技術特征：

1.一種基于演化博弈機制的分簇無線傳感器網絡簇頭選舉模型，其特征在于：包括無線傳感器網絡模型、JDL(Joint Director of Laboratories)模型、演化博弈模型三個系統(tǒng)模型，其中，基于分簇的無線傳感器網絡模型，模型中有三種類型節(jié)點：基站、簇頭和傳感器節(jié)點，傳感器節(jié)點負責感知采集數據并傳輸給簇頭節(jié)點進行數據融合；簇頭節(jié)點是通過競爭產生，由信任值相對較高的節(jié)點擔任，負責將其管轄區(qū)域內接收的信息數據融合直接傳輸給基站；基站是網絡中最強大的節(jié)點，負責控制網絡和收集數據并管理簇頭節(jié)點的信任值

JDL模型是包括信息預處理、1級處理即目標位置/身份估計、2級處理即態(tài)勢評估、3級處理即威脅估計、4級處理即過程優(yōu)化、數據庫管理系統(tǒng)；

演化博弈模型具有以下三種通信行為：

合作行為：正常節(jié)點的通信行為。

自私行為：節(jié)點由于能量限制，拒絕為其他節(jié)點轉發(fā)、中繼等服務的行為。

惡意行為：指節(jié)點受到敵手攻擊而淪為惡意節(jié)點，

傳感器節(jié)點進行簇頭選舉一次稱為一次博弈。

2.根據權利要求1所述的基于演化博弈機制的分簇無線傳感器網絡簇頭選舉模型，其特征在于：所述基于演化博弈信任機制的分簇無線傳感器網絡簇頭選舉模型的計算包括：通信信任度計算、能量信任度計算、數據因素計算、綜合因子計算和演化博弈簇頭選舉計算。

3.根據權利要求2所述的基于演化博弈機制的分簇無線傳感器網絡簇頭選舉模型，其特征在于：所述通信信任度計算描述為：

無線傳感器網絡中，如果簇內相鄰節(jié)點N_i和N_j進行通信，用二項事件表示二者之間的通信結果。s表示其通信成功的次數；f表示通信失敗的次數；表示N_i和N_j進行通信的直接通信信任度。假設節(jié)點以概率ρ成功的進行通信，在本文中采用Beta信任模型^[34]進行通信信任度評估。

Beta(α,β)分布的概率密度分布函數的數學形式為：

其中，0≤φ≤1，φ是事件發(fā)生的概率，α＞0，β＞0。當先驗概率為Beta(α,β)分布時，其后驗概率分布為Beta(α+s,β+f)。假設Beta(α,β)先驗分布為均勻分布，則可根據概率公式可得為φ的無偏估計。則相鄰節(jié)點N_i和N_j的直接通信信任度為：

根據網絡動態(tài)特性，但計算直接通信信任度是不精確的，因此引進間接通信信任度。計算節(jié)點N_i在N_j上的信任度，需要通過N_j的鄰居節(jié)點N_m的監(jiān)控折算成在節(jié)點N_j上的信任度。

考慮到推薦節(jié)點可能是惡意節(jié)點，因此引入推薦節(jié)點的可信系數，該系數與其相鄰節(jié)點的直接信任概率成正比，即：

其中，k為鄰居節(jié)點的個數。

節(jié)點N_i在N_j上的間接通信信任度為：

綜合直接通信信任度與間接通信信任度，可得節(jié)點N_i和N_j進行通信信任度為：

其中，θ為在通信信任值中所占的權重。同樣，可通過調整θ可改變和的比例。

4.根據權利要求3所述的基于演化博弈機制的分簇無線傳感器網絡簇頭選舉模型，其特征在于：所述能量信任度計算描述為：采用衡量節(jié)點能量信任度的方法，將節(jié)點的能量劃分為幾個等級，等級越高表示節(jié)點的能量越多，即

energy_rank＝{1,2,3,4,5} 式6

其中，1表示電池能量消耗完；2表示能量為weak，只能采集數據信息或者接收、發(fā)送數據；3表示能量為middle，能維持基本通信；4表示strong，能進行比較充分的數據通信與路由；5表示能量處于full。

定義1表示節(jié)點N_i對N_j的能量信任值，

定義2設σ為設定的能量閾值，若節(jié)點能量低于σ則表示節(jié)點的能量信任值為1級。

定義3假設節(jié)點N_j的當前能量為E_j，初始能量為E₀。

若節(jié)點能量等級則節(jié)點的能量信任值計算為

設節(jié)點剩余能量E_r，如果節(jié)點能量等級則節(jié)點的剩余能量信任值計算為

則節(jié)點能量信任值為

5.根據權利要求4所述的基于演化博弈機制的分簇無線傳感器網絡簇頭選舉模型，其特征在于：所述數據因素計算描述為：

設置數據的信任值是由數據大小信任值和數據一致性信任值決定的，設節(jié)點N_i和N_j進行通信，數據傳輸的閾值為d_T，其數據信任值為

節(jié)點N_j的數據大小信任值是通過節(jié)點N_j發(fā)送給其鄰居節(jié)點的數據信任值的平均值得來的，為

其中，Q是其他推薦節(jié)點集合，Q＝{N_m|N_i的鄰居節(jié)點}，k為節(jié)點N_j的鄰居節(jié)點個數。

節(jié)點N_j采集的數據一致性信任值為

其中，C_j為節(jié)點N_j采集數據一致的次數，IC_j是數據采集不一致的次數。

因此，節(jié)點N_j數據信任值為

其中，μ為數據大小信任值所占的權重，ν為數據一致性所占的權重。

6.根據權利要求5所述的基于演化博弈機制的分簇無線傳感器網絡簇頭選舉模型，其特征在于：所述綜合因子的計算描述為：

通過通信信任度計算、能量信任度計算、數據因素計算，整合可得出信任綜合因子

其中，a、b和c為加權因子，且a+b+c＝1，結算信任綜合因子時按照各個因子的重要程度來選擇。設定系統(tǒng)最小的信任綜合因子臨界值W_T，將獲得的信任綜合因子與最小的信任綜合因子比較，如果節(jié)點的能量或者信任綜合因子在閾值W_T以下，則被判為惡意節(jié)點或者死亡節(jié)點隔離出網絡。

7.根據權利要求6所述的基于演化博弈機制的分簇無線傳感器網絡簇頭選舉模型，其特征在于：所述演化博弈簇頭選舉的計算描述為：

無線傳感器網絡中選舉出一次簇頭節(jié)點定義為一次博弈G，G＝{P,S,U}，其中G為參與者集合，即滿足要求的所有傳感器節(jié)點；S為傳感器節(jié)點選擇合作或不合作的策略結合；U為參與者在一次博弈中得到的收益，用支付矩陣表示。下面分析參與簇頭選舉的節(jié)點選擇不同策略的收益情況，具體如下：

節(jié)點與對方節(jié)點都選擇合作策略：

這種情況下，所有參與者節(jié)點都參與簇頭節(jié)點的選擇，信任度收益為c_T，又因節(jié)點參與簇頭選擇轉發(fā)數據得到收益為c_c，又因為參與簇頭選舉消耗自身能量成本為c_che，為促使節(jié)點合作引入激勵υT_c，則理性節(jié)點參與簇頭選擇的總收益為c_T+yc_c-2(x-y)c_che；自私節(jié)點參與簇頭選擇的總收益為c_T+(x-y)c_c-2yc_che+υT_c。因此參與簇頭選擇的總收益為c_T+xc_c-2xc_che+υT_c；

節(jié)點中有選擇不合作策略：

在選舉簇頭節(jié)點的參與者中自私節(jié)點不參與簇頭選舉，則參與節(jié)點會造成能量損失l，又因自身能量消耗成本(x-y)c_che，則選擇參與的簇頭節(jié)點的收益為c_T-(x-y)c_che-l；因此自私節(jié)點不參與簇頭節(jié)點選擇的收益為c_c(x-y)-yc_che。若是引入激勵υT_c，自私節(jié)點參與簇頭選舉，而理性節(jié)點因為被破壞等原因而轉發(fā)數據正常工作，此刻自私節(jié)點參與簇頭選舉的收益為c_T+υT_c-yc_che-l，而理性節(jié)點的收益為c_cy-(x-y)c_che。這種情況下，參與簇頭選擇的節(jié)點總收益為c_T+υT_c-xc_che-l；不參與簇頭選擇的節(jié)點總收益為xc_c-xc_che；

如果所有參與者都不參與簇頭選舉：

將不會選舉出簇頭節(jié)點，網絡可能將作為平面式網絡進行通信，此時收益可記為0，其中各字母或符號含義為：

T_c信任度

c_T信任度收益

c_che發(fā)送自身數據或參與簇頭選擇時轉發(fā)對方節(jié)點數據而產生的成本

c_c因對方節(jié)點合作而產生的收益

l因對方節(jié)點不合作而產生的損失

x滿足閾值參與簇頭選舉的節(jié)點的個數，x∈N

yx中自私節(jié)點的個數，0≤y＜x且y∈N

υ是調節(jié)因子

具體計算步驟為：

設u(t)＝(u₁(t),u₂(t))表示參與簇頭選舉的混合策略，其中u₁(t)為參與者選擇合作策略s₁的節(jié)點數比例，u₂(t)為參與者選擇不合作策略s₂的節(jié)點數比例，且u₁+u₂＝1。以下u₁(t)簡記為u。

在t時刻選擇合作策略節(jié)點的期望收益為

P(s₁,u)＝u(c_T+xc_c-2xc_che+υT_c)+(1-u)[c_T+υT_c-xc_che-l] 式15

在t時刻選擇不合作策略節(jié)點的期望收益為

P(s₂,u)＝u(xc_c-xc_che) 式16

由式15與式16可得簇頭選舉的所有參與者的評價收益

因此，簇頭選舉演化動力學復制方程為

令F(u)＝0，則復制動態(tài)方程最多有3個穩(wěn)定狀態(tài)

其中式21表示的穩(wěn)定狀態(tài)可能與式19或式20表示的穩(wěn)定狀態(tài)相同。演化穩(wěn)定策略的性質表示一個穩(wěn)定的狀態(tài)，這與微分方程的穩(wěn)定性定理要求一致，且必須對微小擾動具有穩(wěn)健性。在這里，若u^*為穩(wěn)定狀態(tài)，則必滿足條件F′(u^*)＜0。

定理1若c_T+υT_c-xc_che＞0，c_T+υT_c-xc_che-l＜0，2c_T+2υT_c-2xc_che-l＞0，則和均是無線傳感器網絡演化博弈的演化穩(wěn)定策略，且時(節(jié)點選擇不參與簇頭節(jié)點選舉策略)的概率小于時(節(jié)點選擇參與簇頭選舉的概率)。

證明對式18兩邊求導，得

F′(u)＝-3lu²+2[xc_che+2l-c_T-υT_c]u+c_T+υT_c-xc_che-l 式22

分別令u為0和1，得到

F′(0)＝c_T+υT_c-xc_che-l＜0 式23

F′(1)＝xc_che-c_T-υT_c＜0 式24

由2c_T+2υT_c-2xc_che-l＞0得到

c_T+υT_c-xc_che＞-c_T-υT_c+xc_che+l 式25

所以有

由式23和式24可知，和均是無線傳感器網絡演化博弈的演化穩(wěn)定策略。又由式26可知，滿足簇頭選舉條件的節(jié)點選擇不合作策略的概率小于選擇合作策略的概率。

定理1表明，當理性節(jié)點選擇合作策略時，由于c_T+xc_c-2xc_che+υT-xc_c+xc_che＝c_T+υT-xc_che＞0，自私節(jié)點選擇合作概率的收益大于選擇不合作概率的收益；當理性節(jié)點選擇不合作策略時，由于c_T+υT_c-xc_che-l＜0，自私節(jié)點選擇不合作策略概率的收益大于選擇合作策略的收益。因此，和均是無線傳感器網絡演化博弈的演化穩(wěn)定策略，表示合作與不合作策略都有可能被滿足簇頭選舉條件的節(jié)點選擇。

定理2若c_T+υT_c-xc_che＞0，c_T+υT_c-xc_che-l＜0，2c_T+2υT_c-2xc_che-l＜0，則和均是無線傳感器網絡演化博弈的演化穩(wěn)定策略，且時(節(jié)點選擇不參與簇頭節(jié)點選舉策略)的概率大于時(節(jié)點選擇參與簇頭選舉的概率)。

證明計算得出

F′(0)＝c_T+υT_c-xc_che-l＜0 式27

F′(1)＝xc_che-c_T-υT_c＜0 式28

由式27和式28可知，和均是無線傳感器網絡演化博弈的演化穩(wěn)定策略。又由式29可知，滿足簇頭選舉的節(jié)點選擇不合作策略的概率大于選擇合作策略的概率。

定理3若c_T+υT_c-c_che＜0，則是無線傳感器網絡演化博弈的演化穩(wěn)定策略。

證明由計算得出

F′(0)＝c_T+υT_c-xc_che-l＜0 式30

F′(1)＝xc_che-c_T-υT_c＞0 式31

由式30和式31可知，是無線傳感器網絡演化博弈的演化穩(wěn)定策略。

定理3表明，無論理性節(jié)點選擇合作策略還是不合作策略，自私節(jié)點選擇合作策略的收益總是小于選擇不合作策略的收益。最終選擇合作策略的節(jié)點數比例會穩(wěn)定在處，即選擇不合作策略。

定理4若c_T+υT_c-xc_che-l＞0，則是無線傳感器網絡演化博弈的演化穩(wěn)定策略。

證明計算得出

F′(0)＝c_T+υT_c-xc_che-l＞0 式32

F′(1)＝xc_che-c_T-υT_c＜-c_T-υT_c+xc_che+l＜0 式33

由式32和式33可知，是無線傳感器網絡演化博弈的演化穩(wěn)定策略。

定理4表明，無論理性節(jié)點選擇合作策略還是不合作策略，自私節(jié)點選擇合作策略的收益總是大于選擇不合作策略的收益。最終選擇合作策略的節(jié)點數比例會穩(wěn)定在處，即選擇合作策略。

定理2和定理3所滿足的條件是無線傳感器網絡簇頭選舉時必須要避免的情況，因為該條件表示節(jié)點選擇不合作策略的概率大于選擇合作策略的概率，最終將使無線傳感器網絡處于不穩(wěn)定的狀態(tài)。