无线传感网络定位与汇聚节点选址的研究

发布时间：2017-05-22 17:01

  本文关键词：无线传感网络定位与汇聚节点选址的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：物联网连同云计算、大数据的齐头并进成为当前最热门的三大IT发展技术。其能够预见在短暂的时间内将实现对传统行业和互联网行业颠覆性的改造和提升。并带来无穷的经济效益。而WSN是物联网最接近物理世界的一端,作为新起之秀对物联网技术的迅速崛起起到了关键性的作用。2009年温总理在无锡新区的物联网产业研究院进行实地考察并设立“感知中国”的科研园区。将物联网技术提升到了国家的发展战略上来。物联网概念的一提出,在全国涌现出了大批的物联网技术创新型科技企业,如智能家居、车联网、无锡智能交通和智慧城市等新兴的产业。在未来,其在国民经济生产上作用越来越明显。加强WSN技术研究这也是提升我国计算机核心技术水平的切入点。本文主要研究mWSN中汇聚节点的定位与选址等问题,主要的工作是建立了一套比较完备的mWSN的汇聚节点动态选址模型。用来解决目前绝大多数汇聚节点动态选址策略都是基于静态网络或缺乏自适应能力等问题。系统模型结合了优越的Steiner几何中心,并研究了Steiner的几何性质,给出了Steiner中心的离散和连续的两种定义,同时还给出了与本文相关的Steiner移动应用的速度和加速度的数学定义。此外,Durocher理论证明了Steiner中心的稳定性为1.2071,偏心性为0.7854,表明使用Steiner中心还可使得汇聚节点拥有高稳定和低偏心的特征。通过实验数据说明了Steiner比最小包围圆心、质心、欧几里得中心在移动网络中稳定性和偏心性的二者综合表现要优越得多。同时使用Steiner作为几何中心能够使得网络减少最大跳数、减小网络平局跳数和节省能量消耗方面有非常明显的作用。表明该模型采用Steiner的先进性和科学性。在系统模型设计方面,该系统提出了一种基于边结构设计的模型。该系统模型分为集中式和分布式两种,能动态保持Sink在mWSN的Steiner最佳位置,该模型基于边结构设计,只需要网络凸壳上少量边节点的参与就可实现最佳的汇聚节点位置的获取。并能将计算节点个数的复杂度从O(n)下降到o((?))。分布式模型是由凸壳上的节点的协作构造一个围绕凸壳的最短链路,协同方式完成凸壳的维护。集中式模型采用单Sink的主从模式维护凸壳。模型还结合了Kalman滤波算法对Sink的轨迹进行滤波,并根据滤波后的轨迹进行下一时刻Sink的位置预测,缩小了周期更新所带来的汇聚节点两间隔时间点的滞后距离。从而确保汇聚节点真正的实时Steiner中心。本论文主要设计了一个动态保持Sink在最佳位置的系统模型,解决了各类群体特征网络的汇聚节点的动态选址的问题。对WSN的学习,还设计了一个瓦斯无线监测系统。希望本文提出的汇聚节点选址模型能为以后研究汇聚节点选址方面的科研工作者提供一种参考。
【关键词】：汇聚节点选址 移动传感器网络 Steiner中心 结构意识自适应
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP212.9;TN929.5;TP391.44
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 节点定位与选址研究现状9-11
• 1.2.1 常见的无线传感定位技术9-10
• 1.2.2 常见汇聚节点的选址技术10-11
• 1.3 研究内容与贡献11-12
• 1.4 论文组织结构12-14
• 第二章 节点定位与选址介绍14-26
• 2.1 传感器网络定位方法14-18
• 2.1.1 三边测量法14
• 2.1.2 双曲线定位法14-15
• 2.1.3 抵达角度定位方法15-16
• 2.1.4 极大似然估计法16
• 2.1.5 最小二乘法16-17
• 2.1.6 DV-Hop算法17-18
• 2.1.7 Wifi指纹数据库18
• 2.2 常见汇聚节点的选址策略18-20
• 2.2.1 部署NP-难问题18-19
• 2.2.2 单汇聚节点选址19
• 2.2.3 多汇聚节点选址19-20
• 2.3 静态汇聚节点选址策略20-23
• 2.3.1 汇聚节点部署原则20-21
• 2.3.2 关键参考度量21-23
• 2.4 移动汇聚节点选址策略23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 Steiner及其移动应用性质的研究26-34
• 3.1 物体的特征表示26-27
• 3.1.1 全局信息法26
• 3.1.2 局部信息法26-27
• 3.2 Steiner局部凸壳支撑函数27-28
• 3.2.1 凸壳的支撑函数27-28
• 3.3 Steiner中心28-30
• 3.3.1 Steiner中心的定义28-29
• 3.3.2 Steiner的性质29
• 3.3.3 移动Steiner点的速度和方向29-30
• 3.4 Steiner中心高稳定低偏心性质30-31
• 3.4.1 Steiner点的k-稳定30
• 3.4.2 Steiner点是π/4稳定30
• 3.4.3 移动应用的高稳定与低偏心性30-31
• 3.5 实验及其结果分析31-33
• 3.6 本章小结33-34
• 第四章 基于Steiner中心的汇聚节点定位与选址的研究34-54
• 4.1 移动传感器网络与汇聚节点34-35
• 4.2 SCSN系统模型35-36
• 4.2.1 SCSN网络节点分类35
• 4.2.2 SCSN模型原理35-36
• 4.3 集中式和分布式SCSN模型设计36-39
• 4.3.1 绝对位置转换成相对位置36-37
• 4.3.2 集中式SCSN模型37-38
• 4.3.3 分布式SCSN模型38-39
• 4.4 结构意识自适应算法39-43
• 4.4.1 SASA算法设计思想39-40
• 4.4.2 集中式模型SASA算法实现40-41
• 4.4.3 分布式模型SASA算法实现41
• 4.4.4 分布式和集中式性能对比41-43
• 4.5 Kalman轨迹预测43-46
• 4.5.1 kalman原理43-44
• 4.5.2 Kalman轨迹滤波与预测44-46
• 4.6 Steiner移动应用高稳定低偏心性46-48
• 4.7 性能分析与评价48-52
• 4.7.1 低复杂度49-50
• 4.7.2 动态自适应50
• 4.7.3 低时延50-51
• 4.7.4 强鲁棒性51-52
• 4.8 本章小结52-54
• 第五章 一种无线传感网络的设计与应用54-62
• 5.1 传感器网络的特征54
• 5.2 智能瓦斯传感网络安全监控系统设计54-55
• 5.3 智能瓦斯传感器设计55-58
• 5.3.1 运放电路原理及设计55-56
• 5.3.2 传感器智能设计56-57
• 5.3.3 低功耗冷启动采样设计57-58
• 5.4 实验及其结果58-60
• 5.5 本章小结60-62
• 第六章 总结与展望62-63
• 6.1 本文总结62
• 6.2 展望62-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-67
• 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文67

【参考文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 王德江;支撑函数及其在图像特征表示中的应用[D];江南大学;2014年

  本文关键词：无线传感网络定位与汇聚节点选址的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：386294