【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊逻辑的WSN能量中性分簇路由方法
本专利技术属于通信
,涉及一种基于模糊逻辑的WSN能量中性分簇路由方法。
技术介绍
在传统的无线传感器网络(WSN)中,节点最终都会不可避免地耗尽能量,传感器进入死亡状态进而停止运作。为了满足未来对传感器节点不断增长的应用需求,开始为节点配备各种环境能量获取装置,这种传感器节点构成的WSN称为能量获取无线传感网络(energyharvestingwirelesssensornetwork,EN-WSN)。EP-LEACH算法利用一个能量势能函数来估算每个节点的能量获取能力和剩余能量的大小,并以此计算节点成为簇头的概率,协议最终延长了网络的生存周期,同时增加网络吞吐量。对于EH-WSN,路由协议的目标已经不仅仅是延长网络工作时长了,由于节点具有能量获取装置,当收集到足够的能量时死亡的节点将恢复运作。通过维护网络中的每个传感器节点来保持能量中性状态,理论上能够使EH-WSN永久地运行下去。当为EH-WSN设计分簇算法时,节点能量、节点获取能量能力以及周围节点能量情况等因素都要考虑进去。因此,如何在多种条件下选择合适的簇首对整个网络的稳定性影响很大。Type-2模糊逻辑能够处理由于输入不精确和复杂造成的不确定性,所以很适合用在分簇路由协议中,可以综合多种因素,更加合理的模拟人做出决策选择簇头,更具合理性。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种基于Type-2模糊逻辑的EH-WSN能量中性分簇路由方法,利用马尔科夫链模型预测节点获取能量,构建动态簇头群组,在能量中性约束下通过凸优化得到最优分簇数量,T ...
【技术保护点】
1.一种基于模糊逻辑的WSN能量中性分簇路由方法,其特征在于:该方法不仅考虑节点剩余能量和获取能力,而且额外考虑邻居节点平均势能,提升簇头选取合理性。通过能量预测构建中性约束,构建动态簇头群组保证了簇头能量中性状态改善了因频繁分簇造成的控制信息开销,能够达到理论上无限长的网络工作时长。利用凸优化通过最大化吞吐量得到最优分簇数量,同时提升系统吞吐量;该机制具体包括以下步骤:S1)设计Type‑2模糊逻辑推理系统;S2)传感器节点根据模糊逻辑推理系统计算出簇头当选概率;S3)传感器节点竞争当选簇头;S4)簇头节点根据本簇能量状态构建动态簇头群组。
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊逻辑的WSN能量中性分簇路由方法,其特征在于:该方法不仅考虑节点剩余能量和获取能力,而且额外考虑邻居节点平均势能,提升簇头选取合理性。通过能量预测构建中性约束,构建动态簇头群组保证了簇头能量中性状态改善了因频繁分簇造成的控制信息开销,能够达到理论上无限长的网络工作时长。利用凸优化通过最大化吞吐量得到最优分簇数量,同时提升系统吞吐量;该机制具体包括以下步骤:S1)设计Type-2模糊逻辑推理系统;S2)传感器节点根据模糊逻辑推理系统计算出簇头当选概率;S3)传感器节点竞争当选簇头;S4)簇头节点根据本簇能量状态构建动态簇头群组。2.如权利要求1所述的一种基于模糊逻辑的多跳WSNs分簇路由方法,其特征在于,所述步骤S1中,设计模糊逻辑推理系统包括以下步骤:步骤S11)定义输入语言变量:节点剩余Eres,取值为“少(Low)”、“中(Medium)”、“高(Hight)”;步骤S12)节点的邻近区域平均势能Eaepar,取值为“低(Low)”、“中(Medium)”、“高(Hight)”,“低”,“高”服从梯形函数,“中”服从三角函数;步骤S13)定义输入语言变量:获取能量Ehav,取值为“弱(Weak)”、“正常(Normal)”、“强(Strong)”;步骤S14)定义输出语言变量:Pchance。根据输入语言变量和输出语言变量建立模糊系统的规则库。3.如权利要求1所述的一种基于Type-2模糊逻辑的EH-WSN能量中性分簇路由方法,其特征在于,所述步骤S2中,传感器节点根据模糊逻辑推理系统计算出簇头当选概率包括以下步骤:步骤S21)节点将自身的剩余能量、获取能量预测和邻居节点的平均势能输入到模糊系统中;步骤S22)模糊降型和解模糊化,采用集合中心法(centerofsets,COS)进行模糊降型,将输出二型模糊集合降型为一型模糊集合。COS使用质心代替二型模糊输出集,并且找到找到这些质心的加权平均值,第l(l=1,2…27)个质心权重是第l条规则的激励度,即激励区间fl(x)和分别由二型模糊集合下限隶属度函数和上限隶属度函数通过下式计算得到:其中合并激励区间和与之对应的规则结论部分之后,完成降型操作,表达式如下:区间二型模糊逻辑系统的降型过程就是计算yl(x),yr(x)的过程。在解模糊化中,选择取Ycos(x)的中点:并且找到找到这些质心的加权平均值,第l(l=1,2…27)个质心权重是第l条规则的激励度,即激励区间fl(x)和分别由二型模糊集合下限隶属度函数和上限隶属度函数通过下式计算得到:其中合并激励区间和与之对应的规则结论部分之后,完成降型操作,表达式如下:区间二型模糊逻辑系统的降型过程就是计算yl(x),yr(x)的过程。在解模糊化中,选择取Ycos...
【专利技术属性】
技术研发人员:陶洋,王进,王成宇,
申请(专利权)人:重庆邮电大学,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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