无线传感器网络覆盖与资源优化研究

发布时间：2020-09-29 12:26

　　无线传感器网络由大量具有感知、计算、通信功能的传感器节点构成。节点具有微型、廉价、低功耗的嵌入式系统,它们之间相互协调形成多跳自组织的网络。由于无线传感器网络具有分布式和自组织性、动态拓扑性、能源受限、运算存储通讯功能受限、规模大分布广、以数据为中心、多跳路由等特征,这种新兴交叉型信息捕捉技术被普遍地运用于军队防御、健康管理、环境监测、自然抗灾、农业设备、交通治理、智能家居等众多领域。因此,无线传感器网络受到商业界与学术界的密切关注和探索。考虑到无线传感器节点感知半径长度有限以及部署环境复杂,网络在监测过程中存在信息无效捕获与能源耗费较大等情况,所以如何提高无线传感器网络覆盖率与网络寿命成为一项关键的研究论题。本选题根据覆盖与资源这两个关键要点展开对无线传感器网络的优化钻研。本文创新主要包括以下方面:(1)无线传感器网络确定型部署覆盖率优化研究。针对指定区域的无线传感器节点确定型部署,提出一种基于改良粒子群算法的无线传感器网络覆盖率优化。以改动节点的初始部署位置来提升区域覆盖面积为主要思想,结合粒子群优化算法进行优化求解。实验结果显示,在标准粒子群算法下不同感知半径对网络覆盖率优化的效果不同以及给出标准粒子群、混沌粒子群、交叉粒子群这三种算法的优化性能对照图;并证明了后两种算法求解的网络覆盖率比第一种算法较优。(2)无线传感器网络随机型部署周期调度方案。考虑到传感器节点规模很大或部署的区域环境极其复杂时等情况,工作人员很难进入监测区域更换节点的电池、节点位置也很难进行精确的调整,比较实际的措施是把节点随机地洒落在指定监测区域。针对无线传感器节点随机型部署,提出了一种基于多种群遗传算法的无线传感器网络周期调度优化方案。通过分析无线传感器网络随机型部署的能量捕获问题,分别研究了同步和异步网络环境中周期调度优化问题,并选用标准遗传算法、多种群遗传算法得到最优周期调度方案及相应算法迭代过程对照图。仿真实验及分析表明,该方案不仅保证了给定事件捕获率,还较好地实现了能量高效捕获。(3)无线传感器网络寿命与效用的跨层优化。针对无线传感器网络的能源有限问题,提出一种跨介质访问层与流量传输层优化模型。构造基于提升无线传感器网络寿命和效用为目标、满足链路传输容量和保障无线传感器网络寿命为条件的数学优化模型。采用加权法将双目标转化为单目标优化,通过拉格朗日垂直分解法将原问题划分为介质访问控制层和流量传输控制层的两个单一层优化问题,再根据梯度投影法推出链路传输概率、拉格朗日乘子的更新公式,最后得到优化解决方案。实验结果证明,该方案在支持网络目标寿命和链路传输容量的基础上,兼顾优化了无线传感器网络的应用效用及寿命。
【学位单位】：西安邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP212.9;TN929.5
【部分图文】：

无线传感器网络

【参考文献】