本發(fā)明涉及無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方法及裝置。
背景技術(shù):
異構(gòu)性是無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本特征。而異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)集多媒體數(shù)據(jù)以及單一的標(biāo)量數(shù)據(jù)的感知、采集、處理及傳輸功能于一體,其被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,例如:環(huán)境監(jiān)測(cè)、視頻及安全監(jiān)控、交通管理和工業(yè)控制等。
傳感器節(jié)點(diǎn)部署是異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一個(gè)基本問(wèn)題?,F(xiàn)有的傳感器節(jié)點(diǎn)部署方案根據(jù)應(yīng)用時(shí)間可以分為靜態(tài)部署方案和動(dòng)態(tài)部署方案。靜態(tài)部署方案由網(wǎng)絡(luò)啟動(dòng)時(shí)間決定,只在網(wǎng)絡(luò)初始化時(shí)計(jì)算一次節(jié)點(diǎn)位置,沒(méi)有考慮到節(jié)點(diǎn)發(fā)生移動(dòng)或網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化的情況。動(dòng)態(tài)部署方案則需要周期性地檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和性能以及分析節(jié)點(diǎn)周?chē)赡軙?huì)出現(xiàn)的各種情況,這樣便加劇了節(jié)點(diǎn)的能量消耗。因此設(shè)計(jì)能量有效并具有最佳連通性能的網(wǎng)絡(luò)部署方案是異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的關(guān)鍵問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
本發(fā)明提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方法及裝置,旨在 有效減小節(jié)點(diǎn)的能量消耗以及提高傳感器網(wǎng)絡(luò)的連通性能。
第一方面,本發(fā)明實(shí)施例提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方法,包括:
根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)區(qū)域大小和感知范圍計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;
使用環(huán)繞距離模型,計(jì)算在所述監(jiān)測(cè)區(qū)域大小和感知范圍內(nèi)傳感器網(wǎng)絡(luò)是否滿足連通特性要求,如果不滿足連通特性要求,則調(diào)整所述傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;
根據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)位置和所述傳感器節(jié)點(diǎn)位置建立概率感知模型,并根據(jù)所述概率感知模型計(jì)算各所述傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)所述匯聚節(jié)點(diǎn)的感知概率;
對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序,選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點(diǎn)與所述匯聚節(jié)點(diǎn)建立連接;
對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)之間的鏈路進(jìn)行排序,按照感知概率刪除排列靠后的預(yù)設(shè)數(shù)量的鏈路。
優(yōu)選地,所述對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序的步驟包括:
按照計(jì)算模型計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)的競(jìng)標(biāo)價(jià),然后根據(jù)各傳感器節(jié)點(diǎn)的競(jìng)標(biāo)價(jià)對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序,其中,所述競(jìng)標(biāo)價(jià)的計(jì)算模型為:
其中,i為新加入節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn);α≥0,β≥0,λ≥0,η≥0,α+β+λ+η=1;Eri為節(jié)點(diǎn)i的剩余能量,Eavi為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量;di為新加入節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)i的距離;為節(jié)點(diǎn)i的能量補(bǔ)充速率, 為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均能量補(bǔ)充速率;為節(jié)點(diǎn)i的感知概率,為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均感知概率。
優(yōu)選地,所述概率感知模型為:
其中,r為傳感器節(jié)點(diǎn)的感知范圍;re是傳感器節(jié)點(diǎn)不確定監(jiān)測(cè)能力的度量;參數(shù)β=d(v,x)-(r-re);μ和φ用于衡量目標(biāo)點(diǎn)x與節(jié)點(diǎn)v之間的距離落在某個(gè)范圍之內(nèi)時(shí),節(jié)點(diǎn)v對(duì)在目標(biāo)點(diǎn)x發(fā)生事件的監(jiān)測(cè)概率。
優(yōu)選地,所述傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量通過(guò)以下計(jì)算模型計(jì)算得到:
P(dmin≥1)=exp(-n·P)
其中,dmin表示最小節(jié)點(diǎn)度。
優(yōu)選地,所述環(huán)繞距離模型為:
其中,即為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的歐氏距離;xmax,ymax分別為當(dāng)直角坐標(biāo)系原點(diǎn)在區(qū)域中心時(shí),區(qū)域邊界橫、縱坐標(biāo)的最大值。
第二方面,本發(fā)明實(shí)施例提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署裝置,應(yīng)用于計(jì)算終端,所述裝置包括:
數(shù)量計(jì)算單元,用于根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)區(qū)域大小和感知范圍計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;
數(shù)量調(diào)整單元,用于使用環(huán)繞距離模型,計(jì)算在所述監(jiān)測(cè)區(qū)域大小和感知范圍內(nèi)傳感器網(wǎng)絡(luò)是否滿足連通特性要求,如果不滿足連通特性要求,則調(diào)整所述傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;
感知概率計(jì)算單元,用于根據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)位置和所述傳感器節(jié)點(diǎn)位置建立概率感知模型,并根據(jù)所述概率感知模型計(jì)算各所述傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)所述匯聚節(jié)點(diǎn)的感知概率;
鏈路建立單元,用于對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序,選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點(diǎn)與所述匯聚節(jié)點(diǎn)建立連接;
鏈路刪除單元,用于對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)之間的鏈路進(jìn)行排序,按照感知概率刪除排列靠后的預(yù)設(shè)數(shù)量的鏈路。
優(yōu)選地,所述鏈路建立單元按照計(jì)算模型計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)的競(jìng)標(biāo)價(jià),然后根據(jù)各傳感器節(jié)點(diǎn)的競(jìng)標(biāo)價(jià)對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序,其中,所述競(jìng)標(biāo)價(jià)的計(jì)算模型為:
其中,i為新加入節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn);α≥0,β≥0,λ≥0,η≥0,α+β+λ+η=1;Eri為節(jié)點(diǎn)i的剩余能量,Eavi為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量;di為新加入節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)i的距離;為節(jié)點(diǎn)i的能量補(bǔ)充速率, 為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均能量補(bǔ)充速率;為節(jié)點(diǎn)i的感知概率,為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均感知概率。
優(yōu)選地,所述概率感知模型為:
其中,r為傳感器節(jié)點(diǎn)的感知范圍;re是傳感器節(jié)點(diǎn)不確定監(jiān)測(cè)能力的度量;參數(shù)β=d(v,x)-(r-re);μ和φ用于衡量目標(biāo)點(diǎn)x與節(jié)點(diǎn)v之間的距離落在某個(gè)范圍之內(nèi)時(shí),節(jié)點(diǎn)v對(duì)在目標(biāo)點(diǎn)x發(fā)生事件的監(jiān)測(cè)概率。
優(yōu)選地,所述傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量通過(guò)以下計(jì)算模型計(jì)算得到:
P(dmin≥1)=exp(-n·P)
其中,dmin表示最小節(jié)點(diǎn)度。
優(yōu)選地,所述環(huán)繞距離模型為:
其中,即為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的歐氏距離;xmax,ymax分別為當(dāng)直角坐標(biāo)系原點(diǎn)在區(qū)域中心時(shí),區(qū)域邊界橫、 縱坐標(biāo)的最大值。
本發(fā)明實(shí)施例提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方法及裝置,通過(guò)使用環(huán)繞距離模型,計(jì)算傳感器網(wǎng)絡(luò)是否滿足連通特性要求,以調(diào)整傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;建立概率感知模型計(jì)算各傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)匯聚節(jié)點(diǎn)的感知概率;并對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)和傳感器之間的鏈路進(jìn)行排序,選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點(diǎn)與匯聚節(jié)點(diǎn)建立連接以及按照感知概率刪除排列靠后的預(yù)設(shè)數(shù)量的鏈路。如此能夠有效減小節(jié)點(diǎn)的能量消耗以及提高傳感器網(wǎng)絡(luò)的連通性能。
附圖說(shuō)明
為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案,下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹,應(yīng)當(dāng)理解,以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實(shí)施例,因此不應(yīng)該看作是對(duì)范圍的限定,對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講,在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下,還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。
圖1是本發(fā)明實(shí)施方式提供一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖。
圖2是本發(fā)明實(shí)施方式提供的一種傳感器節(jié)點(diǎn)的組成框圖。
圖3是本發(fā)明實(shí)施方式提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方法的流程圖。
圖4是本發(fā)明實(shí)施方式提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的邊界效應(yīng)示意圖。
圖5是本發(fā)明實(shí)施方式提供的一種計(jì)算異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的連通特性的仿真圖。
圖6是本發(fā)明實(shí)施方式提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
圖中標(biāo)記分別為:
傳感器節(jié)點(diǎn)100,匯聚節(jié)點(diǎn)200,監(jiān)測(cè)中心300,異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署裝置400;
傳感單元101,處理單元102,無(wú)線收發(fā)單元103;
數(shù)量計(jì)算單元401,數(shù)量調(diào)整單元402,感知概率計(jì)算單元403,聯(lián)絡(luò)建立單元404,鏈路刪除單元405。
具體實(shí)施方式
為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚,下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例,而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
應(yīng)注意到:相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類(lèi)似項(xiàng),因此,一旦某一項(xiàng)在一個(gè)附圖中被定義,則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。
如圖1所示,異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)可以包括傳感器節(jié)點(diǎn)100、匯聚節(jié)點(diǎn)200和監(jiān)測(cè)中心300等。所述傳感器節(jié)點(diǎn)100包括產(chǎn)生多媒體數(shù)據(jù)的多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)和生成標(biāo)量數(shù)據(jù)的標(biāo)量傳感器節(jié)點(diǎn)。所述多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)包括視頻節(jié)點(diǎn)、音頻節(jié)點(diǎn)和圖像節(jié)點(diǎn)等。所述標(biāo)量傳感器節(jié)點(diǎn)包括溫度節(jié)點(diǎn)、濕度節(jié)點(diǎn)和壓力節(jié)點(diǎn)等。所述多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)和標(biāo)量傳感器節(jié)點(diǎn)被分散部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi),主要負(fù)責(zé)完成多媒體信息和標(biāo)量信息的采集任務(wù)。所述多媒體信息和標(biāo)量信息最終被傳遞到匯聚節(jié)點(diǎn)200,并通過(guò)因特網(wǎng)或者通信衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)最終到達(dá)監(jiān)測(cè)中心300。
如圖2所示,所述傳感器節(jié)點(diǎn)100包括傳感單元101、處理單元102和無(wú)線收發(fā)單元103。所述傳感單元101連接于所述處理單元102,所述處理單元102連接于所述無(wú)線收發(fā)單元103??蛇x地,所述傳感單元101可以包括傳感器和模數(shù)轉(zhuǎn)換器。所述處理單元102可以包括處理器和存儲(chǔ)器。所述無(wú)線收發(fā)單元103包括收發(fā)器、MAC接入器和網(wǎng)絡(luò)傳輸器。其工作過(guò)程是:所述傳感器采集周?chē)亩嗝襟w數(shù)據(jù)和標(biāo)量數(shù)據(jù),并通過(guò)所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換后發(fā)送給所述處理器進(jìn)行處理,所述處理器將處理后的結(jié)果發(fā)送給所述存儲(chǔ)器進(jìn)行存儲(chǔ)以及發(fā)送給所述收發(fā)器,所述收發(fā)器將接收到的結(jié)果通過(guò)所述MAC接入器和網(wǎng)絡(luò)傳輸器轉(zhuǎn)發(fā)給所述匯聚節(jié)點(diǎn)200。最終通過(guò)因特網(wǎng)或者通信衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)最終到達(dá)監(jiān)測(cè)中心300。
本發(fā)明實(shí)施例提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方法,采用靜態(tài)部署和動(dòng)態(tài)調(diào)整相結(jié)合的方法,通過(guò)建立概率感知模型和考慮邊界效應(yīng)的環(huán)繞距離度量方法部署傳感器節(jié)點(diǎn)100的位置,構(gòu)成具有最佳連通特性和魯棒性的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。并在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中對(duì)部署 方案進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,以及根據(jù)節(jié)點(diǎn)的剩余能量和能量補(bǔ)充速率動(dòng)態(tài)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
如圖3所示,是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方法,包括以下步驟:
S101:根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)100的監(jiān)測(cè)區(qū)域大小和感知范圍計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)100的數(shù)量。
其中,如圖4所示,n個(gè)傳輸范圍為r0的傳感器節(jié)點(diǎn)100相互獨(dú)立地隨機(jī)分布在區(qū)域Α,傳感器節(jié)點(diǎn)100位置分布的概率密度函數(shù)為fx(x),且假設(shè)分布區(qū)域是半徑為a的圓形區(qū)域,其中A0(x)表示節(jié)點(diǎn)v的覆蓋范圍。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中任一給定的傳感器節(jié)點(diǎn)100v,其節(jié)點(diǎn)度的可能取值為{1,2,…,n},定義其為樣本空間SD。傳感器節(jié)點(diǎn)100v的度SD中的每一個(gè)值都對(duì)應(yīng)一定的概率。因此,任一給定傳感器節(jié)點(diǎn)100v的度是一離散型隨機(jī)變量,用D表示,首先計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)100度的離散概率分布P(D=d)及期望值E(D);并在此基礎(chǔ)上研究傳感器節(jié)點(diǎn)100的網(wǎng)絡(luò)部署方案。
當(dāng)所述傳感器節(jié)點(diǎn)100按照任意分布進(jìn)行部署時(shí),假設(shè)給定傳感器節(jié)點(diǎn)100v位置為x,而另一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)100v'以概率密度函數(shù)為fx(x')的任意概率分布隨機(jī)地落在區(qū)域Α中。如果傳感器節(jié)點(diǎn)100v'落在以x為圓心、r0為半徑的圓形區(qū)域中,則傳感器節(jié)點(diǎn)100v'即是v的鄰節(jié)點(diǎn)。傳感器節(jié)點(diǎn)100v'是傳感器節(jié)點(diǎn)100v的鄰節(jié)點(diǎn)的概率即是它落在區(qū)域A0(x)中的概率,則有
對(duì)于除v的每一傳感器節(jié)點(diǎn)100來(lái)說(shuō),都有“是v的鄰節(jié)點(diǎn)”及“不是v的鄰節(jié)點(diǎn)”兩種可能,分別用1,0表示,則此時(shí)樣本空間為Sv={0,1},且P(Sv=1)=P1(x),P(Sv=0)=1-P1(x)。對(duì)于有n個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)100的網(wǎng)絡(luò),傳感器節(jié)點(diǎn)100v的度為d概率即是在A0(x)區(qū)域內(nèi)有d個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)100的概率,可以用二項(xiàng)分布表示:
期望值
若P1(x)較小且n較大,二項(xiàng)分布可近似為泊松分布:
其中:
傳感器節(jié)點(diǎn)100v孤立的概率為區(qū)域A0(x)內(nèi)沒(méi)有其它節(jié)點(diǎn)的概率:
將二項(xiàng)分布近似為泊松分布,即P1(x)較小且n較大,則傳感器節(jié)點(diǎn)100v最多有d個(gè)鄰節(jié)點(diǎn)的概率可表示為
由于x可能位于區(qū)域Α中的任意一點(diǎn),其分布的概率密度函數(shù)為fx(x),則D的數(shù)學(xué)期望則是在所有可能位置的上述條件概率值的加權(quán)和:
一般情況下,要求網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)100至少有k個(gè)鄰節(jié)點(diǎn) 即所有傳感器節(jié)點(diǎn)100中最小節(jié)點(diǎn)度dmin需要滿足dmin≥k。假設(shè)各節(jié)點(diǎn)度是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的,則有dmin≥k(k≥1)的概率為
若P(D≤k-1)較小且n較大時(shí),上式可以近似用泊松分布表示為
進(jìn)而可以得到:
P(dmin≥1)=exp(-n·P(節(jié)點(diǎn)孤立))
即為要求網(wǎng)絡(luò)連通性滿足dmin≥k條件下的網(wǎng)絡(luò)部署方案。
當(dāng)所述傳感器節(jié)點(diǎn)100按照均勻分布進(jìn)行部署時(shí),此時(shí)節(jié)點(diǎn)分布的概率密度函數(shù)為
其中A=||A||=πa2,為一維有限區(qū)域的長(zhǎng)度或二維有限區(qū)域的面積。
則有
此時(shí)概率P1(x)僅取決于區(qū)域A與節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍A0(x)的相交區(qū)域的面積,可表示為A'0(x)=||A0(x)∩A||。位置與區(qū)域A邊界的距離不小于r0的節(jié)點(diǎn)稱為中間節(jié)點(diǎn),它們的傳輸覆蓋范圍因此節(jié)點(diǎn)度的期望值為位置與區(qū)域A邊界的距離小于r0的節(jié)點(diǎn)稱為邊緣節(jié)點(diǎn),它們的傳輸覆蓋范圍與區(qū)域A的相交區(qū)域的面積A'0(x)小于從而導(dǎo)致其節(jié)點(diǎn)度的期望值也小于因此,在考慮邊界效應(yīng)的 情況下,隨機(jī)選取的某個(gè)節(jié)點(diǎn)的度的期望值為
對(duì)于半徑為a的圓形區(qū)域A,為了不失一般性,將坐標(biāo)系的原點(diǎn)設(shè)在區(qū)域A的中心位置,并用極坐標(biāo)(r,φ)表示節(jié)點(diǎn)位置x,用極坐標(biāo)系積分rdrdθ替換dx。若r≤a-r0,即v是中間節(jié)點(diǎn);若a-r0<r≤a,此時(shí)需要求出A'0(x)。
可以得出:
根據(jù)余弦定理可得
由此可得
進(jìn)而可得
綜合可得:
則有
可得隨機(jī)選取的節(jié)點(diǎn)的度的平均值為:
采用節(jié)點(diǎn)的歸一化傳輸距離替換,則上式可變換為:
得到網(wǎng)絡(luò)中存在孤立節(jié)點(diǎn)的概率為
進(jìn)一步地,在靜態(tài)部署方案和動(dòng)態(tài)部署方案中,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)覆蓋性和連通性的研究較多?,F(xiàn)有的連通性問(wèn)題多數(shù)是研究假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn) 100的感知范圍Sr和通信范圍Tr存在某種特定關(guān)系條件下,以傳感器節(jié)點(diǎn)100間的歐式距離為度量分析網(wǎng)絡(luò)的連通特性。早期的連通性研究假設(shè)Tr遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于Sr。現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)連通性研究通常假設(shè)Sr和Tr相等時(shí),分析傳感器節(jié)點(diǎn)100部署方案及網(wǎng)絡(luò)連通性,研究的重點(diǎn)是使網(wǎng)絡(luò)形成k連通,意味著每一對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)100之間有k個(gè)獨(dú)立的路徑。當(dāng)k>1時(shí),網(wǎng)絡(luò)能容忍一些傳感器節(jié)點(diǎn)100或鏈路失效。以上兩種條件下的部署方案在傳感器節(jié)點(diǎn)100通信范圍受限的情況下可能會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)連通性問(wèn)題,并且歐式距離的度量方法沒(méi)有考慮實(shí)際監(jiān)測(cè)區(qū)域的有界性對(duì)比靠近邊界傳感器節(jié)點(diǎn)100的連通性以至網(wǎng)絡(luò)整體連通性的影響。
為此引入環(huán)繞距離模型??蛇x地,假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)100v1與v2的位置用坐標(biāo)表示分別為(x1,y1)、(x2,y2),則它們之間的環(huán)繞距離為:
其中,即為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的歐氏距離;xmax,ymax分別為當(dāng)直角坐標(biāo)系原點(diǎn)在區(qū)域中心時(shí),區(qū)域邊界橫、縱坐標(biāo)的最大值。
S102:使用環(huán)繞距離模型,計(jì)算在所述監(jiān)測(cè)區(qū)域大小和感知范圍內(nèi)傳感器網(wǎng)絡(luò)是否滿足連通特性要求,如果不滿足連通特性要求,則調(diào)整所述傳感器節(jié)點(diǎn)100的數(shù)量。
其中,在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,傳感器節(jié)點(diǎn)100可能會(huì)失效或可能因?yàn)楦蓴_等因素而不能正常通信,需要保證網(wǎng)絡(luò)不會(huì)因?yàn)槟承﹤鞲衅鞴?jié)點(diǎn)100或鏈路不能正常工作而變得不連通。因此,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方案能夠保證傳感器節(jié)點(diǎn)100之間有多條可供選擇的路徑,則該網(wǎng)絡(luò)具有一定的容錯(cuò)性,而且無(wú)公共邊(或公共頂點(diǎn))的路徑越多,容錯(cuò)性越好。網(wǎng)絡(luò)的k-連通特性是指任意刪除k-1個(gè)節(jié)點(diǎn),剩余節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)依然是連通的。為了滿足容錯(cuò)設(shè)計(jì)的要求,設(shè)計(jì)出的網(wǎng)絡(luò)不僅需要是1-連通的,亦即網(wǎng)絡(luò)是連通的,且其連通度要更好,例如2-連通、3-連通或k-連通的一般情況。
考慮監(jiān)測(cè)區(qū)域邊界效應(yīng)的影響,基于環(huán)繞距離模型構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),采用蒙特卡羅的仿真方法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的P(k-連通)與P(dmin≥k)之間的關(guān)系。驗(yàn)證在所述監(jiān)測(cè)區(qū)域大小和感知范圍內(nèi)傳感器網(wǎng)絡(luò)是否滿足連通特性要求,如果不滿足連通特性要求,則調(diào)整所述傳感器節(jié)點(diǎn)100的數(shù)量。如圖5所示,仿真結(jié)果表明,當(dāng)節(jié)點(diǎn)較多時(shí),可以直接將通過(guò)公式計(jì)算的結(jié)果作為P(k-連通)的理論值,據(jù)此部署節(jié)點(diǎn)。
S103:根據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)200位置和所述傳感器節(jié)點(diǎn)100位置建立概率感知模型,并根據(jù)所述概率感知模型計(jì)算各所述傳感器節(jié)點(diǎn)100對(duì)所述匯聚節(jié)點(diǎn)200的感知概率。
所述概率感知模型為:
其中,r為傳感器節(jié)點(diǎn)100的感知范圍;re是傳感器節(jié)點(diǎn)100不確定監(jiān)測(cè)能力的度量;參數(shù)β=d(v,x)-(r-re);μ和φ用于衡量目標(biāo)點(diǎn)x與節(jié)點(diǎn)v之間的距離落在某個(gè)范圍之內(nèi)時(shí),節(jié)點(diǎn)v對(duì)在目標(biāo)點(diǎn)x發(fā)生事件的監(jiān)測(cè)概率。
S104:對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序,選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點(diǎn)與所述匯聚節(jié)點(diǎn)建立連接。
可選地,假設(shè)初始有N個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)100和M條鏈路,網(wǎng)絡(luò)在可按照如下方案進(jìn)行優(yōu)勝劣汰的動(dòng)態(tài)調(diào)整方案。增加一個(gè)新的傳感器節(jié)點(diǎn)100,并且連接到n(0≤n≤N)個(gè)已存在的舊的傳感器節(jié)點(diǎn)100上。新加入傳感器節(jié)點(diǎn)100在選擇與一個(gè)已存在的舊節(jié)點(diǎn)建立鏈路時(shí),根據(jù)各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)100的剩余能量、能量補(bǔ)充速率和感知概率等因素,按照以下公式的競(jìng)標(biāo)價(jià)Bi對(duì)所有相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)100進(jìn)行排序,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)k-連通特性要求選擇前k+1個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)100連接。
其中,i為新加入節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn);α≥0,β≥0,λ≥0,η≥0,α+β+λ+η=1;Eri為節(jié)點(diǎn)i的剩余能量,Eavi為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量;di為新加入節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)i的距離;為節(jié)點(diǎn)i的能量補(bǔ)充速率,為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均能量補(bǔ)充速率;為節(jié)點(diǎn)i的感知概 率,為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均感知概率。
S105:對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)100之間的鏈路進(jìn)行排序,按照感知概率刪除排列靠后的預(yù)設(shè)數(shù)量的鏈路。
按照各個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余能量、能量補(bǔ)充速率和感知概率等因素,根據(jù)上式的競(jìng)標(biāo)價(jià)對(duì)所有邊進(jìn)行排序,按照概率px刪除m(0≤m≤M)條鏈路,則最后mpx條鏈路被刪除。
進(jìn)一步地,如圖6所示,本發(fā)明實(shí)施例提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)路部署裝置400,應(yīng)用于具有數(shù)據(jù)處理能力的計(jì)算終端。所述裝置可以包括數(shù)量計(jì)算單元401、數(shù)量調(diào)整單元402、感知概率計(jì)算單元403、鏈路建立單元404和鏈路刪除單元等。
其中,所述數(shù)量計(jì)算單元401用于根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)100的監(jiān)測(cè)區(qū)域大小和感知范圍計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)100的數(shù)量。所述傳感器節(jié)點(diǎn)100的數(shù)量通過(guò)以下計(jì)算模型計(jì)算得到:
P(dmin≥1)=exp(-n·P)
其中,dmin表示最小節(jié)點(diǎn)度。
本實(shí)施例中,所述數(shù)量計(jì)算單元401用于執(zhí)行圖3所述的步驟S101,關(guān)于該數(shù)量計(jì)算單元401的詳細(xì)描述可參對(duì)該步驟S101的描述,此處不再贅述。
所述數(shù)量調(diào)整單元402用于使用環(huán)繞距離模型,計(jì)算在所述監(jiān)測(cè)區(qū)域大小和感知范圍內(nèi)傳感器網(wǎng)絡(luò)是否滿足連通特性要求,如果不滿足連通特性要求,則調(diào)整所述傳感器節(jié)點(diǎn)100的數(shù)量。所述環(huán)繞距離模型為:
其中,即為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的歐氏距離;xmax,ymax分別為當(dāng)直角坐標(biāo)系原點(diǎn)在區(qū)域中心時(shí),區(qū)域邊界橫、縱坐標(biāo)的最大值。
本實(shí)施例中,所述數(shù)量調(diào)整單元402用于執(zhí)行圖3所述的步驟S102,關(guān)于該數(shù)量調(diào)整單元402的詳細(xì)描述可參對(duì)該步驟S102的描述,此處不再贅述。
所述感知概率計(jì)算單元403用于根據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)200位置和所述傳感器節(jié)點(diǎn)100位置建立概率感知模型,并根據(jù)所述概率感知模型計(jì)算 各所述傳感器節(jié)點(diǎn)100對(duì)所述匯聚節(jié)點(diǎn)200的感知概率。其中,所述概率感知模型為:
其中,r為傳感器節(jié)點(diǎn)100的感知范圍;re是傳感器節(jié)點(diǎn)100不確定監(jiān)測(cè)能力的度量;參數(shù)β=d(v,x)-(r-re);μ和φ用于衡量目標(biāo)點(diǎn)x與節(jié)點(diǎn)v之間的距離落在某個(gè)范圍之內(nèi)時(shí),節(jié)點(diǎn)v對(duì)在目標(biāo)點(diǎn)x發(fā)生事件的監(jiān)測(cè)概率。
本實(shí)施例中,所述感知概率計(jì)算單元403用于執(zhí)行圖3所述的步驟S103,關(guān)于該感知概率計(jì)算單元403的詳細(xì)描述可參對(duì)該步驟S103的描述,此處不再贅述。
所述鏈路建立單元404用于對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)100進(jìn)行排序,選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點(diǎn)100與所述匯聚節(jié)點(diǎn)200建立連接。本實(shí)施例中,所述鏈路建立單元404用于執(zhí)行圖3所述的步驟S104,關(guān)于鏈路建立單元404的詳細(xì)描述可參對(duì)該步驟S104的描述,此處不再贅述。
所述鏈路建立單元404按照計(jì)算模型計(jì)算傳感器節(jié)點(diǎn)100的競(jìng)標(biāo)價(jià),然后根據(jù)各傳感器節(jié)點(diǎn)100的競(jìng)標(biāo)價(jià)對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)100進(jìn)行排序,其中,所述競(jìng)標(biāo)價(jià)的計(jì)算模型為:
其中,i為新加入節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn);α≥0,β≥0,λ≥0,η≥0,α+β+λ+η=1;Eri為節(jié)點(diǎn)i的剩余能量,Eavi為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量;di為新加入節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)i的距離;為節(jié)點(diǎn)i的能量補(bǔ)充速率, 為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均能量補(bǔ)充速率;為節(jié)點(diǎn)i的感知概率,為所有鄰節(jié)點(diǎn)的平均感知概率。
所述鏈路刪除單元405用于對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)100之間的鏈路進(jìn)行排序,按照感知概率刪除排列靠后的預(yù)設(shè)數(shù)量的鏈路。本實(shí)施例中,所述鏈路刪除單元405用于執(zhí)行圖3所述的步驟S105,關(guān)于鏈路刪除單元405的詳細(xì)描述可參對(duì)該步驟S105的描述,此處不再贅述。
本發(fā)明實(shí)施例提供的一種異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方法及裝置,通過(guò)使用環(huán)繞距離模型,計(jì)算傳感器網(wǎng)絡(luò)是否滿足連通特性要求,以調(diào)整傳感器節(jié)點(diǎn)100的數(shù)量;建立概率感知模型計(jì)算各傳感器節(jié)點(diǎn)100對(duì)匯聚節(jié)點(diǎn)200的感知概率;并對(duì)相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)100和傳感器之間的鏈路進(jìn)行排序,選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點(diǎn)100與匯聚節(jié)點(diǎn)200建立連接以及按照感知概率刪除排列靠后的預(yù)設(shè)數(shù)量的鏈路。如此能夠有效減小節(jié)點(diǎn)的能量消耗以及提高傳感器網(wǎng)絡(luò)的連通性能。
需要說(shuō)明的是,本發(fā)明實(shí)施例所提供的裝置,其實(shí)現(xiàn)原理及產(chǎn)生的技術(shù)效果和前述方法實(shí)施例相同。所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到,為描述的方便和簡(jiǎn)潔,上述描述的裝置和單元的具體工作過(guò)程,可以參考前述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng)過(guò)程,在此不再贅述。
在本申請(qǐng)所提供的實(shí)施例中,應(yīng)該理解到,所揭露的裝置和方法, 可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的,例如,附圖中的流程圖和框圖顯示了根據(jù)本發(fā)明的多個(gè)實(shí)施例的裝置、方法和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的可能實(shí)現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點(diǎn)上,流程圖或框圖中的每個(gè)方框可以代表一個(gè)模塊、程序段或代碼的一部分,所述模塊、程序段或代碼的一部分包含一個(gè)或多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)規(guī)定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。也應(yīng)當(dāng)注意,在有些作為替換的實(shí)現(xiàn)中,方框中所標(biāo)注的功能也可以以不同于附圖中所標(biāo)注的順序發(fā)生。例如,兩個(gè)連續(xù)的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行,它們有時(shí)也可以按相反的順序執(zhí)行,這依所涉及的功能而定。也要注意的是,框圖和/或流程圖中的每個(gè)方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合,可以用執(zhí)行規(guī)定的功能或動(dòng)作的專(zhuān)用的基于硬件的系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn),或者可以用專(zhuān)用硬件與計(jì)算機(jī)指令的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。
所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開(kāi)的,作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元,即可以位于一個(gè)地方,或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上??梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。
另外,在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中,也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在,也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。
以上所述,僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式,但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此,任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi),可輕易想到變化或替換,都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此,本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。