[发明专利]一种基于区间多目标的水下无线传感器网络调度优化方法

说明书

本发明公开了一种基于区间多目标的水下无线传感器网络调度优化方法，本发明的UWSNs区间多目标调度优化模型包括传感器区间覆盖模型、区间能耗模型和区间能量衡度模型；区间多目标文化基因算法包括局部搜索激活机制、局部搜索初始种群建立和局部搜索策略。本发明的内容能够适用于不确定海洋环境，主要创新点是：以覆盖率、能耗，能量均衡度作为网络性能的评价指标，综合全面地评价网络的性能；充分考虑到不确定性环境对网络的影响，用节点是否休眠及节点的分簇策略建立含不确定性的三维水下无线传感器网络模型，并用区间多目标进化优化算法对网络进行优化，从而达到提升网络性能的目的。

技术领域

本发明涉及水下传感器网络技术领域，具体为一种基于区间多目标的水下无线传感器网络调度优化方法。

背景技术

水下无线传感器网络将采集到的数据，如水压、水温、盐都等通过节点间的单跳或多跳形式传输到水面基站，从而实现对海洋环境的监控。由于UWSNs能有效的应用于远洋开采、导航辅助、环境污染预测等领域，因此越来越受到国内外学者的关注。对于UWSNs的实际应用问题，需要布设大量的传感器节点，使网络达到要求的覆盖率，从而能够对环境进行实时有效的监控。由于每个节点的能量非常有限并且处于极其复杂的海洋环境中，所以对于节点电池的更换比较困难，因此一般采用分簇的策略来均衡整个网络的能耗，尽可能延长网络的使用寿命。

钱凌提出了一种基于三维顺序博弈的传感器网络覆盖的方法，该方法通过建立一个球状的水下传感器网络覆盖模型来优化网络的覆盖控制，通过节点自身位置以及计算节点感知半径范围内节点的能耗情况，自适应的调节节点之间的感知功率，从而达到减少整个网络能量消耗，延长网络的使用寿命的目标。黄俊杰等提出了一种针对水下环境的三维传感器网络模型的虚拟势场覆盖优化算法，该算法的特点是：水下的传感器节点会受到虚拟力的驱使，使得节点沿Z轴移动，从而能够逐步的消除感知重叠区域和感知盲区，实现了水下传感器网络覆盖增强。Jose M等人通过将多目标进化优化算法NSGA-II与鱼群算法和粒子群算法的结合来研究UWSNs的覆盖优化问题。结果表明，所提算法能够有效的优化传感器节点的感知区域视角，从而大幅度的提高了UWSNs的覆盖率，提升网络性能。胡中栋等提出的多级异构水下无线传感器网络算法，使用分簇策略，同时考虑每个传感器节点的剩余能量和位置因素来选取簇头，与此同时，灵活的使用了单跳与多跳的自适应路由通信协议来均衡网络区域的能量消耗。仿真表明，算法能够使UWSNs覆盖率不变的同时，有效的延长网络的使用寿命。对于上述的研究成果，都是考虑在确定性环境中优化水下无线传感器网络的性能，然而在实际应用中，必须要考虑到复杂的海洋环境对网络性能的影响，从而能更好的契合实际的需求。因此研发一种基于区间多目标的水下无线传感器网络调度优化方法是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种基于区间多目标的水下无线传感器网络调度优化方法，以解决上述背景技术提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于区间多目标的水下无线传感器网络调度优化方法，通过UWSNs区间多目标调度优化模型和区间多目标文化基因算法来实现；所述UWSNs区间多目标调度优化模型包括传感器区间覆盖模型、区间能耗模型和区间能量衡度模型；所述区间多目标文化基因算法包括局部搜索激活机制、局部搜索初始种群建立和局部搜索策略；

设三维水下监控区域为V＝L×L×L，目标点T＝(t₁,t₂,t₃...t_m)，其中m为目标点的个数，第j个目标点的坐标t_j＝(x_tj,y_tj,z_tj)；传感器节点S＝(s₁,s₂,s₃...s_n)，其中n为节点的个数，由于洋流、海洋生物不确定因素的影响，第i个节点会产生偏移，从而导致其位置具有不确定性，用区间表示其坐标，第i个节点的坐标记为因此第i个节点与第j个目标点之间的距离记为其中，