[发明专利]一种无线传感器网络系统

权利要求书

1.一种无线传感器网络系统，其特征在于，包括节点选取装置和多个传感器节点；节点选取装置分别与所述多个传感器节点耦接；

所述节点选取装置，适于从无线传感器网络中的传感器节点中的潜在编码节点中选取部分节点作为编码节点，具体包括：将无线传感器网络转换为有向图网络，并采用图分解算法将所述有向图网络进行分解；基于分解后的有向图网络构建对应的网络编码资源优化数学模型，并求解所述网络编码资源优化数学模型的最优解，得到所选取的编码节点；其中，所构建的所述网络编码资源优化数学模型为：且：其中，Φ(G_NCM)表示分解后的有向图网络的编码边的数量，Min(.)表示求解最小值，ξ_ij表示分解后的有向图网络中第i个潜在编码节点的第j条输出边，当第i个潜在编码节点的第j条输出边执行编码操作，则设置ξ_ij＝1，反之，则设置ξ_ij＝0；R(s，t_k)表示源传感器节点s到目的传感器节点t_k的可达多播速率，O_i表示第i个潜在编码节点的出射边的数量，p_i(s，t_k)表示在分解后的有向图网络中源传感器节点s到目的传感器节点t_k的第i条路径，γ_i(s，t_k)＝{e|e∈p_i(s，t_k)}，表示路径p_i(s，t_k)的所有链路的集合；诉搜狐求解所述网络编码资源优化数学模型的最优解包括：初始化染色体群，得到对应的初始染色体群；所述染色体群中的染色体分别对应所述网络编码资源优化数学模型的一个解；基于当前染色体群中染色体的当前位置，计算各个染色体的适应度值；基于计算得到的各个染色体的适应度值，对当前染色体群每个染色体的历史最优解和染色体群的历史最优解进行更新，得到执行当前次迭代对应的染色体群；对执行当前次迭代得到的染色体群中的染色体执行选择、交叉和变异操作，其中，执行当前次迭代得到的染色体群中的染色体执行选择包括：计算执行当前次迭代得到的染色体群中每个的染色体的适应度数值，构建该执行当前次迭代得到的染色体群对应的适应度数组；基于所述适应度数组红的最大适应度数值和最小适应度数值，计算各个染色体的概率权重；基于计算得到的各个染色体的概率权重，计算得到执行当前次迭代得到的染色体群对应的累积概率分布向量；随机生成N个介于0到1之间的随机数并按照从小到大的顺序排列，过程对应的随机向量；对所述累积概率分布向量与所述随机向量累积概率分布向量中对应位置的数值进行比较，并在确定所述累积概率分布向量中对应位置的数值大于所述随机向量累积概率分布向量中对应位置的数值时，则设置X_i(t+1)＝X_i(t)；执行下一次迭代，直至迭代次数达到预设的次数阈值，输出对应的每个染色体的历史最优解和染色体群的历史最优解，作为所述网络编码资源优化数学模型的最优解；所述潜在编码节点为入射边的数量大于或等于2且出射边的数量大于或等于1的传感器节点；

所选取的编码节点，适于采集对应的监测数据并进行编码后传输至对应的下一节点；

除所述编码节点之外的其他传感器节点，适于采集对应的监测数据并传输至对应的下一节点。

2.根据权利要求1所述的无线传感器网络系统，其特征在于，所述节点选取装置，适于在执行下一次迭代之前，从执行选择、交叉和变异操作后得到的染色体群中的染色体中得到对应的当前解，并计算得到对应的导向解；所述当前解为执行选择、交叉和变异操作后得到的染色体群中的最优解；确定所述当前解与所述导向解之间的差异比特；沿着当前解向所述导向解进行轨迹搜索，得到轨迹搜索后的染色体群；在沿着当前解向所述导向解进行轨迹搜索的过程中，一个差异比特对应所述当前解向所述导向解的一次移动时，在所述当前解向所述导向解的每次移动过程中，生成对应数量的新解，从所生成的新解中找出对应的最优解，并当确定对应的最优解优于执行选择、交叉和变异操作后得到的染色体群中的最差解时，采用对应的最优解代替执行选择、交叉和变异操作后得到的染色体群中的最差解，直至所述当前解移动至所述导向解时，得到所述轨迹搜索后的染色体群。

3.根据权利要求1或2所述的无线传感器网络系统，其特征在于，所述节点选取装置，适于设置一临时位置随机染色体，所述临时位置随机染色体中的所有位置的数值均为1；随机生成包括N个染色体的染色体群，得到对应的初始染色体群；所述初始染色体群中每个位置的染色体为该位置的历史最优染色体；按照顺序对所述临时位置随机染色体中的位置进行遍历，获取遍历到的当前位置；将所述临时位置随机染色体中的当前位置的数值设置为0，并保持其他位置的数值不变，生成新的临时位置随机染色体；当确定所生成的新的临时位置随机染色体的适应度值大于所述临时位置随机染色体的适应度值时，采用所生成的新的临时位置随机染色体替换所述初始化染色体群中的具有最差适应度值的染色体，直至遍历的位置的数量大于预设的数量阈值，得到最终的初始染色体群。