制造物联网数据汇聚调度策略研究

发布时间：2017-05-15 00:09

  本文关键词：制造物联网数据汇聚调度策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：制造业物联网的网络特性复杂多变,体现在制造业中存在有线、无线网络,各类传感器、驱动器、感知节点以及执行节点并存。其中感知节点随着制造业环境的不同而动态变化、信道可用性动态变化等的特征,使得制造物联网具有大尺度、高度异构和动态拓扑等特点。最终导致端到端延迟难以预测、异构网络难以协同、网络实时状态难以认知等问题。形成了大尺度异构动态网络环境下海量数据的实时可靠汇聚传输问题。具体体现在制造物联网中异构节点负载流量条件下,等长时隙分配会导致节点状态频繁切换,节点能耗和汇聚传输时延加大。在动态网络拓扑环境中,节点的加入、失效等导致网络拓扑结构变化,数据的实时可靠传输难以得到保障。这就需要研究相关数据汇聚调度策略,保障数据实时可靠汇聚传输。针对以上问题,本文的主要研究内容及创新点如下：(1)针对制造物联网中节点异构负载流量产生的数据汇聚问题,本文研究了基于网络冲突图的负载流量感知的中心式汇聚调度策略。提出了一种基于节点负载流量感知的连续时隙指派算法。该算法首先根据节点间冲突图和干扰建立网络冲突图,根据节点负载流量大小,在网络冲突图的基础上进行连续时隙指派。减少了数据汇聚过程中节点的能耗和传输时延。(2)针对制造物联网中数据传输实时性要求高、网络拓扑动态变化而产生的最小时延数据汇聚问题(MDAS)。本文通过研究现有的数据汇聚调度算法,提出了一种针对该问题改进的分布式数据汇聚调度模型和优化算法(MDAS),优化了最小时延上限。同时,针对节点新加入或节点失效引起的网络拓扑变化,提出一种自适应的MDAS调度扩展算法,优化了汇聚过程中的时延和通信开销。最后对上述算法进行了理论仿真和性能评价,结果表明,本文时所提出的算法与现有算法相比,在降低数据汇聚时延和能耗方面具有更好的性能。同时,提出的自适应扩展调度算法,对网络拓扑动态变化的情况具有更低时延和通信开销。
【关键词】：制造物联网 汇聚调度 负载感知 最小时延 动态拓扑
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 绪论13-22
• 1.1 课题的研究背景和意义13-15
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 研究意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-20
• 1.2.1 数据汇聚中链路调度相关研究15-19
• 1.2.2 数据汇聚调度相关研究19-20
• 1.3 课题来源及本文研究内容与创新点20-21
• 1.3.1 课题来源20
• 1.3.2 本文研究内容与创新点20-21
• 1.4 论文组织结构21-22
• 第二章 制造物联网数据汇聚调度相关工作22-32
• 2.1 图论相关理论22-23
• 2.1.1 图的基本术语22-23
• 2.1.2 最大独立集和支配集23
• 2.2 网络干扰模型23-26
• 2.2.1 图干扰模型24-25
• 2.2.2 协议干扰模型25
• 2.2.3 物理干扰模型25-26
• 2.3 TDMA汇聚调度技术26-27
• 2.4 数据汇聚调度相关技术27-31
• 2.4.1 汇聚调度链路通信冲突27-29
• 2.4.2 时隙空间重用29-30
• 2.4.3 数据汇聚中链路调度数学模型30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 基于数据汇聚的中心式链路调度算法32-42
• 3.1 问题的描述32-33
• 3.2 流量感知的链路调度模型的分析33-35
• 3.2.1 网络模型33-34
• 3.2.2 网络数据包接收条件34-35
• 3.2.3 可行的链路调度条件35
• 3.3 WAN-LS算法的相关描述35-41
• 3.3.1 异构流量负载分析36
• 3.3.2 节点状态切换能耗分析36-37
• 3.3.3 WAN-LS算法流程37-41
• 3.4 算法的性能分析与评价指标41
• 3.5 本章小结41-42
• 第四章 制造物联中数据汇聚分布式调度算法42-53
• 4.1 问题描述42-43
• 4.2 网络模型43
• 4.3 MDAS算法流程43-48
• 4.3.1 最大独立集的构造44
• 4.3.2 汇聚树的层次构造44-46
• 4.3.3 分布式节点的时隙分配46-48
• 4.4 MDAS算法的性能分析与评价指标48-49
• 4.4.1 数据汇聚最小时延分析48-49
• 4.4.2 算法时间和消息传输时间复杂度分析49
• 4.5 一种自适应调度扩展算法49-52
• 4.5.1 汇聚树的维护策略49-51
• 4.5.2 自适应调度形成策略51-52
• 4.6 本章小结52-53
• 第五章 性能分析与仿真实验53-65
• 5.1 基于数据汇聚的中心式链路调度算法53-57
• 5.1.1 仿真场景53-54
• 5.1.2 仿真模拟参数54
• 5.1.3 WAN-LS算法仿真结果与性能评价54-57
• 5.2 数据汇聚分布式调度算法仿真与分析57-63
• 5.2.1 仿真场景58
• 5.2.2 仿真模拟参数58
• 5.2.3 MDAS算法仿真结果与性能评价58-60
• 5.2.4 自适应调度扩展算法仿真结果与性能评价60-63
• 5.3 本章小结63-65
• 总结与展望65-67
• 参考文献67-72
• 攻读学位期间发表的学术论文72-73
• 攻读学位期间参加的科研项目73-75
• 致谢75

【参考文献】

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本文编号：366508