一种提高能量有效性的无线传感器网络二阶一致性方法技术

本发明专利技术提供了一种提高能量有效性的无线传感器网络二阶一致性方法，包括对WSNs进行邻接权重分布式优化的步骤，二阶状态一致性模型建立及更新步骤，建立二阶状态一致性收敛条件步骤，二阶状态一致性能量消耗优化步骤。基于网络邻接权重的调整来优化二阶一致性算法的能耗，并采用分布式设计优化网络邻接矩阵，在收敛效率和通信能耗两方面均有良好改善；与现有其他方法相比，本发明专利技术有效地提高了收敛速度、降低了通信能耗，性能优越。

A Second Order Consistency Method for Enhancing Energy Efficiency in Wireless Sensor Networks

The invention provides a second-order consistency method for improving energy efficiency of wireless sensor networks, including the steps of distributed optimization of adjacency weights for WSNs, establishment and update of second-order state consistency model, establishment of second-order state consistency convergence condition steps, and optimization steps of second-order state consistency energy consumption. The energy consumption of the second-order consistency algorithm is optimized by adjusting the network adjacency weight, and the network adjacency matrix is optimized by distributed design, which improves the convergence efficiency and communication energy consumption. Compared with other existing methods, the present invention effectively improves the convergence speed, reduces the communication energy consumption and has superior performance.

【技术实现步骤摘要】
一种提高能量有效性的无线传感器网络二阶一致性方法
本专利技术属于无线传感器网络通信
，涉及一种无线传感器网络通信方法，更为具体地说，是涉及一种能够提高能量有效性的无线传感器网络通信方法。
技术介绍
无线传感器网络(Wirelesssensornetworks，WSNs)是由部署在监测区域内的大量微型传感器节点通过无线电通信形成的一个自组织网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域里被监测对象的信息。网络中的每个节点都有一种或多种感知器，并具有一定的计算能力。各个传感器节点之间通过相应的专用网路协议来实现信息的汇集和处理，能够实现对监测区域的信息采集、分布处理和数据的远程传输等功能，在军事、工业、环境等领域有着巨大的应用价值。与传统网络相比，无线传感器网络通常在监测区域部署大量传感器节点，众多的传感器节点会消耗可观的能量，而传感器节点一般采用电池供电，不仅供电能量有限而且难以补充电能，因此这就对无线传感器网络的能耗提出了较高的要求。而现有的无线传感器网络设计方法耗能较高，无法满足长时间使用需求。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术为无线传感器网络设计了一种二阶一致性方法，并基于网络邻接权重的调整来优化该二阶一致性方法，在使得所有节点的速度和位置都一致的基础上具有较低能耗。为了达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种提高能量有效性的无线传感器网络二阶一致性方法，包括如下步骤：步骤A，首先对WSNs进行邻接权重分布式优化：步骤A-1，对矩阵W的第i,j个元素Wij按照下式进行初始化：上式中，di、dj分别为节点i和节点j的入度；步骤A-2，对网络G的拉普拉斯矩阵L作线性变换得到矩阵M＝I-L/2，初始化M(0)为I-L/2，其中，L＝Din-W(0)，W＝{Wij}，步骤A-3，采用下式所述的基于梯度的迭代算法进行Mij(k)和Wij(k)更新：上式中，γ(k)是迭代步长且满足gij(k)是f(M)梯度函数g(k)的第i,j个元素，且gij(k)按照下式计算：上式中，sgn(x)为一符号函数，PX{y}为y到集合X的投影，X＝[-1,1]，投影函数PX{y}具体表达为下式：上式中，ε为阈值；为节点i的输入邻接集的子集，Nei表达为下式：Nei＝{j|j∈Ni(k),di(k)＞2,dj(k)＞2,j至少是i的第σi(k)远节点}基于式(2)进行多次迭代，迭代过程如下：在进行第k次迭代时，若节点i的某非零Mij(k)被置为零，则调整σi(k)＝σi(k)-1、di(k)＝di(k)-1和dj(k)＝dj(k)-1，且σi(0)＝κdi(0)、di(0)＝di，κ为调整网络G稀疏度的参数，di为网络G中节点i的初始入度，σi(k)为第k次迭代时节点i可以被优化的邻居节点数；在第k次迭代后，节点i调整σi(k+1)＝σi(k)、di(k+1)＝di(k)和dj(k+1)＝dj(k)，且根据剩余邻接节点中与节点i最远的节点来调整发射功率；迭代多次后，得到邻接权重优化矩阵Wo；步骤B，二阶状态一致性模型建立及更新：网络G中，按照下式更新节点i的位置信息x1i(k)和速度信息x2i(k)：上式中，T为网络更新周期，u1i(k)和u2i(k)为其位置和速度的一致性控制输入，所述u1i(k)和u2i(k)在第k次状态更新时由节点i根据自身与邻居节点的位置状态不一致构造，具体表示如下式：上式中，即为步骤A得到的邻接权重优化矩阵，μ为控制增益，μ符合以下条件：在第k次状态更新后，节点i将自身位置信息x1i(k+1)广播给邻居节点。进一步的，所述步骤A-3中，γ(k)＝1/k。进一步的，所述步骤A-3中，进行θ次迭代后，得到Wo＝W(θ)。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和有益效果：本专利技术基于网络邻接权重的调整来优化二阶一致性算法的能耗，并采用分布式设计优化网络邻接矩阵，在收敛效率和通信能耗两方面均有良好改善；与现有其他方法相比，本专利技术有效地提高了收敛速度、降低了通信能耗，性能优越。附图说明图1为几种WSNs通信方法的能量消耗比较曲线。图2为几种WSNs通信方法的收敛时间比较曲线。图3为本专利技术方法中网络稀疏度sp与调整参数κ的关系曲线。具体实施方式以下将结合具体实施例对本专利技术提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。实施例：本专利技术中WSNs节点间的通信关系可以用图G＝(V,E,W)来表征，其中，V＝{1,2,...,N}为节点集合，N表示节点数目；边集表示N个节点间的通信关系，若节点i可接收到节点j的信息，则{i,j}∈E，反之且假定网络中不存在自连接，即W为网络G的邻接权重矩阵，其第i,j个元素Wij满足：若{i,j}∈E时有Wij＞0，若时Wij＝0。若{i,j}∈E，则节点j为节点i的输入邻居节点，Ni＝{j|(i,j)∈E,i≠j}表示节点i的输入邻居节点集，di＝|Ni|表示节点i的入度。基于上述对WSNs节点间的描述，本专利技术通过以下思路进行二阶状态一致性的能量消耗优化网络G用于实现状态一致性的能量消耗es为：上式中，l为信息包长度，Eelec表示每比特数据在发射电路或接收电路中的能量损耗，εfs表示自由空间传输时可接受的位差错率，εmp表示多路径衰减传输时可接受的位差错率，Ri表示节点i的实际传输距离，对于给定无线传感器网络G而言，Eelec、εfs和εamp均为常数。本专利技术从两个方面提高状态一致性算法能量有效性：减小算法的收敛时间Tasym，从而提高收敛速度；对网络进行稀疏化处理，即通过对节点i(i＝1,2,...,N)发射功率的控制，减小和本专利技术通过最大化网络G的拉普拉斯矩阵L的第二小特征值λ2(L)，来实现的最小化。对L作线性变换，有M＝I-L/δ，δ为一变换系数。矩阵W和L的特征值满足λi(M)＝1-λi(L)/δ(i＝1,2,...,N)，选择δ使得1＝λ1(M)＞λ2(M)≥...≥λN(M)≥0。则L的第2小特征值等价于W的第二大特征值λ2(M)，将λ2(L)最大化问题转化为λ2(M)的最小化问题，即：由于为一非光滑函数，将上述λ2(W)最小化问题化为最小Schatten范数问题上式中，为矩阵M的Schatten范数.由无线节点的广播特性，本专利技术通过降低节点i(i＝1,2,...,N)发射功率，令节点i(i＝1,2,...,N)的通信半径减小，从而减小和为此，将和的最小化问题，转化为通过控制节点发射功率的网络稀疏化问题，即在满足网络连通情况下的W矩阵非零元素个数的最小化问题，也即||W||0-最小化问题。而L＝Din-W、M＝I-L/2，则有M＝(2IN-Din+W)/2，因此M中非零元素对应W的非零元素，即||W||0-最小化问题等价于||M||0-最小化问题。但由于0-范数||M||0为一非凸函数，其最优解计算量大、计算复杂，考虑到WSNs中节点的计算能力有限，本文用M的L1-范数||M||1最小化问题近似表示||M||0-最小化问题，具体为：上式中，μ(M)＝||M||1为矩阵M的1范数。结合以上优化方法，综合考虑收敛时间Tasym和网络稀疏性的es最小化问题，转换为如下式所示的υ(M)和μ(M)的加权优化问题：其中η＞本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种提高能量有效性的无线传感器网络二阶一致性方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A，首先对WSNs进行邻接权重分布式优化：步骤A‑1，对矩阵W的第i,j个元素Wij按照下式进行初始化：

【技术特征摘要】
1.一种提高能量有效性的无线传感器网络二阶一致性方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A，首先对WSNs进行邻接权重分布式优化：步骤A-1，对矩阵W的第i,j个元素Wij按照下式进行初始化：上式中，di、dj分别为节点i和节点j的入度；表示无线传感器网络中N个节点间的通信关系，V＝{1,2,...,N}为无线传感器网络的节点集合；步骤A-2，对网络G的拉普拉斯矩阵L作线性变换得到矩阵M＝I-L/2，初始化M(0)为I-L/2，其中，L＝Din-W(0)，W＝{Wij}，步骤A-3，采用下式所述的基于梯度的迭代算法进行Mij(k)和Wij(k)更新：上式中，Ni(k)表示节点i在第k个迭代时刻的输入邻居节点集，γ(k)是迭代步长且满足gij(k)是f(M)梯度函数g(k)的第i,j个元素，且gij(k)按照下式计算：上式中，其中η＞0为加权系数，用以调整μ(M)在es优化问题中的权重；sgn(x)为一符号函数，当x＞0，sgn(x)取值为1；当x＜0时，sgn(x)取值为-1；当x＝0时，sgn(x)取值为0；PX{y}为y到集合X的投影，X＝[-1,1]，投影函数PX{y}具体表达为下式：上式中，ε为阈值；为节点i的输入邻接集的子集，Nei表达为下式：Nei＝{j|j∈Ni(k),di(k)＞2,dj(k)＞2,j至少是i的第σi(k)远节点}基于式(2)进行多次迭代，迭代过程如下：在进行第...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈珍萍，黄友锐，曲立国，凌六一，唐超礼，徐善永，韩涛，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34