CN109640333B - 基于集群划分的水下无线传感器网络覆盖漏洞修复算法 - Google Patents

Abstract

基于集群划分的水下无线传感器网络覆盖漏洞修复算法，包括下述内容：运用三维密集网络的拓扑模型，将整个三维空间划分为多个相同的虚拟组成单元；通过建立覆盖矩阵和分割单元之间的映射寻找失效节点及漏洞边缘节点，分析漏洞边缘节点感知半径和距离分割单元中心长度之间的关系对漏洞进行检测；选择关键位置和补充节点位置。基于以上信息和集群休眠调度算法的相关定义，通过漏洞检测、确定补充节点、找寻唤醒新的补充节点直到成功、移动被唤醒节点来实现覆盖漏洞修复，从而实现网络的高覆盖、高连通和低能耗。

Description

基于集群划分的水下无线传感器网络覆盖漏洞修复算法

技术领域

本发明属于水下无线传感器网络拓扑控制技术，具体涉及一种基于集群划分的水下无线传感器网络覆盖漏洞修复算法。

背景技术

水资源是人类赖以生存和发展的不可缺少的宝贵财富，地球表面72％的面积都被河流、湖泊和海洋等各类水体覆盖，因此如何合理地开发水下资源，减少对陆地资源的依赖，就成为人与自然可持续发展的重要手段之一。水下传感器网络(UWSNs)在海洋监测和资源发现等方面具有广阔的应用前景，可以有效地采集到水温、水压、水流方向、海底地形以及海底矿藏等数据，因此，UWSNs已成为当前研究的热点。但是在水下环境中，节点能量有限且很难更换电池，若是节点能量耗尽将会造成网络覆盖漏洞，甚至出现局部网络瘫痪，大大影响网络性能。因此设计一种高覆盖、高连通、低能耗的水下无线传感器网络拓扑控制算法具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题，提供了一种对水下传感器网络具有较好漏洞修复性能，同时能保持较高的网络覆盖率和较低的网络能耗的一种基于集群划分的水下无线传感器网络覆盖漏洞修复算法。

基于集群划分的水下无线传感器网络覆盖漏洞修复算法，包括以下步骤：

步骤1：运用三维密集网络的拓扑模型，将整个三维空间划分为多个相同的虚拟组成单元，保证每一个分割单元内都存在一个可以正常工作的传感器节点，就可以确定整个传感器网络是高度覆盖的。

步骤2：漏洞检测。进行相关定义并通过建立分割单元和覆盖矩阵之间的映射，寻找出现的某些分割单元内存在失效节点，假设集群中可能出现覆盖漏洞，再依据漏洞边缘节点感知半径的关系和距离分割单元中心长度确定是否真的存在覆盖漏洞；

步骤2.1：相关定义

定义1：覆盖率C_r：传感器网络的覆盖率是指传感器节点感知范围V₁,V₂,…,V_n的交集与监控区域体积V_A的比值，即

定义2：分割单元：目标三维区域A可以被分割为若干个相同的多面体P_olytope，则

本发明中将立方体作为分割单元；

定义3：集群：立方体分割单元与其26个一级物理邻接单元组成的立方体称为集群；

定义4：节点编号ID₀：使用节点在监控区域的三维坐标系中的坐标(x,y,z)作为节点的编号，记为ID_o＝(x,y,z)；

定义5：分割单元编号ID₁：每一个分割单元设置一个唯一的身份标识号码，即分割单元编号ID₁＝(i,j,k)，其中i代表分割单元所处的行数，j代表分割单元所处的列数，k代表分割单元所处的层数；所以每一个编号为(i,j,k)的分割立方体的坐标范围为：

因此，节点可以通过ID₀得到所在分割单元的编号：

定义6：集群编号ID₂：每一个集群设置一个唯一的身份标识号码，即集群编号ID₂＝(a,b,c)；则该集群的坐标范围为：

因此，节点可以通过ID₀得到所在集群的编号：

定义7：节点等级R_ank：根据节点在分割单元内的位置信息划分节点的级别，记为节点等级R_ank；

定义8：通信半径r_c：传感器节点的通信范围与感知范围相似；

定义11：节点等级R_ank：根据节点在分割单元内的位置信息划分节点的级别，记为节点等级R_ank；

定义12：失效节点：那些因为能量耗尽、部件故障等因素而不能够正常实现感知、采集、处理和传输等功能的传感器节点被称为失效节点。

定义13：覆盖漏洞：因为存在了失效节点，因此在传感器网络的监控范围内就产生了一个不能被任何一个传感器节点所覆盖的连续的三维区域。

定义14：漏洞边缘节点：如果覆盖漏洞的周围存在着可以正常工作的传感器节点，那么称这些传感器节点为漏洞边缘节点。

定义15：覆盖矩阵：将分割单元的三维排列映射为二维矩阵，用来记录分割单元内是否存在正常工作的传感器节点，从而得到网络的覆盖状况。因此这个二维矩阵就被称为覆盖矩阵。

步骤2.2：建立覆盖矩阵

首先，临时控制节点建立一个n×m的全0矩阵，表示该集群内的每一个分割单元中都不存在正常工作的传感器节点。随后，当临时控制节点接收到数据时，判断发送该数据的节点来自于哪个分割单元，从而就可以认为该分割单元内存在可以正常工作的传感器节点，然后就根据分割单元与矩阵的映射关系将覆盖矩阵相应位置上的数据更改为1。最后，当矩阵由全0变为全1时就表示覆盖矩阵建立完毕。

因此分割单元与矩阵的映射关系如下：已知分割单元编号ID₁＝(i,j,k)，那么就规定ID₁＝(1,1,1)的分割单元映射在覆盖矩阵上的位置为n＝1且m＝1，即覆盖矩阵的第1行第1列的位置；ID₁＝(2,2,2)的分割单元映射在覆盖矩阵上的位置为n＝5且m＝2，即覆盖矩阵的第5行第2列的位置；ID₁＝(3,3,3)的分割单元映射在覆盖矩阵上的位置为n＝9且m＝3，即覆盖矩阵的第9行第3列的位置，以此类推。最终，我们可以得到分割单元与矩阵的映射关系为：

步骤2.3：找到失效节点所在的分割单元

已知集群编号为ID₂＝(a,b,c)，假设在覆盖矩阵中n＝n₀且m＝m₀处的数据为0，即在覆盖矩阵第n₀行第m₀列的位置上的数据为0，我们就可以确定失效节点所在的分割单元编号为ID₁＝(i,j,k)，对应关系如下所示：

步骤2.4：确定漏洞边缘节点

根据漏洞边缘节点定义可知，在覆盖漏洞周围的正常工作的传感器节点都可以称为漏洞边缘节点，而本算法是基于集群划分的概念，所以我们就可以将失效节点所在的分割单元近似的看作为覆盖漏洞，因此漏洞边缘节点就可以看作是该分割单元的一级物理邻接单元内可以正常工作的传感器节点。但是，如果按照这种方式找寻漏洞边缘节点就很不合理，因为在此种情况下最多可能会出现26个漏洞边缘节点。因此，根据集群的定义，我们就可以规定失效节点所在的分割单元的一级物理邻接单元内的1类邻接单元中可以正常工作的传感器节点为该覆盖漏洞的漏洞边缘节点，即与该分割单元的一个面重合的邻接单元内的正常工作的传感器节点可以称为漏洞边缘节点。

步骤2.5：确定是否需要修复覆盖漏洞

假设失效节点所在分割单元的编号为ID₁＝(i,j,k)，因此该分割单元中心位置点C的坐标为

其中l表示分割单元边长。在上一步骤中我们已经确定了漏洞边缘节点，因此可以依次求得漏洞边缘节点N_i与点C的距离为

如果存在d(N_i,C)≤r_s，则该覆盖漏洞可以忽略不计，即不需要进行后续的漏洞修复操作，其中r_s表示该漏洞边缘节点的感知半径；否则需继续执行漏洞修复算法。

步骤3：选择关键位置。考虑传感器节点的能量消耗问题，将传感器节点所在位置分等级设置不同感知半径，每个等级设置关键位置放置节点，使得完全覆盖该节点所在分割单元；

由于考虑到传感器节点的能量消耗问题，所以根据传感器节点所在的位置将其分为三个等级，从而设置不同的感知半径。因此将分隔单元的中心横截面被分为三个等级，为每一个等级设置相应的关键位置，使得布放在该位置上的传感器节点可以完全覆盖该节点所在的分隔单元。由于可能会出现一个等级中存在多个关键位置的情况，因此，在本算法中就为每一个等级在满足了关键位置定义的位置坐标中选择一部分作为该等级的关键位置。所以，关键位置可以总结为：

(1)一级节点即R_ank＝1的节点所对应的关键位置为K₁₁，其位置坐标为：

(2)二级节点即R_ank＝2的节点所对应的关键位置分别为K₂₁、K₂₂、K₂₃、K₂₄，其位置坐标分别为：

(3)三级节点即R_ank＝3的节点所对应的关键位置分别为K₃₁、K₃₂，其位置坐标分别为：

步骤4：选择补充节点。为了得到一个覆盖率高且能耗均衡的传感器网络，出现覆盖漏洞时，在冗余节点中唤醒剩余能量高且高覆盖传感器节点修复出现的漏洞，通过位置和剩余能量参数确定补充节点；

选择的补充节点在考虑剩余能量的同时应该尽可能接近关键位置。因此设置位置系数

用来表示传感器节点与关键位置的远近关系，距离关键位置越近的节点位置系数

越大。假设传感器节点Q的位置坐标为(x₀,y₀,z₀)，关键位置K的位置坐标为(x,y,z)，因此节点Q的位置系数

为：

但是我们知道，关键位置不止一个，且与节点的等级有关，所以我们可以为不同级别的节点设置不同的位置系数。

(1)假设存在一个R_ank＝1的一级节点Q₁，其位置坐标为(x₁,y₂,z₃)，而一级节点所对应的关键位置K₁₁的位置坐标为(x,y,z)，则Q₁的位置系数

为：

(2)假设存在一个R_ank＝2的二级节点Q₂，而二级节点所对应的关键位置分别为K₂₁、K₂₂、K₂₃、K₂₄，则Q₂的位置系数

为：

(3)假设存在一个R_ank＝3的三级节点Q₃，而三级节点所对应的关键位置分别为K₃₁、K₃₂，则Q₃的位置系数

为：

因此在选择补充节点时就以位置系数

与剩余能量E_residual为参考参数，选择位置系数与剩余能量乘积最大的冗余节点作为补充节点，即

最大的节点被选择为补充节点，从而唤醒它来修复出现的覆盖漏洞。

步骤5：根据确定好的关键信息，实现覆盖漏洞修复算法。

步骤5.1：漏洞检测。临时控制节点根据漏洞检测方法找到出现覆盖漏洞的分割单元，确定分割单元编号ID₁＝(i₀,j₀,k₀)。首先临时控制节点建立覆盖矩阵，根据覆盖矩阵找到可能出现覆盖漏洞的分割单元；然后找到该覆盖漏洞的漏洞边缘节点；最后确定该覆盖漏洞是否需要修复。如果需要修复，则继续执行步骤5.2；否则，结束本算法。

步骤5.2：确定补充节点。临时控制节点找到出现覆盖漏洞的分割单元内的冗余节点，并根据位置系数与剩余能量的乘积进行排序，即按照计算式

的结果从大到小排列该分割单元内的冗余节点，形成补充节点序列，位于序列首位的冗余节点称为补充节点，其余的冗余节点称为候选补充节点。

步骤5.3：唤醒补充节点。临时控制节点按照此序列的顺序唤醒冗余节点，如果临时控制节点在

的时间内收到了此节点发送的确认消息，即认为此补充节点唤醒成功，覆盖漏洞修复完成，所以结束本算法；如果，临时控制节点在

的时间内没有收到了此节点发送的确认消息，即认为该节点还处于深度休眠状态，所以此补充节点唤醒失败，继续执行步骤5.4。

步骤5.4：继续唤醒补充节点。唤醒补充节点失败后，按照补充节点序列的顺序依次唤醒后续的补充节点，直至临时控制节点在

的时间内收到候选补充节点发送的确认消息，此时认为唤醒成功，漏洞修复算法完成，所以结束本算法。如果临时控制节点在补充节点序列遍历完成后依旧没有收到任何确认信息，则继续执行步骤5.5。其中，l表示分割单元边长，v表示声信号在水下的传播速率。

步骤5.5：找寻新的补充节点。当存在覆盖漏洞的分割单元内找不到可以完成漏洞修复的补充节点后，需要找寻新的补充节点。因为在此水下无线传感器网络中，节点是可以竖直移动的，所以可以唤醒该分割单元竖直方向上传感器节点，并将其移动到此分割单元内，从而实现漏洞的修复。根据出现覆盖漏洞的分割单元的编号ID₁＝(i₀,j₀,k₀)，在此集群内找到分割单元编号为ID₁＝(i₀,j₀,k)的分割单元，并按照步骤5.2的方法，确定补充节点序列。

步骤5.6：唤醒新的补充节点。按照步骤5.3和步骤5.4的方法，唤醒新的补充节点。如果唤醒成功，则执行步骤5.7；否则，认为修复漏洞失败，结束本算法，此时认为该网络中节点数量有限，无法做到网络的自愈，需要借助外界的帮助来完成漏洞的修复，例如增加节点的投放，增加可水平移动的节点，在网络中加入AUV等。

步骤5.7：移动被唤醒的节点。当节点被唤醒后，调节该节点与锚连接的绳长，使其移动到出现覆盖漏洞的分割单元的中心横截面内。假设存在覆盖漏洞的分割单元编号为ID₁＝(i,j,k₁)，可以帮助修复该漏洞的补充节点所处的分割单元编号为ID₁＝(i,j,k₂)。如果k₁＞k₂，表示需要向上移动节点来修复存在的覆盖漏洞，可以根据水下压强公式P＝ρ·g·h来判断是否到达了合适的位置，当传感器节点所受压强减小了(k₁-k₂)·g·ρ·l时，无需再向上移动，表示此时节点已经到达预定位置；如果k₁＜k₂，表示需要向下移动节点来修复存在的漏洞，当传感器节点所受压强增加了(k₂-k₁)·g·ρ·l时，无需再向下移动，表示此时节点已经到达预定位置。其中，ρ表示液体密度，g表示重力系数，h表示距离水面距离，l表示分割单元边长。

本发明针对水下传感器网络中节点出现因能量耗尽死亡或受到外界因素干扰不能正常工作的情况，造成网络出现覆盖漏洞从而影响网络性能的问题，通过对节点的控制与调度，改变网络拓扑，从而修复覆盖漏洞，提高网络覆盖率。与传统漏洞修复算法相比，本算法针对水下传感器网络具有较好漏洞修复性能，同时能保持较高的网络覆盖率和较低的网络能耗。在网络覆盖率、网络能耗方面均比传统的漏洞修复算法更有优势，实现了网络的高覆盖、高连通和低能耗，有效解决水下节点更换困难问题。

附图说明

图1是本发明覆盖漏洞的中心横截面图。

图2是本发明节点分级与关键位置示意图。

图3是本发明使用基于集群划分的漏洞修复算法前后的覆盖率折线关系图。

图4是本发明网络覆盖率与时间的折线关系图。

图5是本发明唤醒节点数与时间的柱状关系图。

图6是本发明唤醒节点平均利用率与时间的柱状关系图。

具体实施方式

步骤1：运用三维密集网络的拓扑模型，将整个三维空间划分为多个相同的虚拟组成单元，保证每一个分割单元内都存在一个可以正常工作的传感器节点，就可以确定整个传感器网络是高度覆盖的。

步骤2：漏洞检测。进行相关定义并通过建立分割单元和覆盖矩阵之间的映射，寻找出现的某些分割单元内存在失效节点，假设集群中可能出现覆盖漏洞，再依据漏洞边缘节点感知半径的关系和距离分割单元中心长度确定是否真的存在覆盖漏洞；

步骤2.1：相关定义

定义1：覆盖率C_r：传感器网络的覆盖率是指传感器节点感知范围V₁,V₂,…,V_n的交集与监控区域体积V_A的比值，即

定义2：分割单元：目标三维区域A可以被分割为若干个相同的多面体P_olytope，则

本发明中将立方体作为分割单元；

定义3：集群：立方体分割单元与其26个一级物理邻接单元组成的立方体称为集群；

定义4：节点编号ID₀：使用节点在监控区域的三维坐标系中的坐标(x,y,z)作为节点的编号，记为ID_o＝(x,y,z)；

定义5：分割单元编号ID₁：每一个分割单元设置一个唯一的身份标识号码，即分割单元编号ID₁＝(i,j,k)，其中i代表分割单元所处的行数，j代表分割单元所处的列数，k代表分割单元所处的层数；所以每一个编号为(i,j,k)的分割立方体的坐标范围为：

因此，节点可以通过ID₀得到所在分割单元的编号：

定义6：集群编号ID₂：每一个集群设置一个唯一的身份标识号码，即集群编号ID₂＝(a,b,c)；则该集群的坐标范围为：

因此，节点可以通过ID₀得到所在集群的编号：

定义7：节点等级R_ank：根据节点在分割单元内的位置信息划分节点的级别，记为节点等级R_ank；

定义8：通信半径r_c：传感器节点的通信范围与感知范围相似；

定义11：节点等级R_ank：根据节点在分割单元内的位置信息划分节点的级别，记为节点等级R_ank；

定义12：失效节点：那些因为能量耗尽、部件故障等因素而不能够正常实现感知、采集、处理和传输等功能的传感器节点被称为失效节点。

定义13：覆盖漏洞：因为存在了失效节点，因此在传感器网络的监控范围内就产生了一个不能被任何一个传感器节点所覆盖的连续的三维区域。如图1所示，白色区域为覆盖漏洞的中心横截面。

定义14：漏洞边缘节点：如果覆盖漏洞的周围存在着可以正常工作的传感器节点，那么称这些传感器节点为漏洞边缘节点。

定义15：覆盖矩阵：将分割单元的三维排列映射为二维矩阵，用来记录分割单元内是否存在正常工作的传感器节点，从而得到网络的覆盖状况。因此这个二维矩阵就被称为覆盖矩阵。

步骤2.2：建立覆盖矩阵

首先，临时控制节点建立一个n×m的全0矩阵，表示该集群内的每一个分割单元中都不存在正常工作的传感器节点。随后，当临时控制节点接收到数据时，判断发送该数据的节点来自于哪个分割单元，从而就可以认为该分割单元内存在可以正常工作的传感器节点，然后就根据分割单元与矩阵的映射关系将覆盖矩阵相应位置上的数据更改为1。最后，当矩阵由全0变为全1时就表示覆盖矩阵建立完毕。

因此分割单元与矩阵的映射关系如下：已知分割单元编号ID₁＝(i,j,k)，那么就规定ID₁＝(1,1,1)的分割单元映射在覆盖矩阵上的位置为n＝1且m＝1，即覆盖矩阵的第1行第1列的位置；ID₁＝(2,2,2)的分割单元映射在覆盖矩阵上的位置为n＝5且m＝2，即覆盖矩阵的第5行第2列的位置；ID₁＝(3,3,3)的分割单元映射在覆盖矩阵上的位置为n＝9且m＝3，即覆盖矩阵的第9行第3列的位置，以此类推。最终，我们可以得到分割单元与矩阵的映射关系为：

步骤2.3：找到失效节点所在的分割单元

已知集群编号为ID₂＝(a,b,c)，假设在覆盖矩阵中n＝n₀且m＝m₀处的数据为0，即在覆盖矩阵第n₀行第m₀列的位置上的数据为0，我们就可以确定失效节点所在的分割单元编号为ID₁＝(i,j,k)，对应关系如下所示：

步骤2.4：确定漏洞边缘节点

根据漏洞边缘节点定义可知，在覆盖漏洞周围的正常工作的传感器节点都可以称为漏洞边缘节点，而本算法是基于集群划分的概念，所以我们就可以将失效节点所在的分割单元近似的看作为覆盖漏洞，因此漏洞边缘节点就可以看作是该分割单元的一级物理邻接单元内可以正常工作的传感器节点。但是，如果按照这种方式找寻漏洞边缘节点就很不合理，因为在此种情况下最多可能会出现26个漏洞边缘节点。因此，根据集群的定义，我们就可以规定失效节点所在的分割单元的一级物理邻接单元内的1类邻接单元中可以正常工作的传感器节点为该覆盖漏洞的漏洞边缘节点，即与该分割单元的一个面重合的邻接单元内的正常工作的传感器节点可以称为漏洞边缘节点。

步骤2.5：确定是否需要修复覆盖漏洞

假设失效节点所在分割单元的编号为ID₁＝(i,j,k)，因此该分割单元中心位置点C的坐标为

其中l表示分割单元边长。在上一步骤中我们已经确定了漏洞边缘节点，因此可以依次求得漏洞边缘节点N_i与点C的距离为

如果存在d(N_i,C)≤r_s，则该覆盖漏洞可以忽略不计，即不需要进行后续的漏洞修复操作，其中r_s表示该漏洞边缘节点的感知半径；否则需继续执行漏洞修复算法。

步骤3：选择关键位置。考虑传感器节点的能量消耗问题，将传感器节点所在位置分等级设置不同感知半径，每个等级设置关键位置放置节点，使得完全覆盖该节点所在分割单元；

由于考虑到传感器节点的能量消耗问题，所以根据传感器节点所在的位置将其分为三个等级，从而设置不同的感知半径。因此将分隔单元的中心横截面被分为三个等级，为每一个等级设置相应的关键位置，使得布放在该位置上的传感器节点可以完全覆盖该节点所在的分隔单元。由于可能会出现一个等级中存在多个关键位置的情况，因此，在本算法中就为每一个等级在满足了关键位置定义的位置坐标中选择一部分作为该等级的关键位置。所以，如图2所示，关键位置可以总结为：

(1)一级节点即R_ank＝1的节点所对应的关键位置为K₁₁，其位置坐标为：

(2)二级节点即R_ank＝2的节点所对应的关键位置分别为K₂₁、K₂₂、K₂₃、K₂₄，其位置坐标分别为：

(3)三级节点即R_ank＝3的节点所对应的关键位置分别为K₃₁、K₃₂，其位置坐标分别为：

步骤4：选择补充节点。为了得到一个覆盖率高且能耗均衡的传感器网络，出现覆盖漏洞时，在冗余节点中唤醒剩余能量高且高覆盖传感器节点修复出现的漏洞，通过位置和剩余能量参数确定补充节点；

选择的补充节点在考虑剩余能量的同时应该尽可能接近关键位置。因此设置位置系数

用来表示传感器节点与关键位置的远近关系，距离关键位置越近的节点位置系数

越大。假设传感器节点Q的位置坐标为(x₀,y₀,z₀)，关键位置K的位置坐标为(x,y,z)，因此节点Q的位置系数

为：

但是我们知道，关键位置不止一个，且与节点的等级有关，所以我们可以为不同级别的节点设置不同的位置系数。

(1)假设存在一个R_ank＝1的一级节点Q₁，其位置坐标为(x₁,y₂,z₃)，而一级节点所对应的关键位置K₁₁的位置坐标为(x,y,z)，则Q₁的位置系数

为：

(2)假设存在一个R_ank＝2的二级节点Q₂，而二级节点所对应的关键位置分别为K₂₁、K₂₂、K₂₃、K₂₄，则Q₂的位置系数

为：

(3)假设存在一个R_ank＝3的三级节点Q₃，而三级节点所对应的关键位置分别为K₃₁、K₃₂，则Q₃的位置系数

为：

因此在选择补充节点时就以位置系数

与剩余能量E_residual为参考参数，选择位置系数与剩余能量乘积最大的冗余节点作为补充节点，即

最大的节点被选择为补充节点，从而唤醒它来修复出现的覆盖漏洞。

步骤5：根据确定好的关键信息，实现覆盖漏洞修复算法。

步骤5.1：漏洞检测。临时控制节点根据漏洞检测方法找到出现覆盖漏洞的分割单元，确定分割单元编号ID₁＝(i₀,j₀,k₀)。首先临时控制节点建立覆盖矩阵，根据覆盖矩阵找到可能出现覆盖漏洞的分割单元；然后找到该覆盖漏洞的漏洞边缘节点；最后确定该覆盖漏洞是否需要修复。如果需要修复，则继续执行步骤5.2；否则，结束本算法。

步骤5.2：确定补充节点。临时控制节点找到出现覆盖漏洞的分割单元内的冗余节点，并根据位置系数与剩余能量的乘积进行排序，即按照计算式

的结果从大到小排列该分割单元内的冗余节点，形成补充节点序列，位于序列首位的冗余节点称为补充节点，其余的冗余节点称为候选补充节点。

步骤5.3：唤醒补充节点。临时控制节点按照此序列的顺序唤醒冗余节点，如果临时控制节点在

的时间内收到了此节点发送的确认消息，即认为此补充节点唤醒成功，覆盖漏洞修复完成，所以结束本算法；如果，临时控制节点在

的时间内没有收到了此节点发送的确认消息，即认为该节点还处于深度休眠状态，所以此补充节点唤醒失败，继续执行步骤5.4。

步骤5.4：继续唤醒补充节点。唤醒补充节点失败后，按照补充节点序列的顺序依次唤醒后续的补充节点，直至临时控制节点在

的时间内收到候选补充节点发送的确认消息，此时认为唤醒成功，漏洞修复算法完成，所以结束本算法。如果临时控制节点在补充节点序列遍历完成后依旧没有收到任何确认信息，则继续执行步骤5.5。其中，l表示分割单元边长，v表示声信号在水下的传播速率。

步骤5.5：找寻新的补充节点。当存在覆盖漏洞的分割单元内找不到可以完成漏洞修复的补充节点后，需要找寻新的补充节点。因为在此水下无线传感器网络中，节点是可以竖直移动的，所以可以唤醒该分割单元竖直方向上传感器节点，并将其移动到此分割单元内，从而实现漏洞的修复。根据出现覆盖漏洞的分割单元的编号ID₁＝(i₀,j₀,k₀)，在此集群内找到分割单元编号为ID₁＝(i₀,j₀,k)的分割单元，并按照步骤5.2的方法，确定补充节点序列。

步骤5.6：唤醒新的补充节点。按照步骤5.3和步骤5.4的方法，唤醒新的补充节点。如果唤醒成功，则执行步骤5.7；否则，认为修复漏洞失败，结束本算法，此时认为该网络中节点数量有限，无法做到网络的自愈，需要借助外界的帮助来完成漏洞的修复，例如增加节点的投放，增加可水平移动的节点，在网络中加入AUV等。

步骤5.7：移动被唤醒的节点。当节点被唤醒后，调节该节点与锚连接的绳长，使其移动到出现覆盖漏洞的分割单元的中心横截面内。假设存在覆盖漏洞的分割单元编号为ID₁＝(i,j,k₁)，可以帮助修复该漏洞的补充节点所处的分割单元编号为ID₁＝(i,j,k₂)。如果k₁＞k₂，表示需要向上移动节点来修复存在的覆盖漏洞，可以根据水下压强公式P＝ρ·g·h来判断是否到达了合适的位置，当传感器节点所受压强减小了(k₁-k₂)·g·ρ·l时，无需再向上移动，表示此时节点已经到达预定位置；如果k₁＜k₂，表示需要向下移动节点来修复存在的漏洞，当传感器节点所受压强增加了(k₂-k₁)·g·ρ·l时，无需再向下移动，表示此时节点已经到达预定位置。其中，ρ表示液体密度，g表示重力系数，h表示距离水面距离，l表示分割单元边长。

进行仿真实验，检测范围设置为100m×100m×100m，面向冗余节点的漏洞修复算法的感知半径设置为r_s＝20m，本算法的感知半径根据节点等级R_ank确定。当R_ank＝1时，感知半径设置为r_s＝14.43m；当R_ank＝2时，感知半径设置为r_s＝17.97m；当R_ank＝3时，感知半径设置为r_s＝20.41m。通过多次实验取得数据平均值，将本算法与面向冗余节点的漏洞修复算法进行对比，通过比较网络覆盖率、唤醒节点数与唤醒节点的平均利用率等方面的数据，考察算法漏洞修复能力。

可以得出使用基于集群划分的漏洞修复算法前后的覆盖率折线关系，如图3所示；可以得出网络覆盖率与时间的折线关系，如图4所示；可以得出唤醒节点数与时间的柱状关系，如图5所示；也可以得出唤醒节点平均利用率与时间的柱状关系，如图6所示。

Claims (1)

1.基于集群划分的水下无线传感器网络覆盖漏洞修复算法，其特征在于以下步骤：

步骤1：运用三维密集网络的拓扑模型，将整个三维空间划分为多个相同的虚拟组成单元，保证每一个分割单元内都存在一个可以正常工作的传感器节点，就可以确定整个传感器网络是高度覆盖的；

步骤2：漏洞检测，进行相关定义并通过建立分割单元和覆盖矩阵之间的映射，寻找出现的某些分割单元内存在失效节点，假设集群中可能出现覆盖漏洞，再依据漏洞边缘节点感知半径的关系和距离分割单元中心长度确定是否真的存在覆盖漏洞；

步骤2.1：相关定义

定义1：覆盖率C_r：传感器网络的覆盖率是指传感器节点感知范围V₁,V₂,…,V_n的交集与监控区域体积V_A的比值，即

定义2：分割单元：目标三维区域A可以被分割为若干个相同的多面体P_olytope，则

本发明中将立方体作为分割单元；

定义3：集群：立方体分割单元与其26个一级物理邻接单元组成的立方体称为集群；

定义4：节点编号ID₀：使用节点在监控区域的三维坐标系中的坐标(x,y,z)作为节点的编号，记为ID_o＝(x,y,z)；

定义5：分割单元编号ID₁：每一个分割单元设置一个唯一的身份标识号码，即分割单元编号ID₁＝(i,j,k)，其中i代表分割单元所处的行数，j代表分割单元所处的列数，k代表分割单元所处的层数；所以每一个编号为(i,j,k)的分割立方体的坐标范围为：

因此，节点可以通过ID₀得到所在分割单元的编号：

定义6：集群编号ID₂：每一个集群设置一个唯一的身份标识号码，即集群编号ID₂＝(a,b,c)；则该集群的坐标范围为：

因此，节点可以通过ID₀得到所在集群的编号：

定义7：节点等级R_ank：根据节点在分割单元内的位置信息划分节点的级别，记为节点等级R_ank；

定义8：通信半径r_c：传感器节点的通信范围与感知范围相似；

定义11：节点等级R_ank：根据节点在分割单元内的位置信息划分节点的级别，记为节点等级R_ank；

定义12：失效节点：那些因为能量耗尽、部件故障等因素而不能够正常实现感知、采集、处理和传输等功能的传感器节点被称为失效节点；

定义13：覆盖漏洞：因为存在了失效节点，因此在传感器网络的监控范围内就产生了一个不能被任何一个传感器节点所覆盖的连续的三维区域；

定义14：漏洞边缘节点：如果覆盖漏洞的周围存在着可以正常工作的传感器节点，那么称这些传感器节点为漏洞边缘节点；

定义15：覆盖矩阵：将分割单元的三维排列映射为二维矩阵，用来记录分割单元内是否存在正常工作的传感器节点，从而得到网络的覆盖状况，因此这个二维矩阵就被称为覆盖矩阵；

步骤2.2：建立覆盖矩阵

首先，临时控制节点建立一个n×m的全0矩阵，表示该集群内的每一个分割单元中都不存在正常工作的传感器节点，随后，当临时控制节点接收到数据时，判断发送该数据的节点来自于哪个分割单元，从而就可以认为该分割单元内存在可以正常工作的传感器节点，然后就根据分割单元与矩阵的映射关系将覆盖矩阵相应位置上的数据更改为1，最后，当矩阵由全0变为全1时就表示覆盖矩阵建立完毕；

因此分割单元与矩阵的映射关系如下：已知分割单元编号ID₁＝(i,j,k)，那么就规定ID₁＝(1,1,1)的分割单元映射在覆盖矩阵上的位置为n＝1且m＝1，即覆盖矩阵的第1行第1列的位置；ID₁＝(2,2,2)的分割单元映射在覆盖矩阵上的位置为n＝5且m＝2，即覆盖矩阵的第5行第2列的位置；ID₁＝(3,3,3)的分割单元映射在覆盖矩阵上的位置为n＝9且m＝3，即覆盖矩阵的第9行第3列的位置，以此类推，最终，我们可以得到分割单元与矩阵的映射关系为：

步骤2.3：找到失效节点所在的分割单元

已知集群编号为ID₂＝(a,b,c)，假设在覆盖矩阵中n＝n₀且m＝m₀处的数据为0，即在覆盖矩阵第n₀行第m₀列的位置上的数据为0，我们就可以确定失效节点所在的分割单元编号为ID₁＝(i,j,k)，对应关系如下所示：

步骤2.4：确定漏洞边缘节点

根据漏洞边缘节点定义可知，在覆盖漏洞周围的正常工作的传感器节点都可以称为漏洞边缘节点，而本算法是基于集群划分的概念，所以我们就可以将失效节点所在的分割单元近似的看作为覆盖漏洞，因此漏洞边缘节点就可以看作是该分割单元的一级物理邻接单元内可以正常工作的传感器节点，但是，如果按照这种方式找寻漏洞边缘节点就很不合理，因为在此种情况下最多可能会出现26个漏洞边缘节点，因此，根据集群的定义，我们就可以规定失效节点所在的分割单元的一级物理邻接单元内的1类邻接单元中可以正常工作的传感器节点为该覆盖漏洞的漏洞边缘节点，即与该分割单元的一个面重合的邻接单元内的正常工作的传感器节点可以称为漏洞边缘节点；

步骤2.5：确定是否需要修复覆盖漏洞

假设失效节点所在分割单元的编号为ID₁＝(i,j,k)，因此该分割单元中心位置点C的坐标为

其中l表示分割单元边长，在上一步骤中我们已经确定了漏洞边缘节点，因此可以依次求得漏洞边缘节点N_i与点C的距离为

如果存在d(N_i,C)≤r_s，则该覆盖漏洞可以忽略不计，即不需要进行后续的漏洞修复操作，其中r_s表示该漏洞边缘节点的感知半径；否则需继续执行漏洞修复算法；

步骤3：选择关键位置，考虑传感器节点的能量消耗问题，将传感器节点所在位置分等级设置不同感知半径，每个等级设置关键位置放置节点，使得完全覆盖该节点所在分割单元；

由于考虑到传感器节点的能量消耗问题，所以根据传感器节点所在的位置将其分为三个等级，从而设置不同的感知半径，因此将分隔单元的中心横截面被分为三个等级，为每一个等级设置相应的关键位置，使得布放在该位置上的传感器节点可以完全覆盖该节点所在的分隔单元，由于可能会出现一个等级中存在多个关键位置的情况，因此，在本算法中就为每一个等级在满足了关键位置定义的位置坐标中选择一部分作为该等级的关键位置，所以，关键位置可以总结为：

(1)一级节点即R_ank＝1的节点所对应的关键位置为K₁₁，其位置坐标为：

(2)二级节点即R_ank＝2的节点所对应的关键位置分别为K₂₁、K₂₂、K₂₃、K₂₄，其位置坐标分别为：

(3)三级节点即R_ank＝3的节点所对应的关键位置分别为K₃₁、K₃₂，其位置坐标分别为：

步骤4：选择补充节点，为了得到一个覆盖率高且能耗均衡的传感器网络，出现覆盖漏洞时，在冗余节点中唤醒剩余能量高且高覆盖传感器节点修复出现的漏洞，通过位置和剩余能量参数确定补充节点；

选择的补充节点在考虑剩余能量的同时应该尽可能接近关键位置，因此设置位置系数

用来表示传感器节点与关键位置的远近关系，距离关键位置越近的节点位置系数

越大，假设传感器节点Q的位置坐标为(x₀,y₀,z₀)，关键位置K的位置坐标为(x,y,z)，因此节点Q的位置系数

为：

但是我们知道，关键位置不止一个，且与节点的等级有关，所以我们可以为不同级别的节点设置不同的位置系数；

(1)假设存在一个R_ank＝1的一级节点Q₁，其位置坐标为(x₁,y₂,z₃)，而一级节点所对应的关键位置K₁₁的位置坐标为(x,y,z)，则Q₁的位置系数

为：

(2)假设存在一个R_ank＝2的二级节点Q₂，而二级节点所对应的关键位置分别为K₂₁、K₂₂、K₂₃、K₂₄，则Q₂的位置系数

为：

(3)假设存在一个R_ank＝3的三级节点Q₃，而三级节点所对应的关键位置分别为K₃₁、K₃₂，则Q₃的位置系数

为：

因此在选择补充节点时就以位置系数

与剩余能量E_residual为参考参数，选择位置系数与剩余能量乘积最大的冗余节点作为补充节点，即

最大的节点被选择为补充节点，从而唤醒它来修复出现的覆盖漏洞；

步骤5：根据确定好的关键信息，实现覆盖漏洞修复算法；

步骤5.1：漏洞检测，临时控制节点根据漏洞检测方法找到出现覆盖漏洞的分割单元，确定分割单元编号ID₁＝(i₀，j₀，k₀)，首先临时控制节点建立覆盖矩阵，根据覆盖矩阵找到可能出现覆盖漏洞的分割单元；然后找到该覆盖漏洞的漏洞边缘节点；最后确定该覆盖漏洞是否需要修复，如果需要修复，则继续执行步骤5.2；否则，结束本算法；

步骤5.2：确定补充节点，临时控制节点找到出现覆盖漏洞的分割单元内的冗余节点，并根据位置系数与剩余能量的乘积进行排序，即按照计算式

的结果从大到小排列该分割单元内的冗余节点，形成补充节点序列，位于序列首位的冗余节点称为补充节点，其余的冗余节点称为候选补充节点；

步骤5.3：唤醒补充节点，临时控制节点按照此序列的顺序唤醒冗余节点，如果临时控制节点在

的时间内收到了此节点发送的确认消息，即认为此补充节点唤醒成功，覆盖漏洞修复完成，所以结束本算法；如果，临时控制节点在

的时间内没有收到了此节点发送的确认消息，即认为该节点还处于深度休眠状态，所以此补充节点唤醒失败，继续执行步骤5.4；

步骤5.4：继续唤醒补充节点，唤醒补充节点失败后，按照补充节点序列的顺序依次唤醒后续的补充节点，直至临时控制节点在

的时间内收到候选补充节点发送的确认消息，此时认为唤醒成功，漏洞修复算法完成，所以结束本算法，如果临时控制节点在补充节点序列遍历完成后依旧没有收到任何确认信息，则继续执行步骤5.5，其中，l表示分割单元边长，v表示声信号在水下的传播速率；

步骤5.5：找寻新的补充节点，当存在覆盖漏洞的分割单元内找不到可以完成漏洞修复的补充节点后，需要找寻新的补充节点，因为在此水下无线传感器网络中，节点是可以竖直移动的，所以可以唤醒该分割单元竖直方向上传感器节点，并将其移动到此分割单元内，从而实现漏洞的修复，根据出现覆盖漏洞的分割单元的编号ID₁＝(i₀，j₀，k₀)，在此集群内找到分割单元编号为ID₁＝(i₀，j₀，k)的分割单元，并按照步骤5.2的方法，确定补充节点序列；

步骤5.6：唤醒新的补充节点，按照步骤5.3和步骤5.4的方法，唤醒新的补充节点，如果唤醒成功，则执行步骤5.7；否则，认为修复漏洞失败，结束本算法，此时认为该网络中节点数量有限，无法做到网络的自愈，需要借助外界的帮助来完成漏洞的修复；

步骤5.7：移动被唤醒的节点，当节点被唤醒后，调节该节点与锚连接的绳长，使其移动到出现覆盖漏洞的分割单元的中心横截面内，假设存在覆盖漏洞的分割单元编号为ID₁＝(i,j,k₁)，可以帮助修复该漏洞的补充节点所处的分割单元编号为ID₁＝(i,j,k₂)，如果k₁＞k₂，表示需要向上移动节点来修复存在的覆盖漏洞，可以根据水下压强公式P＝ρ·g·h来判断是否到达了合适的位置，当传感器节点所受压强减小了(k₁-k₂)·g·ρ·l时，无需再向上移动，表示此时节点已经到达预定位置；如果k₁＜k₂，表示需要向下移动节点来修复存在的漏洞，当传感器节点所受压强增加了(k₂-k₁)·g·ρ·l时，无需再向下移动，表示此时节点已经到达预定位置，其中，ρ表示液体密度，g表示重力系数，h表示距离水面距离，l表示分割单元边长。

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