一个新的节能覆盖控制无线传感器网络的多节点冗余的验证

文摘

目标节点由传感器节点覆盖;将会有大量的冗余数据迫使交通堵塞的现象,降低了网络通信能力和覆盖和加速网络能耗。因此,本文提出了一种节能覆盖控制和多节点冗余验证(ECMRV)。算法构建覆盖网络模型通过使用传感器节点之间的位置关系,和部门的证明过程覆盖监测区域的期望值也提供了。在能源消耗方面,本文给出了比例工作传感器节点之间的能量转换功能和邻近的传感器节点。和使用功能进度较低的传感器节点的能量成正比,我们实现整个网络的能量平衡和优化网络资源。最后,仿真实验表明,该算法不仅可以提高网络覆盖质量,但完全抑制快速传感器节点的能耗;因此,网络寿命延长,验证算法的可用性和稳定性。

1。介绍

无线传感器网络是一种新型的网络体系结构,它是由成千上万的传感器节点(1- - - - - -3]。每个传感器节点感知的能力,计算、通信、存储和行为特点是完成通信传输的多次反射法在信息世界中,这使得数据采集、数据存储、数据计算和通信传输链路网络服务系统形成(4,5]。

覆盖质量和能源消耗是两个重要的指标评估无线传感器网络系统的性能。覆盖质量可以直接反映在传感器节点的部署在监测区域。和网络生命周期的质量直接影响整个网络服务,主要反映在部署传感器节点的能量消耗。一般来说,由于地形的限制,环境因素,以及许多其他的限制,传感器节点部署的选择是随机的。在随机部署过程中,由于事先不可预测的传感器节点的位置信息,可以使一个监控目标节点用覆盖,即覆盖。把军事战场为例,如图1。还有另一种情况,由于随机性;可以监控领域一个盲人。实现完全覆盖的唯一方法是添加更多的传感器节点。虽然上述两种方式可以实现完全覆盖的目标在某种程度上,仍存在一些缺点。首先,因为存在的报道,在数据收集和计算的过程和数据传输的通信联系,会有大量的冗余数据,造成更大的误差和不确定性。第二,报道的真正意义并不是整个监测区域的完全覆盖,但某些目标节点的完全覆盖;的过程中完全覆盖整个监测区域,不考虑的目标节点的存在将大量传感器节点的能量消耗,这将加速整个网络系统的崩溃的速度。第三,当部署传感器节点,随机性的存在必然会导致过度的密度在一定范围区域监控区域,导致阻塞,最终生成信息冗余在通道验证,但减少了网络的可扩展性。

针对以上不足,本文提出了节能覆盖控制和多节点冗余验证(ECMRV)。在这篇文章中,传感器节点的覆盖概率和覆盖期望值是由使用部门解决域的覆盖范围时,移动目标节点是通过监控区域;至于能源消耗,本文给出了解决多点传输和单点传播。传感器节点工作,遇到一定的覆盖率,当对面的移动目标节点传递覆盖区域,它将关闭或更高版本中的传感器节点阈值或者它将睡眠状态的传感器节点由传感器节点自适应转换机制和其他传感器节点将使用传感器节点的能量调度机制竞争传感器节点的能量的转换,这样可以延长网络的生命周期。

2。相关的知识

网络覆盖控制技术是一个非常重要的基础研究以及传感器网络现在的热点问题之一。网络的覆盖质量会影响一生。近年来,国内外许多专家和学者广泛开展了大量的研究彻底和仔细。文献[6)带来的部分覆盖优化和组成部分报道,经过一系列的计算和优化完整的覆盖优化终于实现了。所有上述算法取得的有效覆盖监测区域在某种程度上;但是他们有共同的问题,算法有更多的计算,他们更复杂,无线传感器网络的可伸缩性是更糟。文献[7)提供了一种建设性的方法连接的保险协议。协议提供之间的比例关系网络覆盖和网络质量和性能指标的网络系统中的参数并创建调度控制算法(SCA),其目的是使用最少的传感器节点,保证整个网络系统的连接。文献[8]介绍了人工智能算法,即颗粒的群体智能算法和算法来完成整个网络监控区域的传感器节点部署阶段的覆盖优化,整个报道是由两个人工智能优化算法,最后实现的完整覆盖监测区域;至于能源消耗,完成调度传感器节点能量的转换启发式传感器节点调度,延长网络的生命周期。文献[9)提出了基于泰森多边形法覆盖算法的优化策略。满足一定的条件覆盖质量,该算法增加了一些传感器节点的覆盖洞工作,提高当前的覆盖率;与此同时,它将搜索合理维修站点的信息,保证整个网络的连接。文献[10)也采用泰森多边形法为研究对象,解决了线材的信息网站,由泰森多边形法和传感器节点的几何变化最后完成监控区域的覆盖。文献[11]和文献[12)计算目标有效的传感器节点,利用不同角度的部门由传感器节点和目标节点,并给出的方法计算不同监测区域的覆盖概率。所有上面提到的算法有更好的可行性,更高的可靠性和更大的网络可伸缩性。然而,在研究过程的四个算法,他们的网络模型是太理想化了。从文献[9)文献[11),他们都以静态目标节点为研究目标,和文学(12)没有考虑有关情况当移动目标节点目标节点,这导致障碍的报道。文献[13)提出了多型的目标覆盖算法基于线性规划。该算法利用集群结构来解决多型的目标覆盖问题。通过计算传感器的覆盖能力和残余能量,它完成的多型的目标优化覆盖在线性规划的方法。文献[14)提出了概率事件驱动机制的算法。该算法计算了传感器节点的覆盖概率和期望值的概率模型,然后优化的结果,最后达到最优覆盖。上述两种算法实现的目的最优覆盖和网络生命周期的延长,但覆盖条件是一个小厨师,算法的计算复杂得多。

为了使有效覆盖监测区域的更好,根据文献[11]和文献[12),本文提出了节能覆盖控制和多节点冗余验证(ECMRV)。使用分类度范围,算法计算覆盖率期望值之间的传感器节点和目标节点移动。然后,该算法提供了覆盖期望值的解决过程当一个特定的传感器节点完成目标节点的覆盖范围。在能源方面,在此基础上分析所有的传感器节点的能量在整个网络中,该算法提供了多边能源比较的过程和单边连接;,在多播数据的能耗小于单方面的传感器节点。在能量转换方面,该算法完成通过self-scheduling传感器节点之间的能量转换机制,延长网络的生命周期。最后,通过仿真实验和与其他算法比较,ECMRV算法的有效性和稳定性已经得到证实。

3所示。网络模型和覆盖质量

3.1。基本概念和基本理论

为了更好的解释和研究了网络的覆盖问题和问题的方便,ECMRV算法是基于以下四个推测(10,15,16]:(1)所有的传感器节点都是齐次形式,和沟通的感知范围和范围都是圆盘状。(2)所有的传感器节点可以通过GPS技术自身的位置信息。(3)所有传感器节点的初始能量是相同的,相同的感应范围,和时钟的速度是一样的。(4)广场上的传感器节点随机部署监控区域的长度必须保证,感知范围小于长度,边界效应可以忽略。(5)传感器节点随机部署在监测区域密度高,和传感器节点是相互独立的。

定义1(完整版)。在监控区域,任何目标节点必须由至少一个传感器节点;即欧几里得距离的传感器节点和目标节点小于传感器节点的感知范围,,这被称为完全覆盖。

定义2 (报道)。在监控区域,任何目标节点必须被至少覆盖传感器节点。因此,监测区域度覆盖区域。

定义3(覆盖质量)。在监控区域,覆盖质量的特定值的总和感觉到区域所有的传感器节点和监控区域的面积。在某种程度上,这反映了目标节点的覆盖程度。

定义4(多级覆盖)。每个传感器节点的覆盖率;然后覆盖率在任意点在二维平面上 在(1),多级覆盖率;是任何一个传感器节点的覆盖概率;是传感器节点的数量10,17,18]。

定理5。当移动目标节点进入监控区域第一次,第一次报道期望值,最大的次数,移动目标节点可以完成传输,然后呢传感器节点的覆盖概率。

证明。根据概率理论,假设代表了多少次移动目标节点移动和的值范围可能是。当以及会议的条件,也就是说,当第一移动目标节点不受传感器节点分布密度函数将 据报道的方程,因此 使和;也就是说,乘以方程两边;因此;也就是说, 把(4)(3);因此, 在广场监控区域,经过一段时间的,工作的传感器节点的能量必须被自己消耗,使覆盖范围变化相对应。为了抑制传感器节点的能量消耗,延长网络的生命周期,只要可能,本文采用传感器节点能量模型分析的传感器节点能量消耗在单边和多边的过程中数据传输;与此同时,传感器节点的能量消耗计算通过自己的工作(19- - - - - -22)、存储和控制。传感器节点的能量消耗模型发射机 和能源消耗的接收机模型 和是数据传输的,传感器节点之间的欧氏距离和邻近的节点,然后呢的阈值距离传感器节点的通信。当通信的距离小于传感器节点,能量阻尼指数是2,而能量阻尼指数将4。代表沟通的能耗传感器节点接收和发射模块(23,24]。

定理6。在多播数据消耗的能量比单方面的传感器节点。数学归纳法时如图2。

在1日的情况下,根据公式(6),直接从源节点能量值的公式目标节点提出了如下:

在第二个案例中,从节点发送的数据来然后。从来,当,当传输模块节点能耗模型可以引入如下:

节点的能量消耗收到下面的信息表示为:

然后,从节点的能源消费总量来然后表示如下:

在他们的初始状态,节点使用相同数量的能量,是相互独立的。三角形的基本属性。

开始时,每个节点是相互独立的,正在以同样的能量。这个基本的特征形成三角形可以表示成如下:

也就是说,当,更少的能源消耗在多边比单向数据传输。所以,当公式(12)是有道理的。

数据传输路径来来然后。当,因为是一个钝角,,。根据余弦定理,。三角形连接,,钝角三角形。因此,公式(13)得到如下:

3.2。覆盖质量

定理7。随机选择传感器节点在,然后覆盖质量的期望

证明。传感器节点的随机均匀分布的概率,所以一个传感器节点位于任何位置,是。如果任何时候被一个传感器节点覆盖(感知半径来表示),那么传感器节点必须定位在一个圆的中心问(圆圈表示的半径)。因此,的概率被传感器节点覆盖是 因为传感器节点的感知半径是正态分布,任意点的概率是由一个传感器节点的工作 让;然后 计算如下: 所有的传感器节点的位置是相互独立的,根据公式(1),任何传感器节点的概率至少覆盖了吗传感器节点工作 至少假设所覆盖的区域传感器节点是然后该地区的期望是 因此 与定理5,我们可以得到的期望工作所需的最小数量的传感器节点满足要求覆盖质量的应用程序;也就是说,

定理8。冗余的传感器节点随机关闭后不会引起任何冲突,如果其他工作节点可以提供覆盖质量,所需的应用程序,期望的数量冗余传感器节点的邻居满足

证明。假设其余工作传感器节点的数量冗余点了点头后断电,那么传感器节点工作仍然遵循随机和均匀分布。因为剩下的传感器节点工作仍能准确地提供应用程序所需的覆盖质量,由公式(22),我们得到 表示传感器节点的感知半径,代表传感器节点感知半径。如果覆盖的邻居吗,然后必须位于圆半径为中心(表示圆的)。因此,的概率是一个覆盖的邻居是 因为所有的传感器节点的感知半径服从正态分布,以及,一个传感器节点的概率是另一个传感器节点的覆盖的邻居 计算 根据公式计算过程(27),我们有 因为 然后我们有 的期望覆盖的数量为每个剩余的邻居传感器节点传感器节点工作 因此,预期的数量冗余覆盖邻近的传感器节点满足

3.3。算法描述

冗余的传感器节点,传感器节点收集冗余的连接图,也就是说,冗余信息计算的一种定位算法(如质心位置定位和测距)的所有节点的过程中收集和你的邻居节点。收集到的数据在这个集群通过通信链路发送到汇聚节点。水槽节点接收冗余信息后,计算和分析。连接图的冗余关系构造根据计算和分析的结果。连接图的程度是有限的数量与顶点。它对应于传感器节点的冗余度。当传感器节点数量的增加,冗余度相应增长。在连接图,当传感器节点的冗余程度超过预定阈值,节点转移到睡眠的状态。与此同时,存在几个()节点冗余率高。如果能量作为选择条件,节点选择最能睡节点排序算法。这个节点,连同相应的邻居节点,取消了在连接图。迭代的迭代算法。下一个节点与大多数能量是一个接一个,直到找到所有传感器节点的冗余程度小于阈值的连接图。传感器节点的能量消耗,聚类算法用于控制管理员节点和成员节点,分别。在网络的初始状态,成员节点发送“inf_coverag”收集的数据节点。“inf_coverag”包括的信息位置、ID和能量。一个或多个周期后,传感器节点的采集节点接收信息。计算的信息。节点的能量存储在链式表(CL)先后从最高到最低一个根据其他节点能量。顶部节点具有更高的重量的覆盖能力。根据定位节点控制信息。满足条件的传感器节点在CL整理和发送消息“inf_notice”开始的有效覆盖。 The rest nodes are in the state of sleeping to save the network energy expenses (see Algorithm1)。

4所示。系统评价

为了验证的有效性和稳定性节能覆盖控制和多节点冗余验证,ECMRV算法,本文选择MATLAB7作为仿真平台。和ECMRV算法的四个算法相比,文献[13)(节能目标覆盖算法(ETCA))和文献[16(节能覆盖算法(EEKCA)),文献[14)(概率事件驱动机制,三元乙丙橡胶)和文献[17)(覆盖优化策略控制(OSCC))。和仿真参数如表所示1。

实验1。延长网络生命周期,ECMRV算法与ETCA EEKCA相比,和实验数据的平均值是200仿真数据,如图3- - - - - -5。

实验1是ECMRV算法的对比实验和ETCA EEKCA的网络生命周期在不同监测领域。在实验中,的值选择不同;网络规模的数量可以改变通过改变传感器节点随机部署在监测区域。规模较小的监测区域,初始值随机部署的传感器节点的数量是30,根据传感器节点的数量逐步增加。从仿真,可以看出,无线传感器网络的生命周期是一个线性上升趋势与传感器节点的数量的增加。主要原因是传感器节点组中的成员传感器节点覆盖目标节点由传感器节点的调度机制。在同一网络环境,与ETCA EEKCA相比,ECMRV算法的寿命平均延长了11.29%;对于规模较大的监控区域,传感器节点的初始数量是50,根据传感器节点的数量逐步增加。无线传感器网络的生命周期也是一个线性上升趋势与传感器节点的数量的增加。崛起不仅仅是较小的监测区域,并与ETCA EEKCA相比,网络寿命增加了16.12%和15.96%。

实验2。之间的对比实验被ECMRV算法和三元乙丙橡胶算法的文献[14)和OSCC算法的文献(17)的覆盖率和多目标周期控制覆盖保护协议(25)(MTCPP)网络运行时间。监控区域为例,实验数据的平均值是200仿真数据,从数据如图所示6来8。

在图6,传感器节点的数量的增加,三种算法的覆盖概率也增加。当覆盖概率是99.99%传感器节点的数目是237;当传感器节点的数目是157;当和传感器节点的数目是132,本文的算法达到了99.99%的覆盖率;然而OSCC的EPDM算法和算法没有覆盖率达到了100%,这表明ECMRV算法的覆盖率高于OSCC的EPDM算法和算法。因此,本文ECMRV算法的有效性已得到验证。在图7在程序执行的初始时间的覆盖概率两个算法几乎是相同的;然而随着时间的推移,这两个合同的覆盖概率算法的恍惚状态下滑。三元乙丙橡胶的主要原因是算法和OSCC算法采用不间断报道完成覆盖在运行时;即目标节点在监测领域不断地覆盖到目标节点的能量消耗。当,这三个算法的覆盖概率下降更明显。当,,,,,。当摘要覆盖概率高于三元乙丙橡胶的算法和OSCC算法,这表明,相同的传感器节点的功能,ECMRV算法的覆盖概率高于其他两种算法,验证了本文算法的有效性。和图8给出了曲线的传感器节点和传感器节点对比ECMRV算法和三元乙丙橡胶的算法和OSCC算法,当覆盖概率是相同的。当传感器节点维护的数量从260年到290年,传感器节点的数量的三个算法基本上趋于稳定。当,ECMRV算法的传感器节点的数量保持在245年,223年和211年,而传感器节点的数量在OSCC EPDM算法和算法保持从231年到237年。因此,传感器节点的数量的平均值ECMRV算法比其他算法;传感器节点的数量减少了13.49%。

图9提供了不同的网络能耗监测区域,和简约算法是算法在文献[13]和文献[25]。初始时间的三个算法,网络寿命增加的增加传感器节点。然而,本文参数范围限制和冗余的传感器节点的最后声明本文算法的网络寿命小于其他两种算法,当网络能量达到平衡的声明。图10提供了网络的生命周期和目标节点。当目标节点被覆盖,本文的网络能量也比其他两种算法,原因是与上述情况相同。在图11,监控区域的扩张使得一些冗余的传感器节点的工作状态,延长了网络的生命周期。当参数,本文算法的网络寿命大于ETCA的;当参数,网络生命周期比其他的算法;和图12提供了网络的生命周期的变化过程中目标节点的覆盖范围。与目标节点的数量的增加,网络的生命周期三个算法一直是下降的恍惚,最后提供了能量平衡的声明。但在下降过程中,本文算法的平均速度小于其他的算法,主要原因如下。密集部署传感器节点的覆盖期望在监测区域是相当大的。同时一些冗余节点醒来工作节点。因此,覆盖概率是增强和延长网络的生命周期。它也适用于米²。根据数据的分析8- - - - - -12摘要,该算法在运行时间更多的能量;原因是,在报道过程中,本文算法在关闭一些冗余的传感器节点,大大延长了网络生命周期。因此,在条件相同的传感器节点数量,本文算法的运行时间是稍高于其他算法,如图13和14。

5。结论

基于无线传感器网络的覆盖率的分析,本文提出了一种节能覆盖算法和多节点冗余验证(ECMRV)。算法提供了计算方法和监测区域的期望值,以及在此基础上,它证明了求解过程使用最少的传感器节点计算的预期值监测区域;与此同时,第一个报道的期望值计算并推导出移动目标节点。在能源方面,本文提供了一个详细的过程来限制能源消耗,与相应的计算,它证明了多边传输的能耗小于单方面的传播。最后,在方面的不同的值的范围一生,网络,网络覆盖,仿真实验,结果与ETCA, EEKCA, EPDM算法,OSCC算法,MTCPP算法,最后验证算法的有效性和稳定性。

未来的工作是关注如何实现的非线性规划有效性的报道多个目标节点和如何提高的有效覆盖监测区域的边界。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

支持的研究项目U1304603和61503174国家自然科学基金支持的中国;项目15 a413016 16 a520063, 17 a520044支持河南省教育部自然科学基金;项目152300410115,152300410115,162102210113,162102210276,和162102410051支持自然科学技术研究河南省科学部门的基础工程;项目由广州市教育局科学基金会1201430560支持;2016项目a030313540得到广东省自然科学基金的支持。本文还支持由国家奖学金基金。

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