[发明专利]一种基于网络流的无线传感器网络节点动态部署方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络节点动态部署方法，主要利用动态规划及网络流思想来提升传感器节点部署效率和传感网络覆盖效果，属于计算机技术、无线通信、传感器技术、拓扑控制技术交叉技术应用领域。 

背景技术

传感器技术、微机电系统、现代网络和无线通信等技术的进步，推动了现代无线传感器网络的产生和发展。无线传感器网络扩展了人们信息获取能力，将客观世界的物理信息同传输网络连接在一起，在下一代网络中将为人们提供最直接、最有效、最真实的信息。无线传感器网络是由一组传感器节点以自组织方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖地理区域中感知对象的信息，并发布给观察者。从上述定义可以看到，传感器、感知对象和观察者是无线传感器网络的3个基本要素；无线是传感器节点之间、传感器节点与观察者之间的通信方式，用在传感器节点与观察者之间建立通信路径；一组功能有限的传感器节点协作地完成感知任务是无线传感器网络的重要特点。无线传感器网络可广泛地应用于军事应用、医疗护理、环境监测等领域。 

二分图又称作二部图、两偶图，是图论中的一种特殊模型。设G=(V,E）是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B），并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集（i∈A,j∈B），则称图G为一个二分图。简而言之，就是顶点集V可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边依附的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集。给定一个二分图G，在G的一个子图M中，M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配，求二分图最大匹配可以用网络流算法。 

网络流算法是图论中的一种理论与方法，研究网络上的一类最优化问题。所谓网络或容量网络指的是一个连通的赋权有向图D=(V、E、C)，其中V是该图的顶点集，E是有向边（即弧）集，C是弧上的容量。此外顶点集中包括一个起点和一个终点。网络上的流就是由起点流向终点的可行流，这是定义在网络上的非负函数，它一方面受到容量的限制，另一方面除去起点和终点以外，在所有中途点要求保持流入量和流出量是平衡的。在网络流算法中，最大流理论指出最大流的流值等于最小割（截集）的容量这个重要的事实，并根据这一原理设计了用标号法求最大流的方法。 

动态规划是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的数学方法。动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应 于一个值，希望找到具有最优解的解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。 

本发明目的是利用动态规划及网络流思想来提升传感器节点具有移动性的无线传感器网络部署效率和网络覆盖效果。 

发明内容

技术问题：本发明提出一种基于网络流的无线传感器网络节点动态部署方法，解决传感器节点具有移动性的无线传感器网络部署问题，合理规划所要覆盖范围变化过程中传感器节点移动路径，找出各传感器节点与目标位置最合理的对应顺序，使各传感器节点由当前状态转为目标部署状态过程中总移动距离最短，避免传感器节点移动的盲目性、随机性，提升网络部署效率，降低传感器节点移动总能耗。 

技术方案：本发明所述的基于网络流的无线传感器网络节点动态部署方法是在待观测区域发生变化时，利用基于遗传算法的启发式区域覆盖优化方法计算得出传感器节点应该部署的位置，再利用网络流算法，根据所有传感器节点移动总路径最短原则，合理规划传感器节点的移动路径。 

本发明所述无线传感器网络是由部署在监测区域内的传感器节点通过无线通信形成一个多跳的自组织网络系统，传感器节点协作地感知、采集、处理网络覆盖区域内感知对象的信息，通过汇聚节点将数据信息发送给用户，用户得到监测区域的实时信息。 

本发明所述网络流算法过程是对传感器节点从原位置移动到目标位置的移动路径选择问题进行建模，构造出一种匹配模型，基于网络流算法在有限的时间内计算出合理路径。