[发明专利]一种基于遗传算法的三维静态无线传感网络部署方法

说明书

技术领域

一种基于遗传算法的三维静态无线传感网络部署方法，用于对大面积范围内三维静态无线传感器网络拓扑进行建模，属于无线传感网络部署技术领域。

背景技术

面向无线传感器网络三维空间覆盖与部署的前瞻性论著包括Wang Yun教授提出的关于 三维空间中均匀部署的无线传感器网络覆盖率的研究[4]，台湾交通大学黄奇辅等2004年 发表的多项式时间算法[5]和法国巴黎第13大学的Ravelomanana同年提出的EXCHANGEID 和ASSIGNCODE协议[6]，但[5][6]假设监测事件在三维空间均匀分布且节点静止。2006年 美国康奈尔大学的Alam等提出了采用Vorinoi多边形图的三维空间节点部署策略，既保证 100％空间覆盖又使节点数最小，且该策略可同时适用于节定静止和移动的情况[7]，但此策 略假设所有节点的监测范围是一样的。

(1)基于虚拟力的移动无线传感器网络二位平面部署

最初由美国南加州大学Howard等提出了基于势场的节点移动扩散法[1]，是一种移动无线传感器网络的增量部署算法。其主要思想是将节点一个一个的部署到一个未知的区域中，然后每个节点利用之前部署的节点收集的信息来确定其部署位置。该算法的设计目的是最大化网络的覆盖率，同时确保节点保持与另一个节点的视线关系。该算法由虚拟力量 (VF)算法支持，然而，在VF算法中，静止无线传感器节点所产生的虚拟力会阻碍移动无线传感器节点的移动。粒子群优化(PSO)作为另一种动态部署算法被引入，但在这种情况下，所需的计算时间是最大的瓶颈。清华大学王雪[3]等2007年提出了一种动态部署算法命名为“协同进化粒子群优化虚拟力导向”(VFCPSO),因为该算法结合了协同进化粒子群优化 (复)VF算法,即复使用多个群优化解向量的不同组件协同动态部署和更新每个粒子的速度不仅历史局部和全局最优解,而且虚拟无线传感器节点的力量。仿真结果表明，所提出的 VFCPSO能够有效地实现WSNs的动态部署，并且在计算时间和有效性方面比VF、PSO和VFPSO 算法具有更好的性能。这些研究为无线传感器网络的部署问题提供了很多可参考的思路，但这些仅针对二维空间，在实际运用时大多考虑的是三维空间，因此其实用价值还待发掘。

(2)多项式时间算法

在黄奇辅教授的关于多项式时间算法的文章中[5]，制定无线传感器网络部署问题作为一个决策问题,其目标是确定每一个点在服务区域的无线传感器网络覆盖至少α无线传感器、α是一个给定的参数和无线传感器的传感区域建模的球(不一定是相同的半径)。这个问题在2d空间已推出了一个有效的多项式时间算法[8]。黄奇辅教授在研究中证明了在一个三维空间中解决这个问题在多项式时间内仍然是可行的。并提出了一个方案可以很容易地将无线传感器网络部署问题转化为一种有效的多项式时间分配协议。该方案可用于在三维空间中部署无线传感器，并减少无线传感器的使用时间，延长网络寿命。

(3)EXCHANGEID和ASSIGNCODE协议

Ravelomanana教授的文章的目的是研究随机性在无线传感器网络中的作用，以及对这些网络的适当协议的设计和分析。在一些典型的随机无线传感器网络行为的基础上，提出了两种分布式机制。第一个问题涉及到将节点的标识符分发给它们的邻居，而第二个协议解决了代码分配问题。有了高概率，两种协议都可以在多对数的时间槽中实现它们的任务。

(4)Vorinoi多边形图的三维空间节点部署策略

2006年美国康奈尔大学的Alam等提出了采用Vorinoi多边形图的三维空间节点部署策略，证明了三维空间中被截断的八面体镶嵌是最合理的解决这个问题的方法。文中定义了一个称为体积商的度量，它是空间填充多面体质量的度量。该文证明了被截断的八面体结果是最佳选择，体积商为0.68329，比所有其他可能选择的体积系数都好得多(分别为优化的六边形棱镜和菱形十二面体，其体积系数为0.477，而立方体只有0.36755)。大3D空间覆盖所需的节点数量取决于由这些节点所创建的空间的Voronoi tessel消融所创建的单元的形状。如果每个单元格的形状是一个具有更高容量商的空间填充多面体，那么节点数就更小。例如，菱形十二面体或六边形棱镜布置的节点数需要比被截断的八面体放置多出 43.25％的节点。在找到最佳放置策略之后，检查了连接性问题，发现最佳放置策略(截尾八面体)要求传输范围至少为1.7889倍，以保持完全的连接。该文为三维空间中无线传感器的一种部署思路，但其仅针对无线传感器在空间中均匀分布，且无线传感器规格一致的问题，在实际应用中还存在很大的局限性。