制造物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)匯聚調(diào)度策略研究.pdf

1、分類號(hào)：UDC：密級(jí)：學(xué)校代號(hào)：11845學(xué)號(hào)：2111305018廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文(工學(xué)碩士)制造物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)匯聚調(diào)度策略研究劉建成指導(dǎo)教師姓名、職稱：程基儉熬援學(xué)科(專業(yè))或領(lǐng)域名稱：讓篡扭型堂皇堇丕學(xué)生所屬學(xué)院：讓篡扭堂院論文答辯日期：圣Q!魚生墨旦墨!旦摘要制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)特性復(fù)雜多變，體現(xiàn)在制造業(yè)中存在有線、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，各類傳感器、驅(qū)動(dòng)器、感知節(jié)點(diǎn)以及執(zhí)行節(jié)點(diǎn)并存。其中感知節(jié)點(diǎn)隨著制造業(yè)環(huán)境的不同而動(dòng)態(tài)變化、信道可用性動(dòng)

2、態(tài)變化等的特征，使得制造物聯(lián)網(wǎng)具有大尺度、高度異構(gòu)和動(dòng)態(tài)拓?fù)涞忍攸c(diǎn)。最終導(dǎo)致端到端延遲難以預(yù)測(cè)、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)難以協(xié)同、網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài)難以認(rèn)知等問(wèn)題。形成了大尺度異構(gòu)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)可靠匯聚傳輸問(wèn)題。具體體現(xiàn)在制造物聯(lián)網(wǎng)中異構(gòu)節(jié)點(diǎn)負(fù)載流量條件下，等長(zhǎng)時(shí)隙分配會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)狀態(tài)頻繁切換，節(jié)點(diǎn)能耗和匯聚傳輸時(shí)延加大。在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洵h(huán)境中，節(jié)點(diǎn)的加入、失效等導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)可靠傳輸難以得到保障。這就需要研究相關(guān)數(shù)據(jù)匯聚調(diào)度策略

3、，保障數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可靠匯聚傳輸。針對(duì)以上問(wèn)題，本文的主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下：(1)針對(duì)制造物聯(lián)網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)異構(gòu)負(fù)載流量產(chǎn)生的數(shù)據(jù)匯聚問(wèn)題，本文研究了基于網(wǎng)絡(luò)沖突圖的負(fù)載流量感知的中心式匯聚調(diào)度策略。提出了一種基于節(jié)點(diǎn)負(fù)載流量感知的連續(xù)時(shí)隙指派算法。該算法首先根據(jù)節(jié)點(diǎn)間沖突圖和干擾建立網(wǎng)絡(luò)沖突圖，根據(jù)節(jié)點(diǎn)負(fù)載流量大小，在網(wǎng)絡(luò)沖突圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行連續(xù)時(shí)隙指派。減少了數(shù)據(jù)匯聚過(guò)程中節(jié)點(diǎn)的能耗和傳輸時(shí)延。(2)針對(duì)制造物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)傳輸實(shí)時(shí)性要求高、網(wǎng)絡(luò)

4、拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化而產(chǎn)生的最小時(shí)延數(shù)據(jù)匯聚問(wèn)題(MDAS)。本文通過(guò)研究現(xiàn)有的數(shù)據(jù)匯聚調(diào)度算法，提出了一種針對(duì)該問(wèn)題改進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)匯聚調(diào)度模型和優(yōu)化算法(MDAS)，優(yōu)化了最小時(shí)延上限。同時(shí)，針對(duì)節(jié)點(diǎn)新加入或節(jié)點(diǎn)失效引起的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓?，提出一種自適應(yīng)的MDAS調(diào)度擴(kuò)展算法，優(yōu)化了匯聚過(guò)程中的時(shí)延和通信開(kāi)銷。最后對(duì)上述算法進(jìn)行了理論仿真和性能評(píng)價(jià)，結(jié)果表明，本文時(shí)所提出的算法與現(xiàn)有算法相比，在降低數(shù)據(jù)匯聚時(shí)延和能耗方面具有更好的性能。同時(shí)，提