基于韧性度的无线传感器网络可生存性研究

发布时间：2020-11-17 21:11

　　 无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中每个节点都是一个小型的嵌入式系统。然而,由于传感器节点硬件成本与体积限制,导致传感器自身能量较小,硬件性能较低,在实际使用时由于环境的影响和蓄意的攻击网络中的节点很容易出现故障或死亡。Venkatesan L研究发现当无线传感器网络中某个节点出现故障会对网络的拓扑结构产生不同程度的影响,严重时会造成网络通信任务的失败[1]。因此,网络在故障状态或在遭受打击时,仍然能够提供服务的能力—无线传感器网络的可生存性成为近些年来的研究热点。由于无线传感器网络是一种复杂网络系统,对其进行可生存性量化分析需要将网络进行抽象化描述,以便于对网络进行分析建模。现阶段通过研究无线传感器网络的拓扑结构,使用图论中的相关理论对网络进行分析是研究其可生存性的一个重要方面。本文在前人的基础上,探讨了无线传感器网络的可生存性问题,具体内容如下:首先,本文以无线传感器网络为研究对象,在深入理解国内外研究现状和相关理论知识的基础上,通过分析其拓扑结构,以韧性度作为测度,研究了无线传感器网络的可生存性。传统无线传感器网络以可靠性研究为主,主要手段是增强网络中节点的物理硬件性能,以及增加网络中的冗余节点。但网络中节点众多,盲目的增加冗余节点,不仅会造成数据传输延时造成更大的功耗更可能产生资源浪费。本文通过研究无线传感器网络的拓扑结构,引用图论相关知识,可找出对网络生存能力影响最大的节点,然后提出针对性的优化建议,有效地提升网络可生存性以及数据传输能力。其次,本文在可生存性分析模型中运用韧性度中相关参数作为可生存性的量化指标,描述图连通性的指标有很多如连通度、核度、整度等,但是这些指标只能反映网络的抗毁性。无法对出现故障的网络进行可生存性分析。为了进一步研究网络遭受故障和打击后的连通能力,本文采用了韧性度作为刻画网络可生存性的指标。相比于其他参数,通过韧性度描述网络可生存性更加符合系统可生存性的概念。根据韧性度的概念以及相关定理建立了无线传感器网络的可生存性模型。本文中为了验证WSN可生存性模型以及韧性度作为无线传感器网络拓扑结构可生存性评价指标的有效性,使用基于CC2430的无线传感器网络模块搭建实验平台,通过将实验结果与计算结论进行对比,验证軔性度作为网络可生存性指标的有效性。最后本文介绍了无线传感器网络点的韧性度求解算法,并在粒子群算法的基础上进行算法的融合,通过使用无线传感器网络的生存模型计算网络的可生存性;通过对简单网络的仿真与计算结果对比证明了算法的有效性;通过与遗传算法和传统粒子群算法的比较验证了本文中模拟退火粒子群优化算法的优越性。最后为了进一步说明本文中算法对于无线传感器网络可生存性的重要意义,通过模拟无线传感器网络,并对模拟网络进行优化,提高了网络生存时间,以及数据传输能力,证明使用韧性度评价无线传感器网络可生存性的可行性。
【学位单位】：哈尔滨商业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP212.9;TN929.5
【部分图文】：

Ｗａｔｔｓ和Ｓｔｒｏｇａｔｚ等学者研宄发现通过修改规则网络的连接关系既可以将其改变为小??世界网络。假设规则网络中有Ｎ各节点，并且网络中每个节点与ｋ?（偶数）个相邻节点相??连，通过改变节点之间的连接关系就可以很容易的得到小世界网络。如图２－１所示。图??中规则网络含有２０个节点，使网络中每个节点与相邻的４个节点互相连接。??规则网络?小世界网络?随机网络??ｗＰ??图２－１小世界网络模型??通过将网络以概率Ｐ断开并进行重连，重新连接时连接点随机选择但不可重复连??－１３－??

点集中割点的个数向越大，则网络出现故障的可能性越高，并且在剩余网络中??⑴（Ｗ－Ｓ）越大，ｒＷ－Ｓ１）三越小。当网络中割点数相同时，即叫不变，剩余网络连通分??支数越大，则连通分数ｒ（ｙＶ－Ｓ）越小。三者制约关系如图３－１所示。??ｔ（ｎ＿ｓ）?．?ｔ｛Ｎ－Ｓ）＇－??／?＼?＼?????／＿?－?ｓ）?／ｓ／?＼?／“》（Ａ／－５Ｖ?／Ｓｊ??Ｉｎｉｔｉａｌ?ｖａｌｕｅ?／ｓ／?Ｔ?ｏ＞（／Ｖ?－?Ｓ）个?ｔ（Ｗ?－?Ｓ）?ｉ??ｒ（Ｎ＿Ｓ）??，??ｒ（Ｎ－Ｓ）??—?－ｓｉ?ｈ＼?＼?＾－ｊ?／ｓ／??ｚｌ—Ｊ——？—Ａ?Ｌ—Ｌ?，＿Ａ??Ａ＂?／?ｉ．ｓ?ｉｎｖａｒｉａｎｔ?ｗ（Ａ／?—?５＊）丄?ｒ（ｉＶ?—?５＂）个?／ｓ＊?／?ｉｓ?ｉｎｖａｒｉａｎｔ?ｗ（ｉＶ?－?５）个?ｔ（Ｎ?—?Ｓ）｜?Ｉ??图３－１?５１，似丨＃－＊？），ｒ（７Ｖ－５＊）二者之间关系??３．５实验及结果分析??为验证本文中初性度作为无线传感器网络可生存性测度的有效性，本文采用基于??ＣＣ２４３０芯片的无线传感器网络模块搭建基本网络

＠?＠??图３－２基本网络连拓扑结构??本实验硬件平台如图３－３所示。硬件实验平台主要基于ＣＣ２４３０芯片，该芯片的高??集成度很适合本文实验平台的搭建。它结合一个高性能２．４ＧＨｚ?ＤＳＳＳ射频收发器核心??和一颗工业级８０５１控制器。在单个芯片上整合了?ＺｉｇＢｅｅ射频（ＲＦ）前端、内存和微控制??器。??图３－３实验测试平台??软件开发环境根据硬件系统的选择，使用ＩＡＲ７．３０Ｂ，开发环境界面如图３－４所示。??－２２?－??
【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 李俊;杜萍;;基于小世界理论的无线传感器网络建模[J];科技广场;2015年12期

2 朱林;张海;;数据集成技术在树型WSN中的应用[J];数据采集与处理;2013年06期

3 朱世才;王海涛;;无线传感网络可生存性问题初探[J];保密科学技术;2013年08期

4 谭跃进;赵娟;吴俊;邓宏钟;段东立;;基于路径的网络可靠性研究综述[J];系统工程理论与实践;2012年12期

5 包学才;戴伏生;韩卫占;;基于拓扑的不相交路径抗毁性评估方法[J];系统工程与电子技术;2012年01期

6 蔡海滨;琚小明;曹奇英;;多级能量异构无线传感器网络的能量预测和可靠聚簇路由协议[J];计算机学报;2009年12期

7 王良民;马建峰;;基于再生技术的无线传感器网络容侵拓扑控制方法[J];计算机研究与发展;2009年10期

8 冯冬芹;李光辉;全剑敏;金建祥;;基于簇头冗余的无线传感器网络可靠性研究[J];浙江大学学报(工学版);2009年05期

9 赵志宏;肖俊岭;张森;;基于网状拓扑的WSN研究与设计[J];电子测量技术;2008年02期

10 张学;陆桑璐;陈贵海;陈道蓄;谢立;;无线传感器网络的拓扑控制[J];软件学报;2007年04期

相关博士学位论文 前3条

1 赵勃;无线传感器网络的可靠性分析方法研究[D];北京邮电大学;2015年

2 周坤晓;无线Mesh网络中访问点部署与拓扑控制的研究[D];武汉大学;2012年

3 林雪纲;网络信息系统生存性分析研究[D];浙江大学;2006年

相关硕士学位论文 前5条

1 王慧;基于复杂网络理论的无线传感器网络拓扑结构研究[D];重庆大学;2015年

2 肖志东;无线传感器网络基于可靠性的最大化网络寿命的节点部署研究[D];中南大学;2012年

3 张成才;基于复杂网络理论的无线传感器网络性质研究[D];西安电子科技大学;2011年

4 吴春婧;传感器网络中节能路由算法研究[D];山东师范大学;2007年

5 王亮;无线传感器网络树状拓扑能量算法及实现[D];重庆大学;2007年

本文编号：2887921