无线传感器网络容错拓扑演化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法。提供了一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，包括：构造了一种以容错传感器节点为六边形顶点的正六边形分簇机制(RHCS)，通过Markov分析了RHCS的随机失效概率以及能量故障概率，得出综合故障概率；将综合故障概率引入无标度拓扑构建规则中，形成一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型；设置随机故障节点，计算网络最大连通子图节点个数，评估容错性能。本发明专利技术的有益效果：一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法(SFTEM)。不同于传统的无标度网络拓扑模型，该模型首先提出了一个正六边形的分簇机制(RHCS)。

Fault Tolerant Topology Evolution Method for Wireless Sensor Networks

The invention discloses a fault-tolerant topology evolution method for wireless sensor networks based on Markov and scale-free networks. A fault-tolerant topology evolution method for wireless sensor networks based on Markov and scale-free networks is presented. It includes: a hexagonal clustering mechanism (RHCS) with fault-tolerant sensor nodes as hexagonal vertices is constructed. Random failure probability and energy failure probability of RHCS are analyzed by Markov, and comprehensive failure probability is obtained; and integrated failure probability is introduced into scale-free topology construction rule. Then, a fault-tolerant topology evolution model of wireless sensor networks based on Markov and scale-free networks is formed. Random fault nodes are set up to calculate the maximum number of connected subgraph nodes and evaluate the fault-tolerant performance. The invention has beneficial effects: a fault-tolerant topology evolution method (SFTEM) for wireless sensor networks based on Markov and scale-free networks. Different from the traditional scale-free network topology model, this model first proposes a regular hexagon clustering mechanism (RHCS).

【技术实现步骤摘要】
无线传感器网络容错拓扑演化方法
本专利技术涉及无线传感器网络(WSN)拓扑演化领域，具体涉及一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法。
技术介绍
拓扑作为WSN节点的组织结构，可以直接通信的两个节点存在一条拓扑边，如果没有拓扑演化模型，所有节点都会以最大功率传输形成无组织的网络，从而造成节点能量快速耗尽，网络路由负载高，生命周期短等问题。在传感器网络领域拓扑演化技术作为近年较为深入研究的问题，无线传感器网络独特的特点及严格的约束条件使得该问题的研究更具有挑战性。针对无线传感器网络中拓扑演化问题，目前已有很多种方法，基于能量感知、基于随机行走、基于适应度以及基于复杂网络理论的方法。此外，按照传感器网络体系结构拓扑演化又可以分为集中式的和分布式的。
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Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，不同于传统的无标度网络拓扑模型，该模型首先提出了一个正六边形的分簇机制(RHCS)，通过Markov模型分析该机制至少满足1-容错，SFTEM将RHCS的可靠性与无标度特性相结合，形成了一个鲁棒的无线传感器网络，它利用了可靠的分簇方案和拓扑演化之间的协同作用，能够容忍随机故障和能量故障等综合故障。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，包括：构造了一种以容错传感器节点为六边形顶点的正六边形分簇机制(RHCS)，通过Markov分析了RHCS的随机失效概率以及能量故障概率，得出综合故障概率；将综合故障概率引入无标度拓扑构建规则中，形成一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型；设置随机故障节点，计算网络最大连通子图节点个数，评估容错性能。在其中一个实施例中，“构造了一种以容错传感器节点为六边形顶点的正六边形分簇机制(RHCS)，通过Markov分析了RHCS的随机失效概率以及能量故障概率，得出综合故障概率；”具体包括：将双工传感器节点设为容错传感器节点，把容错传感器节点放置为正六边形结构形成基本的分簇机制RHCS；通过Markov分析RHCS的随机失效率(RFP)；采用经典的一阶无线通信能量消耗模型，分析RHCS的能量故障率(EFP)；结合RFP和EFP，建立RHCS的综合故障概率(JFP)。在其中一个实施例中，“将综合故障概率引入无标度拓扑构建规则中，形成一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型；”中，容错拓扑演化模型具体包括：网络中的大部分节点只和很少节点连接，而有极少的节点与非常多的节点连接，其经典的无标度网络模型构建算法：增长：从一个具有m0个节点的联通网络开始，每次引入一个新的节点,并且连到m个已经存在的节点上，这里m<＝m0；择优连接：一个新的节点与一个已经存在的节点i相连的概率w与节点i的度k_i之间的关系为w＝k_i/(k_1+k_2+k_3+...+k_n)，其中n为网络中的节点的总个数；形成的无标度网络，分析其网络节点度分布，满足幂律特性。在其中一个实施例中，“设置随机故障节点，计算网络最大连通子图节点个数，评估容错性能。”中，所述评估容错性能具体包括：随机失效容错性，以泊松规则随机地产生失效节点，每一轮运行后移除能量耗尽的节点，以最大连通分支中的节点个数所占总个数的比例为容错性能指标；恶意攻击容错性，将节点度较高的节点随机去除，去除率在0.05～0.25之间，以最大连通分支中的节点个数所占总个数的比例为容错性能指标。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一项所述的方法。本专利技术的有益效果：一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法(SFTEM)。不同于传统的无标度网络拓扑模型，该模型首先提出了一个正六边形的分簇机制(RHCS)，通过Markov模型分析该机制至少满足1-容错，SFTEM将RHCS的可靠性与无标度特性相结合，形成了一个鲁棒的无线传感器网络，它利用了可靠的分簇方案和拓扑演化之间的协同作用，能够容忍随机故障和能量故障等综合故障。附图说明图1(a)本专利技术无线传感器网络容错拓扑演化方法中的基于正六边形的分簇机制示意图之一。图1(b)本专利技术无线传感器网络容错拓扑演化方法中的基于正六边形的分簇机制示意图之二。图2本专利技术无线传感器网络容错拓扑演化方法中的无故障节点状态下RHCS的Markov模型。图3本专利技术无线传感器网络容错拓扑演化方法中的强容错节点故障状态下RHCS的Markov模型。图4本专利技术无线传感器网络容错拓扑演化方法中的普通容错节点故障状态下RHCS的Markov模型。图5本专利技术无线传感器网络容错拓扑演化方法中的RHCS的基本结构示意图。图6(a)本专利技术无线传感器网络容错拓扑演化方法中的容错性能对比示意图之一。图6(b)本专利技术无线传感器网络容错拓扑演化方法中的容错性能对比示意图之二。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本专利技术并能予以实施，但所举实施例不作为对本专利技术的限定。AlbertR和BarabasiAL提出的BA无标度网络在拓扑演化中具有广泛应用，该方法具有两个特性，其一是增长性，所谓增长性是指网络规模是在不断的增大的，在研究的网络当中，网络的节点是不断的增加的；其二就是优先连接机制，这个特性是指网络当中不断产生的新的节点更倾向于和那些连接度较大的节点相连接。运用该方法产生的拓扑对随机节点失效具有强容忍能力，但容忍恶意攻击导致的节点失效能力较弱。因此，本专利技术尝试提出了一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型(SFTEM)。该模型首先构造了一种以容错传感器节点为六边形顶点的正六边形分簇机制(RHCS)；其次，通过Markov分析了RHCS的随机失效概率以及能量故障概率，得出综合故障概率；最后，将综合故障概率引入无标度拓扑构建规则中，形成一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型。通过对生成拓扑的容错实验，结果表明，本专利技术提出的模型提高了网络的综合容错性能，具有广阔的应用前景。名词解释：综合故障，节点随机失效的概率与能量耗尽失效的概率的乘积。容错性，最大连通分支中的节点个数所占总个数的比例。本专利提出的模型主要思想及创新之处如下：应对目前大规模无线传感网络的拓扑演化，本专利提出了一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型(SFTEM)。本专利技术提出了一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型(SFTEM)。该模型首先提出了一个正六边形的分簇机制(RHCS)，通过Markov模型分析该机制至少满足1-容错，SFTEM将RHCS的可靠性与无标度特性相结合，形成了一个鲁棒的无线传感器网络，它利用了可靠的分簇方案和拓扑演化之间的协同作用，能够容忍随机故障和能量故障等综合故障。本专利技术的方法提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，其特征在于，包括：构造了一种以容错传感器节点为六边形顶点的正六边形分簇机制(RHCS)，通过Markov分析了RHCS的随机失效概率以及能量故障概率，得出综合故障概率；将综合故障概率引入无标度拓扑构建规则中，形成一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型；设置随机故障节点，计算网络最大连通子图节点个数，评估容错性能。

【技术特征摘要】
1.一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，其特征在于，包括：构造了一种以容错传感器节点为六边形顶点的正六边形分簇机制(RHCS)，通过Markov分析了RHCS的随机失效概率以及能量故障概率，得出综合故障概率；将综合故障概率引入无标度拓扑构建规则中，形成一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型；设置随机故障节点，计算网络最大连通子图节点个数，评估容错性能。2.如权利要求1所述的基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，其特征在于，“构造了一种以容错传感器节点为六边形顶点的正六边形分簇机制(RHCS)，通过Markov分析了RHCS的随机失效概率以及能量故障概率，得出综合故障概率；”具体包括：将双工传感器节点设为容错传感器节点，把容错传感器节点放置为正六边形结构形成基本的分簇机制RHCS；通过Markov分析RHCS的随机失效率(RFP)；采用经典的一阶无线通信能量消耗模型，分析RHCS的能量故障率(EFP)；结合RFP和EFP，建立RHCS的综合故障概率(JFP)。3.如权利要求1所述的基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，其特征在于，“将综合故障概率引入无标度拓扑构建规则中，形成一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型；”中，容错拓扑演化模型具体包括：网络中的大部分节点只和很少节点连接，而有极少的节点与非...

【专利技术属性】
技术研发人员：李光辉，胡世红，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32