The invention discloses a wireless sensor network unmanned aerial vehicle system communication method based on optimized particle swarm optimization (PSO), which is used for wireless sensor UAV system network composed of mobile node unmanned aerial vehicle (1), ground communication station (2) and multiple ground wireless sensor nodes (3). The following steps are included: (10) network area division: using optimized particles Subgroup algorithm, the whole network region is divided into multiple subregions; (20) subregion cluster head selection: the sensor node (3) in each subregion is weighted and selected, and cluster head nodes are selected; (30) the next hop access node chooses the mobile node to access the largest cluster head node in the remaining overflow cache, and then select the next mobile node. The cluster head nodes to be visited; (40) data transmission: UAV (1) transfers data to the ground communication station (2). The wireless sensor network UAV Communication method has the advantages of less energy consumption, good network load balance and long network lifetime.
【技术实现步骤摘要】
基于优化粒子群算法的无线传感网无人机系统通信方法
本专利技术属于无线传感器网络
,特别是一种能量消耗少,网络负载平衡性好,网络寿命长的基于优化粒子群算法的无线传感网无人机系统通信方法。
技术介绍
无线传感网(WSNs)是由大量部署在特定监测区域内的微型廉价的传感器节点组成,这些节点可以感知监测区域中的信息,并且把采集到的数据发送给汇聚节点。这些节点通过无线通信的方式构建一个自组织的网络,节点之间可以相互通信并且可以进行数据传输。无线传感网无人机系统是一种移动汇聚节点的数据收集系统,体系结构如图1所示。其由无人机、若干地面无线传感器和地面通信站组成。无线传感网无人机系统中,无人机被视为系统中的移动节点,其主要负责系统初始化、数据收集等工作。通过采用无人机系统,可以减少每个传感器节点之间传输数据时所消耗的能量,延长网络寿命。然而,现有无线传感网无人机系统通信采用划分多个区域且设立多个基站进行通信的方法但由于基站只能收集固定区域内的数据、无人机的能量有限等原因,导致簇间通信时所消耗的能量多,网络能量不均衡,存在所谓的“热点问题”,即距离基站越近的传感器节点因为转发其他节点的数据而引起的节点能量消耗过快的问题,同时,由于每个区域的基站都是固定不变的,还存在网络寿命不够长的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于优化粒子群算法的无线传感网无人机通信方法,能量消耗少,网络负载平衡性好,网络寿命长。实现本专利技术目的的技术解决方案为:一种基于优化粒子群算法的无线传感网无人机系统通信方法,用于由无人机(1)、地面通信站(2)和多个地面无线传感器节点(3)组 ...
【技术保护点】
1.一种基于优化粒子群算法的无线传感网无人机系统通信方法,用于由无人机(1)、地面通信站(2)和多个地面无线传感器节点(3)组成的无线传感器无人机系统网络,其中无人机(1)为移动节点,其特征在于,包括如下步骤:(10)网络区域划分:根据网络区域中无线传感器节点(3)的负载以及剩余能量,采用优化粒子群算法,将整个无人机系统网络区域划分为多个子区域;(20)子区域簇头选择:在所述多个子区域中,每个传感器节点(3)根据自身的剩余能量以及本节点的位置,计算加权和,选择加权和最小的传感器节点作为无人机系统网络中的簇头节点,负责收集该子区域内的数据;(30)下一跳访问节点选择:作为移动节点的无人机(1),首先访问剩余溢出缓存时间最大的簇头节点,然后根据每个簇头节点的剩余缓存溢出时间、移动节点移动到每个簇头的时间以及可用消息的生存时间的加权和,选择移动节点下一跳所要访问的簇头节点;(40)数据传输:无人机(1)访问完所有的簇头节点后,将所采集的数据传输给地面通信站(2)。
【技术特征摘要】
1.一种基于优化粒子群算法的无线传感网无人机系统通信方法,用于由无人机(1)、地面通信站(2)和多个地面无线传感器节点(3)组成的无线传感器无人机系统网络,其中无人机(1)为移动节点,其特征在于,包括如下步骤:(10)网络区域划分:根据网络区域中无线传感器节点(3)的负载以及剩余能量,采用优化粒子群算法,将整个无人机系统网络区域划分为多个子区域;(20)子区域簇头选择:在所述多个子区域中,每个传感器节点(3)根据自身的剩余能量以及本节点的位置,计算加权和,选择加权和最小的传感器节点作为无人机系统网络中的簇头节点,负责收集该子区域内的数据;(30)下一跳访问节点选择:作为移动节点的无人机(1),首先访问剩余溢出缓存时间最大的簇头节点,然后根据每个簇头节点的剩余缓存溢出时间、移动节点移动到每个簇头的时间以及可用消息的生存时间的加权和,选择移动节点下一跳所要访问的簇头节点;(40)数据传输:无人机(1)访问完所有的簇头节点后,将所采集的数据传输给地面通信站(2)。2.根据权利要求1所述的通信方法,,其特征在于,所述(10)网络区域划分步骤包括:(11)粒子适应值计算:设定粒子群的最大迭代次数为Tmax,在网络中产生两个随机数a和b,计算每个粒子的适应值;(12)粒子状态更新:比较粒子的适应值和自身最优值pBest,若粒子的当前值比pBest小,则更新为当前值;将当前值与整个网络区域的全局最优值gBest比较,若当前值比gBest小,则更新为当前值然后按照粒子更新式更新粒子的速度和位置方向;直至搜索到全局最优值或达到最大迭代次数时算法终止。(14)区域首次被划分后,按照以上方法对整个区域进行划分,直至C个子区域划分完成。3.根据权利要求2所述的通信方法,其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员:王进,季欢,居春伟,王凯,牛俊明,
申请(专利权)人:扬州大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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