[發(fā)明專利]一種基于遺傳模糊樹的無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)聯(lián)合移動(dòng)算法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710244556.9
• 申請(qǐng)日: 2017-04-14
• 公開（公告）號(hào): CN107040879B
• 公開（公告）日: 2020-04-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁菁;余蕭峰;劉曉旭;張健;段珍珍;張洋;任杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): H04W4/38
• 分類號(hào): H04W4/38;H04W84/18;G06N5/04;G06N3/12
• 代理公司: 成都弘毅天承知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51230
• 代理人: 楊保剛

本發(fā)明屬于無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)領(lǐng)域，公開了一種基于遺傳模糊樹的無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)聯(lián)合移動(dòng)算法。首先進(jìn)行傳感器網(wǎng)絡(luò)任務(wù)分配：輸入傳感器S_i的性能指標(biāo)，將所述性能指標(biāo)利用模糊邏輯系統(tǒng)A進(jìn)行綜合評(píng)分，所述綜合評(píng)分最高的前N個(gè)傳感器T_n移動(dòng)，其余傳感器保持靜止；其次進(jìn)行傳感器聯(lián)合路徑規(guī)劃：求出傳感器T_n與目標(biāo)之間的距離和傳感器T_n與傳感器T_j之間的距離，將所述距離值作為模糊邏輯系統(tǒng)B的輸入進(jìn)行處理，輸出得到傳感器T_n的移動(dòng)距離值，T_n的移動(dòng)方向由庫倫定律決定；最后利用遺傳算法對(duì)模糊邏輯樹中的模糊邏輯系統(tǒng)A和模糊邏輯系統(tǒng)B進(jìn)行優(yōu)化，使規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫能自適應(yīng)變化，使聯(lián)合路徑規(guī)劃時(shí)間最短；采用此發(fā)明，可以有效的提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)的定位跟蹤性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)領(lǐng)域，具體涉及一種基于遺傳模糊樹的無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)聯(lián)合移動(dòng)算法。

背景技術(shù)

在早期的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究中，由于傳感器無充電能力，為了節(jié)省能耗傳感器設(shè)計(jì)成靜止不動(dòng)的。隨著大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用，人們發(fā)現(xiàn)靜態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)顯著弱點(diǎn)是部分傳感器因擔(dān)負(fù)著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)較多負(fù)載而成為熱點(diǎn)(hot spot)使電池迅速耗盡，從而造成整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的死亡。瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院Luo等于2005年提出移動(dòng)和路由聯(lián)合算法，天津大學(xué)的石等于2007年提出移動(dòng)協(xié)助數(shù)據(jù)收集模式(MADG)，均論證了依靠節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，延長(zhǎng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命的可行性。此后涌現(xiàn)了大量的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，研究如何在移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的協(xié)助下實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋與連通修復(fù)、移動(dòng)MAC及路由協(xié)議、數(shù)據(jù)采集、節(jié)點(diǎn)定位這四項(xiàng)主要功能。針對(duì)各功能的需求，移動(dòng)性研究集中在可移動(dòng)模型與移動(dòng)節(jié)點(diǎn)路徑規(guī)劃兩個(gè)熱點(diǎn)問題。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可移動(dòng)模型，根據(jù)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)間的位置或移動(dòng)模式是否獨(dú)立，被分為個(gè)體移動(dòng)模型(individual model)與組移動(dòng)模型(group model)。前者已被研究的較為充分，可細(xì)分為無記憶(Random Way和Random Waypoint)、有記憶(例如高斯-馬爾科夫)及地理位置模型三類，而后者因相對(duì)復(fù)雜，相關(guān)研究較少。

對(duì)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)單移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的路徑規(guī)劃，國內(nèi)外的理論與技術(shù)已發(fā)展的很完善，主要包括路線圖法、確定性方法、概率性方法以及智能算法等。對(duì)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多節(jié)點(diǎn)的聯(lián)合移動(dòng)路徑規(guī)劃，目前文獻(xiàn)較少，主要是韓國首爾國立大學(xué)Chen等與加拿大英屬哥倫比亞大學(xué)等單位的聯(lián)合研究組2009年前后提出的基于中心位置、基于有向目標(biāo)源分組、基于樹的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃，以及哈工大賈等2012年提出的基于遺傳算法的多智能體路徑規(guī)劃；現(xiàn)有的組移動(dòng)模型及多節(jié)點(diǎn)聯(lián)合移動(dòng)路徑規(guī)劃絕大多數(shù)都從減小數(shù)據(jù)采集的能耗與延遲，平衡負(fù)載的角度開展研究，并沒有提高目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤性能。由于多節(jié)點(diǎn)的聯(lián)合移動(dòng)路徑規(guī)劃相比單節(jié)點(diǎn)能更好的優(yōu)化無線傳感器網(wǎng)絡(luò)任務(wù)分配、減小數(shù)據(jù)延遲而提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的時(shí)效性，但由于多節(jié)點(diǎn)移動(dòng)算法比單節(jié)點(diǎn)多增加了一個(gè)維度，計(jì)算復(fù)雜度顯著增加。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于遺傳模糊樹的無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)聯(lián)合移動(dòng)算法，旨在提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器對(duì)目標(biāo)的自適應(yīng)實(shí)時(shí)跟蹤性能。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種基于遺傳模糊樹的無線傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)聯(lián)合移動(dòng)算法，包括以下步驟：

步驟1：初始化模糊邏輯樹中的模糊邏輯系統(tǒng)A和模糊邏輯系統(tǒng)B；

步驟2：將傳感器S_i的性能指標(biāo)利用模糊邏輯系統(tǒng)A得到傳感器S_i的綜合評(píng)分p_i，i表示無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器的序號(hào)；

步驟3：利用綜合評(píng)分p_i進(jìn)行無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)分配，確定移動(dòng)傳感器集n表示移動(dòng)傳感器集中傳感器的序號(hào)，N表示綜合評(píng)分p_i高的傳感器的個(gè)數(shù)；