[发明专利]一种面向环境监测的无线传感器网络优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种面向环境监测的无线传感器网络优化方法，主要采用遗传算法来解决无线传感器网络中簇的组建和重构的问题，属于无线传感器网络、人工智能、环境监测交叉技术应用领域。

背景技术

传统的环境监测系统通常需要在监控区域建设相应基础设施，并长期派驻监测人员。这种监测方式不但建设成本高昂、施工周期漫长、后续维护工作繁重，而且监测站点的设置还严重受制于地形、地貌与周围环境等因素。这对于建立覆盖广、成本低并且能快速部署的环境监测网络是十分不利的。无线传感器网络的出现使得大范围的环境数据采集变的更加容易实现，也对在人类难以到达的区域开展长期环境监控提供了一种选择。

无线传感器网络是由大量静止或移动的传感器节点以自组织和多跳的方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的监测信息，并报告给用户。大量的传感器节点将探测数据，通过汇聚节点经其它网络发送给了用户。与有线网络进行比较，无线传感网络能源受到极大的限制，网络优化的关键就是延长网络寿命。本专利采用遗传算法寻优方法，根据传感器网络的组网模式，进行编码机制的设计，适应度函数的建立，控制参数的调整等工作，实现对网络的优化设计。

遗传算法是一种模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的自适应全局寻优概论搜索算法。它和传统的搜索算法大不相同，该算法的过程是先随机产生一组初始解，称为“种群”，然后开始执行搜索过程。种群中的每一个个体都是问题的一个解，称为“染色体”。在遗传算法中染色体通常是由一串数据(或数组)表示，用来作为优化问题的解代码。

发明内容

技术问题：本发明的目的是采用遗传算法来实现面向环境监测的无线传感器网络优化，为基于无线传感器网络的高效环境监测系统提供一种新的设计思想，解决常用环境监测系统的不足。

技术方案：本发明所述面向环境监测的无线传感器网络优化方法采用基于遗传算法来解决包含传感器节点、簇头、汇聚节点在内的无线传感器网络中簇的组建和重构的问题，通过适应度函数计算各个节点的适应度取值，选取适应度取值最高的节点成为簇头节点，实现均匀分配网络负荷。

本发明采用基于遗传算法来解决包含传感器节点、簇头、汇聚节点在内的无线传感器网络中簇的组建和重构的问题，通过适应度函数计算各个节点的适应度取值，选取适应度取值最高的节点成为簇头节点，实现均匀分配网络负荷，对延长无线传感器网络生命期起到关键作用，所述方法包含的步骤为：

1）网络初始化，完成第一次选择簇头和形成簇结构：

11）交换初始信息：各节点感知邻居节点的地理位置，向自身覆盖范围内的节点发送自己的状态信息；

12）选择簇头：汇聚节点向整个网络广播建立分簇的消息；活跃节点计算适应度函数f=1/(a₁A+a₂B+a₃C+a₄D+a₅E+a₆F+a₇G)，通过通信交互来决定是否成为簇头,其中A是休眠节点比例；B是网络覆盖率；C是簇内节点数；D是断线节点比例；E是运行能量消耗；F是通讯能量消耗；G是剩余能量调整值；a₁、a₂、a₃、a₄、a₅、a₆、a₇分别是上述七项参数的学习因子，初始状态下它们均被设置为1；

13）簇的形成：每个簇头以洪泛方式向整个网络通告自己已成为“簇头”，非簇头活跃节点、普通节点以及休眠节点根据能量与距离的比值从高到低的顺序选择距离自己最近的簇头，形成簇结构；簇头节点通过通信交互获得簇内各个活跃节点信息，形成包含空闲活跃节点及其地理位置信息的空闲活跃节点表；

2）簇的维护：簇结构形成以后，网络按照相关的路由协议传输信息，做如下各种簇的维护工作：

21）工作/休眠状态控制：簇内节点按照剩余能量排名，处于后10%的节点进入休眠状态，原先的休眠节点如果脱离此范围，则成为工作节点；

22）连通性控制：汇聚节点根据网络覆盖率即网络中工作节点所占的比例、簇内节点数、断线节点数即与簇头节点断开连接的节点数这三项指标考察簇头节点的连通性，如果网络覆盖率下降到80%以下、簇内节点数超过10、断线节点所占比例超过5%，则网络进行簇的重构，进入步骤3）；

23）能量控制：