[发明专利]一种基于遗传算法的水下无线传感器网络拓扑控制方法有效

专利信息
申请号: 202010030325.X 申请日: 2020-01-13
公开(公告)号: CN111246416B 公开(公告)日: 2022-03-29
发明(设计)人: 杨光;戴礼娥;毛玉明 申请(专利权)人: 山东交通学院
主分类号: H04W4/38 分类号: H04W4/38;H04W40/32;H04W40/24;H04W84/18;H04L45/00;G06N3/12
代理公司: 北京华际知识产权代理有限公司 11676 代理人: 褚庆森
地址: 250357 山东省济*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 遗传 算法 水下 无线 传感器 网络 拓扑 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于遗传算法的水下无线传感器网络拓扑控制方法,其特征在于,通过以下步骤来实现:

a).构建水下网络模型,设n个水下节点均匀分布于L×L二维水下环境,节点ni∈N,节点集n个节点被均匀分成k个簇,则每个簇内有n/k个节点,其中含1个簇首和n/k-1个成员节点;节点间为单跳距离,均可直接通信,各节点位置已知且固定,计算出各节点与水下汇聚节点间的距离为D(i)R→B,以及节点与水下汇聚节点的平均距离;

b).建立成员节点、簇首节点能量模型及能量参数,根据成员节点的发送能耗、接收能耗建立成员节点的能量模型,根据簇首节点的汇聚能量和通信能量建立簇首节点的能量模型;建立包含剩余能量、能量门限、初始能量在内的节点能量参数;

c).计算最优簇首数量,根据部署区域长度L、节点到水下汇聚节点的距离计算出最优的簇首数量;

d).采用遗传算法确定最优簇首,包括如下步骤:

d-1).染色体编码,选用二进制编码,采用二值符号集{0,1}对节点进行染色体编码,当基因位前两位为00时代表该节点为水下汇聚节点,当基因位前两位为01时代表该节点为某个簇的成员节点,当基因位前两位为10时代表该节点被选作簇首节点,当基因位为11时代表该节点已经失效;

d-2).选取初始种群,将剩余能量和节点与水下汇聚节点间距离的加权值S(i)作为选取依据,选取加权值S(i)高压阈值T的节点作为初始种群;

d-3).构造适应度函数,适应度函数决定了当前种群遗传到下一代群体中的概率,采用能量和距离作为评估参数,构造适应度函数F(i);

d-4).构造包含选择算子、交叉算子、变异算子在内的遗传算子,选择算子用于选取较优个体遗传到下一代,采用基于排序和轮盘赌选择算子,从初始种群中选取较优的个体并存储;交叉算子根据交叉概率PC产生出两个新的个体,交叉概率PC根据适应度F(i)进行自适应调整;变异算子根据变异概率PM获得新的子代个体,变异概率PM根据适应度F(i)进行自适应调整;

d-5).计算个体适应度值,计算新种群中的个体适应度值,若新个体适应度大于当前个体的目标值,则将新个体作为种群下一代进化的目标,否则保持当前目标不变;

d-6).选择最优簇首,重复执行步骤d-4)至步骤d-5),如果达到最大进化代数,输出当前的最优个体,即为下一任簇首的候选节点;

e).自组成簇和进行数据通信,遗传算法完成簇首的选择后,最优个体被选做簇首,其余节点根据预设规则自组加入簇,进行数据通信;

步骤b)所述的成员节点、簇首节点能量模型及能量参数的建立通过以下方法来实现:

b-1).成员节点能量模型的建立,为满足到达接收节点的信号功率为P0,则距离接收节点为d的发送节点的发送能量ES需要满足:

上式中A(d)为水声信号功率衰减系数,采用球形扩散模型,a(f)为水下环境吸收系数:

上式中为f载波频率,单位为kHz;

节点的发送能耗为:

Et=l×(Ee+Es) (4)

节点的接收能耗为:

Er=l×Ee (5)

其中,l为数据包的长度,单位bit,Ee为驱使电路发送或接收每bit信号所需的能量,单位nJ/bit;Es为发送端所需能量,该能量需要满足接收端解调器的要求,则完成一次长度为l的数据包传输所需能量为:

ET=Et+Er=l×(2Ee+Es) (6)

b-2).簇首节点能量模型的建立,簇首负责对簇内数据进行汇聚和处理,并发送给水下汇聚节点,因此,簇首能量模型包括汇聚能量模型和通信能量模型:

对于包含p个节点的簇而言,由p-1个成员节点和1个簇首构成,设数据包长度为l,则每个通信周期中,接收和汇聚能量为:

EA(ch)=(p-1)×l×EA+(p-1)Er=(p-1)×l×(EA+Ee) (7)

上式中,EA为簇首融合单位bit数据所消耗的能量;

簇首通信能量模型为:

ET(ch)=Et(ch)=l×(Ee+Es) (8)

则簇首节点的总能量为:

E(ch)=EA(ch)+ET(ch) (9)

b-3).能量参数的建立,E(i)re为节点i的剩余能量,Eth为预设的能量门限,Ein为初始能量,E(ave)为网络的平均剩余能量:

步骤c)所述的计算最优簇首数量通过如下公式进行计算:

上式中,L为部署区域长度,单位m;εfs为单位放大功率,εamp为多径衰落模型的单位放大功率。

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