[发明专利]一种适用于机器人传感网的多约束QoS路由方法

说明书

本发明公开了一种适用于机器人传感网的多约束QoS路由方法，包括以下步骤：提出了一种基于平均场退火(MFA)的新型路由方案，找到满足QoS应用程序的多重约束的最优路径，应用于机器人传感网中。MFA‑RS首先使用两个QoS参数的函数，将无线链路的延迟和传输成功率作为成本函数，同时使用一组确定性方程来代替模拟退火(SA)中的随机过程，并在平衡的平稳概率分布中使用鞍点近似，然后试图通过MFA找到一条可行的路径。

技术领域

本发明涉及到无线网络通信传输技术领域，具体是一种适用于机器人传感网的多约束QoS路由方法。

背景技术

多约束的服务质量(QoS)路由的目标是找到满足一组QoS参数的最佳路径，作为一个NP完全问题，这也是机器人传感网的的一个巨大挑战。利用多项式和伪多项式时间复杂度的启发式算法来处理这个问题。然而，现有的解决方案，其中大部分要么是由于过度的计算复杂性，要么是由于性能较差，只能用于有线网络，不能直接用于机器人传感网，一个有效的多项式算法很少存在。

发明内容

本发明的目的在于针对上述问题，进行了处理，提供了一个适用于机器人传感网的多约束QoS路由方法，即基于平均场退火(MFA-RS)来解决这个问题，平均场退火(MFA-RS)首先使用两个QoS参数的函数，将无线链路的延迟和传输成功率作为成本函数，然后试图通过MFA找到一条可行的路径。

本发明所采用的技术方案如下：一种适用于机器人传感网的多约束QoS路由方法，包括如下步骤：

步骤1：定义一个图G＝(V,Γ)用于描述一个带有有限的非空节点集V和一个链接集Γ的机器人传感网，其中的成员有两个端点，可以直接进行通信；在使用优化的QoSR中，每条链路(i,j)∈Γ，存在一个主要的成本参数c(i,j)以及一个m维度附加的QoS参数向量w(i,j)＝(w₁(i,j),w₂(i,j),...,w_l(i,j),...,w_m(i,j))，QoS参数向量也被称为QoS度量w(e)，在这里，所有成本参数和QoS度量w(e)都是非负的；给定m维约束向量c＝(c₁,c₂,...,c_l,...,c_m)，问题是要找到从源节点s到目标节点d的路径p，使得求得的路径p满足下列两个约束条件即可:

条件1.其中l＝1,2,...,m；

条件2.在满足条件1)的所有可行路径上都是最小的；

上述两个条件是对求得的路径p做一个约束作用，只有满足上述两个约束条件才是可行的最优路径；

步骤2：定义拉格朗日参数、初始温度、冷却函数、终止条件以及在每个温度下定义允许的迭代次数；

步骤3：初始化N个神经元的热平均值v_i-0.5+rand(-δ,δ)，其中i＝1,2,3...N并且|δ|<<1，接下来定义Boltzmann常数k＝0；

步骤4：判断是否符合终止条件，即所有的神经元值是否都在[0,0.1]或[0.9,1]范围内或温度达到0，若符合条件则终止，否则进入下一步的迭代中去；

步骤5：这时令温度T_k下的第l次扫描冷l等于1，判断l是否超出此刻温度下定义的允许迭代次数l_k，若超出终止迭代执行冷却函数，否则进入迭代循环在有限的迭代次数中根据神经元求解公式得出神经元的热平均值，当迭代次数超过该温度下允许的迭代次数时，迭代即终止执行冷却函数，此时，冷却函数会执行得到新的温度；

步骤6：判断是否符合终止条件，即所有的神经元值是否都在[0,0.1]或[0.9,1]范围内，或温度达到0，若符合条件则终止，否则跳到步骤5的迭代循环中去；