一种基于LEACH的无线传感器网络路由协议的研究与改进
本文关键词:一种基于LEACH的无线传感器网络路由协议的研究与改进
更多相关文章: WSNs 路由协议 分簇 LEACH 网络仿真
【摘要】:随着微机电系统(MEMS,Micro-Electro-Mechanical System)、片上系统(SoC:System-on-a-chip)、无线通信(Wireless Communication)和低功耗嵌入式技术(Low-power Embedded Technology)的快速进步,催生出了WSNs(Wireless Sensor Network),因其具有低功耗、低成本、分布式和自组织等特点,从而带来了数据感知、信息采集和工业控制的一场全新变革。它是由很多具有监测、计算和通讯能力的微型传感器节点构成,这些节点自组织成网络,共同完成监测。WSNs被大量应用到军事侦查、环境监测、医疗卫生、空间探测等领域,使人们无论何时何地都能获得大量有用的信息。伴随着科学技术的迅速进步,WSNs将会因其巨大的潜力和广泛的应用前景成为21世纪最有影响力的技术之一。本文首先详细介绍WSNs及其体系结构,简述了WSNs的应用及前景,然后介绍了WSNs的关键技术,紧接着接着论述了一些经典的路由策略,并对所提及的算法做了深入的研究以及比较。之后引入LEACH算法及其各种改进算法,在它们的基础上,针对LEACH算法存在的不足之处,本文首先提出多跳改进算法LEACH-App1和簇头选举改进方法LEACH-App2并对其进行了仿真。之后对二者进行取长补短融合出一种能量均衡、非均匀分簇和簇间单跳与多跳相结合的WSNs簇路由协议LEACH-EUMC(energy-balanced unequal multi-hop clustering routing protocol)。在LEACH-EUMC中首先分析了最优簇头数的定义,避开了因区域里簇头数过多或过少引发的能量消耗不均衡问题。其次,竞选簇头时另外添加了节点能量和位置因子,加入到阈计算过程中,使簇头分布更加均匀。最后,本文重新设计了通信方式,簇内采用单跳传输,簇间采用单跳与多跳相结合的通信方式,避免远距离单跳通信。本文采用MATLAB进行仿真,对比LEACH、SEP、LEACH-C、LEACH-App1、LEACH-App2、LEACH-EUMC在节点生存周期、网络消耗和相同能耗下传输到基站的报文数的性能。实验结果表明,本文提出的算法使分簇更加均匀、簇头选择更加公平,推迟了第一个节点和80%节点的死亡时间,延长了网络生命周期并且提升了传输到基站的数据量。
【关键词】:WSNs 路由协议 分簇 LEACH 网络仿真
【学位授予单位】:青岛理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP212.9;TN929.5
【目录】:
- 摘要8-9
- Abstract9-10
- 第一章 绪论10-14
- 1.1 课题背景10
- 1.2 研究目的及意义10-11
- 1.3 国内外研究现状11-13
- 1.3.1 国外WSNs的研究现状11-12
- 1.3.2 国内WSNs研究现状12-13
- 1.4 本文的组织结构13-14
- 第二章 WSNs概述及其路由协议14-29
- 2.1 WSNs概述14-21
- 2.1.1 WSNs的体系结构14-16
- 2.1.2 WSNs特征16-18
- 2.1.3 WSNs的关键技术18-20
- 2.1.4 WSNs的主要应用领域20-21
- 2.2 路由协议21-28
- 2.2.1 平面路由协议22-25
- 2.2.2 层次路由协议25-27
- 2.2.3 协议综合比较27-28
- 2.3 本章小结28-29
- 第三章 LEACH算法的研究与多跳传输策略29-44
- 3.1 LEACH算法29-36
- 3.1.1 网络模型和通信能量模型29-31
- 3.1.2 LEACH协议算法过程31-35
- 3.1.3 LEACH协议算法优缺点35-36
- 3.2 LEACH算法的改进36-38
- 3.2.1 PEGASIS36-37
- 3.2.2 SEP37-38
- 3.2.3 LEACH-C38
- 3.3 多跳传输38-39
- 3.4 算法描述39-41
- 3.5 仿真分析41-43
- 3.5.1 仿真模型41
- 3.5.2 实验结果分析41-43
- 3.6 本章小结43-44
- 第四章 LEACH算法簇头选举策略44-52
- 4.1 最优簇头数44-46
- 4.2 选举簇头节点46-48
- 4.3 算法描述48-49
- 4.4 实验结果分析49-50
- 4.5 本章小结50-52
- 第五章 LEACH-EUMC仿真结果及分析52-56
- 5.1 LEACH-EUMC算法描述52-53
- 5.2 实验结果分析53-55
- 5.3 本章小结55-56
- 第六章 总结与展望56-58
- 6.1 论文总结56-57
- 6.2 研究展望57-58
- 参考文献58-61
- 研究生在读期间的研究成果61-62
- 致谢62
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,本文编号:1019036
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