一种可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法技术

一种可充电传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法，所述方法包括以下步骤：S1、视基站为超级节点，各个传感器节点的工作状态由基站统一调度，将多对一问题简化成一对一问题；S2、根据能耗价值比计算每个周期的最优任务分配方案；S3、基站根据各个节点能量信息选择节点集完成所分配的任务；S4、任务周期结束后，各个节点向基站上传自身能量信息，基站根据能量信息重新选择节点集准备进入下一任务周期。本发明专利技术提供一种复杂度较小、节能性较好、能量捕获效率较高的可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法。

A method for maximizing the capture rate of abnormal events in Rechargeable Wireless Sensor Networks

A method of maximum rechargeable sensor network abnormal event capture rate, wherein the method comprises the following steps: S1, as the base for the super node, each sensor node working state of unified scheduling by the base station, will be of a simplified problem; S2, according to the value of energy consumption than the optimal task allocation scheme the calculation of each cycle; S3, the base station according to the energy information of each node selects a node set to complete assigned tasks; the end of S4, the task cycle, each node to the base station to upload their energy information, base station according to the energy information re select the node set ready to enter the next task cycle. The invention provides a method for maximizing the probability of abnormal event capture in a rechargeable wireless sensor network with small complexity, good energy saving and high energy capture efficiency.

【技术实现步骤摘要】
一种可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法
本专利技术涉及可充电无线传感器领域，具体涉及一种可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法。
技术介绍
通过部署无线传感器节点来监测特定区域是无线传感器网络中一个重要的应用。传统的传感器节点受限于节点电池容量，无法满足一些需要长期监测的应用场景的需求。一个可行的方法是部署可充电的传感器节点，这类节点可以通过捕获环境或者专用能量源来提供自身的工作能量消耗。此外，由于单个节点监测一个目标点存在不确定性，因此需要增大对目标点的节点覆盖密度来保证事件监测的可靠性。为了得到更好的事件监测效率，可以考虑让多个节点协同工作来监测同一目标点。但目前而言，可充电传感器节点的能量捕获效率都是比较弱的，高效的能量管理策略是更好发挥可充电无线传感器网络(WirelessRechargeableSensorNetworks,WRSN)优势的至关重要的因素。
技术实现思路
为了克服已有无线传感器网络的能量捕获效率较低、复杂度较大、节能性较差的不足，本专利技术提供一种复杂度较小、节能性较好、能量捕获效率较高的可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法，所述方法包括以下步骤：S1、视基站为超级节点，各个传感器节点的工作状态由基站统一调度，将多对一问题简化成一对一问题；S2、根据能耗价值比计算每个周期的最优任务分配方案；S3、基站根据各个节点能量信息选择节点集完成所分配的任务；S4、任务周期结束后，各个节点向基站上传自身能量信息，基站根据能量信息重新选择节点集准备进入下一任务周期。进一步，所述步骤S1包括以下步骤：1.1)所述的异常事件监测场景是通过部署多个可充电传感器节点来监测一个目标点的异常事件发生，该异常事件的发生无法直接由单个传感器数据进行判断，而需要有多种不同类型的传感数据联合来进行推断；1.2)每个传感器节点上集成了多种类型的传感器，节点的采集数据及能量状态信息以单跳方式直接上传至基站。再进一步，所述的步骤S2包括以下步骤：2.1)定义传感器节点的能量消耗和与之产生的价值的比值为能耗价值比。2.2)不失一般性，假设事件的发生服从泊松分布，推导出性质：打开传感器个数与能耗价值比成反比；2.3)根据性质一基于贪心算法得到每个周期的最优任务分配方案。更进一步，所述的步骤S3包括以下步骤：3.1)基站在每个工作周期开始前周期性的盘询各个节点的能量状态信息；3.2)根据各个节点的能量状态信息，选择首次能满足工作任务的节点集；3.3)处在工作集中的节点按照基站分配的工作任务打开相应类型的传感器，开始工作至该周期结束。本专利技术的技术构思为：本专利技术考虑通过部署多个可充电的传感器节点来监测特定区域的随机异常事件，不同于其他研究大多考虑随机事件的发生是基于单一因素的，例如在监测森林火灾的场景中，仅仅通过温度超过阈值这一单一因素来代表随机事件火灾的发生。在实际场景中，温度的骤变并不能确定一定是火灾发生，也可能是监测区域正好遭遇瞬间雷击。为了更加准确的预测异常事件的发生，需要有能反应异常事件发生的多种类型的传感数据来综合参考。而为了获取不同类型的传感数据，可以考虑部署具有不同感知功能的节点，但随着节点数量的增多，部署成本以及网络规模也会随之增加。因此给每个节点配置多种类型的传感器是必要的，这样一来既可以减小网络规模又一定程度上降低了部署成本。这种可充电节点在实际应用中也有现实模型的。例如由英特尔西雅图研究院推出的WISP(WirelessIdentificationandSensingPlatform)节点可以通过捕获射频能来提供自身的工作能耗，该节点内置加速度传感器、温度传感器和光照传感器，并且还可以根据实际需求配置其他类型的低功耗传感器。本专利技术的有益效果主要表现在：利用贫瘠的能量来最大化异常事件的成功捕捉率，复杂度较小、节能性较好。附图说明图1为异常事件监测模型。图2为传感器节点的能量模型。图3为求解总任务算法流程图。图4为节点任务分配算法流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。参照图1～图4，一种可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法，所述方法包括以下步骤：S1、视基站为超级节点，各个传感器节点的工作状态由基站统一调度，将多对一问题简化成一对一问题；S2、根据能耗价值比计算每个周期的最优任务分配方案；S3、基站根据各个节点能量信息选择节点集完成所分配的任务；S4、任务周期结束后，各个节点向基站上传自身能量信息，基站根据能量信息重新选择节点集准备进入下一任务周期。进一步，所述步骤S1包括以下步骤：1.1)所述的异常事件监测场景是通过部署多个可充电传感器节点来监测一个目标点的异常事件发生，该异常事件的发生无法直接由单个传感器数据进行判断，而需要有多种不同类型的传感数据联合来进行推断；1.2)每个传感器节点上集成了多种类型的传感器，节点的采集数据及能量状态信息以单跳方式直接上传至基站。再进一步，所述的步骤S2包括以下步骤：2.1)定义传感器节点的能量消耗和与之产生的价值的比值为能耗价值比。2.2)不失一般性，假设事件的发生服从泊松分布，推导出性质：打开传感器个数与能耗价值比成反比；2.3)根据性质一基于贪心算法得到每个周期的最优任务分配方案。更进一步，所述的步骤S3包括以下步骤：3.1)基站在每个工作周期开始前周期性的盘询各个节点的能量状态信息；3.2)根据各个节点的能量状态信息，选择首次能满足工作任务的节点集；3.3)处在工作集中的节点按照基站分配的工作任务打开相应类型的传感器，开始工作至该周期结束。本专利技术所涉及到的无线传感器网络异常事件捕获场景是在一个确定区域内随机部署了N个传感器节点,它们共同来监测1个目标点的异常事件，该异常事件后称混合型事件，包含k个原子事件(即混合型事件发生时一定会伴随有k个原子事件的发生)如图1所示。为不失一般性，本专利技术假设随机事件的发生服从泊松分布。每个可充电传感器节点上装配有k个不同类型的传感器分别用来监测这k个原子事件，节点可以通过捕获周围环境能量来提供自身工作的能量消耗。当某一类型的传感器采集值超过一定阈值时即认为该类型原子事件发生。各种原子事件的发生情况共同决定混合型事件是否发生，我们用权值关系来反应这种相关性：π＝ω1p1+ω2p2+…+ωkpk(1)其中ωi表示第k类型事件发生可以预测混合型事件发生的权重，pi表示第k类型事件发生后，在该时隙所有的传感器节点能够联合捕获到该事件的概率，pi的具体表达式为：Pd＝1-(1-p)m(2)其中m是同时打开捕获该类型原子事件传感器的个数。受限于可充电传感器节点的能量捕捉速率，无法一直保证节点的各个传感都处于工作状态，这样就会导致异常事件漏捕。为了获得最大的混合型(异常)事件捕捉率，需要以最优的方法对各个节点的能耗情况进行管理。由于每个节点是监测同一个目标点，所以各个节点之间的工作存在关联性。为获取总的最优，需要各个节点之间采用合理的协同工作策略。下面，我们给出异常事件成功捕捉率的数学模型U(θ)：其中xt取值0或1，表示t时隙混合型事件是否发生，ai,j,t取值0和1,表示第i个节本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1、视基站为超级节点，各个传感器节点的工作状态由基站统一调度，将多对一问题简化成一对一问题；S2、根据能耗价值比计算每个周期的最优任务分配方案；S3、基站根据各个节点能量信息选择节点集完成所分配的任务；S4、任务周期结束后，各个节点向基站上传自身能量信息，基站根据能量信息重新选择节点集准备进入下一任务周期。

【技术特征摘要】
1.一种可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1、视基站为超级节点，各个传感器节点的工作状态由基站统一调度，将多对一问题简化成一对一问题；S2、根据能耗价值比计算每个周期的最优任务分配方案；S3、基站根据各个节点能量信息选择节点集完成所分配的任务；S4、任务周期结束后，各个节点向基站上传自身能量信息，基站根据能量信息重新选择节点集准备进入下一任务周期。2.根据权利要求1所述的最大化异常事件捕捉率的方法，其特征在于：所述步骤S1包括以下步骤：1.1)所述的异常事件监测场景是通过部署多个可充电传感器节点来监测一个目标点的异常事件发生，该异常事件的发生无法直接由单个传感器数据进行判断，而需要有多种不同类型的传感数据联合来进行推断；1.2)每个传感器节点上集成了多种...

【专利技术属性】
技术研发人员：田贤忠，刘高，何佳存，郭敏，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33