WSN中基于拓?fù)淇刂频腁HM-GAF算法研究.pdf

1、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)集成了傳感器、嵌入式、網(wǎng)絡(luò)和無(wú)線(xiàn)通信四大技術(shù),在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域有著巨大應(yīng)用潛力,受到越來(lái)越多的重視和研究。然而,其不同于傳統(tǒng)有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)有的Ad-Hoc無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的諸多特點(diǎn),決定了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中存在許多需要解決的新問(wèn)題,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)富有動(dòng)態(tài)變化性和能量有限性的特點(diǎn)決定了其拓?fù)淇刂频脑O(shè)計(jì)是其中一項(xiàng)重要的內(nèi)容。
　　 拓?fù)淇刂频难芯堪üβ士刂坪退哒{(diào)度機(jī)制兩個(gè)方面,其中功率控制方面的有LMA、LMN、CBT

2、C和XTC等算法；睡眠調(diào)度方面的有SPAN、CCP、HEED和GAF等算法。根據(jù)具體項(xiàng)目的要求,為了使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)更加節(jié)能高效,本文選用GAF算法進(jìn)行拓?fù)淇刂啤?br>　　 在拓?fù)淇刂祁I(lǐng)域的研究中,層次型結(jié)構(gòu)拓?fù)淇刂频腉AF(geographic adaptivefidelity)算法得到廣泛的應(yīng)用。本文根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目的需要,對(duì)GAF算法進(jìn)行分析之后,在算法的區(qū)域劃分、簇頭選舉、簇頭功率確定和虛擬區(qū)域的重新劃分四個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)。在區(qū)域劃分

3、上用正六邊形代替原來(lái)的正方形,使在同樣發(fā)射功率的情況下,只需要更少的節(jié)點(diǎn)就可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的連通；在簇頭選舉上加入了節(jié)點(diǎn)剩余能量和在單元區(qū)域內(nèi)位置的考慮,使選舉出的簇頭節(jié)點(diǎn)剩余能量較多并且靠近單元區(qū)域中心；在簇頭功率的確定上結(jié)合具體應(yīng)用確定適合的發(fā)射功率,得出一般情況下,簇頭的發(fā)射半徑在區(qū)域邊長(zhǎng)2倍至3倍之間比較合理；在區(qū)域重新劃分上采用一種平移的方式實(shí)現(xiàn),通過(guò)區(qū)域的重新劃分,使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量的均衡消耗,從而延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命期。