[发明专利]基于Voronoi图的三维有向异构移动传感器网络自部署方法

摘要

本发明公布了一种三维有向异构移动传感器网络自部署方法，基于加权Voronoi划分和虚拟力计算，将自主部署过程转化为网络节点的自主移动、转动过程，包括：计算节点权值；调节节点方向在被监测区域内；进行Voronoi划分；计算Voronoi区域质心；计算虚拟斥力；计算节点所受虚拟斥力的合力、位移向量；计算每个节点合位移向量；更新节点位置；再调整边界节点的位置和方向信息，使节点回到被监测区域内；由此解决三维空间环境下有向异构移动传感器节点集中放置的空间区域覆盖问题；提升网络的覆盖率；快速完成节点的部署；保证网络的覆盖性能。

主权项

一种三维有向异构移动传感器网络自部署方法，有向异构移动传感器网络包括带有自主移动装置和有向传感器的节点；节点的感知范围是底面为球面的圆锥体，节点位于圆锥体锥顶；节点感知范围可平动或转动；所述自部署方法基于加权Voronoi划分和虚拟力计算，将有向异构移动传感器网络协同自主部署过程转化为网络节点的自主移动、自主转动的过程，由此解决三维空间环境下有向异构移动传感器节点集中放置的空间区域覆盖问题；将节点感知模型表示为一个十元组其中，P表示三维空间中的有向移动传感器节点P的位置坐标；表示节点的有向传感器的感知方向，用三维向量表示，其中α、β、γ分别表示与X轴、Y轴、Z轴的夹角；θ表示节点的有向传感器的感知角度；C表示节点P的感知范围的内切球的球心坐标，称为节点的感知中心；R通表示节点最大通信距离；R感表示节点的最大感知距离；R斥表示产生虚拟斥力的最大距离，也是节点感知范围的内切球的半径；CV表示节点P的Voronoi区域的质心；Sn表示节点P的邻居节点集合，邻居节点是指节点感知中心与节点P的中心之间的距离小于等于R斥的节点；Vm表示节点P的Voronoi区域的顶点集合；所述自部署方法包括以下步骤：1)初始化：获取有向异构移动传感器网络监测区域的大小、所有节点的位置信息集合、节点个数节点的感知半径信息集合、节点的方向和节点张角；计算每个节点的内切圆的圆心和半径，记内切圆的圆心为节点的感知中心，再计算得到每个节点的权值；2)调节节点的方向，使得每个节点的中心都在被监测区域内；3)进行Voronoi划分：根据节点的中心位置和权值，对被监测区域进行三维加权Voronoi划分，获取每个节点的Voronoi区域的顶点集合；4)计算Voronoi区域的质心：根据每个Voronoi区域的顶点集合计算每个Voronoi区域的质心位置，再计算得到每个节点中心的位移向量；5)计算虚拟斥力：在各个节点之间和节点与边界之间加入虚拟斥力，使得节点不靠近边界、节点相互远离；虚拟斥力的计算包括如下过程：51)设定节点Pn的所有邻居节点集合为Sn＝{P1,P2,…}，节点Pn的感知中心Cn，每一个邻居节点的感知中心集合C＝{C1,C2,…}；52)通过式6计算得到当前节点Pn的感知中心Cn与每一邻居节点Pm∈Sn的感知中心Cm之间的距离：53)通过式7计算得到当前节点Pn的所有邻居节点Pm∈Sn对节点Pn的虚拟斥力：其中，k斥，λ斥为斥力系数，为单位向量，表示由节点Pn的感知中心Cn指向邻居节点Pm∈Sn的感知中心Cm的方向，和分别为Pn和Pm的内切球半径；6)通过计算节点所受的所有邻居节点虚拟斥力的合力，计算得到每个节点受虚拟合力所产生的位移向量；包括如下过程：61)通过式8计算得到当前节点Pn所受所有邻居节点虚拟斥力的合力：其中，表示节点Pn所受斥力的合力，Pm为节点Pn的邻居节点，为节点Pn受到节点Pm的虚拟斥力，S为节点Pn的邻居节点的集合；62)通过式9‑11计算得到所有的边界平面对当前节点Pn的斥力：式9‑11中，分别是X轴方向上的边界平面、Y轴方向上的边界和平面Z轴方向上的边界平面对当前节点Pn的斥力；Lx、Hx为X轴方向上的边界平面，Ly、Hy为Y轴方向上的边界平面，Lz、Hz为Z轴方向上的边界平面；为单位向量，表示由节点Pn的感知中心指向边界平面的方向；通过式12计算得到所有边界对节点Pn的虚拟斥力的合力：63)通过式13计算得到当前节点Pn所受所有邻居节点的虚拟斥力的合力和所受所有边界的虚拟斥力的合力：64)通过式14计算得到当前节点Pn因虚拟斥力所产生的位移向量：其中，λ为移动系数；7)计算每个节点合位移向量；通过式15计算得到当前结点Pn的合位移向量8)根据合位移向量更新每个节点的位置信息和节点中心位置信息；9)调整边界节点的位置和方向信息，使得移动到被监测区域外的节点回到被监测区域内；10)返回步骤3)继续执行；当覆盖率达到要求时停止执行操作，即完成三维环境下有向移动传感器网络的部署。