基于凸优化的无线体域网传感器节点选择问题研究

发布时间：2017-04-12 08:01

  本文关键词：基于凸优化的无线体域网传感器节点选择问题研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着无线通信技术的应用与发展,物联网这一技术已逐渐涉及到各个领域。无线通信也朝着小型化,短距离化,个人化的方向发展。无线体域网作为物联网的重要分支,在传感器网络的研究基础之上,受到越来越多的关注。随着一些慢性疾病的蔓延,人们对于健康情况越来越重视,无线体域网通过分布在人体表面,植入人体内部或分布在人体周围的传感器节点检测人体生理参数,实现对健康状况的预测,因此,体域网具有很大的实际应用价值。无线体域网中的数据因其数据种类的多样和数据量的庞大,同时数据的低延迟,实时性要求等特点,本文提出了体域网大数据一概念。无线体域网通过节点与节点之间,节点与控制节点之间进行数据的传输来实现信息交换。但是,传感器节点在实际中通常是电池供电,能量十分有限,不易随时充电或者更换,而体域网中的能量消耗主要取决于节点间信息传输,所以提高无线体域网中的能量效率是网络中一个亟待解决的问题。传统的无线体域网络中的优化问题通常围绕以下设计参数进行——节点的生命周期、数据传输的可靠性、数据的传输效率等。本文从减少节点能量消耗以达到提高能效的角度,对体域网进行优化,建立了体域网的人体节点阵列模型进行算法处理。本文的主要工作如下:第一,体域网大数据处理框架的提出。本文通过对传统大数据自身特点和处理方法的归纳总结,并结合无线体域网自身特点对其进行改进,提出了体域网大数据的处理框架图。第二,体域网节点阵列模型的提出。根据人体的几何特点,借鉴于线性和平面的天线阵列节点模型和稀疏阵列的构成,建立了模拟头部的圆环节点阵列和模拟于身体四肢的平面矩形节点阵列,并提出了圆环阵列和平面节点阵列的几种不同构成方式,通过下面算法的处理进行仿真结果的性能比较。第三,基于凸优化的节点选择优化算法的提出。首先,对凸优化在优化算法方面的优势作了基本介绍,然后根据问题分析,将非凸问题转化为凸优化问题,为了控制尽可能少的节点个数和更集中的能量传输来提高体域网能效,将目标函数设定为代表权值系数向量和旁瓣值PSL,并对该目标函数和限制函数是否为凸问题给予了证明。针对前文中优化算法的节点个数优化不彻底和主瓣能量集中性弱,旁瓣值仍然很大的缺点,提出了加入权值系数迭代的改进优化算法,通过每一次的权值计算建立在上一次迭代的优化结果之上的改进,通过仿真对圆环阵列和平面阵列的处理,证实了所设计的优化算法的可行性。最后通过对平面阵列模型的仿真可得:当采用合理的节点阵列模型的优化设计,采用本文所提出的方法能够实现无线体域网在有限的节点能量的限制下的主瓣能量更集中,旁瓣值更小,体域网络能量达到最优的目标。
【关键词】：无线体域网 大数据 凸优化 权值系数 PSL
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN92;TP212
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题研究背景及意义11-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 国外研究现状13-16
• 1.2.2 国内研究现状16-17
• 1.3 本文研究内容及结构安排17-19
• 1.3.1 主要研究内容17-18
• 1.3.2 文章结构安排18-19
• 第2章 无线体域网19-25
• 2.1 体域网19-21
• 2.1.1 体域网概念19-21
• 2.1.2 无线体域网特征21
• 2.2 无线体域网与传感器网络区别21-22
• 2.3 无线体域网节点22-23
• 2.4 本章小结23-25
• 第3章 体域网大数据处理框架及存储问题研究25-33
• 3.1 体域网大数据概念25-28
• 3.2 体域网大数据处理框架28-31
• 3.3 体域网大数据的存储31-32
• 3.4 本章小结32-33
• 第4章 稀疏天线阵列原理33-43
• 4.1 阵列天线33-34
• 4.2 阵列天线关键技术34-35
• 4.2.1 方向图低副瓣综合34-35
• 4.2.2 零陷技术35
• 4.3 天线阵列处理方法35-41
• 4.3.1 契比雪夫天线阵方向图综合35-37
• 4.3.2 泰勒天线阵方向图综合37
• 4.3.3 基于遗传算法的天线阵方向图综合37-41
• 4.4 本章小结41-43
• 第5章 基于凸优化的体域网传感器节点选择算法43-61
• 5.1 凸优化43-44
• 5.1.1 凸优化模型43-44
• 5.1.2 凸优化的使用44
• 5.2 体域网节点选择模型44-50
• 5.2.1 线性阵列45
• 5.2.2 矩形阵列45-48
• 5.2.3 圆形节点阵列48-50
• 5.3 基于凸优化的节点选择算法50-53
• 5.4 仿真结果与分析53-59
• 5.4.1 矩形平面阵列53-57
• 5.4.2 圆形平面阵列57-59
• 5.5 本章小结59-61
• 第6章 总结与展望61-63
• 参考文献63-71
• 导师及作者简介71-73
• 后记和致谢73

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本文编号：301030