无线传感器网络拓扑控制方法技术

本发明专利技术针对无线传感器网络节点在数据传输过程中易面临能量耗尽和数据拥塞失效的问题，公开了一种无线传感器网络拓扑控制方法。本方法首先依据节点能量耗尽概率和拥塞失效概率构建节点可靠度模型，并以节点可靠度最大和网络生存时间最长为约束条件，获得了最优节点度的取值，最终通过最优节点度约束网络所有节点的节点度，根据仅改变最优节点度取值，可以有效使整个网络拓扑性能得到优化，从而达到延长网络生存时间的目的。仿真实验结果表明，本发明专利技术极大减少了拓扑数据传输过程中的拥塞程度，增强了拓扑结构的健壮性，并有效延长了网络生存时间。

Topology control method for wireless sensor network

The invention discloses a wireless sensor network topology control method aiming at the problem that the wireless sensor network node is easy to face energy exhaustion and data congestion failure in the data transmission process. This method is based on node energy depletion probability and failure probability of constructing congestion node reliability model, and the node reliability and maximum network lifetime is the longest as constraint conditions, obtained the optimal values of the node degree, finally through the optimal node constraint network all nodes according to the node degree, only to change the optimal node degree value, can thus the topology of the whole network performance is optimized, so as to achieve the purpose of prolonging the network lifetime. The simulation results show that the invention greatly reduces the congestion degree in the topological data transmission process, strengthens the robustness of the topological structure, and effectively prolongs the network lifetime.

【技术实现步骤摘要】
无线传感器网络拓扑控制方法
本专利技术属于无线通讯
，涉及无线传感器网络的性能优化，具体涉及一种基于节点可靠度的无线传感器网络拓扑控制方法。本专利技术增强了拓扑结构的健壮性，并有效延长了无线传感器网络生存时间度。
技术介绍
随着无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，WSN)的不断研究和发展，WSN已经广泛应用于军事国防、环境监测、反恐、危险区域监视等诸多领域。无线传感器网络(WSN)作为物联网发展的重要组成部分，与其他通信网络相比，具有部署规模大、节点冗余度高、分布环境恶劣和节点自身资源有限等特点。对于大规模部署的WSN，良好的拓扑结构是网络生存能力的重中之重，也是实现各种网络协议的基础，因此如何根据节点的实际特点，设计一种更加符合无线传感器网络实际特性的拓扑结构是本领域的研究重点之一。当前，对于WSN拓扑结构控制方法大多是从节能角度出发考虑的，其中，有学者构建了一种节能拓扑(Energy-AwareEvolutionModel，EAEM)，节点的择优连接概率不仅仅取决于节点度，还与节点的剩余能量有关。通过在局域世界内建立适应度模型，调节节点的适应度因子，最终演化出能耗更均衡的无标度拓扑，更适用于WSN的实际应用。一种构建的拓扑，通过节点的剩余能量限制网络中的最大节点度，有效地均衡了网络负载，减小了能量耗尽对拓扑的影响。基于节点综合故障模型约束网络节点度，可构建节能容错的拓扑结构。然而，目前工程上所用的WSN节点大多受到节点能量和容量的限制，其中节点容量是指节点能够转发数据量多少的能力，现有WSN拓扑控制大多仅仅考虑节点能量方面的优化，考虑节点容量方面的研究较少，而节点容量正是引起节点拥塞的重要原因，目前研究的节点拥塞控制机制都是在节点发生拥塞时才采取一定的拥塞控制措施。比如，通过分析得出，距离SINK节点越近的节点越容易发生拥塞，然后依据节点距离SINK节点的远近控制节点度，最终达到控制网络数据拥塞的目的。还有，可通过判断节点缓存内数据队列长度来判断节点的拥塞程度，然后通过控制节点度达到减弱拓扑拥塞的目的。有学者提出运用博弈理论来分析单个传感器节点的分布式决策过程，以此达到降低网络能耗的目的，但是该方法仅在理论层面上给出了理想的能耗均衡WSN结构，并没有考虑节点度对网络性能的影响。再者，从博弈论的视角出发考虑单个节点度对网络性能的影响，从理论上分析了WSN系统存在最优的纳什均衡。为了降低节点拥塞，可考虑节点在广播时的干扰和能量消耗，通过优化每个节点的传动功率以达到优化网络结构的目的。但是，以上研究均没有考虑到当无线传感器网络节点大规模密集部署时，在突发数据流引发拥塞后，再采用拥塞控制措施也不一定可以完全避免节点拥塞，则很有可能导致节点能量过快耗尽，进而导致全局网络受损。
技术实现思路
本专利技术针对无线传感器网络节点在数据传输过程中易面临能量耗尽和数据拥塞失效的问题，提供一种基于节点可靠度的无线传感器网络拓扑控制方法(TopologyControlbasedonNodeReliabilityinWirelessSensorNetworks，TCNR)。本专利技术通过构建节点可靠度模型，获得了网络在保证节点可靠度最大且网络生存时间最长的条件下最优节点度的取值，进而依据最优节点度的取值，可以有效使整个网络拓扑性能得到优化，从而达到延长网络生存时间的目的。具体而言，为了解决上述问题，本专利技术采取如下的技术方案：无线传感器网络拓扑控制方法，其通过改变最优节点度的取值实现所述无线传感器网络拓扑性能的优化，所述最优节点度约束无线传感器网络所有节点的节点度。进一步地，所述最优节点度的取值基于节点可靠度模型的量化分析，并以节点可靠度最大和网络生存时间最长为约束条件获得。进一步地，所述节点可靠度模型依据节点能量耗尽失效概率和数据拥塞失效概率构建。进一步地，所述最优节点度量化分析包括：对于一个无线传感器网络I，如果其运行时间t≥tmin，且网络节点度符合则当节点可靠度为时，网络中的节点可靠度最大，其中，tmin为网络预设运行时间，kmin为节点度下限，kmax为节点度上限，C0为节点拥有固定的容量，E0(i)为节点i的初始能量值，N为节点个数，l为任意节点与其邻居节点数据交换的信息量，A为N个节点随机部署在监测区域的面积，Eelec为射频传输系数，εamp为发送装置的放大系数；若网络中节点可靠度满足网络中所有节点可靠度最大；当最优节点度时，网络生存时间最长。进一步地，所述节点可靠度模型的构建包括：节点i可靠度R(i)定义为R(i)＝1-fe(i)fc(i)，其中，fe(i)为节点i能量耗尽失效的概率，fc(i)为节点i数据拥塞造成节点失效的概率；fe(i)取决于节点i的初始能量值E0(i)、能量消耗值Ec(i)和网络运行时间t；节点i的节点度为k，任意节点与其邻居节点数据交换的信息量为l，那么在任意时刻节点i的最大负载L定义为：L＝kl；节点拥有固定的容量C0，那么在任意时刻节点由数据拥塞是造成节点失效的概率fc(i)定义为：为了满足概率范围为[0,1]的条件，C0-kl＞1，则将fe(i)式和fc(i)代入可靠度R(i)定义公式可得节点可靠度模型为：与现有技术相比，本专利技术所述无线传感器网络拓扑控制方法至少具有下述的有益效果或优点：本专利技术针对无线传感器网络节点在数据传输过程中易面临能量耗尽和数据拥塞失效的问题，首先依据节点能量耗尽概率和拥塞失效概率构建节点可靠度模型，并以节点可靠度最大和网络生存时间最长为约束条件，获得了最优节点度的取值，最终通过最优节点度约束网络所有节点的节点度，根据仅改变最优节点度取值，可以有效使整个网络拓扑性能得到优化,从而达到延长网络生存时间的目的。通过仿真实验证实，仅通过改变最优节点度取值，就可以产生综合性能优化的拓扑，为WSN拓扑控制奠定了良好的基础。附图说明图1是在1000×1000m2的区域随机布撒100个节点，依照实施例所述TCNR拓扑控制方法得到的拓扑结构图。图2是在1000×1000m2的区域随机布撒100个节点，依照FTEL拓扑控制方法得到的拓扑结构图。图3是在1000×1000m2的区域随机布撒100个节点，依照POA拓扑控制方法得到的拓扑结构图。图4是在1000×1000m2的区域随机布撒100、200、300、400和500个节点，依照TCNR、FTEL和POA三种拓扑控制方法，得到三种拓扑结构的平均节点度对比图。图5是在1000×1000m2的区域随机布撒100个节点，依照TCNR、FTEL和POA三种拓扑控制方法运行拓扑，得到的网络健壮性对比图。图6是依照TCNR、FTEL和POA三种拓扑控制方法运行拓扑，得到的网络生存时间图。具体实施方式为了便于理解本专利技术的目的、技术方案及其效果，现将结合实施例对本专利技术做进一步详细阐述。WSN在数据传输过程中，节点能量耗尽和数据拥塞是造成数据传输失败的重要原因，本实施例通过对节点能量耗尽失效概率与数据拥塞造成节点失效概率建模，得出了节点可靠度模型，并通过分析节点可靠度与网络参数的关系，最终得出了最优节点度的取值。1、节点可靠度建模本实施例将节点i可靠度R(i)定义为(1)式所示，其中fe(i)为节点i能量耗尽失效的本文档来自技高网...

【技术保护点】
无线传感器网络拓扑控制方法，其通过改变最优节点度的取值实现所述无线传感器网络拓扑性能的优化，所述最优节点度约束无线传感器网络所有节点的节点度。

【技术特征摘要】
1.无线传感器网络拓扑控制方法，其通过改变最优节点度的取值实现所述无线传感器网络拓扑性能的优化，所述最优节点度约束无线传感器网络所有节点的节点度。2.根据权利要求1所述无线传感器网络拓扑控制方法，其特征在于，所述最优节点度的取值基于节点可靠度模型的量化分析，并以节点可靠度最大和网络生存时间最长为约束条件获得。3.根据权利要求2所述无线传感器网络拓扑控制方法，其特征在于，所述节点可靠度模型依据节点能量耗尽失效概率和数据拥塞失效概率构建。4.根据权利要求2所述无线传感器网络拓扑控制方法，其特征在于，所述最优节点度量化分析包括：对于一个无线传感器网络I，如果其运行时间t≥tmin，且网络节点度符合则当节点可靠度为时，网络中的节点可靠度最大，其中，tmin为网络预设运行时间，kmin为节点度下限，kmax为节点度上限，C0为节点拥有固定的容量，E0(i)为节点i的初始能量值，N为节点个数，l为任意节点与其邻居节点数据交换的信息量，A为N个节点随机部署在监测区域的面积，Eelec为射频传输系数，εamp为发送装...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洲洲，郝杰，申良，曹国震，李中，
申请(专利权)人：西安航空学院，
类型：发明
国别省市：陕西,61