水下无线传感器网络三维拓扑控制算法研究

发布时间：2020-10-09 13:01

　　 随着海洋资源在人类生产与生活中的地位日益重要,水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSN)的研究工作也得到了更多的重视。拓扑控制技术既关系着传感器网络的监测质量与生命周期,也与后续的路由设计存在着密切联系,因此它成为了水下无线传感器网络研究的基础。通过研究水下无线传感器网络的拓扑控制技术,可以提高网络的覆盖率,同时可以在保证高度覆盖的前提下节约网络能耗,因此拓扑控制技术的研究具有一定的现实意义。针对水下环境的复杂性,本文采用了三维密集网络的拓扑模型,定义了分割单元、集群以及临时控制节点等,计算了分割单元和集群的大小、节点等级以及节点休眠时间等,最终针对水下无线传感器网络提出了集群休眠唤醒算法。本算法通过节点的轮换模式以及节点的休眠唤醒策略实现了对目标水域的高度覆盖,因此在改变网络拓扑的同时既保证了传感器网络的监测质量又节约了网络能耗,延长了网络的生命周期。在此基础上,针对水下传感器节点出现的能量耗尽以及因受外界因素干扰而过早死亡等情况,本文提出了一种漏洞修复算法。在算法中首先定义了失效节点、覆盖漏洞、覆盖矩阵、关键位置以及补充节点,随后设计了漏洞检测方法并且通过计算确定了关键位置和补充节点,最终提出了基于集群划分的漏洞修复算法。算法利用覆盖矩阵与漏洞边缘节点确定出现的覆盖漏洞是否需要进行修复操作,若需要,则依据补充节点序列选择出合适的补充节点并唤醒它,这样就可以解决出现的覆盖漏洞,提高网络的覆盖率。仿真结果表明,与传统的休眠唤醒策略相比,本文提出的集群休眠唤醒算法具有更高的网络覆盖率,同时在覆盖率相同的前提下能量消耗会更少。而本文提出的基于集群划分的漏洞修复算法,与基于冗余节点的漏洞修复算法相比,节点利用率会更高,同时在修复相同大小的覆盖漏洞时需要的能耗会更少。
【学位单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP212.9;TN929.3
【部分图文】：

通信单元：主要负责数据的传输工作，具有无线通信距离长、能耗低等特点。逡逑电源部分：作为传感器节点最基础的组成单元，主要的工作是为节点提供能逡逑量。但是，由于传感器节点体积小，电源可供给的能量就十分有限，所以在设计逡逑网络时要以低能耗、高精度为主要要求，采取一系列措施来节约能量。逡逑２．１．２水下无线传感器网络分类逡逑针对不同的海洋环境及应用需求，水下无线传感器网络也被提出了不同的要逡逑求。在分析了多种海洋应用后，最早被提出的是二维静态水下无线传感器网络和逡逑三维静态水下无线传感器网络。在这两种体系结构中，节点均不能随意移动，要逡逑么被固定在海底，要么被锚定在水中，只能监测节点周围的信息。后来为了更好逡逑地实现三维监测，人们在水下传感器网络中加入自主水下航行器ＡＵＶ，组成新的逡逑网络结构。在这种结构中ＡＵＶ携带ＧＰＳ，可以准确知道自己的位置信息，并且可逡逑以根据网络的需求变化调整自己的位置与运动速度，但是成本太高，不适合大面逡逑。，这三下网络的体系结构进行详细阐述。逡逑

逑器节点％的感知模型为一个以（Ｘ，，ｘ，ｚ，）为球心，以Ｇ为半径的球体，也可称为感逡逑知球，如图２．５所示。因此对于传感器节点而言，当被监测的某个对象位于％的逡逑感知球内时，就认为该对象可以被＇检测到。但若位于＇的感知球外时，则认为《，逡逑不能检测到这个对象。在本文中采用的就是该模型。逡逑图２．５邋０－１感知模型示意图逡逑Ｆｉｇ．２．５邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｏｆ邋０－１邋ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ邋ｍｏｄｅｌ逡逑设目标区域内的任意一点Ｑ的坐标为那么该点Ｑ到传感器节点逡逑的欧式距离为－Ｘ，）２邋＋（＾邋－乃Ｊ２邋－Ｚ，）２。所以传感器节点》，能够感逡逑知到点Ｑ的概率如公式（２－１）所示。逡逑ｐ＼Ｕ｛＾Ｑ）＾ｒｓ逦（２＿0逡逑ｒｓ逡逑式中：－－－－传感器节点％与点Ｑ之间的欧式距离，ｍ；逡逑ｒｓ邋－－－－传感器节点Ａ的感知半径，ｍ。逡逑（２）概率感知模型逡逑０－１感知模型默认在感知区域内的任意一点都能被准确的检测到，但是该模型逡逑可能会过于理想，而在实际应用中，传感器节点采集信息的准确度往往会受到距逡逑离因素的干扰。通常情况下，在感知范围内，目标对象距离传感器节点越近，被逡逑感知到的准确度越高。反之

在实际的应用中，节点的感知范围通常是不规则的，而此时节点对于目标对逡逑象的感知概率与距离目标对象的距离密切相关，因此就提出了统计感知模型，如逡逑图２．６所示。在统计模型中，设置了一个阈值ｒｅ，当在以传感器节点为球心，以逡逑为半径的球体内，传感器节点所感知到的信息被认为是完全准确的，即准确逡逑度为１。而在球心为最大半径为最小半径为的空心球内，传感逡逑器节点感知信息的准确度会受到感知衰减系数影响呈指数函数变化。因此，在该逡逑模型中，传感器节点能够感知到点Ｑ处发生事件的概率如公式（２－３）所示。逡逑＂0，ｒ５＋ｒｅ逡逑，Ｑ）＝＇邋ｅ￣Ａａ＇邋，ｒｓ－ｒｅ＜ｄ（？；邋，Ｑ）＜ｒｓ＋邋ｒｅ逦（２－３）逡逑ｌｒｓ－ｒｅ＞ｄ（ｎｈＱ）逡逑式中：一－传感器节点的感知衰减系数；逡逑Ｐ－－－－传感器节点的感知衰减系数；逡逑－１７－逡逑

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本文编号：2833717