無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于粒度控制的節(jié)能調(diào)度算法研究

【摘要】： 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量傳感器節(jié)點(diǎn)組成的一種無(wú)基礎(chǔ)設(shè)施、自組織的新型網(wǎng)絡(luò),作為微電子技術(shù)、傳感器技術(shù)和無(wú)線通信技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物,在農(nóng)業(yè)、軍事、環(huán)境、工業(yè)控制等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)無(wú)中心、動(dòng)態(tài)拓?fù)洹⑿诺缼捳夜?jié)點(diǎn)能力有限。為了適應(yīng)這種獨(dú)特的組網(wǎng)方式,必須為無(wú)線自組網(wǎng)設(shè)計(jì)相應(yīng)的協(xié)議。傳感器節(jié)點(diǎn)通常采用電池供電,能量受限是最突出的問(wèn)題。因此能量問(wèn)題的研究是當(dāng)前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的一大熱點(diǎn)。 介質(zhì)訪問(wèn)控制協(xié)議(medium access control,MAC)規(guī)定了傳感器網(wǎng)絡(luò)無(wú)線信道的使用方式并為各節(jié)點(diǎn)分配信道資源,是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的重要方向。MAC協(xié)議能耗水平直接影響到節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集能力和網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間,對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能有很大影響,是保證無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)高效通信的關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)協(xié)議之一。因此,有效節(jié)約能量,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議設(shè)計(jì)的首要目標(biāo)。 當(dāng)前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中主要從減少節(jié)點(diǎn)空閑偵聽、節(jié)點(diǎn)串音、數(shù)據(jù)碰撞等幾個(gè)角度來(lái)控制MAC協(xié)議層的能耗。為了提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議層的能量有效性,本文提出了一種基于粒度控制的節(jié)能調(diào)度算法ESAAC。算法分為兩個(gè)功能模塊:數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊EACA與調(diào)度模塊,分別從優(yōu)化MAC層數(shù)據(jù)和優(yōu)化MAC信道調(diào)度兩個(gè)方面來(lái)控制MAC協(xié)議的能耗,EACA模塊作為調(diào)度模塊的一個(gè)輸入單元影響整個(gè)算法的性能。ESAAC采用獨(dú)立于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合(AIDA)技術(shù),通過(guò)在MAC層中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行再優(yōu)化,以此來(lái)降低MAC協(xié)議通信負(fù)載;引入了基于簇結(jié)構(gòu)的加權(quán)負(fù)載時(shí)隙調(diào)度機(jī)制,根據(jù)各節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)情況動(dòng)態(tài)劃分無(wú)線信道,優(yōu)化信道調(diào)度,控制網(wǎng)絡(luò)中的串音與空閑偵聽。 理論分析與實(shí)驗(yàn)仿真表明,ESAAC算法有效的提高了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議層的能量效率,并且在數(shù)據(jù)包延遲、包投遞率等性能上得到了有效保證。 【關(guān)鍵詞】：MAC協(xié)議 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)能 融合粒度 時(shí)隙調(diào)度 串音
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景及現(xiàn)狀9-10
• 1.2 研究目的與意義10
• 1.3 本文的研究工作10-11
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)及安排11-13
• 第2章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC層節(jié)能算法13-30
• 2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議13-17
• 2.2 幾種典型MAC協(xié)議17-21
• 2.2.1 基于碼分復(fù)用的MAC協(xié)議17
• 2.2.2 基于時(shí)分復(fù)用的MAC協(xié)議17-19
• 2.2.3 基于競(jìng)爭(zhēng)信道的MAC協(xié)議19-20
• 2.2.4 其它類型的MAC協(xié)議20-21
• 2.3 MAC層節(jié)能算法21-26
• 2.3.1 能量浪費(fèi)原因21-24
• 2.3.2 數(shù)據(jù)有效性對(duì)能耗的影響24-25
• 2.3.3 MAC層節(jié)能算法設(shè)計(jì)思想25-26
• 2.4 MAC層數(shù)據(jù)融合26-29
• 2.4.1 數(shù)據(jù)融合26-27
• 2.4.2 AIDA融合機(jī)制27-28
• 2.4.3 MAC協(xié)議層數(shù)據(jù)融合28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 基于粒度控制的節(jié)能調(diào)度算法ESAAC30-44
• 3.1 問(wèn)題分析30-33
• 3.1.1 相關(guān)協(xié)議節(jié)能方法30
• 3.1.2 網(wǎng)絡(luò)模型與假設(shè)30-31
• 3.1.3 數(shù)據(jù)有效性問(wèn)題31-32
• 3.1.4 串音問(wèn)題32-33
• 3.1.5 空閑偵聽問(wèn)題33
• 3.2 ESAAC算法設(shè)計(jì)思想33-38
• 3.2.1 算法基本思想33-36
• 3.2.2 算法相關(guān)模型36-38
• 3.3 ESAAC算法描述38-43
• 3.3.1 融合部分38
• 3.3.2 MAC層調(diào)度部分38-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第4章 算法仿真與性能分析44-54
• 4.1 仿真平臺(tái)與環(huán)境介紹44
• 4.2 算法理論分析44-48
• 4.2.1 數(shù)據(jù)融合功效分析44-45
• 4.2.2 信道調(diào)度分析45-48
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-51
• 4.4 仿真性能分析51-52
• 4.5 本章小結(jié)52-54
• 第5章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 本文工作總結(jié)54-55
• 5.2 展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-61
• 在校期間發(fā)表的論文與科研成果等61-62
• 致謝62

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