袁可

摘要：针对传统分层无线传感器网络拓扑优化方法存在生命周期短、运行质量差的问题，开展基于邻域信息的分层无线传感器网络拓扑优化方法设计研究。通过模型设计、拓扑演化和局部视图维护机制，提出一种全新的拓扑优化方法。通过实验证明，新的优化方法能够有效延长分层无线传感器的生命周期，提高网络运行质量。

关键词：邻域信息;分层无线传感器网络;拓扑结构;优化方法

中图分类号：TP393      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）36-0079-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

无线传感器是网络技术在不断发展中衍生的产物，此方面的研究最早起源于1990年，在当时，无线传感器作为一个全新的研究领域，一经诞生，便引起了世界各国对其的关注。在有关技术科研单位对无线传感器的深入研究中发现，提高其网络生命力是设计与开发无线传感器的核心工作，而对其网络拓扑结构进行优化，则是实现对其生命周期提升的必然条件[1]。优化网络拓扑结构，是指根据网络节点与相关网络技术规定，从多个网络节点中，选择物理邻近节点，并根据节点的逻辑关系，对传感器进行合理化通信支撑。通过此种方式，可以确保无线传感器在全局网络联通的条件下，节点信息通信与交互的能耗较低，从而使网络传输效率提升[2]。但目前，我国仍缺少针对此方面的输出成果，因此，本文将基于邻域信息，提出一种针对分层无线传感器的网络拓扑优化方法，以期通过此种方式，使传感器中的网络连通性与通信能力更为显著。

1 无线传感器网络的概述及特点

无线传感器网络的本质属于一种分布式网络结构，其末梢神经是可以与外界环境实现连通的传感装置。在WSN中，传感器通过无线的方式实现通信，正由于其网络结构设置相对灵活、网络节点传输位置可被调整，因此此种网络结构也属于一种多梯度、自组织的网络类型。

相比常规的网络结构，无线传感器网络具有网络连接方式自由、结构不确定性高、控制方式集成性低、安全性与稳定性差等特点。

2 基于邻域信息的分层无线传感器网络拓扑优化

2.1 模型设计

为了满足本文设计需求，需要全面考虑到分层无线传感器网络的非均匀覆盖率，常规情况下，其网络节点的分布是随机的[3]。但要实现对其的优化，还需要对其网络节点分布密度与覆盖目标进行均匀分配，因此本章采用构建网络模型的方式，对其进行优化设计。

在此过程中，定义分层无线传感器网络的可控区域为M（二维平面），在此区域内同时随机布设n个同质信息传感节点，每个节点均需要被分配到代表其身份的ID编号，除ID差异，每个传感节点无其他差异。

参照规则传输模型，对分层无线传感器网络拓扑结构模型进行设计，其中每个节点的最大传输半径表示为R，且任何一个节点中的路径长度，均可以在[0，R]之间选择[4]。模型结构如下图1所示。

结合图1中内容，提取分层无线传感器的邻域信息拓扑结构，如下图2。

根据邻域信息的可达矩阵，对其进行描述。如公式（1）。

[A7=S3S5S8S3  S5  S81    1    00   0    1]                             （1）

公式（1）中：[A7]表示为网络拓扑结构中7对应的邻域信息;[S3]、[S5]、[S8]分别表示为分层无线传感器网络拓扑结构信息节点3、5、8。参照上述内容，完成对基于邻域信息的网络模型构建。

2.2 拓扑演化

在完成对模型的生成后，需要对网络拓扑结构进行持续演化，常规情况下，结合拉普拉斯矩阵对拓扑结构的稳定性进行评价，以模拟退火算法的方式，定位最优拓扑结构。在此过程中，观察拓扑结构性质指标的变化趋势，并以此定位拓扑外观的变化规律[5]。

拓扑演化的过程采用随机重连边法，定义每次重连边的数量级表示为[n]，按照[1，[n]]的方式，以每次-1次幂概率分布产生重连边的具体边数。同时，在重连边的过程中，需要确保在两个节点或多个节点之间最多仅有一条连边，以此确保整个网络拓扑结构的连通。

2.3 局部视图维护机制

在完成拓扑演化后，为确保分层无线传感器网络拓扑结构能够得到进一步的优化，并确保修复节点移除以后，对整个无线传感器网络的结构不会产生影响，还需要构建局部视图维护机制。在局部视图维护机制当中明确最优距离，当最优距离超过其本身的1.78倍时，则认为此时无线传感器的节点距离既能够确保整个网络的连通性，同时也能够实现对网络覆盖区域的全覆盖。同时，在机制当中明确规定，需要进行修复的节点相邻区域内的所有节点都应当在其合理的作用下进行合理的位置调整，以此确保完成修补后节点移走时仍然不会存在未被覆盖的区域，以此进一步提高分层无线传感器网络的覆盖率。

3 测试实验

3.1 网络生命周期评价

为了方便对本文基于邻域信息的分层无线传感器网络拓扑优化的实际应用效果进行验证，在进行性能测试前，还需要对网络生命周期评价方式进行设计。将网络运行看作一个数学模型，根据网络运行条件，对其生命周期进行设定，并得出如下公式：

[expTihit=Pt]                   （2）

公式（2）中，[Pt]表示为网络生命周期定量评价结果;[t]表示为网络运行时间间隔指标权重;[hit]表示为网络结构中第i-1次和第i次运行状态下的失败率。通过计算得出的[Pt]值越高则表示网络生命周期越长，运行质量越高，反之同理。通过上述公式，实现对网络生命周期的定量評价。

3.2 性能測试

为进一步实现对本文提出的基于邻域信息的分层无线传感器网络拓扑优化方法的实际应用效果进行验证，本文将上述网络生命周期作为对比实验的评价指标，分别利用本文提出的优化方法和传统优化方法，针对某一分层无线传感器网络进行拓扑优化。在MATLAB平台上，分别在典型场景和随机场景当中，完成对比实验验证。为确保实验结果的客观性，两种优化方法下分层无线传感器网络当中的每个节点的最大通信半径和其初始能量值均相同，其中最大通信半径为11.5m，初始能量值为1J。分别采集8个不同的节点，根据不同节点的特征，完成对网络的拓扑优化，并按照上述网络生命周期的评价方式，完成对两种优化方法处理后，网络的生命周期进行记录。

3.3 实验结果与讨论

根据上述性能测试准备内容，完成测试，得到如表1所示的实验结果。

结合网络生命周期评价对表1中数据进行分析，通过测试得出，本文拓扑优化方法下五个不同网络分区的P值均在9.00以上，而传统拓扑优化方法下的P值均未超过9.00。通过实验得出结论：本文设计的基于邻域信息的分层无线传感器网络拓扑优化方法在实际应用中能够有效延长网络生命周期，保证网络的运行质量。

4 结束语

本文通过开展基于邻域信息的分层无线传感器网络拓扑优化研究，提出一种全新的拓扑优化方法，并通过性能测试的方式进一步验证了该方法的实际应用效果。后续还将针对该方法的实用性进行进一步探索，以此提高该拓扑优化方法的应用综合性。

参考文献：

[1] 田露，向才炳，孙剑伟，等.基于启发式遗传算法的时分星间网络拓扑优化设计[J].计算机测量与控制，2020，28（12）：155-160，171.

[2] 张颖，杨广媛.基于FW-PSO算法优化无线传感网络拓扑结构的方法[J].电子与信息学报，2021，43（2）：396-403.

[3] 魏连锁，韩建，金涛，等.基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法[J].工程科学与技术，2021，53（2）：125-132.

[4] 朱旭彤，慈言海，王立为，等.一种复合材料飞机电气结构网络拓扑的设计和优化方法[J].飞机设计，2020，40（1）：44-49.

[5] 蒋航，方颖颖，周建英，等.基于网络拓扑结构优化的电力系统网损在线综合优化方法[J].自动化与仪器仪表，2020（11）：210-215.

【通联编辑：张薇】