一种无线传感器网络多收发器多信道分配算法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106358302A(43)申请公布日2017.01.25(21)申请号201610840954.2(22)申请日2016.09.22(71)申请人福州大学地址350108福建省泉州市晋江市金井镇新市村南区1号晋江职校实训楼福州大学晋江研究院(72)发明人程树英陈志聪许志平吴丽君林培杰郑茜颖章杰(74)专利代理机构福州元创专利商标代理有限公司35100代理人蔡学俊(51)Int.Cl.H04W72/04(2009.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种无线传感器网络多收发器多信道分配算法(57)摘要本发明涉及一种无线传感器网络多收发器多信道分配算法，以无线传感器网络中的每一种多收发器多信道分配的可行解作为一个粒子，建立粒子群，初始化每个粒子的速度，以遗传简化粒子群算法GA-SSO进行粒子的迭代搜索，其中在粒子的位置更新后，增加信道合并的操作以满足算法的约束条件；一旦迭代搜索进行至设定的迭代次数，就获得最终的优化结果，实现多信道多收发器的优化。本发明能够在保持运行效率的同时，提高全局搜索性，有效地降低了网络干扰值。CN106358302ACN106358302A权利要求书1/2页1.一种无线传感器网络多收发器多信道分配算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：建立无线传感器网络的通信网络拓扑图G，通过通信拓扑图G获取网络链路潜在冲突图Gc；步骤S2：以所述无线传感器网络中的每一种多收发器多信道分配的可行解作为一个粒子，建立粒子群；步骤S3：计算当前时刻t每个粒子的网络总干扰值，获得每个粒子的自身最优信道分配方案作为自身最优位置Pbesti(i＝1～K)；同时，以当前时刻t网络总干扰值最小的信道分配方案作为粒子群的全局最优信道分配方案，即全局最优位置Gbest；步骤S4：以遗传简化粒子群算法GA-SSO进行粒子的迭代搜索，其中在粒子的位置更新后，增加信道合并的操作；当迭代搜索进行至设定的迭代次数，就获得最终的优化结果，实现多信道多收发器的的优化；其中，所述遗传简化粒子群算法GA-SSO以无线传感器网络的总干扰值作为适应度。2.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络多收发器多信道分配算法，其特征在于：所述步骤S4具体包括以下步骤；步骤S41：以遗传简化粒子群算法GA-SSO对每个粒子进行位置的更新，其中粒子i在t+1时刻的位置Xi(t+1)更新为：其中，Cw为粒子i保持不变的概率，Cp为粒子i在当前时刻与个体最优位子的交叉因子，Cg为粒子i在当前时刻与全局最优位置的交叉因子；r为区间[0,1]内一均匀分布选取的独立随机数；步骤S42：判断位置Xi(t+1)是否满足收发器数量约束条件，若不满足，则进行信道合并操作；步骤S43：计算下一时刻t+1每个粒子所对应信道分配方案的网络总干扰值，获得每个粒子的自身最优位置Pbest′i，i＝1～K，并获得粒子群的全局最优位置Gbest'；将Pbest′i对应的网络总干扰值与Pbesti对应的网络总干扰值进行对比，若Pbest′i对应的网络总干扰值更小，则将Pbest′i的值赋给Pbesti；将Gbest'对应的网络总干扰值与Gbest对应的网络总干扰值进行对比，若Gbest'对应的网络总干扰值更小，则Gbest'将的值赋给Gbest。步骤S44：判断是否达到预设的迭代次数；若达到迭代次数，则获得本次迭代的Pbest1～PbestK以及Gbest，把全局最优位置Gbest作为最终的信道分配方案；否则，返回步骤S41，进行下一次迭代。3.根据权利要求2所述的一种无线传感器网络多收发器多信道分配算法，其特征在于：计算所述每个粒子所对应信道分配方案的网络总干扰值包括以下步骤：步骤S31：在所述无线传感器网络中，根据节点的坐标获取网络通信图为G，再由通信图G获取网络潜在冲突图Gc；2CN106358302A权利要求书2/2页步骤S32：计算单条链路ei在信道分配方案f中的干扰值，计算采用下式：其中，Vc表示Gc中顶点，ei与ej的信道相同时干扰值为1；步骤S33：计算信道分配方案的总干扰值：。4.根据权利要求2所述的一种无线传感器网络多收发器多信道分配算法，其特征在于：步骤S42中，所述进行信道合并操作具体包括以下步骤；步骤S421：将已经分配好的链路信道分配方案f转化为节点信道分配方案fv；步骤S422：找出拥有最多不同信道总数量m的节点i；步骤S423：判断m是否大于节点的约束条件，所述节点约束条件为节点的收发器数量C；若m小于等于C，则该信道分配方案不需要进行信道合并；若m大于C，则该信道分配方案需要进行信道合并操作，进入步骤S424；步骤S424：找出与节点i相连的链路的信道编号，找出数量最少的两个信