无线传感器网络中面向可靠传输的资源分配方法

发布时间：2020-06-11 19:30

【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)将传感器节点通过感知、收集、处理的数据信息以自组织和多跳的方式发送给最终的所有者。由于无线传感器网络具有大规模、低成本和自组织的特性,使无线传感器网络在环境监测、灾难救助、军事、工业等领域具有广泛的应用前景。但是,由于无线传感器网络受环境、节点能量和恶意攻击等因素的影响,网络易于产生数据包丢失和中断,因此数据在无线传感器网络传输过程中的可靠性难以保证。为了实现无线传感器网络中可靠传输的目标,本文从任务映射和传输机制两个方面进行规划设计,提出了无线传感器网络中面向可靠传输的资源分配方法。本文的主要工作和创新有:(1)针对无线传感器网络中面向可靠传输的任务映射,本文将无线传感器网络中的任务映射问题转换成可靠性和调度长度等多个约束条件下的任务映射能耗最小问题,利用离散粒子群优化映射算法进行迭代计算,获取每个任务的最优映射节点。对传统的粒子群优化算法的惯性因子进行改进,使其随迭代次数线性递减。当资源需求量大的任务需要映射到多个节点上协作完成时,在离散粒子群优化映射中加入最优节点就近的映射原则,减少了任务之间的通信能耗。最后运用Matlab平台,在能耗方面与基于蚁群的任务映射算法进行对比,结果显示本文的任务映射算法能耗较少,接着分析了不同能耗下任务映射的可靠度,结果表明本文在能耗较小的情况下就可以保证任务映射的可靠度。(2)为了实现可靠性传输,本文采用优化中继的多路径传输方式。根据节点的最小能耗计算出该节点传输数据的优化中继区域,然后在中继区域内选择最优和次优的节点作为中继的下一跳节点,依次进行中继选择获得多条传输路经。其中,中继区域内最优和次优的2个节点是根据区域内节点的能量、距离和中心性选择的。最后用Matlab进行仿真,将任务传输的多条传输路径的网络负载均衡率、丢包率和能耗与Re InForM多路径路由算法进行对比,发现在网络能耗、丢包率和负载均衡率三个方面都有明显的改进。
【图文】：

图 5 无线传感器网络任务图Fig 5 Task graph of wireless sensor network(2) 为提高节点的利用效率，各个节点上的负载应基本均衡。任务映射可以看作任务的资源需求与节点的资源供给的最优匹配如图 6 所示，图 6 构建了 p 个任务与 s 个节点的排列组合，是一个简单的任务映射模型。其中，M 表示需要映射的任务的集合 {,,...,,...,,...,,}121mmmmmmp p ji，p 表示任务的个数，N 表示传感器节点的集合 {,,...,,...,,...,,}121nnnnnns s ji，s 表示节点的个数。图 7 是任务映射的流程图，该流程的过程是：根据任务的最早执行时间(EST)和最迟执行时间(LST)对任务的调度顺序进行排序，根据任务的调度顺序，采用离散粒子群优化算法为任务搜索出满足可靠性、调度长度等多个约束条件下的全局能耗最小的传感器节点，然后将任务映射至传感器节点上。图 8 的数据结构表示任务映射到节点的结果，即每一五维链表元素结构都表示目标函数的一个解，其表示任务im 映射到了节点jn 上。

图 5 无线传感器网络任务图Fig 5 Task graph of wireless sensor network点的利用效率，各个节点上的负载应基本均衡以看作任务的资源需求与节点的资源供给的最 p 个任务与 s 个节点的排列组合，是一个简单的要映射的任务的集合 {,,...,,...,,...,12mmmmmp p ji传感器节点的集合 {,,...,,...,,...,,}121nnnnnns s ji，s映射的流程图，该流程的过程是：根据任务的最(LST)对任务的调度顺序进行排序，根据任务的算法为任务搜索出满足可靠性、调度长度等多个感器节点，然后将任务映射至传感器节点上。图点的结果，，即每一五维链表元素结构都表示目标射到了节点jn 上。
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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本文编号：2708351