CN112888027A - 一种无线传感器网络的连通恢复方法、系统、装置及介质 - Google Patents

一种无线传感器网络的连通恢复方法、系统、装置及介质 Download PDF

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CN112888027A CN202110089440.9A CN202110089440A CN112888027A CN 112888027 A CN112888027 A CN 112888027A CN 202110089440 A CN202110089440 A CN 202110089440A CN 112888027 A CN112888027 A CN 112888027A
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Abstract

本发明公开了一种无线传感器网络的连通恢复方法、系统、装置及介质,其中方法包括以下步骤:执行数据流量分散机制,增强网络可靠性和均衡负载分布;执行分区形状选择机制,增强网络可靠性和减少连通代价;执行流量负载均衡机制,增强网络可靠性和延长网络寿命。本发明采用数据流量分散机制,通过增加基站sink附近的直接连通基站的路径数量来提高网络的可靠性;采用分区形状选择机制,通过选择较“胖”的分区作为中继分区,显著增强网络抵御二次攻击的能力,即显著提高网络的可靠性;采用流量负载均衡机制,在离基站sink较远的区域选择负载较小的分区作为中继分区,能均衡各条路径的流量负载。本发明可广泛应用于无线传感器网络领域。

Description

一种无线传感器网络的连通恢复方法、系统、装置及介质
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的连通恢复方法、系统、装置及介质。
背景技术
无线传感器网络是由大量低成本、自主互联、小尺寸的传感器节点组成的,通过无线通信方式形成的一个自组织网络。无线传感器网络是物联网的重要组成部分,已经广泛应用于环境监测、农业生产、国防军事、智能制造等诸多领域,受到工业界和学术界的广泛关注。
在许多应用中,无线传感器网络分布在恶劣环境下,例如原始森林和战争场面。在这种环境中,网络容易收到外界破坏。当一部分节点遭到破坏后,另一部分节点将失去连通性,即这部分节点的数据无法传送到基站。因此,在恶劣环境下如何实现网络连通是一个急需解决的重要问题,直接决定网络的生存性。
无线传感器网络的连通恢复,可以采用静态节点和动态节点两种方式。采用静态节点时,部署成本较低,但网络的可靠性不高,因为节点容易再次遭到破坏。采用动态节点时,网络可靠性较高,动态节点遭到破坏的可能性较小,但动态节点的成本开销较大。
无论采用静态节点还是动态节点,已有连通恢复方法主要考虑连通代价,即寻找路径长度最小的连通方式。其次,考虑到节点的能量优先,连通恢复需要考虑能量均衡问题。然而,在恶劣环境下,即使网络恢复了连通,也可能再次遭到外界破坏。因此,连通恢复需要增强抵御外界破坏的能力。
发明内容
为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一,本发明的目的在于提供一种无线传感器网络的连通恢复方法、系统、装置及介质。
本发明所采用的技术方案是:
一种无线传感器网络的连通恢复方法,包括以下步骤:
在基站近处执行数据流量分散机制,增强网络可靠性和均衡负载分布;
在基站中等距离处执行分区形状选择机制,增强网络可靠性和减少连通代价;
在基站远处执行流量负载均衡机制,增强网络可靠性和延长网络寿命。
进一步,所述执行数据流量分散机制,增强网络可靠性和均衡负载分布,包括:
确定近距离分区组AI,所述近距离分区组AI包括孤立分区和非孤立分区;
确定所述近距离分区组AI中各所述孤立分区的处理顺序;
根据顺序为所述近距离分区组AI中各孤立分区选择合适的中继分区;
所述孤立分区δu满足:Dsinku)≤D1
其中,Dsinku)是孤立分区到基站sink的最小欧几里得距离。
进一步,所述孤立分区连接到基站sink或非孤立分区;
所述为所述近距离分区组AI中各孤立分区选择合适的中继分区,包括:
基于偏好函数对所述孤立分区进行连通恢复;
若偏好函数f1u)≤0,则所述孤立分区偏向于连接基站sink;
若偏好函数f1u)>0,则所述孤立分区偏向于连接非孤立分区;
所述偏好函数的表达式为:
f1u)=α1×Dsinku)-α2×Dsegmu)
其中,α1和α2分别表示基站偏好程度和非孤立分区偏好程度,满足α1∈(0,1)、α2∈(0,1)及α12
进一步,所述执行分区形状选择机制,增强网络可靠性和减少连通代价,包括:
确定中距离分区组AII;所述中距离分区组AII包括t个孤立分区,表示为AII={δ12,···,δt};
确定所述中距离分区组AII中各孤立分区的处理顺序;
根据顺序为所述中距离分区组AII中各孤立分区选择合适的中继分区;
其中,每个孤立分区δu满足:D1<Dsinku)≤D2
Dsinku)是分区δu到基站sink的最小欧几里得距离,两个常数D1和D2满足0<D1<D2
进一步,所述为所述中距离分区组AII中各孤立分区选择合适的中继分区,包括:
对于任意分区δu,定义最大间隔长度Lmaxu)为:
Lmaxu)=max(xmax-xmin+τ,ymax-ymin+τ)
其中,xmax和xmin分别是分区δu的网格最大横坐标值和最小横坐标值,ymax和ymin分别是分区δu的网格最大纵坐标值和最小纵坐标值,τ是网络中网格的单位长度;
对于任意分区δu,定义理想网格数T(δu)为边长为Lmaxu)的正方形区域的总网格数,即:
Figure BDA0002911874670000021
对于任意分区δu,饱满度Θ(δu)为:
Figure BDA0002911874670000022
其中,其中N(δu)是分区δu包含的网格数,T(δu)是分区δu的理想网格数;
获取候选区,根据第一评估函数获取最大评估函数f2v)对应的候选分区作为中继分区;所述第一评估函数的表达式为:
Figure BDA0002911874670000031
其中,D(δu,δv)是两个分区δu和δv的两个网格之间的最小距离,Dm是网络中任意两个网格之间的理论最大距离,即网络的对角线长度;β1和β2分别是分区的饱满度和连接距离的权重。
进一步,所述执行流量负载均衡机制,增强网络可靠性和延长网络寿命,包括:
确定远距离分区组AIII,所述远距离分区组AIII包括w个非孤立分区,表示为AIII={δ1,δ2,...,δw};
确定远距离分区组AIII的每个孤立分区的处理顺序;
根据顺序为所述远距离分区组AIII中的各孤立分区选择合适的中继分区;
其中,每个孤立分区δu满足:D2<Dsinku)≤Dmax
Dsinku)是孤立分区δu到基站sink的最小欧几里得距离,常数Dmax是网络中到基站sink的最大距离。
进一步,所述为所述远距离分区组AIII中的各孤立分区选择合适的中继分区,包括:
获取候选区,根据第二评估函数获取最大评估函数f3v)对应的候选分区作为中继分区;所述第二评估函数的表达式为:
Figure BDA0002911874670000032
其中,是分区δv的饱满度,T(λt)是分区δv所属路径分区λt的流量负载,n是网络的传感器节点总数,
Figure BDA0002911874670000033
是每个传感器节点的数据生成速度;常数γ1和γ2分别代表饱满度和负载均衡的权重。
本发明所采用的另一技术方案是:
一种无线传感器网络的连通恢复系统,该系统包括:
第一执行模块,用于执行数据流量分散机制,增强网络可靠性和均衡负载分布;
第二执行模块,用于执行分区形状选择机制,增强网络可靠性和减少连通代价;
第三执行模块,用于执行流量负载均衡机制,增强网络可靠性和延长网络寿命。
本发明所采用的另一技术方案是:
一种无线传感器网络的连通恢复装置,该装置包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本发明所采用的另一技术方案是:
一种存储介质,其中存储有处理器可执行的指令,所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
本发明的有益效果是:本发明采用数据流量分散机制,通过增加基站sink附近的直接连通基站的路径数量来提高网络的可靠性;采用分区形状选择机制,通过选择较“胖”的分区作为中继分区,显著增强网络抵御二次攻击的能力,即显著提高网络的可靠性;采用流量负载均衡机制,在离基站sink较远的区域选择负载较小的分区作为中继分区,能均衡各条路径的流量负载。本发明不需要在网络所有区域执行该操作,只需在网络外围区域执行该操作,实现更简单,实现成本更低,且负载均衡效果更佳。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或者现有技术中的技术方案,下面对本发明实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍,应当理解的是,下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例,对于本领域的技术人员而言,在无需付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获取到其他附图。
图1是本发明实施例中一种无线传感器网络的连通恢复方法的步骤流程图;
图2是本发明实施例中网络模型的示意图;
图3是本发明实施例中数据流量分散机制示意图;
图4是本发明实施例中分区形状选择机制示意图;
图5是本发明实施例中流量负载均衡机制示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号,其仅为了便于阐述说明而设置,对步骤之间的顺序不做任何限定,实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
在本发明的描述中,需要理解的是,涉及到方位描述,例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,若干的含义是一个或者多个,多个的含义是两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中,除非另有明确的限定,设置、安装、连接等词语应做广义理解,所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
本实施例提供一种无线传感器网络的连通恢复方法,该方法在基站近处实现流量分散,在基站中等距离选择健壮度高的中继分区,在基站远处实现流量负载均衡;保证较小连通代价下,增强网络可靠性和延长网络寿命。该方法包括以下步骤:
S1、在基站近处执行数据流量分散机制,增强网络可靠性和均衡负载分布。
数据流量分散机制,根据孤立分区到基站的距离确定近距离分区组AI并为近距离分区组AI的每个孤立分区选择合适的中继分区,使得AI的分区尽可能直连基站。步骤S1的具体过程为:
S1.1、确定近距离分区组AI
如图2所示,将网络划分为k×k个大小相同的网格,无线传感器网络的任意孤立分区位于一个或多个网格上。
定义近距离分区组为包括k个孤立分区的集合,其表示为AI={δ1,δ2,...,δk},任意孤立分区δu都满足:
Dsinku)≤D1
其中Dsinku)是该分区到基站sink的最小欧几里得距离,常数D1满足D1>0。
S1.2、确定近距离分区组AI各成员的处理顺序。
每个孤立分区依次连接到基站sink或非孤立分区。处理孤立分区的顺序基于孤立分区到基站sink的距离Dsinku),并且根据该距离从小到大的顺序处理。
S1.3、为近距离分区组各孤立分区选择合适的中继分区。
我们仅对近距离分区组AI中的孤立分区执行步骤S1。
在此步骤中,孤立分区的连通恢复基于以下偏好函数:
f1u)=α1×Dsinku)-α2×Dsegmu)
其中α1和α2分别表示基站偏好程度和非孤立分区偏好程度,他们满足α1∈(0,1)、α2∈(0,1)和α12
两个参数α1和α2根据用户需求来设置。如果用户更关注网络的健壮性而不是连接成本,则α1较大而α2较小,反之亦然。需要注意的是,对于任意孤立分区δu,在相同条件下直接连接到基站sink的概率都大于连接到非孤立分区的概率。
对于任意孤立的分区δuu∈AI),如果偏好函数f1u)≤0,则该分区偏向于连接基站,故选择使δu与基站sink连接距离最短的网格对(ξij)来恢复连通。
如果偏好函数f1u)>0,则该分区偏向于连接非孤立分区,故选择使δu与其他非孤立分区连接距离最短的网格对(ξij)来恢复连通。
本实施例中的数据流量分散机制如图3所示,其中有四个孤立分区δ1,δ2,δ3和δ4。在传统方法中,连接成本是主要考虑因素,并且只有一条最后一跳路径,即从分区δ2到基站sink的路由,如图3(a)所示。如果分区δ2附近的区域第二次遭受破坏,则无法将所有收集的数据传递到基站sink。但是,当实现数据流量分散机制时,如图3(b)所示,存在三个最后一跳路径。如果δ2分区附近的区域再次被破坏,数据仍然可以通过其他两条路径传输到基站sink。
S2、在基站中等距离处执行分区形状选择机制,增强网络可靠性和减少连通代价。
分区形状选择机制,根据孤立分区到基站的距离确定中距离分区组AII并为中距离分区组AII的每个孤立分区选择合适的中继分区,使得网络可靠性更强。步骤S2的具体过程为:
S2.1、确定中距离分区组AII
定义中距离分区组为由t个分区组成的集合,表示为AII={δ12,···,δt},任意分区δu都满足
D1<Dsinku)≤D2
其中Dsinku)是该分区到基站sink的最小欧几里得距离,两个常数D1和D2满足0<D1<D2
S2.2、确定中距离分区组AII各成员的处理顺序。
处理孤立分区的顺序基于孤立分区到基站sink的距离Dsinku),并且根据该距离从小到大的顺序处理。
S2.3、为中距离分区组各孤立分区选择合适的中继分区。
先给出一些必要的定义。
对于任意分区δu,定义最大间隔长度Lmaxu)为
Lmaxu)=max(xmax-xmin+τ,ymax-ymin+τ)
其中xmax和xmin分别是分区δu的网格最大横坐标值和最小横坐标值,ymax和ymin分别是该分区的网格最大纵坐标值和最小纵坐标值,τ是网络中网格的单位长度。
对于任意分区δu,定义理想网格数T(δu)为边长为Lmaxu)的正方形区域的总网格数,即
Figure BDA0002911874670000071
其中,τ是网络中网格的单位长度。
对于任意分区δu,定义饱满度Θ(δu)为
Figure BDA0002911874670000072
其中N(δu)是分区δu包含的网格数,T(δu)是该分区的理想网格数。因此,任意分区δu的饱满度都满足Θ(δu)∈(0,1]。
我们仅对中距离分区组AII执行步骤S2。
在此步骤中,对于任意分区δu,其中继分区δv由以下评估函数确定:
Figure BDA0002911874670000073
其中,D(δuv)是两个分区δu和δv的两个网格之间的最小距离,Dm是网络中任意两个网格之间的理论最大距离,即网络的对角线长度。此外,两个常数β1和β2分别是分区的饱满度和连接距离的权重,它们分别满足β1∈(0,1)、β2∈(0,1)和β12=1。
同样,两个系数β1和β2根据用户需求设置。如果用户更关注网络健壮性而不是连通成本,则β1较大而β2较小,反之亦然。
在步骤S2中,我们选择具有最大评估函数f2v)的候选分区δv为中继分区。
本实施例中的分区形状选择机制如图4所示,其中有一个孤立分区δu和两个个候选中继分区δ5与δ6。在传统方法中,连接成本是主要考虑因素,即孤立分区δu选择路径较短的中继分区δ5,如图4(a)所示。然而,候选中继分区δ5的饱满度更低,其内部的区域更容易因二次破坏而使网络再次分割。相反,候选中继分区δ6的饱满度更高,其内部的区域抵御二次破坏的能力更强。因此,本发明选择饱满度更高的候选中继分区δ6作为孤立分区δu的中继分区,如图4(b)所示。
S3、在基站远处执行流量负载均衡机制,增强网络可靠性和延长网络寿命。
流量负载均衡机制,根据孤立分区到基站的距离确定远距离分区组AIII并为远距离分区组AIII的每个孤立分区选择合适的中继分区,使得网络流量负载均衡。步骤S3的具体过程为:
S3.1、确定远距离分区组AIII
定义远距离分区组为包括w个孤立分区的集合,且将其表示为AIII={δ1,δ2,...,δw},并且任意孤立分区δu都满足:
D2<Dsinku)≤Dmax
其中Dsinku)是该分区到基站sink的最小欧几里得距离,常数Dmax是到网络中到基站sink的最大距离。
S3.2、确定远距离分区组AIII的每个成员的处理顺序。
对于远距离分区组AIII={δ1,δ2,...,δw},根据分区到基站sink的最小距离Dsinku)进行排序,并按照从小到大的顺序处理。
S3.3、为远距离分区组的每个孤立分区选择合适的中继分区。
我们先引入流量负载T(λt)的概念。
如果任意分区δu直接连接到基站sink,则该分区及其所有孩子构成一组路径分区集合,表示为λt
路径分区集合λt的每个成员的数据将被传递到相同的最终中继分区δu。如果任意孤立分区δu连接到另一个非孤立分区δv,则分区δu将成为分区δv所属的路径分区集合的新成员。
当实现分区δu的连通恢复时,需要更新其路径分区的流量负载。对于任意路径分区集合λt,其流量负载T(λt)为:
Figure BDA0002911874670000081
其中N(δu)是分区δu的网格数,
Figure BDA0002911874670000082
是网络中每个节点的数据生成速度。
我们仅对远距离分区组AIII的孤立分区执行步骤S3。
在步骤S3,选择部分非孤立分区作为候选中继。对于任意孤立分区δu,最近的若干个非孤立分区都是其候选中继分区,其中最终的中继分区δv由以下评估函数f3确定:
Figure BDA0002911874670000083
其中Θ(δv)是分区δv的饱满度,T(λt)是δv所属路径分区λt的流量负载,n是网络的传感器节点总数,
Figure BDA0002911874670000084
是每个传感器节点的数据生成速度。
此外,两个常数γ1和γ2分别代表饱满度和负载均衡的权重,它们分别满足γ1∈(0,1)、γ2∈(0,1)和γ12=1。同样,两个参数γ1和γ2根据用户的需求设置。如果用户更关注网络的稳健性而不是网络寿命,则γ1较大,而γ2较小,反之亦然。
在步骤S3中,选择具有最大评估函数f3的候选分区作为中继分区。
显然,远距离分区组AIII的孤立分区选择具有较大饱满度和较小流量负载的中继分区。我们仅对远距离分区组AIII的孤立分区执行步骤S3,这是因为在其他区域执行该步骤意义不大。即使在其他区域实现负载均衡,在该区域可能会无法最终实现负载均衡。例如,其他区域的孤立分区实现负载均衡的情况下,该区域只有一个孤立分区,那么无论连接到哪条路径,都将破坏之前的负载均衡状况。
在本实施例中,流量负载均衡机制如图5所示。孤立分区δu具有三个中继路径候选,包括λ1,λ2和λ3。传统方法主要考虑连接成本,因此分区δu选择路径较短的中继路径λ2,如图5(a)所示。但是,中继路径λ3的流量负载要比其他路径少得多,因此本发明中的孤立分区δu选择中继路径λ3实现连通恢复,如图5(b)所示。
综上所述,本实施例与现有技术相比,具有如下优点和有益效果:
(1)本实施例提出数据流量分散机制,通过增加基站sink附近的直接连通基站的路径数量来提高网络的可靠性。与现有技术比较,本发明不需要部署更多的节点,实现更简单,实现成本更低,能带来更好的经济效果。
(2)本实施例提出分区形状选择机制,通过选择较“胖”的分区作为中继分区,显著增强网络抵御二次攻击的能力,即显著提高网络的可靠性。与现有技术比较,本发明不仅考虑网络现有状况,而且考虑未来网络破坏状况,使网络具有更高的可靠性。
(3)本实施例提出流量负载均衡机制,在离基站sink较远的区域选择负载较小的分区作为中继分区,能均衡各条路径的流量负载。与现有技术比较,本发明不需要在网络所有区域执行该操作,只需在网络外围区域执行该操作,实现更简单,实现成本更低,且负载均衡效果更佳。
本实施例还提供一种无线传感器网络的连通恢复系统,该系统包括:
第一执行模块,用于执行数据流量分散机制,增强网络可靠性和均衡负载分布;
第二执行模块,用于执行分区形状选择机制,增强网络可靠性和减少连通代价;
第三执行模块,用于执行流量负载均衡机制,增强网络可靠性和延长网络寿命。
本实施例的一种无线传感器网络的连通恢复系统,可执行本发明方法实施例所提供的一种无线传感器网络的连通恢复方法,可执行方法实施例的任意组合实施步骤,具备该方法相应的功能和有益效果。
本实施例还提供一种无线传感器网络的连通恢复装置,该装置包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本实施例的一种无线传感器网络的连通恢复装置,可执行本发明方法实施例所提供的一种无线传感器网络的连通恢复方法,可执行方法实施例的任意组合实施步骤,具备该方法相应的功能和有益效果。
本申请实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行图1所示的方法。
本实施例还提供了一种存储介质,存储有可执行本发明方法实施例所提供的一种无线传感器网络的连通恢复方法的指令或程序,当运行该指令或程序时,可执行方法实施例的任意组合实施步骤,具备该方法相应的功能和有益效果。
在一些可选择的实施例中,在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如,取决于所涉及的功能/操作,连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外,在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供,目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的,其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
此外,虽然在功能性模块的背景下描述了本发明,但应当理解的是,除非另有相反说明,所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中,或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是,有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说,考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下,在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此,本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是,所公开的特定概念仅仅是说明性的,并不意在限制本发明的范围,本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的上述描述中,参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施方式,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明并不限于上述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种无线传感器网络的连通恢复方法,其特征在于,包括以下步骤:
执行数据流量分散机制,增强网络可靠性和均衡负载分布;
执行分区形状选择机制,增强网络可靠性和减少连通代价;
执行流量负载均衡机制,增强网络可靠性和延长网络寿命。
2.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络的连通恢复方法,其特征在于,所述执行数据流量分散机制,增强网络可靠性和均衡负载分布,包括:
确定近距离分区组AI,所述近距离分区组AI包括孤立分区和非孤立分区;
确定所述近距离分区组AI中各所述孤立分区的处理顺序;
根据顺序为所述近距离分区组AI中各孤立分区选择合适的中继分区;
所述孤立分区δu满足:Dsinku)≤D1
其中,Dsinku)是孤立分区到基站sink的最小欧几里得距离。
3.根据权利要求2所述的一种无线传感器网络的连通恢复方法,其特征在于,所述孤立分区连接到基站sink或非孤立分区;
所述为所述近距离分区组AI中各孤立分区选择合适的中继分区,包括:
基于偏好函数对所述孤立分区进行连通恢复;
若偏好函数f1u)≤0,则所述孤立分区偏向于连接基站sink;
若偏好函数f1u)>0,则所述孤立分区偏向于连接非孤立分区;
所述偏好函数的表达式为:
f1u)=α1×Dsinku)-α2×Dsegmu)
其中,α1和α2分别表示基站偏好程度和非孤立分区偏好程度,满足α1∈(0,1)、α2∈(0,1)及α1<α2
4.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络的连通恢复方法,其特征在于,所述执行分区形状选择机制,增强网络可靠性和减少连通代价,包括:
确定中距离分区组AII;所述中距离分区组AII包括t个孤立分区,表示为AII={δ1,δ2,…,δt};
确定所述中距离分区组AII中各孤立分区的处理顺序;
根据顺序为所述中距离分区组AII中各孤立分区选择合适的中继分区;
其中,每个孤立分区δu满足:D1<Dsinku)≤D2
Dsinku)是分区δu到基站sink的最小欧几里得距离,两个常数D1和D2满足0<D1<D2
5.根据权利要求4所述的一种无线传感器网络的连通恢复方法,其特征在于,所述为所述中距离分区组AII中各孤立分区选择合适的中继分区,包括:
对于任意分区δu,定义最大间隔长度Lmaxu)为:
Lmaxu)=max(xmax-xmin+τ,ymax-ymin+τ)
其中,xmax和xmin分别是分区δu的网格最大横坐标值和最小横坐标值,ymax和ymin分别是分区δu的网格最大纵坐标值和最小纵坐标值,τ是网络中网格的单位长度;
对于任意分区δu,定义理想网格数T(δu)为边长为Lmaxu)的正方形区域的总网格数,即:
Figure FDA0002911874660000021
对于任意分区δu,饱满度Θ(δu)为:
Figure FDA0002911874660000022
其中,其中N(δu)是分区δu包含的网格数,T(δu)是分区δu的理想网格数;
获取候选区,根据第一评估函数获取最大评估函数f2v)对应的候选分区作为中继分区;所述第一评估函数的表达式为:
Figure FDA0002911874660000023
其中,D(δu,δv)是两个分区δu和δv的两个网格之间的最小距离,Dm是网络中任意两个网格之间的理论最大距离,即网络的对角线长度;β1和β2分别是分区的饱满度和连接距离的权重。
6.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络的连通恢复方法,其特征在于,所述执行流量负载均衡机制,增强网络可靠性和延长网络寿命,包括:
确定远距离分区组AIII,所述远距离分区组AIII包括w个孤立分区,表示为AIII={δ1,δ2,...,δw};
确定远距离分区组AIII的每个孤立分区的处理顺序;
根据顺序为所述远距离分区组AIII中的各孤立分区选择合适的中继分区;
其中,每个孤立分区δu满足:D2<Dsinku)≤Dmax
Dsinku)是孤立分区δu到基站sink的最小欧几里得距离,常数Dmax是网络中到基站sink的最大距离。
7.根据权利要求6所述的一种无线传感器网络的连通恢复方法,其特征在于,所述为所述远距离分区组AIII中的各孤立分区选择合适的中继分区,包括:
获取候选区,根据第二评估函数获取最大评估函数f3v)对应的候选分区作为中继分区;
所述第二评估函数的表达式为:
Figure FDA0002911874660000024
其中,是分区δv的饱满度,T(λt)是分区δv所属路径分区λt的流量负载,n是网络的传感器节点总数,
Figure FDA0002911874660000031
是每个传感器节点的数据生成速度;常数γ1和γ2分别代表饱满度和负载均衡的权重。
8.一种无线传感器网络的连通恢复系统,其特征在于,该系统包括:
第一执行模块,用于执行数据流量分散机制,增强网络可靠性和均衡负载分布;
第二执行模块,用于执行分区形状选择机制,增强网络可靠性和减少连通代价;
第三执行模块,用于执行流量负载均衡机制,增强网络可靠性和延长网络寿命。
9.一种无线传感器网络的连通恢复装置,其特征在于,该装置包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现权利要求1-7任一项所述的一种无线传感器网络的连通恢复方法。
10.一种存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,其特征在于,所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述方法。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102244658A (zh) * 2011-06-28 2011-11-16 南京工业大学 基于散列链的无线传感器网络分区式动态安全路由方法
CN105634823A (zh) * 2016-01-18 2016-06-01 河南科技大学 一种基于多路由配置的数据中心网络故障恢复方法
CN106658603A (zh) * 2016-11-17 2017-05-10 天津大学 一种负载均衡的无线传感器网络路由节能方法
CN106686758A (zh) * 2016-12-28 2017-05-17 上海海事大学 一种无线传感网络连通性恢复方法
CN107708170A (zh) * 2017-09-27 2018-02-16 湖北科技学院 一种基于四边形斯坦纳树的网络避障、连通、恢复方法
CN110087208A (zh) * 2019-05-21 2019-08-02 昆明理工大学 一种基于斯坦纳树和凸多边形的wsn分区双连通恢复方法
CN111314987A (zh) * 2020-02-26 2020-06-19 国网陕西省电力公司电力科学研究院 一种面向智能电网的无线传感器网络及其分簇算法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102244658A (zh) * 2011-06-28 2011-11-16 南京工业大学 基于散列链的无线传感器网络分区式动态安全路由方法
CN105634823A (zh) * 2016-01-18 2016-06-01 河南科技大学 一种基于多路由配置的数据中心网络故障恢复方法
CN106658603A (zh) * 2016-11-17 2017-05-10 天津大学 一种负载均衡的无线传感器网络路由节能方法
CN106686758A (zh) * 2016-12-28 2017-05-17 上海海事大学 一种无线传感网络连通性恢复方法
CN107708170A (zh) * 2017-09-27 2018-02-16 湖北科技学院 一种基于四边形斯坦纳树的网络避障、连通、恢复方法
CN110087208A (zh) * 2019-05-21 2019-08-02 昆明理工大学 一种基于斯坦纳树和凸多边形的wsn分区双连通恢复方法
CN111314987A (zh) * 2020-02-26 2020-06-19 国网陕西省电力公司电力科学研究院 一种面向智能电网的无线传感器网络及其分簇算法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张佩玉: "无线传感器网络的节点部署和连通恢复方法", 《信息科技辑》 *
秦宁宁等: "基于三角形斯坦纳树的分区连通性恢复算法", 《传感技术学报》 *
马桂真等: "移动无线传感器网络连通性自主恢复算法", 《传感器与微系统》 *

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