无线传感器网络中基于协作节点的分簇算法研究

发布时间：2017-09-26 19:18

  本文关键词：无线传感器网络中基于协作节点的分簇算法研究

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【摘要】：在无线传感器网络中,成百上千的能量有限的传感器节点分散在监控区域中,传感器节点自组织成网络并且定期报告其感知数据到汇聚节点。由于传感器节点的能量有限性以及不可充电性,使得传感器节点很容易因能量耗尽而失效。因此,如何在收集数据的同时最大可能延长网络的生存时间是资源有限的大规模传感器网络研究的一个最重要的挑战。以LEACH(Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy)为代表的分簇路由算法有效改善了无线传感器网络的寿命。分簇算法通常包含两个步骤:选择合适的簇头节点和轮换簇头节点以平衡网络中的能量消耗。因为簇头节点需要收集数据以及对数据进行初步的处理等,簇头节点往往花费更多的能量。为了进一步解决簇头和成员节点在每一轮中能耗严重不均的问题,本文在对现有成簇路由算法进行了详细分析和研究的基础之上,提出了基于协作节点的分簇算法。本文的主要工作如下:1)基于能量分析模型,获取最佳数目的簇。对于无线传感器网络来说如果簇的数目增加则簇间的能量消耗将会增加,反之如果簇的数目减小则簇内的开销将会增大,因此获取网络中最佳簇的数目具有重要的意义。在该能量模型中我们用协作节点作为簇头节点与sink节点之间的中继节点,这不仅可以减少簇头节点的能量消耗还可以延长整个网络的生存时间。2)我们提出了一种基于谱分解的集中式分簇方法。在谱分解中,我们根据Fiedler向量和拉普拉斯矩阵的特征将无线传感器网络分成数目固定且簇内节点数大致相同的簇。由于集中式分簇算法的局限性,我们提出了一个基于fuzzy c-means的分布式分簇算法。3)为了平衡传感器之间的能量消耗,我们进一步提出了协作节点以及簇头节点选择的策略。在选择簇头节点和协作节点时,我们不仅考虑到了剩余能量重要性还考虑了地理位置等其他因素,使得能量消耗更加平衡。最后,仿真结果表明,我们的算法与HEED相比可以有效地延长网络时间以及减小能量消耗。
【关键词】：无线传感器网络 协作节点 谱分解 模糊逻辑
【学位授予单位】：西南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文的研究内容和目标13
• 1.4 本文组织结构13-15
• 第二章 无线传感器网络路由算法概述15-23
• 2.1 典型的平面路由算法15-17
• 2.2 典型的层次路由算法17-21
• 2.3 本章小结21-23
• 第三章 基于协作节点的分簇算法23-39
• 3.1 网络系统模型23-28
• 3.1.1 网络模型23
• 3.1.2 能量模型23-24
• 3.1.3 模糊逻辑24-28
• 3.2.最优的簇数目28-30
• 3.3 集中式分簇算法30-32
• 3.3.1 拉普拉斯矩阵与Fiedler向量30
• 3.3.2 基于谱分解的分簇算法30-32
• 3.4 分布式分簇算法32-35
• 3.4.1 k-means算法和fuzzy c-means算法32-34
• 3.4.2 基于fuzzy c-means分布式分簇算法34-35
• 3.5 协作节点的选择35-36
• 3.6 簇头的选择36-37
• 3.7 本章小结37-39
• 第四章 模拟仿真与分析39-47
• 4.1 第一个节点死亡的传输轮数39-40
• 4.2 节点的生存时间40-41
• 4.3 剩余能量41-42
• 4.4 死亡节点分布对比42-43
• 4.5 节点能耗均能性对比43-44
• 4.6 数据包大小对网络的影响44-45
• 4.7 数据融合率对网络的影响45-46
• 4.8 本章小结46-47
• 第五章 总结展望47-49
• 5.1 工作总结47
• 5.2 展望47-49
• 参考文献49-55
• 致谢55-57
• 研究成果57

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本文编号：925257