[发明专利]基于博弈论的传感器网络自组织协同k覆盖方法

权利要求书

1.一种基于博弈论的传感器网络自组织协同k覆盖方法，包括以下步骤：

a、以系统有效覆盖面积为指标，建立协同k覆盖全局优化数学模型；

b、建立基于网络势博弈的分布式协同决策模型；

c、各传感器节点确定当前位置、覆盖区域以及邻居集合，并初始化其行动与记忆向量；

d、传感器节点利用邻域信息计算个体支付值、最佳应对、遗憾值与非劣行动集合，并将结果发送给邻居；

e、个体利用混合应对规则选择受限最佳应对策略，并更新记忆向量；

f、个体以相同概率随机选择记忆向量中的元素，并更新当前行动；

g、跳转回所述步骤(d)，循环迭代直至系统稳定，输出分布式优化结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤(a)中，随机散布在二维平面区域内的传感器节点集合为W＝{s_i}_i∈N；

其中，N＝{1,2,...,n}，s_i表示第i个传感器节点，其位置坐标为X_i＝(x_i,y_i)，覆盖区域为以X_i为圆心、r_i为半径的圆型区域Θ_i；

各传感器节点s_i均配备无线通信模块，通信半径为c_i＞2max_i∈Nr_i；

若s_j处于s_i的通信范围内，则s_j为s_i的邻居，记节点s_i的邻居集合为Ω_i＝{s_j∈W|||X_i-X_j||≤c_i}，其中，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将传感器网络节点分为k个相互独立的覆盖集合{S_j}_j∈K，其中K＝{1,2,...,k}，同时将探测时间分为k个对应的时间槽{T_j}_j∈K；

在每一时间段T_j内，仅激活覆盖集合S_j中的传感器，其余节点则保持静默；

每一节点s_i均可选择加入k个覆盖集合中的任意一个，其行动集合为A_i＝K，记其行动为a_i∈A_i，表示s_i选择加入第a_i个覆盖集合；

定义a＝(a₁,a₂,...,a_n)为一个分组，A＝Π_i∈NA_i为分组空间，对任意分组a∈A，则第j个覆盖集合表示为S_j＝{s_i∈W|a_i＝j}；

传感器协同k覆盖的目标为通过选择合适的分组a∈A以最大化如下全局目标函数：

其中，表示覆盖集合S_j中所有节点的覆盖区域并集。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤(b)中，将各传感器节点视为具有感知、通信与计算能力的智能个体，则建立势博弈模型G(P,{A_i},{u_i},φ)的步骤如下：

建立参与者集合P：将系统中每一传感器节点视为独立博弈参与者，则博弈者参与者集合P＝W；

建立行动集A_i：每一个体具有相同的行动集合A_i＝K；

建立支付函数u_i：对于任意分组或行动组合a，个体支付函数定义为

其中，\为集合减操作，该数值的计算仅依赖博弈个体的邻域信息。

建立势函数φ：对于任意分组或行动组合a，定义势函数为：