一种采用整网连通度表示机会传感网络连通性的方法

摘要

本发明公开了一种采用整网连通度表示机会传感网络连通性的方法。该方法适用于环境监测和偏远山区通信等一类实际应用场景中，由于地形的限制使得传感网络被分割成多个区域，区域内网络连通性良好，但区域之间互不连通，需要借助特定的移动节点对区域产生的感知数据进行收集以及传递，从而形成了区域互不连通的机会传感网络。本发明首先根据机会传感网络感知数据的传输特性，定义了反映网络连通性的关键参数——整网连通度；接着根据网络的拓扑变换特征，定期对整网的获取快照；然后将得到的快照集转换成有序的邻接矩阵集；最后通过邻接矩阵集计算出整网连通度来表示机会传感网络的连通状况。本发明充分考虑了机会传感网络感知数据的传输特性，采用整网连通度准确地反映机会传感网络的连通状况。

说明书

技术领域

本发明属于物联网技术领域，具体涉及一种采用整网连通度表示 机会传感网络连通性的方法。

背景技术

机会传感网络(OSN,OpportunisticSensorNetworks)中，移动节点 随机移动或按照一定规律移动，实现对目标区域的数据采集。相比大 量部署的静态传感网络，OSN以较低成本实现大范围感知，具有机会 网络(OppNet,OpportunisticNetworks)和一般延迟容忍网络(DTN, DelayTolerantNetworks)的基本特征，即间歇连接、频繁割裂、时延 高等。在环境监测和偏远山区通信等一类实际应用场景中，由于地形 的限制使得传感网络被分割成多个区域，其中区域内网络连通性良好， 但区域之间互不连通，从而形成的多区域的机会传感网络。其中，网 络中主要包括三类节点：负责感知物理世界并产生感知数据的感知节 点，负责收集并传递感知数据的移动节点；负责接收感知数据的Sink 节点。场景如图1所示，感知节点将感知数据转发给移动节点，移动 节点机会性地收集各个感知区域的感知数据实现网络的连通，感知数 据经过一次或多次转发，最终转发至Sink节点。移动或感知节点的故 障都可能导致网络连通性下降，甚至出现网络瘫痪的情况。因此，需 要准确获取机会传感网络连通状况，从而采取相应策略改善其连通性 能，以满足实际应用的需要。

目前，已有针对无线传感网络、延迟容忍网络DTN连通性研究， 但针对机会传感网络的相关研究有限。GuptaP和KumarPR在 “Criticalpowerforasymptoticconnectivityinwirelessnetworks” 【Stochasticanalysis,control,optimizationandapplications,Springer, 1999,547-566.】描述了在保证网络近似连通的情况下节点的临界传输 半径。XueF和KumarPR在“Thenumberofneighborsneededfor connectivityofwirelessnetworks”【Wirelessnetworks.2004,10(2): 169-181.】描述了基于占用理论分析了节点度和网络连通性的关系， 在节点均匀分布的网络中，当平均节点度少于0.074logn时，网络近似 不连通，而平均节点度高于5.1774logn时，网络近似1连通。KongZ和 YehEM在“Connectivityandlatencyinlarge-scalewirelessnetworks withunreliablelinks”【2008IEEEINFOCOM-The27thConferenceon ComputerCommunications.2008:11-15.】描述了由于节点的移动性造 成的链路中断对网络连通性的影响。WanP和YiC在“Asymptotic CriticalTransmissionRadiusfor-ConnectivityinWirelessAdHoc Networks”【InformationTheory,IEEETransactionson.2010,56(6): 2867-2874.】描述了基于随机几何图理论，分析了在节点均匀分布的 单位面积区域中网络保持k连通所需的渐近临界传输半径。

AcerUG和DrineasP在“Connectivityintime-graphs”【Pervasive andMobileComputing.2011,7(2):160-171.】描述了基于时间图的方法 来研究网络碰撞的时间，将时间图用三维张量表示，并得到张量的第 二奇异值，验证了不同的移动模型下碰撞时间和第二奇异值有很强的 关联性。随着动态网络研究的兴起，越来越多的静态网络相关度量参 数被拓展到动态网络，ChaintreauA和MtibaaA在“Thediameterof opportunisticmobilenetworks”【Proceedingsofthe2007ACMCoNEXT conference.ACM,2007:12.】描述了通过随机时间图来对机会传感网 络进行建模，提出了动态网络的时间直径(TemporalDiameter)的求解 方法以及相关影响因素，还表明时间直径越短，网络的连通性越高。 NicosiaV和TangJ在“Componentsintime-varyinggraphs”【Chaos:An InterdisciplinaryJournalofNonlinearScience.2012,22(2):23101.】描述 了基于时变图理论(TVG,TimeVaryingGraphs)对DTN中最大连通分 量进行了分析，并提出了相关的计算方法。

上述文献研究的对象是无线传感网络和延迟容忍网络DTN，但对 于以Sink节点为中心的机会传感网络来说，连通分量、网络直径等参 数并不能准确反映出整网的连通性。本专利针对机会传感网络的连通 性提出一种采用整网连通度表示机会传感网络连通性的方法，为湖泊 或海洋环境监测、战场监测、救灾系统和偏远山区通信等一类实际应 用提供支撑。

发明内容

本发明的目的就是提供一种采用整网连通度表示机会传感网络 连通性的方法。本发明首先根据机会传感网络拓扑变换规律及感知数 据的传输特性，定义表示机会传感网络连通性的关键参数——整网连 通度；然后每间隔一段时间对网络获取一次快照得到网络快照集，并 将其转化成相应的邻接矩阵集；最后通过邻接矩阵集计算整网连通度， 用来表示机会传感网络的连通状况。

本发明的具体步骤如下：一种采用整网连通度表示机会传感网络 连通性的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1)需要明确在机会传感网络中的主要组成元素类型及其基本 信息；

S2)定义表示机会传感网络连通性的关键参数——整网连通度；

S3)每间隔一段时间对网络获取一次快照得网络快照集，并将其 转化成相应的邻接矩阵集；

S4)通过邻接矩阵集计算整网连通度，用来表示机会传感网络的 连通状况。

本发明所述步骤S1)中机会传感网络中的主要元素类型及其基本 信息具体为：

(1)在机会传感网络中，主要的元素包括负责感知收集信息的感 知节点；负责收集并传递感知数据的移动节点；负责接收感知数据的 Sink节点；

(2)若干地理位置相近的感知节点形成一个感知区域，区域内可 相互传递感知数据，区域之间以及区域与Sink节点之间通过移动节点 完成感知数据的传输。网络中存在N_R(N_R≤10)个感知区域，有且只有 一个Sink节点。

本发明所述所述步骤S2)中定义表示机会传感网络连通性的关键 参数——整网连通度，具体为：

(1)通过公式$E_{RiS}(t_0,t_{\tau })=\left(\begin{array}{cc}0,& D_{RiS}(t_0,t_{\tau })=\infty \\ \frac{t_{\tau }-D_{RiS}(t_0,t_{\tau })}{t_{\tau }},& D_{RiS}(t_0,t_{\tau })<t_{\tau }\end{array}\right)$计算在时间段 [t₀,t_τ]各感知区域R_i与Sink节点的连通效率。其中，D_RiS(t₀,t_τ)表示在时 间段[t₀,t_τ]内感知区域R_i与Sink节点的时间距离，该值越小表示感知区 域R_i产生的感知数据可能在越短的时间内被投递至Sink节点；

(2)网络中感知区域至Sink节点的连通效率均值称为整网连通度 C。

本发明所述所述步骤S3)中每间隔一段时间对网络获取一次快照 得网络快照集，并将其转化成相应的邻接矩阵集，具体为：

(1)通过公式计算移动节点的平均相遇 时间，其中，移动节点F_i与其他节点(感知区域、移动节点、Sink节 点)发生了N次相遇，F_i(t_n)表示第n次(n≤N)相遇的开始时间；

(2)将所有移动节点中最小的平均相遇时间Δt，作为网络获取快 照的间隔时间，则从t₀时刻起，每间隔Δt时间对网络获取一次快照， 可得网络快照集{G(t₀)，G(t₀+Δt),G(t₀+2Δt),...,G(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺)，其中 G(t₀)表示网络在t₀时刻的快照。可采用邻接矩阵表示每个时刻的快照， 如对于仅存在3个节点i,j,k的网络快照中，邻接矩阵$\left(\begin{array}{ccc}1& 1& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 1& 1\end{array}\right)$表示仅 有节点i,k之间存在连接，i,j、j,k处于断开状态(无法直接通信)；由 快照集{G(t₀)，G(t₀+Δt),G(t₀+2Δt),...,G(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺)可得集合 {A(t0)，A(t₀+Δt),A(t₀+2Δt),...,A(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺)。A(t₀)_Ri,S表示在t₀时刻网 络中各感知区域R_i与Sink节点的连接关系。

本发明所述通过邻接矩阵集计算整网连通度，用来表示机会传感 网络的连通状况。具体为：

(1)在时间段[t₀,t_τ]内，有邻接矩阵集合 {A(t₀)，A(t₀+Δt),A(t₀+2Δt),...,A(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺,t_τ<t₀+mΔt+Δt)，令矩阵 B(m)＝A(t₀)×A(t₀+Δt)×A(t₀+2Δt)×...×A(t₀+mΔt)(m∈Ζ⁺)，若矩阵 B(m)_Ri,S＝0，表示感知区域R_i的感知数据无法投递至Sink节点，根据 邻接矩阵的定义可得感知区域R_i与Sink节点的连通效率E_RiS(t₀,t_τ)；

(2)通过公式计算出时间段[t₀,t_τ]内的整网 连通度，其中,N_R表示感知区域个数；

(3)整网连通度充分考虑了机会传感网络的拓扑变换特征及感 知数据的传输特性，因此能准确地反映机会传感网络的连通性。

由于采用了上述方案，本发明具有如下优点：

(1)本发明充分考虑了机会传感网络拓扑变换特征及感知数据 的传输特性，提出一种采用整网连通度表示机会传感网络连通性的方 法。

(2)针对图1所示场景，由于移动节点速度、消息传输半径及其 他影响网络连通性因素的差异、图4表示三种连通状况下感知区域 R1、R2、R3、R4的平均消息投递成功率、图5表示图4所对应的整 网连通度。可以看出，在三种连通状况下，通过本文提出方法计算所 得的整网连通度与消息投递成功率反映的网络连通情况较为吻合。

附图说明

图1为本发明一种采用整网连通度表示机会传感网络连通性的 方法应用场景图。

图2为本发明的t₁，t₂，t₃时刻下的网络拓扑变化图(网络快照)。

图3为本发明的时间图示意图。

图4为本发明的三种连通状况下感知数据平均投递成功率。

图5为本发明的三种连通状况下的整网连通度。

具体实施方式

本发明为一种采用整网连通度表示机会传感网络连通性的方法。

(1)本发明根据机会传感网络感知数据的传输特性(感知区域节 点将消息转发给移动节点，移动节点通过一次或多次转发，最终将消 息转发至Sink节点)定义机会传感网络整网连通度。通过(1)公式计算 在时间段[t₀,t_τ]各感知区域与Sink节点的连通效率。其中，D_RiS(t₀,t_τ)表 示在时间段[t₀,t_τ]内，感知区域R_i与Sink节点的时间距离，该值越小， 表示感知区域产生的感知数据可能在越短的时间内被投递至Sink节 点。将各感知区域与Sink节点的平均连通效率称为整网连通度C(t₀,t_τ)， 用来表示在时间段[t₀,t_τ]内，网络的连通性。

$E_{RiS}(t_0,t_{\tau })=\left(\begin{array}{cc}0,& D_{RiS}(t_0,t_{\tau })=\infty \\ \frac{t_{\tau }-D_{RiS}(t_0,t_{\tau })}{t_{\tau }},& D_{RiS}(t_0,t_{\tau })<t_{\tau }\end{array}\right)---\left(1\right)$

(1)每间隔一段时间对网络获取一次快照得到网络快照集。假设 移动节点在时间T内，移动节点F_i与网络中其他节点(感知区域、移动 节点、Sink节点等)发生了N次相遇，F_i(t_n)表示第n次(n≤N)相遇的开 始时间。通过公式(2)计算移动节点F_i的平均相遇时间λ(F_i)，将所有 移动节点中最小的平均相遇时间，作为网络获取快照的间隔时间Δt。 则从t₀时刻起，每间隔Δt获取一次网络快照可得快照集 {G(t₀)，G(t₀+Δt),G(t₀+2Δt),...,G(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺)，其中G(t₀)表示网络在t₀时刻的快照。可采用邻接矩阵表示每个时刻的快照，由快照集可得集 合{A(t₀)，A(t₀+Δt),A(t₀+2Δt),...,A(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺)。A(t₀)_Ri,S表示在t₀时刻 网络中感知区域R_i与Sink节点的连接关系。

$\lambda \left(F_i\right)=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N-1}{\Sigma }}[F_i\left(t_{n+1}\right)-F_i\left(t_n\right)]---\left(2\right)$

(2)通过邻接矩阵集计算各个感知区域与Sink节点的连通效率。 假设在时间段[t₀,t_τ]内，存在邻接矩阵集 {A(t₀)，A(t₀+Δt),A(t₀+2Δt),...,A(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺,t_τ<t₀+mΔt+Δt)，令矩阵 B(m)＝A(t₀)×A(t₀+Δt)×A(t₀+2Δt)×...×A(t₀+mΔt)(m∈Z⁺)，显然，若矩阵 B(m)_Ri,S＝0，表示感知区域R_i的感知数据无法投递至Sink节点，则通 过公式(3)可计算感知区域R_i与Sink节点的连通效率E_RiS(t₀,t_τ)。连通效 率越高，表示感知区域越有可能将感知消息(通过移动节点)投递至 Sink节点。

$E_{RiS}(t_0,t_{\tau })=\left(\begin{array}{cc}0,& B{\left(m\right)}_{Ri,S}=0\\ \frac{1}{n\Delta t},& B{(n-1)}_{Ri},s=0,B{\left(n\right)}_{Ri,s}\ne 0,1\le n\le m\\ 1,& A{\left(t_0\right)}_{Ri,S}\ne 0\end{array}\right)---\left(3\right)$

(4)计算整网连通度。假设网络存在N_R个感知区域，通过公式(4) 可计算出在时间段[t₀,t_τ]内，网络的整网连通度，从而表示网络的连通 状况。

$C(t_0,t_{\tau })=\frac{1}{N_R}\underset{i=1}{\overset{N_R}{\Sigma }}{E}_{RiS}(t_0,t_{\tau })---\left(4\right)$

图1是本发明的场景示意图，其具体的实施方式如下：

(1)由于地理环境的限制，图1所示的网络场景中，各个感知区 域只能依靠按给定路线随机移动的移动节点将感知数据投递至Sink 节点。机会传感网络运行了一段时间[t₀,t_τ]，网络拓扑变换如图2所示。

(2)将图2的相关信息合并，得到时间图(TemporalGraph)，如图3 所示。图中各边上面的时间符号(t₁,t₂,t₃)表示链路产生的先后关系，可 反映出(各感知区域产生)感知数据的(Sink节点)可达性。如感知区域 R3虽然有“路径”通向Sink节点，但链路 R2→F2在链路F2→F1之后产生,使得数据只能传递至F2，数据最 终无法到达Sink节点，是一条无效的“路径”。若存在非递减的时间 序列，使得感知区域R_i通向Sink节点，称感知区域在时间段[t₀,t_τ]内 存在一条时间路径通向Sink节点。如感知区域R1，存在时间路径 通向Sink节点。统计各个感知区域是否存在时间路 径通向Sink节点。

(3)在时间段[t₀,t_τ]内，感知区域R_i与Sink节点的所有时间路径中 最短的时间路径，称为感知区域R_i与Sink节点的时间距离。记为 D_RiS(t₀,t_τ)。该值越小，表示感知区域产生的感知数据可能在越短的时 间内被投递至Sink节点。统计各个感知区域R_i与Sink节点的时间距 离。

(4)通过公式$E_{RiS}(t_0,t_{\tau })=\left(\begin{array}{cc}0,& D_{RiS}(t_0,t_{\tau })=\infty \\ \frac{t_{\tau }-D_{RiS}(t_0,t_{\tau })}{t_{\tau }}& ,D_{RiS}(t_0,t_{\tau })<t_{\tau }\end{array}\right)$计算在时间段 [t₀,t_τ]内各感知区域与Sink节点的连通效率。将各感知区域与Sink节 点的平均连通效率称为整网连通度，用来表示在时间段[t₀,t_τ]内网络的 连通状况。

(5)假设移动节点在时间T内，移动节点F_i与网络中其他节点(感 知区域、移动节点、Sink节点)发生了N次相遇，F_i(t_n)表示第n次(n≤N) 相遇的开始时间。通过公式计算移动节点F_i 的平均相遇时间λ(F_i)，将所有移动节点中最小的平均相遇时间，作为 网络获取快照的间隔时间Δt。则从t₀时刻起，每间隔Δt时间对网络获 取一次快照，可得网络快照集 {G(t₀)，G(t₀+Δt),G(t₀+2Δt),...,G(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺)，其中G(t₀)表示网络在t₀时刻的快照。可采用邻接矩阵表示每个时刻的快照，由快照集可得集 合{A(t₀)，A(t₀+Δt),A(t₀+2Δt),...,A(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺)。A(t₀)_Ri,S表示t₀在时刻 网络中各感知区域与Sink节点的连接关系。

(6)假设在时间段[t₀,t_τ]内，有邻接矩阵集 {A(t₀)，A(t₀+Δt),A(t₀+2Δt),...,A(t₀+mΔt)}(m∈Z⁺)，令矩阵 B(m)＝A(t₀)×A(t₀+Δt)×A(t₀+2Δt)×...×A(t₀+mΔt)(m∈Z⁺)，显然，若矩阵 B(m)_Ri,S＝0，表示感知区域R_i的感知数据无法投递至Sink节点，则可 计算在时间段[t₀,t_τ]内感知区域R_i与Sink节点的连通效率E_RiS(t₀,t_τ)。连 通效率越高，表示感知区域越有可能将感知消息(通过移动节点)投递 至Sink节点。通过公式

$\left(7\right)---E_{RiS}(t_0,t_0+m\Delta t)=\left(\begin{array}{cc}0& B{\left(m\right)}_{Ri,S}=0\\ \frac{1}{n\Delta t}& B{(n-1)}_{Ri,S}=0,B{\left(n\right)}_{Ri,s}\ne 0,1\le n\le m\\ 1& A{\left(t_0\right)}_{Ri,S}\ne 0\end{array}\right)$

计算得到。

假设网络存在N_R个感知区域，可计算出在时间段[t₀,t_τ]内网络的整网 连通度，来表示网络的连通状况。可以通过公式计算得到。