The present invention relates to an underwater wireless sensor network (WSN) deployment method for multiple convergent nodes on the water surface. Firstly, the network life cycle model and the network delay model are established; then, the local differential search algorithm and the differential crossover and mutation operator are introduced to improve the NSGA_II algorithm, and the improved NSGA_II algorithm and the water algorithm are applied. The life cycle model and time delay model of the underwater wireless sensor network (WSN) are used to optimize the deployment of multiple convergent nodes on the water surface. Finally, the deployment schemes of multiple convergent nodes on the water surface obtained by the super-efficient DEA method are sequenced to determine the optimal deployment scheme. The invention can comprehensively, accurately and conveniently calculate the optimal deployment scheme of multiple convergence nodes on the water surface of underwater wireless sensor networks, and provides method guidance for maximizing energy consumption and network transmission delay of underwater wireless sensor networks.
【技术实现步骤摘要】
水下无线传感器网络的水面多个汇聚结点部署方法
本专利技术涉及一种监测技术,特别涉及一种水下无线传感器网络的水面多个汇聚结点部署方法。
技术介绍
水下无线传感器网络能够对水下复杂环境进行监测,完成重要的水下任务,如水质监测、海下探险、灾难预防、地震监测、辅助导航、海洋军事、矿井侦察等。在水下,由于水的特殊性质,射频信号在水中短距离衰减很严重,因此地面无线传感器网络常用的2.4GHz和868MHz无线频率在水下不能应用,水下通信通常采用声频信号进行通信。水声通信的传播速度大约为1500m/s,比地面无线电波通信的传输速度低5个数量级。如此低的传输速度会形成长时间的信息传播时延,叠加导致传感器节点至陆上接收站的高时延,极大的限制了水下无线传感器网络在交互式应用系统及实时监测系统中的应用。水下传感器节点的电池能量有限,水下环境中充电和换电都非常困难,而且水下无线传感器节点的信号接收端与陆上无线传感器节点相比,需要复杂的信号处理运算以补偿长距离传输的信道衰减,更加剧了能量消耗。电池能量耗尽也就意味着系统生命周期的结束,从而严重影响水下无线传感器网络的生命周期。水下无线传感器网络较高的传播时延和有限的电能供应,制约了水下无线传感器网络在交互式应用系统和实时监测系统中的应用,解决或改善水下传感网络的能耗和时延问题,是水质监测网络系统一个迫切解决的问题。
技术实现思路
本专利技术是针对水下传感网络的能耗和时延的问题,提出了一种水下无线传感器网络的水面多个汇聚结点部署方法,利用改进的NSGA-II算法对水面多个汇聚结点部署进行优化,通过超效率DEA方法对所有方案进行相对效率排序 ...
【技术保护点】
1.一种水下无线传感器网络的水面多个汇聚结点部署方法,其特征在于,具体包括如下步骤:1)根据水下无线传感器网络的节点间发送数据的能量消耗、接受数据的能量消耗和节点的初始能量,建立网络的生命周期模型;2)根据水下无线传感器网络的节点间数据传输的传输时延、传播时延和路由等待时延,建立网络的时延模型;3)引入局部差分搜索算法和差分交叉以及变异算子对NSGA‑II算法进行了改进,应用改进的NSGA‑II算法与水下无线传感器网络的生命周期模型和时延模型,对水面多个汇聚结点进行部署优化;在NSGA‑II算法引入局部差分搜索算法:NSGA‑II算法的同一层级的第i个个体和第i+1个个体进行局部差分搜索的条件为:
【技术特征摘要】
1.一种水下无线传感器网络的水面多个汇聚结点部署方法,其特征在于,具体包括如下步骤:1)根据水下无线传感器网络的节点间发送数据的能量消耗、接受数据的能量消耗和节点的初始能量,建立网络的生命周期模型;2)根据水下无线传感器网络的节点间数据传输的传输时延、传播时延和路由等待时延,建立网络的时延模型;3)引入局部差分搜索算法和差分交叉以及变异算子对NSGA-II算法进行了改进,应用改进的NSGA-II算法与水下无线传感器网络的生命周期模型和时延模型,对水面多个汇聚结点进行部署优化;在NSGA-II算法引入局部差分搜索算法:NSGA-II算法的同一层级的第i个个体和第i+1个个体进行局部差分搜索的条件为:其中fm(i)表示第i个个体的目标值;fm(i+1)表示第i+1个个体的目标值;fm(i-1)表示第i-1个个体的目标值;α表示局部差分搜索算法中的缩放因子;进行局部差分搜索后产生的临时子代为:p′i=βpi-1+(1-β)pi其中:p′i表示pi产生的临时子代;β表示差分变异算法中的变异加权因子,β∈[0,1];改进的NSGA-II算法引入差分进化算法中的交叉和变异算子,替代NSGA-II算法中的SBX算子;4)将步骤3)所得水面多个汇聚结点部署方案中汇聚结点的坐标值作为超效率数据包络分析DEA方法的输入,将对所有的汇聚结点部署方案中网络总时延和网络生命周期轮数作为超效率DEA方法的输出目标,利用超效率DEA方法对所有方案进行相对效率排序,最后选择相对效率值最高的部署方案,即为水下无线传感器网络的水面多个汇聚结点...
【专利技术属性】
技术研发人员:张宇华,申庆祥,薛花,王育飞,
申请(专利权)人:上海电力学院,
类型:发明
国别省市:上海,31
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