一种基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制方法，该方法包括WSN模型的建立、拓扑控制博弈模型的建立、整个网络所以的节点以最大发射功率构建初始网络，然后运行BLTC算法，各个节点之间进行博弈，不断地降低发射功率，直至纳什均衡。本发明专利技术在综合考虑节点的剩余能量、发射功率以及到基站之间的传输距离，在保证网络整体连通度和覆盖度的基础上，提出了基于势博弈的WSN分布式拓扑控制方法，该方法能够有效的均衡网络节点的能量消耗，延长网络的生命周期。

【技术实现步骤摘要】
一种基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制方法
本专利技术涉及一种基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制方法。
技术介绍
无线传感器网络(WSN)是近些年来通信和计算机领域新兴的研究热点。其应用于环境监测、军事、交通运输等方面具有非常明显的优势，其节点具有一定的计算、存储和信息传输等功能，可以通过在待监测区域人工或随机播撒布置大量传感器节点，实时采集所需要的数据信息，通过单跳或者多跳方式传输至基站。但由于节点会采用电池供电且一般会布置在人迹罕至的地带，因此提高能力的利用效率以及均衡度是必须考虑的问题。拓扑控制技术可以有效地延长传感器节点的生命周期，均衡各个节点的能量消耗，成为WSNs研究的核心问题。截至目前，已有国内外学者提出了WSN拓扑控制算法。文献(游路瑶，万羊所，彭德军，段斯静.基于势博弈的WSN分布式拓扑控制算法[J].计算机应用研究，2017，34(08):2496-2501)提出了一种分布式的能耗均衡拓扑控制算法，通过提高邻居节点的平均剩余能量值来实现将剩余能量多的节点选择作为自身的邻居节点，从而提高节点能耗的均衡性；文献(RamakantS.Komali,MacKenzieAB,GillesRP.Effectofselfishnodebehavioronefficienttopologydesign[J].IEEETransactionsonMobileComputing,2014,7(9):1057-1070)提出了一种基于博弈论的分布式最佳响应拓扑控制算法MIA，此后对该算法进行改进，提出了具有更好响应动态的DIA算法，保证拓扑构建的唯一性；文献(XiaoyuChu,HarishSethu.CooperativeTopologyControlwithAdaptationforimprovedlifetimeinwirelesssensornetworks[J].AdHocNetworks,2015,30:99-114)提出了一种新的分布式拓扑控制算法，称为基于适应的协同拓扑控制(CTCA)，它将网络寿命最大化的问题映射为一种序数势博弈的问题，将提升反向链路集中节点最短寿命和自身寿命分别作为首要和次要函数；文献(王慧娇，邱赞，董荣胜，蒋华.一种无线传感器网络能耗均衡的自适应拓扑博弈算法[J/OL].控制与决策:1-9)提出了一种WSN能耗均衡的自适应拓扑博弈算法ATCG，它根据节点的寿命调整自身的功率，帮助最短寿命节点降低功率，从而延长整个网络的生存时间。上述算法均实现的较好的拓扑控制，但并没有考虑网络基站节点的位置，数据传输的压力会集中在距离基站较近的节点上，造成其过早的死亡。因此，节点的位置因素也是拓扑控制必须考虑的问题之一。随着网络的运行，节点的能量分布会变得越来越不均匀，靠近基站的传感器节点由于传输数据量较大，死亡时间会提前。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提供一种基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制方法，以解决上述现有技术中存在的问题。本专利技术采取的技术方案为：一种基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制方法，该方法包括以下步骤：(1)WSN模型的建立：假设网络中的节点均为同类型的传感器节点。网络的节点随机部署在待监测区域，通过拓扑控制算法来构造WSN拓扑结构，定义无线传感器网络拓扑为G＜N,V,P＞，其中N＝{1,2,3...,n}为所有网络节点的集合，V为任意两个节点之间通信链路的集合，它是一个n维矩阵，两节点之间若连通则为1，不连通则为0，P为节点发射功率的集合；(2)拓扑控制博弈模型的建立：将无线传感器网络控制定义为策略型博弈中的势博弈Γ＝＜N,(Si),(ui)＞。其中，N＝{1,2，...，n}表示网络中n个节点的集合，S＝S1×S2×...×Sn是策略集合Si的笛卡尔积，为节点i的可选择功率集合，ui为节点i的效用函数；(3)初始化阶段：一开始，每个节点以最大发射功率进行初始化，然后广播其节点ID、剩余能量以及到基站之间的距离，并确定可覆盖邻居集。每个节点还要计算可到达邻居集的发射功率，构成策略集并将其反馈至基站及广播；(4)博弈阶段：网络博弈阶段主要是根据各节点的剩余能量以及位置信息动态地调整拓扑结构，均衡能量的消耗，网络中各节点按照ID的顺序进行博弈来调整自身的发射功率，每轮只有一个节点进行博弈，确定好发射功率后进行广播，通知其余节点，若降低自身的发射功率能够比当前获得更高的收益，则选择此策略，并更新策略集，否则保持原状态不变，经过重复的博弈及更新，最终达到博弈的均衡点；(5)维护阶段：经过几百上千轮之后，节点的剩余能量不断消耗，会出现能量消耗较多的节点，此时便需要对拓扑结构进行维护。步骤(2)中效用函数ui，对于节点i，有其中，x1和x2为权重因子且都设为正数，ci(pi,p-i)表示节点的连通性，当其值为1时，网络连通，其值为0时，网络不连通，b为数据成功发送完成后的奖励，Rij为节点i成功发送到下一节点的成功率，Rj为节点i下一跳节点发送到基站的成功率，pi为节点i的发射功率，Eo(i)为节点i的初始能量，Er(i)为节点i的剩余能量，Dmax为整个网络中信息需要传递到基站的最远距离，D(i)为节点i信息传输到基站的距离。本专利技术的有益效果：与现有技术相比，本专利技术在综合考虑节点的剩余能量、发射功率以及到基站之间的传输距离，在保证网络整体连通度和覆盖度的基础上，提出了基于势博弈的WSN分布式拓扑控制方法，该方法能够有效的均衡网络节点的能量消耗，延长网络的生命周期。附图说明图1为DIA构建的拓扑图；图2为VGEB构建的拓扑图；图3为BLTC构建的拓扑图；图4为节点平均功率的变化图；图5为平均节点度的变化图；图6为死亡10％节点时间的变化图；图7为节点剩余能量方差的变化图；图8为DIA算法10％节点死亡分布图；图9为VGEB算法10％节点死亡分布图；图10为BLTC算法10％节点死亡分布图。具体实施方式下面结合附图及具体的实施例对本专利技术进行进一步介绍。实施例1：一种基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制方法，该方法包括以下步骤：(1)WSN模型的建立：假设网络中的节点均为同类型的传感器节点。网络的节点随机部署在待监测区域，通过拓扑控制算法来构造WSN拓扑结构，定义无线传感器网络拓扑为G＜N,V,P＞，其中N＝{1,2,3...,n}为所有网络节点的集合，V为任意两个节点之间通信链路的集合，它是一个n维矩阵，两节点之间若连通则为1，不连通则为0，P为节点发射功率的集合；(2)拓扑控制博弈模型的建立：博弈论及相关理论策略型博弈是一个三元组：＜N,(Si)i∈N,(ui)i∈N＞。其中：1)N＝{1,2,3...,n}是参与者集合，它由参与者1,2,3,...,n组成；2)S1,S2,...,Sn分别是参与者1,2,3,...,n的策略集，通常我们可以用s＝(si,s-i)∈S来表示一个策略组合，其中si表示参与者i的策略，s-i来表示剩下n-1个节点的策略；3)ui:S1×S2×...×Sn→R(其中，i＝1,2,...,n)是一组映射，成为效用函数或者收益函数，ui(si,s-i):S→R为i参与者选择(si,s-i)策略时的收益；纳什均衡是博弈论中的一个核心概念，它要求每个参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：(1)WSN模型的建立：假设网络中的节点均为同类型的传感器节点。网络的节点随机部署在待监测区域，通过拓扑控制算法来构造WSN拓扑结构，定义无线传感器网络拓扑为G＜N,V,P＞，其中N＝{1,2,3...,n}为所有网络节点的集合，V为任意两个节点之间通信链路的集合，它是一个n维矩阵，两节点之间若连通则为1，不连通则为0，P为节点发射功率的集合；(2)拓扑控制博弈模型的建立：将无线传感器网络控制定义为策略型博弈中的势博弈Γ＝＜N,(Si),(ui)＞，其中，N＝{1,2，...，n}表示网络中n个节点的集合，S＝S1×S2×...×Sn是策略集合Si的笛卡尔积，

【技术特征摘要】
1.一种基于势博弈的WSN非均匀拓扑控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：(1)WSN模型的建立：假设网络中的节点均为同类型的传感器节点。网络的节点随机部署在待监测区域，通过拓扑控制算法来构造WSN拓扑结构，定义无线传感器网络拓扑为G＜N,V,P＞，其中N＝{1,2,3...,n}为所有网络节点的集合，V为任意两个节点之间通信链路的集合，它是一个n维矩阵，两节点之间若连通则为1，不连通则为0，P为节点发射功率的集合；(2)拓扑控制博弈模型的建立：将无线传感器网络控制定义为策略型博弈中的势博弈Γ＝＜N,(Si),(ui)＞，其中，N＝{1,2，...，n}表示网络中n个节点的集合，S＝S1×S2×...×Sn是策略集合Si的笛卡尔积，为节点i的可选择功率集合，ui为节点i的效用函数；(3)初始化阶段：一开始，每个节点以最大发射功率进行初始化，然后广播其节点ID、剩余能量以及到基站之间的距离，并确定可覆盖邻居集。每个节点还要计算可到达邻居集的发射功率，构成策略集并将其反馈至基站及广播；(4)博弈阶段：网络博弈阶段主要是根据各节点的剩余能量...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵子豪，王红蕾，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：贵州,52