基于混沌蚁群的无线传感器网络能量均衡路由算法研究

发布时间：2020-10-26 06:22

　　无线传感器网络作为新兴前沿技术,正在转变着人类信息世界与物理世界的交互方式,在各种领域都得到较广泛的应用。尤其是随着人工智能的发展和普及,进一步推动无线传感器网络应用的规模化和产业化。无线传感器网络同时也存在着能量受限的缺陷,如何设计高效的路由策略以节省网络能耗、均衡网络中各个节点的能耗,以此延长网络生存周期是该领域研究的重点。本文针对路由策略存在的高能耗、算法协议容易陷入局部最优和网络节点能耗不均等问题,展开以下研究工作:1.从兼顾网络能耗效率和网络时延的角度,提出一种基于混沌蚁群的区域能量均衡路由算法,该方法基于节点位置通过对节点传输区域划分结合跳转概率,在划分区域中搜索兼顾能量和时延的潜在节点,在基于混沌蚁群算法基础上,结合无线传感器网络节点剩余能量因素提出邻居选择策略、为了减少劣值的影响及蚂蚁间的通信量提出蚂蚁全局最优解策略、为了增强蚂蚁搜索能力和加快算法收敛分别提出自适应扰动策略和算法结束条件等方法,以此来寻找全局最优解,避免陷入局部最优解。2.针对于传统无线传感网络的C/S(客户端/服务器)模式路由协议的数据传输能耗较高问题,提出基于混沌蚁群的移动代理能量均衡路由算法,根据中间节点和数据源节点在无线传感器网络中能耗和作用的不同,建立差异性能耗模型,考虑数据源节点的信息增益和中间节点的能量状态,结合混沌蚁群算法分别给予不同的影响强度,并将节点区域密度作为节点势的影响因素,在移动代理感知范围和迁移范围内两次混沌搜索,以此增加了移动代理感知环境的能力,加强了移动代理的自主性。为减少计算量,加快算法收敛,选择数据传输方向上的区域划分作为邻域;为了进一步增加系统的自组织能力引入自适应扰动策略。该算法在小规模无线传感器网络环境中,表现出较好的能耗性能。仿真实验表明,两种路由规划方法从网络能耗及网络时延、节点均衡能量分布、网络生存周期等性能方面相比前人提出的相关方法有明显的优势,与同类算法相比平均能耗分别节省6.2%和6.67%。
【学位单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP212.9;TN929.5
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 课题研究现状
    1.3 课题研究意义
    1.4 主要研究内容及章节安排
2 无线传感器网络及其关键技术
    2.1 无线传感器网络概述
        2.1.1 无线传感器网络体系结构
        2.1.2 无线传感器网络能量体系结构
        2.1.3 无线传感器网络协议栈结构
    2.2 无线传感器网络关键技术
        2.2.1 无线传感器网络路由技术
        2.2.2 无线传感器网络定位技术
        2.2.3 无线传感器网络数据融合技术
        2.2.4 无线传感器网络拓扑控制技术
    2.3 无线传感器网络的应用领域
    2.4 本章小结
3 无线传感器网络路由协议
    3.1 无线传感器网路由协议设计要求
    3.2 典型无线传感器网络路由算法
        3.2.1 平面路由协议
        3.2.2 层次路由协议
        3.2.3 仿生智能路由协议
        3.2.4 路由议分析
    3.3 无线传感器网路由协议评价指标
    3.4 本章小结
4 基于混沌蚁群的区域能量均衡路由算法
    4.1 算法的提出
    4.2 相关模型
        4.2.1 网络通信模型
        4.2.2 网络主体能耗模型
    4.3 算法描述
        4.3.1 跳转概论
        4.3.2 传输能量区域划分思想
        4.3.3 邻居选择
        4.3.4 适应值
        4.3.5 蚂蚁全局最优解更新方法
        4.3.6 自适应扰动策略
        4.3.7 算法结束条件
    4.4 算法流程描述
    4.5 算法仿真与分析
    4.6 本章小结
5 基于混沌蚁群的移动代理能量均衡路由算法
    5.1 算法的提出
    5.2 系统模型
        5.2.1 数据融合模型
        5.2.2 差异性能耗模型
        5.2.3 移动代理模型
    5.3 算法描述
        5.3.1 混沌蚁群优化移动代理路由规划算法
        5.3.2 邻居选择
        5.3.3 感知强度
        5.3.4 适应值
        5.3.5 自适应扰动
    5.4 算法流程描述
    5.5 算法仿真与分析
    5.6 本章小结
6 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
作者简介及读研期间主要科研成果

【参考文献】

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