基于时变演化博弈机制的WSN数据采集算法

发布时间：2020-10-24 00:07

　　 为解决当前WSN数据采集算法存在的种子节点收敛准确度不高、数据区域传输存在抖动难以控制的不足,提出一种基于时变演化博弈机制的WSN数据采集算法。构建种子节点聚类初始化方法,并采取灰度-矢量微分映射机制进行聚类迁徙,实现时变条件下种子节点-区域节点的动态映射更迭;设计流量切换阈值,并结合演化博弈机制来构建区域流量均衡机制,完成节点在阈值范围内的流量负载均衡;结合能量阈值机制来建立经济效益评估模型,改善节点切换过程中的链路抖动问题。仿真实验表明:与当前常用的超宽带能量相邻启发算法(Efficient Nearest Neighbor Heuristic TSP Algorithms,ENNH-TSP)及黑洞安全组节点探测传输算法(Secure Group-Based Blackhole Node Detection Scheme,SGBB-NDS)相比,该算法具有更低的采集链路抖动率与汇总带宽丢包率,以及更高的传输带宽与信源传输质量。
【部分图文】：

实践中,考虑到发射节点进行信号发射过程中需要确保信号质量的问题,因此R的范围不一定取最大覆盖半径,如图3所示。若同一区域内种子节点的能量降低到一定水平,则承担区域节点的传输任务的种子节点将因能量受限处于严重的传输抖动状态。考虑到WSN无线发射过程中具有时变特性[11],若种子节点在能量降低过程中,其与区域内其余传输节点的能量相比而言并不显著,则种子节点将不再予以更换。

当种子节点阈值下降到Door的水平时,种子节点通过广播机制告知区域内剩余节点,随后从剩余节点中筛选出能量最佳的节点作为新的种子节点,如图4所示。种子节点完成更新后,采取广播机制告知控制中心,流程结束。2.3 基于经济效益评估模型的质量评估机制

在完成能量阈值切换后,计算当前时刻总体网络收益μ,如图5所示。若更换种子节点后出现总体网络收益下降,说明更新种子节点后将会出现链路抖动,影响整体网络数据采集性能,暂时不予更换;反之,则在演化博弈机制的区域流量均衡流程机制执行完毕,完成种子节点的更换。3 仿真实验
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本文编号：2853731