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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于量子蜣螂机制的无线传感器网络层次路由优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119815459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411935984.2，技术领域涉及：H04W40/10；该发明授权一种基于量子蜣螂机制的无线传感器网络层次路由优化方法及系统是由高洪元;韩荣花;生雪莉;刘曼馨;张炎;王嘉奇;王柳;武兴宇;李世瑞;张晓健设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量子蜣螂机制的无线传感器网络层次路由优化方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于量子蜣螂机制的无线传感器网络层次路由优化方法及系统，涉及无线通信技术领域，用以解决传统方法中无线传感器网络能耗不均衡与网络寿命短的技术问题。本发明的技术要点包括：建立无线传感器网络系统模型；确定分簇数并动态分簇，同时建立网络节点动态分簇代价函数；初始化量子蜣螂群并设定参数，并计算所有量子蜣螂有机物分解程度，确定量子蜣螂群全局最优量子位置；量子蜣螂量子位置演化并利用选择机制得到全局最优量子位置；量子蜣螂机制演进终止判断，输出当前无线传感器网络簇中心；无线传感器网络动态簇头选举；无线传感器网络进行稳定数据传输同时更新网络状态。本发明实现了无线传感器网络能耗效率有效提升、网络寿命有效延长。

本发明授权一种基于量子蜣螂机制的无线传感器网络层次路由优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于量子蜣螂机制的无线传感器网络层次路由优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、建立无线传感器网络系统模型； 步骤二、设定和初始化网络参数，使网络运行； 步骤三、确定分簇数并动态分簇，同时建立网络节点动态分簇代价函数； 步骤四、初始化量子蜣螂群并设定参数； 步骤五、根据映射方程、节点动态分簇代价函数，计算所有量子蜣螂有机物分解程度，确定量子蜣螂群全局最优量子位置； 步骤六、量子蜣螂执行滚球、繁殖、觅食和偷窃行为，同时使用量子旋转角来演化量子蜣螂量子位置； 步骤七、使用选择机制选择下一代量子蜣螂的量子位置和全局最优量子位置； 步骤八、量子蜣螂机制演进终止判断，输出当前无线传感器网络簇中心； 步骤九、无线传感器网络动态簇头选举； 步骤十、无线传感器网络进行稳定数据传输同时更新网络状态，判断网络运行终止； 其中，步骤一中所述无线传感器网络系统为：在的监测区域内随机均匀部署 个无线传感器，节点部署之后不随时间移动，自组成网；基站能量与计算能力无限，传感器 能量与计算能力有限；监测区域内没有可能阻碍无线信号传输的障碍物；支持混合式网络 架构，数据传输模式呈链状；传感器密集部署，且相邻传感器对同类事件产生的响应数据具 有相似性；传感器自我调控无线发射功率，且无线通信链路具有对称性；无线传感器网络节 点通过网络内部通信和数据本地化处理产生能耗，所述网络内部通信是数据包或控制包在 网络内部的路由收发，所述数据本地化处理是对感知数据执行本地化融合压缩处理； 所述无线传感器网络系统模型建立如下： 采用一阶无线电模型来模拟通信能量消耗，所述一阶无线电模型包括发送电路、功放电路和接收电路，具体如下： 其中，、和分别表示节点发送、接收和处理数据所消耗的能量，表示节点间通信距离，表示节点发送的信息量，表示数据融合压缩率，和分别 表示节点收发和处理单位比特信息所消耗的能量；，为信道阈值，和分 别表示自由空间和多径衰落信道模型的功率放大能耗系数； 步骤二的过程包括： 设定无线传感器网络第轮运行时的参数集合为： 其中，和分别为通信数据包和控制数据包；为基站位置；为第个传感器节点的位置；为第轮运行时第个传感器节点的剩余能量，，，为传感器节点个数，为无线传感器网络最大运行轮数； 为双性节点标志，为网络系数，当时表示此传感器节点可作为簇头或簇内节点与基 站进行通信，当时表示此传感器节点可作为簇头与基站或簇内节点与簇头进行通 信；，为第轮运行时传感器节点的存活标志，当时表示此传感器节点 消亡，当时表示此传感器节点存活； 步骤三的过程包括： 确定网络第轮运行时的分簇数为： 其中，为就近取整函数；表示存活节点个数；当网络第一轮运行或分 簇数改变时，则重新进行动态分簇；当和时，则转到步骤九，不进行动态分簇； 建立网络第轮运行时的节点动态分簇代价函数如下： 其中，表示簇中心集合，表示第个簇中心的位置矢量，表示求第个簇内所有存活节点到簇中心的距离和； 步骤四的过程包括：设定量子蜣螂群体规模为，最大迭代次数为，迭代次数标记为 整数；当时，量子蜣螂在每一维搜索空间中的量子位置均初始化为区间内的均 匀随机数；第次迭代时，第个量子蜣螂在维搜索空间中的量子位置为，量子位置的第 步骤五的过程包括：第次迭代时，将所有量子蜣螂量子位置的每一维映射到对应解空 间范围内，得到量子位置的映射态为：，第维变量的映射方程 为：，，其中，和 分别为量子蜣螂位置第维的上限和下限； 将第个量子蜣螂量子位置的映射态代入节点动态分簇代价函数中计算量子蜣螂对应 的分簇代价值，衡量第个量子蜣螂量子位置的有机物分解程度，其中，上标表 示矩阵按2行重构，规定分簇代价值越小量子蜣螂有机物分解程度越大； 将所有量子蜣螂按照有机物分解程度由大到小排列，规定有机物分解程度最大的量子 位置为量子蜣螂群直到第代为止的全局最优量子位置为； 步骤六的过程包括：定义第只量子蜣螂第维量子位置更新方程为： 滚球、繁殖和觅食行为下定义，偷窃行为下定义，，；其中，为第代第只量子蜣螂的第维量子旋转角，为 繁殖因子，为偷窃因子，为区间内均匀分布的随机数，为区间内均匀分 布的随机数，为量子蜣螂量子位置的映射态中第维度的梯度， ，，，和分别为中仅第维变为和后量子蜣螂分 解有机物的程度，为微分因子； 步骤七的过程包括：计算所有量子蜣螂在初代和新产生量子位置处的有机物分解程 度，应用贪婪策略，从量子位置集合中选择前个有机物分解程度大的量子位置， 作为下一代量子蜣螂的量子位置，；将代量子蜣螂按照有机物分解程 度由大到小排序，进行更新量子蜣螂群直到第代为止的全局最优量子位置为。

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