為解決當(dāng)前WSN數(shù)據(jù)采集算法存在的種子節(jié)點(diǎn)收斂準(zhǔn)確度不高、數(shù)據(jù)區(qū)域傳輸存在抖動(dòng)難以控制的不足,提出一種基于時(shí)變演化博弈機(jī)制的WSN數(shù)據(jù)采集算法。構(gòu)建種子節(jié)點(diǎn)聚類初始化方法,并采取灰度-矢量微分映射機(jī)制進(jìn)行聚類遷徙,實(shí)現(xiàn)時(shí)變條件下種子節(jié)點(diǎn)-區(qū)域節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)映射更迭;設(shè)計(jì)流量切換閾值,并結(jié)合演化博弈機(jī)制來(lái)構(gòu)建區(qū)域流量均衡機(jī)制,完成節(jié)點(diǎn)在閾值范圍內(nèi)的流量負(fù)載均衡;結(jié)合能量閾值機(jī)制來(lái)建立經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估模型,改善節(jié)點(diǎn)切換過(guò)程中的鏈路抖動(dòng)問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)表明:與當(dāng)前常用的超寬帶能量相鄰啟發(fā)算法(Efficient Nearest Neighbor Heuristic TSP Algorithms,ENNH-TSP)及黑洞安全組節(jié)點(diǎn)探測(cè)傳輸算法(Secure Group-Based Blackhole Node Detection Scheme,SGBB-NDS)相比,該算法具有更低的采集鏈路抖動(dòng)率與匯總帶寬丟包率,以及更高的傳輸帶寬與信源傳輸質(zhì)量。
【部分圖文】：

實(shí)踐中,考慮到發(fā)射節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信號(hào)發(fā)射過(guò)程中需要確保信號(hào)質(zhì)量的問(wèn)題,因此R的范圍不一定取最大覆蓋半徑,如圖3所示。若同一區(qū)域內(nèi)種子節(jié)點(diǎn)的能量降低到一定水平,則承擔(dān)區(qū)域節(jié)點(diǎn)的傳輸任務(wù)的種子節(jié)點(diǎn)將因能量受限處于嚴(yán)重的傳輸抖動(dòng)狀態(tài)�？紤]到WSN無(wú)線發(fā)射過(guò)程中具有時(shí)變特性[11],若種子節(jié)點(diǎn)在能量降低過(guò)程中,其與區(qū)域內(nèi)其余傳輸節(jié)點(diǎn)的能量相比而言并不顯著,則種子節(jié)點(diǎn)將不再予以更換。

當(dāng)種子節(jié)點(diǎn)閾值下降到Door的水平時(shí),種子節(jié)點(diǎn)通過(guò)廣播機(jī)制告知區(qū)域內(nèi)剩余節(jié)點(diǎn),隨后從剩余節(jié)點(diǎn)中篩選出能量最佳的節(jié)點(diǎn)作為新的種子節(jié)點(diǎn),如圖4所示。種子節(jié)點(diǎn)完成更新后,采取廣播機(jī)制告知控制中心,流程結(jié)束。2.3 基于經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估模型的質(zhì)量評(píng)估機(jī)制

在完成能量閾值切換后,計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻總體網(wǎng)絡(luò)收益μ,如圖5所示。若更換種子節(jié)點(diǎn)后出現(xiàn)總體網(wǎng)絡(luò)收益下降,說(shuō)明更新種子節(jié)點(diǎn)后將會(huì)出現(xiàn)鏈路抖動(dòng),影響整體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集性能,暫時(shí)不予更換;反之,則在演化博弈機(jī)制的區(qū)域流量均衡流程機(jī)制執(zhí)行完畢,完成種子節(jié)點(diǎn)的更換。3 仿真實(shí)驗(yàn)
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