[发明专利]无线传感器网络容错拓扑演化方法

权利要求书

1.一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，其特征在于，包括：

构造了一种以容错传感器节点为六边形顶点的正六边形分簇机制(RHCS)，通过Markov分析了RHCS的随机失效概率以及能量故障概率，得出综合故障概率；

将综合故障概率引入无标度拓扑构建规则中，形成一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型；

设置随机故障节点，计算网络最大连通子图节点个数，评估容错性能。

2.如权利要求1所述的基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，其特征在于，“构造了一种以容错传感器节点为六边形顶点的正六边形分簇机制(RHCS)，通过Markov分析了RHCS的随机失效概率以及能量故障概率，得出综合故障概率；”具体包括：

将双工传感器节点设为容错传感器节点，把容错传感器节点放置为正六边形结构形成基本的分簇机制RHCS；

通过Markov分析RHCS的随机失效率(RFP)；

采用经典的一阶无线通信能量消耗模型，分析RHCS的能量故障率(EFP)；

结合RFP和EFP，建立RHCS的综合故障概率(JFP)。

3.如权利要求1所述的基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，其特征在于，“将综合故障概率引入无标度拓扑构建规则中，形成一种基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化模型；”中，容错拓扑演化模型具体包括：

网络中的大部分节点只和很少节点连接，而有极少的节点与非常多的节点连接，其经典的无标度网络模型构建算法：

增长：从一个具有m₀个节点的联通网络开始，每次引入一个新的节点,并且连到m个已经存在的节点上，这里m<＝m₀；

择优连接：一个新的节点与一个已经存在的节点i相连的概率w与节点i的度k_i之间的关系为w＝k_i/(k_1+k_2+k_3+...+k_n)，其中n为网络中的节点的总个数；

形成的无标度网络，分析其网络节点度分布，满足幂律特性。

4.如权利要求1所述的基于Markov和无标度网络的无线传感器网络容错拓扑演化方法，其特征在于，“设置随机故障节点，计算网络最大连通子图节点个数，评估容错性能。”中，所述评估容错性能具体包括：

随机失效容错性，以泊松规则随机地产生失效节点，每一轮运行后移除能量耗尽的节点，以最大连通分支中的节点个数所占总个数的比例为容错性能指标；

恶意攻击容错性，将节点度较高的节点随机去除，去除率在0.05～0.25之间，以最大连通分支中的节点个数所占总个数的比例为容错性能指标。

5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1到7任一项所述方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1到7任一项所述方法的步骤。

7.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1到7任一项所述的方法。