基于Scale-free理论的无线传感器网络拓扑演化研究

发布时间：2024-02-18 03:01

　　无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)部署在人迹罕至和环境恶劣的区域,经常会面临节点失效和网络抗毁性差的问题,既缩短了网络生命期,又严重影响了网络正常的使用,致使既定的网络监测任务无法按时完成。因此,网络的能耗和抗毁性能成为了WSN拓扑设计时需要考虑的关键问题。无标度网络中节点度分布不均匀且具有幂律特性,故节点对随机打击具有很好的抗毁性,可以满足WSN拓扑设计的要求。目前大多数无标度网络模型都是基于BA(Barabási-Albert)模型进行扩展演化,但是BA模型择优连接的单一性和增长模式与实际网络存在较大差异,具有一定的局限性。因此,本文在现有无标度模型的基础上,再结合WSN的实际特征,设计出具有能耗优化和抗毁性的网络模型。本文的主要研究内容如下:1.针对WSN中常出现的节点失效的问题,提出了基于Possion增长的加权无标度拓扑演化模型(Poisson growth Weighted Scale-free topology evolution Model,PWSM)。该模型基于BBV(Barrat-Barthelemy-Vespignani)加...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-6不同模型的容错能力对比图

网络容错性越好。图3-6给出了EAEM、BBV、FTEL和PWSM节点时的容错性对比图，其中横坐标为网络随机移除节点的个数，支节点的数量。由图可知，三种模型在随着节点移除个数增加的同分支节点数量的个数均在减少。其中PWSM模型继承了无标度网络不低于BBV、EAEM....

图3一7节点生命期对比图

图3-8网络生存时间对比图

图3-8网络生存时间对比图.4本章小结章从加权网络的角度出发，在Poisson网络增长方式的基础上，研究在WSN中的应用，通过两端节点能量赋予边权重新的含义，并依据权与节点能量的联系，同时从理论上推导出了三者之间的概率分布函权由节点能量决定，故幂律指数与节点能量相关....

图4一3cRSM模型度分布

100101k10-510-410-310-210-1100101102P*=0.4，n=4,m=3实际度分布P*=0.4，n=4,m=3理论度分布P*=0.2，n=2,m=1实际度分布P*=0.2，n=2,m=1理论度分布图4-4LCSM模型度分布

本文编号：3901781