12、无线传感器网络与EOD模拟训练系统技术解析

无线传感器网络与EOD模拟训练系统技术解析

无线传感器网络拓扑控制算法

在无线传感器网络中，通过多态技术进行网络拓扑控制能够最大化网络寿命并提高网络可靠性。为实现这一目标，提出了一种基于多态蚁群（PAC）的拓扑控制算法。

1. 拓扑控制算法基础

   • 蚁群算法原理 ：蚁群算法（ACA）模拟真实蚂蚁行为，用于优化图中的概率路径。基本的ACA基于单蚁群、单信息素算法，而实际蚂蚁社会由不同蚁群组成，具有不同的信息素更新规则，这对提高研究和收敛速度很重要。
   • 节点角色定义 ：在聚类无线传感器网络（WSN）中，基站（BS）、簇头和普通节点分别被定义为蚁后、侦察蚁和工蚁。它们协同工作以实现网络的有效拓扑控制。

2. 动态拓扑控制机制

   • 边界节点选择 ：在聚类拓扑结构中，边界节点与簇头的距离会随簇头动态变化。为提高能量效率，边界节点应动态选择簇头，或在这些节点成为簇头时重新构建聚类拓扑结构。
   • 不同聚类控制机制 ：静态聚类控制机制下，簇成员不会随簇头位置移动而改变；动态聚类控制机制下，簇成员会在簇头位置移动时重新配置。

3. 相关参数计算

   • 工蚁期