無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能分簇路由算法的研究

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種由大量傳感器節(jié)點(diǎn)以自組織多跳方式構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的底層硬件,傳感器節(jié)點(diǎn)在信號(hào)的感知、收集、傳輸過程中均存在能量消耗,由于節(jié)點(diǎn)能量有限,必須采取有效的節(jié)能手段才能延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。路由算法作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)一種重要的節(jié)能技術(shù),一直備受關(guān)注。在網(wǎng)絡(luò)中,分簇路由算法憑借其高效的節(jié)點(diǎn)管理制度顯得優(yōu)勢(shì)尤為突出。本文對(duì)分簇路由算法進(jìn)行研究,以能量高效、能耗均勻?yàn)槟康奶岢鰞煞N節(jié)能分簇路由算法,主要內(nèi)容如下:(1)針對(duì)典型的分簇路由算法:LEACH、HEED、EECS、EEUC進(jìn)行分析,通過對(duì)簇首選舉、簇結(jié)構(gòu)形成、數(shù)據(jù)傳輸三個(gè)方面進(jìn)行探討,得出它們的優(yōu)缺點(diǎn)及適用性。(2)針對(duì)典型LEACH算法存在簇首數(shù)目自由度大、空間分配不均、頻繁重組簇開銷大等問題,提出一種基于核模糊C均值(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)聚類的LEACH改進(jìn)算法(Energy Saving Clustering Algorithm based on KFCM,ESCAK)。該算法運(yùn)用KFCM算法對(duì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行聚類,將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分成規(guī)模相近、較均勻的簇,接著在簇內(nèi)以幾何中心、節(jié)點(diǎn)能量等因素為依據(jù)選擇優(yōu)質(zhì)簇首。仿真結(jié)果表明,ESCAK算法在能耗均衡、網(wǎng)絡(luò)開銷、節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間等方面都優(yōu)于LEACH算法。(3)針對(duì)窖池物聯(lián)網(wǎng)測(cè)溫系統(tǒng)中傳感器節(jié)點(diǎn)位置、能量等受限因素導(dǎo)致能量消耗不均而過早死亡的問題,提出了一種基于差分(Differential Evolution,DE)優(yōu)化的非均勻分簇算法(Uneven Clustering based on DE,UCDE)。該算法省去了傳統(tǒng)分簇路由算法中每“輪”頻繁選簇的機(jī)制,而是從系統(tǒng)的穩(wěn)定性出發(fā),采用差分進(jìn)化算法以節(jié)點(diǎn)覆蓋率為目標(biāo)函數(shù)一次性選擇固定數(shù)目的簇首。并且對(duì)簇首進(jìn)行梯度等級(jí)劃分,采用具有強(qiáng)針對(duì)性的簇間多跳機(jī)制,同時(shí)通過能量差異化匹配策略,合理地分配簇首節(jié)點(diǎn)與測(cè)溫節(jié)點(diǎn)的初始能量,延長網(wǎng)絡(luò)壽命。仿真結(jié)果表明,UCDE算法在優(yōu)化簇結(jié)構(gòu)、均衡節(jié)點(diǎn)能耗等方面都有一定優(yōu)勢(shì)。 【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 分簇路由算法 節(jié)能 核模糊C均值 差分進(jìn)化
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 論文研究背景及意義7-8
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述8-10
• 1.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的概念8-9
• 1.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗分析9
• 1.2.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)9-10
• 1.3 論文相關(guān)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排11-13
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法13-23
• 2.1 分簇路由算法概述13-15
• 2.1.1 分簇路由算法的概念13-14
• 2.1.2 分簇路由算法的性能評(píng)估指標(biāo)14-15
• 2.1.3 分簇路由算法的優(yōu)點(diǎn)15
• 2.2 典型分簇路由算法15-20
• 2.2.1 LEACH算法15-17
• 2.2.2 HEED算法17-18
• 2.2.3 EECS算法18-19
• 2.2.4 EEUC算法19-20
• 2.3 典型分簇路由算法對(duì)比20-21
• 2.4 小結(jié)21-23
• 第三章 基于KFCM聚類的LEACH改進(jìn)算法研究23-39
• 3.1 LEACH算法回顧與分析23
• 3.1.1 LEACH算法回顧23
• 3.1.2 LEACH算法分析23
• 3.2 ESCAK算法描述23-31
• 3.2.1 相關(guān)模型24-25
• 3.2.2 KFCM的均勻分簇機(jī)制25-27
• 3.2.3 最優(yōu)聚類數(shù)目27-29
• 3.2.4 差異化簇首選擇機(jī)制29-31
• 3.3 算法仿真及分析31-37
• 3.3.1 仿真環(huán)境與參數(shù)設(shè)置31-32
• 3.3.2 仿真結(jié)果與分析32-37
• 3.4 小結(jié)37-39
• 第四章 基于差分優(yōu)化的非均勻分簇算法應(yīng)用研究39-53
• 4.1 UCDE算法應(yīng)用背景分析與策略39-41
• 4.1.1 網(wǎng)絡(luò)布局分析39-40
• 4.1.2 網(wǎng)絡(luò)特性分析40
• 4.1.3 算法策略40-41
• 4.2 UCDE算法描述41-46
• 4.2.1 相關(guān)模型41-42
• 4.2.2 DE的非均勻分簇機(jī)制42-43
• 4.2.3 簇間梯度多跳機(jī)制43-45
• 4.2.4 能量差異化匹配策略45-46
• 4.3 算法仿真及分析46-51
• 4.3.1 仿真環(huán)境與參數(shù)設(shè)置46
• 4.3.2 仿真結(jié)果與分析46-51
• 4.4 小結(jié)51-53
• 第五章 結(jié)論與展望53-55
• 5.1 結(jié)論53
• 5.2 展望53-55
• 致謝55-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 附錄: 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及成果59

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