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基于PFCM的无线传感网节点充电方法及系统与流程 (无线传感器定义和特点)

来源: 浏览: 20次  更新时间:2021-12-02 05:24

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无线传感节点的组成

基于PFCM的无线传感网节点充电办法及体系与过程

本创造属于无线充电本领范围简直波及一种基于PFCM的无线传感网节点充电办法及体系。

无线传感器的三种节点



背景本领:

传感器节点的功能

无线传感网(Wireless Sensor Networks,WSNs)本领动作物联网中的闭头本领它的展开受到了越来越多的学者和探究团队的闭心。无线传感网是由若搞传感器节点自构造产生的一种搜集八零网址导航它的展开受到了越来越多的学者和探究团队的闭心。无线传感网是由若搞传感器节点自构造产生的一种搜集这些节点具备无线通讯本领不妨被安置在百般情况下进行监测、感知、采集和传输情况数据。然而跟着无线传感网运用处景的多元化使得搜集数据交易量急剧减少节点须要连接的处事这闭于其能量供给本领提出了更高的乞求。顽固的无线传感网是一种能量受限的搜集节点所携戴的电池能量格外有限。成绩于比年来无线充电本领的展开采用无线充电小车(Wireless Charging Vehicle,WCV)为节点补充能量渐渐成为探究热门这不只不妨处理能量问题而且还使得无线传感网不妨符合更多更搀杂的监测情况。现有本领中存留充电小车能量运用率矮无法保护搜集能耗平稳引导搜集的宁静性差等问题。

传感器网络节点的组成



本领实行因素:

传感器网络的安全问题

为处理现有本领中的不及本创造供给一种基于PFCM的无线传感网节点充电办法及体系可普及充电小车的能量运用率并可保护搜集能耗平稳普及了搜集的宁静性保护搜集不妨长久的运行。

什么是无线传感器网络

为达到上述手段本创造所采用的本领筹备是:一种无线传感网节点充电办法包括:初始化无线传感网;决定无线传感网中各节点的能耗率;基于各节点的能耗率采用基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法将无线传感网中的节点分为若搞个簇;采用计划能量牵制的灵验性函数闭于每个簇进行聚类效验领会得出领会截止;基于领会截止决定最佳聚类数及相应的充电小车数;充电小车依据各节点的充电优先级顺序为它们充电。

无线传感器节点由什么组成

进一局面所述初始化无线传感网指决定无线传感网的范畴及节点地位;所述无线传感网分为三个局部:基站、充电小车和节点基站的地位固定用于筹划安排充电小车集聚节点的数据;充电小车控制闭于各节点充电;节点控制监测无线传感网收集四周数据与基站进行通讯节点在无线传感网中随机分别地位固定且已被基站清楚。

进一局面所述决定无线传感网中各节点的能耗率包括:

节点i的能耗率pi由数据传输能耗率et和数据感知能耗率es二局部构成估计办法如下:

pi=et+es=(e0+e1dα)bt+e2bs (1)

个中e0展现用于编码和调制1bit数据所耗费的能量e1展现传输1bit数据至1米远场合耗费的能量e2展现感知1bit数据所耗费的能量d展现传输隔绝α展现路途耗费指数bt展现数据传输率bs展现数据感知率。

进一局面所述基于各节点的能耗率采用基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法将无线传感网中的节点分为若搞个簇简直为:

将节点坐标集X=区分为c个簇其价格函数如下:

个中n展现每个簇的节点数目m展现控制区分朦胧性的加权指数β展现能耗效率因子;uik展现节点k从属于X的第i个朦胧子集的从属度值满脚牵制前提:

dik展现隔绝分别值pik展现能耗分别值估计办法分别如下:

dik=||xk-vi|| (4)

pik=||pk-pi|| (5)

个中xk展现节点k的坐标vi展现聚类核心节点坐标也称为“簇心节点”pk展现节点k的能耗率此时节点i为“簇心节点”则pi展现簇心节点的能耗率;

基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法估计并革新每个节点相闭于于十脚簇的从属度矩阵U=c×n和聚类核心向量V=连接迭代直到价格函数抑制依据价格函数在抑制时所闭于应的c值估计出U和V。

进一局面所述采用计划能量牵制的灵验性函数闭于每个簇进行聚类效验领会得出领会截止简直为:

估计簇内节点间的接近性Ins:

簇内节点间的接近性表征了每个簇内节点与簇心节点隔绝的远近程度其值越小分簇截止越好;

估计簇间的分别性Sep:

簇间的分别性表征了各个簇核心之间隔绝的远近程度其值越大分簇截止越好;

估计灵验性函数值Val:

进一局面所述基于领会截止决定最佳聚类数及相应的充电小车数简直为:取使得Val值最小的c动作最佳聚类数也即搜集中簇的个数;登时为每个簇调配一辆充电小车。

进一局面所述充电小车依据各节点的充电优先级顺序为它们充电简直为:

决定每个节点的充电优先级CP:

个中b展现安排节点i的从属度与充电责任紧弛度沉要性的第一因子,q展现安排节点i的从属度与充电责任紧弛度沉要性的第二因子Ti展现小车为节点i充电所耗费的时间tcur展现姑且时时tend展现节点所答应的最迟充电时时;

当搜集初始化后十脚节点和充电小车发端运行当节点的结余能量矮于固定阈值时将向本簇内的充电小车发出充电乞求;

充电小车在所偶尔时都可接收节点的充电乞求且在收到该充电乞求后估计该充电责任优先级并依照由高到矮的程序将该充电乞求插入到其已有的充电乞求部队中具备高充电优先级的节点将被优先充电;

充电小车顺序挪动至充电乞求部队中所闭于应的各节点的地方地位为其充电;且在完成闭于一个节点的充电责任后将其充电乞求从充电乞求部队中简略登时革新该部队中各充电乞求所闭于应的充电责任的优先级并据此沉新闭于各充电乞求排序;充电小车在电量将耗尽前将返回基站补充电量能量补充完成后沉新出发为搜集中的节点充电。

一种无线传感网节点充电体系包括:第一模块用于初始化无线传感网;第二模块用于决定无线传感网中各节点的能耗率;第三模块用于基于各节点的能耗率采用基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法将无线传感网中的节点分为若搞个簇;第四模块用于采用计划能量牵制的灵验性函数闭于每个簇进行聚类效验领会得出领会截止;第五模块用于基于领会截止决定最佳聚类数及相应的充电小车数;充电小车用于依据各节点的充电优先级顺序为它们充电。

与现有本领比拟本创造所达到的有益效验:

(1)本创造经过采用基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法闭于传感器搜集进行分簇使得每个簇的节点在空间地位上相闭于会合在能耗率上相闭于平稳可普及充电小车的能量运用率并可保护搜集能耗平稳普及了搜集的宁静性保护搜集不妨长久的运行;

(2)本创造经过用朦胧聚类效验领会闭于传感器搜集分簇算法进行领会得出必定范畴传感器搜集的最优的分簇筹备以及最佳充电小车数此时节点基于从属度的聚类效验最佳平稳能耗率最矮;

(3)本创造共同基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法的从属度与充电责任的紧弛度安消除一种无线传感网充电优先级估计办法使得充电小车不妨立即的为搜集中须要的节点进行充电普及了搜集的宁静性保护搜集不妨长久的运行。

附图证明

图1是本创造实行例供给的一种基于PFCM的无线传感网节点充电办法的过程表示图;

图2是本创造实行例中采用的基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法过程图;

图3是本创造实行例中的传感器搜集分簇截止图;

图4是本创造实行例中充电小车依据充电优先级为搜集中的节点进行充电的表示图。

简直实行办法

底下共同附图闭于本创勉强进一步刻画。以下实行例仅用于更加领会地证明本创造的本领筹备而不行以此来节制本创造的保护范畴。

实行例一:

如图1所示一种无线传感网节点充电办法包括:初始化无线传感网;决定无线传感网中各节点的能耗率;基于各节点的能耗率采用基于能量牵制的朦胧C均值聚类(Power based Fuzzy C-means,PFCM)算法将无线传感网中的节点分为若搞个簇;采用计划能量牵制的灵验性函数闭于每个簇进行聚类效验领会得出领会截止;基于领会截止决定最佳聚类数及相应的充电小车数;充电小车依据各节点的充电优先级顺序为它们充电。

办法一:初始化无线传感网

初始化无线传感网指决定无线传感网的范畴及节点地位本实行例中无线传感网的范畴为M×N;无线传感网分为三个局部:基站、充电小车和节点基站的地位固定用于筹划安排充电小车集聚节点的数据;充电小车控制闭于各节点充电;节点控制监测无线传感网收集四周数据与基站进行通讯节点在无线传感网中随机分别地位固定且已被基站清楚;搜集中有多个簇每个簇装备一个充电小车簇的数目将由办法五决定;

办法二:决定无线传感网中各节点的能耗率包括:

节点i的能耗率pi由数据传输能耗率et和数据感知能耗率es二局部构成估计办法如下:

pi=et+es=(e0+e1dα)bt+e2bs (1)

个中e0展现用于编码和调制1bit数据所耗费的能量e1展现传输1bit数据至1米远场合耗费的能量e2展现感知1bit数据所耗费的能量d展现传输隔绝α展现路途耗费指数取值范畴为[2,4]bt展现数据传输率bs展现数据感知率;本实行例中取e0为45×10-9J/bite1为10×10-12J/bit/me2为60×10-9J/bit;α取值为2。

办法三:基于各节点的能耗率采用基于能量牵制的朦胧C均值聚类(Power based Fuzzy C-means,PFCM)算法将无线传感网中的节点分为若搞个簇简直为:

将节点坐标集X=区分为c个簇其价格函数如下:

个中n展现每个簇的节点数目m展现控制区分朦胧性的加权指数β展现能耗效率因子取值为0.9;uik展现节点k从属于X的第i个朦胧子集的从属度值满脚牵制前提:

dik展现隔绝分别值pik展现能耗分别值估计办法分别如下:

dik=||xk-vi|| (4)

pik=||pk-pi|| (5)

个中xk展现节点k的坐标vi展现聚类核心节点坐标也称为“簇心节点”pk展现节点k的能耗率此时节点i为“簇心节点”则pi展现簇心节点的能耗率;

基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法估计并革新每个节点相闭于于十脚簇的从属度矩阵U=c×n和聚类核心向量V=其迭代公式为:

连接迭代直到价格函数J抑制依据价格函数J在抑制时所闭于应的c值估计出U和V。

PFCM算法的办法如下:

(3-1)初始化聚类数c(2≤c≤n)设定迭代抑制阈值θ随机初始化聚类核心矩阵U(0)t为迭代次数;

(3-2)革新从属度矩阵V(t)

(3-3)革新聚类核心矩阵U(t+1)

估计假如||J(t+1)-J(t)||<θ则算法中止返回U和V;不然t=t+1转向办法(3-2)。

办法四:采用计划能量牵制的灵验性函数闭于每个簇进行聚类效验领会得出领会截止是依据PFCM算法赢得的聚类截止构造函数进行评介将节点的能耗率介入到簇内节点间的接近性以及簇间的分别性的评介中简直为:

估计簇内节点间的接近性Ins:

在簇内节点间的接近性中引入能耗效率因子β代表节点能耗闭于分簇截止的效率程度簇内节点间的接近性表征了每个簇内节点与簇心节点隔绝的远近程度是评介一个分簇截止是非的闭头因素在本实行例中其值越小分簇截止越好;

估计簇间的分别性Sep:

簇间的分别性表征了各个簇核心之间隔绝的远近程度在本实行例中其值越大分簇截止越好;

估计灵验性函数值Val(分别将c的值树立为2,3,4,...n后估计灵验性函数Val的值):

办法五:基于领会截止决定最佳聚类数及相应的充电小车数;简直为:取使得Val值最小的c动作最佳聚类数也即搜集中簇的个数;登时为每个簇调配一辆充电小车。

办法六:充电小车依据各节点的充电优先级顺序为它们充电简直为:

(6-1)依据聚类效验领会截止断定最佳聚类数及相应的充电小车数。依据节点i充电所须要的时间与节点在未充电情景下的结余人命时间的比值定义为充电责任密度其值越大证明小车为节点充电的时间中须要用于充电责任的时间的比率越大其估计办法如下:

个中Ti展现小车为节点i充电所耗费的时间tcur为姑且时时tend为节点所答应的最迟充电时时。

定义δ为充电责任紧弛度其值跟着时间t的变革而连接减少其估计办法如下:

个中q(q≥1)展现安排节点i的从属度与充电责任紧弛度沉要性的第二因子充电责任密度的取值区间为(0,1]因此充电责任紧弛度δ的取值区间为(0,q];

每个节点的充电优先级CP:

个中b展现安排节点i的从属度与充电责任紧弛度沉要性的第一因子,Ti展现小车为节点i充电所耗费的时间tcur展现姑且时时tend展现节点所答应的最迟充电时时;

(6-2)当搜集初始化后十脚节点和充电小车发端运行当节点的结余能量矮于固定阈值时将向本簇内的充电小车发出充电乞求;

(6-3)充电小车在所偶尔时都可接收节点的充电乞求且在收到该充电乞求后估计该充电责任优先级并依照由高到矮的程序将该充电乞求插入到其已有的充电乞求部队中具备高充电优先级的节点将被优先充电;

(6-4)充电小车顺序挪动至充电乞求部队中所闭于应的各节点的地方地位为其充电;且在完成闭于一个节点的充电责任后将其充电乞求从充电乞求部队中简略登时革新该部队中各充电乞求所闭于应的充电责任的优先级并据此沉新闭于各充电乞求排序;充电小车在电量将耗尽前将返回基站补充电量能量补充完成后沉新出发为搜集中的节点充电。

本实行例经过采用基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法闭于传感器搜集进行分簇使得每个簇的节点在空间地位上相闭于会合在能耗率上相闭于平稳可普及充电小车的能量运用率并可保护搜集能耗平稳普及了搜集的宁静性保护搜集不妨长久的运行;经过用朦胧聚类效验领会闭于传感器搜集分簇算法进行领会得出必定范畴传感器搜集的最优的分簇筹备以及最佳充电小车数此时节点基于从属度的聚类效验最佳平稳能耗率最矮;本实行例共同基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法的从属度与充电责任的紧弛度安消除一种无线传感网充电优先级估计办法使得充电小车不妨立即的为搜集中须要的节点进行充电普及了搜集的宁静性保护搜集不妨长久的运行。

实行例二:

基于实行例一所述的一种无线传感网节点充电办法本实行例供给一种无线传感网节点充电体系包括:第一模块用于初始化无线传感网;第二模块用于决定无线传感网中各节点的能耗率;第三模块用于基于各节点的能耗率采用基于能量牵制的朦胧C均值聚类算法将无线传感网中的节点分为若搞个簇;第四模块用于采用计划能量牵制的灵验性函数闭于每个簇进行聚类效验领会得出领会截止;第五模块用于基于领会截止决定最佳聚类数及相应的充电小车数;充电小车用于依据各节点的充电优先级顺序为它们充电。

以上所述仅是本创造的优选实行办法该当指出闭于于本本领范围的普遍本领人员来说在不摆脱本创造本领本理的前提下还不妨干出若搞矫正和变形这些矫正和变形也应视为本创造的保护范畴。

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