基于统计移动尺度的移动感知分簇方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号(10)授权公告号CNCN102917385102917385B(45)授权公告日2014.11.12(21)申请号201210418878.8CN102307369A,2012.01.04,JP2010286344A,2010.12.24,(22)申请日2012.10.26朱小锋.AdHoc网络移动模型的研究.《信(73)专利权人西安电子科技大学息科技辑》.2007,(第2期),地址710071陕西省西安市太白南路2号审查员孙敏(72)发明人高新波彭建华李洁宗汝张建龙冯晓峰王旭宇吕宗庭王旭洋(74)专利代理机构陕西电子工业专利中心61205代理人王品华朱红星(51)Int.Cl.H04W24/02(2009.01)H04W84/18(2009.01)(56)对比文件CN101808338A,2010.08.18,权权利要求书3页利要求书3页说明书9页说明书9页附图2页附图2页(54)发明名称基于统计移动尺度的移动感知分簇方法(57)摘要本发明公开了一种基于统计移动尺度的移动感知分簇方法，主要解决现有技术无法对AdHoc网络中的网络节点进行稳定地分簇组网的问题。其实现步骤为：（1）确定AdHoc网络应用环境，选取平滑的随机游走模型；（2）根据选取的模型构造出任意两个节点间距离期望值的表达式；（3）根据期望表达式构造出每个节点的统计移动尺度；（4）基于得到的统计移动尺度采用分布式方式选取高稳定的节点作为簇头并进行簇成员的分配，最终形成稳定的簇结构。本发明能适应移动节点运动速度和通信半径变化，且所形成的簇结构更加稳定，可用于在大型移动AdHoc网络中建立类似地面蜂窝网的分级网络结构，优化网络的路由查找、拓扑维护以及便于网络扩展。CN102917385BCN10297385BCN102917385B权利要求书1/3页1.一种基于统计移动尺度的移动感知分簇方法，包括如下步骤：A.根据AdHoc网络应用环境，选取一个能准确模拟AdHoc网络节点运动的移动模型，即平滑的随机游走模型；B.根据选取的平滑随机游走模型，得出移动节点的运动速率vi(t)和方向的分布函数：其中，vi0和分别为移动节点i初始速率和方向；v′为当移动节点的运动速率改变时所选取的新的速率变量，服从vmin到vmax均匀分布，即v′～U[vmin,vmax]；为当移动节点的运动方向改变时所选取的新的方向变量，服从0到2π的均匀分布，即N1(t)为参数为λ1的泊松过程，N2(t)为参数为λ2的泊松过程，N1(t)与N2(t)相互独立；C.根据所得到的分布函数，根据随机过程和概率论知识得出移动节点运动速率vi(t)的期望E[vi(t)]，方向的正弦函数的期望及余弦函数的期望其中，和分别为移动节点i的初始方向的正弦和余弦函数；E[vi(t)]为节点速率随时间的期望值，和分别为节点运动方向的正余弦随时间的期望值；D.根据所得到的三个期望：E[vi(t)]、构造出任意两移动节点间距离的期望值Η(i,j)(t)的表达式：其中，Η(i,j)(t)为任意两移动节点i,j的距离的期望值，xi(t)和yi(t)为移动节点i的水平和垂直坐标，和为对应的水平和垂直坐标的期望值；E.根据得到的任意两个移动节点间距离的期望表达式Η(i,j)(t)，计算每个移动节点i的统计移动尺度SMM(i,t)：其中，R为每个节点的通信半径，n为移动节点i的一跳邻居节点数目；F.根据移动节点的统计移动尺度SMM(i,t)，所有移动节点每隔时间T，0.5秒，广播一个Hello数据包，Hello数据包包含了移动节点的节点标识ID和统计移动尺度值的信息；G.根据接收到的来自一跳邻居节点的Hello包信息，移动节点i将自己的统计移动尺度值SMM(i,t)与其所有一跳邻居节点的统计移动尺度值作比较，若移动节点i的统计移动尺度值最大，则将节点i选作簇头，并将i的一跳邻居节点分配为移动节点i的簇成员，反之，则跳过移动节点i；如果该节点没有邻居节点，那么它将改变自身的状态成为簇头节2CN102917385B权利要求书2/3页点；H.对已被选为簇头或分配为簇成员的其它移动节点执行步骤F中同样的判断过程，最终完成簇头节点的选举和簇的划分。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述步骤D中根据所得到的三个期望：E[vi(t)]、构成出任意两移动节点间距离的期望值Η(i,j)(t)的表达式，按如下步骤进行：D1)考虑一个非常短的时间Δt，设为10-6秒，在Δt内将节点速率和方向看作是不变的，得出：其中，表示任意两个节点i与节点j之间的相对速度向量；表示任意两个节点i,j之间的相对距离向量；表示任意两个节点i与节点j之间的初始距离向量；D2)根据式(1)和(2)，对式(2)两