1.一种基于元胞自动机的无线传感器网络仿真方法，其特征在于，包括：S1，获取无线传感器网络信息；所述无线传感器网络信息，包括无线传感器网络的网络分布范围、节点位置信息、节点连接信息、节点状态信息、节点类型信息；所述无线传感器网络，包括无线传感器节点；所述节点连接信息，包括与每个节点连接的相邻节点的信息；所述节点类型信息，包括边缘节点和汇聚节点；所述汇聚节点，用于接收边缘节点的数据；所述节点状态信息，包括正常运行和失效；S2，利用网格空间仿真模型，对所述无线传感器网络信息进行处理，得到无线传感器网格信息；S3，对所述无线传感器网格信息和无线传感器网络信息进行状态更新和评估处理，得到无线传感器网络评估结果信息；所述无线传感器网络评估结果信息，用于表征无线传感器网络的抗毁性能；所述利用网格空间仿真模型，对所述无线传感器网络信息进行处理，得到无线传感器网格信息，包括：S21，对所述网络分布范围进行规则网格划分，得到若干个单元格；所述单元格，包括单元格范围信息和网络节点信息；所述网络节点信息，包括单元格范围内所包含的无线传感器节点的类型信息和节点状态信息；S22，根据每个单元格范围信息和网络节点位置信息，确定每个单元格的网络节点信息；S23，根据每个单元格的网络节点信息，确定所述单元格的状态值；S24，根据每个单元格在所述网络分布范围中的相邻单元格的状态值之和，确定所述单元格的相邻状态值；S25，根据每个单元格的状态值和相邻状态值，确定所述单元格的转移函数；S26，利用所有单元格的状态值、相邻状态值和转移函数，构建得到无线传感器网格信息。
2.如权利要求1所述的基于元胞自动机的无线传感器网络仿真方法，其特征在于，所述对所述无线传感器网格信息和无线传感器网络信息进行状态更新和评估处理，得到无线传感器网络评估结果信息，包括：S31，获取所述无线传感器网络的攻击信息；利用所述攻击信息，对所述无线传感器网格信息进行更新；S32，利用故障模型对所述无线传感器网格信息进行处理，得到初始化的单元格的故障概率和能量值；S33，对所述无线传感器网络信息和所述无线传感器网格信息进行汇聚连接判别处理，得到汇聚节点集合和更新的无线传感器网格信息；S34，对所述汇聚节点集合、所述单元格的故障概率和能量值、S33得到的无线传感器网格信息，进行状态更新处理，得到第一无线传感器网格信息；S35，对所述第一无线传感器网格信息和无线传感器网络信息进行评估处理，得到无线传感器网络评估结果信息；所述汇聚连接判别处理，包括：利用无线传感器网络中的所有汇聚节点，构建得到汇聚节点集合；根据无线传感器网络信息中的节点连接信息，确定所有与汇聚节点相连接的边缘节点和所有不与汇聚节点相连接的边缘节点；将所有与汇聚节点相连接的边缘节点，加入到汇聚节点集合中；将所有与汇聚节点相连接的边缘节点对应单元格的状态值设置为2；将所有不与汇聚节点相连接的边缘节点对应单元格的状态值设置为1。
3.如权利要求2所述的基于元胞自动机的无线传感器网络仿真方法，其特征在于，所述对所述汇聚节点集合、所述单元格的故障概率和能量值、S33得到的无线传感器网格信息，进行状态更新处理，得到第一无线传感器网格信息，包括：S341，对所述汇聚节点集合中的所有节点进行编号处理，得到所有节点的序号值；设置当前序号值为1；S342，获取所述汇聚节点集合中的当前序号值对应的节点；S343，随机生成第一判别值；所述第一判别值的取值范围为（0,1）；S344，判断所述节点对应单元格的故障概率是否大于第一判别值，若不大于所述第一判别值，设置所述节点对应单元格的状态值为1，设置所述节点与相邻的汇集节点为不连接，对所述无线传感器网络信息中的节点连接信息进行更新；S345，判断所述节点的能量值是否小于等于0，若所述节点的能量值小于等于0，设置所述节点对应单元格的状态值为1，设置所述节点与相邻的汇集节点为不连接，对所述无线传感器网络信息中的节点连接信息进行更新；S346，利用单元格的状态值，对无线传感器网格信息进行更新；S347，利用故障模型对所述无线传感器网格信息进行处理，得到单元格的故障概率的更新值和能量值的更新值；S348，使当前序号值增加1，判断当前序号值是否大于所述汇聚节点集合中的节点总数，得到第一判别结果；若所述第一判别结果，为不大于所述汇聚节点集合中的节点总数，执行S342；若所述第一判别结果，为大于所述汇聚节点集合中的节点总数，执行S349；S349，对更新后的无线传感器网络信息和无线传感器网格信息进行汇聚连接判别处理，确认得到的无线传感器网格信息，为第一无线传感器网格信息。
4.如权利要求3所述的基于元胞自动机的无线传感器网络仿真方法，其特征在于，所述对所述第一无线传感器网格信息和无线传感器网络信息进行评估处理，得到无线传感器网络评估结果信息，包括：对所述第一无线传感器网格信息和无线传感器网络信息进行生存率计算处理，得到生存率指标；对所述第一无线传感器网格信息和无线传感器网络信息进行网络覆盖率计算处理，得到网络覆盖率；对所述第一无线传感器网格信息和无线传感器网络信息进行网络效率计算处理，得到网络效率值；对所述生存率指标、网络覆盖率和网络效率值进行组合处理，得到无线传感器网络评估结果信息。
5.如权利要求4所述的基于元胞自动机的无线传感器网络仿真方法，其特征在于，所述生存率计算的表达式为： ，其中， 为无线传感器网络中的节点总数， 表示t时刻的生存率指标， 表示第一无线传感器网格信息中状态值为2的单元格的数目， 表示节点位置信息为（i,j）的节点对应单元格的状态值， 表示无线传感器网格信息；所述网络覆盖率计算的表达式为： ，其中， 表示节点位置信息为（i,j）的节点的状态判别值，当节点位置信息为（i,j）的节点的所有相连节点对应的单元格的状态值之和，等于节点位置信息为（i,j）的节点的所有相连节点的数目时， ；当节点位置信息为（i,j）的节点的所有相连节点对应的单元格的状态值之和，大于节点位置信息为（i,j）的节点的所有相连节点的数目时， ； 表示所有单元格的状态值之和，n表示无线传感器网络的网络分布范围的边长；所述网络效率计算的表达式为： ，其中， 代表在时刻t正常工作的节点集合, 代表节点位置信息为（i,j）的节点在 时刻到其相邻的汇聚节点的跳数。
6.如权利要求5所述的基于元胞自动机的无线传感器网络仿真方法，其特征在于，所述故障模型，包括能量值计算子模型和故障概率计算子模型；所述能量值计算子模型，用于根据节点发送的消息量，计算得到节点的能量值；所述故障概率计算子模型，用于计算得到节点的故障概率。
7.如权利要求6所述的基于元胞自动机的无线传感器网络仿真方法，其特征在于，所述能量值计算子模型的计算表达式为： ， ，其中， 为在t时刻计算得到节点的能量值， 为t时刻节点的初始能量值， 为t时刻所述节点向距离 外的节点发送大小为 的消息所消耗的能量， 是节点发送 数据所需要消耗的能量， 是传输损耗的系数；所述故障概率计算子模型的计算表达式为： ，其中， 表示节点位置信息为（i,j）的节点的故障概率， 是所述节点的相邻节点的数量， 是故障系数。
