無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能與生存時(shí)間感知的數(shù)據(jù)收集算法

【摘要】： 近年來(lái),隨著芯片技術(shù)、通信技術(shù)和傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛的應(yīng)用。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)由大量的集成有傳感器單元、數(shù)據(jù)處理單元及無(wú)線通信單元的節(jié)點(diǎn)組成,節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間采用自組織的方式構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)。其目的是協(xié)作感知、采集和處理布控區(qū)域中各種環(huán)境或監(jiān)測(cè)對(duì)象的信息,并發(fā)送給數(shù)據(jù)接收者,可廣泛地應(yīng)用于國(guó)防軍事、環(huán)境檢測(cè)、反恐抗災(zāi)、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域。 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)一般采用電池供電,且通常運(yùn)行在人無(wú)法接近的惡劣甚至危險(xiǎn)的環(huán)境中,因此節(jié)點(diǎn)在能量的供給上受到了很大的限制。如何節(jié)省節(jié)點(diǎn)的能量以延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間,是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的重要課題。 本文著重研究了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集問(wèn)題,以延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間為主要目的。網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間與節(jié)點(diǎn)的能耗密切相關(guān),一旦某些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的能量耗竭,網(wǎng)絡(luò)就無(wú)法正常工作。網(wǎng)絡(luò)的能耗主要由傳輸數(shù)據(jù)產(chǎn)生,它與節(jié)點(diǎn)之間的距離有關(guān),距離越大,能耗也越大。因此,在網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)常采用短距離多跳(Multi-hop)傳輸方式來(lái)傳輸數(shù)據(jù),以此降低能耗。但多跳傳輸會(huì)增大數(shù)據(jù)傳遞的時(shí)延?？紤]到多跳傳輸會(huì)引起不同節(jié)點(diǎn)能量消耗不均的問(wèn)題——越是靠近基站的節(jié)點(diǎn)由于轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)分組量大,其能量消耗得也越快,本文提出了生存時(shí)間感知的數(shù)據(jù)收集算法(LDGA,Lifetime-aware Data Gathering Algorithm)。LDGA綜合考慮網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的剩余能量與節(jié)點(diǎn)間傳輸數(shù)據(jù)的能量消耗,構(gòu)建出延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的數(shù)據(jù)收集樹。仿真分析表明,該算法可以顯著地延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。 為了權(quán)衡節(jié)點(diǎn)能耗與數(shù)據(jù)傳遞時(shí)延,本文還提出一種能耗感知的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的數(shù)據(jù)收集算法,稱之為分流路由算法(DTRA,Diffluent Traffic Routing Algorithm)。DTRA算法采用一個(gè)優(yōu)化模型以改善每個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)出數(shù)據(jù)比例,并采用遺傳算法求解該優(yōu)化問(wèn)題,從而達(dá)到權(quán)衡網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間和數(shù)據(jù)分組跳數(shù)。仿真結(jié)果表明:DTRA算法能顯著地提高網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間,同時(shí)將數(shù)據(jù)分組平均跳數(shù)保持在一個(gè)較低的水平;在網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間上,DTRA算法也比一些已有的知名算法更優(yōu)。 本文的研究成果使傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集節(jié)能且延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間,可應(yīng)用于環(huán)境檢測(cè)、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、自然災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域。 【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)能 生存時(shí)間 數(shù)據(jù)收集 路由算法
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-10
• 第1章 緒論10-21
• 1.1 課題研究背景及意義10-16
• 1.2 本文研究?jī)?nèi)容及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3 本文主要?jiǎng)?chuàng)新之處19
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)安排19-21
• 第2章 數(shù)據(jù)收集問(wèn)題概述21-33
• 2.1 數(shù)據(jù)收集傳感器網(wǎng)絡(luò)21-22
• 2.2 數(shù)據(jù)收集網(wǎng)絡(luò)路由的要求及挑戰(zhàn)22-24
• 2.3 典型數(shù)據(jù)收集路由算法24-29
• 2.4 數(shù)據(jù)收集的能耗模型29-31
• 2.5 數(shù)據(jù)融合技術(shù)31-33
• 第3章 生存時(shí)間感知的數(shù)據(jù)收集算法33-45
• 3.1 問(wèn)題描述33-34
• 3.2 系統(tǒng)假設(shè)及能耗模型34
• 3.3 算法實(shí)現(xiàn)34-38
• 3.3.1 算法描述34-36
• 3.3.2 算法實(shí)現(xiàn)36-38
• 3.4 仿真結(jié)果與分析38-45
• 3.4.1 算法路由機(jī)制比較38-42
• 3.4.2 算法有效性比較42-45
• 第4章 權(quán)衡生存時(shí)間與數(shù)據(jù)分組跳數(shù)的數(shù)據(jù)收集算法45-63
• 4.1 遺傳算法45-48
• 4.2 問(wèn)題描述48
• 4.3 系統(tǒng)假設(shè)與能耗模型48-49
• 4.4 DTRA算法實(shí)現(xiàn)49-57
• 4.4.1 算法及優(yōu)化模型49-55
• 4.4.2 遺傳算法求解優(yōu)化模型55-56
• 4.4.3 算法的實(shí)現(xiàn)56-57
• 4.5 仿真結(jié)果與分析57-63
• 第5章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 工作總結(jié)63-64
• 5.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69-70
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄70

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