[发明专利]具有移动Sink节点的三维无线传感网数据收集方法

摘要

本发明提供具有移动Sink节点的三维无线传感网数据收集方法，将长方形监测区域划分成大小相同的三维正方体网格，建立包括传感节点全覆盖约束、Sink移动路径选择约束、节点传输约束、能量消耗约束、链路传输量约束等约束条件的数据收集优化模型；求解Sink节点停留在已知移动路径的每一个网格上的节点间数据传输优化模型，并提出该移动路径的适应度值计算方法，根据移动路径的适应度值，求解Sink节点的移动路径优化模型，最终获得最优方案，从而Sink节点能收集所有传感节点的数据，并能提高网络生存时间和传感节点的平均数据传输率，降低移动路径长度、降低平均节点能耗方差和丢包率。

主权项

1.具有移动Sink节点的三维无线传感网数据收集方法，其特征在于：内容包括：(1)将三维长方体监测区域分成大小一致的正方体网格，并根据从左到右、从前到后、从上到下的原则对每一个正方体网格进行编码；(2)建立如下数据收集优化模型，max(100R*T/Lpath)  (1)其中，R表示数据传输率，T表示网络生存时间，Lpath表示Sink节点的移动路径长度；所述数据收集优化模型包括传感节点全覆盖、移动路径约束、节点传输约束、能量消耗约束、链路传输量约束条件，各个约束条件如下：s.t.CRate＝1  (1.a)上述约束条件公式中的各个参数定义说明如下：CRate表示Sink节点的数据收集覆盖率，即在Sink节点的移动路径下，Sink节点能收集到数据的传感节点数量与总数量的比值；g_v表示第v个正方体网格中心，Gd表示所有网格中心集合，L(g_v,g_w)表示从网格中心g_v到邻居网格中心g_w的线段，是一个状态指示符号，表示L(g_v,g_w)是否出现在Sink节点的移动路径上；表示线段(g_v,g_w)在Sink节点的移动路径上，表示线段(g_v,g_w)不在Sink节点的移动路径上；A表示该三维监测区域采用网格分割后可能出现的所有线段集合；s表示Sink节点移动路径中的初始网格中心，p表示Sink节点移动路径中的末端网格中心；表示当Sink节点停留在位置g时,与节点j通信时节点i的数据发送量，P_i表示节点i的数据感知速率，t_g表示Sink节点在位置g的停留时间，W表示所有传感节点集合，通过hello包的收发可确定当Sink节点停留在位置g时在Sink节点的数据收集范围内的传感节点集合其他传感节点集合为则表示Sink节点停留在位置g时传感节点i的邻居传感节点集合，表示传感节点i的电路电子能耗常数，与节点硬件的特性有关；表示当Sink节点停留在位置g时节点i到节点j的距离，表示传感节点i的信号放大常数，与节点硬件的特性有关，D_max表示最大链路传输量；表示节点i与节点j的邻居关系符号，即其中，d_max表示节点的最大通信距离，表示当Sink节点停留在位置g时，节点i与节点j的距离，即其中，(x_i,y_i,z_i)表示节点i的三维坐标；约束条件(1.a)表示Sink节点的移动路径要能全覆盖所有传感节点；约束条件(1.b)和约束条件(1.c)表示Sink节点在初始网格中心上开始移动，最终到末端网格中心后停止移动；约束条件(1.d)表示进入移动路径中除了初始网格中心和末端网格中心的每一个网格中心后，一定会离开该网格中心，即进出网格中心的状态值是相同的；约束条件(1.e)表示当Sink节点从上一个网格进入当前网格后，不能重新从当前网格返回到上一个网格，从而避免移动路径选择过程中的自循环问题；约束条件(1.f)表示当传感节点在Sink节点的通信范围内，则将数据通过多跳路由的方式发送给Sink节点；约束条件(1.g)表示在整个网络生存时间内节点能耗不大于其初始能量；约束条件(1.h)表示链路的带宽资源有限且链路传输的数据总量也有限；(3)建立Sink节点的移动路径优化模型，并初始化迭代次数K，蚂蚁个数M，各个网格的信息素、网格覆盖次数；令当前蚂蚁序号m＝1，当前迭代次数k＝1，移动路径优化模型为：max(1/Lpath)  (4)移动路径优化模型的约束条件为：s.t.约束条件(1.a)‑(1.e)；(4)初始化蚂蚁m的初始位置，并令初始位置为蚂蚁m的当前位置；(5)统计所有传感节点是否被Sink节点全覆盖，如果全覆盖，则m＝m+1，如果m>M，则完成符合约束条件(1.a)‑(1.e)的蚂蚁m移动路径的初始化，m＝1，跳到步骤(7)，否则跳到步骤(6)；(6)记录当前网格，并让当前位置网格覆盖次数加1，根据当前位置，获得邻居网格集合，选择该邻居网格集合中网格覆盖次数最小的网格，获得可停留的下一时刻网格集合，通过公式(5)计算下一时刻网格集合中每一个网格的选择概率，并计算累计概率；随机选择一个[0,1]区间中的随机数，选择累计概率大于该随机数的网格，并从中选择第一个网格作为下一个时刻的停留网格，令当前位置为该下一个时刻的停留网格中心，跳到步骤(5)；其中，表示第k次迭代时邻居网格Grid(u,w,r)的选择概率，Grid(u,w,r)表示监测区域内第u行的第w列的第r高的网格，表示在第k次迭代时邻居网格Grid(u,w,r)的信息素含量；表示邻居网格Grid(u,w,r)的覆盖次数，α,β表示网格信息素因子和局部启发信息因子；(7)根据蚂蚁m的移动路径，计算移动距离Lpath，将Sink节点沿着蚂蚁m的移动路径的数据收集转换成在蚂蚁m的移动路径的每一个网格中心位置上停留的数据传收集，求解Sink节点停留在蚂蚁m的移动路径的每一个网格上的节点间数据传输优化模型，获得Sink节点停留在蚂蚁m的移动路径中每一个网格的节点间数据发送量最优值(8)根据Sink节点沿着其移动路径移动时所有节点的最优数据发送量，通过公式(16)计算网络生存时间T，通过公式(17)计算所有传感节点的数据传输率R，其中，表示Sink节点的移动路径中能覆盖到传感节点i的网格中心数量；其中，表示Sink节点停留在位置g时，Sink节点接收到传感节点i的数据量；(9)通过公式(18)，计算蚂蚁m的适应度值，m＝m+1；如果m>M，则完成所有蚂蚁移动路径的适应度值计算，跳到步骤(10)，否则跳到步骤(7)；fitness＝100R*T/Lpath  (18)(10)通过公式(19)挥发所有网格的信息素值，并根据当前所有蚂蚁的移动路径和适应度值，选择当前适应度值最大的蚂蚁，增加该蚂蚁移动路径上的所有网格信息素；其中，fitness₁(k)表示第k个迭代中的最优适应度值，Rho表示挥发因子，Q表示信息素增加因子；(11)如果k<K，则k＝k+1，m＝1，跳到步骤(4)，否则退出，输出Sink节点的最优移动路径和传感节点的最优数据传输方案。