[发明专利]一种基于莱维飞行的无线传感器网络节点分簇方法及系统在审

专利信息
申请号: 202210038485.8 申请日: 2022-01-13
公开(公告)号: CN114531665A 公开(公告)日: 2022-05-24
发明(设计)人: 王公堂;顾帅;许化强;郗金鑫 申请(专利权)人: 山东师范大学
主分类号: H04W4/38 分类号: H04W4/38;H04W84/18;H04W40/10;H04W88/16
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 张勇
地址: 250014 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 飞行 无线 传感器 网络 节点 方法 系统
【说明书】:

发明属于无线传感器网络领域,提供了一种基于莱维飞行的无线传感器网络节点分簇方法,将基于莱维飞行的粒子群优化算法融入簇头节点的选举过程,粒子群按照基于莱维飞行的粒子群优化算法描述的运动轨迹对目标区域进行搜索,基于局部最优解和全局最优解的粒子的初始位置,结合适应度函数不断更新下一轮每个粒子的速度和位置,并计算下一轮每个粒子的适应度,得到每一轮的局部最优解和全部最优解的粒子的位置;对无线传感器网络的节点进行分簇,从而达到节省节点耗电量,延长节点存活时间和网络生存周期的目的。

技术领域

本发明属于无线传感器网络领域,尤其涉及一种基于莱维飞行的无线传感器网络节点分簇方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。

随着网络规模的增大,学术界开始尝试通过对传感器节点分簇的方式来均衡网络能耗,分别从是否预先划分区域、分簇是否均匀、是否结合其他算法等多个方面来实现网络的分簇。研究表明,网络节点分簇是目前实现WSN节能和延寿最有效的方法。

现有分簇算法的缺点:

(1)不适合在大规模的无线传感器网络中应用。

(2)没有说明簇头节点在整个网络中的布设情况。因此,很可能出现被选出的簇头节点集中于某一区域的情况,这样就会使得一些普通节点的周围没有任何簇头节点,从而导致网络能耗分布不均匀。

(3)不适用于节点能量不均衡的网络。

(4)部分算法容易陷入局部最优的情况,导致结果不易收敛。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题,本发明提供一种基于莱维飞行的无线传感器网络节点分簇方法及系统,其将基于莱维飞行的粒子群优化算法融入簇头节点的选举过程,对无线传感器网络的节点进行分簇,从而达到节省节点耗电量,延长节点存活时间和网络生存周期的目的。

为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:

本发明的第一个方面提供一种基于莱维飞行的无线传感器网络节点分簇方法,包括如下步骤:

在目标区域内设置粒子群,给每个粒子赋予随机初始速度和初始位置;

结合每个粒子赋予随机初始速度和初始位置以及适应度函数确定局部最优解和全局最优解的粒子的初始位置;

粒子群按照基于莱维飞行的粒子群优化算法描述的运动轨迹对目标区域进行搜索,基于局部最优解和全局最优解的粒子的初始位置,结合适应度函数不断更新下一轮每个粒子的速度和位置,并计算下一轮每个粒子的适应度,得到每一轮的局部最优解和全部最优解的粒子的位置;

判断更新次数是否已经超过设定阈值,若是,则粒子进行莱维飞行,更新下一轮粒子的位置,否则判断粒子位置是否收敛,若是则选出设定数目的簇头节点的节点坐标,否则继续对目标区域进行搜索。

本发明的第二个方面提供一种基于莱维飞行的无线传感器网络节点分簇系统,包括:

粒子群设置模块,被配置为:在目标区域内设置粒子群,给每个粒子赋予随机初始速度和初始位置;

粒子群优化算法模块,被配置为:结合每个粒子赋予随机初始速度和初始位置以及适应度函数确定局部最优解和全局最优解的粒子的初始位置;

粒子群按照基于莱维飞行的粒子群优化算法描述的运动轨迹对目标区域进行搜索,基于局部最优解和全局最优解的粒子的初始位置,结合适应度函数不断更新下一轮每个粒子的速度和位置,得到每一轮的局部最优解和全部最优解的粒子的位置;

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