一种基于复杂网络理论的网络拓扑结构建立方法

摘要

本发明公开了一种基于复杂网络理论的网络拓扑结构建立方法，包括：1、寻找sink节点在自身通信半径内的所有普通节点并计算其选择概率；2、从普通节点的选择概率中选择概率值最大的若干个普通节点与sink节点相连接，形成初始拓扑结构；3、选择预加入节点，寻找预加入节点的通信半径内，且同时存在于初始拓扑结构中的所有普通节点，计算其选择概率；4、从普通节点的选择概率中选择概率值最大的普通节点与预加入节点相连接，形成更新后的拓扑结构；5、以更新后的拓扑结构作为初始拓扑结构，并返回步骤3执行，直到全部普通节点均加入到无线传感器网络的拓扑结构中为止。本发明能建立一种能量有效的网络拓扑结构，从而延长提高节点的能量利用率和网络的生命周期。

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种基于复杂网络理论的无线传感器网络拓扑结构建立方法。

背景技术

无线传感器网络是由sink节点和大量的传感器节点构成的一种自组织、分布式的网络系统，可用于军事侦察、环境检测、医疗监护、城市交通管理、仓储管理等领域。传感器节点的体积微小，一般由电池供电，导致其携带的能量非常有限，同时传感器节点经常被布置在恶劣的环境或者无人区域，在传感器节点能量消耗之后很难对节点进行更换，因而节点很容易因能量耗尽和环境破坏引起失效。无线传感器网络涉及多学科高度交叉，在当前国际上备受关注，如何构建网络拓扑结构，提高网络的容错性和生命周期，一直是研究的热点。

由于无线传感器网络的拓扑结构和复杂网络的相似性，很多研究将复杂网络的分析方法应用到无线传感器网络拓扑结构当中。Barabasi等人对万维网拓扑结构进行研究时发现节点度(连接数)分布服从幂率分布，即网络中只有少数的节点拥有极多的连接，大多数节点只有很少量的连接，这种被称为无标度的特性对随机故障具有很强的容错性，见文献Barabasi A L,Albert R.Emergence of Scaling in Random Networks[J].Science,1999,286(5439):509-512；在此基础上，Jian等人构建了能量有效的无线传感器网络拓扑结构，新加入的节点与网络中已经存在的节点相连接的概率除了取决于节点的度之外，还包括节点的剩余能量，见文献JianY,Liu E,WangY,et al.Scale-free model forwireless sensor networks[J].2013:2329-2332；peng等人给出了基于复杂网络的无线传感器网络分簇方案，方案综合考虑节点的度和剩余能量的同时，结合了传感器网络的特性，进一步增加了节点的能量利用率，提高了网络的生命周期，见文献Peng H,Si S,Shen X S,et al.Energy-efficient and scalable clustering scheme for wireless sensornetworks[C].International Conference on Wireless Communications&SignalProcessing.IEEE,2015。

对于构建无线传感器网络的拓扑结构，现有的基于复杂网络的研究方法可以有效地提高节点的能量利用率，但是在传感器节点之间的距离比较远的场景中，能量消耗由于数据传输距离的变大急剧增加，节点的生命周期会极大缩短，已有的研究方案在这种场景下效果不再明显。

发明内容

本发明为克服上述现有技术中所存在的不足之处，提出一种基于复杂网络理论的网络拓扑结构建立方法，以期能建立一种远距离通信情况下能量有效的无线传感器网络拓扑结构，从而提高节点的能量利用率和网络的生命周期。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

本发明一种基于复杂网络理论的网络拓扑结构建立方法的特点是应用于由一个sink节点和N个随机分布的普通节点构成的无线传感器网络中，以所述无线传感器网络的外接矩形的任意一个顶点作为原点O，与所述原点O相邻的两条边分别作为X轴和Y轴，建立坐标系XOY；所述网络拓扑结构建立方法是按如下步骤进行：

步骤1、根据所述sink节点在所述坐标系XOY中的坐标位置，寻找所述sink节点在自身通信半径内的所有n个普通节点，并利用式(1)计算在sink节点通信半径内的任意第i个普通节点的选择概率∏_i-sink，从而获得n个普通节点的选择概率{∏_1-sink,П_2-sink,…，∏_i-sink,…，∏_n-sink}：

式(1)中，E_j表示所述sink节点在自身通信半径内的任意第j个普通节点的剩余能量；E_i表示所述sink节点在自身通信半径内的任意第i个普通节点的剩余能量；D_j表示任意第j个普通节点与所述sink节点的坐标位置的距离；D_i表示任意第i个普通节点与所述sink节点的坐标位置的距离；a和b分别表示剩余能量和距离的权重，并有a+b＝1；1≤i≤n＜N，1≤j≤n＜N；

步骤2、从所述n个普通节点的选择概率{∏_1-sink,∏_2-sink,…，∏_i-sink,…，П_n-sink}中选择概率值最大的前m个选择概率所对应的普通节点与所述sink节点进行连接，从而形成初始拓扑结构；

步骤3、在所述初始拓扑结构中随机选择第l个普通节点，在所述第l个普通节点的通信半径内选择任意第k个普通节点作为预加入节点，寻找所述预加入节点的通信半径内，且同时存在于所述初始拓扑结构中的所有s个普通节点，并利用式(2)获得预加入节点的通信半径内第c个普通节点的选择概率∏_k-c，从而获得s个普通节点的选择概率{∏_k-1,∏_k-2，…，∏_k-c，…，∏_k-s}：

式(2)中，E_f表示所述预加入节点的通信半径内，且同时存在于所述初始拓扑结构中的任意第f个普通节点的剩余能量；E_c表示所述s个节点在自身通信半径内，且同时存在于所述初始拓扑结构中的任意第c个普通节点的剩余能量；D_f表示任意第f个普通节点与所述预加入节点的坐标位置的距离；D_c表示任意第c个普通节点与所述预加入节点的坐标位置的距离；d_f表示任意第f个普通节点的度；d_c表示任意第c个普通节点的度；a′、b′和c′分别表示剩余能量、距离和度的权重，并有a′+b′+c′＝1；1≤k≤N-m，1≤s≤m，1≤l≤m，1≤c≤s，1≤f≤s；

步骤4、从所述s个普通节点的选择概率{∏_k-1,∏_k-2，…，∏_k-c，…，∏_k-s}中选择最大概率值所对应的普通节点与所述预加入节点相连接，从而形成更新后的拓扑结构；

步骤5、以所述更新后的拓扑结构作为初始拓扑结构，且m的值增加1后，返回步骤3执行，直到所述N个普通节点均加入到无线传感器网络的拓扑结构中为止。

与已有技术相比，本发明有益效果体现在：

1、本发明基于BA模型，在自然增长和择优选择过程中综合考虑了无线传感器网络节点通信半径有限，能量受限等特性，适用于无线传感器拓扑结构的建立，并且可以提高节点的能量利用率和网络的生命周期。

2、本发明给出的选择概率公式加入了距离因素，节点连接时在其他条件相同的情况下优先选择距离相对更近的节点，避免了节点能量因通信距离的增加过度消耗，因此可以用于节点通信半径较大，距离较远的场景。

3、本发明属于自组织网络，实现简单且效果明显，可用于军事侦察、环境检测、医疗监护、城市交通管理、仓储管理等军用和民用传感器网络的构建。

附图说明

图1是本发明的网络拓扑结构建立流程图；

图2是本发明的预加入节点加入网络过程示意图。

具体实施方式

本实施例中，一种基于复杂网络理论的网络拓扑结构建立方法，应用于由一个sink节点和N个随机分布的普通节点构成的无线传感器网络中，对N个随机分布的普通节点编号，标号从1，2，…，N，普通节点的初始能量为E，以无线传感器网络的外接矩形的任意一个顶点作为原点O，与原点O相邻的两条边分别作为X轴和Y轴，建立坐标系XOY；参见图1，网络拓扑结构建立方法是按如下步骤进行：

步骤1、根据sink节点在坐标系XOY中的坐标位置，寻找sink节点在自身通信半径内的所有n个普通节点，sink节点向通信半径内的节点发送一个微小的请求信号，接收到请求信号的普通节点将自身的编号、剩余能量、坐标位置信息通过反馈信号发送给sink节点，sink节点对普通节点按照编号的大小从小到大进行排序，并利用式(1)计算在sink节点通信半径内的任意第i个普通节点的选择概率∏_i-sink，从而获得n个普通节点的选择概率{∏_1-sink,∏_2-sink,…，∏_i-sink,…，П_n-sink}：

式(1)中，E_j表示sink节点在自身通信半径内的任意第j个普通节点的剩余能量；E_i表示sink节点在自身通信半径内的任意第i个普通节点的剩余能量；D_j表示任意第j个普通节点的与sink节点的坐标位置的距离；D_i表示任意第i个普通节点与sink节点的坐标位置的距离；a和b分别表示剩余能量和距离的权重，并有a+b＝1；1≤i≤n＜N，1≤j≤n＜N；利用式(1-1)和式(1-2)的分别计算节点的发送能耗和接收能耗：

E_Rx(K)＝KE_elec>

式(1-1)和式(1-2)中，K表示比特数目，E_elec表示电路能耗，ε_fs和ε_mp分别表示两种模式下的放大器能耗。

步骤2、从n个普通节点的选择概率{∏_1-sink,∏_2-sink,…，∏_i-sink,…，∏_n-sink}中选择概率值最大的前m个选择概率所对应的普通节点与sink节点进行连接，从而形成初始拓扑结构；

步骤3、参见图2，初始拓扑结构由编号为2、16、22的普通节点组成，按照编号由小到大的顺序排序，在初始拓扑结构中随机选择第l个普通节点，在这里l等于1，选择的普通节点为编号等于2的普通节点，在第l个普通节点的通信半径内选择任意第k个普通节点作为预加入节点，在这里k等于2，预加入节点为编号为23的节点，寻找预加入节点的通信半径内，且同时存在于初始拓扑结构中的所有s个普通节点，在这里指编号为2、16的两个普通节点，并利用式(2)获得预加入节点的通信半径内第c个普通节点的选择概率∏_k-c，从而获得s个普通节点的选择概率{∏_k-1,∏_k-2，…，Π_k-c，…，∏_k-s}：

式(2)中，E_f表示预加入节点的通信半径内，且同时存在于初始拓扑结构中的任意第f个普通节点的剩余能量；E_c表示s个节点在自身通信半径内，且同时存在于初始拓扑结构中的任意第c个普通节点的剩余能量；D_f表示任意第f个普通节点与预加入节点的坐标位置的距离；D_c表示任意第c个普通节点与预加入节点的坐标位置的距离；d_f表示任意第f个普通节点的度；d_c表示任意第c个普通节点的度；a′、b′和c′分别表示剩余能量、距离和度的权重，并有a′+b′+c′＝1；1≤k≤N-m，1≤s≤m，1≤l≤m，1≤c≤s，1≤f≤s；

步骤4、从s个普通节点的选择概率{∏_k-1,∏_k-2，…，∏_k-c，…，П_k-s}中选择最大概率值所对应的普通节点与预加入节点相连接，从而形成更新后的拓扑结构；

步骤5、以更新后的拓扑结构作为初始拓扑结构，m的值增加1，并返回步骤3执行，直到N个普通节点均加入到无线传感器网络的拓扑结构中为止；

一次网络拓扑结构建立完成之后，进入数据收集融合传输阶段，每一个连接数大于1的普通节点为所有作为预加入节点与其进行连接的普通节点分配时隙，传感器节点采集到的数据以多跳的形式经过数据融合最终发送至sink节点，待所有需要发送的数据都到达sink节点之后，断开所有连接，重复网络拓扑结构建立过程，进行网络重构，最大化延长网络生命周期。