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盲点预测农田时变异构网络节点部署与交互调度方法

发明公布  有效
申请(专利)号:CN201410708586.7国省代码:北京 11
申请(专利权)人:北京农业信息技术研究中心
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摘要:
本发明公开盲点预测农田时变异构网络节点部署与交互调度方法,节点部署包括:根据信号传播过程中的路径损耗、节点感知概率、节点有效感知面积及节点剩余能量,得到节点的属性;根据节点的属性和节点度,得到节点的重要度;根据节点的重要度,采取约束条件紧缩的方法,对节点部署。节点交互调度包括:根据节点剩余能量以及网络覆盖率,确定冗余节点集;根据农田时变异构网络节点集,确定农田时变异构网络节点集对应的三角剖分图;根据冗余节点集,将三角剖分图中非冗余节点及其关联的边删除,得到剖分子图;根据冗余节点集,确定冗余节点集中的休眠节点,得到休眠节点集;将农田时变异构网络节点集中属于休眠节点集中的节点删除,得到连通覆盖集。

主权项:
盲点预测农田时变异构网络节点部署方法,其特征在于,该方法包括:根据信号传播过程中的路径损耗、节点感知概率、节点有效感知面积及节点剩余能量,得到节点的属性,所述节点包括传感器节点和可再生能源节点;根据所述节点的属性以及节点度,得到所述节点的重要度;根据所述节点的重要度,采取约束条件紧缩的方法,对农田时变异构网络节点进行部署。


说明书

盲点预测农田时变异构网络节点部署与交互调度方法

技术领域

本发明涉及农业技术领域,具体涉及一种盲点预测农田时变异
构网络节点部署与交互调度方法。

背景技术

无线传感器网络利用各种传感器来感知获取信息,然后利用嵌
入式计算技术对获取的信息进行一个有效的融合处理,而网络节点
间则通过多跳技术及分布式信息处理技术实现数据信息的传递。无
线传感器网络中的传感器节点可以随机或者特定地布置在工作环境
中,通过无线通信实现协作感知、采集和处理网络覆盖区域中感知
对象的信息,对数据进行有效处理,最终获得准确信息;无线传感
器网络基本不需要人的干预,大部分工作是以自组织的方式完成的,
但是无线传感器网络长期运行在无人值守或者环境恶劣的状态下,
在该无线网络中工作的传感器节点的电量是有限的,而在条件不便
的情况下为大量传感器节点频繁更换电源是不现实的,这就要求无
线传感器网络运行中其网络功耗小,能够有效延长网络寿命,而且
尽可能的节省传感器节点电源消耗。

目前,无线传感器网络节点大多被随机播撒安放,且由于环境
影响或节点移动等原因,各节点一般采用一次性电池供电,安放后
电池更换十分困难,农田环境中作物生长状态对无线信号的传输具
有很强影响,植物可吸收、反射和阻隔无线信号,将会对无线电信
号传播造成很大的路径损耗,由此影响网络覆盖效果。另外,农作
物生长周期长,传感器节点能量有限,网络覆盖策略中对于节点能
量的考虑也至关重要,将可再生能源节点应用于农田环境时空可变
性的网络覆盖中的研究相对较少,目前已有的研究基本就网络覆盖
的优化进行了相关研究,并未结合确定的监测环境,对网络关键节
点进行分析,预测监测区域盲点,对网络异构节点进行部署和节点
调度机制进行一整套的优化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何有效降低监测遗漏盲点区及
监测热点拥挤区出现的几率。

为此目的,第一方面,本发明提供一种盲点预测农田时变异构
网络节点部署方法,该方法包括:

根据信号传播过程中的路径损耗、节点感知概率、节点有效感
知面积及节点剩余能量,得到节点的属性,所述节点包括传感器节
点和可再生能源节点;

根据所述节点的属性以及节点度,得到所述节点的重要度;

根据所述节点的重要度,采取约束条件紧缩的方法,对农田时
变异构网络节点进行部署。

可选的,所述根据信号传播过程中的路径损耗、节点感知概率、
节点有效感知面积及节点剩余能量,得到节点的属性,包括:

节点的属性X通过下式得到:

X=αW+βS+γQ+δP;

其中,α、β、γ、δ分别为信号传播过程中的路径损耗W、节
点有效感知面积S、节点剩余能量、Q节点感知概率P的权重值,
且α+β+γ+δ=1;

信号传播过程中的路径损耗W:

W = 10 n lg ( 4 π λ ) + 10 n lg d + f ( h , d , υ ) ; ]]>

其中,f(h,d,v)为农田时变性环境因子函数,h为作物高度,d为
作物间距,υ为作物密度;

节点有效感知面积S:


其中,r为节点有效感知半径,p(r)为节点有效感知半径为r时
的有效感知概率,r0为节点感知半径均值,Φ为空间时变环境衰减因
子;

节点感知概率P:

P = r 0 2 k ( r 0 2 - σ 2 ) ; ]]>

其中,k为节点感知概率系数,σ为标准差且异构节点感知半径
均服从正态分布N(r0,σ)。

可选的,所述根据节点的属性以及节点度,得到所述节点的重
要度,包括:

节点的重要程度通过下式得到:


其中,为节点i的节点度,Xi为节点i的属性。

可选的,所述根据所述节点的重要度,采取约束条件紧缩的方
法,对农田时变异构网络节点进行部署,包括:

根据所述节点的重要度,将节点总数N(t)、节点位置关系的平
均值dij以及传感器节点与可再生能源节点的比例调节关系
化为线性的约束条件,采取约束条件紧缩的方法,对农田时变异构
网络节点进行部署;

节点总数N(t)为经过t时间后网络节点总数:


其中,、ξ为传感器节点和可再生能源节点的比例系数且

根据所述节点位置关系的平均值dij,得到节点间的最小路径长
度L:

L = η N ( t ) ( N ( t ) - 1 ) Σ i j d ij ]]>

其中,η为异构节点路径调节因子;

比例调节关系通过下式得到:


其中,E[N(t)]为t时刻下节点覆盖率期望值,为第i个传感器
节点有效覆盖的比例系数,ξj为第j个可再生能源节点的有效覆盖比
例系数。

第二方面,本发明还提出一种盲点预测农田时变异构网络节点
交互调度方法,所述方法包括:

根据节点剩余能量以及网络覆盖率,确定冗余节点集;

根据农田时变异构网络节点集,确定所述农田时变异构网络节
点集对应的三角剖分图;

根据所述冗余节点集,将所述三角剖分图中非冗余节点和非冗
余节点关联的边删除,得到剖分子图;

根据所述冗余节点集,确定冗余节点集中的休眠节点,得到休
眠节点集;

将所述农田时变异构网络节点集中属于所述休眠节点集中的节
点删除,得到连通覆盖集。

可选的,所述根据所述,确定冗余节点集中的休眠节点,得到
休眠节点集,包括:

遍历冗余节点集,确定冗余节点的邻居冗余节点个数;

将邻居冗余节点个数大于预设个数值的冗余节点增加到休眠节
点集中,得到休眠节点集。

可选的,所述根据所述,确定冗余节点集中的休眠节点,得到
休眠节点集,包括:

遍历冗余节点集,确定冗余节点的邻居冗余节点个数小于或等
于预设个数值之后,将节点剩余能量小于预设能量值的冗余节点增
加到休眠节点集中,得到休眠节点集。

相比于现有技术,本发明提出的农田时变异构网络节点部署方
法以及交互调度方法针对农田环境时空可变性,引入了可再生能源
节点,对异构传感器节点进行优化部署,充分考虑可再生能源节点
的电源可自给性,设置合理的异构节点数目比例和分布位置,减少
网络监测遗漏盲点区及监测热点拥挤区,提高了网络覆盖率,同时
在不影响网络有效覆盖率的情况下,采用了无线传感异构节点交互
调度工作机制,让传感器节点和可再生能源在考虑剩余能量的条件
下,互相协调工作,较少节点的死亡率,降低网络能量开销,延长
了网络生存周期。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下
面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介
绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于
本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以
根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了节点有效感知范围示意图;

图2示出了无线网络异构节点部署示意图;

图3示出了实施例中优化前的网络覆盖示意图;

图4示出了实施例中优化后的网络覆盖示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将
结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清
楚地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是
全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没
有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明
保护的范围。

农田生境中无线信号的传播受到很多复杂因素的影响,作物种
类、高度、种植密度、叶面积指数,植株的茎叶吸收、散射无线信
号等都会引起无线信号的衰减,监测环境的特殊性导致网络监控区
域出现监测遗漏盲点区及监测热点拥挤区,农作物生长环境相对特
殊,经常会出现一些问题,部分区域环境较为复杂,监测节点承担
任务较重,由于其支撑力减弱,节点提前死亡,该区域极易成为监
测遗漏盲点区,影响了网络连通性,降低了网络覆盖率;还有部分
区域,节点分布相对密集,而其监测环境相对简单,存在大量重复
工作的节点,形成监测热点拥挤区,即便到网络后期,该区域有相
当一部分节点80%的能量未被使用,造生网络资源不能合理利用,
网络能量均衡性较差。

本实施例结合农田生长环境,公开一种盲点预测农田时变异构
网络节点部署方法,可以有效降低监测遗漏盲点区及监测热点拥挤
区出现的几率,所述方法包括:

基于农田环境时空变化,根据信号传播过程中的路径损耗、节
点感知概率、节点有效感知面积及节点剩余能量,得到节点的属性,
所述节点包括传感器节点和可再生能源节点;

根据所述节点的属性以及节点度,得到所述节点的重要度;

根据所述节点的重要度,将网络节点总数、网络传感器节点和
可再生能源节点的比例调节关系、异构节点位置关系及节点重要性
等因素转化为线性的约束条件,采取约束条件紧缩的方法,对农田
时变异构网络节点进行部署。

具体地,无线传感器网络连通性是衡量网络性能重要指标之一,
在网络运行过程中经常会出现关键节点失效、网络数据流量增大、
自然灾害等突发事件,使得网络链路断裂,影响网络通信效率。而
这些突发事件的产生和监测区域环境有密切关系,农田作物生长环
境较为特殊,具备一定的时空变化性,如何根据农田环境即时情况
来发现网络关键节点是影响网络覆盖率的关键问题之一。无线传感
器网络关键节点是指网络节点集合中能够影响网络连通性,且节点
自身有效性决定网络分割性。通常情况下在网络运行初期,节点初
始状态一样,随着网络运行时间的进行,监测环境的差异,节点运
行过程任务的差异等因素,使得网络各个节点的状态也随之发生了
差异,因此本实施例将依据农田环境时空变化,动态对网络区域进
行分类,确定约束网络性能的关键因素,识别监测区域中的关键节
点集。理想情况下,传播损耗比例随着信号传输距离的增加而衰减:

ι = p s p r = ( 4 τfd c 2 ) 2 - - - ( 1 ) ]]>

其中ι是传播损耗比值,ps是发射功率,pr是接收功率,d为发
射节点和接收节点间的距离。在复杂的农田环境中,由于时空可变
因素的影响,信号在实际传播过程中路径损耗是:

W = 10 n lg ( 4 π λ ) + 10 n lg d + f ( h , d , υ ) ; ]]>

其中,f(h,d,v)为农田时变性环境因子函数,h为作物高度,d为
作物间距,υ为作物密度。

节点感知概率P为:

P = r 0 2 k ( r 0 2 - σ 2 ) ; ]]>

其中,k为节点感知概率系数,σ为标准差且异构节点感知半径
均服从正态分布N(r0,σ)。

无线传感器网络有效覆盖率和监测区域内节点感知概率有紧密
相关性,在无线信号传输的过程中,信号强度会随着信号传输距离
的增大而减小。在大面积农作物生长环境中,由于作物随着生产态
势发生变化,导致整个监测环境也随之变化,当作物再生长过程中,
其植株间的密度,高度,叶面积等都会影响到无线信号的传输及整
个网络的覆盖性。假设在监测区域A内,取任意点a,若该点能被
其周围的某一传感器节点S感知,则该区域点为有效感知区域点,
同时说明该点能够被正确接收无线信号。在节点感知过程中设wκ
路径损耗强度阈值,若节点间路径损耗强度低于wκ,则说明该点不
能被传感器节点所感知,无法有效传输无线信号,该位置为无效节
点位置,即监测遗漏盲点。预确定监测区域内任意传感器节点a的
有效感知区域,根据农田时变性可知监测区域任意节点b在传感器a
的有效感知概率为p(a),任意多个节点b构成a的有效感知区域,
由于农田环境的特殊性,该有效感知区域并非理想状态下规整的圆
形,节点有效感知面积S为:


其中,r为节点有效感知半径,p(r)为节点有效感知半径为r时
的有效感知概率,r0为节点感知半径均值,Φ为空间时变环境衰减因
子;当Φ衰减速度越大,则说明环境变化对无线信号影响越大。影
响网络覆盖性的主要因素有路径损耗W、节点感知概率P、有效感
知面积S及节点剩余能量Q等因素。以上因素也是构成无线传感器
网络关键节点的属性X:

X=αW+βS+γQ+δP;

其中,α、β、γ、δ分别为信号传播过程中的路径损耗W、节
点有效感知面积S、节点剩余能量、Q节点感知概率P的权重值,
且α+β+γ+δ=1。

当农作物生长环境植株间距相对稀疏的时候,感知概率所占的
比重相对较大,当植株长势较快,叶面积指数较大时,路径衰减因
子则占的比重较大。无线传感器网络关键节点的属性与网络覆盖率
呈正相关性,当节点稀疏的被随机部署在监测区域中时,可以通过
调整相关的因子权重值,调整节点数目,减少网络开销;当节点被
密集部署,为了提高网络有效覆盖率,减少冗余覆盖等带来的网络
开销,以及无线信道干扰导致的路径损耗开销,此时可以通过节点
交互调度工作机制,提高网络通信性能。

考虑到农田环境中作物生长态势对无线信号的传输影响较大,
虽然网络中节点位置保持不变,当在网络运行过程中,节点间信号
传输具有一定是时空变化性,导致网络拓扑结构会随之变化,对网
络连通性也产生了一定的影响。对无线传感网络而言,节点能量是
解决以上问题的关键因素之一,本实施例引入了可再生能源节点,
该类节点能有有效的利用太阳能能量自给功能,自动管理充电过程
并进行有效的能量储存,动态调整节能性能,有效的延长网络生存
期。由于网络节点为异构形式,结合农田监测区域关键节点及2种
网络节点的供电特性和网络连通性,对异构节点的位置部署关系进
行分析,以达到控制网络节点数目,减少网络冗余覆盖及覆盖盲区,
优化网络性能。目的:以关键节点为基础,减少冗余覆盖,控制节
点数目。

设N(t)为经过t时间后网络节点总数,则


其中、ξ为网络传感器节点和可再生能源节点的比例系数且
比例调节关系为:


其中,E[N(t)]为t时刻下节点覆盖率期望值,为第i个传感器
节点有效覆盖的比例系数,ξj为第j个可再生能源节点的有效覆盖比
例系数。由上式可知,、ξ在(0,1)内调节,当ξ→1时,
网络具有较强的冗余纠错性。当ξ→0时,网络具备较强的
网络连通性。通过调整、ξ,可以较好的实现网络冗余度和网络盲
区之间的平衡关系,增强网络连通性,提高网络覆盖率。

网络中节点间的最小路径长度L与网络传感器节点和可再生能
源节点的位置关系的平均值dij需满足一定的关系,以此来保证整个
网络的连通性,即

L = η N ( t ) ( N ( t ) - 1 ) Σ i j d ij ]]>

其中,η为异构节点路径调节因子;

异构节点在网络中扮演的角色随着网络运行而发生变化,假设
节点的重要程度为为节点i的节点度,则


根据农田监测环境的时空变化,将网络节点总数、网络传感器
节点和可再生能源节点的比例调节关系、异构节点位置关系及节点
重要性等因素转化为线性的约束条件,采取约束条件紧缩的方法,
求得的可行解为异构节点在网络中部署关系。

为了能平衡整个网络能量开销,考虑到传感器节点与可再生能
源节点在能量供给差异,在无线传感器异构节点交互调度工作机制
中,需要考虑两个问题:节点如何根据网络状况判断自己的节点性
质,即节点是否为冗余节点,节点当前电量等;如何对冗余节点进
行调度策略,在不影响网络覆盖质量的前提下,能有效延长网络生
存周期,同时减少不必要的能量开销。因此,本实施例公开一种农
田时变异构网络节点交互调度方法,所述方法包括:

根据节点剩余能量以及网络覆盖率,确定冗余节点集;

根据农田时变异构网络节点集,确定所述农田时变异构网络节
点集对应的三角剖分图;

根据所述冗余节点集,将所述三角剖分图中非冗余节点和非冗
余节点关联的边删除,得到剖分子图;

根据所述冗余节点集,确定冗余节点集中的休眠节点,得到休
眠节点集;

将所述农田时变异构网络节点集中属于所述休眠节点集中的节
点删除,得到连通覆盖集。

具体地,分析网络中冗余节点的性质即传感器节点和可再生能
源节点,根据节点剩余能量和网络覆盖率间的关系确定节点冗余度,
确定冗余集,利用冗余节点剩余能量,对冗余节点工作状态进行调
度,将部分冗余节点调至休眠状态并依据网络运行情况及节点冗余
性,让节点在不同工作状态中进行角色转换从而达到降低网络能耗,
延长网络生存期的网络优化目标。根据冗余节点中节点剩余能量及
网络当前覆盖情况,对冗余节点的工作状态进行调度,具体步骤如
下:

步骤1确定冗余节点集,并获取节点剩余电量。

步骤2在节点集S对应的Delaunay三角剖分图G(Si,E,V)
中,结合冗余节点集情况,删除非冗余节点和这些节点关联的边,
得到新的剖分子图。在此过程中需要考虑,当某冗余节点休眠后,
与其相邻的冗余节点也同时进入休眠状态,此时会导致无线传感器
网络(wireless sensor network,WSN)出现覆盖盲区,故需要结合
冗余节点位置及覆盖面积在自身及邻居冗余点中做出选择,使覆盖
面积较小的节点进入休眠态。

步骤3寻找可调至休眠态的冗余节点,冗余节点冗余度期望与
该节点邻居节点数相关,故先选择邻居冗余点较多的节点,若节点
的邻居节点数目相同时,则剩余能量较小的节点vk先调至休眠态,
将vk放入(复制到)可休眠节点集合Q中,反之若将剩余能量较大
的冗余节点调至休眠态,则会其他网络运行节点由于工作任务过重,
出现过早死亡现象,降低网络连通性,同时缩短了网络生存期。

步骤4重复以上步骤,直到所有节点均被遍历完,此时集合Q
中的节点即为可休眠节点,而V-Q中的节点就构成了区域T的一
个平衡连通覆盖集。

图1示出了节点有效感知范围示意图;图2示出了无线网络异
构节点部署示意图;图3示出了实施例中优化前的网络覆盖示意图;
图4示出了实施例中优化后的网络覆盖示意图。

有益效果:本发明提供了一种盲点预测农田时变异构网络节点
部署方法。由于无线传感器网络具低功耗、低成本的特点,因此被
应用于对大规模农田生境进行实时监测。考虑到农田生境特殊性,
高低不平的地势环境,农作物种植密度、高度以及枝叶的茂密程度
等,尤其植被的冠层可吸收、散射和阻隔RF信号,导致接收端接收
到的信号强度和链路质量有很大的衰减和差异,从而使得网络监控
区域出现监测遗漏盲点区及监测热点拥挤区,这些区域影响了监测
的质量、传输距离及有效覆盖范围等。依据农田时变性,监测关键
节点,对监测区域的敏感区域进行预测,通过引入可再生能源节点
方式,结合传感节点和可再生能源在能量上的差别,基于关键节点,
对网络异构节点进行部署,减少监测遗漏盲点区及监测热点拥挤区,
提高网络有效覆盖区域;采用异构节点时空交互调度工作机制,充
分考虑可再生能源节点的能量自补给功能,利用节点调度机制,使
得传感器节点和可再生能源节点相互协调工作,均衡网络能量分布,
达到降低网络能耗的功能。

有益效果二:本实施例针对农田环境时空可变性,提出了一种
盲点预测农田时变异构网络节点交互调度方法,该策略通过基于关
键节点,结合农田生产态势对网络环境进行分析,确定网络中关键
节点区域,以提高网络覆盖率,降低网络能量开销为优化目标,依
据网络关键点的分布位置,引入了可再生能源节点,对异构传感器
节点进行优化部署,充分考虑可再生能源节点的电源可自给性,设
置合理的异构节点数目比例和分布位置,减少网络监测遗漏盲点区
及监测热点拥挤区,提高了网络覆盖率,同时在不影响网络有效覆
盖率的情况下,采用了无线传感异构节点交互调度工作机制,让传
感器节点和可再生能源在考虑剩余能量的条件下,互相协调工作,
较少节点的死亡率,降低网络能量开销,延长了网络生存周期。通
过仿真实验可得,该覆盖策略能够...

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图1
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