本發(fā)明涉及無線傳感器網(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)用于各個領(lǐng)域，例如：環(huán)境監(jiān)測、視頻及安全監(jiān)控、交通管理和工業(yè)控制等。

傳感器節(jié)點部署是異構(gòu)多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一個基本問題。現(xiàn)有的傳感器節(jié)點部署方案根據(jù)應(yīng)用時間可以分為靜態(tài)部署方案和動態(tài)部署方案。靜態(tài)部署方案由網(wǎng)絡(luò)啟動時間決定，只在網(wǎng)絡(luò)初始化時計算一次節(jié)點位置，沒有考慮到節(jié)點發(fā)生移動或網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)發(fā)生動態(tài)變化的情況。動態(tài)部署方案則需要周期性地檢測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和性能以及分析節(jié)點周圍可能會出現(xiàn)的各種情況，這樣便加劇了節(jié)點的能量消耗。因此設(shè)計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)鍵問題。

技術(shù)實現(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)點的監(jiān)測區(qū)域大小和感知范圍計算傳感器節(jié)點的數(shù)量；

使用環(huán)繞距離模型，計算在所述監(jiān)測區(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)點的數(shù)量；

根據(jù)匯聚節(jié)點位置和所述傳感器節(jié)點位置建立概率感知模型，并根據(jù)所述概率感知模型計算各所述傳感器節(jié)點對所述匯聚節(jié)點的感知概率；

對相鄰傳感器節(jié)點進行排序，選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點與所述匯聚節(jié)點建立連接；

對相鄰傳感器節(jié)點之間的鏈路進行排序，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，所述對相鄰傳感器節(jié)點進行排序的步驟包括：

按照計算模型計算傳感器節(jié)點的競標價，然后根據(jù)各傳感器節(jié)點的競標價對相鄰傳感器節(jié)點進行排序，其中，所述競標價的計算模型為：

其中，i為新加入節(jié)點的鄰居節(jié)點；α≥0，β≥0，λ≥0，η≥0，α+β+λ+η＝1；E_ri為節(jié)點i的剩余能量，E_avi為所有鄰節(jié)點的平均剩余能量；d_i為新加入節(jié)點與節(jié)點i的距離；為節(jié)點i的能量補充速率， 為所有鄰節(jié)點的平均能量補充速率；為節(jié)點i的感知概率，為所有鄰節(jié)點的平均感知概率。

優(yōu)選地，所述概率感知模型為：

其中，r為傳感器節(jié)點的感知范圍；r_e是傳感器節(jié)點不確定監(jiān)測能力的度量；參數(shù)β＝d(v,x)-(r-r_e)；μ和φ用于衡量目標點x與節(jié)點v之間的距離落在某個范圍之內(nèi)時，節(jié)點v對在目標點x發(fā)生事件的監(jiān)測概率。

優(yōu)選地，所述傳感器節(jié)點的數(shù)量通過以下計算模型計算得到：

P(d_min≥1)＝exp(-n·P)

其中，d_min表示最小節(jié)點度。

優(yōu)選地，所述環(huán)繞距離模型為：

其中，即為兩個節(jié)點之間的歐氏距離；x_max,y_max分別為當(dāng)直角坐標系原點在區(qū)域中心時，區(qū)域邊界橫、縱坐標的最大值。

第二方面，本發(fā)明實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)用于計算終端，所述裝置包括：

數(shù)量計算單元，用于根據(jù)傳感器節(jié)點的監(jiān)測區(qū)域大小和感知范圍計算傳感器節(jié)點的數(shù)量；

數(shù)量調(diào)整單元，用于使用環(huán)繞距離模型，計算在所述監(jiān)測區(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)點的數(shù)量；

感知概率計算單元，用于根據(jù)匯聚節(jié)點位置和所述傳感器節(jié)點位置建立概率感知模型，并根據(jù)所述概率感知模型計算各所述傳感器節(jié)點對所述匯聚節(jié)點的感知概率；

鏈路建立單元，用于對相鄰傳感器節(jié)點進行排序，選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點與所述匯聚節(jié)點建立連接；

鏈路刪除單元，用于對相鄰傳感器節(jié)點之間的鏈路進行排序，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算模型計算傳感器節(jié)點的競標價，然后根據(jù)各傳感器節(jié)點的競標價對相鄰傳感器節(jié)點進行排序，其中，所述競標價的計算模型為：

其中，i為新加入節(jié)點的鄰居節(jié)點；α≥0，β≥0，λ≥0，η≥0，α+β+λ+η＝1；E_ri為節(jié)點i的剩余能量，E_avi為所有鄰節(jié)點的平均剩余能量；d_i為新加入節(jié)點與節(jié)點i的距離；為節(jié)點i的能量補充速率， 為所有鄰節(jié)點的平均能量補充速率；為節(jié)點i的感知概率，為所有鄰節(jié)點的平均感知概率。

優(yōu)選地，所述概率感知模型為：

其中，r為傳感器節(jié)點的感知范圍；r_e是傳感器節(jié)點不確定監(jiān)測能力的度量；參數(shù)β＝d(v,x)-(r-r_e)；μ和φ用于衡量目標點x與節(jié)點v之間的距離落在某個范圍之內(nèi)時，節(jié)點v對在目標點x發(fā)生事件的監(jiān)測概率。

優(yōu)選地，所述傳感器節(jié)點的數(shù)量通過以下計算模型計算得到：

P(d_min≥1)＝exp(-n·P)

其中，d_min表示最小節(jié)點度。

優(yōu)選地，所述環(huán)繞距離模型為：

其中，即為兩個節(jié)點之間的歐氏距離；x_max,y_max分別為當(dāng)直角坐標系原點在區(qū)域中心時，區(qū)域邊界橫、 縱坐標的最大值。

本發(fā)明實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，通過使用環(huán)繞距離模型，計算傳感器網(wǎng)絡(luò)是否滿足連通特性要求，以調(diào)整傳感器節(jié)點的數(shù)量；建立概率感知模型計算各傳感器節(jié)點對匯聚節(jié)點的感知概率；并對相鄰傳感器節(jié)點和傳感器之間的鏈路進行排序，選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點與匯聚節(jié)點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)點的能量消耗以及提高傳感器網(wǎng)絡(luò)的連通性能。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實施例，因此不應(yīng)該看作是對范圍的限定，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，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)明實施方式提供的一種傳感器節(jié)點的組成框圖。

圖3是本發(fā)明實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)明實施方式提供的一種計算異構(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。

圖中標記分別為：

傳感器節(jié)點100，匯聚節(jié)點200，監(jiān)測中心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，無線收發(fā)單元103；

數(shù)量計算單元401，數(shù)量調(diào)整單元402，感知概率計算單元403，聯(lián)絡(luò)建立單元404，鏈路刪除單元405。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

應(yīng)注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步定義和解釋。

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100、匯聚節(jié)點200和監(jiān)測中心300等。所述傳感器節(jié)點100包括產(chǎn)生多媒體數(shù)據(jù)的多媒體傳感器節(jié)點和生成標量數(shù)據(jù)的標量傳感器節(jié)點。所述多媒體傳感器節(jié)點包括視頻節(jié)點、音頻節(jié)點和圖像節(jié)點等。所述標量傳感器節(jié)點包括溫度節(jié)點、濕度節(jié)點和壓力節(jié)點等。所述多媒體傳感器節(jié)點和標量傳感器節(jié)點被分散部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，主要負責(zé)完成多媒體信息和標量信息的采集任務(wù)。所述多媒體信息和標量信息最終被傳遞到匯聚節(jié)點200，并通過因特網(wǎng)或者通信衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)最終到達監(jiān)測中心300。

如圖2所示，所述傳感器節(jié)點100包括傳感單元101、處理單元102和無線收發(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器。所述無線收發(fā)單元103包括收發(fā)器、MAC接入器和網(wǎng)絡(luò)傳輸器。其工作過程是：所述傳感器采集周圍的多媒體數(shù)據(jù)和標量數(shù)據(jù)，并通過所述模數(shù)轉(zhuǎn)換器進行模數(shù)轉(zhuǎn)換后發(fā)送給所述處理器進行處理，所述處理器將處理后的結(jié)果發(fā)送給所述存儲器進行存儲以及發(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200。最終通過因特網(wǎng)或者通信衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)最終到達監(jiān)測中心300。

本發(fā)明實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)部署和動態(tài)調(diào)整相結(jié)合的方法，通過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)拓撲結(jié)構(gòu)。并在網(wǎng)絡(luò)運行過程中對部署 方案進行動態(tài)調(diào)整，以及根據(jù)節(jié)點的剩余能量和能量補充速率動態(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100的監(jiān)測區(qū)域大小和感知范圍計算傳感器節(jié)點100的數(shù)量。

其中，如圖4所示，n個傳輸范圍為r₀的傳感器節(jié)點100相互獨立地隨機分布在區(qū)域Α，傳感器節(jié)點100位置分布的概率密度函數(shù)為f_x(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v的覆蓋范圍。對于網(wǎng)絡(luò)中任一給定的傳感器節(jié)點100v，其節(jié)點度的可能取值為{1,2,…,n}，定義其為樣本空間S_D。傳感器節(jié)點100v的度S_D中的每一個值都對應(yīng)一定的概率。因此，任一給定傳感器節(jié)點100v的度是一離散型隨機變量，用D表示，首先計算傳感器節(jié)點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100的網(wǎng)絡(luò)部署方案。

當(dāng)所述傳感器節(jié)點100按照任意分布進行部署時，假設(shè)給定傳感器節(jié)點100v位置為x，而另一個傳感器節(jié)點100v'以概率密度函數(shù)為f_x(x')的任意概率分布隨機地落在區(qū)域Α中。如果傳感器節(jié)點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100v'即是v的鄰節(jié)點。傳感器節(jié)點100v'是傳感器節(jié)點100v的鄰節(jié)點的概率即是它落在區(qū)域A₀(x)中的概率，則有

對于除v的每一傳感器節(jié)點100來說，都有“是v的鄰節(jié)點”及“不是v的鄰節(jié)點”兩種可能，分別用1，0表示，則此時樣本空間為S_v＝{0,1}，且P(S_v＝1)＝P₁(x)，P(S_v＝0)＝1-P₁(x)。對于有n個傳感器節(jié)點100的網(wǎng)絡(luò)，傳感器節(jié)點100v的度為d概率即是在A₀(x)區(qū)域內(nèi)有d個傳感器節(jié)點100的概率，可以用二項分布表示：

期望值

若P₁(x)較小且n較大，二項分布可近似為泊松分布：

其中：

傳感器節(jié)點100v孤立的概率為區(qū)域A₀(x)內(nèi)沒有其它節(jié)點的概率：

將二項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100v最多有d個鄰節(jié)點的概率可表示為

由于x可能位于區(qū)域Α中的任意一點，其分布的概率密度函數(shù)為f_x(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)中每個傳感器節(jié)點100至少有k個鄰節(jié)點 即所有傳感器節(jié)點100中最小節(jié)點度d_min需要滿足d_min≥k。假設(shè)各節(jié)點度是統(tǒng)計獨立的，則有d_min≥k(k≥1)的概率為

若P(D≤k-1)較小且n較大時，上式可以近似用泊松分布表示為

進而可以得到：

P(d_min≥1)＝exp(-n·P(節(jié)點孤立))

即為要求網(wǎng)絡(luò)連通性滿足d_min≥k條件下的網(wǎng)絡(luò)部署方案。

當(dāng)所述傳感器節(jié)點100按照均勻分布進行部署時，此時節(jié)點分布的概率密度函數(shù)為

其中A＝||A||＝πa²，為一維有限區(qū)域的長度或二維有限區(qū)域的面積。

則有

此時概率P₁(x)僅取決于區(qū)域A與節(jié)點覆蓋范圍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)點稱為中間節(jié)點，它們的傳輸覆蓋范圍因此節(jié)點度的期望值為位置與區(qū)域A邊界的距離小于r₀的節(jié)點稱為邊緣節(jié)點，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)點度的期望值也小于因此，在考慮邊界效應(yīng)的 情況下，隨機選取的某個節(jié)點的度的期望值為

對于半徑為a的圓形區(qū)域A，為了不失一般性，將坐標系的原點設(shè)在區(qū)域A的中心位置，并用極坐標(r,φ)表示節(jié)點位置x，用極坐標系積分rdrdθ替換dx。若r≤a-r₀，即v是中間節(jié)點；若a-r₀<r≤a，此時需要求出A'₀(x)。

可以得出：

根據(jù)余弦定理可得

由此可得

進而可得

綜合可得:

則有

可得隨機選取的節(jié)點的度的平均值為:

采用節(jié)點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)點的概率為

進一步地，在靜態(tài)部署方案和動態(tài)部署方案中，針對網(wǎng)絡(luò)覆蓋性和連通性的研究較多?，F(xiàn)有的連通性問題多數(shù)是研究假設(shè)傳感器節(jié)點 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遠遠大于Sr?，F(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)連通性研究通常假設(shè)Sr和Tr相等時，分析傳感器節(jié)點100部署方案及網(wǎng)絡(luò)連通性，研究的重點是使網(wǎng)絡(luò)形成k連通，意味著每一對傳感器節(jié)點100之間有k個獨立的路徑。當(dāng)k＞1時，網(wǎng)絡(luò)能容忍一些傳感器節(jié)點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100通信范圍受限的情況下可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)連通性問題，并且歐式距離的度量方法沒有考慮實際監(jiān)測區(qū)域的有界性對比靠近邊界傳感器節(jié)點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100v₁與v₂的位置用坐標表示分別為(x₁,y₁)、(x₂,y₂)，則它們之間的環(huán)繞距離為：

其中，即為兩個節(jié)點之間的歐氏距離；x_max,y_max分別為當(dāng)直角坐標系原點在區(qū)域中心時，區(qū)域邊界橫、縱坐標的最大值。

S102：使用環(huán)繞距離模型，計算在所述監(jiān)測區(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100的數(shù)量。

其中，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點100可能會失效或可能因為干擾等因素而不能正常通信，需要保證網(wǎng)絡(luò)不會因為某些傳感器節(jié)點100或鏈路不能正常工作而變得不連通。因此，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署方案能夠保證傳感器節(jié)點100之間有多條可供選擇的路徑，則該網(wǎng)絡(luò)具有一定的容錯性，而且無公共邊(或公共頂點)的路徑越多，容錯性越好。網(wǎng)絡(luò)的k-連通特性是指任意刪除k-1個節(jié)點，剩余節(jié)點構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)依然是連通的。為了滿足容錯設(shè)計的要求，設(shè)計出的網(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)拓撲結(jié)構(gòu)，采用蒙特卡羅的仿真方法計算網(wǎng)絡(luò)的P(k-連通)與P(d_min≥k)之間的關(guān)系。驗證在所述監(jiān)測區(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100的數(shù)量。如圖5所示，仿真結(jié)果表明，當(dāng)節(jié)點較多時，可以直接將通過公式計算的結(jié)果作為P(k-連通)的理論值，據(jù)此部署節(jié)點。

S103：根據(jù)匯聚節(jié)點200位置和所述傳感器節(jié)點100位置建立概率感知模型，并根據(jù)所述概率感知模型計算各所述傳感器節(jié)點100對所述匯聚節(jié)點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100的感知范圍；r_e是傳感器節(jié)點100不確定監(jiān)測能力的度量；參數(shù)β＝d(v,x)-(r-r_e)；μ和φ用于衡量目標點x與節(jié)點v之間的距離落在某個范圍之內(nèi)時，節(jié)點v對在目標點x發(fā)生事件的監(jiān)測概率。

S104：對相鄰傳感器節(jié)點進行排序，選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點與所述匯聚節(jié)點建立連接。

可選地，假設(shè)初始有N個傳感器節(jié)點100和M條鏈路，網(wǎng)絡(luò)在可按照如下方案進行優(yōu)勝劣汰的動態(tài)調(diào)整方案。增加一個新的傳感器節(jié)點100，并且連接到n(0≤n≤N)個已存在的舊的傳感器節(jié)點100上。新加入傳感器節(jié)點100在選擇與一個已存在的舊節(jié)點建立鏈路時，根據(jù)各個傳感器節(jié)點100的剩余能量、能量補充速率和感知概率等因素，按照以下公式的競標價B_i對所有相鄰傳感器節(jié)點100進行排序，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)k-連通特性要求選擇前k+1個傳感器節(jié)點100連接。

其中，i為新加入節(jié)點的鄰居節(jié)點；α≥0，β≥0，λ≥0，η≥0，α+β+λ+η＝1；E_ri為節(jié)點i的剩余能量，E_avi為所有鄰節(jié)點的平均剩余能量；d_i為新加入節(jié)點與節(jié)點i的距離；為節(jié)點i的能量補充速率，為所有鄰節(jié)點的平均能量補充速率；為節(jié)點i的感知概 率，為所有鄰節(jié)點的平均感知概率。

S105：對相鄰傳感器節(jié)點100之間的鏈路進行排序，按照感知概率刪除排列靠后的預(yù)設(shè)數(shù)量的鏈路。

按照各個節(jié)點的剩余能量、能量補充速率和感知概率等因素，根據(jù)上式的競標價對所有邊進行排序，按照概率p_x刪除m(0≤m≤M)條鏈路，則最后mp_x條鏈路被刪除。

進一步地，如圖6所示，本發(fā)明實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)處理能力的計算終端。所述裝置可以包括數(shù)量計算單元401、數(shù)量調(diào)整單元402、感知概率計算單元403、鏈路建立單元404和鏈路刪除單元等。

其中，所述數(shù)量計算單元401用于根據(jù)傳感器節(jié)點100的監(jiān)測區(qū)域大小和感知范圍計算傳感器節(jié)點100的數(shù)量。所述傳感器節(jié)點100的數(shù)量通過以下計算模型計算得到:

P(d_min≥1)＝exp(-n·P)

其中，d_min表示最小節(jié)點度。

本實施例中，所述數(shù)量計算單元401用于執(zhí)行圖3所述的步驟S101，關(guān)于該數(shù)量計算單元401的詳細描述可參對該步驟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，計算在所述監(jiān)測區(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100的數(shù)量。所述環(huán)繞距離模型為：

其中，即為兩個節(jié)點之間的歐氏距離；x_max,y_max分別為當(dāng)直角坐標系原點在區(qū)域中心時，區(qū)域邊界橫、縱坐標的最大值。

本實施例中，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的詳細描述可參對該步驟S102的描述，此處不再贅述。

所述感知概率計算單元403用于根據(jù)匯聚節(jié)點200位置和所述傳感器節(jié)點100位置建立概率感知模型，并根據(jù)所述概率感知模型計算 各所述傳感器節(jié)點100對所述匯聚節(jié)點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100的感知范圍；r_e是傳感器節(jié)點100不確定監(jiān)測能力的度量；參數(shù)β＝d(v,x)-(r-r_e)；μ和φ用于衡量目標點x與節(jié)點v之間的距離落在某個范圍之內(nèi)時，節(jié)點v對在目標點x發(fā)生事件的監(jiān)測概率。

本實施例中，所述感知概率計算單元403用于執(zhí)行圖3所述的步驟S103，關(guān)于該感知概率計算單元403的詳細描述可參對該步驟S103的描述，此處不再贅述。

所述鏈路建立單元404用于對相鄰傳感器節(jié)點100進行排序，選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點100與所述匯聚節(jié)點200建立連接。本實施例中，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的詳細描述可參對該步驟S104的描述，此處不再贅述。

所述鏈路建立單元404按照計算模型計算傳感器節(jié)點100的競標價，然后根據(jù)各傳感器節(jié)點100的競標價對相鄰傳感器節(jié)點100進行排序，其中，所述競標價的計算模型為：

其中，i為新加入節(jié)點的鄰居節(jié)點；α≥0，β≥0，λ≥0，η≥0，α+β+λ+η＝1；E_ri為節(jié)點i的剩余能量，E_avi為所有鄰節(jié)點的平均剩余能量；d_i為新加入節(jié)點與節(jié)點i的距離；為節(jié)點i的能量補充速率， 為所有鄰節(jié)點的平均能量補充速率；為節(jié)點i的感知概率，為所有鄰節(jié)點的平均感知概率。

所述鏈路刪除單元405用于對相鄰傳感器節(jié)點100之間的鏈路進行排序，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的詳細描述可參對該步驟S105的描述，此處不再贅述。

本發(fā)明實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，通過使用環(huán)繞距離模型，計算傳感器網(wǎng)絡(luò)是否滿足連通特性要求，以調(diào)整傳感器節(jié)點100的數(shù)量；建立概率感知模型計算各傳感器節(jié)點100對匯聚節(jié)點200的感知概率；并對相鄰傳感器節(jié)點100和傳感器之間的鏈路進行排序，選擇排列靠前的預(yù)設(shè)數(shù)量的傳感器節(jié)點100與匯聚節(jié)點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)點的能量消耗以及提高傳感器網(wǎng)絡(luò)的連通性能。

需要說明的是，本發(fā)明實施例所提供的裝置，其實現(xiàn)原理及產(chǎn)生的技術(shù)效果和前述方法實施例相同。所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。

在本申請所提供的實施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和方法， 可以通過其它的方式實現(xiàn)。以上所描述的裝置實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)明的多個實施例的裝置、方法和計算機程序產(chǎn)品的可能實現(xiàn)的體系架構(gòu)、功能和操作。在這點上，流程圖或框圖中的每個方框可以代表一個模塊、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或多個用于實現(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現(xiàn)中，方框中所標注的功能也可以以不同于附圖中所標注的順序發(fā)生。例如，兩個連續(xù)的方框?qū)嶋H上可以基本并行地執(zhí)行，它們有時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)定的功能或動作的專用的基于硬件的系統(tǒng)來實現(xiàn)，或者可以用專用硬件與計算機指令的組合來實現(xiàn)。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，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)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護范圍為準。