[发明专利]一种无线传感器网络APTEEN路由协议的优化方法及其优化装置有效
申请号: | 201910796075.8 | 申请日: | 2019-08-27 |
公开(公告)号: | CN110493802B | 公开(公告)日: | 2022-03-18 |
发明(设计)人: | 王树彬;张博闻 | 申请(专利权)人: | 内蒙古大学 |
主分类号: | H04W24/02 | 分类号: | H04W24/02;H04W24/06;H04W40/10;H04W40/32;H04W84/18 |
代理公司: | 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙) 34144 | 代理人: | 方荣肖 |
地址: | 010021 内蒙古自*** | 国省代码: | 内蒙古;15 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 无线 传感器 网络 apteen 路由 协议 优化 方法 及其 装置 | ||
1.一种无线传感器网络APTEEN路由协议的优化方法,其特征在于,其包括以下步骤:
(1)构建无线传感器网络的网络模型;其中,所述无线传感器网络中正方形区域内随机分布初始能量相同的多个静态节点;
(2)预分簇,簇的预分方法包括以下步骤:
(2.1)计算出无线传感器网络中簇头数;
(2.2)使基站根据收集的能量信息,计算出所述无线传感器网络中节点剩余的平均能量;
(2.3)选取所述簇头数个剩余能量大于平均能量的节点作为预选簇头,并根据所述预选簇头划分所述无线传感器网络的簇;
(3)优化簇,簇的优化方法包括以下步骤:
步骤S1,随机初始化粒子群,计算适应度函数值,并初始化个体极值和全体极值;
步骤S2,迭代位移,更新粒子的速度和位置;
步骤S3,计算当前粒子的适应度函数值;
步骤S4,判断当前粒子的适应度函数值是否大于所述个体极值;
在所述当前粒子的适应度函数值大于所述个体极值时,执行步骤S5,更新所述个体极值;
在所述当前粒子的适应度函数值不大于所述个体极值或所述个体极值更新后,执行步骤S6,判断所述个体极值是否大于所述全体极值;
在所述个体极值大于所述全体极值时,执行步骤S7,更新所述全体极值;
在所述个体极值不大于所述全体极值或所述全体极值更新后,执行步骤S8,判断当前环境是否达到预设的迭代条件或迭代次数;
在所述当前环境达到预设的迭代条件或迭代次数时,执行步骤S9,输出最优解并将所述当前粒子作为主簇头;
在所述当前环境未达到预设的迭代条件或迭代次数时,执行步骤S2;
其中,所述平均能量的计算公式为:
式中,Eavg为所述无线传感器网络中节点剩余的平均能量,E(i)为所述无线传感器网络中第i个节点的剩余能量,n为所述无线传感器网络中节点数;
所述预选簇头的选取公式为:
式中,T(n)为所述预选簇头的选取阈值,p所述预选簇头的最优概率,为当前选取轮数之前当选过簇头节点占传感器节点的比例,G为当前选取轮数之前未当选过簇头节点的传感器节点集合,r为选取的轮数。
2.如权利要求1所述的无线传感器网络APTEEN路由协议的优化方法,其特征在于,所述簇头数的计算公式为:
式中,kopt为最优簇头数,M为所述正方形区域的边长,N为所述静态节点个数,dtoBS为簇头到汇聚节点的距离,εfs和εamp为不同条件下的功率放大系数,Eelec为所述无线传感器网络中节点每接受或者发送1bit消息所消耗的能量。
3.如权利要求1所述的无线传感器网络APTEEN路由协议的优化方法,其特征在于,所述适应度函数值的计算方法包括以下步骤:
(3.1)计算剩余能量占比f1;
(3.2)计算发送距离的几何平均值f2;
(3.3)计算节点能量均衡度f3;
(3.4)计算所述适应度函数值f(i);其中,所述适应度函数值f(i)的计算公式为:
式中,a、b、c分别为适应度函数影响因子的权重值。
4.如权利要求3所述的无线传感器网络APTEEN路由协议的优化方法,其特征在于,所述剩余能量占比f1的计算公式为:
所述发送距离的几何平均值f2的计算公式为:
所述节点能量均衡度f3的计算公式为:
其中,R(j)为第j个节点到第i个节点的欧式几何距离。
5.如权利要求3所述的无线传感器网络APTEEN路由协议的优化方法,其特征在于,权重值a、b、c的取值范围均为[0,1],且a+b+c=1。
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