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WSN中能量有效的数据融合研究

发布时间:2017-08-11 21:30

  本文关键词:WSN中能量有效的数据融合研究


  更多相关文章: 无线传感网 能量有效 簇头主备用 信誉度 贝叶斯 信息熵


【摘要】:无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSN)在网络技术中倍受关注,因为它可以在没有任何网络设施的情况下布点,而且可以在环境恶劣的地方无人值守的条件下运行,往往是在这些地方人工操作比较危险,不可行或者没有效率。因此,要求用相对无法控制的方式在感测区域随机部署传感器(如飞机撒点),并且用自组织的方式收集测量数据。在大覆盖的无人值守传感网中,传感器节点能量受限,不容易补充能源。另外,传感器受到其它干扰或者病毒的攻击而发出错误的数据,或者传输数据过程中失败而影响服务质量,即便是失败后重传数据也造成能量的浪费。因此如何节省能量和其信任管理方法成为了人们关注的焦点。由于无线传感网络可以提供很便利的服务,应用领域广泛,因此成为当前研究的热点技术之一。但是,传感节点资源受限,并且存在安全隐患,容易受到各种攻击,所以本文以数据融合为基础,重点研究了分簇算法和信誉管理算法。主要工作和研究成果如下:(1)提出了一种WSN簇头节点主备用改进算法。针对无线传感器网络节点随机密集的分布特性,簇头节点能量受限问题,提出基于减法聚类分簇基础上的主备用簇头节点算法,同时利用硬件能量检测技术来检测节点能量状态,簇头节点的能量状态被用来判断簇头是否需要被倒换。该算法是备用簇头节点处于休眠状态,只有主用簇头节点能量不足时,备用簇头节点才开始工作。仿真结果表明,该簇头节点主备用算法能够提高整个网络的生存时间。(2)提出了一种WSN节点信誉度改进算法。无线传感器网络的传感器节点不可避免的会失效或者受到病毒攻击,造成传输数据错误或失败。为了确保传感器节点的可靠性,同时避免不必要的能量损失,本文在文献[15]中的LTMBE(A lightweight trust management based on Bayesian and Entropy for wireless sensor networks)算法的基础上做了改进,添加了根据节点传输数据的质量,对节点进行奖励或惩罚。通过仿真实验证明,该轻量级传感器节点信誉管理算法增强了对恶意节点的敏感程度,提高了抵抗攻击的能力。
【关键词】:无线传感网 能量有效 簇头主备用 信誉度 贝叶斯 信息熵
【学位授予单位】:河北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN929.5;TP212.9
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 1 绪论8-13
  • 1.1 选题背景与研究意义8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-11
  • 1.3 论文的研究工作及结构安排11-13
  • 1.3.1 论文主要工作11
  • 1.3.2 论文结构安排11-13
  • 2 WSN数据融合13-40
  • 2.1 WSN网络概述13-18
  • 2.1.1 WSN网络的技术挑战性13
  • 2.1.2 传感器网络的应用13
  • 2.1.3 影响传感网设计的因素13-18
  • 2.2 数据融合18-39
  • 2.2.1 综合应用路由和数据融合技术18-33
  • 2.2.2 与信任管理相结合的数据融合33-39
  • 2.3 小结39-40
  • 3 WSN中能量有效的节点分簇算法研究40-66
  • 3.1 WSN节点分簇技术40-43
  • 3.1.1 分簇的优点40
  • 3.1.2 分簇网络结构的相关参数40-41
  • 3.1.3 簇属性分类41-42
  • 3.1.4 对分簇方法的要求42-43
  • 3.2 典型的主备用簇头节点算法43-58
  • 3.2.1 EEHC算法43-48
  • 3.2.2 EECF协议48-51
  • 3.2.3 EELTC算法51-58
  • 3.3 簇头节点主备用改进算法58-63
  • 3.3.1 网络模型58-59
  • 3.3.2 改进算法描述59-63
  • 3.4 仿真实验63-65
  • 3.5 小结65-66
  • 4 WSN数据融合中的信任管理算法研究66-80
  • 4.1 WSN中无线传感器节点信任问题66
  • 4.2 典型的安全路由算法66-74
  • 4.2.1 LTMBE算法66-71
  • 4.2.2 EBTRM算法71-74
  • 4.3 轻量级节点信任改进算法74-77
  • 4.3.1 网络模型74
  • 4.3.2 算法的改进74-75
  • 4.3.3 改进算法的步骤75-77
  • 4.4 LTMBE改进算法仿真实验77-79
  • 4.5 小结79-80
  • 5 结论和展望80-82
  • 5.1 本文主要工作总结80
  • 5.2 展望80-82
  • 参考文献82-88
  • 致谢88-89
  • 攻读学位期间取得的科研成果清单89

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本文编号:658322

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