基于蚁群优化的无线传感器网络数据融合研究
发布时间：2020-12-26 16:47
无线传感器网络中传感器节点能耗最大的模块是数据通信,因此减少网络中的数据传输是节能的关键。本文从减少网络中的数据传输量、减少数据传输距离角度出发,分析无线传感器网络中的数据融合问题,提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络数据融合算法。将算法分为两个阶段分别是数据融合树构造阶段和数据传输阶段。构造数据融合树时,根据无线传感器网络的特点对蚁群算法进行了改进,基本的蚁群算法在选择下一跳节点时,最主要的考虑因素是距离,而在WSN中选择当下的最短距离在很大程度上并不是全局的最短距离,因此在蚁群算法的概率公式中加入了偏转角,优先选择偏转角较小的邻节点。同时改进信息素的更新公式,只对最优路径上的信息素进行更新。在数据传输阶段采用了阈值策略和节点的休眠/唤醒机制,并且给出了算法的设计思想和具体的实现步骤。为了验证算法的高效性,采用C++编程语言对算法进行了仿真实验,在网络的生命周期、节点能量消耗、网络延迟方面和其他算法进行了比较。仿真结果表明,本文提出的数据融合算法在节能方面优于其它几种算法,延长了网络的生命周期、降低了网络能耗,在均衡网络负载方面表现出了优良的性能。
【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 无线传感器网络数据融合研究现状
1.3 主要研究工作与论文组织结构
第二章 无线传感器网络与数据融合
2.1 无线传感器网络基础理论
2.1.1 无线传感器网络体系结构
2.1.2 无线传感器网络的特点
2.1.3 无线传感器网络的支撑技术
2.2 WSN数据融合技术
2.2.1 数据融合的分类
2.2.2 数据融合的方法
2.2.3 数据融合的应用
第三章 基于蚁群优化的数据融合算法
3.1 数据融合算法设计的相关理论
3.1.1 数据融合算法设计考虑要素
3.1.2 传感器节点能量模型
3.1.3 数据融合路由协议
3.2 基本蚁群算法
3.2.1 基本蚁群算法的机制原理
3.2.2 基本蚁群算法的数学模型
3.2.3 基本蚁群算法的实现步骤
3.3 节点管理机制
3.4 基于蚁群优化的数据融合算法
3.4.1 构造最短路径树
3.4.2 数据传输过程
3.4.3 节点休眠/唤醒机制
第四章 算法仿真与分析
4.1 仿真环境和参数设定
4.2 算法仿真
4.3 性能评价指标
4.4 算法比较与分析
第五章 结论与展望
5.1 本文工作总结
5.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习模型的无线传感器网络数据融合算法[J]. 邱立达,刘天键,林南,黄章超. 传感技术学报. 2014(12)
[2]无线传感器网络抗毁性[J]. 李文锋,符修文. 计算机学报. 2015(03)
[3]不可靠通信环境下无线传感器网络最小能耗广播算法[J]. 程红举,黄行波,XIONG Naixue. 软件学报. 2014(05)
[4]无线传感器网络PEGASIS协议的研究[J]. 李舒颜,李腊元. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2012(04)
[5]基于最短路径树的优化生存时间路由算法[J]. 陈友荣,王章权,程菊花,刘耀林. 传感技术学报. 2012(03)
[6]一种无线传感器网络MAC协议优化算法[J]. 刘云璐,蒲菊华,方维维,熊璋. 计算机学报. 2012(03)
[7]无线传感器网络安全研究综述[J]. 陈娟,张宏莉. 哈尔滨工业大学学报. 2011(07)
[8]基于能量优化的无线传感器网络分簇路由算法研究[J]. 刘铁流,巫咏群. 传感技术学报. 2011(05)
[9]无线传感器网络数据融合研究综述[J]. 陈正宇,杨庚,陈蕾,许建. 计算机应用研究. 2011(05)
[10]无线传感器网络应用系统最新进展综述[J]. 洪锋,褚红伟,金宗科,单体江,郭忠文. 计算机研究与发展. 2010(S2)
博士论文
[1]无线传感器网络低能耗路由协议研究[D]. 徐毅.山东大学 2015
[2]无线传感器网络节点管理技术研究[D]. 刘苏敏.武汉理工大学 2010
硕士论文
[1]基于时间序列分析的无线传感器网络数据融合算法研究[D]. 王叶.重庆大学 2013
[2]基于路由技术的无线传感器网络数据融合算法的研究[D]. 王怀青.哈尔滨工程大学 2013
[3]无线传感器网络中路由树优化的研究[D]. 罗迪军.南京大学 2011
[4]基于蚁群算法的无线传感网络数据融合方法的研究[D]. 田丽娟.兰州理工大学 2010
[5]无线传感器网络数据融合技术研究[D]. 张红莉.合肥工业大学 2010
本文编号：2940084
【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 无线传感器网络数据融合研究现状
1.3 主要研究工作与论文组织结构
第二章 无线传感器网络与数据融合
2.1 无线传感器网络基础理论
2.1.1 无线传感器网络体系结构
2.1.2 无线传感器网络的特点
2.1.3 无线传感器网络的支撑技术
2.2 WSN数据融合技术
2.2.1 数据融合的分类
2.2.2 数据融合的方法
2.2.3 数据融合的应用
第三章 基于蚁群优化的数据融合算法
3.1 数据融合算法设计的相关理论
3.1.1 数据融合算法设计考虑要素
3.1.2 传感器节点能量模型
3.1.3 数据融合路由协议
3.2 基本蚁群算法
3.2.1 基本蚁群算法的机制原理
3.2.2 基本蚁群算法的数学模型
3.2.3 基本蚁群算法的实现步骤
3.3 节点管理机制
3.4 基于蚁群优化的数据融合算法
3.4.1 构造最短路径树
3.4.2 数据传输过程
3.4.3 节点休眠/唤醒机制
第四章 算法仿真与分析
4.1 仿真环境和参数设定
4.2 算法仿真
4.3 性能评价指标
4.4 算法比较与分析
第五章 结论与展望
5.1 本文工作总结
5.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习模型的无线传感器网络数据融合算法[J]. 邱立达,刘天键,林南,黄章超. 传感技术学报. 2014(12)
[2]无线传感器网络抗毁性[J]. 李文锋,符修文. 计算机学报. 2015(03)
[3]不可靠通信环境下无线传感器网络最小能耗广播算法[J]. 程红举,黄行波,XIONG Naixue. 软件学报. 2014(05)
[4]无线传感器网络PEGASIS协议的研究[J]. 李舒颜,李腊元. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2012(04)
[5]基于最短路径树的优化生存时间路由算法[J]. 陈友荣,王章权,程菊花,刘耀林. 传感技术学报. 2012(03)
[6]一种无线传感器网络MAC协议优化算法[J]. 刘云璐,蒲菊华,方维维,熊璋. 计算机学报. 2012(03)
[7]无线传感器网络安全研究综述[J]. 陈娟,张宏莉. 哈尔滨工业大学学报. 2011(07)
[8]基于能量优化的无线传感器网络分簇路由算法研究[J]. 刘铁流,巫咏群. 传感技术学报. 2011(05)
[9]无线传感器网络数据融合研究综述[J]. 陈正宇,杨庚,陈蕾,许建. 计算机应用研究. 2011(05)
[10]无线传感器网络应用系统最新进展综述[J]. 洪锋,褚红伟,金宗科,单体江,郭忠文. 计算机研究与发展. 2010(S2)
博士论文
[1]无线传感器网络低能耗路由协议研究[D]. 徐毅.山东大学 2015
[2]无线传感器网络节点管理技术研究[D]. 刘苏敏.武汉理工大学 2010
硕士论文
[1]基于时间序列分析的无线传感器网络数据融合算法研究[D]. 王叶.重庆大学 2013
[2]基于路由技术的无线传感器网络数据融合算法的研究[D]. 王怀青.哈尔滨工程大学 2013
[3]无线传感器网络中路由树优化的研究[D]. 罗迪军.南京大学 2011
[4]基于蚁群算法的无线传感网络数据融合方法的研究[D]. 田丽娟.兰州理工大学 2010
[5]无线传感器网络数据融合技术研究[D]. 张红莉.合肥工业大学 2010
本文编号：2940084
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