基于移动数据收集的自组织无线传感器网络传输策略研究

发布时间：2017-04-14 01:20

  本文关键词：基于移动数据收集的自组织无线传感器网络传输策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来，无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)在很多领域得到了广泛应用。在大多数应用中，传感器采用电池供电,因此节点的能量是WSN应用的瓶颈。能效是无线传感器网络性能的一个重要指标，典型问题就是能量空洞问题。也就是离汇聚点Sink较近的传感节点由于需要承担更多的通信负载而容易过早耗尽能量，导致能量空洞的出现，因此使得WSN的生命周期过早结束。尽管研究人员提出了一些算法来尽可能地平衡网络能量的消耗，但能量空洞问题依然存在。 随着相关研究的开展，部分研究人员在WSN中引入移动节点来解决上述问题。移动节点作为数据收集器(Mobile Data Collector,简称MDC)，按照一定的路径在网络中收集通信范围内的数据，然后MDC对数据进行处理，或者转发给后台管理中心，称该网络为WSN-MDC。在该网络环境下，需要研究网络的模型和拓扑结构、节点的定位、节点的路由选择、MDC的路径规划以及延时与能耗均衡的数据传输策略。 本文以WSN-MDC作为研究对象，从网络模型的设计阶段、节点位置发现阶段、路由发现阶段到信息稳定传输阶段，针对不同的阶段特点进行具体的分析，分别对网络模型与结构的设计、节点的定位、路由路径的建立与更新、MDC路径的规划以及数据传输等算法进行了研究，通过将各个阶段的算法整合，提高了网络的QoS和网络生命周期。在研究过程中提出了以下创新点： 1.论文定义了一种双频段WSN-MDC网络模型。以WSN-MDC作为研究对象，设计了一种带有移动数据收集器的双频段网络模型(DBWSN-MDC)，研究了该网络模型的体系结构、网络层次结构，分析了其覆盖、连通性以及网络性能参数；定义了传感节点的功能，明确了选用的软件协议和节点硬件的功能指标；在网络中不设置锚点，传感节点在指定区域内随机部署，节点无定位能力，初始状态是一致的，当节点发生信道冲突时采用MAC协议消除冲突。 2.提出了一种基于改进的人工蜂群算法的DV-Hop定位策略(DCABCDV-Hop)。首先，研究了仿生智能计算理论，重点分析了人工蜂群算法，并在该原有算法的基础上，引入反学习法构造初始解集，提出了基于分治策略的人工蜂群算法(DCABC)，实验结果表明该算法具有良好的加速收敛效果，提高了全局搜索能力与效率；然后，研究了DV-Hop定位算法，经过推导该算法的定位公式，基于最大似然估计法得出了该定位算法的优化函数；最后，将该优化函数应用到DCABC中，求得节点的最优位置信息。模拟实验的结果表明，DCABCDV-Hop算法能够有效地提高定位精度，取得了较为理想的效果。 3.基于第二章提出的网络模型(DBWSN-MDC)，设计了一种基于移动数据收集的RSSI定位算法(RSSI-MDC)。DBWSN-MDC将网络划分为多个正方形网格区域，相邻网格区域中的节点采用两种频段进行通信。RSSI-MDC执行过程中，MDC设定了停留点，构造了停留点集合，然后基于深度优先策略设计了MDC遍历停留点的移动路径；在进行定位过程中，，MDC从初始位置出发，沿着既定的路径移动，当到达停留点时，MDC与通信范围内的节点进行RSSI测距，直到所有驻留点遍历完成为止。MDC得到这些数据之后，再根据三边测量法和停留点的位置计算节点的位置坐标。通过模拟实验，验证了该算法具有较为理想的定位效果，适用于温室无线传感器网络的实际需求。 4.基于第二章提出的网络模型(DBWSN-MDC)，提出了一种双层的移动数据收集策略DLDC。首先，MDC根据该网络模型的节点规模和网格布局，基于最大覆盖优先策略设定了停留点，在此基础上设计了MDC收集路径；然后，在每个网格内部，根据停留点的位置选出了每个网格内部的临时汇聚点(Rendezvous Point,RP)，设计了多目标优化路由算法，均衡了节点的剩余能量、与RP的欧式距离、链路质量等因素，设计了多目标优化函数，并以此作为节点数据转发的衡量标准；最后，MDC通过沿着预先设计的路径对每个RP完成数据的收集工作。该策略在时延和能耗之间实现了二者兼顾，可为实时性要求相对较低的应用(例如温室无线传感器网络应用)提供理论指导。 本文在设计了带有移动数据收集器的双频段网络模型基础上，重点从节点定位、数据收集以及路由优化方面研究了三种算法，这三种算法都有一个共同的目标就是降低网络能耗，延长网络生命周期。第一种节点定位算法是一种非测距的定位算法，具有较强的普适性，并且通过对原有算法的改进，提高了节点的定位精度；第二种定位算法是依托本文提出的带有移动数据收集器的双频段网络模型(DBWSN-MDC)，基于RSSI测距工具实现，其输入是未被激活节点，输出是被激活并且知道通信范围内的节点坐标的集合；第三种算法是在第二种定位算法基础上实现的，输入是已知网格内节点坐标并被激活的节点，输出是最终收集到MDC的信息集合。 综上所述，本文针对WSN-MDC网络，设计了特定的网络模型，对数据传输的各个阶段进行了深入的分析，从布网、定位、路由到收集数据，针对不同阶段的特点，分别深入分析了降低能耗、延长网络生命周期所面临的困难，设计了不同的高效的算法，并能够有机结合到整体，全面提升了WSN-MDC的整体性能，并且通过理论证明、仿真实验等手段，验证了论文工作的有效性和先进性。
【关键词】：移动数据收集器(MDC) 无线传感器网络(WSN) 路由算法 节点定位 数据收集
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要5-8
• Abstract8-11
• 第一章 绪论11-22
• 1.1 研究背景12-15
• 1.1.1 WSN 结构简介12-13
• 1.1.2 WSN 通信体系结构13-14
• 1.1.3 WSN 的应用14-15
• 1.2 WSN 的关键技术分析15-17
• 1.3 移动数据传输策略研究路线17-20
• 1.3.1 基于移动数据收集的双频段网络模型设计思想18
• 1.3.2 节点定位算法18-19
• 1.3.3 基于移动数据收集的数据传输策略19-20
• 1.4 论文的研究内容与创新点20-21
• 1.5 论文的结构21-22
• 第二章 基于移动数据收集的双频段网络模型22-35
• 2.1 WSN 体系结构及拓扑结构22-30
• 2.1.1 应用需求及应用模式22-23
• 2.1.2 WSN 的典型体系结构23-26
• 2.1.2 WSN 的网络覆盖与连通26-28
• 2.1.3 WSN 的拓扑控制28-30
• 2.2 基于移动数据收集的双频段网络模型30-34
• 2.3 本章小结34-35
• 第三章 节点自组织定位算法研究35-54
• 3.1 自组织节点定位问题概述35-36
• 3.1.1 传感节点定位的必要性35-36
• 3.1.2 WSN 定位算法的特点36
• 3.2 节点定位算法研究现状36-38
• 3.3 基于分治策略的改进人工蜂群算法38-46
• 3.3.1 传统的人工蜂群算法38-39
• 3.3.2 反学习的初始化方法39-40
• 3.3.3 基于分治策略的进化过程40-42
• 3.3.4 实验模拟以仿真42-46
• 3.4 DV-Hop 算法简介46-48
• 3.5 基于分治策略的改进蜂群定位过程48-50
• 3.6 DCABCDV-Hop 性能分析50-52
• 3.6.1 不同信标节点个数时的定位结果分析50-51
• 3.6.2 不同通信半径时的定位结果分析51-52
• 3.6.3 不同未知节点数情况下的定位结果分析52
• 3.7 本章小结52-54
• 第四章 基于移动数据收集策略的节点定位算法研究54-62
• 4.1 基于测距的定位算法综述54-55
• 4.2 基于 RSSI 测距的定位算法55-59
• 4.2.1 RSSI 测距模型及性质55-57
• 4.2.2 MDC 的定位路径57
• 4.2.3 RSSI-MDC 算法的过程57-59
• 4.3 仿真实验与分析59-61
• 4.3.1 不同网格规格的定位误差比较60-61
• 4.3.2 路径损耗指数对定位误差的影响61
• 4.4 本章小结61-62
• 第五章 基于 MDC 的数据收集策略研究62-81
• 5.1 WSN-MDC 相关研究及现状62-64
• 5.2 WSN 中数据传输及路由相关研究64-71
• 5.2.1 以数据为中心的路由算法64-66
• 5.2.2 基于位置路由算法66-68
• 5.2.3 分层型路由算法68-70
• 5.2.5 路由协议的性能比较70-71
• 5.3 基于双层的数据收集策略71-76
• 5.3.1 外层数据收集策略71-72
• 5.3.2 内层数据收集策略72-76
• 5.4 仿真实验与分析76-79
• 5.4.1 MOR 的性能分析76-78
• 5.4.2 DLDC 的性能分析78-79
• 5.5 本章小结79-81
• 第六章 总结与展望81-84
• 6.1 论文的研究总结81-82
• 6.2 未来研究工作展望82-84
• 参考文献84-92
• 攻读博士学位期间发表的科研论文92-93
• 论文研究期间参与的相关研究项目93-94
• 致谢94

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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  本文关键词：基于移动数据收集的自组织无线传感器网络传输策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：304913