CN110933641A - 一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***及方法 - Google Patents

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刘海林
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孙玉娇
吕成兴
袁健
张照文
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李辉
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Abstract

本发明公开了一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***及方法，包括：采用适应度方程选择最优的子簇头节点，从而建立三层簇结构的自组织网络模型；规划USV(海上无人艇)全局最短路径并移动遍历所有簇头和子簇头节点；通过簇头和子簇头形成的多跳接力网络实现USV局部路径规划，实时规划USV的移动路径，从而建立面向海上自组织网络的异构节点协同感知***。本发明通过簇头和子簇头节点的双层汇集作用，及USV全局和局部结合的路径规划方法，可以有效实现海上自组织网络的能耗均衡，以及网络的高效维护和动态监测。

Description

一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***及方法
技术领域
本发明涉及自组织网络技术领域，尤其涉及一种用于海上自组织网络的异 构节点协同感知***及方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在 先技术。
海上自组织网络监测技术为海洋运输业、应急救援、海洋环境监 测提供了有力的技术支撑和保障，具有部署灵活、成本低、受环境影 响小的特点，对海上重点区域监测具有很大的优势，提高了人们对海 洋环境、资源、灾害的动态监测和响应能力。海上自组织网络包括了 海上无人艇(USV)等海上移动节点载体，及锚定浮标、漂流浮标等 搭载传感器网络节点的水上固定载体，或锚定潜标等搭载传感器网络 节点的水下固定载体，通过海上无线通信方式接力传输感知数据，能 在未开发海域快速布置监控和响应体系，完成集群感知、协同作业等 海上任务。
同时，海上环境复杂，拓扑覆盖无法通过预先计算节点部署位置方式来最 优化，使得节点不能完全覆盖监测区域。海风和海浪的扰动也极易影响传感器 节点位置，发生迁移，使得海上自组织网络具备动态演化性，影响网络拓扑可 靠性。部署USV移动节点能够扩展网络的覆盖面积，提高对监测事件在时间和 空间维度上的采样率，提升网络的监测性能。
在USV的路径规划问题上，若USV移动遍历所有节点来汇集数据，会使 USV规划的路径距离过长，能耗高而导致成本过高。若均匀部署少量簇头节点 在网络中，用于汇集并存储簇内传感器节点的感知数据，可以减少USV规划的 航行距离和能耗，USV只需遍历簇头节点，采集簇头上传的数据即可。但若USV 仅遍历簇头节点，则需先等待所有节点把数据上传给簇头；同时簇内节点过多 的多跳路由还将消耗大量能量并增加节点故障概率，难以实现节点的能耗均衡。
第二，部分监测区域由于重要性程度高，需要采集图像或视频等大量级数 据，其余部分区域仅需采集风力温度盐度等中量级数据，如何对传感网节点进 行部署，兼顾采集不同规模数据的问题有待解决。
第三，在USV的路径规划中，当网络部分区域发生突发事件时，需要USV 前往进行重点监测，或者更换损坏的节点，则需要一种高效的远距离对USV进 行局部路径规划的方法，从而实现USV与异构节点之间的协同感知。
综上所述，目前亟需更合适的将USV与海上自组织网络相互协同进行数据 感知的方案。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种用于海上自组织网络的异构节点协 同感知***及方法，通过引入子簇头节点，依靠三层网络结构中子簇头和簇头 节点的汇集作用，在减少各接力节点多跳传输路径的距离同时，可以减少USV 规划的移动路径，降低节点故障率，从而降低网络能耗和丢包率；通过USV全 局和局部路径规划相结合的方法，可以有效实现对网络的快速维护和动态监测。
在一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***，包括：分别部署在海面 的传感器网络节点、簇头节点和网关节点，形成分簇结构网络；分别在每一个 簇中选择若干最优的子簇头节点，每个簇内的子簇头节点与簇头节点形成星形 网络，子簇范围内的传感器网络节点与子簇头节点形成多跳路由网络，而簇内 的所有子簇覆盖范围之外的剩余传感器节点，直接通过多跳方式与簇头节点形 成多跳路由网络。
在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知方法，包括：
从每一个簇中的传感器网络节点中选择出若干最优的子簇头节点，构建分层 网络架构；
海上移动节点载体根据所有簇头节点和子簇头节点的位置信息，规划全局最 短移动路径；并按照所述路径移动至每一个节点附近接收该节点上传的存储数 据，将所述数据传送至网关节点；
网关节点接收海上移动节点载体转发的数据，以及簇头和子簇头节点上报的 事件信息；网关节点产生局部路径规划命令，并多跳转发给所有簇头节点和子 簇头节点进行存储；
当海上移动节点载体靠近某一个簇头节点或子簇头节点时，会收到相应节点 发送的局部路径规划命令；
海上移动节点载体接收到局部路径规划命令后，移动到设定区域进行监测， 或者更换节点，按照原先全局规划路径向下一个簇头或子簇头节点移动。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明设计的三层自组织网络架构，由簇头和子簇头节点同时来汇集 周围传感器节点感知的数据，可以在减少各接力节点多跳传输路径的距离同时， 减少USV规划的移动路径，降低节点故障率，从而降低网络能耗和丢包率。
(2)本发明大部分传感器节点只采集温湿度盐度风力等中量级数据，仅少 数簇头节点分布在重点区域采集视频图像等大量级数据，有利于节省网络能耗 的同时增大网络覆盖范围。
(3)本发明通过对影响子簇头节点选择的多种因素进行全面考虑，并求解 包含这些因素的适应度方程，选择出子簇头节点的最优部署方式，可以兼顾减 少各节点多跳传输路径的距离及平衡各节点能耗、并缩短USV的移动路径等多 种问题的解决。
(4)本发明的USV可以通过簇头和子簇头节点组成的上层多跳网络接力传 输获得局部路径规划命令，从而实时规划USV路径来实时更改路径规划，通过 全局和局部路径规划相结合来有效实现对网络的高效维护和动态监测。
附图说明
图1为本发明一个实施例中的海上自组织网络的网络分层组网示意图；
图2为本发明一个实施例中的各异构节点数据转发方向示意图；
图3为本发明一个实施例中的USV路径规划示意图；
图4为本发明一个实施例中的异构节点协同感知方法的流程示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。 除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域 的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图 限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确 指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说 明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、 组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
在一个或多个实施方式中，公开了一种用于海上自组织网络的异构节点协同 感知***，包括：分别部署在海面的传感器网络节点、簇头节点和网关节点， 形成分簇结构网络；分别在每一个簇中选择若干最优的子簇头节点，每个簇内 的子簇头节点与簇头节点形成星形网络，子簇范围内的传感器网络节点与子簇 头节点形成多跳路由网络，簇内的所有子簇覆盖范围之外剩余的传感器节点， 将直接通过多跳方式与簇头节点形成多跳路由网络，如图1中的1->2->3->CH2。
具体地，传感器节点(包括子簇头节点)密集部署在海面，资源受限，存 储空间小，适合采集的中量级海面观测数据(如温湿度盐度风向风力等)无线 多跳转发给子簇头或簇头节点，通信距离小，价格便宜。
簇头节点稀疏部署在海面，由资源丰富的节点构成，存储空间大，适合采 集图像和视频等大量级数据，同时具有较强的数据处理能力，能够将普通的传 感器节点发来的中量级数据进行融合并存储，同时存储自身采集的大量级数据， 并上传给停靠在附近的USV(海上无人艇，以下简称“USV”)，通信传输距离远， 价格昂贵。
USV存储空间大，通信距离近，在海面移动速度快。USV适合充当移动中 继站的角色，近距离采集簇头和子簇头节点上传的数据，存储并转发给网关节 点，同时可以用于更换簇头和子簇头节点。
网关节点负责接收USV转发的大量级数据，以及接收簇头节点多跳上报的 小量级事件信息，同时将小量级的局部路径规划命令通过簇头和子簇头节点转 发给USV。
本实施例中，根据子簇头节点选择的适应度方程，从各簇内传感器节点中 依次计算最优的子簇头节点，得到最优的子簇头节点集合；
具体地，用于求解第i个簇内的第j个最优子簇头节点的适应度方程包含4个 因素，分别是子簇头节点距离比率
Figure BDA0002302870170000061
子簇头一跳邻居节点数量比率
Figure BDA0002302870170000062
子簇头一跳邻居的剩余能量比率
Figure BDA0002302870170000063
子簇内能耗比率
Figure BDA0002302870170000064
这四个因素均归一化，并通过适应度方程计算可以得到子簇头节点的适应度值
Figure BDA0002302870170000065
其中
Figure BDA0002302870170000066
是网络中第i个簇的第j个子簇头节点。
Figure BDA0002302870170000067
的方程如下：
Figure BDA0002302870170000068
其中，用于最优子簇头节点选择的方程
Figure BDA0002302870170000069
如下：
Figure BDA00023028701700000610
该方程表明，在候选子簇头节点中，将选择适应度值最大的作为子簇头 节点。
其中，所述的子簇头节点距离比率
Figure BDA00023028701700000611
是指该节点
Figure BDA00023028701700000612
与它所在簇头
Figure BDA00023028701700000613
半径中间值之间的距离，与簇头
Figure BDA00023028701700000614
通信半径RCH之间的比率。其中
Figure BDA00023028701700000615
指子簇头
Figure BDA00023028701700000616
与所在簇头
Figure BDA00023028701700000617
间的距离。方程如下：
Figure BDA00023028701700000618
该方程表明，候选的该子簇头节点，在其簇头节点通信半径的中间位置 附近将得到最大值。
所述的子簇内能耗比率
Figure BDA0002302870170000071
是指该节点
Figure BDA0002302870170000072
形成的子簇内所有节点 已消耗的能量
Figure BDA0002302870170000073
与这些节点的初始能量
Figure BDA0002302870170000074
比率，方程如下：
Figure BDA0002302870170000075
所述的子簇头邻居剩余能量比率
Figure BDA0002302870170000076
是指该节点
Figure BDA0002302870170000077
的一跳邻居节点 的剩余能量
Figure BDA0002302870170000078
与这些节点的初始能量
Figure BDA0002302870170000079
间的比率，方程如下：
Figure BDA00023028701700000710
所述的子簇头邻居数量比率
Figure BDA00023028701700000711
是指该子簇头节点
Figure BDA00023028701700000712
的一跳邻居节 点数量
Figure BDA00023028701700000713
与所在簇内所有节点数量
Figure BDA00023028701700000714
的比率，方程如下：
Figure BDA00023028701700000715
本实施例中，采用了多层的异构网络结构，包括大量的传感器节点、4个以 上的簇头节点和1个网关节点，每个簇头节点包含4个子簇头节点。其中每个 簇头节点形成一个簇，从该簇内的传感器节点中选出4个子簇头节点，形成4 个子簇，4个子簇头与簇头形成星形网络。参照图1，CH2作为簇头节点，
Figure BDA00023028701700000716
Figure BDA00023028701700000717
作为簇内子簇头节点。子簇范围内的传感器节点与子簇头节点 形成多跳路由网络，4个子簇范围外的簇内剩余传感器节点与簇头也形成多跳路 由网络，参照图1的1->2->3->CH2。这样网关节点、簇头节点和子簇头节点构 成了上层网络结构，该网络负责传递小量级事件信息和局部路径规划命令。子簇头节点和传感器节点构成了下层网络结构、簇头节点和该簇内在所有子簇覆 盖范围之外的其它传感器节点同样构成下层网络结构，负责多跳汇集中量级的 感知数据并进行存储。
在上层网络中，网关节点向簇头节点，以及簇头向子簇头节点的链路方向 为下行链路，反过来的方向为上行链路。网关节点通过下行链路转发局部路径 规划命令，各簇头或子簇头节点通过上行链路发送临时产生的事件信息。在下 层网络中，子簇内的各传感器节点通过多跳接力的方式向子簇头节点多跳传输 中量级数据，簇内未被子簇头节点覆盖的剩余传感器节点再向该簇头节点多跳 传输中量级数据。
本实施例中，网络转发数据包含4种数据类型，分别是：
大量级的图像、视频等数据，由簇头节点采集存储，并转发给停靠附近的 USV。
中量级的温湿度、盐度、风速风向等数据，由传感器节点采集，由下层网 络多跳上传给簇头或子簇头节点进行存储，并转发给停靠附近的USV。
小量级的局部路径规划命令，包括命令USV前往监测区域长时间监测、更 换节点等，由网关节点产生并多跳转发给所有簇头和子簇头节点。
小量级的事件信息，包括重要性高的突发事件、簇头节点故障报警等，由 子簇头或簇头节点产生，并由上层网络多跳上报给网关节点。
本实施例中异构节点数据转发方式如图2所示，传感器节点之间多跳将中 量级数据转发到所属的子簇头节点或簇头节点并进行存储。USV移动并停靠到 各子簇头和簇头节点附近时，分别接收子簇头节点无线转发的中量级数据和簇 头节点转发的大量级数据，在依次遍历所有簇头和子簇头节点后，USV移动停 靠到网关节点并上传所有数据。当某个子簇头或簇头节点监测到突发事件时， 通过上行路径多跳向网关节点上报事件信息。当网关节点需要向USV远程发送 局部路径规划命令时，如图1所示，将通过下行链路向网络中5个簇头节点以 及所有子簇头多跳转发该命令。如图3所示，USV此时正好移动到子簇头节点
Figure BDA0002302870170000091
附近，将实时接收该子簇头节点上报的命令。
具体地，USV根据所有簇头和子簇头节点的位置信息，规划得到遍历所有 簇头和子簇头节点的全局最短移动路径，然后按照该路径依次移动到各个节点 附近，接收该节点上传的存储数据，再移动停靠到网关节点，将汇集数据上传； 然后循环进行下一轮移动遍历。
网关节点在数据转发过程中，接收USV转发的数据，以及簇头和子簇头节 点通过上层网络上报的事件信息；网关节点产生局部路径规划命令，并多跳转 发给所有簇头和子簇头节点进行存储，当USV靠近某一个簇头或子簇头节点时， 将立即接收到该节点上报的命令；
当USV接收到最近的簇头/子簇头节点转发的局部路径规划命令时，将变更 其移动路径，即移动到指定区域进行重点监测，或者更换某个损坏节点，再按 照原先全局规划路径向下一个簇头或子簇头节点移动。
其中，全局规划方法中，USV根据所有簇头节点的位置信息，和各个簇内 所有子簇头节点的位置信息，规划得到遍历所有簇头和子簇头节点的最短移动 路径，即
Figure BDA0002302870170000092
Figure BDA0002302870170000093
网关节点，如图3所示。然后USV按照该路径依次移动并 停靠到每个簇头节点和其子簇头节点附近，接收簇头上传的大量级数据和子簇 头节点转发的中量级数据，直至遍历所有簇头和子簇头节点后，再移动并停靠 到网关节点附近，将存储数据转发给网关节点。
局部规划方法中，网关节点产生局部路径规划命令后，通过上层网络多跳 转发给所有簇头节点，然后簇头节点转发给簇内所有子簇头节点。待USV停靠 到子簇头节点
Figure BDA0002302870170000094
时，子簇头
Figure BDA0002302870170000095
将立即转发该命令，USV将根据命令更改规划 的路径，移动到CH2区域进行数据集中采集，或者更换CH2节点，如图3所示。 完成任务后再按原先的全局规划路径移动，从而持续维护网络环境稳定。
实施例二
在一个或多个实施方式中，公开了一种用于海上自组织网络的异构节点协 同感知方法，首先选择网络中所有簇内的最优子簇头节点，建立三层网络结构； 然后进行USV的最短路径规划，并移动遍历网络各簇头和子簇头节点，完成感 知数据的存储、转发；最后根据命令进行USV规划路径的实时变更，从而实现 所有异构节点的数据协同感知。
参照图4，本实施例方法具体包括如下步骤：
1)子簇头节点选择：首先在海面部署好传感器网络节点和簇头节点，形成 分簇结构网络，然后根据子簇头节点选择的适应度方程，从各簇内传感器节点 中依次计算最优的子簇头节点，得到最优的子簇头节点集合；
2)三层网络结构构建：各个簇内选出的子簇头节点与簇头节点形成星形网 络，子簇范围内的传感器节点与子簇头节点形成多跳路由网络，该簇头内的所 有子簇范围外的剩余传感器节点与簇头也形成多跳路由网络，参照图1中的 1->2->3->CH2，从而形成了三层网络结构。簇头节点通信距离更远，因此所有簇 头节点之间与网关节点可以形成多跳通信网络，加上簇头与子簇头之间的星形 网络，这样网关节点、簇头节点和子簇头节点就构成了上层网络结构，该网络 负责传递小量级事件信息和局部路径规划命令。子簇头节点和簇内传感器节点 构成了下层网络，簇头和该簇内在所有子簇覆盖范围之外的其它传感器节点同 样构成了下层网络结构，负责多跳汇集中量级感知数据并进行存储。其中，网 关节点向簇头节点，以及簇头向子簇头节点的链路方向为下行链路，反过来的 方向为上行链路。网关节点通过下行链路转发局部路径规划命令，各簇头或子 簇头节点通过上行链路发送临时产生的事件信息。
3)USV全局路径规划：USV根据所有簇头和子簇头节点的位置信息，全局 规划得到遍历所有簇头和子簇头节点的最短移动路径，然后按照该路径依次移 动停靠到每个簇头和子簇头节点附近，接收这些节点上传的存储数据，最后停 靠到网关节点，将采集数据统一上传；然后循环进行下一轮移动遍历；
4)异构节点数据转发：网关节点在数据转发过程中，接收USV转发的数据， 以及簇头和子簇头节点通过上层网络上报的事件信息；网关节点产生局部路径 规划命令，并多跳转发给所有簇头和子簇头节点进行存储，当USV靠近某一个 簇头或子簇头节点时，将立即接收到该节点上报的命令；
5)USV局部路径规划：当USV接收到最近的簇头或子簇头节点转发的局部 路径规划命令时，将重新规划移动路径，即优先移动到指定区域进行重点监测， 或者更换损坏节点，再按照原移动路径向下一个节点移动。
上述过程的具体实现方式已经在实施例一中详细介绍，在此不再赘述。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明 保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上， 本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明 的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***，包括：分别部署在海面的传感器网络节点、簇头节点和网关节点，形成分簇结构网络；其特征在于，分别在每一个簇中选择若干最优的子簇头节点，每个簇内的子簇头节点与簇头节点形成星形网络，子簇范围内的传感器网络节点与子簇头节点形成多跳路由网络，而簇内的所有子簇覆盖范围之外的剩余传感器节点，直接通过多跳方式与簇头节点形成多跳路由网络。
2.如权利要求1所述的一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***，其特征在于，根据子簇头节点选择的适应度方程，从传感器节点中依次计算选择出最优的子簇头节点，得到最优的子簇头节点集合信息。
3.如权利要求1所述的一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***，其特征在于，子簇头节点选择的适应度方程具体为：
Figure FDA0002302870160000011
其中，
Figure FDA0002302870160000012
Figure FDA0002302870160000013
表示网络中第i个簇的第j个子簇头节点，
Figure FDA0002302870160000014
表示子簇头节点距离比率，
Figure FDA0002302870160000015
表示子簇头一跳邻居节点数量比率，
Figure FDA0002302870160000016
表示子簇头一跳邻居的剩余能量比率，
Figure FDA0002302870160000017
表示子簇内能耗比率。
4.如权利要求1所述的一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***，其特征在于，网关节点、簇头节点和子簇头节点构成上层网络结构，用于传递事件信息和局部路径规划命令；子簇头节点和传感器节点构成下层网络结构，簇头节点和簇内所有子簇范围外的剩余传感器节点之间也构成下层网络结构，用于多跳汇集感知数据并进行存储。
5.如权利要求1所述的一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***，其特征在于，所述感知数据包括：温湿度、盐度、波浪幅度以及频率、风速以及风向数据中的至少一种。
6.如权利要求1所述的一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***，其特征在于，海上移动节点载体根据所有簇头节点和子簇头节点的位置信息，规划得到遍历所有簇头节点和子簇头节点的全局最短移动路径，按照所述路径依次移动到各个节点附近，接收相应节点上传的存储数据，再移动停靠到网关节点，将汇集数据上传。
7.如权利要求1所述的一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***，其特征在于，网关节点在数据转发过程中，接收海上移动节点载体转发的数据，以及簇头节点和子簇头节点通过上层网络上报的事件信息；网关节点产生局部路径规划命令，并多跳转发给所有簇头节点和子簇头节点进行存储，当海上移动节点载体靠近某一个簇头节点或子簇头节点时，会收到相应节点发送的局部路径规划命令。
8.如权利要求1所述的一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知***，其特征在于，当海上移动节点载体接收到最近的簇头节点或子簇头节点转发的局部路径规划命令时，将变更其移动路径，即移动到设定区域进行重点监测，或者更换损坏的节点，按照原先全局规划路径向下一个簇头或子簇头节点移动。
9.一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知方法，其特征在于，包括：
从每一个簇中的传感器网络节点中选择出若干最优的子簇头节点，构建分层网络架构；
海上移动节点载体根据所有簇头节点和子簇头节点的位置信息，规划全局最短移动路径；并按照所述路径移动至每一个节点附近接收该节点上传的存储数据，将所述数据传送至网关节点；
网关节点接收海上移动节点载体转发的数据，以及簇头和子簇头节点上报的事件信息；网关节点产生局部路径规划命令，并多跳转发给所有簇头节点和子簇头节点进行存储；
当海上移动节点载体靠近某一个簇头节点或子簇头节点时，会收到相应节点发送的局部路径规划命令；
海上移动节点载体接收到局部路径规划命令后，移动到设定区域进行监测，或者更换节点，按照原先全局规划路径向下一个簇头或子簇头节点移动。
10.如权利要求9所述的一种用于海上自组织网络的异构节点协同感知方法，其特征在于，所述的构建分层网络架构，具体为：
各个簇内选出的子簇头节点与簇头节点形成星形网络，子簇范围内的传感器节点与子簇头节点形成多跳路由网络，而簇内的所有子簇覆盖范围之外剩余的传感器节点，直接通过多跳方式与簇头节点形成多跳路由网络。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111586785A (zh) * 2020-04-14 2020-08-25 电子科技大学 一种跨介质异构无人集群***分簇路由方法
CN112654001A (zh) * 2020-10-27 2021-04-13 华中科技大学 面向多无人艇协同控制的混合通信网络架构、管理方法及通信质量评价

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101594271A (zh) * 2008-05-27 2009-12-02 华为技术有限公司 无线自组织网络组建和工作方法以及相关网络和设备
CN104010336A (zh) * 2014-06-12 2014-08-27 河海大学常州校区 一种两级异构分簇的水下无线传感器网络及其路由方法
CN107994948A (zh) * 2017-12-30 2018-05-04 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 一种用于水下异构传感器网络的移动Sink路径规划方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101594271A (zh) * 2008-05-27 2009-12-02 华为技术有限公司 无线自组织网络组建和工作方法以及相关网络和设备
CN104010336A (zh) * 2014-06-12 2014-08-27 河海大学常州校区 一种两级异构分簇的水下无线传感器网络及其路由方法
CN107994948A (zh) * 2017-12-30 2018-05-04 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 一种用于水下异构传感器网络的移动Sink路径规划方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111586785A (zh) * 2020-04-14 2020-08-25 电子科技大学 一种跨介质异构无人集群***分簇路由方法
CN111586785B (zh) * 2020-04-14 2022-10-11 电子科技大学 一种跨介质异构无人集群***分簇路由方法
CN112654001A (zh) * 2020-10-27 2021-04-13 华中科技大学 面向多无人艇协同控制的混合通信网络架构、管理方法及通信质量评价

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