一种基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制方法，确定网络模型，将传感器网络表示成平面拓扑图，确立一个连通的网络，然后建立拓扑控制博弈模型(TCBPG)。拓扑博弈模型上，确立博弈中的收益函数为了确保博弈存在纳什均衡解，定义拓扑控制的博弈模型是一个序数势博弈，根据前面步骤确立博弈模型之后，再进行分布式能耗均衡拓扑控制算法实现，分成邻居发现阶段、博弈执行阶段、拓扑维护阶段，得到一个稳定的无线传感器网络拓扑结构，从功率控制及能耗均衡的角度出发，综合考虑节点的剩余能量和节点发射功率设计了一种新的效用函数，提出了一种基于势博弈的分布式拓扑控制算法。理论分析和仿真结果表明，该算法构造的拓扑中能达到纳什均衡并且能够保证网络的连通性、能耗均衡等良好特性，延长了网络的生存周期。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及拓扑控制算法，具体是一种基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制方法。
技术介绍
无线传感器网络具有多跳的特性，节点在数据转发过程中为了节省能量可能会表现出自私的行为。因此，最近几年，博弈理论开始被许多学者用来研究拓扑控制问题。EIDENBENZ等人将拓扑控制问题作为一个非合作博弈，并分析了寻找纳什均衡算法的复杂性，并提出了3个连通性博弈，但是无法保证纳什均衡的存在性，也没有证明所构建拓扑的能量有效性。因此Komali等人利用非合作博弈分析了adhoc网络的拓扑控制，设计了一种可以保证收敛的分布式的最优响应算法MIA，其基本思想是:各个节点轮流执行博弈，当一个节点执行博弈时，其它节点保持当前功率不变，执行博弈的节点选取最大化自己收益的功率，并向网络中的所有节点广播博弈执行后的功率，其它节点重新计算邻居列表，如此反复，一直到任何一个节点无法通过改变自己的功率增加收益为止，该算法能够保证最小化网络最大发射功率，但是算法中节点的不同执行顺序导致产生不同的拓扑。随后作者基于MIA拓扑控制算法提出了改进算法，DIA和Local-DIA。DIA算法基于较优响应策略，其基本思想是:所有节点将功率选择集合离散化，保证从一个功率下降至相邻功率网络最多断开一条链路，各节点依次递减自己的发射功率一直到任何一个节点无法通过改变自己的功率而增加收益为止，该算法生成的网络拓扑使得各节点在保证网络双向连通的情况下最小化发射功率，DIA算法不仅可以达到纳什均衡，而且还能保证构建拓扑的唯一性，消除了节点执行顺序对拓扑结构的影响。Local-DIA是局部DIA算法，有效地减少了算法执行过程中信息的交换次数。但是DIA和Local-DIA算法均未考虑节点剩余能量对网络生存期的影响。基于这点Sajjad等人提出了一种基于链路功耗的拓扑控制博弈算法MLPT，该算法的主要思想是:所有节点以最大功率运行最小跳数路由算法，节点计算经过其各个链路的路由路径的个数，然后计算各个链路功耗因子(功耗因子＝路由路径数量×维持该链路的最小发射功率)，各个节点轮流执行博弈，当一个节点执行博弈时，以最优响应策略选择最大化其效益函数的链路，并广播博弈后的功率，直到所有节点不再改变其功率为止。MLPT算法能够降低整个网络的能耗并均衡节点链路的负载，MLPT算法能够根据节点间相互发送数据的统计记录重新计算链路功耗因子。HAO提出了一种基于虚拟博弈的分布式拓扑控制算法VGEB，该算法中各节点根据收集到的邻居节点信息独立进行博弈并广播博弈后的功率，该算法虽然降低了博弈执行过程中信息交换的次数，但是需要节点有比较强计算能力和较大的存储空间以支持博弈的执行。
技术实现思路
针对无线传感器网络节点能量受限的特点以及大多数基于博弈的拓扑控制未考虑节点能量的情况，本专利技术提供一种基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制方法，这种方法从功率控制及能耗均衡的角度出发，综合考虑节点的剩余能量和节点发射功率设计了一种新的效用函数，提出一种基于势博弈的分布式拓扑控制算法。理论分析和仿真结果表明，该算法构造的拓扑中能达到纳什均衡并且能够保证网络的连通性、能耗均衡等良好特性，延长了网络的生存周期。实现本专利技术目的的技术方案是：一种基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制方法，包括如下步骤：1)确定网络模型，将传感器网络表示成平面拓扑图，确立一个连通的网络，然后建立拓扑控制博弈模型(TCBPG)；2)在步骤1)拓扑博弈模型上，确立博弈中的收益函数：ui(pi,p-i)=fi(pi,p-i)(αpimaxEo(i)Er(i)+βEi(pi)‾)-αpiEo(i)Er(i)]]>式中，α和β为权重因子且都为正数，pi表示节i的发射功率，p-i表示其它N-1个节点的发射功率，fi(pi，p-i)表示网络的连通性，当fi(pi，p-i)＝1时，表示网络是连通的，即节点i可以通过双向链路与其它所有节点通信，否则fi(pi，p-i)＝0网络不连通，显然fi(pi，p-i)为单调非递减函数，即对于任意的节点且其发射功率pi>qi时，fi(pi，p-i)≥fi(qi，p-i)，表示节点i的最大发射功率，j表示节点i在功率pi时的一跳邻居节点，Er(j)表示节点j的剩余能量，Eo(j)表示j的初始能量，表示在网络连通时获得的收益；3)为了确保博弈存在纳什均衡解，定义拓扑控制的博弈模型是一个序数势博弈，其势函数定义为：V(pi,p-i)=Σi∈N[fi(pi,p-i)(αpimaxEo(i)Er(i)+βEi(pi)‾)-αpiEo(i)Er(i)]]]>式中,函数V称为Г的序数势函数；4)根据前面步骤确立博弈模型之后，再进行分布式能耗均衡拓扑控制算法实现，分成三个阶段实现；5)实现步骤4)算法中三个阶段的邻居发现阶段；6)实现步骤4)算法中三个阶段的博弈执行阶段；7)实现步骤4)算法中三个阶段的拓扑维护阶段；经过上述步骤之后能够得到一个稳定的无线传感器网络拓扑结构。步骤1)中将传感器网络表示成平面拓扑图H＝(N，E，Ω)(1)其中H代表拓扑图平面，节点集N＝{1，2，…，n本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1)确定网络模型，将传感器网络表示成平面拓扑图，确立一个连通的网络，然后建立拓扑控制博弈模型(TCBPG)；2)在步骤1)拓扑博弈模型上，确立博弈中的收益函数：ui(pi,p-i)=fi(pi,p-i)(αpimaxEo(i)Er(i)+βEi(pi)‾)-αpiEo(i)Er(i)]]>式中，α和β为权重因子且都为正数，pi表示节i的发射功率，p‑i表示其它N‑1个节点的发射功率，fi(pi，p‑i)表示网络的连通性，当fi(pi，p‑i)＝1时，表示网络是连通的，即节点i可以通过双向链路与其它所有节点通信，否则fi(pi，p‑i)＝0网络不连通，显然fi(pi，p‑i)为单调非递减函数，即对于任意的节点且其发射功率pi>qi时，fi(pi，p‑i)≥fi(qi，p‑i)，表示节点i的最大发射功率，j表示节点i在功率pi时的一跳邻居节点，Er(j)表示节点j的剩余能量，Eo(j)表示j的初始能量，表示在网络连通时获得的收益；3)为了确保博弈存在纳什均衡解，定义拓扑控制的博弈模型是一个序数势博弈，其势函数定义为：V(pi,p-i)=Σi∈N[fi(pi,p-i)(αpimaxEo(i)Er(i)+βEi(pi)‾)-αpiEo(i)Er(i)];]]>4)根据前面步骤确立博弈模型之后，再进行分布式能耗均衡拓扑控制算法实现，分成三个阶段实现；5)实现步骤4)算法中的邻居发现阶段；6)实现步骤4)算法中的博弈执行阶段；7)实现步骤4)算法中的拓扑维护阶段。...

【技术特征摘要】
1.一种基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1)确定网络模型，将传感器网络表示成平面拓扑图，确立一个连通的网络，然后建立拓扑控制博弈模型(TCBPG)；2)在步骤1)拓扑博弈模型上，确立博弈中的收益函数：ui(pi,p-i)=fi(pi,p-i)(αpimaxEo(i)Er(i)+βEi(pi)‾)-αpiEo(i)Er(i)]]>式中，α和β为权重因子且都为正数，pi表示节i的发射功率，p-i表示其它N-1个节点的发射功率，fi(pi，p-i)表示网络的连通性，当fi(pi，p-i)＝1时，表示网络是连通的，即节点i可以通过双向链路与其它所有节点通信，否则fi(pi，p-i)＝0网络不连通，显然fi(pi，p-i)为单调非递减函数，即对于任意的节点且其发射功率pi>qi时，fi(pi，p-i)≥fi(qi，p-i)，表示节点i的最大发...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小龙，闵仲迁，邓昀，
申请(专利权)人：桂林市华智信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广西;45