异构无线传感网中基于小世界的拓扑控制研究

发布时间：2017-04-14 06:15

  本文关键词：异构无线传感网中基于小世界的拓扑控制研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对异构传感器网络,如何均衡网络节点能量、降低网络通信延迟一直是异构传感器网络研究的热点问题,而网络拓扑控制是解决此问题的一种有效方法。小世界网络作为介于规则网络和随机网络之间的一种网络模型,具有较小的平均路径长度和较大的聚类系数,将其应用到网络拓扑控制中能够提升网络性能。因此,本文将小世界网络应用到异构传感器网络拓扑控制中,主要研究内容如下:(1)简要介绍异构传感器网络基础及小世界理论,并详细分析异构传感器网络拓扑控制研究现状以及小世界理论在无线传感器网络中的应用情况,指出存在的问题与不足。(2)针对异构无线传感器网络中高性能节点能量消耗不均以及通信延迟问题,提出基于小世界的异构无线传感器网络拓扑控制方法CSWM。该算法通过等面积划分策略将网络划分为多个簇,簇内高性能节点根据剩余能量大小自适应选举簇头。所选簇头之间动态建立捷径,生成具有小世界特性的网络拓扑结构,以减少全网节点到汇聚节点的平均路径长度,降低通信延迟;此外,通过周期性簇头选举对网络拓扑进行更新,以均衡网内高性能节点的能量消耗。仿真结果表明,CSWM通过建立具有小世界特性的拓扑结构,有效减少了网络节点到汇聚节点的平均路径长度,降低通信延迟,同时在网络生命周期、能量消耗方面有较好性能。(3)为构造满足实时连续数据收集要求的异构传感器网络拓扑,提出基于最小费用流的分布式节点选择策略MCFR和负载反馈控制机制。网络中普通节点利用MCFR策略寻找到到汇聚节点的最短路径,充分降低网络通信延迟,形成具有小世界特性的异构传感器网络。为均衡网络中高性能节点的负载,提出负载反馈控制机制,并且设计了OLC算法,管理节点利用OLC算法计算出每个高性能节点的最佳负载量,并将最佳值传送给相应的高性能节点,网络中的普通节点再次利用MCFR策略调整到汇聚节点的路径,更新网络拓扑。实验结果表明,MCFR策略和OLC算法构造的网络拓扑能够降低通信延迟、均衡网络节点负载、延长网络生命周期,可满足实时连续数据收集要求。
【关键词】：异构传感器网络 拓扑构建 小世界 能量消耗 平均路径长度
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 引言10-17
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.1.1 异构传感网拓扑控制的研究背景10-11
• 1.1.2 异构传感网拓扑控制研究目的与意义11-12
• 1.2 传感网拓扑控制国内外研究现状12-15
• 1.2.1 同构传感网拓扑控制研究12-13
• 1.2.2 异构传感网拓扑控制研究13-15
• 1.3 本文主要研究工作15
• 1.4 论文组织结构15-17
• 第二章 异构无线传感器网络基础17-24
• 2.1 异构无线传感器网络概述17-19
• 2.1.1 无线传感器网络的异构性17-18
• 2.1.2 异构无线传感器网络的挑战18-19
• 2.2 异构无线传感器网络的体系结构19-21
• 2.2.1 传感器节点的体系结构19-20
• 2.2.2 异构无线传感器网组织结构20-21
• 2.3 无线传感器网络拓扑结构21-22
• 2.4 本章小结22-24
• 第三章 小世界理论及其在WSN中的应用24-31
• 3.1 复杂网络概述24-25
• 3.2 小世界网络理论25-28
• 3.2.1 小世界网络模型25-27
• 3.2.2 小世界的性质27-28
• 3.3 小世界理论在无线传感器网络中的应用28-30
• 3.3.1 基于小世界的静态WSNs28-30
• 3.3.2 基于小世界的动态WSNs30
• 3.4 本章小结30-31
• 第四章 基于小世界的异构传感器网络拓扑控制方法31-45
• 4.1 相关系统模型介绍31-32
• 4.1.1 网络模型31
• 4.1.2 无线通信能耗模型31-32
• 4.2 簇划分及簇头选择方案32-34
• 4.2.1 簇的划分32-33
• 4.2.2 簇头选择33-34
• 4.3 簇间网络拓扑生成方案34-38
• 4.3.1 簇间拓扑生成策略34-35
• 4.3.2 簇间拓扑生成算法35-37
• 4.3.3 簇间拓扑生成策略分析37-38
• 4.4 最佳簇头数Kopt值的确定38-41
• 4.5 仿真实验与分析41-44
• 4.5.1 实验场景描述41-42
• 4.5.2 实验结果分析42-44
• 4.6 本章小结44-45
• 第五章 实时连续数据收集中基于小世界的拓扑控制策略45-59
• 5.1 问题描述45-46
• 5.2 基于最小费用流的分布式节点选择策略MCFR46-52
• 5.2.1 图论模型的建立47
• 5.2.2 最小费用流归约47-50
• 5.2.3 分布式下一跳节点选择策略50-52
• 5.3 负载平衡反馈控制机制52-54
• 5.3.1 能量平衡与负载平衡52-53
• 5.3.2 最优负载向量计算算法OLC53-54
• 5.3.3 反馈控制机制54
• 5.4 仿真实验与分析54-58
• 5.4.1 小世界特性55-56
• 5.4.2 平均路径跳数56-57
• 5.4.3 高性能节点负载方差57-58
• 5.5 本章小结58-59
• 第六章 总结与展望59-61
• 6.1 总结59-60
• 6.2 展望60-61
• 参考文献61-65
• 致谢65-66
• 攻读硕士学位期间完成的论文和参与的科研项目66

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本文编号：305378