[发明专利]一种基于点割集的无线带状传感网寿命预测方法有效

专利信息
申请号: 201010107863.0 申请日: 2010-02-09
公开(公告)号: CN102149117A 公开(公告)日: 2011-08-10
发明(设计)人: 吴明娟;张宝贤;黄河清;刘海涛 申请(专利权)人: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
主分类号: H04W24/06 分类号: H04W24/06;H04W84/18
代理公司: 上海光华专利事务所 31219 代理人: 王松
地址: 200050 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 点割集 无线 带状 传感 寿命 预测 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于无线传感网技术领域,涉及一种基于点割集的无线带状传感网寿命预测方法。

背景技术

随着传感器技术、无线通信技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术的飞速发展和日益成熟,具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器和网络开始大范围出现。作为一种典型的普适计算应用,无线传感网通过大量部署在监测区域内的传感器节点,采集网络覆盖区域内感知对象的信息,通过多跳的无线通信方式,将收集、处理后的信息提供给终端用户。无线传感网不需要固定的网络支持,具有快速展开、抗毁性强等特点。

无线传感网在桥梁检测、河道监测、管道监控、边界防入侵等应用中通常布设成带状,是一类非常典型的传感网应用。这类带状传感网主要特点是网络布设宽度较窄,显著有别于一般讨论的二维平面布设的传感器网络。带状传感网相比平面结构的传感网而言,拓扑相对简单,性能可控且易于优化。传感器网络的生存时间一直是困扰网络大规模应用的难题,为了实现带状网性能可预测与可管理,非常有必要在任意一个随机布设的带状网络中实现网络寿命的预测,便于后期根据网络局部性能的薄弱环实施有针对性的二次布设管理和维护。

目前一些传感网寿命预测方法,如基于梯度的传感网寿命预测算法是假设在均匀布设的条件下,根据节点与Sink节点间跳数的梯度估计出该节点的平均负载量,再利用节点发送和接收数据的能耗模型,估算出该梯度范围内节点的平均生存时间,通过不同梯度内节点的生存时间的比较,比较结果的最小生存时间即作为传感网的寿命,该算法有较大的局限性,不适用于随机布设的网络。另外也有算法根据媒体访问层节点睡眠调度的百分比推算节点的生存时间,该算法仅从节点的生存寿命角度来考虑,未考虑网络的连通性对网络寿命的影响。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是:提供一种基于点割集的无线带状传感网寿命预测方法。

为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案。

一种基于点割集的无线带状传感网寿命预测方法,所述方法首先基于图论中点割集的思路分布式求解无线带状传感网中的点割集,再通过点割集中节点的剩余生存时间估计无线带状传感网的局部网络的寿命,最后通过信令交互预测出无线带状传感网的全网网络的寿命。

作为本发明的一种优选方案,所述方法具体包括以下步骤:

步骤一,获取节点的剩余生存时间:统计除Sink节点外的每个节点在一段时间T内的能耗,根据当前T时段内的能耗和节点上一次T时段内平均能耗估计网络当前T时段的平均能耗,从而结合所述节点的剩余能量得出该节点的剩余生存时间;

步骤二,获取局部网络的剩余生存时间:节点通过交互包含剩余生存时间的信令后获知长度为R的带状区域内所有邻节点的剩余生存时间信息,其中R为节点的通信半径;通过区段性的点割集内节点的剩余生存时间获得无线带状传感网的局部网络的寿命;

步骤三,获取全网网络的剩余生存时间:对网络按照设定方法分簇并产生簇头后,在全网范围内按需广播信令,或节点周期性自发计算网络寿命,通过信令比较出全网的最小剩余生存时间,最后到达Sink节点时,信令所携带的寿命值就是所述无线带状传感网的全网网络的寿命。

作为本发明的另一种优选方案,所述步骤一的实现过程为:

A1、除Sink节点外每个节点统计T时段的能耗来降低预测误差,ERGnT为节点当前T时段内能耗,Avg_ERG(n-1)T、Avg_ERGnT分别是节点上一次估计的T时段内平均能耗和本次估计的T时段内平均能耗,根据式Avg_ERGnT=(1-α)ERGnT+α·Avg_ERG(n-1)T得出Avg_ERGnT;其中α是大于0小于1的小数;

A2、节点的剩余生存时间其中Total_ERG_LeftnT为当前T时段节点的剩余能量,所述剩余能量通过读取当前T时刻节点的剩余电量获得。

作为本发明的再一种优选方案,所述步骤二的实现过程为:

B1、节点执行分布式点割集算法,首先找出使网络不连通的一个顶点割;

B11、带状网络中节点均存在一个最小长度为d(d≤R),宽度为w的矩形区域,使得删去所述矩形区域内的所有的点和关联边后网络不再连通,则所述矩形区域内点构成网络的一个顶点割;求出一个顶点割即求出该矩形区域的最小边长d;

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