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文檔簡介
1、近年來,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在大多數(shù)應(yīng)用中,傳感器采用電池供電,因此節(jié)點的能量是WSN應(yīng)用的瓶頸。能效是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能的一個重要指標,典型問題就是能量空洞問題。也就是離匯聚點Sink較近的傳感節(jié)點由于需要承擔(dān)更多的通信負載而容易過早耗盡能量,導(dǎo)致能量空洞的出現(xiàn),因此使得 WSN的生命周期過早結(jié)束。盡管研究人員提出了一些算法來盡可能地平衡網(wǎng)絡(luò)能量的消耗,但
2、能量空洞問題依然存在。
隨著相關(guān)研究的開展,部分研究人員在 WSN中引入移動節(jié)點來解決上述問題。移動節(jié)點作為數(shù)據(jù)收集器(Mobile Data Collector,簡稱MDC),按照一定的路徑在網(wǎng)絡(luò)中收集通信范圍內(nèi)的數(shù)據(jù),然后 MDC對數(shù)據(jù)進行處理,或者轉(zhuǎn)發(fā)給后臺管理中心,稱該網(wǎng)絡(luò)為WSN-MDC。在該網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,需要研究網(wǎng)絡(luò)的模型和拓撲結(jié)構(gòu)、節(jié)點的定位、節(jié)點的路由選擇、MDC的路徑規(guī)劃以及延時與能耗均衡的數(shù)據(jù)傳輸策略。
3、> 本文以WSN-MDC作為研究對象,從網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計階段、節(jié)點位置發(fā)現(xiàn)階段、路由發(fā)現(xiàn)階段到信息穩(wěn)定傳輸階段,針對不同的階段特點進行具體的分析,分別對網(wǎng)絡(luò)模型與結(jié)構(gòu)的設(shè)計、節(jié)點的定位、路由路徑的建立與更新、MDC路徑的規(guī)劃以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)人惴ㄟM行了研究,通過將各個階段的算法整合,提高了網(wǎng)絡(luò)的QoS和網(wǎng)絡(luò)生命周期。在研究過程中提出了以下創(chuàng)新點:
1.論文定義了一種雙頻段WSN-MDC網(wǎng)絡(luò)模型。以WSN-MDC作為研究對象,設(shè)計了
4、一種帶有移動數(shù)據(jù)收集器的雙頻段網(wǎng)絡(luò)模型(DBWSN-MDC),研究了該網(wǎng)絡(luò)模型的體系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu),分析了其覆蓋、連通性以及網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù);定義了傳感節(jié)點的功能,明確了選用的軟件協(xié)議和節(jié)點硬件的功能指標;在網(wǎng)絡(luò)中不設(shè)置錨點,傳感節(jié)點在指定區(qū)域內(nèi)隨機部署,節(jié)點無定位能力,初始狀態(tài)是一致的,當(dāng)節(jié)點發(fā)生信道沖突時采用MAC協(xié)議消除沖突。
2.提出了一種基于改進的人工蜂群算法的DV-Hop定位策略(DCABCDV-Hop)。首先,研
5、究了仿生智能計算理論,重點分析了人工蜂群算法,并在該原有算法的基礎(chǔ)上,引入反學(xué)習(xí)法構(gòu)造初始解集,提出了基于分治策略的人工蜂群算法(DCABC),實驗結(jié)果表明該算法具有良好的加速收斂效果,提高了全局搜索能力與效率;然后,研究了DV-Hop定位算法,經(jīng)過推導(dǎo)該算法的定位公式,基于最大似然估計法得出了該定位算法的優(yōu)化函數(shù);最后,將該優(yōu)化函數(shù)應(yīng)用到DCABC中,求得節(jié)點的最優(yōu)位置信息。模擬實驗的結(jié)果表明,DCABCDV-Hop算法能夠有效地提高
6、定位精度,取得了較為理想的效果。
3.基于第二章提出的網(wǎng)絡(luò)模型(DBWSN-MDC),設(shè)計了一種基于移動數(shù)據(jù)收集的RSSI定位算法(RSSI-MDC)。DBWSN-MDC將網(wǎng)絡(luò)劃分為多個正方形網(wǎng)格區(qū)域,相鄰網(wǎng)格區(qū)域中的節(jié)點采用兩種頻段進行通信。RSSI-MDC執(zhí)行過程中,MDC設(shè)定了停留點,構(gòu)造了停留點集合,然后基于深度優(yōu)先策略設(shè)計了MDC遍歷停留點的移動路徑;在進行定位過程中,MDC從初始位置出發(fā),沿著既定的路徑移動,當(dāng)?shù)竭_
7、停留點時,MDC與通信范圍內(nèi)的節(jié)點進行RSSI測距,直到所有駐留點遍歷完成為止。MDC得到這些數(shù)據(jù)之后,再根據(jù)三邊測量法和停留點的位置計算節(jié)點的位置坐標。通過模擬實驗,驗證了該算法具有較為理想的定位效果,適用于溫室無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實際需求。
4.基于第二章提出的網(wǎng)絡(luò)模型(DBWSN-MDC),提出了一種雙層的移動數(shù)據(jù)收集策略DLDC。首先,MDC根據(jù)該網(wǎng)絡(luò)模型的節(jié)點規(guī)模和網(wǎng)格布局,基于最大覆蓋優(yōu)先策略設(shè)定了停留點,在此基礎(chǔ)上設(shè)
8、計了MDC收集路徑;然后,在每個網(wǎng)格內(nèi)部,根據(jù)停留點的位置選出了每個網(wǎng)格內(nèi)部的臨時匯聚點(Rendezvous Point,RP),設(shè)計了多目標優(yōu)化路由算法,均衡了節(jié)點的剩余能量、與 RP的歐式距離、鏈路質(zhì)量等因素,設(shè)計了多目標優(yōu)化函數(shù),并以此作為節(jié)點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的衡量標準;最后,MDC通過沿著預(yù)先設(shè)計的路徑對每個RP完成數(shù)據(jù)的收集工作。該策略在時延和能耗之間實現(xiàn)了二者兼顧,可為實時性要求相對較低的應(yīng)用(例如溫室無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用)提供理論
9、指導(dǎo)。
本文在設(shè)計了帶有移動數(shù)據(jù)收集器的雙頻段網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上,重點從節(jié)點定位、數(shù)據(jù)收集以及路由優(yōu)化方面研究了三種算法,這三種算法都有一個共同的目標就是降低網(wǎng)絡(luò)能耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。第一種節(jié)點定位算法是一種非測距的定位算法,具有較強的普適性,并且通過對原有算法的改進,提高了節(jié)點的定位精度;第二種定位算法是依托本文提出的帶有移動數(shù)據(jù)收集器的雙頻段網(wǎng)絡(luò)模型(DBWSN-MDC),基于RSSI測距工具實現(xiàn),其輸入是未被激活節(jié)點,輸出
10、是被激活并且知道通信范圍內(nèi)的節(jié)點坐標的集合;第三種算法是在第二種定位算法基礎(chǔ)上實現(xiàn)的,輸入是已知網(wǎng)格內(nèi)節(jié)點坐標并被激活的節(jié)點,輸出是最終收集到MDC的信息集合。
綜上所述,本文針對WSN-MDC網(wǎng)絡(luò),設(shè)計了特定的網(wǎng)絡(luò)模型,對數(shù)據(jù)傳輸?shù)母鱾€階段進行了深入的分析,從布網(wǎng)、定位、路由到收集數(shù)據(jù),針對不同階段的特點,分別深入分析了降低能耗、延長網(wǎng)絡(luò)生命周期所面臨的困難,設(shè)計了不同的高效的算法,并能夠有機結(jié)合到整體,全面提升了WSN-M
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