基于鱼群算法的无线传感网络覆盖优化策略解说.doc

摘 要 无线传感网络是能量受限的网络, 有效覆盖和能耗是衡量其性能的两个要指标。将最大化网络覆盖率和最小化工作节点数作为网络优化目标, 建立了网络覆盖优化的数学模型, 并利用鱼群算法并行寻优、收敛快速的特性, 提出了一种基于鱼群算法的覆盖优化策略。仿真实验表明, 该算法能求解最优覆盖工作节点, 并可以改进网络节点调度的实时性。 关键词: 无线传感网络;鱼群算法;覆盖优化 1、引言 目前大多数的研究局限于所有传感器节点都是静止的情况，不满足某些网络环境的应用。对于较为复杂的工作环境，无线传感网络大都采用随机部署方式。然而，随机投放方式造成的覆盖效果具有极大的随机性，网络中容易形成覆盖重叠区和盲区。因此，利用移动节点来进行密度控制或弥补节点失效等原因出现的覆盖盲区是近几年无线传感器网络研究的一个热点问题。 可见，节点的位置信息在WSN应用中显得尤为重要。但是由于WSN具有节点资源有限、通信易受到外界环境的干扰，WSN大规模、随机部署、动态性等特点，决定了传统的定位方法不能直接应用WSN中来。而直接为每个节点安装GPS接收器，从成本、能耗、体积等方面来说，并不适合WSN的要求。因此针对密集性和节点的计算、储存和通信能力都有限的特点，设计一个高效、健壮和节能的节点定位算法解决以上问题就显得意义十分重大。 2、移动覆盖的问题描述 2.1 环境假设 考虑在边长为L的正方形监测区域内部署k个移动节点和n个固定节点的传感器网络,用代表网络中的第i号节点,则相应的节点集合为 S={,,,}。其中,前k个节点代表网络中的移动节点,且有为节点总数。针对传感器网络特性,我们对网络作如下设定： (1)网络中的各节点具有相同的感知半径Rs和相同的通信半径Rc,且有。因为当传感器节点的通信范围大于感知范围的两倍时,可保证网络通信的连通性。 (2)网络初始化时,所有节点随机部署在监测区域内,坐标值在(0,0)~(L,L)之间分布,且各节点能够获取自身和相邻节点的位置信息。 (3)由网络中计算、存储和通信能力较强的汇聚节点控制并实现传感器网络的优化部署。 (4)为降低节点能耗,移动节点仅在优化算法终止后,向最优位置进行一次可靠的位置迁移过程。 2.2 问题目标 混合式无线传感网络中的移动覆盖问题可以表述为:在给定随机布署在规定监测区域的移动节点和固定节点，己知各节点的初始随机分布位置信息，如何优化移动节点的位置，达到最大化覆盖率，同时要使得移动节点的总能耗最小且各移动节点保持能耗均衡。 3、网络覆盖的建模 3.1节点感知模型 网络覆盖率,作为衡量传感器网络部署策略的重要指标,通常被定义为监测区域内能够被节点覆盖的总面积与监测区域总面积的比值。 传感器节点的覆盖范围是一个以节点为圆心，半径为R的圆形区域，定义像素点被传感器节点s。。 （3.1）Re是节点测量范围的不确定性因子,且有0ReRs；α和β是有关物理设备的测量参数；λ是 （3.2） （3.3） 3.2网络覆盖模型 为提高目标测量概率，需采用多个传感节点同时测量目标。假设节点集合为Set, 针对某一处于该节点集合覆盖范围的像素p，其联合监测概率表达式如下: （3.4） 一般地，我们设定某个监测概率下限，网格像素被监测到的概率大于这个下 限，则表示该网格己被有效监测。即目标有效监测条件为: （3.5） 有效覆盖率是衡量网络覆盖性能的首要指标，分析各无线传感器节点对各网 格的联合测量概率，再统计满足式(3.5)要求的有效覆盖网格占所有网格的比例， 即可得网络有效覆盖率。令节点坐标集合为X，假设网格有效覆盖率函数式为 ，可以得到: (3.6) 3.3能量均衡模型 节能是无线传感网络性能评价的一个重要指标，网络节点的能耗均衡性也是节能的一个体现。本章研究移动节点的位置优化，因此只考察移动传感节点的能耗。假设可移动节点的能量为E(i)，经过覆盖优化后移动节点的移动距离为dis(i)，假设节点的能量与移动距离成比例可以互换。可以得到所有移动节点的相对能耗指标: (3.7) 移动节点的能量消耗是否均衡也是非常重要的，通常网络寿命采用网络中最先耗尽能量的节点寿命来衡量，由于移动距离对节点损耗影响比较大，因此应尽可能均衡地消耗各节点的能量，使得在保证覆盖率的基础上使能量大的节点移动长距离，能量小的节点移动短距离。 本章采用惩罚函数。针对能量异构的无线传感移动节点，每个节点的剩余能量占网络中所有移动节点的能量总和比例为: