CN110213782A - 一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，首先构建反映节点移动过程、节点连通性情况、网络覆盖率情况以及节点能耗情况的节点模型，再通过节点模型分别计算邻居节点距离阈值和邻居节点能量阈值，通过距离阈值以非线性的方式计算“距离虚拟力”；通过能量阈值以非线性的方式计算“能量虚拟力”，最后将两种不同属性的虚拟力进行融合计算，获得移动自组织网络动态节点分布，从而提高网络覆盖率与节点连通性，并提高网络的生存时间，具有较高的应用价值。

Description

一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法

技术领域：

本发明涉及网络通信技术领域，具体涉及一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法。

背景技术：

随着信息技术的高速发展，无线自组织网络(Wireless Mobile Ad HocNetworks,MANETs)已经逐渐发展成为21世纪信息产业的重要支柱。但MANETs节点移动过程带来的不确定性容易出现连通性、覆盖率、生存时间等网络性能的下降，对此专家学者开展了有关针对性的研究，并提出了多种节点移动的方法，基于虚拟力的节点移动算法就是其中的典型代表。

虚拟力算法的核心思想是：将网络中的节点假设为质量忽略不计的电荷质点，在一定范围内，每个电荷质点都受到其他节点的作用力，这个作用力分为引力和斥力。受力质点根据受到的合力作用调节自身的坐标位置，直至网络中所有节点受力平衡或者到达优化迭代次数上限时，停止位置调整。传统的基于虚拟力的节点移动算法是通过采集邻居节点的信息，并与事先确定的阈值进行比较判断，确定节点所受斥力或者引力的大小及方向，节点根据所受合力的大小及方向进行定向移动。现有的虚拟力算法虽然可以实现节点的自适应调整，提高节点的利用率，但是，虚拟力阈值设置方式较为单一，主要考虑节点间的距离或者节点密度，未考虑MANETs的区域覆盖率、节点连通性以及网络生存时间等多个性能指标，使得采用传统虚拟力算法部署的移动自组织网络节点的区域覆盖率、节点连通性以及网络生存时间并不理想，有鉴于此，本案由此而生。

发明内容：

本发明的目的是提高移动自组织网络的区域覆盖率与节点连通性，以及提高网络的生存时间，为了达到该发明目的，本发明提出一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，具体采用如下技术方案：

一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，内容包括：

(1)构建节点模型：所述节点模型包括节点移动模型、节点连通性模型、网络覆盖率模型以及节点能耗模型；

(2)通过节点模型分别计算出本地节点与各个邻居节点的距离阈值和能量阈值，通过距离阈值计算出距离虚拟力，通过能量阈值计算出能量虚拟力；

(3)将所有邻居节点的距离虚拟力以及能量虚拟力的矢量运算和作为本地节点所受的虚拟力合力；

(4)根据本地节点所受虚拟力合力确定节点的移动速率和移动方向，获得移动自组织网络动态节点分布。

进一步设置，内容(1)中所述节点移动模型的构建方法如下：假设在区域为S_a×S_b的矩形MANET中部署N个可自由移动的节点，并为每个节点标号为1,2,3…N；在时刻t，标号为i的节点坐标表示为(x_i(t),y_i(t))，网络中的每个节点每隔Δt时间进行一次移动，节点的最大移动速率为v_max，节点的基本移动方式表达如下：

上式中，(x_i(t),y_i(t))表示标号为i的节点坐标，(x_i(t+Δt),y_i(t+Δt))表示标号为i的节点移动后的坐标；假设节点移动过程中遇到网络边界时便进行反向移动，θ_i(t)表示标号为i的节点在时刻t的移动方向，v_i(t)表示标号为i的节点在时刻t的移动速率，v_i(t)∈[0,v_max]。

进一步设置，内容(1)中所述节点连通性模型的构建方法如下：时刻t，网络节点之间的一跳连通矩阵CO(t)＝(co_ij(t))_N×N计算方式如下：

上式中，R_com表示节点的通信半径，如果c_ij(t)＝1，说明时刻t标号为i与标号为j的节点之间可以直接通信；

时刻t，节点之间的多跳连通矩阵CM(t)＝(cm_ij(t))_N×N计算方式如下：

上式中，TM(t)＝(tm_ij(t))_N×N为临时变量，表示节点之间通过N跳转发实现通信业务的情况；如果cm_ij(t)＝1，说明时刻t标号为i与标号为j的节点之间可以通过多跳转发实现通信业务；

时刻t，MANET的节点连通性指标LT(t)计算方式如下：

进一步设置，内容(1)中所述网络覆盖率模型的构建方法如下：将S_a×S_b的MANET以1m为步长划分为网格，共计M个格点，并为每个格点标号为1,2,3…M；时刻t，节点与格点的覆盖矩阵F(t)＝(f_ij(t))_N×N计算方式表达如下：

上式中，R_cov表示节点的覆盖半径，(x_i(t),y_i(t))表示标号为i的节点坐标，(px_j，py_j)表示划分后的网格中第j个格点的坐标；如果f_ij(t)＝1，说明时刻t标号为i的节点可以覆盖标号为j的格点；当格点被一个及以上的节点覆盖时，可以认为该格点被覆盖；MANET覆盖矩阵G(t)＝(g_j(t))_M计算方式如下：

如果g_j(t)＝1，说明时刻t标号为j的格点可以被有效覆盖，因此，MANET的网络在时刻t覆盖率指标FG(t)计算方式如下：

上式中，M表示格点数。

进一步设置，内容(1)中所述节点能耗模型的构建方法如下：假设MANET中节点传输信息服从一阶能量消耗模型，一阶能量消耗模型计算公式如下所示：

上式中，E_TX表示节点发送信息能耗，E_RX表示节点接收信息能耗，E_elec表示发射电路和接收电路能耗，L表示发送数据的比特数，e_fs表示能耗常数，ds表示发送节点与接收节点之间的距离。

进一步设置，内容(2)中所述距离阈值和距离虚拟力计算方式如下：将相邻两节点之间的距离作为距离阈值，在区域S_a×S_b的MANET中部署N个节点，每个节点的覆盖范围用正六边形近似替代，距离阈值的计算方式如下所示：

上式中，N表示节点数，Td表示距离阈值；

将指数形式的距离虚拟力标准化，定义距离虚拟力为取值[0，1]的非线性有向函数，定义时刻t节点j对节点i的距离虚拟力计算方式如下：

上式中，d_ij表示节点i与节点j之间的距离，Td表示距离阈值，R_com表示节点的通信半径，本地节点标号为i，邻居节点标号为j，j∈U_i，为从本地节点i指向邻居节点j的向量，为从邻居节点j指向本地节点i的向量,表示向量的数值，表示方向与相同的单位向量，U_i表示节点i的邻居节点集合。

进一步设置，内容(2)中所述能量阈值和能量虚拟力计算方式如下：以i表示本地节点的标号，U_i表示节点i的邻居节点集合，将时刻t节点i的邻居节点集合U_i平均能量作为节点i的能量阈值，能量阈值的计算方式如下：

上式中，te_i(t)表示能量阈值，表示时刻t邻居节点j的平均剩余能量；

将指数形式的能量虚拟力标准化，定义能量虚拟力为取值[0，1]的非线性有向函数，定义时刻t节点j对节点i的能量虚拟力计算方式如下：

上式中，表示时刻t所有邻居节点剩余能量的最大值，te_i(t)表示能量阈值，E_j(t)表示时刻t邻居节点j的剩余能量。

进一步设置，内容(3)中所述虚拟力合力为：

上式中，表示所有邻居节点的距离虚拟力与能量虚拟力的矢量运算和，即本地节点所受到的虚拟力合力，表示距离虚拟力，表示能量虚拟力。

进一步设置，内容(4)中节点的移动方向及移动速率计算方式如下：时刻t节点i的移动方向与虚拟力合力的方向一致，移动速率v_i(t)的计算方法如下：

上式中，表示时刻t节点i所受虚拟力合力的数值，|U_i|表示时刻t节点i的邻居节点数量。

本发明考虑网络节点密度分布与网络生存时间两项指标，在节点移动时计算其邻居节点的距离与邻居节点的剩余能量，借鉴Logistic函数，以非线性的方式计算得到标准化的“距离虚拟力”与“能量虚拟力”，最后将两种不同属性的虚拟力进行融合计算，根据融合后所受虚拟力的合力确定节点移动的方向与速率，获得移动自组织网络动态节点分布，从而提高网络覆盖率与节点连通性，并提高网络的生存时间。具有较高的应用价值。

以下通过附图和具体实施方式对本发明做进一步阐述。

附图说明：

图1为本发明实施例的流程图；

图2为节点连通性模型的节点连通半径和覆盖半径示意图；

图3为网络覆盖率模型的MANET离散示意图；

图4为节点能耗模型的一阶能量消耗模型示意图；

图5为距离阈值示意图；

图6为能量阈值示意图；

具体实施方式：

本实施例公开一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，如图1至6所示，方法内容包括：

(1)构建节点模型：节点模型包括节点移动模型、节点连通性模型、网络覆盖率模型以及节点能耗模型，以上各个模型构建方法说明如下：

(1.1)构建节点移动模型：假设在区域为S_a×S_b的矩形MANET中部署N个可自由移动的节点，并为每个节点标号为1,2,3…N；在时刻t，标号为i的节点坐标表示为(x_i(t),y_i(t))，网络中的每个节点每隔Δt时间进行一次移动，节点的最大移动速率为v_max，节点的基本移动方式表达如下：

上式中，(x_i(t),y_i(t))表示标号为i的节点坐标，(x_i(t+Δt),y_i(t+Δt))表示标号为i的节点移动后的坐标；假设节点移动过程中遇到网络边界时便进行反向移动，θ_i(t)表示标号为i的节点在时刻t的移动方向，v_i(t)表示标号为i的节点在时刻t的移动速率，v_i(t)∈[0,v_max]。

(1.2)构建节点连通性模型：由于节点处于移动状态，网络的连通矩阵也将随着时间推移发生变化。时刻t，网络节点之间的一跳连通矩阵CO(t)＝(co_ij(t))_N×N计算方式如下：

上式中，R_com表示节点的通信半径，如果c_ij(t)＝1，说明时刻t标号为i与标号为j的节点之间可以直接通信。

MANET中，节点具备信息收发与信息中转双重功能，不在一跳通信范围内的两个节点之间，可以通过其它节点作为中间节点转发信息实现通信业务。时刻t，节点之间的多跳连通矩阵CM(t)＝(cm_ij(t))_N×N计算方式如下：

上式中，TM(t)＝(tm_ij(t))_N×N为临时变量，表示节点之间通过N跳转发实现通信业务的情况；如果cm_ij(t)＝1，说明时刻t标号为i与标号为j的节点之间可以通过多跳转发实现通信业务。

时刻t，MANET的节点连通性指标LT(t)计算方式如下：

(1.3)构建网络覆盖率模型：采用一种离散方式近似计算网络覆盖率，将S_a×S_b的MANET以1m为步长划分为网格，共计M个格点，并为每个格点标号为1,2,3…M；时刻t，节点与格点的覆盖矩阵F(t)＝(f_ij(t))_N×N计算方式表达如下：

上式中，R_cov表示节点的覆盖半径，(x_i(t),y_i(t))表示标号为i的节点坐标，(px_j，py_j)表示划分后的网格中第j个格点的坐标；如果f_ij(t)＝1，说明时刻t标号为i的节点可以覆盖标号为j的格点；当格点被一个及以上的节点覆盖时，可以认为该格点被覆盖；MANET覆盖矩阵G(t)＝(g_j(t))_M计算方式如下：

如果g_j(t)＝1，说明时刻t标号为j的格点可以被有效覆盖，因此，MANET的网络在时刻t覆盖率指标FG(t)计算方式如下：

上式中，M表示格点数。

(1.4)构建节点能耗模型：假设MANET中节点传输信息服从一阶能量消耗模型，其中，节点发送信息能耗包括发射电路能耗和放大电路能耗两部分，节点接收信息能耗仅为接收电路能耗。一阶能量消耗模型计算公式如下所示：

上式中，E_TX表示节点发送信息能耗，E_RX表示节点接收信息能耗，E_elec表示发射电路和接收电路能耗，L表示发送数据的比特数，e_fs表示能耗常数，ds表示发送节点与接收节点之间的距离。

(2)构建“距离虚拟力”模型：

某一节点受邻居节点的距离影响，以“距离虚拟力”的方式，改变了此节点的移动方向与移动速率，首先计算邻居节点距离阈值，再计算“距离虚拟力”。

(2.1)计算邻居节点距离阈值：

考虑将节点均匀分布时，相邻两节点之间的距离作为距离阈值，在区域S_a×S_b的MANET中部署N个节点，每个节点的覆盖范围用正六边形近似替代，距离阈值的计算方式如下所示：

上式中，N表示节点数，Td表示距离阈值。

(2.2)计算“距离虚拟力”：

借鉴Logistic函数，将指数形式的距离虚拟力标准化，定义距离虚拟力为取值[0,1]的非线性有向函数，定义时刻t节点j对节点i的距离虚拟力计算方式如下：

上式中，d_ij表示节点i与节点j之间的距离，Td表示距离阈值，R_com表示节点的通信半径，本地节点标号为i，邻居节点标号为j，j∈U_i，为从本地节点i指向邻居节点j的向量，为从邻居节点j指向本地节点i的向量,表示向量的数值，表示方向与相同的单位向量，U_i表示节点i的邻居节点集合。

当邻居节点与本地节点之间的距离小于距离阈值时，“距离虚拟力”的方向与相同，表示本地节点向远离邻居节点的方向移动。当邻居节点的位置逼近本地节点时(即d_ij＝0)，“距离虚拟力”达到最大值为1。当邻居节点与本地节点的距离大于距离阈值时，“距离虚拟力”的方向与相同，表示本地节点向靠近邻居节点的方向移动。当邻居节点的位置离本地节点最远时(即d_ij＝R_com)，“距离虚拟力”达到最大值为1。当邻居节点与本地节点的距离等于距离阈值时，“距离虚拟力”不会对本地节点的移动方式产生作用。

(3)构建“能量虚拟力”模型：某一节点受邻居节点的能量影响，以“能量虚拟力”的方式，改变了此节点的移动方向与移动速率，首先计算邻居节点能量阈值，再计算“能量虚拟力”。

(3.1)计算邻居节点能量阈值：

为了本地节点能够拉近高能量邻居节点、远离低能量邻居节点并延长网络生存时间，以i表示本地节点的标号，U_i表示节点i的邻居节点集合，将时刻t节点i的邻居节点集合U_i平均能量作为节点i的能量阈值。由于每个节点的邻居节点集合不同，使得每个节点的能量阈值各不相同，且随着时间推移而发生变化。因此，能量阈值的计算方式如下：

上式中，te_i(t)表示能量阈值，表示时刻t邻居节点j的平均剩余能量；由于节点能量随着时间而下降，节点的能量阈值也将随着时间推移而发生变化。

(3.2)计算“能量虚拟力”：

借鉴Logistic函数，将指数形式的能量虚拟力标准化，定义能量虚拟力为取值[0,1]的非线性有向函数，定义时刻t节点j对节点i的能量虚拟力计算方式如下：

上式中，表示时刻t所有邻居节点剩余能量的最大值，te_i(t)表示能量阈值，E_j(t)表示时刻t邻居节点j的剩余能量。

当邻居节点的剩余能量低于能量阈值时，“能量虚拟力”的方向与相同，表示本地节点向远离邻居节点的方向移动。当邻居节点的剩余能量接近于0时，“能量虚拟力”达到最大值为1。当邻居节点的剩余能量大于能量阈值时，“能量虚拟力”的方向与相同，表示向靠近邻居节点的方向移动。当邻居节点j的剩余能量最大时，“能量虚拟力”达到最大值为1。当邻居节点的剩余能量等于能量阈值时，“能量虚拟力”不会对本地节点的移动方式产生作用。

(4)计算本地节点所受虚拟力合力：将“距离虚拟力”与“能量虚拟力”进行矢量运算，两者的矢量和即为本地节点所受虚拟力合力：

上式中，表示所有邻居节点的距离虚拟力与能量虚拟力的矢量运算和，即本地节点所受到的虚拟力合力，表示距离虚拟力，表示能量虚拟力。

(5)根据本地节点所受虚拟力合力确定节点的移动速率和移动方向，获得移动自组织网络动态节点分布。

在双重虚拟力作用下，计算节点的移动速率和移动方向，获得移动自组织网络动态节点分布，时刻t节点i的移动方向与虚拟力合力的方向一致，移动速率v_i(t)的计算方法如下：

上式中，表示时刻t节点i所受虚拟力合力的数值，|U_i|表示时刻t节点i的邻居节点数量。由于为|U_i|个单位“距离虚拟力”与|U_i|个单位“能量虚拟力”的合力，的取值范围为[0,1]。

如图2所示，节点连通性模型的节点连通半径和覆盖半径示意图，假设MANET中每个节点都具有相同通信半径R_com以及相同覆盖半径R_cov。如果两个节点之间的距离小于通信半径R_com，则认为此两个节点相互之间一跳连通。

如图3所示，网络覆盖率模型的MANET离散示意图，MANET中，每个节点都可以采集覆盖半径R_cov区域内的信息。本发明采用一种离散方式近似计算网络覆盖率。将S_a×S_b的MANET以1m为步长划分为网格，共计M个格点，并为每个格点标号为1,2,3…M。以被覆盖的格点数量与格点总数之比衡量网络覆盖率。

如图4所示，节点能耗模型的一阶能量消耗模型示意图，假设MANET中节点传输信息服从一阶能量消耗模型。节点发送信息能耗包括发射电路能耗、放大电路能耗两部分，节点接收信息能耗仅为接收电路能耗。

如图5所示，距离阈值示意图，图中标号为1的节点通信范围内有4个邻居节点，可以感知此4个邻居节点到节点1的距离。节点2和节点5到节点1的距离小于距离阈值Td，节点1将向远离节点2和节点5的方向移动；节点3和节点4到节点1的距离大于距离阈值Td，节点1将向靠近节点3和节点4的方向移动。

如图6所示，能量阈值示意图，图中标号为1的节点通信范围内有4个邻居节点，可以感知此4个邻居节点的剩余能量。节点3和节点5的剩余能量超过能量阈值te1，节点1将向靠近节点3和节点5方向移动；节点2和节点4的剩余能量低于能量阈值te1，节点1将向远离节点2和节点4的方向移动。

综上所述，本发明考虑网络节点密度分布与网络生存时间两项指标，构建反映节点移动过程、节点连通性情况、网络覆盖率情况以及节点能耗情况的节点模型，在节点移动时计算其邻居节点的距离与邻居节点的剩余能量，借鉴Logistic函数，以非线性的方式计算得到标准化的“距离虚拟力”与“能量虚拟力”。通过将两种不同属性的虚拟力进行融合计算，确定节点移动的方向与速率，获得移动自组织网络动态节点分布，从而形成一种多性能优化的移动自组织网络节点的移动方法。与传统的基于虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法相比，本发明可以获得更大的网络覆盖率，更稳定的节点连通性，并有效降低瓶颈节点的能量消耗，保持网络中足够多的生存节点数量，延长网络生存时间。具有较高的应用价值。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围中。

Claims (9)

1.一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，其特征在于：内容包括：

(1)构建节点模型：所述节点模型包括节点移动模型、节点连通性模型、网络覆盖率模型以及节点能耗模型；

(2)通过节点模型分别计算出本地节点与各个邻居节点的距离阈值和能量阈值，通过距离阈值计算出距离虚拟力，通过能量阈值计算出能量虚拟力；

(3)将所有邻居节点的距离虚拟力以及能量虚拟力的矢量运算和作为本地节点所受的虚拟力合力；

(4)根据本地节点所受虚拟力合力确定节点的移动速率和移动方向，获得移动自组织网络动态节点分布。

2.根据权利要求1所述的一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，其特征在于：内容(1)中所述节点移动模型的构建方法如下：假设在区域为S_a×S_b的矩形MANET中部署N个可自由移动的节点，并为每个节点标号为1,2,3…N；在时刻t，标号为i的节点坐标表示为(x_i(t),y_i(t))，网络中的每个节点每隔Δt时间进行一次移动，节点的最大移动速率为v_max，节点的基本移动方式表达如下：

上式中，(x_i(t),y_i(t))表示标号为i的节点坐标，(x_i(t+Δt),y_i(t+Δt))表示标号为i的节点移动后的坐标；假设节点移动过程中遇到网络边界时便进行反向移动，θ_i(t)表示标号为i的节点在时刻t的移动方向，v_i(t)表示标号为i的节点在时刻t的移动速率，v_i(t)∈[0,v_max]。

3.根据权利要求1所述的一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，其特征在于：内容(1)中所述节点连通性模型的构建方法如下：时刻t，网络节点之间的一跳连通矩阵CO(t)＝(co_ij(t))_N×N计算方式如下：

上式中，R_com表示节点的通信半径，如果c_ij(t)＝1，说明时刻t标号为i与标号为j的节点之间可以直接通信；

时刻t，节点之间的多跳连通矩阵CM(t)＝(cm_ij(t))_N×N计算方式如下：

上式中，TM(t)＝(tm_ij(t))_N×N为临时变量，表示节点之间通过N跳转发实现通信业务的情况；如果cm_ij(t)＝1，说明时刻t标号为i与标号为j的节点之间可以通过多跳转发实现通信业务；

时刻t，MANET的节点连通性指标LT(t)计算方式如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，其特征在于：内容(1)中所述网络覆盖率模型的构建方法如下：将S_a×S_b的MANET以1m为步长划分为网格，共计M个格点，并为每个格点标号为1,2,3…M；时刻t，节点与格点的覆盖矩阵F(t)＝(f_ij(t))_N×N计算方式表达如下：

上式中，R_cov表示节点的覆盖半径，(x_i(t),y_i(t))表示标号为i的节点坐标，(px_j,py_j)表示划分后的网格中第j个格点的坐标；如果f_ij(t)＝1，说明时刻t标号为i的节点可以覆盖标号为j的格点；当格点被一个及以上的节点覆盖时，可以认为该格点被覆盖；MANET覆盖矩阵G(t)＝(g_j(t))_M计算方式如下：

如果g_j(t)＝1，说明时刻t标号为j的格点可以被有效覆盖，因此，MANET的网络在时刻t覆盖率指标FG(t)计算方式如下：

上式中，M表示格点数。

5.根据权利要求1所述的一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，其特征在于：内容(1)中所述节点能耗模型的构建方法如下：假设MANET中节点传输信息服从一阶能量消耗模型，一阶能量消耗模型计算公式如下所示：

上式中，E_TX表示节点发送信息能耗，E_RX表示节点接收信息能耗，E_elec表示发射电路和接收电路能耗，L表示发送数据的比特数，e_fs表示能耗常数，ds表示发送节点与接收节点之间的距离。

6.根据权利要求1所述的一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，其特征在于：内容(2)中所述距离阈值和距离虚拟力计算方式如下：将相邻两节点之间的距离作为距离阈值，在区域S_a×S_b的MANET中部署N个节点，每个节点的覆盖范围用正六边形近似替代，距离阈值的计算方式如下所示：

上式中，N表示节点数，Td表示距离阈值；

将指数形式的距离虚拟力标准化，定义距离虚拟力为取值[0,1]的非线性有向函数，定义时刻t节点j对节点i的距离虚拟力计算方式如下：

上式中，d_ij表示节点i与节点j之间的距离，Td表示距离阈值，R_com表示节点的通信半径，本地节点标号为i，邻居节点标号为j，j∈U_i，为从本地节点i指向邻居节点j的向量，为从邻居节点j指向本地节点i的向量,表示向量的数值，表示方向与相同的单位向量，U_i表示节点i的邻居节点集合。

7.根据权利要求1所述的一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，其特征在于：内容(2)中所述能量阈值和能量虚拟力计算方式如下：以i表示本地节点的标号，U_i表示节点i的邻居节点集合，将时刻t节点i的邻居节点集合U_i平均能量作为节点i的能量阈值，能量阈值的计算方式如下：

上式中，te_i(t)表示能量阈值，表示时刻t邻居节点j的平均剩余能量；

将指数形式的能量虚拟力标准化，定义能量虚拟力为取值[0,1]的非线性有向函数，定义时刻t节点j对节点i的能量虚拟力计算方式如下：

上式中，表示时刻t所有邻居节点剩余能量的最大值，te_i(t)表示能量阈值，E_j(t)表示时刻t邻居节点j的剩余能量。

8.根据权利要求1所述的一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，其特征在于：内容(3)中所述虚拟力合力为：

上式中，表示所有邻居节点的距离虚拟力与能量虚拟力的矢量运算和，即本地节点所受到的虚拟力合力，表示距离虚拟力，表示能量虚拟力。

9.根据权利要求1所述的一种基于双重虚拟力的移动自组织网络节点的移动方法，其特征在于：内容(4)中节点的移动方向及移动速率计算方式如下：时刻t节点i的移动方向与虚拟力合力的方向一致，移动速率v_i(t)的计算方法如下：

上式中，表示时刻t节点i所受虚拟力合力的数值，|U_i|表示时刻t节点i的邻居节点数量。