[发明专利]面向复杂部署环境的在线工业无线传感器网络部署方法

权利要求书

1.面向复杂部署环境的在线工业无线传感器网络部署方法，其特征在于：包括中继节点部署主体和射频环境学习模块，中继节点部署主体负责整个部署流程，每次只生成单个中继节点部署方案，部署该中继节点后立即测量信道质量，并反馈给射频环境学习模块；射频环境学习模块用于学习部署现场射频环境，并为中继节点部署主体提供通信拓扑图用于指导部署；

所述中继节点部署主体的执行过程包括以下步骤，

(2.1)输入参数S、C、g，其中S为传感器节点集合，C为事先确定的候选署位置集合，g为网关节点；初始化射频环境学习模块，令v＝g,R＝{v},h(v)＝0,p(v)＝null；

(2.2)利用射频环境学习模块生成一个拓扑图G；

(2.3)对于S中任一传感器节点s，如果s为v节点的邻居，则测量s和v之间的信道质量Ψ(s,v)，并把Ψ(s,v)传入射频学习模块进行学习；进一步，如果Ψ(s,v)≥θ，则将s从集合S中删除，令p(s)＝v,h(s)＝h(v)+1，其中θ为可靠性阈值，p(·)为节点·的父节点、h(·)为节点·到网关节点的跳数；

(2.4)找到节点v的所有非中继节点、传感器节点及网关节点集合，并记为N，即N＝N_G(v)\(S∪R∪{g})，其中N_G(v)为节点v在图G中的所有邻居集合；

(2.5)如果N为空集，则v＝p(v)，跳转至步骤(2.2)；

(2.6)对于N中任一节点u，创建一个空集Cu；

(2.7)对于S中任一传感器节点s，从N中找出一个距离s最近的节点u，并做如下操作：Cu＝Cu∪{s}；

(2.8)如果N中所有节点的Cu都为空，则v＝p(v)，跳转至步骤(2.2)；

(2.9)令其中D_G(t,s)为拓扑图G中从节点t到节点s的最短距离；

(2.10)测量u与v之间的信道质量Ψ(u,v)，并将其传入射频环境学习模块进行学习；

(2.11)如果Ψ(u,v)≥θ，则进行如下操作：p(u)＝v,h(u)＝h(v)+1,v＝u，R＝R∪{u}；

(2.12)如果S不为空且v不为null，则跳转至步骤(2.2)

(2.13)输出部署中继节点集合R；

所述射频环境学习模块具体设计如下：

令u和v为部署区域任意两点，该射频环境学习模块的主要任务为学习u和v之间是否能提供可靠通信，并记该学习过程为l_u,v，l_u,v有两个动作分别为0和1，记l_u,v的动作空间为A，则A＝{0,1}，令a_u,v为l_u,v的当前动作，动作a_u,v为l_u,v带来的回报计算方法如下：

令Q(l_u,v,a)为动作a的价值函数，Q(l_u,v)＝{Q(l_u,v,a)|a∈A}为学习过程l_u,v的Q-表，该射频环境学习模块利用Q-学习所采用的Bellman等式更新Q-表：

其中α和β分别为学习率和折扣因子；

在学习过程中，给每个学习过程l_u,v一个标识位，表示u和v两点间是否经过实际信道质量测量；令l_u,v和l_i,j为两个学习过程，则它们之间的距离定义为：

其中||u,v||表示节点u和v之间的欧氏距离，令l_u,v为一个未测量的学习过程，l_i,j为距离l_u,v最近的已测量学习过程，则采用以下公式辅助l_u,v选择动作：

a_u,v＝round((1-ξ)a_u,v+ξa_i,j), (4)

其中ξ＝1，如果d(l_u,v,l_i,j)小于1,ξ＝1/d(l_u,v,l_i,j)，如果d(l_u,v,l_i,j)大于1，round()为四舍五入操作；射频环境学习模块的步骤如下：

(3.1)输入测量信道质量Ψ(u,v)，然后根据式(1)计算上次动作a_u,v为学习进程l_u,v带来的回报γ(l_u,v,a_u,v)，最后利用式(2)更新动作价值函数Q(l_u,v,a)；

(3.2)V＝S∪C∪{g}；

(3.3)对于V中任意两点v和u：

(3.3.1)如果l_u,v是未测量学习过程，令l_i,j为最近的已测量学习过程，采用式(4)选择l_u,v的当前动作a_u,v，并进入步骤(3.4)

(3.3.2)如果l_u,v是已测量学习过程，采用ε-greedy算法选择当前动作a_u,v，并进入步骤(3.4)

(3.4)构建一个空图G(V,E)，E为空集，对于V中任意两点u和v，如果a_u,v＝1则在u和v之间构建一条边。

2.根据权利要求1所述的面向复杂部署环境的在线工业无线传感器网络部署方法，其特征在于：在第一次迭代中，采用估计半径r来选择每个进程的当前动作，即如两点u,v距离小于等于r，则a_u,v＝1；否则a_u,v＝0。