[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

说明书

本发明的基于遗传算法的水下无线传感器网络拓扑控制方法，包括：a).构建水下网络模型；b).建立成员节点、簇首节点能量模型及能量参数；c).计算最优簇首数量；d).采用遗传算法确定最优簇首，包括：d‑1).染色体编码；d‑2).选取初始种群；d‑3).构造适应度函数；d‑4).构造选择算子、交叉算子、变异算子；d‑5).计算个体适应度值；d‑6).选择最优簇首；e).自组成簇和进行数据通信。本发明的水下无线传感器网络拓扑控制方法，在簇首选择阶段使用遗传算法，能够解决多目标优化问题，能够有效均衡能量和距离因素，能够有效均衡各节点能量消耗，降低了网络整体能耗，从而延长整个网络生存期。

技术领域

本发明涉及一种水下无线传感器网络拓扑控制方法，更具体的说，尤其涉及一种的基于遗传算法的水下无线传感器网络拓扑控制方法。

背景技术

海洋资源的开发和海洋权益的保护日益受到重视，水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs)就是基于水下环境中的应用提出的。UWSNs具有低成本、自组织、分布式等特点，能够在海洋环境监测、资源开发、灾害预警和海洋军事活动等应用提供技术支持，因此UWSNs被广泛应用于海洋技术领域。作为无线传感器网络的分支，UWSNs在体系架构、网络分层、支撑技术等技术领域与陆地无线传感器网络大致相同。但由于水下工作环境的特殊性，UWSNs面临诸多限制和制约，主要表现在以下几方面：

(1)水下通信传输介质受限。电磁波和光信号作为传输介质在水中衰减严重，不适用于远距离传输，因此，通常采用水声信号作为传输介质，但存在传输速率低、端到端传输延迟大的问题。(2)受水声信道制约。由于水声信道端到端传输延迟大，存在严重的多径效应，易导致节点间通信的碰撞。且水下环境未知、多变，环境噪声、船舶和生物产生的噪声均会影响信号的传输可靠性。(3)受硬件条件制约。水下传感器节点无法进行充电和电源更换，因此，能耗问题是UWSNs的首要问题。(4)网络拓扑存在未知性和变化性。水下传感器节点的位置由于洋流等因素会发生变化，节点电源用尽失效及新节点的加入均会导致网络拓扑的变化。特别是对于含有水下航行器的应用场景，拓扑结构更加多变。

为了解决以上问题，均衡网络中节点的能耗，从而延长网络的生存期，低功耗自适应集簇分层型协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)及基于LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)的协议被广泛应用于UWSNs。现有的基于LEACH协议在每一轮簇首选举中，根据节点的剩余能量分类，使得不同类型的节点以不同的概率当选为本轮簇首节点，从而保护能量相对较低的节点。但是需要确定每一轮当中当前节点的所属区域，增加了节点的计算量，加重了节点的运算负担，从而导致了额外能耗。同时LEACH算法未考虑节点与簇首位置关系，对于水下传感器网络而言，发送能耗随收发双方距离的增加而显著增长，无法实现全局能耗最优。然而，簇首的选择决定了UWSNs的性能，是一种多目标全局优化问题。LEACH协议存在的缺陷导致其不适用于能量极度受限的UWSNs。

发明内容

本发明为了克服上述技术问题的缺点，提供了一种基于遗传算法的水下无线传感器网络拓扑控制方法。

本发明的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n_i∈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，计算出各节点与汇聚节点间的距离为D(i)_R→B，以及节点与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；