[发明专利]一种基于集合最大流算法的WSN栅栏修复方法

摘要

一种基于集合最大流算法的WSN栅栏修复方法，包括步骤1，栅栏间隙根据已知位置节点计算可得到栅栏间隙集合；步骤2，栅栏修复2.1)确定可修复间隙的数量以间隙集合为输入，进行分段修复；2.2)算法复杂度较低采用基于集合的最大流算能够在保证结果准确的条件下大幅度降低算法的复杂度；2.3)间隙修复方法利用移动节点修复栅栏的间隙，并且使得移动节点的移动距离最小。采用基于集合的最大流算法计算出能修复间隙的数量并且具有较高的效率，然后利用移动节点修复栅栏，修复过程中移动节点的总移动距离最短，大大加强了栅栏的生存能力。

主权项

一种基于集合最大流算法的WSN栅栏修复方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1:栅栏间隙计算；步骤1.1:根据已知位置节点计算得到栅栏间隙集合Gap；步骤2:栅栏修复；步骤2.1:可修复栅栏间隙的数量统计；步骤2.1.1:以步骤1.1得到的栅栏间隙集合Gap为输入，修复间隙所需要的移动节点数量如公式(1)所示：式(1)中L表示间隙长度，R表示传感器节点的感知半径，mnum表示需要的移动节点数量，对间隙均匀分为mnum段，每段中点为移动节点的待修复点，得到整条栅栏待修补点的集合GD；步骤2.1.2：以步骤2.1.1得到的待修补点集合GD为输入和移动节点集合为条件，以距离D为阈值建立待修补点的邻居移动节点，得到各修补点的邻居移动节点集合NG；步骤2.1.3：基于移动邻节点集合的最大流算法解决间隙修复问题，具体步骤如下所示：步骤2.1.3.1：分别计算出专属于待修补点的邻居移动节点集合，剔除公共集合，得到对应的所有待补点的移动邻居节点集合NG’；步骤2.1.3.2：以步骤2.1.3.1得到的待补点和其对应的集合NG’为输入，集合元素的数量为权重值建立有向图G；步骤2.1.3.3：采用最大流算法计算图G的最大流，最大流等于待修复点的数量，栅栏间隙能被全部修复，否则间隙不能被修复；步骤2.2：栅栏间隙修复；步骤2.2.1，以步骤2.1.3.1得到待补点的移动邻居节点集合NG’为输入，利用移动节点修复栅栏的间隙，并且使得移动节点的移动距离最小，集合NG’中的可移动节点到它的邻居薄弱点的距离集合为MD＝{md1,md2,md3,...mdnum|mdi≤md},mdi(i∈{1,2,…,num})为邻节点集合到待修复点的距离，num为所有移动节点的个数，对集合MD升序排序得到集合MD'，采用二分查找法搜索mdoptimum，mdmin＜mdoptimum＜mdmax，mdmin和mdmax为升序得到的最小值和最大值，使得满足集合ED＝{MD'|mdi≤mdoptimum}的移动节点恰好能强化所有的薄弱点，则此时移动节点移动的距离总和最小，二分法算法具体步骤为：步骤2.2.1.1：初始化L＝0，步骤2.2.1.2：更新薄弱点的邻居子集合NG’，将距离待修复点大于mdoptimum的节点从邻居集合NG’中移除，并更新有向图G的权重和拓扑；步骤2.2.1.3：计算有向图G的最大流，如果最大流小于n，n为待修补点集合GD元素数量，则L＝optimum，如果最大流等于n，且|L‑optimum|≤ε，输出mdoptimum；步骤2.2.1.4，算法结束，否则执行步骤2.2.1.2。