[发明专利]基于水声传感器网络的健壮拓扑生成方法

权利要求书

1.一种基于水声传感器网络的健壮拓扑生成方法，其特征是，步骤如下：

一、拓扑生成阶段

水声传感器网络中靠近簇头的节点承担更多的转发任务，在拓扑生成阶段首先利用复杂网络理论生成网络拓扑，然后在重点区域构建刚性图，最后将孤立节点或连通子图连接到刚性图，生成水下传感器网络的初始拓扑，网络的节点度服从幂率分布；

二、数据传输阶段

传感器节点收集的数据按照贪婪算法选择的最优路径进行传输，以保证数据的传输能耗最少，当路径的传输概率PR_c(i,CH_k)ζ时，表示节点V_i发送的数据被成功接收，ζ为阈值常数，CH_k表示第k个簇头节点，PR_c(i,CH_k)表示从节点V_i到簇头节点CH_k的某条路径的通信概率；

每隔10秒，根据节点的剩余能量调整最优刚性图的拓扑结构，以均衡节点间的能耗；

当重点区域中某个节点的剩余能量低于0时，表示该节点死亡，影响重点区域的覆盖度和连通性，利用替换算法来保证重点区域的全局覆盖，其中，第一阶段中具体步骤如下：

1)利用边缘构造模型计算每条边的连接概率P_ij，根据概率P_ij连接节点V_i与V_j形成符合复杂网络特性的网络拓扑；

2)定义规模不同的重点监测区域，并在重点监测区域构建最优刚性图，以均衡节点能耗；

3)确定最优刚性图中的节点数目及孤立节点和连通子图的节点数目，根据BA无标度网络的增长模型将孤立节点和连通子图连接到刚性图节点。

2.如权利要求1所述的基于水声传感器网络的健壮拓扑生成方法，其特征是，进一步地，

1、边缘构造模型

依据边缘构造模型计算水下传感器网络中边的连接概率：

其中P_ij表示节点V_i与节点V_j的连接概率，d(i,j)表示节点V_i与节点V_j的距离，P_C(i,j)表示节点V_i与节点V_j的通信概率，P_S(i,j)表示节点V_i与节点V_j的感知概率，C,α,β,γ,δ皆为常数，D为水域的体积，表示为|D|＝L*W*H,L为水域长度，W为水域宽度，H表示水域的深度，N表示传感器节点总数；

2、最优刚性图理论

定义规模各不相同的水下重点监测区域，并选择能全局覆盖重点区域的最少节点数来构建最优刚性图，重点区域的其他节点切换到休眠状态，即只转发但不采集信息；最优刚性图利用刚度矩阵来构建，3维水下空间的刚性矩阵定义如下：

矩阵中的每一行代表刚性图中的一条边，q表示顶点的3维坐标；

3、BA增长模型

BA增长算法包括两部分；

■增长：确定最优刚性图中的节点数目为m，将孤立节点或连通子图的顶点连接到刚性图的m₀个节点，且m₀m；

■优先连接：孤立节点或连通子图的顶点以概率连接到刚性图节点，其中de表示节点度，N表示节点总数，当连接概率相等时，连接到剩余能量更大的节点；

4、替换算法

当节点V_i的剩余能量低于0时，计算其他剩余节点与V_i邻近节点的覆盖范围，使得启用最少的邻近节点仍能保证重点区域的全局覆盖，将选择的最少的邻近节点的状态切换为唤醒状态，代替失效节点完成数据的收集与传输功能，并根据新节点的剩余能量重新构建最优刚性图。