一种基于K均值聚类和PSO的无线传感器网络分簇路由协议研究

发布时间：2017-08-01 16:02

  本文关键词：一种基于K均值聚类和PSO的无线传感器网络分簇路由协议研究

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【摘要】：传感器技术、计算机技术和通信技术是现代信息技术的基础,已经应用到信息感知、处理和传输等领域。随着用户需求的不断增长,无线传感器网络成为一种感知物理世界的全新工具,是物联网的“神经末梢”,各个国家和地区对无线传感器网络的研究也给予足够的重视,投入大量资金进行研究。无线传感器网络由许多具有感知能力的传感器节点组成,这些节点部署在监测区域。无线传感器网络规模庞大,节点无论在能量、信息存储还是传输距离等方面能力十分有限,所以如何提高节点能量利用率、延长节点生命时间,从而延长网络的生命周期成为当今世界各国学者研究的一个关键问题。许多研究指出基于分簇的拓扑路由协议可以有效降低节点能耗,可以方便网络管理,网络可扩展性也有所提高,但依然存在问题需要去研究。本文对分簇路由协议进行研究,所做的主要工作有：(1)分析总结无线传感器网络的组成及结构特点,对无线传感器网络路由协议的设计特点和要求进行介绍,并就当前一些典型的路由协议举例说明,分析其优势和不足,指出当前的研究热点和尚待解决的问题。(2)介绍K均值聚类算法和粒子群算法,就两种算法的应用环境和特点进行分析说明,在此基础之上介绍几种比较典型的改进方法,分析改进的目的以及在无线传感器网络研究中的应用。(3)针对无线传感器网络中节点能量有限且补充困难等问题,提出K-DENC路由协议,该协议基于K均值聚类算法进行网络分簇,从而实现网络分簇更加紧凑合理,减小因为距离较远而引起节点能量消耗过大的问题。(4)网络分簇完成之后在进行簇内簇头的选举,引入簇头选举的评价函数,评价函数考虑节点剩余能量以及节点与节点的位置关系,利用改进的粒子群算法进行双簇头—主簇头和副簇头的选举。采用双簇头的模式可以进一步降低簇头能耗,达到网络节点能耗均衡的目的。实验仿真表明,K-DENC协议与经典的LEACH相比,可以使网络节点能耗更加均衡,节点能量利用率更高,可以有效延长整个网络的生命周期。
【关键词】：无线传感器网络 K均值聚类 分簇 粒子群 路由协议
【学位授予单位】：陕西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP212.9;TN915.04
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 引言9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 本文的研究内容和主要工作11-12
• 1.4 本文章节安排12-15
• 第二章 无线传感器网络及其路由协议概述15-35
• 2.1 无线传感器网络15-18
• 2.1.1 无线传感器网络特点16-17
• 2.1.2 无线传感器网络应用17-18
• 2.2 无线传感器网络路由协议说明18-19
• 2.2.1 无线传感器网络路由协议设计目标18-19
• 2.2.2 无线传感器网络路由协议设计难题19
• 2.3 常见的无线传感器网络分类方法19-31
• 2.3.1 分簇路由协议20-24
• 2.3.2 平面路由协议24-29
• 2.3.3 其他的路由协议29-30
• 2.3.4 平面路由协议和分簇路由协议的比较30-31
• 2.4 通信模块减少能耗方法31-32
• 2.4.1 降低数据流量31
• 2.4.2 延长节点睡眠时间31-32
• 2.4.3 采用短距离多跳的方式进行通信32
• 2.5 问题研究方向32
• 2.6 本章小结32-35
• 第三章 K均值聚类算法和粒子群优化算法介绍35-45
• 3.1 聚类算法35-37
• 3.1.1 K均值聚类算法35-37
• 3.2 粒子群算法37-43
• 3.2.1 基本原理37-38
• 3.2.2. 专业术语介绍38-39
• 3.2.3 算法基本流程39-40
• 3.2.4 粒子群算法的构成要素40
• 3.2.5 控制参数选择40
• 3.2.6 粒子群算法群体智能搜索40-41
• 3.2.7 几种改进型粒子群算法41-43
• 3.3 本章小结43-45
• 第四章 基于K均值聚类算法分簇的无线传感器路由协议45-55
• 4.1 研究模型假定46-47
• 4.1.1 无线传输能量模型46-47
• 4.1.2 网络模型47
• 4.2 LEACH协议概述以及改进策略47-49
• 4.2.1 LEACH协议概述47-48
• 4.2.2 LEACH协议的改进策略48-49
• 4.3 K-DENC分簇协议49-54
• 4.3.1 簇的建立49-50
• 4.3.2 簇头节点的选取50
• 4.3.3 主簇头的选举50-51
• 4.3.4 副簇头节点的选举51-52
• 4.3.5 稳态阶段52
• 4.3.6 最佳分簇数52-54
• 4.4 本章小结54-55
• 第五章 模拟与仿真55-61
• 5.1 协议分析及仿真55-60
• 5.1.1 参数设置55
• 5.1.2 仿真与分析55-60
• 5.2 本章小结60-61
• 第六章 总结和展望61-65
• 6.1 本文工作总结61-62
• 6.2 展望62-65
• 参考文献65-69
• 致谢69-71
• 攻读硕士学位期间的研究成果71
• 一、学术论文71
• 二、科研项目71
• 三、所获奖项71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 文成林;多传感器单模型动态系统多尺度数据融合[J];电子学报;2001年03期

2 李建中;高宏;;无线传感器网络的研究进展[J];计算机研究与发展;2008年01期

3 马祖长,孙怡宁,梅涛;无线传感器网络综述[J];通信学报;2004年04期

4 高鹰;姚振坚;谢胜利;;基于种群密度的粒子群优化算法[J];系统工程与电子技术;2006年06期

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本文编号：605020