無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點分簇算法與調(diào)度策略研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡是由部署在感知區(qū)域內(nèi)大量傳感器節(jié)點以自組織和多跳的方式構成的無線網(wǎng)絡系統(tǒng)，具有快速部署、隱蔽性好、魯棒性高、成本低等特點，無線傳感器網(wǎng)絡被稱為是一種“無處不在”的傳感技術。應用前景非常廣闊，在軍事對抗，醫(yī)療保健，智能家居等領域發(fā)揮重要作用。作為一項全新的技術，無線傳感器網(wǎng)絡為研究人員提出了許多具有挑戰(zhàn)性的研究課題，其中，分簇是無線傳感器網(wǎng)絡設計路由協(xié)議、網(wǎng)絡拓撲的重要方法;節(jié)點調(diào)度策略能夠合理安排節(jié)點狀態(tài)，降低網(wǎng)絡中活動節(jié)

2、點的密度，延長網(wǎng)絡生存期。因此，節(jié)點分簇算法與調(diào)度策略的研究對于無線傳感器網(wǎng)絡基礎理論與應用技術具有十分重要的意義。
　　本文系統(tǒng)地分析了無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點分簇和調(diào)度機制的必要性與關鍵技術，提出了高效節(jié)能的節(jié)點分簇算法與節(jié)點調(diào)度策略，保障目標跟蹤過程中信息獲取的完整性及準確性的同時有效地節(jié)省節(jié)點能耗，延長網(wǎng)絡生存時間。
　　針對傳感器網(wǎng)絡中目標跟蹤過程中動態(tài)分簇的構建及重組問題，提出一種基于預測的動態(tài)分簇算法。該算法依據(jù)目標

3、位置預測進行動態(tài)簇的構建及重組，采用對節(jié)點剩余能量和節(jié)點地理位置等參數(shù)加權的方法來選擇簇頭，通過多傳感器節(jié)點的協(xié)作處理提高目標跟蹤精度;并對跟蹤過程的能量消耗進行了描述和分析。與現(xiàn)有算法相比，本文所提出的方法能夠在保證一定跟蹤精度前提下，有效降低網(wǎng)絡的能量消耗，提高網(wǎng)絡壽命。
　　現(xiàn)有的基于動態(tài)分簇的目標跟蹤算法，各個簇之間獨立，即簇之間無公共節(jié)點，一旦某個簇的簇頭由于某種原因失效，就會導致這個簇內(nèi)信息丟失。本文針對這一問題，提出

4、了基于最大熵的動態(tài)分簇算法，采用重疊分簇的拓撲結構，使得相鄰的簇之間有公共成員節(jié)點，若某個簇頭能量不足以進行遠距離通訊時，位于重疊區(qū)域的公共成員節(jié)點可以作為簇間通訊的網(wǎng)關;當某些簇頭出現(xiàn)故障時，簇內(nèi)節(jié)點可以通過公共成員節(jié)點將數(shù)據(jù)轉發(fā)給其他簇的簇頭，確保數(shù)據(jù)不丟失。與LEACH算法相比，所提算法簇頭分布比較均勻，運行相同輪數(shù)時，死亡節(jié)點數(shù)目少，這樣節(jié)點能耗能夠均衡分配，延長網(wǎng)絡生存期。
　　針對傳感器目標跟蹤中的節(jié)點調(diào)度中節(jié)點狀態(tài)轉

5、換問題節(jié)點能耗問題，提出了基于預測的節(jié)點調(diào)度策略，采用高斯粒子濾波方法對節(jié)點位置進行預測，并采用簡單融合(SF)算法和協(xié)方差交叉(CI)融合算法對狀態(tài)估計進行融合處理，根據(jù)預測結果及時喚醒下一時刻目標出現(xiàn)區(qū)域的節(jié)點，參與跟蹤。同時考慮簇頭能耗較大的問題，采用智能優(yōu)化方法選擇簇頭，利用粒子群(PSO)算法的優(yōu)化原理，根據(jù)傳感器節(jié)點能耗模型建立PSO算法中的適應度函數(shù)，進而選擇最優(yōu)的節(jié)點作為簇頭，使其與簇成員節(jié)點以及基站通信時能耗較低，從而