無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)容分割及節(jié)能信息匯集算法研究

【摘要】： 在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,由于傳感器節(jié)點(diǎn)能量的有限及它們之間不穩(wěn)定的無(wú)線電通信,可能造成網(wǎng)絡(luò)的分割。針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分區(qū)之間的通信,信息擺渡(Message Ferrying)是一種十分有效的方案。 對(duì)于連通網(wǎng)絡(luò),本文提出了幾種基于樹的路由算法。首先是基于Dijkstra算法的LET(Least Energy Tree)和MHT(Least Hop Tree)路由算法,它們是分別對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量消耗和網(wǎng)絡(luò)延時(shí)的最小化而得到的生成樹。另外,一種是基于Prim算法的MST(Minimum Spanning Tree)路由算法,其中權(quán)值是根據(jù)能量消耗計(jì)算得到的。為了更好的比較,本文著重提出了一種智能的LPER(Learning-based Power EfficientRouting)路由算法。在LPER算法中,通過(guò)構(gòu)建一個(gè)用來(lái)權(quán)衡網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間,能量消耗和網(wǎng)絡(luò)延時(shí)三方面的自適應(yīng)函數(shù),及使用蟻群系統(tǒng)來(lái)建立最佳路由。此外,使用增加學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)鄰居節(jié)點(diǎn)的能量消耗。此算法可以保證低能耗和低延時(shí)的同時(shí),最優(yōu)化無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。通過(guò)實(shí)驗(yàn)顯示,只是能量消耗高于LET算法,而在其他方面都要比MST和LET算法來(lái)得優(yōu)越。 一旦網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)分割,那么從傳感器節(jié)點(diǎn)到基站的端到端的路由就需要重新建立。在這種情況之下,信息擺渡技術(shù)路由對(duì)于分割網(wǎng)絡(luò)之間傳輸數(shù)據(jù)將是最佳選擇。由于擺渡節(jié)點(diǎn)從一個(gè)分區(qū)運(yùn)動(dòng)到另一個(gè)分區(qū)是收集數(shù)據(jù)是預(yù)先設(shè)計(jì)好的,因此信息擺渡技術(shù)對(duì)于分離網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)是一個(gè)先應(yīng)式路由方案。本文提出了兩類簇頭選擇模式:一類是基于樹的簇頭模式,本章中列舉了三種具體的方式;另一類是基于支配集的簇頭模式,通過(guò)OLT(One Level Tree)算法還可以得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的支配節(jié)點(diǎn)(簇頭)。擺渡節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)一圈需要消耗最小能量是一個(gè)TSP問(wèn)題,本文使用遺傳算法可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到,在擺渡節(jié)點(diǎn)的能耗忽略不計(jì)或較小的情況下,OLT算法要比MHT,MST和LET算法更加節(jié)能。然后,在擺渡節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)需要消耗較大的能量時(shí),LET算法是一種較理想的選擇。 【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 信息擺渡 蟻群系統(tǒng) 增強(qiáng)學(xué)習(xí) 遺傳算法
【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5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-21
• 1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)介10-15
• 1.1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的概念10-11
• 1.1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)11-12
• 1.1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用12-13
• 1.1.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)13-15
• 1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由算法15-18
• 1.2.1 以數(shù)據(jù)為中心的平面路由15
• 1.2.2 網(wǎng)絡(luò)分層路由15-16
• 1.2.3 基于查詢的路由16
• 1.2.4 基于地理位置路由16-17
• 1.2.5 能量感知路由17
• 1.2.6 基于QoS的路由17-18
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)編排19-21
• 第二章 連通網(wǎng)絡(luò)信息匯集21-46
• 2.1 基于樹的信息匯集算法22-25
• 2.2 能耗模型25-26
• 2.3 最小能耗樹LET(Least Energy Tree)算法26-28
• 2.4 最小跳樹MHT(Minimum Hop Tree)算法28-31
• 2.5 最小生成樹MST(Minimum Spanning Tree)算法31-33
• 2.6 LPER(Learning-based Power Efficient Routing)算法33-42
• 2.6.1 蟻群算法33-36
• 2.6.2 增強(qiáng)學(xué)習(xí)36-38
• 2.6.3 LPER算法38-41
• A.帶有增強(qiáng)學(xué)習(xí)的能量預(yù)測(cè)39
• B.利用蟻群算法建立路由39-41
• 2.6.4 算法的流程41-42
• 2.7 實(shí)驗(yàn)分析42-46
• 2.7.1 實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)42-43
• 2.7.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容43-46
• 第三章 分割網(wǎng)絡(luò)信息收集46-58
• 3.1 簇頭選擇模式46-52
• 3.1.1 基于樹的簇頭選擇46-50
• 3.1.1.1 物理中心模式46-48
• 3.1.1.2 簇內(nèi)能耗最小模式48-49
• 3.1.1.3 權(quán)衡擺渡節(jié)點(diǎn)能耗模式49-50
• 3.1.2 基于支配集的簇頭選擇50-52
• 3.1.2.1 一層樹OLT(One Level Tree)簇頭選擇50-52
• 3.2 分區(qū)信息收集52-55
• 3.2.1 遺傳算法GA(Genetic Algorithm)簡(jiǎn)介52-54
• 3.2.2 基于GA算法解決擺渡節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)運(yùn)動(dòng)路線54-55
• 3.3 實(shí)驗(yàn)分析55-58
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)55-56
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容56-58
• 第四章 總結(jié)與展望58-60
• 4.1 工作總結(jié)58-59
• 4.2 展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-66
• 致謝66-67
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄67

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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)供電獲新援    

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國(guó)內(nèi)外物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究進(jìn)展    賽迪顧問(wèn)信息產(chǎn)業(yè)研究中心高級(jí)咨詢師 王坤

科學(xué)準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)物聯(lián)網(wǎng)    本報(bào)記者 姚傳富

理智部署無(wú)線傳感網(wǎng)    沈建苗　編譯

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)平臺(tái)投入應(yīng)用    卞 輯

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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于量化信息的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)與融合    周彥

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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量高效組建關(guān)鍵技術(shù)的研究    羅丹彥

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