论文研究-一种基于虚拟力的移动传感器网络再部署算法.pdf

所需积分/C币:5 2019-09-11 05:39:47 619KB .PDF

针对移动传感器网络中,数据的大规模定向传输的实际特性,提出一种基于虚拟力的移动传感器网络节点精确部署算法(VFPDA)。通过引入“中继节点簇”的概念,在源节点到目的节点之间生成多条虚拟“引力线”,这些引力线相互衔接从而构成一条虚拟的通路,然后吸引周围的移动节点向其靠拢,在“引力线”所产生的引力以及节点之间的斥力等作用力的共同作用下,构建一条从源节点到目的节点的通路。实验仿真验证了该算法的有效性。
陈杭,王东,李晓鸿:一种基于虚拟力的移动传感器网络再部署算法 2014,50(1)6 由式可知,S,≤S1,并且随着n值越大,L2xL,项 FG,0+∑F0(,1,P1∈Q(4,B)AP1 会越来越多,而12+12+…+12在S1中所占的比重会 ∈0. F,= (7) Fn(i,),p1∈Q(4,B)AP 越小,因此S2会比S1更小。证毕 综|所述 VFPDA算法由于将一条引力线分割成2.5节点的运动方程 了多条更短的引力线,从而减小了引力线的覆盖范围, 构建满足ⅤFPDA算法的运动方程,建立移动节点 在同等节点规模的情况下,可以让更少的节点运动,节的运动规则如下: 省了能量的消耗。 规则3当节点所受到的外力合力不为零时,则沿着 24虚拟作用力公式模型 外力的合力方向移动一个单位步长;当节点所受到的作 事实上,文献[6提出了几种基于物理学的虚拟力用力合力为零时,节点在本单位时间内停止运动,其运 公式模型,文借鉴了其中的模仿万有引力的虚拟力公动方程如下: 式,提出了以下几种虚拟力公式模型: p(+△-p()=FF‖×△txv (1)移动节点间相互的排斥力 其中,v为移动节点的平均速度,At为单位时间步长。 假设有两个节点P和p;,则节点受到节点p的2.6 VFPDA算法描述 斥力可表小为 VFPDA算法可以分为两步,第一步是选取中继节 k,m,m 点簇以及构建引力线;第二步则是节点受虚拟力的作 0<d(i,))≤ Fn(,)=1t(. (4)用而移动,并最终构建从源节点到目的节点的通路 0,d(i,)>r 这里用Q表示监测网络,M(X,Y)代表中继节点簇,而 式中,k、《1为增益系数;m,和m,为节点质量因子,通Sum(M(X,Y)表示中继节点簇个数,引力线的总的作 常取单位1;d(i,是节点p和节点p的距离 用区域为F,N表示节点个数,而N则代表引力线作用 范围内的节点个数 (2)移动节点受到来自引力线的吸引力 步骤1其算法流程如下 假设节点p1受到了两端点为A和B所构建的引力 if (Sum(M(x. ) ==0 线1对其所产生的虚拟引力,则引力公式可以表示为 no M(X Y, run VFPSA k2d(A, B) else(Sum(M(X, r))!=0) F(1,=10(,2∈0(A,B) (5) run Dijkstra, establish virtual path 0. other end if找到经过某些节点簇的最短虛拟路径 式中,k2、2代表增益系数;(,l)表示节点P到引力 步骤2可细分为两步:(1)节点向引力线靠拢;(2) 移动到引力线上的节点均匀散布开,构建通路。其算法 线1的距离;d(A,B)代表引力线的长度,P表示引力线 流程如下 权系数;Q(A,B)代表A、B为端点的引力线产生的引力 I calculate N((N'cN)n(N in F)) 所作用的区域。 十算出引力线作用范围内的节点 (3)移动节点受到的障碍物的斥力 for i=1: N 节点在向引力线移动的过程中,可能会与障碍物相 p, calculate F;(F and F.) 碰撞。因此,可在网络屮某处预先设置虚拟的障碍物指 if(F,=0) 示节点,障碍物指示节点被认为可以对在其一定距离内 wait(△);∥本次节点静止 的节点产生排斥力作用,从而使移动节点遥免和障碍物 else 发生碰撞,假设节点,受到障碍物指示节点P对其的 calculate pr and move to p 斥力作用,斥力公式如下 ∥/公式(8)算出祈位置,并移动过去 end if 0<d(,)≤L F。=1a(n (6) 当区城内所有节点都移动到引力线上之后,进入下 0,a(i,)> 步 式(6)中,k3、代表增益系数;代表节点p到障得物 2. for i=1: 的距离。 A calculate F(only F) (4)移动节点所受虚拟力合力 if(F,=0) 移动节点P,所受到的虚拟作用力的合力为 Wait(△);本次节点静止 66 014,50(1) Computer Engineering and4 pplications计算机工程与应用 else 表1节点默认参数设置 calculate p,, and move to p 参数mrw(m·s)△ 1/s Target/m Sink./m 公式(8)算出新位置,并移动过去 初始值50 10 .5 0.3(350,50)(200,200) end if 从图3(a)可以看到,初始状态下,被监测目标与 Sink节点之间没有路径存在。图3(b)首先寻找Sink和 最终构建一条从源节点到目的节点的通路 Target节点之间的中继节点簇,然后通过 Dijkstra算法构 建从源节点到目的节点之间,并通过中继节点簇的最短 3仿真与性能分析 路径,并生成了多条引力线。图3(c)是移动节点受到了 在实验之前,该移动传感器网络应首先满足以下假设:引力线产生的引力,以及障碍物对其产生的斥力的合力 假设1每个传感器节点能够对其周围实行全方向探作用,向引力线方向移动,其中黑色实线代表节点移动 测即其覆盖范围是一个半径为R的圆形区域D=元R2。轨迹,图3(d)代表移动节点移动到引力线位置后,通过 假设2此网络是同构的。 节点间的斥力作用,使节点均匀散开,从而最终构建 假设3传感器的通信半径r大十等于2倍的感知sink到 Target节点的铸路。 半径r。。 (2)性能分析 假设4监测网络是二维的。 文献[提出了一种精确部署算法ⅴFPSA,实验将 假设5传感器节点初始部署是随机的。 该算法作为比较算法,与本文算法 VFPDA进行比较 假设6所有的传感器节点有能力知道自己的位置,分析 如通过GiPS或一些定位算法来实现。 通过图4和图5可以看到,随着中继节点簇的数 在模拟实验中针对ⅤFPDA算法的有效性进行了验H的增多,虽然本文提出的ⅤFPD∧算法的总路径长 证,并与文献[中提出的ⅴFPSA算法进行∫对比分析。度要比ⅤFPSA长,但扣除中继节点簇的长度之后,实 (1)实例 际需要部署的长度(引力线的长度)却要比 VESA算 这里,通过一个实例说明ⅤFPDA算法的有效性。法要短。 实验中,在400m×400m的矩形区域内设置一个目标节 图6和图7是节点移动距离的比较,可以看到,当 点,Sink节点位于部署区域的中心,移动节点部署了300节点规模比较小的时候,中继节点簇的个数较少且簇 个,相关参数设置如表1所示,并且设定Sink节点和内包含的节点个数也较少,使得每条子引力线长度较 Target节点的通信半径相等,为普通节点通信半径的2倍。长,每条引力线所作用的区域范围较大。因此,吸引了 图3显示了算法 VFPDA的整个流程。 更多的传感器节点移动较长距离。当节点规模逐渐增 350 35 于 学 爷 1西 200 题5,10, 则汽气 00150200250300350400 50100150200250300350400 50100150200250300350400 50100150200250300350400 (a)初始化网络布局 (b)构建过中继节点的 (c)节点向引力线移动 (d)移动到引力线上的节点 最短路径 构建连通路径 图3 VFPDA算法的精确部署流程图 g250 ∈250 - VFPSA 100 TFPSA fpdA VfPdA 6810121416 246810121416 中继节点簇个数 中继节点簇个数 图4路径长度的比较 图5实际引力线长度的比较 陈杭,王东,李晓鸿:一种基于虚拟力的移动传感器网络再部署算法 2014,50(1) 日码卡 80 长 000 EVFPSA 普 VFPSA 30 H VFPDA .VFPDA 10 50100150200250300350400 50100150200250300350400 网络节点个数 网络节点个数 图6平均移动距离的比较 图7节点最大移动距离的比较 加的时候,源节点到目的节点之问被分割的引力线数参考文献: 量增加,每条引力线作用范围减小,并且通过定理1可11 Akyildiz1,suw, Sankarasu y. Wireless sensor network:a 知,在总引力线长度变化幅度较少的时候,增加了引力 survey[j].computerNetworks,2002,38(4):393-422 线个数,引力线总的作川范围减少,吸引的传感器数量[2] Howard A, Mataric m j, Sukhatme g s. Mobile sensor net 减少。 work deployment using potential ficlds: A distributed 在算法 VFPDA中,虽然随着节点规模的增加,引力 scalable solution to the area coverage problem[C]/Pro 线产生吸引力所作用区域会随之变小,但树络节点密度 ceedings of the 6th International Symposium on Distrib 的增加却能弥补引力区域变小所造成的不足。因此,该 uted Automomous Robotics Systems, Fukuoka, Japan, 2002 算法具有一定的有效性。 [3 Zou Y, Chakrabarty KSensor deployment and target location based on virtual forces[C]//Proceedings of 2lst Annual 4结论 Joint Conference of the IEEE Computer and Communi cations Societies. 2003:1293-1303 本文提出一种基于虚拟力的移动传感器网络精确 部署算法。该算法可以节省节点能耗,实现网络的衔41]eeJ, Dharne A D Potential field based hierarchical struc ture for mobile sensor network deployment[C,Proc of 确覆盖和部署。通过一系列的仿真实验证实,本文算 the 2007 American Control Con ference, 2007: 946-951 法相比 VFPSA算法有着更短的节点移动距离和更小(1陶丹,马华东,刘亮基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖 的网络能量消耗,并且本文提出的算法可以根据网络 增强算法[J软件学报,2007,18(5):1152-1163 节点规模的变化,合理地构建引力线覆盖区域,从而吸[6]刘惠,柴志杰,杜军朝,等基于组合虚拟力的传感器网络三维 引到与网络规模相适应的移动节点数日,仗节点朝引 空间重部署算法研究[J自动化学报,2011,37(6):713-723. 力线方向移动。夲文算法能适应不同节点规模下的树[7]杨眀华,曹元大,谭励一种移动传感器网终精确部署算法 络精确部署 北京理工大学学报,2009,29(1):27-31 (|接57页) [ll Bemporad A, Morari M. Control of systems integrating logic [6] Mohammad H, Hosscin M Hybrid predictive control of a dynamics, and constraints J.Automatica, 1999,35: 407-427 DC-Dc boost converter in both continuous and discon- [12] Xu Jianlong, Liu Guixiong, Gao, Yi Vehicle operating safe tinuous current modes of operation[J].Optimal Control state monitoring system modeling method based on Applications Methods, 2011, 32(3): 270-284 automata[C)/Proceedings of Emerging Computation and 「7]王村,王宏刚基于混合逻辑动态的列车运行调度模型[ Information Technologies for Education, 2012: 369-376 [13 Pan Mengyao, Liu Guixiong. Study on vehicle operating 工业控制计算机,2011,24(5):5253. afe state monitoring parameter and measurement model[ c]// [8]胡向东,尚可,魏琴芳物联网感知层非周期动态簇维护方 Proceedings of International Workshop on Information 法[传感器技术学报,2013,25(12):17541760 and Electronics Engineering, 2012: 2496-2500 9]徐迪威,蔡建新物联刚及其应用剖析[小]计算机工程与应[14]延翠基于GPRS无线通信技术的机车运行状态检测系 用,2011,47(15):229-231 统研究[冂]长沙:屮南大学,2008 [10]邵艳清,张伟军,唐晖,等物联网关虚拟ID虚拟P映射15]方宇,陈龙,郑树彬,等基于参数估计的轨道辆悬挂系 方法实现门计算机工程与应用,2012,48(15):88-92 统状态监测方法[铁道学报,2013,35(5):15-20

...展开详情
img
  • 至尊王者

    成功上传501个资源即可获取

关注 私信 TA的资源

上传资源赚积分,得勋章
最新资源