[发明专利]一种基于WSAN的复杂管网信息控制器优化部署方法有效
申请号: | 201910232217.8 | 申请日: | 2019-03-26 |
公开(公告)号: | CN109996204B | 公开(公告)日: | 2021-07-13 |
发明(设计)人: | 马大中;李云博;黄海龙;黄超;张化光;胡旭光;任程泽;贾玲玲 | 申请(专利权)人: | 东北大学 |
主分类号: | H04W4/38 | 分类号: | H04W4/38;H04W16/18;H04W16/22 |
代理公司: | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人: | 李运萍 |
地址: | 110819 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 wsan 复杂 管网 信息 控制器 优化 部署 方法 | ||
1.一种基于WSAN的复杂管网信息控制器优化部署方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:针对用于复杂管网S的无线传感器和信息控制器建立传感器网络,进行传感器网络初始化,所述信息控制器即为执行器;
步骤2:将复杂管网S离散成一组点p∈S,信息控制器节点Pi随机部署在复杂管网S监测区域内位于同一个高度水平面的点p上,即信息控制器节点Pi的投影必须在点p上,其中,i=1,......,n,n为部署的信息控制器节点总数,且Pi∈p∈S;
步骤3:针对步骤2部署的信息控制器节点,计算传感器节点与信息控制器节点之间的信号传输概率以及路径损耗,建立信道传输模型,包括:
步骤3.1:计算考虑无线信号的传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的直视视线传输概率和非直视视线传输概率;
所述传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的直视视线传输概率的计算公式如下:
其中,PLoS(p,Pi)为传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的直视视线传输概率,h为信息控制器节点相对传感器节点的高度,r(p,Pi)为传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的地面距离,μ和ν为常数;
所述传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的非直视视线传输概率的计算公式如下:
PNLoS(P,Pi)=1-PLoS(p,Pi);
其中,PNLoS(P,Pi)为传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的非直视视线传输概率;
步骤3.2:计算传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的路径损耗;
步骤3.3:根据传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的直视视线传输概率、非直视视线传输概率以及传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的路径损耗,建立信息控制器节点的信道传输模型;
步骤4:为实现信息控制器节点的最大覆盖率和最小干扰,建立优化目标函数,包括:
步骤4.1:根据信息控制器节点监测的传感器节点总数,建立复杂管网S的信息控制器节点覆盖质量模型;
复杂管网S的信息控制器节点覆盖质量模型的公式如下:
其中,α(P1,...,Pi,...,Pn)为所有信息控制器节点处覆盖质量的总和,ρ(p)为密度函数,且ρ(p)≥0是连续函数,表示在给定时间下复杂管网的特定点p处的传感器节点的密度;
步骤4.2:定义传感器节点接收的非服务信息控制器信号即为干扰信号,建立复杂管网S的信息控制器节点总信号干扰模型;
复杂管网S的信息控制器节点总信号干扰模型的公式如下:
其中,f1(Pi,Pj)为信息控制器节点Pi和Pj之间的信号干扰模型,其计算公式如下:
其中,β(P1,...,Pi,...,Pn)为所有信息控制器节点Pi两两之间的总干扰率,D(Pi,Pj)表示信息控制器节点Pi和Pj之间的沿管道最短距离,RI表示干扰效应的阈值范围;
步骤4.3:根据复杂管网S的信息控制器节点覆盖质量模型和信息控制器节点总信号干扰模型,建立使信息控制器节点具有最大覆盖率和最小信号干扰的目标函数;
所述目标函数的公式为:
其中,J(P1,...,Pi,...,Pn)为目标函数,即满足最大覆盖率和最小信号干扰所对应的信息控制器节点Pi的位置,a0是加权参数;
步骤5:根据建立的目标函数,判断信息控制器节点的位置,逐步移动信息控制器节点,找到信息控制器节点的局部最优位置,实现信息控制器的优化部署,包括:
步骤5.1:判断点Pi0是否为连接复杂管网S的内点,若是,则继续步骤5.2,若否,则继续步骤5.3;
所述点Pi0为连接复杂管网S的内点是指点Pi0是连接复杂管网S的2条及以下管道的点,即满足如下公式:
其中,LV(Pi0)表示对于所有i≠j,满足条件D(p,Pi0)=Rc和且从Pi0到P的最短路径朝向顶点V方向的点P集合,LW(Pi0)表示对于所有i≠j,满足条件D(p,Pi0)=Rc和且从Pi0到P的最短路径朝向顶点W方向的点P集合,D(p,Pi0)表示复杂管网S中点p到Pi0的沿管道最短距离,Rc表示从信息控制器节点到传感器节点的高质量通信的有效范围;εV(Pi0)是在干扰范围RI内的信息控制器节点Pi和Pj之间的最短路径经过顶点V的所有信息控制器节点Pj的集合,εW(Pi0)是在干扰范围RI内的信息控制器节点Pi和Pj之间的最短路径经过顶点W的所有信息控制器节点Pj的集合,是信息控制器节点Pi和Pj之间的信号干扰模型的导数;所述信息控制器节点Pj为在信息控制器节点Pi附近并对信息控制器节点Pi存在干扰的其他信息控制器节点;所述的计算公式如下:
步骤5.2:从信息控制器初始点Pi开始,以固定步长连续向顶点V方向移动信息控制器节点Pi至满足条件后,继续步骤5.6;
所述满足条件为信息控制器节点Pi到达顶点V或者满足如下公式:
步骤5.3:判断点Pi0是否为连接复杂管网S的顶点,若是,则继续步骤5.4,若否,则继续步骤5.5;
所述点Pi0为连接复杂管网S的顶点是指点Pi0是连接复杂管网S的超过2条以上管道的点,即满足以下公式:
其中,h=1,...,l表示边,Lh(Pi0)表示对于所有i≠j,满足条件D(p,Pi0)=Rc和且从Pi0到P的最短路径经过边h的点P集合,表示对于所有i≠j,满足条件D(p,Pi0)=Rc和且从Pi0到P的最短路径经过从Pi0到其余l-1条边中任意一条的点P集合,εh(Pi0)是在干扰范围RI内的信息控制器节点Pi和Pj之间的最短路径经过边h的所有信息控制器节点Pj的集合,是在干扰范围RI内的信息控制器节点Pi和Pj之间的最短路径经过从Pi0到其余l-1条边中任意一条的所有信息控制器节点Pj的集合;
步骤5.4:从信息控制器初始点Pi开始,以固定步长连续沿着边h连续移动信息控制器节点Pi至满足条件后,继续步骤5.6;
所述满足条件为信息控制器节点Pi到达边h管道的另一个顶点或者满足如下公式:
步骤5.5:从信息控制器初始点Pi开始,对信息控制器节点Pi进行小范围的移动,调整信息控制器节点Pi和Pj之间的信号干扰值,继续步骤5.6;
步骤5.6:判断目标函数在生成序列(P1,...,Pi,...,Pn)N上是否继续递减,若是,则返回步骤5.2,若否,则输出子序列即信息控制器节点的局部最优位置,实现信息控制器的优化部署。
2.根据权利要求1所述的基于WSAN的复杂管网信息控制器优化部署方法,其特征在于,所述步骤3.2中传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的路径损耗的计算公式如下:
其中,PL(p,Pi)为传感器节点p与信息控制器节点Pi之间的路径损耗,fc是载波频率,单位为Hz,c是光速,单位为m/s,λLoS和λNLoS分别是直视视线传输与非直视视线传输连接相对应的损耗,E(p,Pi)是传感器节点p和信息控制器节点Pi的标准欧氏距离。
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