一种无线传感网络的信息传输路径规划方法及装置

1.本发明涉及无线传感网络技术领域，尤其涉及一种无线传感网络的信息传输路径规划方法及装置。


背景技术：

2.随着智能化城市的快速推进发展，无线传感网络越来越被广泛应用于人们生活的方方面面。在无线传感网络中，网络信息传输过程是通过带有数据信息的无线电波在传感器，路由器，主机三者之间互相传输的过程中实现的，然而，在无线电波的传输过程即网络信息传输过程中，无线电波会受到如水泥、墙壁等静态障碍物的阻拦，同时还会受到移动的电子设备产生的无线电的干扰即动态障碍物的干扰；因此，如何规划无线传感网络的信息传输路径，以减少网络信息传输过程中的干扰，加快信息的传输显得十分重要。


技术实现要素：

3.本发明实施例的目的是提供一种无线传感网络的信息传输路径规划方法及装置，能够为无线传感网络的信息传输规划最佳路径，进而减少网络信息传输过程中的干扰，最终加快信息的传输。
4.为实现上述目的，本发明实施例提供了一种无线传感网络的信息传输路径规划方法，包括：
5.确定无线传感网络中信号传输的起点和终点；
6.根据所述起点和所述终点，构建信号传输路径的栅格地图；
7.基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到第一路径和第二路径；其中，所述转移概率公式根据角度影响因子和障碍物影响因子决定，所述第一路径、第二路径分别为路径搜索过程结束后的初始最佳信息传输路径和初始次最佳信息传输路径；
8.当判断到所述第一路径的路径长度和所述第二路径的路径长度的第一比较结果小于预设长度阈值时，判断所述第一路径的转弯次数和所述第二路径的转弯次数的比较结果是否大于预设次数阈值；
9.若否，利用预设的转折点评价函数对所述第一路径的转折点进行检验，若检验到所有所述转折点的得分不低于预设得分阈值，将所述第一路径作为最终最佳信息传输路径。
10.作为上述方案的改进，所述基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到第一路径和第二路径，包括：
11.对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理；
12.根据启发函数和转移概率公式进行下一节点的选择，直至整个路径搜索完成，得到当前迭代的初始最佳信息传输路径，并记录该初始最佳信息传输路径的路径长度；
13.将当前迭代得到的初始最佳信息传输路径的路径长度与历史迭代得到的历史最佳信息传输路径的路径长度进行比较，得到第二比较结果；
14.基于所述第二比较结果，确定路径长度更短的信息传输路径，并利用信息素更新公式更新所述路径长度更短的信息传输路径，将所述路径长度更短的路径更新为所述历史最佳信息传输路径；
15.判断是否满足预设的迭代终止条件，若是，则得到第一路径和第二路径；若否，则返回步骤根据启发函数和转移概率公式进行下一节点的选择，直至整个路径搜索完成，得到当前迭代的初始最佳信息传输路径，并记录该初始最佳信息传输路径的路径长度，以继续进行迭代。
16.作为上述方案的改进，根据下式对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理：
17.τ
ij
(0)＝τ0 δτ
ij
18.其中，τ0为原初始信息浓度，δτ
ij
为在(i，j)路径中增加的信息浓度，δτ
ij
＝c
×
(1/f(i))
×
(1/f(j))，c为常数值，f(i)＝ω
×
g(i) (1-ω)h(i)，f(j)＝ω
×
g(j) (1-ω)h(j)，ω为加权值，g(i)、g(j)分别为起点和当前节点i、j之间的间距，h(i)、h(j)分别为当前节点i、j和终点之间的间距。
19.作为上述方案的改进，所述启发函数为：
[0020][0021]
其中，a为放大倍数，d
ije
为节点i到下一节点j的欧式距离与下一节点j到终点e的欧式距离之和。
[0022]
作为上述方案的改进，所述转移概率公式为：
[0023][0024]
其中，τ
ij
表示t时刻的信息素浓度，α表示信息素浓度的重要程度，ε
ij
(t)表示在t时刻从节点i移动到节点j的启发函数值，β表示启发函数值的重要程度，v
ij
(t)表示t时刻的角度影响因子，γ为角度影响因子的重要程度，oifi(t)表示t时刻的障碍影响因子，δ为障碍影响因子的重要程度，am是第m个节点的所有下一步直接到达的节点的集合。
[0025]
作为上述方案的改进，根据下式确定角度影响因子：
[0026][0027]
其中，(i
x
，iy)为当前节点i的坐标，(e
x
，ey)为终点的坐标，(j
x
，jy)为下一节点j的坐标。
[0028]
作为上述方案的改进，根据下式决定障碍物影响因子：
[0029][0030]
其中，oifi(t)表示t时刻的障碍影响因子。
[0031]
作为上述方案的改进，所述信息素更新公式为：
[0032][0033][0034][0035][0036]
其中，τ
ij
(t 1)为更新后的路径(i，j)信息浓度，ρ为信息素浓度挥发系数，0≤ρ≤1，τ
ij
(t)为t时刻的信息素浓度，n为所有预测节点的总数目，为第k次迭代得到的初始最佳信息传输路径，δτ
best
(t)为历史初始最佳信号传输路径，为第k次迭代的初始最佳信息传输路径的路径长度，l
best
为历史最佳初始信号传输路径的路径长度，q，q1，q2均为信息浓度强度，lm为起点到终点的直线距离。
[0037]
作为上述方案的改进，所述无线传感网络的信息传输路径规划方法还包括：
[0038]
获取所述最终最佳信息传输路径的第一个转折点；
[0039]
根据所述起点和所述第一个转折点，确定所述最终最佳信息传输路径的起始传输航向角理论值；
[0040]
获取所述最终最佳信息传输路径的起始传输航向角实际值；
[0041]
将所述起始传输航向角理论值和所述起始传输航向角实际值进行比较，得到第三比较结果；
[0042]
判断所述第三比较结果是否小于预设偏差阈值，若否，返回步骤基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到路径搜索过程的初始最佳信息传输路径。
[0043]
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种无线传感网络的信息传输路径规划装置，包括：
[0044]
起点终点确定模块，用于确定无线传感网络中信号传输的起点和终点；
[0045]
栅格地图构建模块，用于根据所述起点和所述终点，构建信号传输路径的栅格地图；
[0046]
第一路径和第二路径获取模块，用于基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到第一路径和第二路径；其中，所述转移概率公式根据角度影响因子和障碍物影响因子决定，所述第一路径、第二路径分别为路径搜索过程结束后的初始最佳信息传输路径和初始次最佳信息传输路径；
[0047]
判断模块，用于当判断到所述第一路径的路径长度和所述第二路径的路径长度的第一比较结果小于预设长度阈值时，判断所述第一路径的转弯次数和所述第二路径的转弯次数的比较结果是否大于预设次数阈值；
[0048]
最终最佳信息传输路径获取模块，用于若否，利用预设的转折点评价函数对所述第一路径的转折点进行检验，若检验到所有所述转折点的得分不低于预设得分阈值，将所述第一路径作为最终最佳信息传输路径。
[0049]
与现有技术相比，本发明实施例提供的一种无线传感网络的信息传输路径规划方法及装置，通过基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到第一路径和第二路径；其中，所述转移概率公式根据角度影响因子和障碍物影响因子决定，所述第一路径、第二路径分别为路径搜索过程结束后的初始最佳信息传输路径和初始次最佳信息传输路径；当判断到所述第一路径的路径长度和所述第二路径的路径长度的第一比较结果小于预设长度阈值时，判断所述第一路径的转弯次数和所述第二路径的转弯次数的比较结果是否大于预设次数阈值；若否，利用预设的转折点评价函数对所述第一路径的转折点进行检验，若检验到所有所述转折点的得分不低于预设得分阈值，将所述第一路径作为最终最佳信息传输路径。由此可见，本发明实施例能够为无线传感网络的信息传输规划最佳路径，进而减少网络信息传输过程中的干扰，最终加快信息的传输。
附图说明
[0050]
图1是本发明实施例提供的一种无线传感网络的信息传输路径规划方法的流程图；
[0051]
图2是本发明实施例提供的一种无线传感网络的信息传输路径规划装置的结构框图。
具体实施方式
[0052]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0053]
参见图1，图1是本发明实施例提供的一种无线传感网络的信息传输路径规划方法的流程图，所述无线传感网络的信息传输路径规划方法包括：
[0054]
s1、确定无线传感网络中信号传输的起点和终点；
[0055]
s2、根据所述起点和所述终点，构建信号传输路径的栅格地图；
[0056]
s3、基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到第一路径和第二路径；其中，所述转移概率公式根据角度影响因子和障碍物影响因子决定，所述第一路径、第二路径分别为路径搜索过程结束后的初始最佳信息传输路径和初始次最佳信息传输路径；
[0057]
s4、当判断到所述第一路径的路径长度和所述第二路径的路径长度的第一比较结果小于预设长度阈值时，判断所述第一路径的转弯次数和所述第二路径的转弯次数的比较结果是否大于预设次数阈值；
[0058]
s5、若否，利用预设的转折点评价函数对所述第一路径的转折点进行检验，若检验到所有所述转折点的得分不低于预设得分阈值，将所述第一路径作为最终最佳信息传输路径。
[0059]
具体地，在步骤s2中，直线连接起点和终点，计算起点和终点的直线距离，然后在起点、终点处各作一互相平行，长度等于起点和终点直线距离的平行线，连接四端点成一平行四边形；对这个平行四边形进行适当多等分为一个个面积相等的栅格，并以起点所在横轴为x轴，建立x-y二维坐标轴，即生成模拟信号传输的栅格地图。
[0060]
以该栅格地图为基础，在该栅格地图中进行路径搜索得到合理的信号传播路径即初始最佳信息传输路径。
[0061]
具体地，在步骤s3中，所述基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到第一路径和第二路径，包括：
[0062]
s31、对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理；
[0063]
具体地，根据下式对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理：
[0064]
τ
ij
(0)＝τ0 δτ
ij
[0065]
其中，τ0为原初始信息浓度，δτ
ij
为在(i，j)路径中增加的信息浓度，δτ
ij
＝c
×
(1/f(i))
×
(1/f(j))，c为常数值，f(i)＝ω
×
g(i) (1-ω)h(i)，f(j)＝ω
×
g(j) (1-ω)h(j)，ω为加权值，g(i)、g(j)分别为起点和当前节点i、j之间的间距，h(i)、h(j)分别为当前节点i、j和终点之间的间距。
[0066]
可以理解的是，信号进行下一路径选择的依据为栅格间信息素浓度含量多寡。传统规划算法中，各栅格间的初始信息浓度均相同，为一常量，其运算初期，启发函数值将决定转移概率公式的大小，倘若按照栅格间初始信息浓度均相同的方法，依其计算可知，不同栅格的启发函数值差异很小，在没有信息素引导的情况下，存在搜索的盲目性、搜索所得解的质量低、收敛速度慢的问题。因此，本发明实施例对栅格间路径的初始信息素浓度进行非均匀化处理，有利于提升解的质量和加快算法的收敛速度。由此差异化处理不同栅格间路
径的信息素，根据其在栅格中的坐标赋予相应的信息浓度，计算公式如下：
[0067]
τ
ij
(0)＝τ0 δτ
ij
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0068]
δτ
ij
＝c
×
(1/f(i))
×
(1/f(j))
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0069]
f(x)＝ω
×
g(x) (1-ω)h(x)
ꢀꢀꢀ
(3)
[0070]
式(1)中，τ0为原初始信息浓度，δτ
ij
为在(i，j)路径中增加的信息浓度；式(2)中，c为常数值，根据节点之间的距离和栅格大小适当取值，f(i)和f(j)由式(3)计算得到；式(3)中，ω为加权值，g(x)为起点和当前节点之间的间距，h(x)为当前节点和终点之间的间距。
[0071]
依据两点之间直线最短的距离可知，规划的路径越靠近起终点连线，该路径越优，因此下一步待选栅格越靠近终点，路径越优，因此，适当取较小值使终点起主导作用。
[0072]
s32、根据启发函数和转移概率公式进行下一节点的选择，直至整个路径搜索完成，得到当前迭代的初始最佳信息传输路径，并记录该初始最佳信息传输路径的路径长度；
[0073]
在传统规划算法中，启发信息函数ε
ij
与栅格i和栅格j之间的距离成反比，但相邻栅格之间的距离差异很小，对路径搜索的引导作用不大。目前，对有效的改进是将信号下一可选栅格到终点的距离与当前栅格到下一可选栅格的距离的加权和倒数作为启发信息函数。然而该方法虽然考虑当前栅格转移到下一栅格所付出的代价，但相邻栅格距离差异较小，对整体的启发信息影响也不大。因此，本发明实施例引入放大系数a来增大相邻栅格的启发信息差异，从而增大选择更短节点的概率。
[0074][0075]dije
＝μd
ij
(1-μ)d
je
ꢀꢀ
(5)
[0076]
式子中，ε
ij
为启发信息函数，表示信号从节点i转移到节点j的期望程度；d
ij
为节点i到下一节点j的欧式距离；d
je
为下一节点j到终点e的欧式距离，a为放大倍数，μ为常数。
[0077]
在传统规划算法中，转移概率公式主要由启发函数和信息素浓度含量两者组成，其运算初期，由于相邻栅格和终点之间的距离差异不明显，常常导致解的质量差，搜索到最优路径的速度较慢。因此引入角度影响因子，可有效增加终点坐标的引导作用，在保证具有足够大的搜索范围情况下，驱动算法向较佳方向进行搜索，得到传递效率更高的路径。
[0078]
角度影响因子定义为：假设当前节点，坐标为(i
x
，iy)；j为下一可到达的节点，坐标为(j
x
，jy)，e为目标节点即终点，坐标为(e
x
，ey)。θ＝∠jie，为角度影响因子中的坐标角度，0
°
≤θ≤180
°
；由于角度差值过大会影响转移概率公式计算，因此取角度的余弦值进行归一化处理作为角度影响因子v
ij
，定义如下：
[0079][0080][0081]
角度影响因子值越接近1，说明下一步前进方向越贴近理想搜索方向，搜索效果越
好。
[0082]
在路径规划中，障碍物的位置和分布情况也会对路径寻优产生极大的影响，传统规划算法并未对障碍物造成的影响进行分析并做出对应策略，因此本发明实施例在此假设障碍物所在栅格中无下一步转移的节点，障碍物影响因子为oifi(t)定义如下：
[0083][0084]
其中，oifi(t)表示t时刻的障碍影响因子。
[0085]
综上，在传统规划算法上添加角度影响因子和障碍影响因子，结合式(6)、(7)、(8)得到改进后的转移概率公式为公式如下：
[0086][0087]
式(9)中，τ
ij
表示t时刻的信息素浓度，α表示信息素浓度的重要程度，ε
ij
(t)表示在t时刻从节点i移动到节点j的启发函数值，β表示启发函数值的重要程度，v
ij
(t)表示t时刻的角度影响因子，γ为角度影响因子的重要程度，oifi(t)表示t时刻的障碍影响因子，δ为障碍影响因子的重要程度。γ和δ的取值与传递距离的长度和栅格的大小有关，根据情况适当选取，am是第m个节点所有下一步可直接到达的节点的集合。
[0088]
s33、将当前迭代得到的初始最佳信息传输路径的路径长度与历史迭代得到的历史最佳信息传输路径的路径长度进行比较，得到第二比较结果；
[0089]
可以理解的是，历史最佳信息传输路径为当前迭代得到的初始最佳信息传输路径和上一次迭代得到的初始最佳信息传输路径中路径长度更短的路径。
[0090]
例如，根据传递的距离假设需要迭代的总次数k，每经过一次迭代，k值会加一，直到迭代结束，每一次迭代会得到一条初始最佳信息传输路径，每次迭代结束后，得到的初始最佳信息传输路径与上一次迭代得到的初始最佳信息传输路径进行路径长度比较，取路径长度更短的路径作为历史最佳初始传输路径。
[0091]
s34、基于所述第二比较结果，确定路径长度更短的信息传输路径，并利用信息素更新公式更新所述路径长度更短的信息传输路径，将所述路径长度更短的路径更新为所述历史最佳信息传输路径；
[0092]
具体地，所述信息素更新公式为：
[0093][0094][0095][0096][0097]
其中，τ
ij
(t 1)为更新后的路径(i，j)信息浓度，ρ为信息素浓度挥发系数，0≤ρ≤1，τ
ij
(t)为t时刻的信息素浓度，n为所有预测节点的总数目，为第k次迭代得到的初始最佳信息传输路径，δτ
best
(t)为历史初始最佳信号传输路径，为第k次迭代的初始最佳信息传输路径的路径长度，l
best
为历史最佳初始信号传输路径的路径长度，q，q1，q2均为信息浓度强度，lm为起点到终点的直线距离。
[0098]
可以理解的是，所有路径上的信息浓度的积累和部分挥发过程共同构成了信息素更新。但在传统规划算法中，算法中后期由于各路径长度差异不大，可能会出现不同长度路径上具有大致相同的信息素浓度，导致寻优速度过慢或者无法搜寻到最佳路径。
[0099]
为解决该问题，引入筛选，对每次迭代过程中的最优路径额外增加部分信息浓度，用以增强该路径在算法后期的引导作用。同时，该方法的引入有可能会造成算法收敛震荡，即因蚁群算法的随机性较强，会出现前一次迭代已经找到最优路径，但是因下一次迭代而在一些次优路径片段上留下的信息素浓度叠加后高于最优路径，则后一次迭代陷入局部最优，此类情况反复出现造成收敛震荡。为此，再次引入筛选，即是做到重复筛选，在本发明实施例中，对本次迭代的初始最佳信息传输路径和历史迭代中的历史最佳信息传输路径进行路径长度的对比，若前者长于后者，则加大历史最佳信息传输路径。根据该信息素更新法的特点，将其称为重复筛选信息浓度更新策略，具体的公式如式(10)-(13)。
[0100]
s35、判断是否满足预设的迭代终止条件，若是，则得到第一路径和第二路径；若否，则返回步骤根据启发函数和转移概率公式进行下一节点的选择，直至整个路径搜索完成，得到当前迭代的初始最佳信息传输路径，并记录该初始最佳信息传输路径的路径长度，以继续进行迭代.
[0101]
可以理解的是，初始次最佳信息传输路径为在路径搜索过程后得到的路径长度仅
次于路径搜索过程后的初始最佳信息传输路径。
[0102]
具体地，在步骤s4中，迭代结束后，对通过迭代得到的第一路径和第二路径，这时需比较两者的传播距离(路径长度)和转弯次数；当判断到所述第一路径的路径长度和所述第二路径的路径长度的第一比较结果小于预设长度阈值时，判断所述第一路径的转弯次数和所述第二路径的转弯次数的比较结果是否大于预设次数阈值；若是，舍弃第一路径，反而选用第二路径作为最佳路径进行后续的转折点进行检验；若否，继续选用第一路径作为最佳路径进行后续的转折点进行检验。
[0103]
当判断到所述第一路径的路径长度和所述第二路径的路径长度的第一比较结果不小于预设长度阈值时，此时，无需再判断转弯次数，直接选用第一路径作为最佳路径进行后续的转折点检验。
[0104]
因为过于频繁的转弯会加剧信号的衰减，当路径长度差不多时，选择转弯次数最少的最短路径作为最优路径更新信息浓度，从而得到平滑度更高，信号传播效率更高的路径。
[0105]
具体地，在步骤s5中，评价函数评价准则是选用的转折点能帮助信号在传输过程中尽量避开障碍物，朝向目标快速前进，所述评价函数如下：
[0106][0107]
式(14)中，v、ω分别表示信号传输的线速度和角速度，angle(v，ω)为方向角评价函数，表示在两个节点之间方向角的偏差；vel(v，ω)为速度评价函数；σ为平滑系数，和分别为方向角评价函数、速度评价函数的加权系数。
[0108]
由于信号在传输过程中，传输速度衰减不能过快，每个转折节点的转弯角度也不能过高，因此设计方向角评价函数和速度大小评价函数如下：
[0109][0110][0111]
式(15)-(16)中，v
i 1
为信号传到第i 1个转折点时的传播速度，vi为第i个转折点的传播速度；和的取值取决于起始点角度的偏差和起始点直线距离的长短，正常两者的取值为1，但倘若偏差角度大，则可适当取小，若直线距离短，则可适当取值偏大。
[0112]
利用预设的转折点评价函数对所述初始最佳信息传输路径的转折点进行检验，若检验到所有所述转折点的得分不低于预设得分阈值，将所述初始最佳信息传输路径作为最终最佳信息传输路径；若检验到任一所述转折点的得分低于预设得分阈值，将该转折点删减，并以该转折点的上一转折点作为起点、该转折点的下一转折点作为终点，返回步骤根据
所述起点和所述终点，构建信号传输路径的栅格地图。
[0113]
在又一优选实施例中，所述无线传感网络的信息传输路径规划方法还包括：
[0114]
获取所述最终最佳信息传输路径的第一个转折点；
[0115]
根据所述起点和所述第一个转折点，确定所述最终最佳信息传输路径的起始传输航向角理论值；
[0116]
获取所述最终最佳信息传输路径的起始传输航向角实际值；
[0117]
将所述起始传输航向角理论值和所述起始传输航向角实际值进行比较，得到第三比较结果；
[0118]
判断所述第三比较结果是否小于预设偏差阈值，若否，返回步骤基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到路径搜索过程的初始最佳信息传输路径。
[0119]
具体地，根据下式，确定所述最终最佳信息传输路径的起始传输航向角理论值：
[0120]
d＝((x
1-xs)2 (y
1-ys)2)
1/2
[0121][0122]
θ＝arcsin(c)
[0123]
其中，θ为最终最佳信息传输路径的起始传输航向角理论值，(xs，ys)为信号传输的起点坐标，(x1，y1)为最终最佳信息传输路径的第一个转折点坐标。
[0124]
需要说明的是，在大多规划算法中，信号起初的传输航向角是随机设定的固定角，但当与目标点角度偏差较大时，会出现初期搜索路线绕行的现象，增加信号传输路径的冗余；因此，本发明实施例提出了以起点与第一个转折点的连线与水平方向的夹角来获取起初传输航向角理论值，当起初传输航向角理论值与起初传输航向角实际值的第三比较结果小于预设偏差阈值时，判定初始最佳信息传输路径为最终最佳信息传输路径，否则，返回步骤基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到路径搜索过程的初始最佳信息传输路径，以继续迭代，直至起初传输航向角理论值与起初传输航向角实际值的第三比较结果小于预设偏差阈值，得到最终最佳信息传输路径，以避免绕行的情况。
[0125]
本发明实施例所提供的一种无线传感网络的信息传输路径规划方法，具有如下有益效果：
[0126]
(1)评价函数合理且实际，不仅对传播速度进行合理评价，且对转折角度也进行合理检验，使得设计出来的路线不仅距离最短，转折角度与次数也大大减少，受动静态障碍物干扰程度低，信号传输效率高。
[0127]
(2)采用改进后的启发性函数对算法初步设计的路线中的转折点进行检验，保障路线的可行性与合理性，并引入角度、障碍影响因子，提高搜索出最优路径的可能性。
[0128]
(3)采用对信号起始的传输航向角进行规定，避免出现初期搜索路线绕行的现象，减少信号传输路径冗余的情况
[0129]
(4)采用重复筛选更新信息浓度的策略，防止算法陷入局部最优，提升算法收敛性。
[0130]
参见图2，图2是本发明实施例提供的一种无线传感网络的信息传输路径规划装置
10的结构框图，所述无线传感网络的信息传输路径规划装置10包括：
[0131]
起点终点确定模块11，用于确定无线传感网络中信号传输的起点和终点；
[0132]
栅格地图构建模块12，用于根据所述起点和所述终点，构建信号传输路径的栅格地图；
[0133]
第一路径和第二路径获取模块13，用于基于蚂蚁算法，对所述栅格地图中各栅格的初始信息素浓度进行非均匀处理，并根据启发函数和转移概率公式进行路径搜索，得到第一路径和第二路径；其中，所述转移概率公式根据角度影响因子和障碍物影响因子决定，所述第一路径、第二路径分别为路径搜索过程结束后的初始最佳信息传输路径和初始次最佳信息传输路径；
[0134]
判断模块14，用于当判断到所述第一路径的路径长度和所述第二路径的路径长度的第一比较结果小于预设长度阈值时，判断所述第一路径的转弯次数和所述第二路径的转弯次数的比较结果是否大于预设次数阈值；
[0135]
最终最佳信息传输路径获取模块15，用于若否，利用预设的转折点评价函数对所述第一路径的转折点进行检验，若检验到所有所述转折点的得分不低于预设得分阈值，将所述第一路径作为最终最佳信息传输路径。
[0136]
值得说明的是，本发明实施例所述的无线传感网络的信息传输路径规划装置10中各个模块的工作过程可参考上述实施例所述的无线传感网络的信息传输路径规划方法的工作过程，在此不再赘述。
[0137]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。