[发明专利]一种结合能量有效性的传感器网络覆盖空洞检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感器网络领域，具体涉及一种结合能量有效性的传感器网络覆盖空洞检测方法。

背景技术

无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的具有感知和计算能力的廉价微型传感器节点组成，通过无线方式构成多跳自组织网络，用以完成感知、采集和处理监测区域内感知对象信息的任务。无线传感器网络以其低功耗、低成本、分布式和自组织的特点带来了信息感知的一场革命，并正在被越来越多的应用于军事、灾难救援、环境监测、医疗护理、智能建筑等领域。然而，在无线传感器网络的实际应用中，对于已部署的传感器网络，节点可能会因环境因素、外力作用、电子器件损坏等原因而失效；另一方面，由于节点的能量有限，当能量耗尽时，失效节点也会对网络的覆盖造成影响。由这些原因产生的覆盖空洞会对网络工作质量造成影响。由此，研究者开始讨论如何对传感器网络的覆盖空洞进行检测。传感器网络覆盖空洞的检测方法的关键问题在于，快速、准确的获取传感器网络的覆盖空洞位置，并使基于该检测结果的修复工作具有良好的修复效果。

目前传感器网络空洞检测方法较多，主要包括基于计算几何的方法，基于Voronoi图的方法和基于单纯复形的方法等。基于计算几何的方法是通过计算某一节点与其相邻节点间所构成的夹角判断是否存在覆盖空洞，可以准确给出某区域的空洞个数，但无法对覆盖空洞的位置进行精确描述。而经典的利用Voronoi图的方法根据网络节点的位置信息，利用Voronoi图将覆盖区域划分成若干单元，每个单元中仅包含一点。根据Voronoi图的原理，各节点的Voronoi区域是距离该点最近的凸区域，在某一特定的Voronoi区域中，若存在该区域对应的节点无法覆盖到的区域，那么其他节点也无法覆盖到，则该区域便是一块覆盖空洞。这种方法可以简便、快速发现覆盖空洞，但只能用Voronoi图多边形的顶点来表示空洞位置，而不能对空洞的位置和形状进行精确描述。基于单纯复检测覆盖空洞的方法，是通过建立最大单纯复形子网，并由覆盖空洞边际节点的覆盖边缘交点所连接成的多边形来描述空洞；这种方法较Voronoi图法更加精确，但由于覆盖空洞的形状往往是不规则的，用多边形描述空洞还是会存在误差。

综上所述，传统的覆盖空洞搜索方法基于不同的理论基础对传感器网络的覆盖空洞进行搜索，但都无一例外的利用网络的节点位置和节点间的距离等地理位置信息进行空洞搜索，并以此搜索结果作为进一步的空洞修复的基础。然而这些方法都忽略了空洞搜索时各工作节点的能量差异对空洞搜索的影响，由于这些现有工作节点在空洞修复后能量耗尽产生的能量空洞问题可能会对网络的覆盖率产生影响，进而在修复后的短时间内再次出现覆盖空洞，影响网络的修复效果。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供一种结合能量有效性的传感器网络覆盖空洞检测方法，该方法空洞搜索位置精确，基于该空洞检测结果修复后的传感器网络具有较长工作时间。

本发明的一种结合能量有效性的传感器网络覆盖空洞检测方法，包括基于能量有效性的传感器网络工作节点能量评价和筛选，基于概率感知模型及联合探测概率的覆盖空洞位置检测。具体地：基于确定的传感器网络能量消耗模型，计算网络每工作一个周期后各传感器节点的剩余能量情况。若出现传感器节点剩余能量小于该传感器节点的初始能量的情况，说明该传感器节点失效，基于传感器节点概率感知模型及联合探测概率的概念计算监测区域中各位置的探测概率，同要求的覆盖率指标进行比较，获得各点的覆盖情况，判断是否出现覆盖空洞。若未出现覆盖空洞，传感器网络继续工作，若出现覆盖空洞，需要对该覆盖空洞的位置进行确定并修复。在覆盖空洞搜索时，需要结合能量有效性对传感器网络中寿命较短的工作节点进行筛选。需要筛选出的寿命较短的工作节点所占剩余工作节点数目的比例可通过绘制网络修复成本和网络能量浪费随该比例变化的曲线获得，两条曲线的焦点所对应的比例即为所确定的比例值。在确定需要通过筛选删除的寿命较短的节点的比例后，可以计算出需要删除的节点个数。之后通过计算各剩余工作节点的剩余工作寿命筛选掉确定数目的寿命较短的节点。最后利用满足能量有效性要求的工作节点，对网络监测区域各点的探测概率进行计算，获得各点的覆盖情况。并通过二值化处理及开运算和闭运算的降噪处理，提取出空洞边缘，获得传感器网覆盖空洞的位置。

本发明的技术方案是这样实现的：