CN102497642B

CN102497642B - 一种可移动异构传感器网络的弱栅栏覆盖构建方法

Info

Publication number: CN102497642B
Application number: CN201110436984.4A
Authority: CN
Inventors: 林亚平; 罗卿; 尹波; 胡玉鹏
Original assignee: Hunan University
Current assignee: Hunan University
Priority date: 2011-12-23
Filing date: 2011-12-23
Publication date: 2014-07-23
Anticipated expiration: 2031-12-23
Also published as: CN102497642A

Abstract

本发明公开了一种可移动异构传感器网络的弱栅栏覆盖构建方法，计算节点覆盖区域在边界的映射以及未被节点映射区域覆盖的边界区域或缺口，移动节点从左至右依次覆盖缺口，且在保证不产生新的缺口的前提下最小化最大节点移动距离，即最小化所有节点中的最大移动距离，直至所有缺口都被节点映射区域覆盖为止，本发明的方法解决了可移动异构传感器网络中的弱栅栏覆盖问题。

Description

一种可移动异构传感器网络的弱栅栏覆盖构建方法

技术领域

本发明涉及无线传感器网络领域，具体是一种可移动异构传感器网络的弱栅栏覆盖构建方法。

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由部署在监测区域内大量的微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络，无线传感器网络是随着无线通信和嵌入式计算技术、传感器技术、微机电技术、分布式信息处理技术的进步而发展起来的一种新兴的信息获取技术，是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。

覆盖控制是无线传感器网络研究中的基本问题，是指通过网络中传感器节点的空间位置分布实现对被监控区域或目标对象物理信息的感知，从根本上反映了网络对物理世界的感知能力，作为覆盖控制研究内容之一，栅栏覆盖是专门为移动监测和边界保护类应用设计的覆盖模型，并分为强栅栏覆盖和弱栅栏覆盖两种类型，前者可监测沿任意路径穿越监控区域的目标(如图2(a)所示)，后者可监测沿垂直于区域边界的路径穿越监控区域的目标(如图2(b)所示)。

目前，关于栅栏覆盖的研究已引起了国内外学者的广泛关注，并给出了一些相关理论和算法，但一般基于固定同构的传感器网络，且多是解决强栅栏覆盖问题，未考虑可移动异构传感器网络中的弱栅栏覆盖问题。

在沙漠、战场等危险恶劣环境中，传感器网络通常采用随机部署方式，如利用飞行器将节点抛洒到目标区域中，使得大量传感器成为冗余节点，从而导致传感器节点的浪费，由于移动传感器节点具有自动再部署的优点，许多传感器网络应用常引入可移动节点来解决栅栏覆盖的节点浪费问题。但是，由于传感器节点的移动是非常消耗能量的操作，并且传感器节点是能量受限的设备，所以需要设计能量有效的调度算法来尽量减少重新部署过程的能量消耗。为节省能量消耗，节点移动距离越短越好，即各节点重新部署的新位置尽可能在初始位置附近，同时所有节点重新部署后组成栅栏以监测穿越目标。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种可移动异构传感器网络的弱栅栏覆盖构建方法，解决可移动异构传感器网络中的弱栅栏覆盖问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种可移动异构传感器网络的弱栅栏覆盖构建方法，包括可移动异构传感器网络，可移动异构传感器网络包括汇聚节点、任务管理节点和具有移动能力且感知范围不相同的传感器节点，传感器节点与汇聚节点通信，汇聚节点、任务管理节点与互联网通信(如图1所示)，该方法为：

步骤1：在长为L的矩形区域内随机部署n个可移动异构传感器节点，且从左至右将节点标记为s₁，s₂，...，s_n，各节点的横坐标为x₁，x₂，...，x_n，感知半径为r₁，r₂，...，r_n，其中0≤x₁＜x₂＜...＜x_n≤L，且若x_i+r_i＞x_j+r_j，则x_i-r_i＞x_j-r_j，其中1≤i≠j≤n；

步骤2：初始化各节点s₁，s₂，...，s_n的偏移值d₁，d₂，...，d_n并设为0；

步骤3：计算相邻两节点的重叠区域o_i，i+1及大小size(o_i，i+1)，其中(1≤i≤n-1)；覆盖缺口g_i及大小size(g_i)，其中1≤i≤l；覆盖缺口g_i左右两边的节点数覆盖缺口g_i左右两边的节点

步骤4：计算所有节点的覆盖区域在边界的映射之和，若小于区域的长度，则节点不能构建弱栅栏，程序终止；若等于区域的长度，则s_i横坐标移动到纵坐标保持不变；若大于区域的长度，则执行下述步骤；

步骤5：从左至右依次覆盖缺口g_i，当g_i左边没有节点时，其右边第一个节点向左偏移size(g_i)，s_j+1向左偏移max{|d_j|-size(o_j，j+1)，0}，即d_j+1＝-max{|d_j|-size(o_j，j+1)，0}，并更新size(o_j，j+1)，其中

seq_r (g_{i}) \leq j \leq seq_r (g_{i}) + (N_{r (g_{i})} - N_{r (g_{i + 1})}) - 1;

当g_i左右两边均有节点时，若节点的横坐标满足

\frac{size (g_{i})}{2} > Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{i})} {2 r}_{k} - x_{seq_l (g_{i})} - r_{seq_l (g_{i})},

则向右移

Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{i})} {2 r}_{k} - x_{seq_l (g_{i})} - r_{seq_l (g_{i})},

即

d_{seq_l (g_{i})} = Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{i})} {2 r}_{k} - x_{seq_l (g_{i})} - r_{seq_l (g_{i})};

若

\frac{size (g_{i})}{2} < Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{i})} {2 r}_{k} - x_{seq_l (g_{i})} - r_{seq_l (g_{i})},

且节点的横坐标满足

\frac{size (g_{i})}{2} < Σ_{k = seq_r (g_{i})}^{n} {2 r}_{k} - (L - (x_{seq_r (g_{i})} - r_{seq_r (g_{i})})),

则向右移

\frac{size (g_{i})}{2},

即

d_{seq_l (g_{i})} = \frac{size (g_{i})}{2};

若

\frac{size (g_{i})}{2} < Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{i})} {2 r}_{k} - x_{seq_l (g_{i})} - r_{seq_l (g_{i})},

且

\frac{size (g_{i})}{2} >

Σ_{k = seq_r (g_{i})}^{n} {2 r}_{k} - (L - (x_{seq_r (g_{i})} - r_{seq_r (g_{i})})),

则向右移min{size(g_i)，

size (g_{i}) -

Σ_{k = seq_r (g_{i})}^{n} {2 r}_{k} - L - (x_{seq_r (g_{i})} - r_{seq_r (g_{i})}))},

即

d_{seq_l (g_{i})} = \min {size (g_{i}), size (g_{i}) - Σ_{k = seq_r (g_{i})}^{n} {2 r}_{k}

- L - (x_{seq_r (g_{i})} - r_{seq_r (g_{i})}))};

当g_i右边没有节点时，其左边第一个节点向右偏移size(g_i)，即s_j-1向右偏移max{|d_j|-size(o_j-1，j)，0}，其中

seq_l (g_{i}) \leq j \leq seq_l (g_{i}) - N_{l (g_{i})} + 1;

步骤6：将所有节点的初始横坐标x₁，x₂，...，x_n加上偏移值d₁，d₂，...，d_n，得到节点最终横坐标(纵坐标保持不变)，即得到各节点最终位置(目的点)。

本发明解决了可移动异构传感器网络中的弱栅栏覆盖问题，保证了在不产生新的缺口的前提下最小化最大节点移动距离，在初始随机部署后，节点可以重新部署以达到弱栅栏覆盖。

附图说明

图1为可移动异构传感器网络结构示意图；

图2为两种栅栏覆盖类型的示意图，其中(a)是强栅栏覆盖示意图；(b)弱栅栏覆盖示意图；

图3为本发明一实施例节点覆盖区域在区域边界的映射示意图；

图4为本发明一实施例节点构建弱栅栏覆盖过程示意图，其中(a)是节点初始部署情形示意图；(b)是缺口g₁被覆盖过程示意图；(c)是缺口g₂的被覆盖过程示意图；(d)是缺口g₃被覆盖过程示意图；(e)是缺口g₄被覆盖过程示意图；(f)是缺口g₅被覆盖过程示意图。

具体实施方式

以下结合附图详细说明本发明的具体实施方式。

本发明的可移动异构传感器网络的弱栅栏覆盖构建方法具体步骤如下：

步骤1：在长为L的矩形区域内随机部署n个可移动异构传感器节点，且从左至右将节点标记为s₁，s₂，...，s_n，各节点的横坐标为x₁，x₂，...，x_n，感知半径为r₁，r₂，...，r_n，其中0≤x₁＜x₂＜...＜x_n≤L，且若x_i+r_i＞x_j+r_j(1≤i≠j≤n)，则x_i-r_i＞x_j-r_j。如图4(a)所示，长为L的矩形区域内随机部署12个可移动异构传感器节点s₁，s₂，...，s₁₂，横坐标分别为x₁，x₂，...，x₁₂，感知半径为r₁，r₂，...，r₁₂。

步骤3：计算节点覆盖区域在区域边界的映射(如图3所示)，相邻两节点s_i，s_i+1(0≤i≤n)，的重叠区域o_i，i+1(1≤i≤n-1)及大小size(o_i，i+1)(若为负值则两节点的映射不相交，即存在覆盖缺口)；覆盖缺口g_i(1≤i≤l)及大小size(g_i)；覆盖缺口g_i(1≤i≤l)左右两边的最近节点以及节点数

步骤5：从左至右依次覆盖缺口g_i(1≤i≤l)，当g_i左边没有节点时，其右边第一个节点向左偏移size(g_i)，

s_{j + 1} (seq_r (g_{i}) \leq j \leq seq_r (g_{i}) + (N_{r (g_{i})}

- N_{r (g_{i + 1})}) - 1

向左偏移max{|d_j|-size(o_j，j+1)，0}，并更新size(o_j，j+1)。如图4(b)所示，g₁左边没有节点，s₁向左偏移size(g₁)，即d₁＝-size(g_i)；s₂向左偏移size(g_i)-size(o_1，2)，即d₂＝-(size(g_i)-size(o_1，2))；更新size(o_1，2)，size(o_2，3)。

当g_i左右边均有节点时，若节点的横坐标满足

\frac{size (g_{i})}{2} > Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{i})} {2 r}_{k}

- x_{seq_l (g_{i})} - r_{seq_l (g_{i})},

则向右移

Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{i})} {2 r}_{k} - x_{seq_l (g_{i})} - r_{seq_l (g_{i})},

如图4(c)所示，s₃向右移

Σ_{k = 1}^{3} {2 r}_{k} - x_{3} - r_{3},

d_{3} = Σ_{k = 1}^{3} {2 r}_{k} - x_{3} - r_{3} .

若

\frac{size (g_{i})}{2} < Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{i})} {2 r}_{k} - x_{seq_l (g_{i})}

- r_{seq_l (g_{i})},

且节点的横坐标满足

\frac{size (g_{i})}{2} < Σ_{k = seq_r (g_{i})}^{n} {2 r}_{k} - (L -

(x_{seq_r (g_{i})} - r_{seq_r (g_{i})})),

则向右移如图4(d)所示，s₇向右移

\frac{size (g_{3})}{2},

d_{7} = \frac{size (g_{3})}{2},

s₈向左偏移

\frac{size (g_{3})}{2},

d_{8} = - \frac{size (g_{3})}{2};

更新size(o_6，7)，size(o_7，8)，size(o_8，9)。若

\frac{size (g_{i})}{2} < Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{i})} {2 r}_{k} - x_{seq_l (g_{i})} - r_{seq_l (g_{i})},

且

\frac{size (g_{i})}{2} >

Σ_{k = seq_r (g_{i})}^{n} {2 r}_{k} - (L - (x_{seq_r (g_{i})} - r_{seq_r (g_{i})})),

则向右移min{size(g_i)，

size (g_{i}) -

Σ_{k = seq_r (g_{i})}^{n} {2 r}_{k} - L - (x_{seq_r (g_{i})} - r_{seq_r (g_{i})}))},

如图4(e)所示，s₁₁向右偏移size(g₄)，d₁₁＝size(g₄)，s₁₀向右偏移size(g₄)-size(o_10，11)，d₁₀＝size(g₄)-size(o_10，11)，更新size(o_9，10)，size(o_10，11)，size(o_11，12)。节点

s_{j - 1} (seq_l (g_{i}) - N_{l (g_{i})} + 1 \leq j \leq seq_l (g_{i}))

向左偏移max{|d_j|-size(o_j-1，j)，0}。节点向左偏移节点

s_{j + 1}

(seq_r (g_{i}) \leq j \leq seq_r (g_{i}) + (N_{r (g_{i})} - N_{r (g_{i + 1})}) - 1

向左偏移max{|d_j|-size(o_j，j+1)，0}，如图4(c)所示，s₄向左偏移

\frac{size (g_{2})}{2} - Σ_{k = 1}^{3} {2 r}_{k} - x_{3} - r_{3},

d_{4} = - (\frac{size (g_{2})}{2} - Σ_{k = 1}^{3} {2 r}_{k} - x_{3} - r_{3}),

s₅向左偏移|d₄|-size(o_4，5)，d₅＝-(|d₄|-size(o_4，5))；更新size(o_2，3)，size(o_3，4)，size(o_4，5)，size(o_5，6)。

当g_i右边没有节点时，其左边第一个节点向右偏移size(g_i)，

s_{j - 1} (seq_l (g_{i}) \leq j \leq seq_l (g_{i}) - N_{l (g_{i})} + 1)

向左偏移max{|d_j|-size(o_j-1，j)，0}，如图4(f)所示，s₁₂向右移size(g₅)，d₁₂＝size(g₅)，s₁₁向右移size(g₅)，d₁₁＝size(g₅)-size(o_11，12)，s₁₀向右移d₁₁-size(o_10，11)，d₁₀＝d₁₀+size(g₄)-size(o_10，11)；更新size(o_9，10)，size(o_10，11)，size(o_11，12)。

步骤6：所有节点的初始横坐标x₁，x₂，...，x_n加上偏移值d₁，d₂，...，d_n，得到节点最终横坐标(纵坐标保持不变)，即得到各节点最终位置(目的点)。

Claims

1.一种可移动异构传感器网络的弱栅栏覆盖构建方法，包括可移动异构传感器网络，可移动异构传感器网络包括汇聚节点、任务管理节点和具有移动能力且感知范围不相同的传感器节点，传感器节点与汇聚节点通信，汇聚节点、任务管理节点与互联网通信，其特征在于，该方法为：

步骤1：在长为L的矩形区域内随机部署n个可移动异构传感器节点，且从左至右将节点标记为s₁,s₂,...,s_n，各节点的横坐标为x₁,x₂,...,x_n，感知半径为r₁,r₂,...,r_n，其中0≤x₁<x₂<...<x_n≤L，且若x_i+r_i>x_j+r_j，则x_i-r_i>x_j-r_j，其中1≤i≠j≤n；

步骤2：初始化各节点s₁,s₂,...,s_n的偏移值d₁,d₂,...,d_n并设为0；

步骤3：计算相邻两节点的重叠区域o_i,i+1及大小size(o_i,i+1)，其中1≤i≤n-1；覆盖缺口g_t及大小size(g_t)，其中1≤t≤l；覆盖缺口g_t左右两边的节点数覆盖缺口g_t左右两边的节点 l表示覆盖缺口的数量；

步骤4：计算所有节点的覆盖区域在边界的映射之和，若小于区域的长度，则节点不能构建弱栅栏，程序终止；若等于区域的长度，则si横坐标移动到纵坐标保持不变；若大于区域的长度，则执行下述步骤；

步骤5：从左至右依次覆盖缺口g_t，当g_t左边没有节点时，其右边第一个节点向左偏移size(g_t)，即s_j+1向左偏移max{|d_j|-size(o_j,j+1),0}，即d_j+1＝-max{|d_j|-size(o_j,j+1),0}，并更新size(o_j,j+1)，其中

seq_r (g_{t}) \leq j \leq seq_r (g_{t}) + (N_{r (g_{t})} - N_{r (g_{t + 1})}) - 1;

当g_t左右两边均有节点时，若节点的横坐标满足

\frac{size (g_{t})}{2} > Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{t})} 2 r_{k} - x_{seq_l (g_{t})} - r_{seq_l (g_{t})},

则向右移即

d_{seq_l (g_{t})} = Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{t})} 2 r_{k} - x_{seq_l (g_{t})} - r_{seq_l (g_{t})};

若

\frac{size (g_{t})}{2} < Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{t})} 2 r_{k} - x_{seq_l (g_{t})} - r_{seq_l (g_{t})},

且节点的横坐标满足

\frac{size (g_{t})}{2} < Σ_{k = seq_r (g_{t})}^{n} 2 r_{k} - (L - (x_{seq_r (g_{t})} - r_{seq_r (g_{t})})),

则向右移即

d_{seq_l (g_{t})} = \frac{size (g_{t})}{2};

若

\frac{size (g_{t})}{2} < Σ_{k = 1}^{seq_l (g_{t})} 2 r_{k} - x_{seq_l (g_{t})} - r_{seq_l (g_{t})},

且

\frac{size (g_{t})}{2} >

Σ_{k = seq_r (g_{t})}^{n} 2 r_{k} - (L - (x_{seq_r (g_{t})} - r_{seq_r (g_{t})})),

则向右移即

d_{seq_r (g_{t})} = \min {size (g_{t}), size (g_{t}) - Σ_{k = seq_r (g_{t})}^{n} 2 r_{k} - (L - (x_{seq_r (g_{t})} - r_{seq_r (g_{t})}))};

当g_t右边没有节点时，其左边第一个节点向右偏移size(g_t)，即s_j-1向右偏移max{|d_j|-size(o_j-1,j),0}，即d_j-1＝max{|d_j|-size(o_j-1,j),0}”，其中

步骤6：将所有节点的初始横坐标x₁,x₂,...,x_n加上偏移值d₁,d₂,...,d_n，得到节点最终横坐标，即得到各节点最终位置。