具有抗毁性的能耗均衡无线传感器网络拓扑控制研究

发布时间：2017-08-28 01:22

  本文关键词：具有抗毁性的能耗均衡无线传感器网络拓扑控制研究

  更多相关文章： 无线传感器网络 拓扑控制 抗毁性 能耗均衡 关键点 分簇

【摘要】：无线传感器网络是一种自组网,传感器节点能量受限,且一般部署在人际罕至的偏远区域,节点能量消耗的不均衡以及网络抗毁性差,均会缩短网络的生命期,致使网络无法完成既定的监测任务。因此,研究具有抗毁性的能耗均衡无线传感器网络拓扑控制算法具有一定的理论实际意义。本文所做的具体研究内容如下。首先,针对具有强容错性的无标度拓扑中节点对选择性攻击的脆弱性造成网络节点能量消耗不均衡的问题,提出一种能够均衡网络能耗、提升网络抗毁性的无线传感器网络无标度拓扑控制算法。算法中研究节点剩余能量和节点间距离对网络生命期的影响关系,将此关系引入到无标度拓扑生成的择优连接机制中,并在网络拓扑演化过程中考虑网络中链路增减的动态行为。利用平均场理论分析由此算法演化生成的拓扑具有无标度特性,通过进行仿真实验,验证生成拓扑能够提升网络抗毁性,均衡网络能耗。其次,为了判定并保护无线传感器网络中的关键点,增强网络抗毁性,综合分析节点局域信息和能量因素对节点重要度的影响规律,提出一种关键点判定算法。在局域信息中,考虑节点自身度、邻居节点度以及节点的聚集系数对关键点判定的影响,在能量因素中,研究节点剩余能量和节点失效后导致网络能耗的增加值对判定关键点的作用。由该算法判定出的关键点是全面且有效的,保护由该算法判定所得关键点的网络具有强抗毁性。最后,通过弱化无线传感器网络中关键点的方法来实现保护关键点的目的,均衡节点和网络能耗,增强网络抗毁性,提出一种非均匀分簇算法。该算法利用关键点的判定因素,优化临时簇头的选举机制,进而利用节点竞争半径和通信代价竞选真正簇头的方法进行非均匀分簇,降低网络中的关键点成为簇头的机率。在完成分簇的基础上,优化蚁群算法,通过对信息素更新方式、节点间可见度和节点能量进行数学建模,得到下一跳节点的选择概率,找出最优通信路径,以最小化网络通信能耗。该算法能够有效均衡网络能耗,提升网络抗毁性,延长网络的生命期。
【关键词】：无线传感器网络 拓扑控制 抗毁性 能耗均衡 关键点 分簇
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 无线传感器网络拓扑控制概述10-12
• 1.2 课题研究背景及意义12-14
• 1.2.1 网络能耗均衡性12-13
• 1.2.2 网络抗毁性13-14
• 1.3 课题研究现状14-17
• 1.4 主要研究内容及结构安排17-19
• 第2章 能耗均衡的无线传感器网络无标度容错拓扑控制算法19-38
• 2.1 网络生命期评估模型19-21
• 2.1.1 能耗模型19-20
• 2.1.2 生命期评估建模20-21
• 2.2 能耗均衡的无标度拓扑控制算法BDDB21-29
• 2.2.1 基础理论22-24
• 2.2.2 BDDB算法24-26
• 2.2.3 BDDB算法动态特性分析26-29
• 2.3 仿真实验与性能分析29-36
• 2.3.1 网络度分布分析29-30
• 2.3.2 节点能量均衡效果分析30-33
• 2.3.3 网络生存时间对比33-34
• 2.3.4 网络容错性对比34-35
• 2.3.5 网络容侵性对比35-36
• 2.4 本章小结36-38
• 第3章 基于局域信息和能量因素的无线传感器网络关键点判定算法38-51
• 3.1 网络拓扑结构与判定因素的研究38-42
• 3.1.1 网络拓扑结构38-39
• 3.1.2 节点的局域信息模型39-40
• 3.1.3 能量因素模型40-42
• 3.2 关键点判定算法KNDA的研究42-44
• 3.2.1 KNDA算法描述42-44
• 3.2.2 KNDA算法复杂度分析44
• 3.3 仿真分析44-50
• 3.3.1 节点的重要度分布45-46
• 3.3.2 网络抗毁性对比分析46-50
• 3.4 本章小结50-51
• 第4章 基于关键点弱化的能耗均衡无线传感器网络非均匀分簇算法51-65
• 4.1 EBUCA分簇51-56
• 4.1.1 非均匀分簇51-55
• 4.1.2 簇头轮换策略55-56
• 4.2 EBUCA簇间通信优化56-59
• 4.3 仿真分析59-64
• 4.3.1 网络生命期及生存时间对比分析59-61
• 4.3.2 数据传输量与传输可靠性对比分析61-62
• 4.3.3 网络能耗均衡对比分析62-64
• 4.4 本章小结64-65
• 结论65-67
• 参考文献67-72
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果72-73
• 致谢73

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本文编号：746694