[发明专利]基于虚拟力算法的自适应步长网络节点部署优化方法

说明书

基于虚拟力算法的自适应步长网络节点部署优化方法，包括：初始化分布n个网络节点，设置总的迭代次数，对网络节点进行Delaunay三角剖分，获取网络节点的邻接节点集，计算网络节点s_i的邻接节点的个数x_i；采用移动步长自适应函数，计算网络节点的移动步长自适应系数λ_i；对Delaunay三角剖分的凸包顶点的移动步长自适应系数λ设定为λ_C，对网络凸包顶点处的网络节点的系数进行修正。本发明方法降低了网络的均匀度，提升了网络节点分布的均衡性，减少网络中的覆盖空洞，能够有效提升网络的监测质量，延长网络的生命周期。

技术领域

本发明一种基于虚拟力算法的自适应步长网络节点部署优化方法，涉及网络监测技术领域。

背景技术

移动无线传感器网络节点被应用于场景信息侦测中，为提升无线传感器网络监测数据的可靠性和连续性，需要确保网络节点分布的均衡性。在对灾害监测、突发事件场景等应用上会使用动态的传感器节点进行部署侦测。节点部署中需要快速将待部署节点快速扩散，形成均衡的分布，以实现对场景的高质量感知监测。

由于网络节点初始分布密度不同，定步长方法会使得网络节点优化分布不均衡，网络节点间形成覆盖空洞，降低网络覆盖监测的质量。本发明提出的基于虚拟力算法的自适应步长网络节点部署优化方法依据网络节点的邻接节点个数设定网络节点移动步长，可以有效提升网络节点分布的均衡性，减少网络节点间的覆盖空洞，从而提高网络覆盖监测的质量。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种基于虚拟力算法的自适应步长网络节点部署优化方法，通过移动步长自适应策略设定网络节点位置更新中移动步长基准值的系数，可以提升网络节点分布的均衡性，减少网络中的覆盖空洞。

本发明采取的技术方案为：

基于虚拟力算法的自适应步长网络节点部署优化方法，在虚拟力作用下进行网络节点位置更新时，依据网络节点的分布密度，计算网络节点的移动步长。

通过Delaunay三角剖分，定义网络节点间的邻接关系，依据网络节点的邻接节点个数，构造移动步长自适应函数。

在节点自部署网络的邻接节点集中选择最佳邻接关系，作为节点新的邻接关系节点集。

所述虚拟力算法计算模型为：

其中，为节点s_j对节点s_i的虚拟力，d_ij为节点s_i与节点s_j之间的欧氏距离，D_th为节点s_i与节点s_j之间虚拟力平衡阈值，C_th为虚拟力截断距离，α_ij为节点s_i指向节点s_j的直线方向，ω_A为虚拟力引力因子，ω_R为虚拟力斥力因子，β为虚拟力指数因子。当节点s_i与节点s_j之间的欧氏距离d_ijC_th时，节点s_i与节点s_j之间虚拟力为0。

所述移动步长计算方法，是对网络节点进行局部自适应步长设置，包括以下步骤：

步骤(1)：在全部网络节点中，通过Delaunay三角剖分，定义网络节点的邻接节点集，网络节点s_i的邻接节点的个数记为x_i；

步骤(2)：网络节点s_i的移动步长自适应系数λ_i＝f(x_i)，移动步长自适应函数f(x_i)的计算式为：f(x_i)＝|x_i-N|+1；N为网络节点的邻接节点个数。