無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)調(diào)度.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSNs）主要由大量微型傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，具備感知、采集并傳輸信息的功能。由于節(jié)點(diǎn)自身攜帶電池能量有限，因此，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)能耗均衡、延長網(wǎng)絡(luò)生命周期成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)研究重點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)調(diào)度正是這樣一種行之有效的方案。它不僅可以有效的減少網(wǎng)絡(luò)能耗，還可以避免通信過程中的信道沖突、提高網(wǎng)絡(luò)通信性能。
　　目前，節(jié)點(diǎn)調(diào)度方面已有不少成果，但主要針對(duì)全向感知模型。有向傳感器網(wǎng)絡(luò)

2、中的研究相對(duì)較少。本文對(duì)此問題進(jìn)行了研究，將部署有向節(jié)點(diǎn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)稱之為有向傳感器網(wǎng)絡(luò)，其節(jié)點(diǎn)調(diào)度也相應(yīng)稱之為有向傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)調(diào)度，并提出了兩種調(diào)度算法，分別為基于兩階段優(yōu)化算法的有向傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法和基于量子遺傳算法的有向傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法。
　　基于兩階段優(yōu)化算法的有向傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法首先根據(jù)影響有向節(jié)點(diǎn)感知方向的節(jié)點(diǎn)因素提出優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，通過目標(biāo)效用值的計(jì)算結(jié)果確定節(jié)點(diǎn)最優(yōu)感知方向，然后執(zhí)行分組優(yōu)化調(diào)度

3、。仿真實(shí)現(xiàn)表明，兩階段優(yōu)化算法性能優(yōu)于貪心算法，可以有效地延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
　　而基于量子遺傳算法的有向傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)調(diào)度算法則是在基于兩階段優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上做進(jìn)一步研究，把節(jié)點(diǎn)調(diào)度轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題，將量子遺傳算法與有向節(jié)點(diǎn)調(diào)度相結(jié)合，采用染色體模型，并通過量子比特編碼方式將實(shí)際問題抽象化，通過在群體中搜索最優(yōu)解來實(shí)現(xiàn)問題的解決。該方法原理簡單，易于操作，便于實(shí)現(xiàn)，仿真結(jié)果也證明了與兩階段優(yōu)化算法相比較，量子遺傳算法具有更大的優(yōu)