基于马尔科夫模型选择Sink路径的数据收集方法

摘要

本发明提出一种基于马尔科夫模型选择Sink路径的数据收集方法。首先对监控的无线传感器网络进行区域划分，然后应用马尔科夫模型预测节点位置，其次根据预测得到的节点数目期望值对网络区域赋予优先级，再对各区域进行数据融合，最后得到最优的移动Sink节点运动轨迹。本发明能适用于不同规模大小的网络，具有节省网络能量、延长网络生存周期、降低网络整体延时、并防止数据溢出等优点。

主权项

基于马尔科夫模型选择Sink路径的数据收集方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：步骤1、对监控的无线传感器网络进行区域划分；步骤2、根据节点运动的历史轨迹，得到所有节点的转移概率矩阵G_N×N；步骤3、根据转移概率矩阵G_N×N预测下一轮中各个区域的节点数目，并赋予优先级；步骤4、各区域进行簇头选举，当选簇头的节点融合并携带区域内节点采集的数据，直到移动Sink节点收集；步骤5、移动Sink节点根据步骤3中得到的区域优先级依次进行数据收集；步骤6、移动Sink节点进行数据处理，若网络中无节点死亡，则完成单轮数据收集，经过时间t(t为每一轮统计收集的周期)后跳转至步骤3，否则结束，完成整个数据收集。