一种移动多Sink型无线传感器网络的路由维护方法技术

本发明专利技术公开了一种移动多Sink型无线传感器网络的路由维护方法，当网络中某个移动Sink节点位置改变或中继节点损坏而导致移动多Sink型无线传感器网络的通信路径断开时，该Sink节点将选择Agent节点来收集网络节点信息，进行路径编码；采用内分泌粒子群协同进化算法来搜索最优替代路径，进行路由恢复；采用基于该算法的路由维护方法来维护该网络系统。该内分泌粒子群协同进化算法能提供更快的全局收敛速度、更高的求解精度，以便快速寻找替代路由。本发明专利技术能提高移动多Sink型无线传感器网络的路由维护能力，降低网络传输时延和能耗，均衡网络负载，延长网络寿命。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种移动多Sink型无线传感器网络，特别是涉及。
技术介绍
无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)是由部署在监测区域内的大量微型、低成本传感器节点组成的自组织多跳网络系统。这种网络的易部署性、自适应性特点，使得它在环境监测、精细农业等领域有着广泛的应用前景。作为一种面向应用、以数据为中心的任务型网络，它通常采用多对一通信方式，传感器节点将收集的数据通过多跳方式主动上传到汇聚节点Sink。但是Sink节点附近的传感器节点由于频繁的数据传输容易过早耗尽能量，从而缩短全网的工作时间。随着WSNs的发展，支持移动Sink节点的WSNs架构受到了普遍关注。该网络中，Sink节点是具有可移动性的独立的数据查询和收集单元，引入移动Sink节点可以避免数据通信局部聚集，有效平衡传感器节点的能量消耗。单个移动Sink节点由于覆盖范围的限制，不能很好的解决网络能量空洞问题，因此基于多个移动Sink节点的WSNs (Multiple Mobile Sink WSNs，MMS-WSNs)是一种更理想的短距离通信解决方案。该MMS-WSNs包含数量庞大的传感器节点和用来汇集数据的多个移动Sink。多个Sink节点构成了一个虚拟骨干网，该骨干网在各个Sink移动过程中能保持相互的连通性。当靠近某些Sink节点的节点能量降低时,这些Sink节点能移动到新的能量富裕的区域中。多个移动Sink节点虽然增加了网络路由维护的成本，但它能更好的提高能量利用率，填补能量空洞，增大了网络的通信容量，避免了额外的传输开销。由于Sink节点的移动和中继节点的损坏会造成链路中断，如何解决其路由恢复问题对丽S-WSNs的网络维护变得十分重要。支持多移动Sink节点的典型算法包括SEAD, ALURP, TTDD等。智能Agent路由协议(IAR)是一种面向多移动Sink的高效路由方式，Sink节点会周期性检测其与当前中继节点的距离，随时建立新的传输路径，实验验证其降低了丢包率，但该协议未考虑中继节点失效问题。中国专利(申请号为:201110142201.1，专利名称一种移动Sink无线传感器网络的路由恢复方法及其恢复协议)提出的基于10LPS0A的移动Sink路由恢复协议被用来恢复由于Sink节点移动造成的断链，该协议在快速恢复路由的同时还可以有效降低通信控制开销，但是其只适合处理单个Sink节点移动的问题，且未提及中继节点失效时的路由恢复机制。同时由于丽S-WSNs的路由容错问题也是一种NP完全问题，以上这些启发式的确定性方法往往得到的是近似最优路由，易于陷入局部极值。本专利技术亟需一种方法能快速修复丽S-WSNs的网络路由，提高网络数据传输的鲁棒性，同时最大化网络寿命，以便使MMS-WSNs网络得到更广泛的应用。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了解决上述问题，提供，当移动Sink节点的位置改变或中继节点损坏而导致MMS-WSNs的数据传输链路断开时，采用基于内分泌粒子群协同进化算法(Endocrine Co-evolution ParticleSwarm Optimization Algorithm,ECPSOA)的路由维护方法来搜索最优替代路径,进行路由恢复，以提高丽S-WSNs的数据传输成功率，降低数据传输延迟和能耗，延长网络寿命。 为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案:，包含Agent节点选择及信息收集，路径编码及粒子群初始化，内分泌粒子群协同进化算法执行和路由恢复阶段；具体步骤如下:步骤一:MMS-WSNs路由建模；步骤二:Agent节点选择及信息收集；Sink节点位置改变或某个中继节点损坏而导致通信链路断开时，该Sink节点收集该Sink节点的邻居节点的剩余能量、时延、距离等信息，并由此选择最合适的Agent节点，作为其它源节点与Sink节点的通信链路的中继节点；由原先的Agent节点向源节点汇报该断路信息，并由源节点将网络内节点当前信息汇聚到新Agent节点，由新Agent节点收集网络内节点的信息，并从中提取出适合构建从源节点到Agent节点路径的有效中继节点集合Nntxte ；步骤三:路径编码及粒子群初始化；在一个D维空间中，初始化生成M个粒子，用划分因子k将这些粒子的D维向量分成k个独立群体，用Si表示第i个群体，其中每个粒子都有自己的位置和速度；Agent节点将网络中每个节点编码为搜索空间中的一个解，用单个粒子表示一个节点，以便在解空间和粒子表示之间建立合适的映射；步骤四:执行内分泌粒子群协同进化算法，包含适应度函数计算，内分泌激素选择和终止条件判断等3个部分；步骤五:路由恢复，移动Sink节点通过内分泌粒子群协同进化算法选择出最优路径Pb后，将最优路径上的节点信息发送给网络内相应的节点，以便快速建立从源节点到该Sink节点的最新替代路径pb，维持网络路由；步骤六:路由维护协议实现。所述步骤四的适应度函数计算中，通过内分泌粒子群协同进化算法计算每个粒子的适应度函数，从所有解中选出最优解空间对应的路径Pb，所述的最优解空间是指对应路径Pb的适应度fit (Pb)最大；适应度函数如下:本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动多Sink型无线传感器网络的路由维护方法，其特征是，包含以下具体步骤：步骤一：MMS?WSNs路由建模；步骤二：Agent节点选择及信息收集；步骤三：路径编码及粒子群初始化；步骤四：执行内分泌粒子群协同进化算法，包含适应度函数计算，内分泌激素选择和终止条件判断3个部分；所述适应度函数计算是通过内分泌粒子群协同进化算法计算每个粒子的适应度函数，从所有解中选出最优解空间对应的路径pb，所述的最优解空间是指对应路径pb的适应度fit(pb)最大；所述内分泌激素选择是将生物体激素分泌机制中的促激素SH和释放激素RH的监督控制作用原理与粒子群思想结合，利用当前解集中的个体对其最邻近一类群体的监督控制，来对粒子群采用内分泌原理进行分类，从而引入当前粒子的类全局最优位置，实现对粒子群位置和速度的更新；类全局最优位置的选取使得每个粒子飞向其历史最优方向，搜索域全局最好位置的选取使得每个粒子飞向搜索域中拥挤距离大的优质解；所述终止条件判断是判断是否满足该内分泌粒子群协同进化算法的终止条件；所述终止条件是指得到最大适应值或迭代次数高于100次；若满足以上的终止条件，得出最优路径pb；步骤五：路由恢复；步骤六：路由维护协议实现。...

【技术特征摘要】
1.种移动多Sink型无线传感器网络的路由维护方法，其特征是，包含以下具体步骤: 步骤一:丽S-WSNs路由建模； 步骤二:Agent节点选择及信息收集； 步骤三:路径编码及粒子群初始化； 步骤四:执行内分泌粒子群 协同进化算法，包含适应度函数计算，内分泌激素选择和终止条件判断3个部分； 所述适应度函数计算是通过内分泌粒子群协同进化算法计算每个粒子的适应度函数，从所有解中选出最优解空间对应的路径Pb，所述的最优解空间是指对应路径Pb的适应度fit (pb)最大； 所述内分泌激素选择是将生物体激素分泌机制中的促激素SH和释放激素RH的监督控制作用原理与粒子群思想结合，利用当前解集中的个体对其最邻近一类群体的监督控制，来对粒子群采用内分泌原理进行分类，从而引入当前粒子的类全局最优位置，实现对粒子群位置和速度的更新；类全局最优位置的选取使得每个粒子飞向其历史最优方向，搜索域全局最好位置的选取使得每个粒子飞向搜索域中拥挤距离大的优质解； 所述终止条件判断是判断是否满足该内分泌粒子群协同进化算法的终止条件；所述终止条件是指得到最大适应值或迭代次数高于100次；若满足以上的终止条件，得出最优路径Pb ; 步骤五:路由恢复； 步骤六:路由维护协议实现。2.权利要求1所述的一种移动多Sink型无线传感器网络的路由维护方法，其特征是，所述步骤四的适应度函数计算中，适应度函数如下:3.权利要求1所述的一种移动多Sink型无线传感器网络的路由维护方法，其特征是，所述步骤二中，Sink节点位置改变或某个中继节点损坏而导致通信链路断开时，该Sink...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡一帆，吴晓明，于长斌，刘祥志，汪付强，刘宏，张建强，梁峰，梁艳，孟祥艳，
申请(专利权)人：山东省计算中心，
类型：发明
国别省市：