灾难场景下基于数据持久性的无线传感器网络数据收集协议研究

发布时间：2017-04-25 12:00

  本文关键词：灾难场景下基于数据持久性的无线传感器网络数据收集协议研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无线传感器网络因其快速部署、无需人值守、不受有限网约束、成本低等优势,在火灾、泥石流和洪水等的灾难预警方面扮演着越来越重要的角色。在这类灾难环境中,传感器节点面临无规则的区域性的毁坏,这很大的增加了数据丢失的风险。数据持久性是检验数据有效性的重要指标。在灾难环境中,网络节点的毁坏直接导致了数据的丢失。同时,无线传感器网络的传输时延大大增加了数据丢失的风险。因此,如何提高灾难场景下无线传感器网络的数据持久性是一项非常有意义和挑战性的研究。许多不同特性的网络编码技术被许多学者运用于无线传感器网络中,用以提高网络的数据持久性,其中以GC(Growth Codes)编码技术及相关的后续研究最具有代表性。GC数据收集协议(GCP)通过增量编码较好的提高了网络的持久性,然而因其在零配置网络下完全随机的数据交换方式使得汇聚节点频繁的收集到离该节点距离近的数据的冗余副本,导致数据收集的效率并不理想,严重影响到了网络中数据的持久性,尤其在数据收集的后期和稀疏的网络中。针对灾难场景下无线传感器网络如何提高数据持久性的问题,本文在GC编码技术及其相关的理论成果的基础上提出了数据包分级策略、新的数据传输概率函数、分级数据包的快速融合策略、通信节点动态选择机制等方法,在各种网络各种类性的灾难环境下很大程度的提高了协议的数据收集效率,同时网络的鲁棒性并不会降低。本文的研究内容如下:(1)针对GC数据收集协议由于节点通信路由的随机选择方式而导致的数据收集效率低的问题,本文提出了基于通信节点动态选择机制的数据收集协议NGCP。NGCP控制节点通信呈现以下的趋势,前期近似随机的选择通信来保证网络的鲁棒性,接着动态的增加不同级数的节点的通信概率来提高边缘数据的收集效率。为了最优化的实现上述的趋势,NGCP设计了感知级数表、新的通信节点概率函数模型并对该模型引入遗传算法来进行优化。遗传算法的大量计算由计算机在数据收集前期完成而不是传感器节点,有利于延长传感器网络生命周期。同时,遗传算法的强大空间搜索能力为概率函数最优参数的确定提供了有效的方法。通过实验的性能评估,NGCP在保证数据鲁棒性的基础上极大的提高了数据的收集效率。(2)针对数据包随机流动而减低GCP性能的问题,我们提出了本文基于分级数据包快速融合策略的数据收集协议DGCP。DGCP通过设计数据包分级策略赋予网络中所有数据包轻量的路由信息,通过控制数据包交换的动态概率函数来控制不同级数的数据包流向,以此来提高边缘数据的收集效率。实验结果表明,在不同的环境下DGCP均拥有比GCP更好的性能。(3)通过对不同环境下NGCP与DGCP的性能进行对比分析,发现就对GCP性能提升的程度而言,NGCP更适合用于灾难环境下稀疏网络的数据收集,而DGCP更适合用于灾难环境下密集网络的数据收集。结合这两种数据收集协议的优势,通过对通信节点的动态选择机制和分级数据包快速融合策略进行一定的融合改进,提出了基于通信节点的动态选择机制和分级数据包快速融合策略的数据收集协议MGCP。通过性能实验评估,MGCP在不同类型的灾难环境下的性能均优于NGCP和DGCP,对不同灾难环境拥有更好的适应性。在灾难场景下的无线传感器网络中,研究其网络的传输特性,提高在保证数据鲁棒性的基础上提高数据收集的效率,对促进无线传感器对相关技术的发展有着一定的促进作用。
【关键词】：无线传感器网络 通信节点动态选择机制 分级数据包快速融合策略 遗传算法
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【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 引言11-12
• 1.2 研究背景和意义12-14
• 1.3 研究内容及组织结构14-17
• 第2章 相关研究工作17-21
• 2.1 性能的评价指标17-18
• 2.2 基于路由的数据收集协议研究18-19
• 2.3 基于网络编码的数据收集协议研究19-20
• 2.4 基于智能算法的数据收集协议的研究20-21
• 第3章 Growth Codes数据收集协议概述及其分析21-26
• 3.1 网络模型21-22
• 3.2 Growth Codes22-23
• 3.2.1 相关术语22
• 3.2.2 基本思想22-23
• 3.3 局限性分析23-25
• 3.4 本章小结25-26
• 第4章 基于通信节点动态选择机制的数据收集协议NGCP26-46
• 4.1 问题描述和网络模型26-27
• 4.2 节点分级和感知级数表的设计27-29
• 4.2.1 节点分级策略27-28
• 4.2.2 感知级数表设计28-29
• 4.3 通信节点动态选择机制29-32
• 4.3.1 概率函数的设计30-31
• 4.3.2 级数因子的设计31-32
• 4.4 遗传算法的设计32-36
• 4.4.1 遗传算法涉及的概念及其基本思想32-34
• 4.4.2 遗传算法的设计34-36
• 4.5 基于通信节点动态选择机制的数据收集协议36-37
• 4.6 实验结果与性能比较分析37-45
• 4.6.1 仿真模拟工具及默认参数37-38
• 4.6.2 稳定场景下协议的性能比较38-40
• 4.6.3 灾难环境下协议的性能比较40-45
• 4.7 本章小结45-46
• 第5章 基于分级数据包快速融合策略的数据收集协议DGCP46-61
• 5.1 网络模型46-47
• 5.2 数据包分级策略47-48
• 5.3 分级数据包快速融合策略48-50
• 5.3.1 概率函数设计48-50
• 5.3.2 遗传算法设计50
• 5.4 基于分级数据包快速融合策略的数据收集协议50-52
• 5.5 实验结果与性能比较分析52-59
• 5.5.1 稳定场景下协议的性能分析52-53
• 5.5.2 灾难环境下性能比较53-56
• 5.5.3 DGCP与NGCP的性能比较56-59
• 5.6 本章小结59-61
• 第6章 灾难场景下基于通信节点动态选择机制与分级数据包快速融合策略的数据收集协议MGCP61-67
• 6.1 网络模型61-62
• 6.2 MGCP62-63
• 6.3 实验结果与性能比较分析63-66
• 6.4 本章小结66-67
• 第7章 总结67-69
• 7.1 论文总结67-68
• 7.2 论文展望68-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-75
• 附录75-76
• 详细摘要76-77

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本文编号：326249