[发明专利]一种复杂环境下的无线传感器网络k-覆盖算法

说明书

本发明公开了一种复杂环境下的无线传感器网络k‑覆盖算法，通过设置节点的睡眠唤醒、中继选择及模式切换三种策略，动态调节目标区域中节点的工作状态，在满足k‑覆盖条件下节省能耗。本发明的复杂环境下的无线传感器网络k‑覆盖算法中，通过随机部署较多的廉价的静态传感器节点，采用唤醒算法制定节点的状态转换模式，均衡了网络中各个节点的能耗，以及采用中继选择算法修改数据采集树的结构，降低了节点间数据传输的距离，节省发送节点的能耗。这些措施最大化的提高了网络的K‑覆盖生存时间。实验结果表明，与其他算法比较，本发明算法能够有效减少节点能耗，较大程度的提高网络的k‑覆盖生存时间。

技术领域

本发明涉及一种k-覆盖算法，具体地说，涉及一种复杂环境下的无线传感器网络k-覆盖算法。

背景技术

无线传感器网络(WSNs)由大量能量受限的传感器节点构成，已经被广泛应用于社会的各个领域，具有灵活部署、扩展简单、自组织网络等特点，其性能很大程度上取决于网络的监测质量和生存时间。在不同的应用领域，对网络的监测要求会有所不同。比如在环境复杂的军事边防、野外监测等领域，为了获得较高的监测质量，无线传感器网络必须具备良好的容错能力和稳定性，需要对目标区域实现K-覆盖，也就是说目标区域的每个监测格点至少被K(K1)个传感器节点所感应。

目前，研究无线传感器网络的覆盖算法比较多，如CCP、DCOA、GAF、EECCP 等，但大多数都是基于1-覆盖的，没有考虑对监测质量较高的要求，也有的存在通信和计算开销较大，网络生存时间较短等不足。现有技术中提出了一种基于节点地理位置信息的k-覆盖算法，该算法中网络必须依赖于外部设备，如GPS、有向天线等，这无疑增大了安全隐患，也增加了节点的能耗及硬件成本，同时还可能存在定位不精确的问题。另外，在强干扰及危险区域条件下，要实现节点的精确部署是非常困难的，现有技术中还提出了一种依赖移动传感器节点的k-覆盖算法，然而，当目标区域包括障碍物及泥泞地时，移动节点无法按预期移动，且移动节点要比静态节点昂贵得多。

发明内容

本发明的目的在于，提出了一种复杂环境下的无线传感器网络k-覆盖算法。该算法模拟的情景是通过在复杂目标区域上空散投传感器节点，实现对整个目标区域的k-覆盖，并实现网络生存时间最大化。

其技术方案如下：

一种复杂环境下的无线传感器网络k-覆盖算法，包括唤醒、中继选择和模式切换3个子算法，其中:

Bs：sink节点；

s.energy[t_now]:节点s的当前剩余能量；

t_now:当前时间；

C(s):节点s每秒的能耗；

具体步骤如下：

1)在初始部署好所有节点后，Bs确定感应、中继及睡眠节点集，并通过唤醒算法、平衡边界选择算法和中继选择算法确定数据收集树；

2)Bs通过下式计算所有睡眠节点的睡眠时间；

其中，是节点s的剩余能量能维持的最小消耗时长；

3)Bs通过泛洪方式将每个节点的模式设置、数据收集树和下个电池耗尽时间通知给所有节点；

4)每个节点切换到指定的模式，并设置目标节点；

5)网络开始工作，每个节点能量随着时间逐渐减小；

6)在下一次的电池耗尽时刻，睡眠节点结束睡眠模式并准备侦听听取来自 Bs的信息；

7)重复上述1)～6)步骤。

进一步，具体为：