一種能量感知型分布式分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及能量采集型無(wú)線傳感網(wǎng)路由協(xié)議設(shè)計(jì)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種能量感知型 分布式分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 無(wú)線傳感網(wǎng)被廣泛地應(yīng)用到環(huán)境監(jiān)測(cè)，工業(yè)控制和跟蹤等領(lǐng)域。近些年來(lái)，能量采 集型無(wú)線傳感網(wǎng)由于其能夠突破傳統(tǒng)無(wú)線傳感網(wǎng)電池容量的限制而得到廣泛關(guān)注。由于能 量采集型無(wú)線傳感網(wǎng)的許多特性(例如節(jié)點(diǎn)能量分布不均衡，無(wú)限的能量供應(yīng)，對(duì)環(huán)境敏感 等），傳統(tǒng)無(wú)線傳感網(wǎng)中原有的路由協(xié)議已不再適用。為能量采集型無(wú)線傳感網(wǎng)設(shè)計(jì)適用的 路由協(xié)議是本發(fā)明的研究背景。
[0003] 在能量采集型無(wú)線傳感網(wǎng)的分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì)中，如何精確預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的采集能量 是要解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一。通過(guò)預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的采集能量，提高選擇有較強(qiáng)采集能力的節(jié)點(diǎn)做 簇首的概率，同時(shí)降低選擇有較弱采集能力的節(jié)點(diǎn)做簇首的概率，進(jìn)而達(dá)到平衡節(jié)點(diǎn)能量 消耗，提高網(wǎng)絡(luò)性能的目的。基于太陽(yáng)能的能量采集型無(wú)線傳感網(wǎng)是應(yīng)用最廣泛的一類(lèi)能 量采集型無(wú)線傳感網(wǎng)。而太陽(yáng)能福射在時(shí)間上的相關(guān)性也為對(duì)節(jié)點(diǎn)采集特性的預(yù)測(cè)提供了 可能。
[0004] 本發(fā)明考慮基于太陽(yáng)能的能量采集型無(wú)線傳感網(wǎng)中的分布式分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì) 問(wèn)題。如何對(duì)節(jié)點(diǎn)采集的太陽(yáng)能進(jìn)行預(yù)測(cè)，改進(jìn)現(xiàn)有協(xié)議使之適用于能量采集型無(wú)線傳感 網(wǎng)是本發(fā)明的關(guān)注點(diǎn)。針對(duì)太陽(yáng)能預(yù)測(cè)，前人已經(jīng)提出了很多預(yù)測(cè)模型，但是很少有人將預(yù) 測(cè)模型運(yùn)用到無(wú)線傳感網(wǎng)的路由設(shè)計(jì)中。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是為能量采集型無(wú)線傳感網(wǎng)提出的一種能量感知型分布式分簇路 由協(xié)議設(shè)計(jì)方法，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)模型，使每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)具有 預(yù)測(cè)自身短期內(nèi)采集能量的能力，而預(yù)測(cè)能量將被用到選擇簇首的過(guò)程中。通過(guò)本發(fā)明方 法使得剩余能量和預(yù)測(cè)能量高的節(jié)點(diǎn)有更高的幾率成為簇首，有更強(qiáng)的均衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量 消耗的能力，同時(shí)能夠提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。
[0006] 本發(fā)明提供的能量感知型分布式分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)步驟如下：
[0007] 步驟1，采集網(wǎng)絡(luò)中各傳感器節(jié)點(diǎn)在設(shè)定時(shí)間段內(nèi)采集的太陽(yáng)能能量，建立太陽(yáng)能 預(yù)測(cè)矩陣；
[000引太陽(yáng)能預(yù)測(cè)矩陣中，每一列代表一天中的不同小時(shí)，矩陣的每一行代表不同的天； 標(biāo)記節(jié)點(diǎn)i在第r輪中第d天采集的太陽(yáng)能能量為EharvQ，d，r)，標(biāo)記節(jié)點(diǎn)i在第r輪中第d天 的預(yù)測(cè)能量為EpreQ，d，;r);
[0009]對(duì)于給定的天數(shù)和輪數(shù)，節(jié)點(diǎn)i在第r輪中第d天的預(yù)測(cè)能量Epre(i，d，r)表示為節(jié) 點(diǎn)i在第r輪中當(dāng)天之前n天采集的太陽(yáng)能能量和之前k輪中第d天采集到的太陽(yáng)能能量的函 數(shù)fANN，表示為：
[0010] EpreQ，d,;r) =fANN化har^i，d-l ,r) ,Eharv(i，d-2,;r),. . . ,Ehar^i ,d-n'r),
[00"] Eharv(i，d,;r-l),Eharv(i，d,;r-2),. . . ,Eharv(i，d,;r-k))
[001 ^ 函數(shù)fANN中，包含n+k個(gè)參數(shù)。
[0013] 步驟2,訓(xùn)練太陽(yáng)能預(yù)測(cè)模型，太陽(yáng)能預(yù)測(cè)模型為一個(gè)具有n+k個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和I個(gè)輸 出節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0014] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的n+k個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)函數(shù)fANN中的n+k個(gè)參數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)對(duì) 應(yīng)函數(shù)fANN中的Epre(i，d，r);設(shè)定測(cè)試精度，用存儲(chǔ)的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)矩陣中數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn) 行訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用作所有傳感器節(jié)點(diǎn)的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)模型。
[001引步驟3,將步驟2得到的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)模型運(yùn)用到分布式分簇路由協(xié)議中去；
[0016] 分布式分簇路由協(xié)議按輪進(jìn)行，每輪分為兩個(gè)階段:建立階段和穩(wěn)定狀態(tài)階段;在 每一輪的建立階段，節(jié)點(diǎn)i WP( i，d，r)的概率選取自身作為簇首；
[0017] 節(jié)點(diǎn)i選取自身成為簇首的概率P(i，d，r)定義為：
[0019] 其中，EQ，d，;r-l)表示節(jié)點(diǎn)i在第r-l輪的第d天結(jié)束時(shí)刻的剩余能量，EpreQ，d，;r) 表示節(jié)點(diǎn)i在第r輪的第d天的預(yù)測(cè)能量，Etx化,dibs)表示節(jié)點(diǎn)i傳輸化k特?cái)?shù)據(jù)到距離dibs的 基站所消耗的能量，P為本輪期望的簇的數(shù)目與網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)數(shù)目之比，a和e是權(quán)重因 子，取值范圍均為(〇，1)。
[0020] 步驟4,簇首向所有非簇首節(jié)點(diǎn)發(fā)布廣播信息，每個(gè)非簇首節(jié)點(diǎn)W到達(dá)簇首需要消 耗的通信能量最少為標(biāo)準(zhǔn)決定本輪要加入的簇。
[0021] 所有非簇首節(jié)點(diǎn)都做出決定后，簇首發(fā)送給其成員節(jié)點(diǎn)TDMA調(diào)度信息;所有成員 節(jié)點(diǎn)收到TDMA調(diào)度信息W后，建立階段結(jié)束，穩(wěn)定狀態(tài)階段開(kāi)始進(jìn)行。
[0022] 對(duì)于處于睡眠狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)將不加入任何簇，它們將保持睡眠狀體直至喚醒，然后 等待基站發(fā)送新一輪開(kāi)始的消息，在收到新一輪開(kāi)始的消息后，將加入簇首選舉過(guò)程。
[0023] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)與積極效果在于:本發(fā)明公開(kāi)的能量感知型分布式分簇路由協(xié)議設(shè) 計(jì)方法，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)模型，通過(guò)改進(jìn)簇首選舉機(jī)制，使分簇路 由協(xié)議具有更好的平衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗的能力。本發(fā)明方法適用于基于太陽(yáng)能的能量采 集型無(wú)線傳感網(wǎng)，在均衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗的能力的同時(shí)，具有良好的提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐量 性能的優(yōu)點(diǎn)。
【附圖說(shuō)明】
[0024] 圖1為本發(fā)明的能量感知型分布式分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì)方法的流程示意圖；
[0025] 圖2為本發(fā)明路由協(xié)議設(shè)計(jì)方法所使用的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)矩陣的部分示意圖；
[0026] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例所構(gòu)建的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)模型示意圖；
[0027] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例仿真實(shí)驗(yàn)得到的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)結(jié)果示意圖；
[0028] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例在指標(biāo)為可用傳感器節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)時(shí)的性能對(duì)比圖；
[0029] 圖6為本發(fā)明實(shí)施例在指標(biāo)為平均網(wǎng)絡(luò)吞吐量時(shí)的性能對(duì)比圖。
【具體實(shí)施方式】
[0030] 下面將結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可 W根據(jù)運(yùn)些附圖獲得其他附圖。所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部 的實(shí)施例?；诒景l(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(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)明的保護(hù)范圍。
[0031] 本發(fā)明提供的能量感知型分布式分簇路由協(xié)議設(shè)計(jì)方法，適用于基于太陽(yáng)能的能 量采集型無(wú)線傳感網(wǎng)，整體步驟如圖1所示，下面對(duì)各步驟進(jìn)行具體說(shuō)明。
[0032] 步驟1，將網(wǎng)絡(luò)中各傳感器節(jié)點(diǎn)在一段時(shí)期內(nèi)采集的太陽(yáng)能能量值存到一個(gè)矩陣 中，矩陣稱(chēng)為太陽(yáng)能預(yù)測(cè)矩陣。太陽(yáng)能預(yù)測(cè)矩陣的每一列代表一天中的不同小時(shí)，矩陣的每 一行代表不同的天。對(duì)于給定的天數(shù)和輪數(shù)，認(rèn)為節(jié)點(diǎn)在運(yùn)一輪中能采集到的平均能量是 之前n天在運(yùn)一輪采集到的能量和當(dāng)天在之前k輪采集到的能量的函數(shù)，即：
[0033] EpreQ ,d'r) =fANN化har^i，d-l ,r) ,EharvQ，d-2,;r),,Ehar^i ,d-n'r),
[0034] Ehar^i，d,;r-l),Eharv(i，d,;r-2),. . . ,Ehar^i'd'r-k))
[0035] 其中，EharvQ，d，;r)和EpreQ，d，;r)分別是節(jié)點(diǎn)i在第d天第r輪中的采集能量和預(yù)測(cè) 能量。函數(shù)fANN中，包含n+k個(gè)輸入?yún)?shù)，輸出Epre(i，d，r)。n、k均為正整數(shù)。
[0036] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的某個(gè)節(jié)點(diǎn)在第k輪的太陽(yáng)能預(yù)測(cè)矩陣的部分?jǐn)?shù)據(jù)，圖中 標(biāo)"?"的地方表示待預(yù)測(cè)的太陽(yáng)能能量值。對(duì)于每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，每一輪數(shù)據(jù)采集都建立一 個(gè)太陽(yáng)能預(yù)測(cè)矩陣。
[0037] 步驟2，訓(xùn)練生成一個(gè)太陽(yáng)能預(yù)測(cè)模型。
[0038] 選取一個(gè)具有n+k個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)、1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)W及若干個(gè)隱藏節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 作為太陽(yáng)