[发明专利]一种仿蛛网分层分簇网络参数优化方法在审

专利信息
申请号: 202210225344.7 申请日: 2022-03-09
公开(公告)号: CN115002706A 公开(公告)日: 2022-09-02
发明(设计)人: 孔令举;张亚丹;王俊;贺智涛;高颂;刘博;毛鹏军;方骞;司逸飞;陈浩然 申请(专利权)人: 河南科技大学
主分类号: H04W4/38 分类号: H04W4/38;H04W24/02;H04W40/10;H04W40/32;H04W84/18
代理公司: 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 代理人: 吴敏
地址: 471023 河南*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 蛛网 分层 网络 参数 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种仿蛛网分层分簇网络参数优化方法,其特征在于,包括如下步骤:

1)在不同网络参数组合下对仿蛛网分层分簇网络进行仿真实验,得到全网抗毁度数据和全网平均剩余能量数据;仿蛛网分层分簇网络的网络参数包括网络层数L、簇头更换轮数m、簇内分层半径划分等级Gcr、扇形区域数量z和传感器节点数量n;所述簇内分层半径划分等级Gcr用于表征簇内分层半径,每个簇以簇头为中心,按照簇内分层半径对簇进行划分;

2)对全网抗毁度数据和全网平均剩余能量数据进行正态性检验和方差齐性检验,若全网抗毁度数据和全网平均剩余能量数据均服从正态分布且满足方差齐性,则将网络参数作为固定因子,将全网抗毁度作为因变量,进行主体间效应检验,得到与网络参数和全网抗毁度对应的主体间效应检验结果pi;还将网络参数作为固定因子,将全网平均剩余能量作为因变量,进行主体间效应检验,得到与网络参数和全网平均剩余能量对应的主体间效应检验结果qi,i=1,…,5;

3)分别对网络参数以及对应的全网抗毁度数据进行归一化处理,根据归一化处理后的数据建立全网抗毁度模型f1(x);所述全网抗毁度模型f1(x)用于表示网络参数与全网抗毁度之间的对应关系;根据主体间效应检验结果pi建立全网抗毁度模型f1(x)的约束条件;

分别对网络参数以及对应的全网平均剩余能量数据进行归一化处理,根据归一化处理后的数据建立全网平均剩余能量模型f2(x);所述全网平均剩余能量模型f2(x)用于表示网络参数与全网平均剩余能量之间的对应关系;根据主体间效应检验结果qi建立全网平均剩余能量模型f2(x)的约束条件;

4)将全网抗毁度数据和全网平均剩余能量数据作为遗传算法的输入,将f1(x)和f2(x)的最大差异作为遗传算法中非支配层的个体的拥挤度,根据拥挤度进行种群迭代,在迭代结束时得到全网抗毁度模型和全网平均剩余能量模型的Pareto最优前沿;

5)将Pareto最优前沿与直线f1(x)=f2(x)的交点作为最优解平衡点,计算最优解平衡点对应的网络参数,并根据该网络参数对仿蛛网分层分簇网络进行优化。

2.根据权利要求1所述的仿蛛网分层分簇网络参数优化方法,其特征在于,所述仿蛛网分层分簇网络通过如下步骤建立:

S1、模仿圆形蜘蛛网拓扑结构,对圆形网络监测区域的面积进行划分,n个传感器节点随机分布在圆形网络监测区域内;

S2、根据网络层数L和扇形区域数量z,将圆形网络监测区域划分为多个面积相等的簇;

S3、对首次通信的簇头随机进行选择,每一个当选的簇头进行若干轮通信后,再进行下一次簇头的选举,簇头选举的次数不超过簇头更换轮数m;

S4、根据簇内分层半径划分等级Gcr改变簇内分层半径,根据簇内分层半径,进行簇内组网通信。

3.根据权利要求1所述的仿蛛网分层分簇网络参数优化方法,其特征在于,根据pi计算L、m、Gcr、z和n对应的权重ai,然后根据ai以及对应的网络参数得到全网抗毁度模型f1(x)的约束条件g1(x):根据qi计算L、m、Gcr、z和n对应的权重bi,然后根据bi得到全网平均剩余能量模型f1(x)的约束条件g2(x);

式中,ai为第i个网络参数及相应全网抗毁度对应的权重,pi为第i个网络参数及相应全网抗毁度对应的主体间效应检验结果,bi为第i个网络参数及相应全网平衡剩余能量对应的权重,qi为第i个网络参数及相应全网平均剩余能量对应的主体间效应检验结果,xi为第i个网络参数,i=1,2,…,5。

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