有限能量下一类无线传感器网络远端估计问题研究

发布时间：2021-12-16 13:12

　　无线传感器网络在工业监测以及环境监测等场景中具有广泛的应用。然而,利用无线网络收集和传递环境信息时需要消耗传感器节点的能量,在无线的情况下这些能量通常来源于传感器自身能量储备,一旦能量耗尽,传感器节点也随之失效。这就要求我们针对能量有限的无线传感器网络系统进行能量调度策略的设计。调度策略常用于设计路由路径、扩大通信覆盖范围等,而本文使用状态估计精度作为调度策略的指标。因此,尽管低功率的信号传递会增大数据包丢失的概率,我们仍需要尽可能在传输信号质量和传输功耗之间权衡折中,在一定的能量供给下,保证一定的传感器节点寿命的同时提高状态估计精度,即信号传输精度。总之,本文讨论了传感器与估计器距离较远时传输精度和传输能耗的折中问题,使用了一类特殊的无线传感器网络——即,带有中继节点或反馈环路等附加结构的无线传感器网络,来降低丢包率,进而对远端状态估计进行优化。首先,我们对具有中继节点的无线传感器网络在有限时间内进行状态估计并找到最优传感器和中继节点功率发送策略。之前的工作通过一个预定义的阈值为无线传感器网络调整能耗和估计精度之间的折中,而我们则用算法来寻找最优发送策略来获得最小的估计误差期望。该算... 

【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１卡尔曼滤波模型??注：方框表示矩阵；椭圆表示多元正态分布，其中的两个参数分别是均值和协方??差；因本例中参数不随时间变化，所以脚标省略

（ａ）定理３．５的子问题ｉ）?（ｂ）定理３．５的子问题ｉｉ）??Ｔｒ［Ｊ｝（ｌ）］?Ｔｔ［Ｊ｝〇）］??１３０．???，??????????????７５，???，???，?，?，?ｒ－?????１２０．?？￣７０?Ａ??：：?：：Ａ?Ａ?／?／??－八—－／—；?＼?／?＼?７?＼?Ｉ．??：?ｖ?ｖ?ｖ??－＂ＴＴ?＾?Ｉ＇?－＾ＴＴＴＴＴＴＴＴｉ／??（Ｃ）定理３．５的子问题ｉｉｉ）?（ｄ）定理３．５的子问题ｉｖ）??图３．３定理３．Ｓ的子问题的举例验证??定理３．５分解成的四个子问题的仿真验证。图中纵坐标是策略在估计器上的误差??协方差的迹，青色圆点是随机序列产生的误差，青色虚线是其平均值；蓝色圆点??是传感器按定理３．２使用最优发送策略、中继节点使用随机策略产生的误差，蓝色??虚线是其平均值；梅红色圆点是中继节点按推论３．４使用最优发送策略、传感器使??用随机策略产生的误差，梅红曲线是其平均值；红色圆点是本章策略产生的误差，??红色虚线是其平均值。??３０??

?？?；??２３４?５６７?８９?１０?＾?２３４５６７８９?１０＾??（ａ）定理３．５的子问题ｉ）?（ｂ）定理３．５的子问题ｉｉ）??４００．?．?．?．???????????１?１４０｜?＇?＇???１???????＇??３Ｍ?：?，ａ＿?／、??２５０?：?——＼７＼??－?．?－??￣２￣＾￣￣；￣ａ￣ｅ；￣￣ｉ￣；￣？ｉ１?ｍＩ￣＾；￣：￣ｓ￣；￣；￣ｉ￣￣Ｊ??（ｃ）定理３．５的子问题Ｕｉ）?（ｄ）定理３．５的子问题ｉｖ＞??图３．４定理３．５的了间题的準例验证??定理３．５分解成的四个子问题的仿真验证，横纵坐标轴以及不同颜色曲线的含义??均与图３．３相同。此时我们我们选取参数发送序列总长Ｔ?＝?６，总高功率信号数??ｍ?＝?２，丢包率ａ?＝?０．７和信号发射器个数《?＝?３。??３．４．２算法的实例验证??这里我们给出模型和算法的实例。假设系统除上述（３．１５）之外，再另令如??下参数为：??Ｔ?＝?６，?ｍ?—?２，?ｎ?—?３，?ａ?＝?０．９，??其中ｍ代表一个节点可以发送的高功率信号的总次数，《是总的发送信号节点??数。根据我们的算法，我们得到最优的传感器和中继节点能量调度策略％，?ｈ和??０２，见表?３．６。??表３．６总时长为６吋传感器和两个中继节点的策略??时刻ｋ?１２３４５６??６？〇?０?０?１０?１０??９１?０?１?０?０?０?１??９２?１?０?０?１?０?０??３１??

【参考文献】：
期刊论文
[1]矩阵乘积之迹的不等式[J]. 冯秀红,杨主旺.  山西大学学报(自然科学版). 2011(01)



本文编号：3538198