基于地理位置的WSN节点分化低功耗路由算法研究
发布时间：2022-02-09 11:50
无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）是由大量廉价低功耗微型传感器组成的自组织无线感知网络,传感节点相互协作来完成对指定区域的监控。无线传感器网络节点一般采用能量有限的电池供电,且使用过程中能量补充难度较大,所以高效利用有限的能量来延长网络生命周期成为无线传感器网络的首要目标。无线传感器网络系统中节点的能耗主要集中于通信模块,一个优秀的路由协议不仅能够找到数据传送的最短路径,减少通信消耗,还能够均衡节点间的传输消耗,避免节点过早地死亡和产生空洞等缩短网络生命周期的行为。设计一个低功耗路由算法是无线传感器网络节省能量的一个关键手段。本文根据相关研究,针对传统分簇算法每轮全局更换簇头,以及簇头节点选择随机性强的缺点,结合分簇算法和基于地理位置算法的优点,设计了一种根据节点位置特性进行节点分化的低功耗路由算法。算法首先分簇,然后计算每个簇的质心,让簇中靠近质心的节点担任簇头节点,负责对簇内节点接收到的数据进行收集,并对接收到的数据进行融合操作,而簇中非簇头节点负责传输处理后的数据。同时,在更换簇头的问题上,让簇头节点的能量低于一定比例时再更换簇头,减少了在成...
【文章来源】：沈阳航空航天大学辽宁省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Matlab的工作界面图
阶段 3 呈现出了增大的趋势。5.4 路由算法的性能对比图 5.2 为节点的分布图，开始时均为普通节点，标记为小圆圈，如果当选簇头节点，则小圆圈中填充“*”，当选传输节点时，则小圆圈中填充“+”。在成簇阶段，将监测区域划分成网格状，可以看到在图 5.2 当中，簇头节点的分布是非常均匀的，簇头节点和传输节点在监测区域的分布，簇头节点大致集中于簇的中心区域，而且每个簇的传输节点的间隔也很均匀，不会产生过大和过小的问题。汇聚节点位于监测区域的外部，而且距离监测区域有一定的距离
图 5.3 死亡节点数量的变化曲线表 5.4 网络生存周期对比首节点死亡 30%节点死亡 全部节点死亡LEACH 608 739 1431EEUC 891 957 988本文算法 1058 1089 1186EEUC 算法在 900 轮左右出现死亡节点，1000 轮左右全部死亡，EEUC 算法相对于LEACH 在首节点和 30%节点死亡轮数上有了较大地提高，而本文的算法首节点的死亡轮数在 1050 轮左右，全部节点死亡在 1200 轮左右。所以，无论是首节点死亡、30%节点死亡，本文的算法均优于 LEACH 算法和 EEUC 算法，延长了网络的生命周期。在图 5.3 和表 5.4 中可以看到在三种算法的全部节点死亡时，LEACH 算法运行的轮数最多，如果选用全部节点死亡时运行轮数作为网络生命周期的话，LEACH 算法的表现还是比较亮眼的，但通过网络总能量对比图可以看出 LEACH 算法的实际性能。三种
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CFSFDP聚类算法的WSN高能效分簇路由算法[J]. 李柳雅,贾宗璞. 计算机应用研究. 2018(03)
[2]基于区域划分的WSN非均匀多跳分簇路由算法[J]. 胡源,牛玉刚,邹媛媛. 控制与决策. 2017(09)
[3]自提名式非均匀分簇路由协议[J]. 汪振前,赵明,武正江. 小型微型计算机系统. 2017(06)
[4]基于环的节点非均匀分布分簇算法[J]. 孙超,彭力,朱雪芳. 计算机应用. 2017(06)
[5]多sink环境下WSN中的能量空洞避免[J]. 黄慧娟,许勇,张海. 计算机工程与设计. 2017(03)
[6]基于分布式烟花算法的WSN布局优化方法[J]. 刘小垒,张小松,蒋义琪,朱清新. 计算机应用研究. 2018(02)
[7]基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法[J]. 吴标,崔琛,余剑,易仁杰. 计算机科学. 2017(02)
[8]非均匀分簇路由协议改进算法[J]. 王磊,谢弯弯,刘志中,齐俊艳. 计算机科学. 2017(02)
[9]WSN中基于链路质量和节点能量的AODV路由算法研究[J]. 杜海韬,李强,丁广太,王营冠,朱磊基. 传感技术学报. 2016(07)
[10]基于能量迭代的无线传感器网络非均匀分簇路由算法[J]. 李建坡,董子奇. 计算机应用研究. 2017(03)
博士论文
[1]无线传感器网络能量均衡路由协议与节点定位算法研究[D]. 马学森.合肥工业大学 2016
[2]无线传感器网络能量均衡路由协议研究[D]. 李戈阳.武汉大学 2009
硕士论文
[1]基于模糊控制和最短路径的LEACH协议改进研究[D]. 刘泳志.湘潭大学 2017
[2]基于粗糙C-均值聚类的WSN能量均衡路由算法研究[D]. 严静静.南京邮电大学 2016
[3]基于sink的WSN节能路由技术研究[D]. 童国顺.广西大学 2016
[4]基于粒子群算法的WSN路由分簇算法的研究[D]. 雷秀英.西安电子科技大学 2015
[5]基于能耗最优的静态无线传感器网络应用研究[D]. 周萌.安徽工程大学 2015
本文编号：3616954
【文章来源】：沈阳航空航天大学辽宁省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Matlab的工作界面图
阶段 3 呈现出了增大的趋势。5.4 路由算法的性能对比图 5.2 为节点的分布图，开始时均为普通节点，标记为小圆圈，如果当选簇头节点，则小圆圈中填充“*”，当选传输节点时，则小圆圈中填充“+”。在成簇阶段，将监测区域划分成网格状，可以看到在图 5.2 当中，簇头节点的分布是非常均匀的，簇头节点和传输节点在监测区域的分布，簇头节点大致集中于簇的中心区域，而且每个簇的传输节点的间隔也很均匀，不会产生过大和过小的问题。汇聚节点位于监测区域的外部，而且距离监测区域有一定的距离
图 5.3 死亡节点数量的变化曲线表 5.4 网络生存周期对比首节点死亡 30%节点死亡 全部节点死亡LEACH 608 739 1431EEUC 891 957 988本文算法 1058 1089 1186EEUC 算法在 900 轮左右出现死亡节点，1000 轮左右全部死亡，EEUC 算法相对于LEACH 在首节点和 30%节点死亡轮数上有了较大地提高，而本文的算法首节点的死亡轮数在 1050 轮左右，全部节点死亡在 1200 轮左右。所以，无论是首节点死亡、30%节点死亡，本文的算法均优于 LEACH 算法和 EEUC 算法，延长了网络的生命周期。在图 5.3 和表 5.4 中可以看到在三种算法的全部节点死亡时，LEACH 算法运行的轮数最多，如果选用全部节点死亡时运行轮数作为网络生命周期的话，LEACH 算法的表现还是比较亮眼的，但通过网络总能量对比图可以看出 LEACH 算法的实际性能。三种
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CFSFDP聚类算法的WSN高能效分簇路由算法[J]. 李柳雅,贾宗璞. 计算机应用研究. 2018(03)
[2]基于区域划分的WSN非均匀多跳分簇路由算法[J]. 胡源,牛玉刚,邹媛媛. 控制与决策. 2017(09)
[3]自提名式非均匀分簇路由协议[J]. 汪振前,赵明,武正江. 小型微型计算机系统. 2017(06)
[4]基于环的节点非均匀分布分簇算法[J]. 孙超,彭力,朱雪芳. 计算机应用. 2017(06)
[5]多sink环境下WSN中的能量空洞避免[J]. 黄慧娟,许勇,张海. 计算机工程与设计. 2017(03)
[6]基于分布式烟花算法的WSN布局优化方法[J]. 刘小垒,张小松,蒋义琪,朱清新. 计算机应用研究. 2018(02)
[7]基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法[J]. 吴标,崔琛,余剑,易仁杰. 计算机科学. 2017(02)
[8]非均匀分簇路由协议改进算法[J]. 王磊,谢弯弯,刘志中,齐俊艳. 计算机科学. 2017(02)
[9]WSN中基于链路质量和节点能量的AODV路由算法研究[J]. 杜海韬,李强,丁广太,王营冠,朱磊基. 传感技术学报. 2016(07)
[10]基于能量迭代的无线传感器网络非均匀分簇路由算法[J]. 李建坡,董子奇. 计算机应用研究. 2017(03)
博士论文
[1]无线传感器网络能量均衡路由协议与节点定位算法研究[D]. 马学森.合肥工业大学 2016
[2]无线传感器网络能量均衡路由协议研究[D]. 李戈阳.武汉大学 2009
硕士论文
[1]基于模糊控制和最短路径的LEACH协议改进研究[D]. 刘泳志.湘潭大学 2017
[2]基于粗糙C-均值聚类的WSN能量均衡路由算法研究[D]. 严静静.南京邮电大学 2016
[3]基于sink的WSN节能路由技术研究[D]. 童国顺.广西大学 2016
[4]基于粒子群算法的WSN路由分簇算法的研究[D]. 雷秀英.西安电子科技大学 2015
[5]基于能耗最优的静态无线传感器网络应用研究[D]. 周萌.安徽工程大学 2015
本文编号：3616954
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