基于量子绡蝶机制的可扩展层次路由方法

本发明涉及无线通信，具体涉及一种基于量子绡蝶机制的可扩展层次路由方法。

背景技术：

1、无线传感器网络采用大量低功耗、智能和多功能的传感器节点，通过协调的方式检测、收集和传输目标区域中的环境信息，是由大量具备感知、计算和通信能力的微型传感节点所组成的多跳自组织网络，已普遍应用于科学、医疗、商业和工业交通管理等领域。现阶段无线传感器网络中的低可用数据速率、短距离传输以及节点能量资源和带宽有限等各种因素限制了无线传感器网络中通用自组织ad-hoc路由协议的可用性。为最大程度延长网络寿命并均衡网络能耗效率，无线传感器网络路由协议的设计更倾向于以自适应、可扩展、混合式为理念，以均衡、协调、智能为目标。

2、通过对现有文献的检索发现，heinzelman等在“energy-efficientcommunicationprotocolfor wirelessmicrosensornetworks”中提出一种应用于双层网络架构、完全分布式、自组织和自适应的分簇路由协议letch，当今各种无线传感器网络路由协议的设计都以此协议为基础。应用letch协议的网络架构呈簇状，簇内节点(低层)负责感知环境并与簇首直接通信，簇首(高层)执行网关角色，负责处理数据并与基站直接通信。由于leach采用完全随机式簇首配置方式，所以leach在一定程度上存在着节点过载与网络减寿等问题。hu等在“studyonenergy efficienthierarchicalroutingprotocolsofwirelesssensornetwork”中提出节能集群层次协议eech，eech使用簇首随机轮换机制，使簇首轮换更倾向于能量充沛的节点，并允许在簇首间搭建数据传输链。heinzelman等在“anapplication-specificprotocolarchitectureforwireless microsensornetworks”中提出一种集中式配置簇首的低功耗自适应路由协议leach-c，同时指出终端用户更倾向于无线传感器网络上传数据的更高级描述形式。leach-c规定在基站使用模拟退火算法集中式配置簇首，且簇首的选择仅在能量充沛的节点中进行。上述协议先为网络分布式或集中式配置簇首，再根据某种特定媒体介质访问控制mac协议来搭建簇，除此之外，还可先为网络分布式或集中式搭建簇，再根据某种特定规则来分布式选举簇首。尽管上述协议从网关配置和数据传输链搭建两方面优化了leach协议，但协议可扩展性并无实质性加强，为此，在保证原簇首概念的同时，区长、超级簇首等新型网关被引入。张雅琼在《控制工程》(2015,22(06):1181-1185)中发表的“基于k-means的无线传感网均匀分簇路由算法研究”，提出基于k均值聚类算法实现均匀分簇的层次路由协议kucr，kucr首先在基站为网络静态集中式搭建簇，而后在本地动态分布式选举簇首，可以在一定程度上延长网络生命周期。但kucr协议可扩展性受限、可实用性差，不可服务于大规模静态部署网络。李成法等在《计算机学报》(2007(01):27-36)中发表的“一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议”，提出使用分布式竞争方式实现非均匀分簇的层次路由协议eeuc。孙爱晶等在《通信学报》(2021,42(03):91-99)中发表的“基于pso优化模糊c均值的wsn分簇路由算法”，提出基于粒子群优化模糊c均值实现分簇的层次路由协议pofc，首先使用粒子群优化算法为网络动态集中式搭建簇，平衡簇内负载，然后使用猫群算法优化数据中继传输过程。

3、但是，根据现有方法总结得知，现有无线传感器网络路由协议仍然不能解决能耗不均衡、计算复杂度高、可实用性差和可扩展性受限等问题，因此，缺少一种简单高效低复杂度，能耗效率高且能最大化网络生命周期的分簇路由方法。

技术实现思路

1、鉴于以上问题，本发明提出一种基于量子绡蝶机制的可扩展层次路由方法。

2、基于量子绡蝶机制的可扩展层次路由方法，包括以下步骤：

3、步骤一、建立无线传感器网络系统模型；

4、步骤二、设定无线传感器网络运行参数和初始化网络状态，并使得网络开始运行；

5、步骤三、建立无线传感器网络簇首配置成本函数和适应度函数；

6、步骤四、初始化量子绡蝶群并设定相关参数；

7、步骤五、根据映射方程、适应度和感知函数来计算所有量子绡蝶所分泌的信息素量，并确定量子绡蝶群全局最优量子位置；

8、步骤六、量子绡蝶依同等概率执行确定性或随机性移动，并在移动过程中使用模拟量子旋转角来演化量子绡蝶的量子位置；

9、步骤七、应用贪心策略选择出下一代量子绡蝶的量子位置；

10、步骤八、演进终止判断，输出当前无线传感器网络簇首配置结果；

11、步骤九、建立当前无线传感器网络区长概率函数配置区长，并进行数据传输；

12、步骤十、无线传感器网络运行终止判断。

13、进一步地，步骤一中所述无线传感器网络系统中基站能量无限，网络节点能量受限，网络节点支持不同mac协议和可自我调控传输功率；无线通信链路具有对称性；网络节点固定速率感知环境且相邻节点的感知数据具有相关性；支持混合式网络架构，数据传输模式呈链状。

14、进一步地，步骤一中所述无线传感器网络系统模型建立如下：

15、

16、式中，k表示节点发送的信息量；d表示节点间通信距离；eelec表示节点收发单位比特信息消耗的能量；εfs和εmp分别表示自由空间和多径衰落信道模型的功率放大能耗系数；为信道阈值。

17、进一步地，步骤二中设定无线传感器网络运行参数如下：设定无线传感器网络第t轮运行时的属性集合其中md和mc分别为数据包和控制包大小，t为无线传感器网络最大运行轮数，为基站位置，sn＝[xn,yn]为传感器节点n位置，为无线传感器网络第t轮运行中传感器节点n的剩余能量，n∈[1,n]，t∈[1,t]。

18、进一步地，步骤三中所述成本函数建立如下：

19、

20、式中，f(c)定义为所有存活非簇首节点到相邻簇首的通信链路视距和；n表示部署的节点数；c表示簇首集合；表示传感器节点a、b间通信链路视距；

21、所述适应度函数表示为：

22、

23、其中，表示依矩阵元素值向上取整后在能量充沛的节点集合q抽取相应元素放入簇首集合c；表示将第i只量子绡蝶的位置代入簇首配置成本函数；表示第g次迭代时第i个量子绡蝶的位置。

24、进一步地，步骤四中初始化量子绡蝶群并设定相关参数如下：设定量子绡蝶群规模为h，最大迭代次数为g，迭代次数标记为整数g；g＝1时，量子绡蝶在每一维搜索空间中的量子位置均初始化为[0,1]区间内的均匀随机数；第g次迭代时，第i个量子绡蝶在q维搜索空间中的量子位置为其量子位置的第j维为

25、进一步地，步骤五中所述映射方程为：

26、

27、式中，表示第g次迭代时将所有量子绡蝶量子位置的每一维映射到对应解空间范围内得到量子位置的映射状态；wmax、wmin表示量子绡蝶位置的上、下限；所述感知函数为：

28、f＝υiα

29、式中，υ表示感知模式；α表示感知强度；i表示适应度函数；

30、将全部量子绡蝶按照所分泌信息素量由多到少的顺序排列，确定所分泌信息素量最大的量子位置为全局最优量子位置，表示为：

31、进一步地，步骤六的具体步骤包括：定义第i只量子绡蝶第j维量子位置更新方程为：

32、

33、式中，对应确定性移动，对应随机性移动，fi为第i只量子绡蝶所分泌的信息素量，ζ为[0,1]区间内的均匀随机数，为群体中分泌最大信息素量的量子绡蝶位置的第j维，为群体中的随机量子绡蝶位置的第j维，为第i只量子绡蝶执行移动运动后其新产生量子位置的第j维，为i只量子绡蝶执行移动运动时的第j维模拟量子旋转角；

34、量子绡蝶群体依概率p执行随机性移动，第i只量子绡蝶执行移动运动后其新产生量子位置为：

35、进一步地，步骤七的具体步骤包括：计算所有量子绡蝶在初代和新产生量子位置处所分泌信息素量，从量子位置集合中应用贪婪策略选择出h个信息素量较大的量子位置来作为下一代量子绡蝶的量子位置

36、进一步地，步骤九中所述建立当前无线传感器网络区长概率函数配置区长包括：

37、区长候选节点在本地竞选区长的过程通过与能量相关的区长概率函数产生：

38、

39、式中，eσ表示传感器节点σ的竞选阈值，pσ为传感器节点σ的剩余能量，pca表示全部区长候选节点剩余能量和；k表示理论区长数，nsa为存活的节点数，m为方形检测区域边长，dbs为存活节点到基站的平均通信链路视距。

40、本发明的有益技术效果是：

41、与现有技术相比，本发明提出的基于量子绡蝶机制的可扩展层次路由方法-eeshrp在能耗效率、网络寿命和可扩展性方面均优于已有基准协议。eeshrp在基站使用所设计的量子绡蝶优化算法从能量充沛的节点中动态配置簇首，在本地使用区长概率函数从能量非亏损的节点中动态配置区长，以实现协议运行的集中化、本地化协调与控制。eeshrp允许多种数据传输链的存在，支持中继传输，可进一步均衡节点负载、网络能耗。仿真实验证明应用了eeshrp的无线传感器网络能耗效率高、网络寿命得到有效延长。面对不同的静态无线传感器网络，eeshrp健壮、自适应，展现出高可扩展性。