CN104853365A - 一种基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于有损链路状态预测的无线传感器网络(WSNs)的拓扑构建方法，包括以下步骤：1)根据节点的随机均匀分布原理，将监测区域按照对角线分为四个小区域；2)节点选择过程采用模糊数学的方法，综合节点剩余能量和链路质量，对节点的性能优良进行判定并排列成降序表；3)各小区域构建拓扑完成之后，整个网络将启动整体组网机制，构建网络生成树。本发明能在WSNs环境下合理利用链路，提高整个网络的性能，延长网络的生命周期。

Description

一种基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法

【技术领域】

本发明涉及一种无线传感网的构建方法，具体涉及一种基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法，属于无线传感网技术领域。

【背景技术】

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是一个无线自组织网络，它由大量资源受限的传感器节点组成。基于WSNs的特性，可用较低的成本灵活地解决大量监测问题，尤其是一些危险区域的监测问题。节点在网络通信、数据处理等方面需要消耗大量能量，且节点能量不易得到及时补充。因此如何降低能耗，尽可能延长网络生存时间是WSNs急需解决的问题。而拓扑控制是解决此类问题的有效手段之一。

现有文献中通过对链路质量标准的分析和比较，基于路径损耗大小和网络收包率这一基础，提出一种通信链路损耗最小的分布式拓扑控制算法PLBD(A path-loss based distributed topology control algorithm)。Liu Y H等基于有损链路网络模型提出一种全分布式的拓扑控制算法CONREAP，该算法是依据可靠性理论提出的，即根据可靠性理论计算节点间链路的可靠性值和整体网络的可靠性值，判断构建的网络是否满足阈值要求。郝晓辰等基于路由代价函数和各路径的选择概率利用最小跳数转发策略提出代价均衡的路由选择算法CBLQ(Cost balanced routing algorithm based on link quality)。

上述文献提出的方法虽然在一定范围内解决节点能耗问题，合理地构建网络拓扑，延长网络生存时间，但仍存在较多问题，如未考虑链路可靠性和节点丢包率等；在簇头选取中，也未将簇头间距考虑在内；当簇内成员较多时，簇头将因负载过多而过早耗尽 能量以及未考虑链路性能的预测以减少不必要的耗能。

因此，为解决上述技术问题，确有必要提供一种创新的基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法，以克服现有技术中的所述缺陷。

【发明内容】

为解决上述技术问题，本发明的目的在于一种基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法，其能在WSNs环境下合理利用链路，提高整个网络的性能，延长网络的生命周期。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法，其包括如下步骤：

1)，根据节点的随机均匀分布原理，将区域按照对角线分为四个小区域，每个小区域的节点数几乎相等；划分区域后，在各小区域内随机选择节点作为初始节点，广播消息互换信息，以获得其邻居节点当前能量值；迭代执行该过程，直至整个小区域节点均知道其邻居节点的信息，并从中选择能量值最高的节点作为区域中心节点，以此为起点选择网络拓扑路径，构建小区域内生成树；同时在传递消息过程中，计算节点间RSSI和SNR值，以判断链路优劣性；

2)，采用模糊数学方法综合节点剩余能量和链路质量进行节点选择，并对节点的性能优良进行判定并排列成降序表；所述模糊数学方法通过结合对象各评价指标1,2,...,n，作出最终评价，即模糊综合评判，用以表现对象的特性，其数学模型为：

式中A和B表示对象评价指标，C为其综合评判，ο表示模糊运算符；

3)，各小区域构建拓扑完成之后整个网络启动整体组网机制，构建网络生成树；在 该过程中，小区域内离sink节点最近的active节点将会在其通信范围内广播消息，判断其是否能与sink节点直接通信；若sink节点在其通信范围内，则该节点将与sink节点相连；反之，该区域内的active节点则会通过最短路径方法在其相邻小区域内寻找与其距离最近的active节点相连。

本发明的基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法进一步为：所述步骤1)中，所述RSSI和SNR值的计算方式如下：

${\mathrm{RSSI}}_{\mathrm{uv}}\left(t\right)={\mathrm{RSSI}}_T^u-10\mathrm{\η}\log \left(d_{\mathrm{uv}}\right)+X_{\mathrm{uv}}\left(t\right)---\left(1\right)$

SNR＝P_t-PL(d)-P_n   (2) 

其中RSSI_uv(t)表示在t时刻节点u到节点v的RSSI值，是一个由节点发射功率和天线增益决定的常量，η为衰减常数，d_uv表示节点u和v之间的距离，X_uv(t)为一个不确定因子；P_t表示节点发射功率，PL(d)为传输过程中路径损耗，P_n表示噪声功率。

本发明的基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法还可为：所述步骤2)中，对其矩阵进行定量处理，即进行数学运算，假设一个关于评语的分数向量D＝(d₁d₂...d_n)，对每一对象进行量化计算，计算方法如下：

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：本发明的基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法利用马尔科夫链方法，对无线传感网的链路进行预测，据节点的随机均匀分布原理，将监测区域按照对角线分为四个小区域；节点选择过程采用模糊数学的方法，综合节点剩余能量和链路质量，对节点的性能优良进行判定并排列成降序表；各小区域构建拓扑完成之后，整个网络将启动整体组网机制，构建网络生成树，在节省节点能耗的同时尽可能地延长了节点的生存时间。

【附图说明】

图1是本发明的基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法的流程图。

【具体实施方式】

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照图1，一种基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法，包括如下步骤：1)监测区域划分阶段

根据节点的随机均匀分布原理，将区域按照对角线分为四个小区域，每个小区域的节点数几乎相等。划分区域后，在各小区域内随机选择节点作为初始节点，广播消息互换信息，以获得其邻居节点当前能量值。迭代执行该过程，直至整个小区域节点均知道其邻居节点的信息，并从中选择能量值最高的节点作为区域中心节点，以此为起点选择网络拓扑路径，构建小区域内生成树。同时在传递消息过程中，计算节点间RSSI和SNR值，以判断链路优劣性。

链路质量指示LQI通过信号强度和信噪比表示节点间链路的质量和强度，该链路标准依赖于传感器节点本身功能，通过硬件完成对链路的评估，能够迅速反应链路质量变化情况，通信开销少。将LQI值选为无线传感网的通信链路质量评估标准，以预测链路随时间的变化情况。其中，RSSI和SNR值的计算方式如下：

${\mathrm{RSSI}}_{\mathrm{uv}}\left(t\right)={\mathrm{RSSI}}_T^u-10\mathrm{\η}\log \left(d_{\mathrm{uv}}\right)+X_{\mathrm{uv}}\left(t\right)---\left(1\right)$

SNR＝P_t-PL(d)-P_n   (2)

其中RSSI_uv(t)表示在t时刻节点u到节点v的RSSI值，是一个由节点发射功率和天线增益决定的常量，η为衰减常数，d_uv表示节点u和v之间的距离，X_uv(t)为一个不确定因子；P_t表示节点发射功率，PL(d)为传输过程中路径损耗，P_n表示噪声功率，取决于环境和时间等因素。

2)节点选择阶段 

节点选择采用模糊数学方法，综合节点剩余能量和链路质量，并对节点的性能优良进行判定并排列成降序表。首先将较优节点选择作为活动节点，负担较重的能耗，以增加网络性能，延长网络生命。并且在信息传递过程中，由于链路路径损耗的存在，在小区域拓扑构建中，将网络跳数控制在三跳以内。

模糊数学方法通过结合对象各评价指标1,2,...,n，作出最终评价，即模糊综合评判，用以表现对象的特性，其数学模型为：

式中A和B表示对象评价指标，C为其综合评判，ο表示模糊运算符，不同的评判模型具有不同的运算定义。

由于模糊数学最终得到的评判结果为一矩阵，并不能直观反映比较对象的优劣性。因此对其矩阵进行定量处理，即进行数学运算，假设一个关于评语的分数向量D＝(d₁d₂...d_n)，对每一对象进行量化计算，如式(4)所示，使其能直观反映对象性能。

$S=\frac{1}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}}{\mathrm{CD}}^T=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_j{d}_j}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_j}---\left(4\right)$

3)整体组网过程 

各小区域构建拓扑完成之后整个网络将启动整体组网机制，构建网络生成树。在该过程中，小区域内离sink节点最近的active节点将会在其通信范围内广播消息，判断其是否能与sink节点直接通信。若sink节点在其通信范围内，则该节点将与sink节点相连；反之，该区域内的active节点则会通过最短路径方法在其相邻小区域内寻找与其距离最近的active节点相连。

本实施例利用马尔科夫链原理提出一种新的基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法，该方法基于节点随机均匀分布将监测区域按照对角线分为四个区域，再采用模糊数学的方法，综合节点剩余能量和链路质量，对节点的性能优良进行判定并排列成降序表，将各区域构建拓扑完成之后，整个网络启动整体组网机制，构建生成树，以减少拓扑网络构造中节点的能量消耗，延长了网络生命周期。

以上的具体实施方式仅为本创作的较佳实施例，并不用以限制本创作，凡在本创作的精神及原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本创作的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)，根据节点的随机均匀分布原理，将区域按照对角线分为四个小区域，每个小区域的节点数几乎相等；划分区域后，在各小区域内随机选择节点作为初始节点，广播消息互换信息，以获得其邻居节点当前能量值；迭代执行该过程，直至整个小区域节点均知道其邻居节点的信息，并从中选择能量值最高的节点作为区域中心节点，以此为起点选择网络拓扑路径，构建小区域内生成树；同时在传递消息过程中，计算节点间RSSI和SNR值，以判断链路优劣性；

2)，采用模糊数学方法综合节点剩余能量和链路质量进行节点选择，并对节点的性能优良进行判定并排列成降序表；所述模糊数学方法通过结合对象各评价指标1,2,...,n，作出最终评价，即模糊综合评判，用以表现对象的特性，其数学模型为：

式中A和B表示对象评价指标，C为其综合评判，o表示模糊运算符；

3)，各小区域构建拓扑完成之后整个网络启动整体组网机制，构建网络生成树；在该过程中，小区域内离sink节点最近的active节点将会在其通信范围内广播消息，判断其是否能与sink节点直接通信；若sink节点在其通信范围内，则该节点将与sink节点相连；反之，该区域内的active节点则会通过最短路径方法在其相邻小区域内寻找与其距离最近的active节点相连。

2.如权利要求1所述的基于有损链路状态预测无线传感网的拓扑构建方法，其特征在于：所述步骤1)中，所述RSSI和SNR值的计算方式如下：

${\mathrm{RSSI}}_{\mathrm{uv}}\left(t\right)={\mathrm{RSSI}}_T^u-10\mathrm{\η}\log \left(d_{\mathrm{uv}}\right)+X_{\mathrm{uv}}\left(t\right)---\left(1\right)$

SNR＝P_t-PL(d)-P_n   (2)

其中RSSI_uv(t)表示在t时刻节点u到节点v的RSSI值，是一个由节点发射功率和天线增益决定的常量，η为衰减常数，d_uv表示节点u和v之间的距离，X_uv(t)为一个不确定因子；P_t表示节点发射功率，PL(d)为传输过程中路径损耗，P_n表示噪声功率。

3.如权利要求1或2所述的基于有损链路状态预测无线传感网的拓扑构建方法，其特征在于：所述步骤2)中，对其矩阵进行定量处理，即进行数学运算，假设一个关于评语的分数向量D＝(d₁ d₂ ... d_n)，对每一对象进行量化计算，计算方法如下：

$S=\frac{1}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_j}{\mathrm{CD}}^T=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_j{d}_j}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{c}_j}---\left(4\right).$