监控目标不规则分布环境下无线传感器网络的部署方法

摘要

本发明公开了一种监控目标不规则分布环境下无线传感器网络的部署方法，所述方法包括以下步骤：步骤一、根据与基站的距离确定传感器节点在各个位置的初步所需感知范围；步骤二、根据监控目标分布状况确定监控目标的局部密度与局部密度等级；步骤三、根据监控目标的局部密度确定传感器节点实际需要的感知范围；步骤四、基于贪婪选择和回跳方式部署传感器节点以实现基本覆盖要求和负载均衡需求。所述方法在满足节点部署的基本覆盖要求后，通过在离基站较近的区域部署更大密度的传感器节点以及监控目标分布稠密的区域部署更大密度的传感器节点来进一步实现网络负载均衡，由此获得了网络寿命的大幅度提升。

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感器网络领域，具体涉及一种监控目标不规则分布环境下无线传感器网络的部署方法。

背景技术

无线传感器网络是一种新型无线自组织网络，将一定区域内的传感器节点通过自组织方式组织起来，实现信息采集、信号处理和数据通信。无线传感器网络是构建物联网的基础和核心技术，在军事国防、农业生产、工业控制、城市管理、环境监测、抢险救灾等许多重要领域都得到了广泛应用，并得到了世界各国的学术界和工业界的高度重视。

在无线传感器网络中，传感器节点能够携带的能源非常有限，一般都是采用电池供电，而且通常部署在人员不易到达的区域，故很难甚至无法给这些传感器节点补充能量。因此，如何降低无线传感器网络的能量开销，如何延长网络的生命周期是无线传感器网络中至关重要的问题。无线传感器网络通常采用“多对一”传输模式，即数据从多个节点通过多条路径传输到一个基站。这样，离基站较近的区域需要转发更多的数据，即需要承担更多的通信负载，故该区域的节点容易提前耗尽能量，即产生能量空洞现象。能量空洞会造成网络的寿命缩短，并浪费大量剩余能量。

为了减轻基站附近的能量空洞，需要在离基站较近的区域部署更密集的传感器节点，以分担数据流量。离基站越近，传感器节点的部署密度需要更大，反之越小。此外，在监控目标非均匀分布情况下，不同位置的传感器节点采集的数据量也不一样，传感器节点感知、处理和发送信息的能量消耗也不相同。因此，需要根据监控目标的分布情况来设计传感器节点部署策略。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供了一种监控目标不规则分布环境下无线传感器网络的部署方法，所述方法根据位置与基站的距离的不同，设计不同的需要的节点感知范围，以及根据监控目标的密度分布的不同，设计不同的需要的节点感知范围，从而调整各个位置的节点部署密度，缓解了能量空洞，延长了网络生命周期。

本发明的目的可以通过如下技术方案实现：

一种监控目标不规则分布环境下无线传感器网络的部署方法，所述方法包括以下步骤：

步骤一、根据与基站的距离确定传感器节点在各个位置的初步所需感知范围；

步骤二、根据监控目标分布状况确定监控目标的局部密度与局部密度等级；

步骤三、根据监控目标的局部密度确定传感器节点实际需要的感知范围；

步骤四、基于贪婪选择和回跳方式部署传感器节点以实现基本覆盖要求和负载均衡需求。

进一步地，所述步骤一的具体过程为：建立一个以基站为中心的圆形区域，作为传感器网络的分布区域，按照离基站的距离，将分布区域划分为等距圆环的N个子区域A₁、A₂、...、A_N；对N个子区域A₁、A₂、...、A_N，设定传感器节点在各个子区域的初步所需感知范围r₁、r₂、...、r_N分别为：

其中，r_max是传感器节点的实际最大通信范围，Δr是相邻子区域的初步所需感知范围的差异，r₁＝r_max-(N-1)Δr是设定的传感器节点的最小初步所需感知范围。

由公式(1)可以看出，传感器节点在各个子区域的初步所需感知范围呈逐渐递增关系，越靠近基站，传感器节点的初步所需感知范围就越小，即该区域部署的传感器节点的密度越大，由此来实现负载均衡。

进一步地，所述步骤二的具体过程为：首先确定一个全网统一的局部范围大小，例如对于一个100m×100m的网络，设定半径R＝5m的区域作为局部范围大小，在全网的任意位置，计算其局部范围内的监控目标数量，作为该位置的监控目标的局部密度，计算全网监控目标的平均局部密度若位置x的局部密度ρ满足则监控目标在该位置的局部密度等级L_x＝0；若位置x的局部密度ρ满足则监控目标在该位置的局部密度等级L_x＝-1；若位置x的局部密度ρ满足则监控目标在该位置的局部密度等级L_x＝+1；其中，Δρ表示平均局部密度的浮动范围。

确定监控目标的局部密度等级，是为实现基于监控目标密度的传感器节点密度控制建立基础和根据。

进一步地，所述步骤三的具体过程为：根据步骤一的传感器节点在各个位置的初步所需感知范围，以及步骤二的监控目标在各个位置的局部密度等级，确定传感器节点在任意位置x实际需要的感知范围R_x：

其中，r_n表示传感器节点的平均感知范围，ΔR表示平均感知范围的基本偏移量，A_n表示传感器节点x所在的子区域。以上确定的传感器节点在任意位置的实际需要的感知范围，符合以下特征：一、越靠近基站的位置，其传感器节点实际需要的感知范围越小；二、监控目标的局部密度越大的位置，其传感器节点实际需要的感知范围越小。以上特征可以更好地实现全网负载均衡。

进一步地，所述步骤四的具体过程为：

步骤4.1：在以基站为中心的传感器节点最大通信范围内选择监控目标的局部密度最大的位置，并在该位置部署一个传感器节点；

步骤4.2：如果该区域内监控目标的局部密度最大的位置有多个，则随机选择一个位置部署一个传感器节点，如果该区域内监控目标的局部密度都为0，则选择最近的监控目标的局部密度不为0的位置部署一个传感器节点；

步骤4.3：根据步骤三的传感器节点在任意位置的实际所需感知范围，确定部署的传感器节点所覆盖的监控目标，并更新未被覆盖的监控目标及其数量；

步骤4.4：在以最近部署的传感器节点为中心的节点最大通信范围内，选择未被覆盖的监控目标的局部密度最大的位置，作为下一个传感器节点的部署位置；

步骤4.5：如果在考察的范围内未被覆盖的监控目标的局部密度都为0，则回跳到之前部署的任意传感器节点或基站位置，并在以该位置为中心的节点最大通信范围内，选择未被覆盖的监控目标的局部密度最大的位置，作为下一个传感器节点的部署位置；

步骤4.6：如果回跳到之前部署的所有传感器节点或基站位置，且以这些位置为中心的节点最大通信范围内，未被覆盖的监控目标的局部密度都为0，则从任意部署的传感器节点出发，以最大通信范围为步长向未被覆盖的监控目标方向部署传感器节点，直到部署的传感器节点能覆盖新的监控目标，并更新未被覆盖的监控目标及其数量；

步骤4.7：重复步骤4.4、步骤4.5和步骤4.6，直到全网所有的监控目标都被覆盖。

以上传感器节点的部署步骤，既考虑了节点部署成本的控制，又考虑了网络的连通性要求，还考虑了全网的负载均衡问题。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

1、本发明通过不同地理位置和不同监控目标分布来调整传感器节点所需要的感知范围，从而调整不同位置的传感器节点的部署密度，即从多方面实现无线传感器网络的负载均衡。与现有技术比较，本发明实现的网络负载均衡程度更高，网络生命周期更长，具有更好的经济效益。

2、本发明考虑未被覆盖的监控目标分布，选择未被覆盖的监控目标的局部密度最大的的位置，作为下一个传感器节点部署位置，从而尽可能地减少了部署的传感器节点的数量，即能够减少部署成本，节约部署开销。

3、本发明按照各个位置离基站的距离，将整个网络划分为等距圆环的N个子区域，并设定传感器节点在各个子区域的初步所需感知范围。该方法是对网络的区域进行离散化操作，操作更简单，更易于实现，即本发明具有较强的可实现性。

附图说明

图1为本发明实施例一种监控目标不规则分布环境下无线传感器网络的部署方法流程图。

图2为本发明实施例对三个子区域A₁、A₂和A₃设定的传感器节点在各个位置的初步所需感知范围图。

图3为本发明实施例对三个子区域A₁、A₂和A₃根据监控目标分布状况确定的监控目标的局部密度与局部密度等级示意图。

图4为本发明实施例按照位置和监控目标的密度等级确定的各个位置的传感器节点实际需要的感知范围示意图。

图5为本发明部署第一个至最后一个传感器节点的过程示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例：

本实施例提供了一种监控目标不规则分布环境下无线传感器网络的部署方法，所述方法的流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤一、根据与基站的距离确定传感器节点在各个位置的初步所需感知范围；

具体过程为：首先建立一个以基站为中心的圆形区域，作为传感器网络的分布区域，按照离基站的距离，将分布区域划分为等距圆环的N个子区域，如图2中的子区域A₁、A₂和A₃。

其次，设定传感器节点在三个子区域A₁、A₂和A₃的初步所需感知范围，如图2所示，从图中可以看出，虚线圆圈从内到外逐渐增大，即传感器节点在各个子区域的初步所需感知范围呈逐渐递增关系。

步骤二、根据监控目标分布状况确定监控目标的局部密度与局部密度等级；

具体过程为：首先计算各个位置的监控目标的局部密度ρ和全网监控目标的平均局部密度并由此确定监控目标在该位置的局部密度等级L_x，对三个子区域A₁、A₂和A₃确定的监控目标的局部密度与局部密度等级示意图如图3所示，从图中可以看出，局部范围M，N，I的局部密度等级为L_x＝0，局部范围P和Q的局部密度等级为L_x＝+1，局部范围G和H的局部密度等级为L_x＝-1。

步骤三、根据监控目标的局部密度确定传感器节点实际需要的感知范围；

具体过程为：根据步骤一的传感器节点在各个位置的初步所需感知范围，以及步骤二的监控目标在各个位置的局部密度等级，确定传感器节点在任意位置x实际需要的感知范围R_x，如图4所示，从图中可以看出，离基站越近则传感器节点的实际需要的感知范围越小，例如位置e的感知范围比位置f的感知范围小，且监控目标的局部密度越大则传感器节点的实际需要的感知范围越小，例如位置a、b、c、d比其附近位置的实际感知范围小。

步骤四、基于贪婪选择和回跳方式部署传感器节点以实现基本覆盖要求和负载均衡需求。具体过程为：

步骤4.1：在以基站为中心的传感器节点最大通信范围内选择监控目标的局部密度最大的位置，并在该位置部署一个传感器节点；

步骤4.2：如果该区域内监控目标的局部密度最大的位置有多个，则随机选择一个位置部署一个传感器节点，如果该区域内监控目标的局部密度都为0，则选择最近的监控目标的局部密度不为0的位置部署一个传感器节点；

步骤4.3：根据步骤三的传感器节点在任意位置的实际所需感知范围，确定部署的传感器节点所覆盖的监控目标，并更新未被覆盖的监控目标及其数量；

步骤4.4：在以最近部署的传感器节点为中心的节点最大通信范围内，选择未被覆盖的监控目标的局部密度最大的位置，作为下一个传感器节点的部署位置；

步骤4.5：如果在考察的范围内未被覆盖的监控目标的局部密度都为0，则回跳到之前部署的任意传感器节点或基站位置，并在以该位置为中心的节点最大通信范围内，选择未被覆盖的监控目标的局部密度最大的位置，作为下一个传感器节点的部署位置；

步骤4.6：如果回跳到之前部署的所有传感器节点或基站位置，且以这些位置为中心的节点最大通信范围内，未被覆盖的监控目标的局部密度都为0，则从任意部署的传感器节点出发，以最大通信范围为步长向未被覆盖的监控目标方向部署传感器节点，直到部署的传感器节点能覆盖新的监控目标，并更新未被覆盖的监控目标及其数量；

步骤4.7：重复步骤4.4、步骤4.5和步骤4.6，直到全网所有的监控目标都被覆盖。

最终部署的传感器节点如图5所示。节点部署按照步骤(1)至步骤(14)依次进行。步骤(1)是从基站出发寻找未被覆盖的监控目标最多的位置。步骤(9)是回跳方式，即在最近部署节点的最大通信范围内的所有位置，其实际需要的感知范围内都没有未被覆盖的监控目标，此时回跳到之前部署的节点位置或基站位置，重新寻找未被覆盖的监控目标。步骤(11)是以最大通信范围为步长向未被覆盖的监控目标方向部署传感器节点，直到部署的传感器节点能覆盖新的监控目标。

以上所述，仅为本发明专利较佳的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利的技术方案及其发明专利构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。