專利名稱：一種移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由恢復(fù)方法及其恢復(fù)協(xié)議的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由恢復(fù)方法及其恢復(fù)協(xié)議，特別是涉及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由方法改進(jìn)，具體地說是一種采用基于群智能算法的局部路由恢復(fù)機(jī)制來尋找最優(yōu)替代路徑的移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由恢復(fù)方法及其恢復(fù)協(xié)議。
背景技術(shù)：
3G手機(jī)、掌上電腦等手持設(shè)備的發(fā)展，使得針對(duì)移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò) (mobile sink wireless sensor networks, mffSNs)的應(yīng)用曰益±曾多。才目比靜態(tài)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks，WSNs)，mWSNs在能量的高效使用、移動(dòng)目標(biāo)的跟蹤、 網(wǎng)絡(luò)生存周期、網(wǎng)絡(luò)連通性等方面有著明顯的優(yōu)勢(shì)。在這些應(yīng)用中，由于Sink節(jié)點(diǎn)時(shí)常會(huì)移動(dòng)到新的位置而導(dǎo)致鏈路中斷，其路由恢復(fù)問題逐漸成為一大難題，解決它對(duì)mWSNs的網(wǎng)絡(luò)維護(hù)十分重要。經(jīng)典的移動(dòng)Sink算法包括DD，AODV和GRAB。TTDD通過節(jié)點(diǎn)位置構(gòu)建網(wǎng)格，Sink通過指定網(wǎng)格內(nèi)代理節(jié)點(diǎn)維持移動(dòng)過程中的路由。但數(shù)據(jù)源較多時(shí)，為每個(gè)數(shù)據(jù)源構(gòu)造網(wǎng)格的開銷很大。當(dāng)Sink移出當(dāng)前網(wǎng)格時(shí)，仍需重建路由。SEAD在Sink移動(dòng)過程中通過擴(kuò)展當(dāng)前路由維護(hù)路由路徑，從而造成嚴(yán)重的端到端延時(shí)。且這種對(duì)mWSNs頻繁的路由更新會(huì)導(dǎo)致電池耗能太大，而為維持路由所需的通信開銷會(huì)降低協(xié)議最大化網(wǎng)絡(luò)生命周期的能力。我們亟需一種協(xié)議能快速恢復(fù)mWSNs的網(wǎng)絡(luò)路由，同時(shí)最大化延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期，以便使基于移動(dòng)Sink的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)得到更充分的應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出一種支持移動(dòng)Sink的路由恢復(fù)方法，采用基于群智能算法的局部路由恢復(fù)機(jī)制來尋找最優(yōu)替代路徑，以減少網(wǎng)絡(luò)通信開銷，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲和能耗。同時(shí)使用改進(jìn)的免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法(immune orthogonal learning particle swarm optimization algorithm, I0LPS0A)對(duì)mWSNs的路由恢復(fù)機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化，以迅速構(gòu)建最優(yōu)替代路徑，提高mWSNs的數(shù)據(jù)傳輸成功率，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。其中，粒子群算法作為新型的智能算法，基本思想是模擬生物界鳥群覓食現(xiàn)象，通過模擬這些群體智能行為而對(duì)問題求解空間進(jìn)行全局搜索，找到全局最優(yōu)解。和其他智能算法相比，粒子群算法更加容易實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行效率更高，因此近年來得到廣泛關(guān)注。但粒子群存在早熟收斂問題，在搜索后期易陷入局部最優(yōu)，收斂速度下降，精度較低。因此本文采用 I0LPS0A算法來改進(jìn)粒子群算法使用aian等人在正交學(xué)習(xí)粒子群算法中采用的正交學(xué)習(xí)策略指導(dǎo)粒子向更優(yōu)方向飛行，并采用免疫思想增加粒子(抗體)的多樣性，以便迅速跳出局部極值解，快速收斂于全局最優(yōu)解。本發(fā)明的一種移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由恢復(fù)方法，當(dāng)移動(dòng)Sink的位置發(fā)生改變而導(dǎo)致移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳送路徑斷開時(shí)，使用免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法(I0LPS0A)來選擇最優(yōu)路徑，進(jìn)行路由恢復(fù)；依次包括以下步驟(1)更新路由圖；當(dāng)Sink移動(dòng)到新的位置而導(dǎo)致鏈路斷開時(shí)，Sink收集各節(jié)點(diǎn)的剩余能量、延時(shí)、距離等信息以更新Sink的鄰居表和任務(wù)表，并根據(jù)以上這些信息更新路由圖G'，從中提取出可能的路徑集合P;(2)對(duì)粒子群初始化；在一個(gè)D維空間中，初始化生成η個(gè)粒子，每一個(gè)粒子都有自己的位置和速度；(3)對(duì)路徑集合P進(jìn)行編碼；Sink從G'中計(jì)算得到可能的路徑集合P，然后將每條鏈路序列編碼為搜索空間中的一個(gè)解，用單個(gè)粒子表示一條鏈路序列，以便在解空間和粒子表示之間建立合適的映射；(4)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度函數(shù)，通過免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法(I0LPS0A) 從所有解中選出的最優(yōu)解空間對(duì)應(yīng)的路徑Pb，所述的最優(yōu)解空間是指對(duì)應(yīng)路徑Pb的適應(yīng)度 fit (pb)最大；適應(yīng)度函數(shù)如下
權(quán)利要求
1.一種移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由恢復(fù)方法，其特征是當(dāng)移動(dòng)Sink的位置發(fā)生改變而導(dǎo)致移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳送路徑斷開時(shí)，使用免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法來選擇最優(yōu)路徑，進(jìn)行路由恢復(fù)；依次包括以下步驟(1)更新路由圖；當(dāng)Sink移動(dòng)到新的位置而導(dǎo)致鏈路斷開時(shí)，Sink收集各節(jié)點(diǎn)的剩余能量、延時(shí)、距離等信息以更新Sink的鄰居表和任務(wù)表，并根據(jù)以上這些信息更新路由圖 G'，從中提取出可能的路徑集合P;(2)對(duì)粒子群初始化；在一個(gè)D維空間中，初始化生成η個(gè)粒子，每一個(gè)粒子都有自己的位置和速度；(3)對(duì)路徑集合P進(jìn)行編碼；Sink從G'中計(jì)算得到可能的路徑集合P，然后將每條鏈路序列P」編碼為搜索空間中的一個(gè)解，用單個(gè)粒子表示一條鏈路序列，以便在解空間和粒子表示之間建立合適的映射；(4)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度函數(shù)，通過免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法從所有解中選出的最優(yōu)解空間對(duì)應(yīng)的路徑Pb，所述的最優(yōu)解空間是指對(duì)應(yīng)路徑Pb的適應(yīng)度fit (pb)最大；適應(yīng)度函數(shù)如下Σ rOMo ) =__jW Yj ene(v^.) ^ delay^kj) ^ dist^kj)ο yt^p'+ ω yt^p'+ ω etj￡P(guān)j1 ^ ene(v) 2 ^ delay{v) 3 ^ distje)veVneV2eeE其中，Re )指網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)節(jié)點(diǎn)<的有效能量；—《<)指兩相鄰節(jié)點(diǎn)間鏈路的路徑長(zhǎng)度；隱(^)指節(jié)點(diǎn)《通信消耗的能量；脂節(jié)點(diǎn)《的傳輸延時(shí)；ω” ω2和ω3分別為相鄰節(jié)點(diǎn)間的能量消耗、傳輸延時(shí)和距離的權(quán)值，其中ω1+ω2+ω3= 1，ωι、ω2* ω 3都大于0;(5)采用免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法中的正交學(xué)習(xí)策略，根據(jù)粒子群中各粒子的個(gè)體最優(yōu)位置Pid和全局最優(yōu)位置Pn構(gòu)建樣本P0,從而更新粒子位置和速度；(6)判斷是否滿足該免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法的終止條件；所述的終止條件是指得到最大適應(yīng)值或迭代次數(shù)高于80次；若滿足以上的終止條件，得出最優(yōu)路徑Pb ；(7)若不滿足，采用免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法中的免疫模型對(duì)粒子進(jìn)行克隆、選擇和替換操作，以便在保證收斂速度的同時(shí)又能維持抗體的多樣性；它基于抗體-抗原適應(yīng)度的比例選擇，構(gòu)造了記憶單元，以各粒子適應(yīng)度的比例大小為依據(jù)，進(jìn)行克隆及選擇操作，再保留刺激度為所有粒子中前15 25%的粒子，抑制其余粒子；重復(fù)步驟(4)到(7)直到滿足該算法的終止條件，優(yōu)選前20% ；(8)移動(dòng)Sink通過免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法選擇出最優(yōu)路徑Pb后，將最優(yōu)路徑上的節(jié)點(diǎn)信息發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)內(nèi)相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，以便快速建立從源節(jié)點(diǎn)到Sink的最新替代路徑Pb， 維持網(wǎng)絡(luò)路由。
2.如權(quán)利要求1所述的一種移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由恢復(fù)方法，其特征在于， 所述的ω i在0. 35到0. 45之間，優(yōu)選0. 4 ； ω 2在0. 1到0. 3之間，優(yōu)選0. 2 ； ω 3在0. 35到 0. 45之間，優(yōu)選0. 4，以達(dá)到提升能量消耗和距離參數(shù)對(duì)路徑選擇的重要性的目的；其中，若GJ1 = 0.35、ω2 = 0.3、ω3 = 0.35時(shí)，則傳輸延時(shí)權(quán)值在適應(yīng)度函數(shù)中占的比例太大， 使被選擇的路徑太重視較低的傳輸延時(shí)而忽視能量消耗和距離，從而導(dǎo)致其非最優(yōu)路徑； 若ωι = 0.45、ω2 = 0. 1、ω3 = 0. 45時(shí)，則傳輸延時(shí)權(quán)值在適應(yīng)度函數(shù)中占的比例太小， 使被選擇的路徑中傳輸延時(shí)偏高而導(dǎo)致其非最優(yōu)路徑。
3. 一種根據(jù)權(quán)利要求1所述方法的移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由恢復(fù)協(xié)議，其特征是當(dāng)Sink節(jié)點(diǎn)位置發(fā)生改變而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)鏈路斷開時(shí)，Sink將廣播相關(guān)信息，附近節(jié)點(diǎn)查看自己的ID，如果屬于原先路徑的節(jié)點(diǎn)集則返回自身信息；Sink通過匯集到的信息更新鄰居表和任務(wù)表，并根據(jù)這些最新拓?fù)湫畔⑸陕窂郊?，采用免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法選擇最優(yōu)替代路徑，然后將最優(yōu)路徑上的節(jié)點(diǎn)信息發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)內(nèi)相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，以便維持從源節(jié)點(diǎn)到Sink的路由。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由恢復(fù)方法及其恢復(fù)協(xié)議，其特征在于當(dāng)移動(dòng)Sink的位置發(fā)生改變而導(dǎo)致移動(dòng)Sink無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路徑斷開時(shí)，它將收集當(dāng)前信息以更新路由圖，進(jìn)行路徑編碼；采用免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法來選擇最優(yōu)替代路徑，進(jìn)行路由恢復(fù)；采用基于該算法的協(xié)議來維護(hù)該網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。該免疫正交學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法具有全局搜索能力較強(qiáng)、求解精度較好、收斂速度快等特點(diǎn)。本發(fā)明提高了此類無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由維護(hù)能力，利用最短的傳輸路徑達(dá)到最大的傳輸成功率，提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。
文檔編號(hào)H04W40/02GK102196527SQ20111014220
公開日2011年9月21日 申請(qǐng)日期2011年5月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月28日
發(fā)明者丁永生, 胡一帆, 郝礦榮 申請(qǐng)人:東華大學(xué)