一种能量节约型无线传感器网络的构造和维护方法技术

本发明专利技术公开了一种能量节约型无线传感器网络的构造和维护方法，尤其是涉及一种利用超图理论的能量节约型无线传感器网络的构造方法。本方案包括图论、算法设计、统计学以及数学建模，为无线传感器网络的构造和优化提出了一种新技术。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，尤其是涉及一种 利用超图理论的能量节约型无线传感器网络的构造方法。本方案包括图论、算法设计、统计 学以及数学建模，为无线传感器网络的构造和优化提出了一种新技术。
技术介绍
无线传感器网络（WSN) :WSN是一种分布式传感器网络，它的末梢是可以感知和检 查外部世界的传感器。WSN中的传感器通过无线方式通信，因此网络设置灵活，设备位置可 以快速更改，还可以跟互联网进行有线方式或者无线方式的连接。 超图理论：超图是普通图的泛化，它的一条边（超边）可以包含的结点数不少于2 个。超图的一般定义为H= (V，E)，其中V为所有的节点的集合，E为所有超边的集合，且E 的元素均为V的非空子集；有权重的超图的定义为H = (V，E，w)，新添加的参数w表示超图 H中的每一条超边均被分配了权重w。此外，还有一种超图类型为k均值超图，其特征为超 图中的每一条超边的大小（即所包含的结点数）均为k。超图划分的目的在于，将超图的节 点划分为k个大致相等的部分，且出现同一个超图连接多个部分的节点的情况被最小化。 模块度：模块度被用来衡量网络的结构，一个网络的模块度越高说明该网络内部 的节点联系越紧密。相应地，这些节点与其他模块的节点联系比较稀疏。模块度经常被用 来寻找构造网络的最优化策略。
技术实现思路
本专利技术主要是解决现有无线传感器网络构成方案所存在的不足；提供了一种以超 图作为理论基础的能量节约型无线传感器网络构造方法，从全局统筹规划无线传感器网络 的拓扑结构，对各个传感器节点进行调度，从而实现一种结构合理，能耗节约型的无线传感 器网络拓扑结构。通过引用超图理论，弥补了传统的简单图在信息展示以及划分算法方面 的缺陷，它将无线传感器网络划分为多个簇，使整个网络拓扑结构具有层次性，所得的无线 传感器网络具有高内聚和低耦合的特性。 本专利技术的技术解决方案是： -种能量节约型无线传感器网络的构造和维护方法， 通过将超图理论运用于全局网络的拓扑结构规划，将无线传感器网络的拓扑结构 转化为超图，并对其进行超图划分和聚类，完成高内聚和低耦合的构造； 通过定位系统来收集每个传感器节点的位置信息，在定位系统的作用下，每个节 点会接受到一个时间点T，这意味着它们将在时间点T 一齐向定位系统发送自己的位置信 息，从而实现这些位置信息大致的同步； 通过寻找最优模块度实现对分簇的优化，被划分出来的这些簇具有高内聚和低耦 合的特性，因此执行一次随机游走，其活动范围很有可能局限一个簇内，而出现跨簇的可能 性比较小； 通过最小化由簇头节点和基站所组成的主干网络来控制整个网络，它们负责通 信的同时，还负责维护网络的连通性、网络覆盖率以及减小整个无线传感器网络的能量消 耗； 通过对无线传感器网络中传感器节点的调度来减小网络的能量消耗。处于睡眠状 态的节点能够避免因为你空闲监听而造成的不必要的能量消耗，它们之后将被其所属的簇 头节点唤醒，从而进入工作状态。引入空闲状态的目的在于，使其作为睡眠状态向工作状态 转换的过程的缓冲，即当一个处于工作状态的节点将要转换为睡眠状态时，所有的处于睡 眠状态的候补节点将进入空闲状态，然后由它们所属的簇头节点来决定最终哪些候补节点 进入工作状态，而那些没有被选中的节点将重新进入睡眠状态； 通过基于RNG的功率控制来实现将所有的传感器节点的通信功率缩小到能够与 它的最远邻居节点通信，从而在保证网络连通性的前提下，尽可能减小通信所造成的能量 消耗。 利用超图理论实现的，具体构 造步骤为： 步骤1 : 的实现依赖于能够获 取所有的传感器节点的位置信息，所以需要一个定位系统来来收集所有的节点位置，并将 这些信息存储在基站之中。基站的数量可能不止一个，但是只能在其中一个基站上运行构 造方法，而其他的基站只是存储和主基站相同的信息，作为主基站的拷贝或者候补； 步骤2 :主基站向每个节点发送一个时间点T，这意味着所有的传感器节点将在时 间点T 一齐向定位系统发送自己的位置信息，从而实现这些位置信息大致的同步； 步骤3 :通过基于RNG的功率控制来调节每一个节点的通信功率，将通信功率缩小 到能够与它的最远邻居节点通信，从而在保证网络连通性和覆盖率的前提下，尽可能减小 通信所造成的能量消耗； 步骤4 :将传感器节点映射到超图中的顶点，然后根据传感器节点采集数据的类 型形成超边，从而在一条超边中所有的节点采集的数据类型相同，且每个节点至少有一个 邻居节点； 步骤5 :根据超边内顶点的数量为每一条超边分配权值； 步骤6 :基于超图理论对无线传感器网络的超图进行划分和成簇； 步骤7 :通过Wc在每个簇中选择一个簇头，Wc的表达式具体为： Ej7 Wc = Ct ^ --+ Cp ^ Pa Pc 其中，Er为传感器节点的剩余能量；Pc为当该节点被选为簇头节点时，该节点的 运行的功率；Pa为当该节点被选为簇头节点时，所有节点的运行的功率总和；Ct和Cp分别 是Er/Pc和Pa的因子。 步骤8 :对传感器节点在睡眠、空闲和工作三个状态之间进行调度，从而避免不必 要的能量消耗。初始化时，所有节点处于工作状态，节点由所属的簇头节点进行调度，并将 网络覆盖冗余以及传感器节点的采集数据的频率考虑其中。所以，如果一个节点没必要一 直工作或者对于目前的网络的覆盖率来说是冗余的，则这个节点将被调度至睡眠状态，并 周期性的唤醒来采集数据； 步骤9:当一个节点即将从工作状态转换为睡眠状态时，该节点所属的簇头节点 将会选择合适的替换节点，将这些节点的状态从睡眠状态切换至空闲状态。一个节点最终 被选择为替换节点需要根据权值W来判断，权值W由节点自己来计算，其表达式具体为： 其中，Er为传感器节点的剩余能量；P为该节点的通信功率。 利用超图理论实现的分割和成簇，具体构造步骤为： 步骤1 :超图被迭代地二分，每次二分都根据多层次的超图划分算法进行； 步骤2 :多层次的超图划分算法主要由三个部分组成，分别为粗化阶段、初始划分 阶段和细化阶段； 步骤3 :在粗化阶段，初始超图基于MHEC算法进行，该算法被应用与粗化阶段的整 个过程，所以超图在粗化阶段的各个层级上都会被进行分簇； 步骤4 :在初始划分阶段，初始划分是在粗化程度最高的超图上进行的。其具体过 程为，根据BFS算法随机从一个节点V开始搜索节点，直至搜索到的节点占整个超图的比率 为P，而P的值则根据实际情况在〇到100之间调整，其默认值为50 ; 步骤5 :由于初始划分阶段中节点V是随机选取的，所以得出的结果不一定是最优 的，且随着超图的不断细化，也会对最初的超图划分有影响，所以在初始划分阶段保存十个 效果最好的初始划分，在细化阶段中根据它们各自的效果进行筛选； 步骤6:在细化阶段将引用单个节点移动，其具体含义为通过移动初始划分周围 的节点来获取最优模块度Q，从而获得最优的划分策略。计算每个分割线附近的节点的Λ Q 值，此时这些节点的状态为未锁住的。移动Λ Q值最大的节点到分割线的另外一边，并设置 该节点的状态为锁住的。然后更新所有分割线附近的节点的Λ Q值，重复执行上一个操作， 直至所有分割线附近的节点的状态都为锁住的或者它们的Λ Q值都不大于〇。 在构建完能量节约型无线传感器网络之后，节点本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种能量节约型无线传感器网络的构造和维护方法，其特征在于：通过构建一个定位系统，监测每一个传感器节点的位置信息；通过超图理论对无线传感器网络进行划分和成簇；通过调整每个传感器节点的传输功率来达到功率控制的目的；通过节点所属的簇头，对传感器节点的状态进行调度，从而达到节约能量的目的。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周怀北，邵珩，孔若杉，胡继承，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42