它通过动态随机选举簇首来延长网络的生存期，其他节点将簇首节点的信号强度作为依据来判断是否加入该簇。LEACH将整个通信任务划分为“轮”(Round)，每一轮由初始化和稳定工作两个阶段组成。文献提出一种分簇算法来平均消耗各簇内节点的能耗，但前提是每个节点都可感知全网拓扑，显然不适用于大规模多跳的WSNs。WCA在选择簇头时考虑了邻居节点的移动特性、剩余能量和传输功率等因素，使簇头能控制所有簇内节点的负载而不影响系统性能，但这种算法依赖于节点之间互相交换同步时钟的机制，仅限于规模较小的网络。SCA算法采用了能量模型，以最小化网络消耗能量为目标，但由于其算法过于复杂且并没有给出较详细的网络性能分析，所以无法给出估计在网络中所形成的簇头的数量。ANDA算法通过最优化簇范围和簇头分配来延长网络的寿命，但要求簇头数目提前给出，提前需获知网络内所有的节点数和网络拓扑。HEED提出的一种算法均以节点剩余能量为参数选择簇头，在一定程度上也可实现簇头在任务区域内的较均匀分布，但在多跳WSNs的某些应用场合，以节点剩余能量为要素来选择作为簇头的首要条件并不充分，其他因素比如节点的地理位置信息也同样重要。

另一种解决WSNs的网络组织结构的方法是基于虚拟区域划分的算法，其中比较典型的是GAF(Geographical Adaptive Fidelity，地域自适应保真算法)，它根据节点位置将网络划分为多个四边形网格。TTDD(Two-tier Data Dissemination)算法解决了GAF算法的静态划分网格的不足，提出一种以源节点为中心的动态网格划分策略。但以上方法都没有考虑WSNs的网络管理问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于地理网格和移动代理的无线传感网络管理方法和系统。

本发明为了达到上述目的，采用的技术方案是：一种基于地理网格和移动代理的无线传感网络管理方法，包括以下步骤：

根据网格生成算法，将监测区域划分为多个地理网格区域；

生成多个网格内移动代理，由所述多个网格内移动代理实现对应的所述地理网格区域内的网格内信息融合；

在完成网格内信息融合后，生成网格间移动代理，并由所述网格间移动代理实现所述多个地理网格区域之间的网格间信息融合。

优选地，所述多个地理网格区域为面积相等且相邻的正方形地理网格区域。

优选地，在根据网格生成算法，将监测区域划分为多个地理网格区域的所述步骤之后还包括：

根据簇首产生算法，在每个所述地理网格区域内生成簇首节点。

优选地，生成多个网格内移动代理，由所述多个网格内移动代理实现对应的所述地理网格区域内的网格内信息融合的所述步骤包括：

由管理器生成所述多个网格内移动代理；

将携带有管理请求的所述多个网格内移动代理通过汇聚节点分配到对应的所述地理网格区域的所述簇首节点；

在每个所述地理网格区域内，根据拓扑结构，所述簇首节点动态生成网格内移动代理迁移路径；

根据所述网格内移动代理迁移路径，由所述网格内移动代理完成所述地理网格区域内的所有节点的信息融合，并将采集的信息返回至所述簇首节点。