基于无人机的无线传感器网络优化技术研究

发布时间：2020-07-23 03:17

【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是近几年来各国专家学者研究的热点,其最大的特点就是能够在未知的场景对未知环境进行数据采集、分析、处理及存储转发等,应用范围较广。然而随着物联网技术及无线通信技术的发展进步,需要感知的信息在数量和多样性方面都在不断增长,导致了高能效实时收集信息的复杂性。与此同时,作为机动部署的高空作业平台,无人驾驶飞行器能够协助远端传感器采集信息的实时收集和传输。因此研究将无人机技术与传统的WSN进行结合以优化WSN的性能是具有重要意义的。本文的主要工作即是结合无人机技术对传统的WSN中存在的时延及能效问题进行优化。在无人机静止与移动场景下对相应的问题进行研究分析,以达到减少网络传输时延,延长网络生命周期的目的,具体包括以下两个方面:1、在静止无人机场景下,通过无人机将小世界特性引入传统的WSN,以达到减少平均路径长度,降低网络传输时延的目的。首先,结合地面传感器节点的分布、空-地信道模型来研究无人机的三维部署位置,将其解耦到水平、垂直两个维度进行分析,用于后续构造小世界网络;然后基于无人机的部署位置及数据的传输方向性提出了一种小世界网络中的“长连接”添加算法,使传统的WSN具备小世界特性。通过仿真分析,具有小世界特性的WSN相对于传统的WSN不仅降低了整个网络的传输时延,而且增大了网络的吞吐量;2、在移动无人机场景下,设计了一种高能效的信息传输采集方案。首先通过基于最优簇头数目的K-Means++成簇方案与基于LEACH的改进簇头选取方案,对传感器节点进行有效的分簇并合理选取簇头;然后以无人机飞行路径最短为目标,通过蚁群算法对无人机进行路径规划,辅助进行信息收集传输。通过仿真分析,设计的方案和传统的LEACH及LEACH-C算法相比,在一定程度上更加均衡了整个网络的能量消耗、提高了系统的吞吐量、延长了整个网络的生存时间。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V279;TP212.9;TN929.5
【图文】：

基站（Ｂａｓｅ邋Ｓｔａｔｉｏｎ，邋ＢＳ）等以自组织的形式构成，并将收集到的目标区域的相逡逑关数据经无线链路以单跳或者多跳存储转发的方式传输给控制中心［１４］，其典型逡逑的系统结构如图１－１所示。逡逑２逡逑

中没有节点可以通过其自己的连接边连接到自身。在ＷＳ小世界网络模型中，逡逑ｐ邋＝邋ｏ表示规则网络，ｐ邋＝邋ｌ则对应于完全随机的网络，我们可以通过调节Ｐ的值逡逑来模拟从规则网络到随机网络的过渡过程，如图２－１所示，其中横纵坐标的范围逡逑分别为［－１00，１00］，々邋＝邋２，中间子图对应／？邋＝邋０．５。逡逑－邋：：邋＇邋？逡逑：：／＂逦＼邋．逦：邋ｆ＾ｆｒ＾ｈ邋：丨r2健：、二逡逑：Ｖ逦／■逦：逡逑？逦？逦－ｍｉ邋ｍ邋Ｔ＊邋ｗ邋？■＞逦－ｉ＊逦＊邋ｉ邋ｉｉｉｉ逡逑规则网络逦ＷＳ小世界网络逦随机网络逡逑ｐ邋＝邋０逦０＜邋ｐ邋＜１逦ｐ邋＝邋＼逡逑图２－１随机化重连逡逑根据上述介绍及公式，我们对ＷＳ小世界网络模型进行了仿真，首先分析了逡逑聚集系数Ｃ和平均路径长度Ｉ随概率ｐ的变化情况（仿真中取Ｖ邋＝邋１０００）。图２－２逡逑是归一化的聚集系数Ｃ和平均路径长度Ｚ随重连概率；；的变化曲线图，其中逡逑和Ｃ（沟表示对应不同的概率；７得到的经过随机化重连的ＷＳ模型的ＡＰＬ和逡逑ＣＣ，Ｚ⑷和Ｃ⑷表示规则网络的ＡＰＬ和ＣＣ，用以０）和对和进逡逑行归一化处理。从图中可以看出，随着概率的逐渐增大，前期ＷＳ小世界网络逡逑的平均最短路径长度下降较快，而聚集系数则变化较缓慢。逡逑１５逡逑

并且网络中的任何节点都不能通过其自己的连接边缘连接到自身。与ＷＳ模逡逑型类似，在ＮＷ小世界网络模型中，；＞邋＝０时，模型呈现规则网络特性，ｐ邋＝邋ｌ时，逡逑小世界网络则是规则网络和随机网络的叠加，仿真见下图２－３，其中横纵坐标的逡逑范围分别为［－１００，１００］，々邋＝邋２，中间子图对应ｐ邋＝邋０．０５。逡逑１６逡逑

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本文编号：2766775