CN102256268B - 无线传感网中基于随机行走的容错方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线传感网中基于随机行走的容错方法，包括以下步骤：以基站和它的邻居簇头节点组成的m₀个节点分别作为初始点，并使基站与它们两两相连；随机选择一个簇头节点j作为随机行走的起始点；行走者按照取决于当前簇头节点j的邻居簇头节点i的能量的概率∏(i)，行走至所述邻居簇头节点i，并将所述邻居簇头节点i标记，然后重复所述行走过程，直至m＜m₀个不同簇头节点被标记；如果随机行走者到达了一个已经被标记过的簇头节点，则新的行走从所述已经被标记过的簇头节点开始。本发明可以使簇头之间在通信时形成的网络拓扑具有容错性很强的无标度网络的特征，从而提高了数据收集和传输的可靠性。

Description

无线传感网中基于随机行走的容错方法

技术领域

本发明涉及无线传感器网络技术，特别涉及一种无线传感网中基于随机行走的容错方法。

背景技术

无线传感器网络是由大量无处不在的、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点构成的自组织分布式网络***。通信技术的发展使人们不再满足于单个传感器独立的对环境进行感知，而是希望通过传感器之间的相互协作与通信完成更为广泛与精细的监测任务，并且把监测的数据以及部分处理的结果通过网络传送给相应的用户，完成更为复杂的计算、分析以及处理。由于无线传感器网络无需固定设备支撑，可以快速部署，同时具有易于组网、不受有线网络的约束等优点，将被广泛应用于灾难自救、医疗救护、环境检测、森林火险报警、火山监测和军事领域。

国际上，无线传感器网络引起了学术界、军界和工业界的极大关注，许多重要的计算机和无线通信的研发组织已深刻地认识到了这个问题，进行了无线传感器网络的基础理论和关键技术的研究。目前由微型传感器节点组成的无线传感器网络已经发展成为一个重要的计算平台。复杂网络是迅速发展的一门新兴学科，近年来大量复杂网络的研究成果发表在《Physical Review Letters》、《Physical Review E》、《Physica A》和《PANS》等物理类期刊以及《Nature》和《Science》等综合性期刊上，从一个侧面反映出复杂网络已成为物理界的一个新的研究热点，其理论基础是统计物理学。

无线传感器网络的主要任务是将网络中传感器节点收集的数据传送给基站，一种实现该任务的最简单方法是直接传送，即网络中的每个节点把收集的数据直接传送给基站。然而，对于远离基站的无线传感器节点来说，这将使节点传送数据消耗的能量代价太高而使节点很快死亡。为解决这个问题，一些以节约能量为目的的算法相继被提出来，目前较主流的是LEACH算法，它首先以自组织的方式随机选出部分传感器节点作为簇头，接着选出的簇头进行广播，普通节点根据接受信号的强弱来选择最近的簇头加入，并同该簇头一起形成簇。然后簇中的成员节点把收集的数据传送给簇头，簇头将簇内所有成员节点收集的数据与本节点收集的数据进行聚合后发给基站。

另值得一提的是PEGASIS协议。该协议把***中所有无线传感器节点用贪婪算法构成一个链，在每一轮中，任意节点从位于链上的一相邻接点接收数据并把接收到的数据与本节点的数据聚合，接着把聚合后的数据发送到链上的另一相邻接点。这种发送和聚合是从链上的端节点开始，沿着链路直到指定节点，然后由指定节点把最后聚合的数据发送到基站。与LEACH协议相比，PEGASIS协议与基站直接通信的节点更少而且数据聚合能力更强，从而减少了每一轮的能量损耗。但PEGASIS算法是将网络中的全部节点构造成一条链，如果链上的某一节点死亡则使得从链端到该节点的所有数据丢失，因此PEGASIS的容错性差。PEDAP协议进一步发展了PEGASIS协议，其核心思想是把无线传感器网络的所有节点构造成一棵最小汇集树(Minimum Spanning Tree)，每过一定的轮数后，PEDAP协议需要基站重新计算路由信息用来排除死亡节点。然而对于PEDAP这种集中式的算法，如果节点因非能量耗尽而死亡时，则基站无法排除这类故障而仍然按照原来的信息计算最小汇集树，从而影响了网络拓扑的可靠性。在实际应用中，无线传感器网络往往被部署在人们难以维护的地区，在恶劣环境因素的影响下，传感器节点一般具有较高的故障率，当网络中的一个或多个节点失效时，收集的数据将会丢失。因此人们希望无线传感器网络拓扑具有良好的鲁棒性，在部分节点会受到能量和恶劣环境影响而失效时，局部失效不应该导致失去全局网络传输信息的能力。

目前针对无线传感器网络结构容错性的研究涉及较少。已有的文献与专利都是集中在构造k重覆盖网络或增加工作节点来进行的，这些冗余机制尽管满足了容错性的要求，但由于增加了参与通信的节点个数，因而降低了***的性能、影响了网络的寿命。复杂网络理论的研究结果表明，复杂***的容错能力不仅仅存在于这些具有冗余组件的***，而且也同样存在于具有无标度特征的网络之中。

发明内容

本发明的目的是提供一种无线传感网中基于随机行走的容错方法，以解决现有技术的容错能力差的缺陷。

本发明提供的无线传感网中基于随机行走的容错方法包括以下步骤：

1)以基站和它的邻居簇头节点组成的m₀个节点分别作为初始点，并使基站与它们两两相连；

2)随机选择一个簇头节点j作为随机行走的起始点；

3)行走者按照取决于当前簇头节点j的邻居簇头节点i的能量的概率Π(i)，行走至所述邻居簇头节点i，并将所述邻居簇头节点i标记，然后重复所述行走过程，直至m＜m₀个不同簇头节点被标记；

4)如果随机行走者到达了一个已经被标记过的簇头节点，则新的行走从所述已经被标记过的簇头节点开始。

其中，m₀和m分别为正整数。

其中，当一个新的簇头节点加入并连接到m个被标记的簇头节点时，整个过程从步骤2)开始重复，直到无线传感器网络中的所有簇头节点都被互连。

其中，在步骤3)中，所述概率Π(i)为：

$\mathrm{\Π}\left(i\right)=\frac{E_i}{\underset{k_j\∈\mathrm{Neighbors}}{\mathrm{\Σ}}{E}_{k_j}}$

其中k_j为簇头节点j的度，E_i为邻居簇头节点的能量，Ek_j为簇头节点j的能量。

其中，在以基站和它的邻居簇头节点组成的m₀个节点分别作为初始点之前，在大规模部署的无线传感器网络中形成分布均匀的簇头节点。

与现有技术相比，本专利借助于复杂网络理论，提出了一种全新的无线传感器网络结构的容错机制。首先在在大规模部署的无线传感器网络中形成分布均匀的簇头节点，然后采用随机行走的簇间演化机制，使簇头之间在通信时形成的网络拓扑具有容错性很强的无标度网络的特征，从而提高了数据收集和传输的可靠性。

附图说明

图1是显示本发明的无线传感网中基于随机行走的容错方法的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1显示了本发明的无线传感网中基于随机行走的容错方法，如图1所示，本发明的无线传感网中基于随机行走的容错方法包括以下步骤：

1)以基站和它的邻居簇头节点组成的m₀个节点分别作为初始点，并使基站与它们两两相连；

2)随机选择一个簇头节点j作为随机行走的起始点；

3)行走者按照取决于当前簇头节点j的邻居簇头节点i的能量的概率Π(i)，行走至所述邻居簇头节点i，并将所述邻居簇头节点i标记，然后重复所述行走过程，直至m＜m₀个不同簇头节点被标记；

4)如果随机行走者到达了一个已经被标记过的簇头节点，则新的行走从所述已经被标记过的簇头节点开始。

当一个新的簇头节点加入并连接到m个被标记的簇头节点时，整个过程从步骤2)开始重复，直到无线传感器网络中的所有簇头节点都被互连。

在步骤3)中，所述概率Π(i)为：

$\mathrm{\Π}\left(i\right)=\frac{E_i}{\underset{k_j\∈\mathrm{Neighbors}}{\mathrm{\Σ}}{E}_{k_j}}$

其中k_j为簇头节点j的度，E_i为邻居簇头节点的能量，Ek_j为簇头节点j的能量。

本发明的无线传感器网络簇间节点可以通过添加新的节点而主动向外连接，而在选择新簇间节点的下一个节点时，新节点连接到下一节点的概率应取决于节点能量的偏好依附性。这样演化成的网络拓扑具有很好的稳定性和可靠性，增强了网络簇间拓扑的容错和抗攻击能力。

本发明涉及如下的产生无标度网络的机制---Barabasi-Albert无标度模型和随机行走方法，下面结合无标度模型和随机行走方法对本发明的无线传感网中基于随机行走的容错方法进行详细说明。

(1)Barabasi-Albert无标度(scale-f ree)模型

在复杂网络的研究中，人们发现自然界中许多网络节点度的分布p(k)符合幂率分布，人们常常把这类网络称为无标度网络(scale-freenetworks)。无标度网络的形成目前认为偏好依附是一个很好的形成机制，定义为以下两个步骤：

①生长。以少量的m₀个节点开始，在每一个时间步骤，往存在的网络中加入一个新的节点，同时加上从此节点出发的m(＜m₀)条边，形成新的网络；

②偏好依附。在选择一个新加入节点与存在节点相连时，假设新节点与节点i相连的概率Π(ki)取决于节点i的度k_i，并且此概率服从如下规则：

Π(k_i)＝k_i/∑k_j

式中∑k_j是所有已存在节点的度的总和。在经过t时间步骤后，此模型将形成一个具有N＝t+m₀个节点，mt条边的随机网络，网络中节点的度满足幂率分布，即p(k)～2m²/k³。

(2)随机行走产生的无标度网络

网络的演化是通过一系列的随机行走来选择新加入节点的父亲节点的过程，很显然它是一种局部范围的演化方法。这种机制能产生无标度网络，它的度的分布与著名的Barabasi-Albert模型具有完全相同的形式，即p(k)～2m²/k³。其算法如下：

①初始化阶段，网络共有m₀个节点，并彼此相连。

②随机选择一个节点作为随机行走的起始点。

③每一步行走，行走者行走至一个被随机选择的邻居节点，在随机行走长度为1步后，行走到达的节点被标记，行走过程被重复直到m＜m₀个不同的节点被标记。

④一个新的节点加入网络并通过不同的边连接到m个被标记的节点。从步②开始，整个过程不断被重复直到网络生长至N个节点。

本发明借助于随机行走的机制来实现无线传感器网络簇间拓扑的演化，考虑到节点的当前能量值，在选择新加入簇头节点的父节点时，此时的偏好依附性取决于节点的当前能量值而不再是节点的度。动态特性分析表明，这样的网络具有无标度网络的特征。本发明的簇间拓扑的演化机制如下：

①初始化：以基站和它的邻居簇头节点组成的m₀个节点作为初始点，并使基站与它们两两相连。

②随机选择一个簇头节点作为随机行走的起始点。

③每一步行走，行走者行走至当前簇头节点j的邻居节点i的概率Π(i)取决于它当前的能量值E_i

$\mathrm{\Π}\left(i\right)=\frac{E_i}{\underset{k_j\∈\mathrm{Neighbors}}{\mathrm{\Σ}}{E}_{k_j}}$

式中k_j为簇头节点j的度，随后节点i被标记，行走过程被重复直到m＜m₀个不同簇头节点被标记。

④如果随机行走者到达了一个已经被标记过的簇头节点，则新的行走从该簇头节点开始。

⑤一个新的簇头节点加入并连接到m个被标记的簇头节点，整个过程从步②开始被重复直到无线传感器网络中的所有簇头节点都被互连。

由于无线传感器网络能量的有效性始终是研究者应该关注的关键问题之一，因此本本发明提出的簇间拓扑的演化机制在选择簇头互连时，以簇头节点的当前能量值作为在建立连接时的判断依据，根据簇间拓扑的演化机制，对于具有较高能量值的节点，被选择互连的可能性大大增加。由于簇头节点的选取是动态变化的，因此该方法可以维持整个网络中节点能量的均衡，可有效避免部分节点因能量的耗尽而过早消亡的现象。

尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种无线传感网中基于随机行走的容错方法，包括以下步骤：

1) 以基站和它的邻居簇头节点组成的m0 个节点分别作为初始点，并使基站与它们两两相连；

2) 随机选择一个簇头节点j作为随机行走的起始点；

3) 行走者按照取决于当前簇头节点j的邻居簇头节点i 的能量的概率Π(i)，行走至所述邻居簇头节点i，并将所述邻居簇头节点i标记，然后重复所述行走过程，直至m ＜ m0个不同簇头节点被标记；

所述概率Π(i)为：                                               

其中kj为簇头节点j的度，Ei为邻居簇头节点的能量，Ekj为簇头节点j的能量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在随机行走者到达了一个已经被标记过的簇头节点时，新的行走从所述已经被标记过的簇头节点开始。

3.根据权利要求1所述的方法，其中一个新的簇头节点加入并连接到m 个被标记的簇头节点时，整个过程从步骤2)开始重复，直到无线传感器网络中的所有簇头节点都被互连。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，在以基站和它的邻居簇头节点组成的m0 个节点分别作为初始点之前，在大规模部署的无线传感器网络中形成分布均匀的簇头节点。