[发明专利]一种解决异构网络感知态势均匀问题的分布式方法有效

专利信息
申请号: 202010566630.0 申请日: 2020-06-19
公开(公告)号: CN111629393B 公开(公告)日: 2022-09-06
发明(设计)人: 秦宁宁;吴仪 申请(专利权)人: 江南大学
主分类号: H04W24/02 分类号: H04W24/02;H04W84/18
代理公司: 大连理工大学专利中心 21200 代理人: 梅洪玉;刘秋彤
地址: 214122 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 解决 网络 感知 态势 均匀 问题 分布式 方法
【权利要求书】:

1.一种解决异构网络感知态势均匀问题的分布式方法,其特征在于,步骤如下:

步骤一、网络场景及其研究模型的构建;

步骤二、本地密集度的相关定义及评估;

步骤三、将节点所受虚拟力分为以距离为激励和以本地密集度为激励的两类虚拟力,实现算法调度策略的优化;

步骤四、“双重激励”合力与步长拆分;

步骤五、节点位置更新;

步骤一具体过程为:

监测区域DetectArea内的N个传感器节点构成网络Sensor={Sensori|i=1,2,…,N},传感器节点Sensori的感知半径Rsi与通信半径Rci均有异构属性,即Rsi∈[Rmin,Rmax],且存在Rci=2Rsi,其中,Rmin与Rmax表示感知半径的最大、最小限值;传感器节点均采用布尔感知模型,具有移动能力的Sensori能够通过接收的信号强度指示RSSI信息获取自身位置;网络模型定义如下:

(1)感知率

给定面积为S的监测区域DetectArea中,网络Sensor中所有节点感应能力形成的感知范围区域的并集S'的面积占比,为该网络对监测区域DetectArea的感知率,记为:

(2)平均移动距离

当传感器节点Sensori移动前后的位置分别为(xi,yi)和(xi',yi')时,则网络Sensor的平均移动距离为:

步骤二具体过程为:

(1)双向通信距离及双向通信邻居

归一化传感器节点Sensori与Sensorj的双向通信距离为

其中,dij表示Sensori与Sensorj间的欧氏距离,min(Rci,Rcj)表示Sensori与Sensorj两者通信半径的最小值;当ComDis(i,j)≤1时,Sensori与Sensorj互为双向通信邻居;特别地,当ComDis(i,j)=1时,能够保证传感器两节点在满足双向通信条件的同时最大化感知范围面积的并集,此时为异构Sensori与Sensorj的最佳部署状态;传感器节点Sensori所有的双向通信邻居节点组成集合NeiListi={Sensorj|ComDis(i,j)≤1},NeiNumi=|NeiListi|;并记表示NeiListi中第n个节点在Sensor中的序号,显然存在:1≤n≤NeiNumi,当ComDis(i,j)>1,Sensori与Sensorj只能单向通信或不能通信;

(2)最高无效冗余度

当Sensorj∈NeiListi且ComDis(i,j)<1时,则Sensori的最高无效冗余度为其最近双向通信邻居的距离倒数,记为:

其中,n=1,2,…,NeiNumi

(3)本地密集度

传感器节点Sensori的本地密集度为包含自身及其双向邻居节点在内的最高无效冗余度之和,记为:

步骤三具体过程为:

(1)以距离为激励的虚拟力

①传感器节点相关力:

当ComDis(i,j)<1时,传感器节点Sensori与Sensorj间的相关力应体现为斥力,消除感知范围冗余;当ComDis(i,j)>1且dij≤Rci时,应相互吸引避免空隙,ComDis(i,j)=1是引力与斥力间的距离阈值;当dij>Rci或Sensori与Sensorj符合异构节点的最佳部署状态时,节点间没有力的作用;对于给定节点Sensori受到来自Sensorj的相关力标记为:

其中,ωsa与ωsb分别为引力与斥力系数;当以Sensori为原点时,水平方向为参考,∠αij表示Sensori与Sensorj的方向角;

②边界斥力:

当Sensori与区域边界间的欧氏距离dib小于安全距离阈值时,会受到边界斥力;

其中,ωb为边界斥力系数,∠αib为Sensori与边界的方向角;Rsi为Sensori的感知半径;

(2)以本地密集度为激励的虚拟力

传感器节点与其双向通信邻居节点交换冗余信息后,所有传感器节点都会分布式地计算其本地密集度,仅对具有最高本地密集度的邻居产生力的效应,如式(8):

其中,ωd为密集度中心虚拟力系数;

步骤四具体过程为:

对于给定Sensori,收集双向通信邻居集合NeiListi的信息后,得到节点与节点间的作用力与节点和边界间作用力的合力,记为:

以MaxReduni替代Fi作为步长的激励;将节点的移动方向与步长拆分计算,使节点的移动方向受虚拟力引导,而步长由最高无效冗余度决定,以避免局部最优;同时利用sigmoid函数将嵌入的变量函数取值在原幅度不变时压缩至[0,1],对于传感器节点Sensori,将MaxReduni作为sigmoid函数的变量,得到将MaxReduni作为影响因子的受控步长stepi,记为:

其中,ωisa与ωisb皆为步长的控制系数,MaxStepi为Sensori单步移动最大移动步长,由Sensori的感知半径决定,其中存在特殊情况:当NeiNumi=0时,stepi=0;

步骤五的具体过程为:

无线传感器网络中的每个传感器节点si在虚拟力合力的作用下,将对其部署位置进行优化调整,按照如下式进行位置的更新:

其中,与分别代表Sensori所受合力在x轴与y轴上的投影,表示合力模的大小。

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