基于差分機(jī)制和ASCH算法的WSN節(jié)能研究

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了一種新型的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)。它由很多具有集信息采集,數(shù)據(jù)處理和無(wú)線通信為一體的傳感器節(jié)點(diǎn)組成。各個(gè)節(jié)點(diǎn)相互協(xié)作,并將采集得到的外界環(huán)境信息進(jìn)行處理,最后將信息傳送給控制中心。在這一過(guò)程都需要消耗能量。而無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量有限,且一般都被部署在惡劣的環(huán)境,給節(jié)點(diǎn)重新充電或者更換電池顯然不太可行,所以如何提高能效是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)者面臨的重要挑戰(zhàn)?？紤]節(jié)點(diǎn)能量主要消耗在數(shù)據(jù)傳輸上,若是能夠減少數(shù)據(jù)傳輸量,將有望降低能量消耗。此外節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布,所采集得到的數(shù)據(jù)存在很大的時(shí)間和空間相關(guān)性,如果可以去掉冗余數(shù)據(jù),將達(dá)到節(jié)能目的。盡量延長(zhǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的壽命是網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)者的主要目標(biāo)。 本文考慮到對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理具有重要意義。引入小波變換中的提升算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理,克服傳統(tǒng)的小波變換方法計(jì)算量大,耗時(shí)較長(zhǎng)的缺點(diǎn)。針對(duì)現(xiàn)有機(jī)制沒(méi)有考慮到數(shù)據(jù)的時(shí)間相關(guān)性的缺陷,提出一種全新的數(shù)據(jù)發(fā)送機(jī)制——差分機(jī)制,從源頭上消除冗余數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)發(fā)送量。實(shí)驗(yàn)表明,采用提升算法和差分機(jī)制能夠有效去除無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的冗余數(shù)據(jù),降低節(jié)點(diǎn)的能量消耗,延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。此外,在基于分簇算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,簇頭的能量消耗遠(yuǎn)高于簇內(nèi)成員?？紤]在相應(yīng)簇內(nèi)的成員節(jié)點(diǎn)中產(chǎn)生助理簇頭,由其分擔(dān)簇頭的負(fù)擔(dān),對(duì)降低簇頭能量消耗具有極大幫助。提出了一種助理簇頭算法(ASCH),此算法根據(jù)簇頭的自身?xiàng)l件動(dòng)態(tài)的確定簇內(nèi)是否需要產(chǎn)生助理簇頭,以及選擇合適的成員節(jié)點(diǎn)成為助理簇頭。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法與LEACH算法相比,能耗更加均衡,有效的降低了網(wǎng)絡(luò)能耗,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)工作時(shí)間。 【關(guān)鍵詞】：小波提升算法 差分機(jī)制 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 分簇算法 助理簇頭
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 選題背景10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究意義12-13
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和本文所做工作13-14
• 1.5 論文的組織14-15
• 第二章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中與節(jié)能相關(guān)的技術(shù)15-24
• 2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)15-16
• 2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)16-17
• 2.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)17-18
• 2.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)18-19
• 2.5 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用19-20
• 2.6 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)20-21
• 2.7 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)節(jié)能協(xié)議21-23
• 2.7.1 LEACH協(xié)議21-22
• 2.7.2 HEED協(xié)議22
• 2.7.3 TEEN和APTEEN協(xié)議22-23
• 2.7.4 PEGASIS協(xié)議23
• 2.8 本章小結(jié)23-24
• 第三章 結(jié)合小波提升算法和差分機(jī)制的節(jié)能研究24-32
• 3.1 問(wèn)題提出背景24-25
• 3.2 基于虛擬網(wǎng)格的環(huán)模型25
• 3.3 小波提升壓縮算法25-27
• 3.4 數(shù)據(jù)發(fā)送時(shí)的差分機(jī)制27
• 3.5 差分機(jī)制的偽代碼描述27-28
• 3.6 能量分析28-30
• 3.7 仿真實(shí)驗(yàn)30-31
• 3.8 本章小結(jié)31-32
• 第四章 助理簇頭分簇算法節(jié)能研究32-39
• 4.1 問(wèn)題提出背景32-33
• 4.2 問(wèn)題及改進(jìn)33
• 4.3 ASCH算法33-36
• 4.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型33-34
• 4.3.2 ASCH的產(chǎn)生閾值34
• 4.3.3 簇內(nèi)產(chǎn)生ASCH34-35
• 4.3.4 算法描述35-36
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)36-38
• 4.5 本章小結(jié)38-39
• 第五章 仿真分析39-49
• 5.1 NS網(wǎng)絡(luò)模擬平臺(tái)的介紹39-42
• 5.1.1 NS的層次結(jié)構(gòu)39-40
• 5.1.2 NS的功能模塊40-41
• 5.1.3 協(xié)議與上下層的接口41-42
• 5.2 NS-2仿真流程42-43
• 5.3 仿真試驗(yàn)設(shè)計(jì)43
• 5.4 試驗(yàn)場(chǎng)景的建立43-45
• 5.4.1 仿真參數(shù)43-44
• 5.4.2 節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建和配置44
• 5.4.3 節(jié)點(diǎn)能量的配置44-45
• 5.5 數(shù)據(jù)流的產(chǎn)生和差分機(jī)制在NS2中的實(shí)現(xiàn)45-46
• 5.6 試驗(yàn)與結(jié)果分析46-49
• 總結(jié)49-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 致謝55-56
• 附錄(攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文目錄)56

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