The invention discloses a large-scale WSNs topology control method based on bidirectional attraction mechanism, the realization process is: the construction of the initial M0 nodes full coupling network; each adding a new node, select its communication radius according to the weight within the M node to connect until reach the network scale; the base station as the starting point and in the communication radius of nodes, to the point and interval as a measure of power parameters, using two-way mechanism to attract formation of cluster head nodes; ordinary nodes join the communication radius and distance to the nearest non threshold to cluster topology. Compared with the prior art, the advantages of the designed algorithm can reflect the evolution process and the hierarchical clustering characteristics of large-scale WSNs, can realize the network load balancing, has good scalability, can be used for nodes in large-scale structural health monitoring, forest fire prevention, large flow field of ecological monitoring, battlefield analysis and regional natural disaster the prevention and control of large-scale deployment of WSNs applications.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线通信
,涉及一种无线传感网的网络拓扑模型,具体是一种基于双向吸引机制的大规模WSNs拓扑控制方法,可用于大型建筑结构健康监测、森林防火、大流域生态监测、战场分析和区域自然灾害防控等大规模WSNs的节点部署。
技术介绍
将复杂网络理论应用于研究大规模WSNs已经成为一个热点。引入复杂网络理论,对于研究大规模WSNs拓扑结构、演变规律及动态行为都具有重要的理论意义。复杂网络模型主要有规则网络、随机网络、小世界网络及无标度网络等模型。WSNs既不是规则网络也不是完全的随机网络,同时由于小世界网络主要是针对固定节点数的静态研究,而WSNs具有动态演化性,因此无标度网络模型的特点更适合应用于WSNs的网络拓扑结构的研究。刘洲洲在文献“一种能耗均衡的无线传感器网络加权无标度拓扑研究[J],物理学报,2014,63190504.”中,通过构建节点生命期模型,得出节点生命期与节点剩余能量和节点间传输距离的关系,进而在构建拓扑时将两端节点生命期作为边权重的影响因子,使高能节点和通信距离短的节点拥有更大的连接概率,最终达到了均衡网络能耗的目的。但是在节点能量利用效率上还有待改善,如引进网络的层次型拓扑结构。ZhengG,LiuS,QiX在文献“Scale-freetopologyevolutionforwirelesssensornetworkswithreconstructionmechanism[J].Computers ...
【技术保护点】
一种基于双向吸引机制的大规模WSNs拓扑控制方法,包括如下步骤:1)初始设定给定m0个节点,它们组成一个全耦合网络,其中每条边都赋予权值w0;2)网络增长每次加入一个新节点New,让这个节点在其通信半径内与已存在的m个节点相连,因此每次新加入了m条边,连接节点的选择按照权重优先选择进行,即一个老节点i被选择的概率为:ΠNew→i=Si/ΣkSk (1)每条新边的权重同样设为w0;Si为节点i的强度(或称为点权);3)双向吸引:以基站为起点,按照式(1)由远及近的方式搜索确定多级簇头节点;4)每个簇头节点将自身ID及相连接的簇头节点ID广播至与其相连节点(已建立连接簇头节点除外),其他普通节点则请求在其通信半径内距离最近的汇聚节点建立连接,形成簇,如果簇头节点点权值当达到阈值S时,重复步骤4);5)存在节点未加入任何簇,则选择最近簇头节点建立连接并加入该簇。
【技术特征摘要】
1.一种基于双向吸引机制的大规模WSNs拓扑控制方法,包括如下步骤:
1)初始设定
给定m0个节点,它们组成一个全耦合网络,其中每条边都赋予权值w0;
2)网络增长
每次加入一个新节点New,让这个节点在其通信半径内与已存在的m个节点相连,因此每次
新加入了m条边,连接节点的选择按照权重优先选择进行,即一个老节点i被选择的概率为:
ΠNew→i=Si/ΣkSk(1)
每条新边的权重同样设为w0;Si为节点i的强度(或称为点权);
3)双向吸引:以基站为起点,按照式(1)由远及近的方式搜索确定多级簇头节点;
4)每个簇头节点将自身ID及相连接的簇头节点ID广播至与其相连节点(已建立连接簇头节
点除外),其他普通节点则请求在其通信半径内距离最近的汇聚节点建立连接,形成簇,如果
簇头节点点权值当达到阈值S时,重复步骤4);
5)存在节点未加入任何簇,则选择最近簇头节点建立连接并加入该簇。
2.根据权利要求1所述的基于双向吸引机制的大规模WSNs拓扑控制方法,其特征在于:步
骤2)中节点权重的动态演化过程:
1)权值演化过程
为了简单起见,认为新加入的边只会局部引发连接节点i与它的邻居节点j∈τ(i)边的
权值重新调整,调整按照如下规则进行:
wij→wij+Δwij(2)
Δwij=ρ·wijsi---(3)]]>也就是每次新引入一条边(n,i),会给节点i带来额外的ρ的流量负担,而与之相连的边会按
他们自身的权值wij的大小分担一定的流量,因此,总的节点i的强度:
Si→Si+ρ+w0(4)
2)点权演化分析
2a)网络的演化始于一个包含m0个节点的子网,每一时间步加入一个新的节点,直到达到所
需的网络规模为止;所以模型的演化时间等价于加入到网络中的节点的个数,即t=N-m0,并
且模型的自然时间标度为网络规模N;对模型做连续近似,可以将边权w和点权S做变量连续
化处理,并且时间t也是连续的,那么边权wij将会按照如下方程演化:
dwijdt=mSjΣkSk-Si×mSiΣkSk-Sj×ρ---(5)]]>2b)有两种过程对点权Si的变化起作用:一个是内部建立的连接和权重的更新,另一个是新点
的加入;因此节点i权重的变化率方程可以写为:
dSidt=0Si>SnSiΣjSj(1+ρ)+Σj∈·(i)dwijdtSi<S---...
【专利技术属性】
技术研发人员:王传云,尹燕,王敏,
申请(专利权)人:华东交通大学,
类型:发明
国别省市:江西;36
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