[发明专利]一种工业无线传感器网络多目标最优部署的方法有效

专利信息
申请号: 201110049025.7 申请日: 2011-03-02
公开(公告)号: CN102098687A 公开(公告)日: 2011-06-15
发明(设计)人: 王灵;茆云飞;付细平;王海宽;付敬奇 申请(专利权)人: 上海大学
主分类号: H04W16/18 分类号: H04W16/18;H04W84/18
代理公司: 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 代理人: 陆聪明
地址: 上海市宝山区*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明公开了一种工业无线传感器网络多目标最优部署的方法,其步骤:(1)将监测区域划分为三维网格,传感器节点、簇头及基站布置在网格交叉点上;(2)生成障碍物矩阵;(3)和声个体表示;(4)设定算法控制参数;(5)设定传感器和簇头的通信半径;(6)判断传感器节点与簇头通讯是否满足条件;(7)判断传感器节点与基站通讯的跳数是否满足条件;(8)采用启发式策略初始化和声矩阵;(9)计算每个和声的目标函数值;(10)找最优和声;(11)生成新和声;(12)比较新和声与和声记忆库中对应的和声的优劣(13)更新最优和声;(14)判断是否满足终止条件。该方法能对工业无线传感器网络的系统可靠性、实时性、传感器节点部署成本和维护成本实现多目标优化,满足工业实际需求。
搜索关键词: 一种 工业 无线 传感器 网络 多目标 最优 部署 方法
【主权项】:
1.一种工业无线传感器网络多目标最优部署的方法,其特征在于该方法的具体步骤如下:(1)、首先根据工业现场实际空间、障碍物大小及位置、无线传感器功率、精度要求,将监测区域划分为三维网格,RST分别对应横、纵、竖坐标上划分段数,传感器节点、簇头及基站都分别部署在网格交叉点上,根据工业要求,传感器节点分为两类,一类是一般传感器节点,另一类是关键传感器节点;根据实际工艺设计需求,工业现场实际空间内有个传感器节点,在空置的个网格点上部署簇头和基站;(2)、根据现场实际设备在三维网络坐标中的位置生成障碍物矩阵B, 障碍物矩阵B大小为,网格为“1”表示该网格上有障碍物,如果网格为“0”则表示该网格上没有障碍物如果任意两点之间的直线路径中存在有障碍物则认为此两传感器节点之间无法互相通讯;(3)、和声个体解的表示:,空置网格点上布置凑头和基站,,其中,n表示用来部署簇头和基站的网格总数,表示在第j个空网格点空置,表示在第j个空网格点上部署传感器簇头,表示第j个空网格点上部署基站;(4)设定启发式二进制和声搜索算法的各个控制参数,启发式二进制和声搜索算法的控制参数包括创作次数NI和声记忆库大小、和声记忆库思考概率和音调微调概率,并随机初始化和声记忆库HM;(5)、设定传感器节点的通信半径为,簇头的通信半径为,判断传感器节点与簇头之间的距离是否小于等于,若传感器节点与簇头之间的距离小于等于,并且两者通讯链路之间不存在障碍物时,则认为传感器节点与该簇头通讯,将传感器节点作为该簇头的一个负载,否则认为传感器节点不能与该簇头通讯;判断两个簇头之间的距离是否小于等于,若两个簇头之间的距离小于等于,并且两个簇头之间的通讯链路不存在障碍物时,则认为该两个簇头之间互相通讯;簇头的总负载为簇内传感器节点数及与其通讯的簇头数之和;(6)、判断是否每个一般的传感器节点至少与2个簇头通讯,若每个一般传感器节点不能至少与2个簇头通讯,则认为传感器节点不满足系统可靠性要求,则计算所有一般的传感器节点的惩罚值,否则认为一般传感器节点满足系统可靠性要求,不计算一般传感器节节点的惩罚值,判断关键传感器节点是否能与大于等于3个簇头通讯,若不能与大于等于3个簇头通讯,则计算所有关键传感器节点的惩罚值,否则认为关键传感器节点满足系统可靠性要求,不计算关键节点的惩罚值;(7)、设定在监测区域内有NBASE个基站,记为NBASE,传感器节点i通过簇头与最近基站通讯所需跳数为Hi考虑到工业无线传感器网络的实时性,要求传感器节点到达基站的跳数不多于Smax ,判断每个传感器节点与各基站通讯的跳数Hi是否满足少于最大跳数Smax,若每个传感器节点与各基站通讯的跳数Hi不能满足少于最大跳数Smax ,则认为传感器节点不满足实时性要求,则计算所有传感器节点的惩罚值,否则认为传感器节点满足实时性要求,不计算传感器节点的惩罚值;(8)、采用启发式策略初始化和声矩阵,根据各传感器节点分布密度调整随机值,有倾向产生和声矩阵,该和声矩阵的大小记为HMS;同时为了确保不丢失可能的解,产生一个全“1”的和声;(9)、计算每个和声x的目标函数值,目标函数为:其中,minf(x)表示目标函数,分别是子函数的权值,;表示簇头数量、表示基站的数量、表示簇头负载的标准差;;(10)、在初始化中和声记忆库中找到最好的和声hg最好的和声定义:和声矩阵中目标函数值最小的和声;(11)、生成新的和声;(12)、比较新的和声与和声记忆库中对应的和声的优劣;如果新的和声比和声记忆库中对应的和声优,则用新的和声替换和声记忆库中对应的和声,否则和声矩阵不变;(13)、更新最优和声hg;(14)、判断新产生的和声数是否少于HMS,若新产生的和声数少于HMS,返回步骤(11)继续产生新和声,若新产生的和声数不是少于HMS,并且算法达到了最大迭代次数,则停止迭代,生成最优和声hg否则返回步骤(11)继续迭代。
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