CN102932870A - 一种无线传感器网络节点部署方法 - Google Patents

一种无线传感器网络节点部署方法 Download PDF

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张海涛
刘翠苹
白舸
张世伟
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Abstract

本发明公开了一种无线传感器网络节点部署方法，第一步：先在检测区域内随机抛洒无线传感器网络节点，并将每个节点看成萤火虫；第二步：赋于萤火虫群中每个萤火虫相同的荧光素浓度；第三步：进行萤火虫荧光素更新：第四步：判断萤火虫向比自己荧光素浓度高的萤火虫方向移动的概率：第五步：进行萤火虫移动后的位置更新：第六步：迭代次数减1，如果非0，返回第三步，否则传感器网络节点完成部署，实现检测区域的最大覆盖。本发明使用较少的节点对检测区域进行最大面积的覆盖，并可根据需要对传感器节点重新部署，增加节点部署的灵活性。

Description

一种无线传感器网络节点部署方法
技术领域
本发明涉及无线传感器网络领域，尤其涉及一种无线传感器网络节点部署方法。
背景技术
无线传感器网络是由部署在检测区域内的大量的微型传感器节点通过无线电通信形成的具有多跳性的自组织网络，可以实时感知、采集、处理和发布网络覆盖区域里检测对象的信息。无线传感器网络被广泛地应用于环境检测、灾害预警、空间探测，工业自动化等方面。为了保证所采集信息的准确及详尽性，需要对检测区域进行最大的检测覆盖。也就是无线传感器网络部署的优良与否，也影响着整个网络的性能。
目前，国内外对无线传感器节点部署研究，主要集中在区域覆盖的确定性部署和随机部署、目标覆盖的随机部署。确定性部署首先对检测区域进行网格划分，再进行网络节点部署。随机部署即随机抛洒节点，采用多种优化算法进行部署优化，目前，常用的优化算法有快速虚拟力算法、虚拟力导向微粒算法、模拟退火遗传算法、微粒群优化算法等等。然而，这些方法在大量节点部署时，存在检测死角。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种无线传感器网络节点的部署方法，能够使用最少的节点对检测区域进行最大面积的覆盖。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种提高无线传感器网络节点部署概率的方法，算法过程中分为三个阶段：荧光素更新、萤火虫运动、相邻半径更新，主要包括以下步骤：
第一步：在某个区域内抛洒无线传感器网络节点，并将每个节点看成萤火虫；
第二步：赋于萤火虫群中每个萤火虫相同的荧光素浓度，为10～20；
第三步：使用下式进行萤火虫荧光素更新：
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE002
上式中，
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE004
表示萤火虫
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时的荧光素浓度，
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE010
表示荧光浓度衰减系数（
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE012
），
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE014
荧光素增强系数（
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE016
），
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE018
为萤火虫
Figure 657147DEST_PATH_IMAGE006
在次迭代时的目标函数值；
第四步：判断萤火虫向比自己荧光素浓度高的萤火虫方向移动的概率：
上式中，
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE024
为荧光虫
Figure 444023DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 198353DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时的相邻节点的集合，满足：
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE026
 
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE028
为
Figure 623780DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时萤火虫
Figure 147165DEST_PATH_IMAGE006
和之间的欧几里德距离，
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE032
为传感器节点的感知半径；
第五步：进行萤火虫移动后的位置更新：
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE034
上式中
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE036
为萤火虫
Figure 639326DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE038
维空间里的位置；
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE040
为位置更新的步长，为了达到最大的覆盖范围，其值为
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE042
；
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE044
为标准欧几里德距离；
第六步：迭代次数减1，如果非0，返回第三步，否则传感器网络节点完成部署，实现检测区域的最大覆盖。
本发明带来的有益效果为：将萤火虫群优化算法应用于传感器节点的部署，使用最少的节点对检测区域进行最大面积的覆盖，并可根据需要对传感器节点重新部署，增加节点部署的灵活性。
附图说明
图1是实施例一中目标区域随机初始部署图；
图2是实施例一中目标区域优化后部署图；
图3是实施例二中目标区域随机初始部署图；
图4是实施例二中目标区域优化后部署图；
图5是实施例三中中心区域随机初始部署图；
图6是实施例三中中心区域优化后部署图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
实施例一
如图1所示、图2所示，一种无线传感器网络节点部署方法：其中，图1为初始随机抛洒的节点图，图2为最后部署完毕的节点图。
第一步：在100m*100m的目标区域内随机抛洒
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE046
=150个传感器节点，传感器节点感知半径为，要求对目标区域进行最大面积的覆盖；迭代次数初始化为80～500；作为优选，将迭代次数设置为100； 
第二步：赋于萤火虫群中每个萤火虫相同的荧光素浓度，本实施例设为10；根据传感器节点部署的特性，节点移动方向是根据被检测区域的信号强度来确定。传感器是朝信号强度弱的节点移动，即荧光素浓度低的下一节点是萤火虫的下一移动目标。而随着传感器检测区域的重叠，目标被检测的概率也随之增大。
第三步：使用下式进行萤火虫荧光素更新：
Figure 507051DEST_PATH_IMAGE002
上式中，
Figure 782174DEST_PATH_IMAGE004
表示萤火虫在次迭代时的荧光素浓度；
Figure 676684DEST_PATH_IMAGE010
表示荧光浓度衰减系数（），此处取为0.9；
Figure 191159DEST_PATH_IMAGE014
为荧光素增强系数，此处取为0.1；
Figure 962806DEST_PATH_IMAGE018
为萤火虫在
Figure 795949DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时的目标函数值，此处取为
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE052
为萤火虫
Figure 836849DEST_PATH_IMAGE006
的相邻节点的数目，
Figure 717080DEST_PATH_IMAGE028
为时刻萤火虫
Figure 575632DEST_PATH_IMAGE006
和萤火虫
Figure 235152DEST_PATH_IMAGE030
之间的欧式距离，其值
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE058
分别为萤火虫
Figure 286285DEST_PATH_IMAGE006
和萤火虫
Figure 211515DEST_PATH_IMAGE030
的坐标；
第四步：判断萤火虫向比自己荧光素浓度高的萤火虫方向移动的概率：
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE060
上式中，
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE062
，
Figure 124239DEST_PATH_IMAGE024
为荧光虫
Figure 185736DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 407770DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时的相邻节点的集合，满足：
Figure 2012104233548100002DEST_PATH_IMAGE064
 
Figure 820297DEST_PATH_IMAGE028
为
Figure 35246DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时萤火虫
Figure 216829DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 406502DEST_PATH_IMAGE030
之间的欧氏距离；
第五步：进行萤火虫移动后的位置更新：
上式中
Figure 244008DEST_PATH_IMAGE036
为萤火虫
Figure 810118DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 811921DEST_PATH_IMAGE038
维空间里的位置；
Figure 172495DEST_PATH_IMAGE040
为位置更新的步长，为了达到最大的覆盖范围，其值为；
第六步：迭代次数减1，如果非0，返回第三步，否则传感器网络节点完成部署，实现检测区域的最大覆盖。
实施例二
如图3所示、图4所示，一种无线传感器网络节点部署方法：其中，图3为初始随机抛洒的节点图，图4为最后部署完毕的节点图。
第一步：在130m*130m的目标区域的中心区域内抛洒了
Figure 929415DEST_PATH_IMAGE046
=150个传感器节点，传感器节点感知半径为
Figure 757694DEST_PATH_IMAGE048
，要求对目标区域进行最大面积的覆盖；因此将迭代次数设置为150。 
第二步：赋于萤火虫群中每个萤火虫相同的荧光素浓度，本实施例设为10；根据传感器节点部署的特性，节点移动方向是根据被检测区域的信号强度来确定。传感器是朝信号强度弱的节点移动，即荧光素浓度低的下一节点是萤火虫的下一移动目标。而随着传感器检测区域的重叠，目标被检测的概率也随之增大。
第三步：使用下式进行萤火虫荧光素更新：
Figure 554749DEST_PATH_IMAGE002
上式中，
Figure 163585DEST_PATH_IMAGE004
表示萤火虫
Figure 524028DEST_PATH_IMAGE006
在次迭代时的荧光素浓度；
Figure 502665DEST_PATH_IMAGE010
表示荧光浓度衰减系数（
Figure 536480DEST_PATH_IMAGE012
），此处取为0.8；
Figure 248084DEST_PATH_IMAGE014
为荧光素增强系数，此处取为0.1；
Figure 113272DEST_PATH_IMAGE018
为萤火虫
Figure 940545DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 523973DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时的目标函数值，此处取为
Figure 773689DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 696645DEST_PATH_IMAGE052
为萤火虫
Figure 6404DEST_PATH_IMAGE006
的相邻节点的数目，为
Figure 130535DEST_PATH_IMAGE008
时刻萤火虫
Figure 157266DEST_PATH_IMAGE006
和萤火虫
Figure 637926DEST_PATH_IMAGE030
之间的欧式距离，其值
Figure 930367DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 725147DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 419434DEST_PATH_IMAGE058
分别为萤火虫
Figure 70995DEST_PATH_IMAGE006
和萤火虫
Figure 804727DEST_PATH_IMAGE030
的坐标；
第四步：判断萤火虫向比自己荧光素浓度高的萤火虫方向移动的概率：
Figure 199936DEST_PATH_IMAGE060
上式中，
Figure 686412DEST_PATH_IMAGE062
，为荧光虫
Figure 41487DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 427338DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时的相邻节点的集合，满足：
 
Figure 89581DEST_PATH_IMAGE028
为
Figure 843910DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时萤火虫
Figure 518605DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 41990DEST_PATH_IMAGE030
之间的欧氏距离；
第五步：进行萤火虫移动后的位置更新：
上式中
Figure 136296DEST_PATH_IMAGE036
为萤火虫
Figure 676999DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 320470DEST_PATH_IMAGE038
维空间里的位置；
Figure 593320DEST_PATH_IMAGE040
为位置更新的步长，为了达到最大的覆盖范围，其值为
Figure 322241DEST_PATH_IMAGE042
；
第六步：迭代次数减1，如果非0，返回第三步，否则传感器网络节点完成部署，实现检测区域的最大覆盖。
实施例二中，在130m*130m的部署范围内，该部署方法通过修改荧光浓度衰减系数
Figure 401056DEST_PATH_IMAGE010
为0.8，实现了目标区域的无缝隙覆盖，弥补了现有方法存在覆盖缝隙的不足。
实施例三
如图5、图6所示，一种无线传感器网络节点部署方法：其中，图5为初始随机抛洒的节点图，图5为最后部署完毕的节点图。
与实施例一所不同的是，第一步中，在100m*100m的目标区域内随机抛洒
Figure 85984DEST_PATH_IMAGE046
=150个传感器节点，全部集中在目标区域中心5m*5m的区域内。
实施例三表明无论是将传感器节点随机抛洒在目标区域，还是将其抛洒在目标区域中心，所述部署方法都可以完成目标区域的无缝隙覆盖。 

Claims (1)

1.一种无线传感器网络节点部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：在检测区域内随机抛洒无线传感器网络节点，并将每个节点看成萤火虫；
第二步：赋于萤火虫群中每个萤火虫相同的荧光素浓度；
第三步：使用下式进行萤火虫荧光素更新：
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE002
上式中，
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE004
表示萤火虫
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时的荧光素浓度，
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE010
表示荧光浓度衰减系数（
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE012
），
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE014
表示荧光素增强系数，
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE016
为萤火虫在
Figure 970680DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时的目标函数值；
第四步：判断萤火虫向比自己荧光素浓度高的萤火虫方向移动的概率：
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE018
上式中，
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE020
，为荧光虫
Figure 688100DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 83309DEST_PATH_IMAGE008
次迭代时的相邻节点的集合，满足：
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE024
 
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE026
为次迭代时萤火虫
Figure 408560DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE028
之间的欧几里德距离，
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE030
为传感器节点的感知半径；
第五步：进行萤火虫移动后的位置更新：
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE032
上式中
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE034
为萤火虫
Figure 800227DEST_PATH_IMAGE006
在
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE036
维空间里的位置，
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE038
为位置更新的步长，为了达到最大的覆盖范围，其值为
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE040
；
Figure 2012104233548100001DEST_PATH_IMAGE042
为标准欧几里德距离；
第六步：迭代次数减1，如果非0，返回第三步，否则传感器网络节点完成部署，实现检测区域的最大覆盖。
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