单收发器多信道无线传感器网络MAC协议的研究

发布时间：2017-10-15 10:32

  本文关键词：单收发器多信道无线传感器网络MAC协议的研究

  更多相关文章： MAC协议 信道预测与分配 BP神经网络 蚁群算法 NS2仿真

【摘要】：随着无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)技术的迅速发展,人们对无线传感器网络数据传输性能的要求越来越高。当前应用最为广泛的单信道无线传感器网络MAC协议由于自身信道资源利用率不高的特点而造成网络吞吐量性能受到严重影响的现象而逐渐被淘汰。多信道无线传感器网络MAC协议能够在很大程度上提高网络传输时延、网络吞吐量以及丢包率等网络性能,并且可以解决因网络节点间相互干扰严重而造成的网络瘫痪等问题。对于多信道无线传感器网络MAC协议能否协调传感器节点公平的使用无线信道资源,能否保障通信信道的服务质量(QOS),能否提高网络吞吐量、网络传输时延等网络性能,能否最大限度的利用有限的网络带宽资源已经成为当前研究的热点。通过对现有无线传感器网络的分析可知,现有协议的网络性能在很多情况下无法满足人们对于无线传感器网络数据传输的需求,加上对硬件成本的考虑,因此提出一种高效的单收发器多信道无线传感器网络MAC协议具有重要的意义。在对无线传感器网络多信道MAC协议需要解决的问题进行分析研究的基础上,本文提出了一种基于IEEE802.15.4协议的单收发器多信道MAC协议。本课题的主要研究工作包括:针对无线传感器网络多信道MAC协议中普遍存在的因信道负载分布不均而导致数据传输过程中发生碰撞,从而造成丢包率严重以及数据吞吐量较小的问题,本文提出了一种基于蚁群算法的负载均衡信道分配策略,利用蚁群算法启发式搜索的优势,通过调整挥发因子、残留因子以及启发因子等参数,不断向信道负载分布最均衡的情况逼近。针对无线传感器网络由于信道间干扰严重而造成的网络时延较高的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的信道质量预测机制,采用经过多次BP神经网络自我学习的措施,将预测干扰严重的信道过滤掉,不参与信道分配的过程。针对无线传感器网络普遍存在的因广播包在网络中过度积累造成广播效率低下的问题,本文采用了基于网络时延最小生成树的广播机制,按照行成最小生成树的算法,形成基于最小网络时延的广播树,从而在保证广播覆盖率的前提下,达到降低广播时延的目的,进而提升广播效率。针对部分协议因时间同步机制精确度不够造成的信道协商效率较低的问题,为实现更精确的时间同步机制本文采用了双向报文交互和参数拟合相结合方法,通过最小二乘法线性拟合的方式得到参数更加精确的时间同步方程,从而可以提升时间同步机制的精确度。针对信道接入时延较长的问题,本文设计了自适应的CSMA/CA信道接入机制,通过自适应的调整退避指数以及竞争窗口长度的大小能够有效的降低信道的接入时延。并结合本文提出的MAC协议的特点对帧结构进行了相应的设计。通过NS2实验表明:本文设计的MAC协议在网络吞吐量、网络传输时延、丢包率等网络性能方面与典型的多信道MMAC协议及应用最为广泛的单信道IEEE802.15.4协议相比,都有了很大程度的提升。通过相关硬件实验证明本文设计的单收发器多信道无线传感器网络协议与传统的IEEE802.15.4协议相比可以有效减小网络传输时延,提高网络吞吐量和抗干扰能力。从而证明本文设计的单收发器多信道MAC协议能够满足实际应用的要求。
【关键词】：MAC协议 信道预测与分配 BP神经网络 蚁群算法 NS2仿真
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN915.04
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 选题背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 国内研究现状12-13
• 1.2.2 国外研究现状13-14
• 1.3 本文主要研究内容14-15
• 1.4 论文的组织结构15-17
• 第2章 无线传感器网络MAC协议17-25
• 2.1 无线传感器网络MAC协议17-19
• 2.1.1 典型的单信道MAC协议分析对比17-19
• 2.1.2 典型的多信道MAC协议分类总结19
• 2.2 多信道MAC协议面临的问题19-22
• 2.3 IEEE802.15.4 协议22-24
• 2.3.1 ISO-OSI参考模型和ZigBee的关系22
• 2.3.2 物理层规范22-23
• 2.3.3 MAC层协议规范23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 信道质量预测机制及信道分配策略的研究25-37
• 3.1 信道质量预测机制研究25-31
• 3.1.1 信道质量状态25-27
• 3.1.2 BP神经网络27
• 3.1.3 基于BP神经网络的信道预测算法27-31
• 3.2 基于蚁群算法的负载均衡信道分配算法31-36
• 3.2.1 信道分配技术概述31-32
• 3.2.2 负载均衡对无线传感网络性能的影响32
• 3.2.3 基于蚁群算法的负载均衡算法32-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第4章 单收发器多信道MAC协议的设计37-46
• 4.1 单收发器多信道MAC协议的总体设计思路37-40
• 4.1.1 网络模型假设37
• 4.1.2 单收发器多信道MAC协议信道流程设计37-38
• 4.1.3 协议帧格式设计38-40
• 4.2 多信道广播机制40-41
• 4.2.1 多信道广播的关键问题40
• 4.2.2 多信道广播模型40-41
• 4.3 时间同步机制41-44
• 4.3.1 时间同步机制的基本思想42
• 4.3.2 时间同步机制执行过程42-44
• 4.4 基于ZigBee的自适应C SMA/C A接入机制设计44-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 单收发器多信道MAC协议实验与分析46-59
• 5.1 NS2无线网络模拟器46-48
• 5.2 NS2仿真参数设置及性能评价参数48-50
• 5.3 性能分析50-54
• 5.3.1 静态网络中的协议性能比较与分析50-53
• 5.3.2 动态网络中的协议性能比较与分析53-54
• 5.4 硬件实验性能测试54-58
• 5.4.1 硬件实验平台54-56
• 5.4.2 多信道MAC协议的验证测试56-58
• 5.5 本章小结58-59
• 第6章 总结与展望59-61
• 6.1 本文总结59-60
• 6.2 未来展望60-61
• 参考文献61-64
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果64-65
• 致谢65

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本文编号：1036628