[發明專利]基于統計移動尺度的移動感知分簇方法

有效

• 申請號: 201210418878.8
• 申請日: 2012-10-26
• 公開（公告）號: CN102917385A
• 公開（公告）日: 2013-02-06
• 發明（設計）人: 高新波;彭建華;李潔;宗汝;張建龍;馮曉峰;王旭宇;呂宗庭;王旭洋
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: H04W24/02
• 分類號: H04W24/02;H04W84/18
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.一種基于統計移動尺度的移動感知分簇方法，包括如下步驟：

A.根據Ad?Hoc網絡應用環境，選取一個能準確模擬Ad?Hoc網絡節點運動的移動模型，即平滑的隨機游走模型；

B.根據選取的平滑隨機游走模型，得出移動節點的運動速率v_i(t)和方向的分布函數：

vi(t)=vi0N1(t)=0v′N1(t)≠0]]>

其中，v_i0和分別為移動節點i初始速率和方向；v′為當移動節點的運動速率改變時所選取的新的速率變量，服從v_min到v_max均勻分布，即v′～U[v_min,v_max]；為當移動節點的運動方向改變時所選取的新的方向變量，服從0到2π的均勻分布，即N₁(t)為參數為λ1的泊松過程，N₂(t)為參數為λ₂的泊松過程，N₁(t)與N₂(t)相互獨立；

C.根據所得到的分布函數，根據隨機過程和概率論知識得出移動節點運動速率v_i(t)的期望E[v_i(t)]，方向的正弦函數的期望及余弦函數的期望

E[vi(t)]=vi0·e-λ1t+vmax+vmin2·(1-e-λ1t)]]>

其中，和分別為移動節點i的初始方向的正弦和余弦函數；E[v_i(t)]為節點速率隨時間的期望值，和分別為節點運動方向的正余弦隨時間的期望值；

D.根據所得到的三個期望：E[v_i(t)]、構造出任意兩移動節點間距離的期望值H_(i，j)(t)的表達式：

H(i,j)(t)=[mxi(t)-mxj(t)]2+[myi(t)-myj(t)]2,]]>

其中，H_(i，j)(t)為任意兩移動節點i，j的距離的期望值，x_i(t)和y_i(t)為移動節點i的水平和垂直坐標，和為對應的水平和垂直坐標的期望值；

E.根據得到的任意兩個移動節點間距離的期望表達式H_(i，j)(t)，計算每個移動節點i的統計移動尺度SMM(i,t)：

SMM(i,t)=Σj=1n[R-H(i,j)(t)],]]>

其中，R為每個節點的通信半徑，n為移動節點i的一跳鄰居節點數目；

F.根據移動節點的統計移動尺度SMM(i,t)，所有移動節點每隔時間T，0.5秒，廣播一個Hello數據包，Hello數據包包含了移動節點的節點標識ID和統計移動尺度值的信息；

G.根據接收到的來自一跳鄰居節點的Hello包信息，移動節點i將自己的統計移動尺度值SMM(i,t)與其所有一跳鄰居節點的統計移動尺度值作比較，若移動節點i的統計移動尺度值最大，則將節點i選作簇頭，并將i的一跳鄰居節點分配為移動節點i的簇成員，反之，則跳過移動節點i；如果該節點沒有鄰居節點，那么它將改變自身的狀態成為簇頭節點；

H．對已被選為簇頭或分配為簇成員的其它移動節點執行步驟F中同樣的判斷過程，最終完成簇頭節點的選舉和簇的劃分。