【摘要】:覆盖率是无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)获取信息完整性和有效性的重要技术指标,常用来描述网络的服务质量(Quality of Sevice,QoS)。由于传感器节点能量受限且不易维护,往往通过密集部署来获得较高的网络覆盖率和较长的网络寿命。然而密集部署带来的覆盖冗余、信道冲突、网络拥塞等问题反而会浪费大量不必要的能量,缩短网络生存时间。在保证网络覆盖率的前提下,使网络中的冗余节点轮流进入低功耗的睡眠状态的节点调度算法被认为是一种行之有效的节能措施。 现有的调度算法大都依赖于节点精确位置信息,而实际上由于传感器网络节点众多且通常被部署在复杂的环境中,为每个节点提供精确的位置信息并不经济可行。因此本文重点研究无需位置信息的无线传感器网络节点调度算法,主要从无位置信息的节点冗余判断问题、调度过程中能量消耗的均衡性问题、面向事件监测时节点的调度问题和容错问题、以及无需精确位置信息的事件区域识别问题等几个方面展开研究。论文的主要工作和贡献总结如下: (1)提出一种无需位置信息的边界节点识别算法和边界节点的冗余判断算法。针对边界节点“不均等休眠”问题而引起的监测区域由边界向中心收缩的现象,提出根据节点的邻居节点数目是否小于边界节点的邻居节点的数学期望值,在无位置信息的条件下判断节点是否为边界节点。并利用边界节点的有效冗余覆盖面积与有效感知面积之比来判断节点是否冗余,该判断方法可与多种调度算法相结合,具有良好的通用性。仿真结果表明本算法可有效缓解监测区域由边界向中心收缩的现象,在提高网络覆盖率的前提下延长网络寿命11%,节约网络能量7%以上。 (2)提出一种无需位置信息的能量均衡消耗的节点调度算法(EnergyConsumption Balanced Node-Scheduling Scheme, ECBS)。节点调度过程中存在的能量不均衡消耗,会造成网络中部分节点过早耗尽能量从而形成“覆盖洞”,影响网络的覆盖质量和数据通信,导致网络过早死亡。ECBS算法无需节点的位置信息,仅根据节点间的距离信息和邻居节点的数目来判断节点是否需要休眠,在调度过程中尽量选择剩余能量少的半跳邻居节点休眠以均衡能量消耗,适用于节点随机均匀分布的情况。仿真结果表明,该算法在满足网络覆盖率需求的前提下,工作节点分布较为均匀,冗余覆盖面积较少,整个网络运行过程中能量方差不超过0.0001,网络死亡时网络中的剩余能量约为初始能量的17%,有效的延长了网络寿命。 (3)提出一种基于密度量化的节点非均匀分布策略以及适用于节点非均匀分布且能量均衡消耗的节点调度算法(Energy Balanced Non-uniform DistributionNode-Scheduling Algorithm,EBNDNS)。针对多跳通信网络中会在Sink附近形成“能量空洞”从而使得网络过早死亡的现象,提出一种简单可行的非均匀分布策略。将监测区域划分为若干子区域,并根据节点在网络通信中的大致能量消耗确定不同子区域的节点密度。仿真结果表明该分布策略能够有效缓解Sink附近的“能量空洞”现象,延长网络寿命1.68倍以上,且能同步提高网络的覆盖质量。由于现有的节点调度算法大都基于节点均匀分布的理想模型,本文提出一种适用于节点非均匀分布的调度算法。EBNDNS算法利用节点间的距离信息,计算多个邻居节点对单个节点产生的冗余覆盖的期望值,来判断节点是否冗余,,并设定预休眠时间与剩余能量相关从而达到能量均衡的效果。仿真结果表明,EBNDNS算法不仅适用于节点非均匀分布,同样适用于节点均匀分布,能量均衡效果和网络寿命均优于ECBS算法。 (4)提出一种基于事件监测的可容错节点调度算法,以及一种无需节点精确位置信息的事件区域识别算法。由于单个传感器节点的感知数据具有较高的不可靠性,本文提出利用事件发生时感知数据的空间相关性,由首先感知异常的节点激活若干邻居节点并收集邻居节点的感知数据,利用贝叶斯算法计算事件发生的联合概率值,并根据计算结果进行不同的调度从而达到容错的目的。本文设计了相应的节点调度算法和分簇路由算法。实验结果表明即使在传感器的错误率高达20%的时候,本算法也具有较高的事件识别率,且本算法可以动态的适应事件区域的扩散和缩小。另外基于上述判断结果的基础上,在事件发生后,每个感知到事件的节点均可收集邻居节点数据计算出自己的联合概率值,并将计算结果和自己锚节点的Id号发送给网络控制中心。网络控制中心结合锚节点的Voronoi图可粗略预估出事件发生的区域。仿真结果表明预估出的多变形区域包含了实际事件发生区域的90%以上的面积。
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【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP212.9;TN929.5
【参考文献】
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本文编号:
2295731
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