混合无线传感器网络中路径规划与功能语义聚类研究

发布时间:2017-05-05 11:10

  本文关键词:混合无线传感器网络中路径规划与功能语义聚类研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:无线传感器网络是物联网的核心技术之一,也是实时GIS的重要实现手段。相关研究表明,未来会有数十亿的各类传感器与智能终端设备连入网络,并在无线传感器功能的基础之上建立物联网服务。混合无线传感器网络通过对移动传感器节点的应用,解决了无线传感器网络中基站附近传感器节点能量消耗过快的问题,优化了能量利用效率,改善了通信性能。然而在混合无线传感器网络中需要对各个移动传感器节点的遍历路径做出合理的规划,使得各个移动传感器节点消耗的能量大致相等,从而达到延长网络工作寿命的目的;同时需要对静态传感器的功能进行管理,建立物联网服务层以支撑上层应用与底层传感器功能之间的互操作,因此需要对移动传感器节点路径规划问题以及静态传感器功能语义距离问题进行研究。本文提出了启发式能量平衡的移动传感器节点路径规划算法来平衡各个移动传感器节点在遍历网络时的能量消耗以达到延长网络工作寿命的目的。算法共分为三个主要步骤:网络格子化、区域划分以及区域再平衡,模拟试验结果证明了该算法在平衡各个移动传感器节点能量消耗问题上的有效性,在同样条件下本文提出的算法在平衡移动传感器节点能量消耗问题上优于基于多重货郎担算法的移动传感器节点路径规划算法。本文提出的启发式能量平衡的移动传感器节点路径规划算法使各个移动传感器节点在遍历网络时的能量消耗更加平均,从而有效的延长了网络的工作寿命。同时,本文提出了元组化的方法来解决静态传感器的功能语义聚类问题。首先用元组对静态传感器功能进行描述,以对应参数之间语义距离的加和作为两个功能之间的语义距离,之后通过谱聚类算法对所有功能进行聚类,最后在聚类结果之上建立静态传感器功能索引,并提供索引的查询以及更新方法。本文提出的方法克服了向量化方法对功能描述不准确、计算量大的问题。建立的功能索引以及查询机制支撑了传感器功能的发布、发现、选择以及组合操作,为以传感器功能为基础的物联网服务应用开发提供了有效的支撑。
【关键词】:混合无线传感器网络 实时GIS 移动传感器路径规划 功能语义聚类
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP212.9;TN929.5
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 引言8-24
  • 1.1 无线传感器网络8-15
  • 1.1.1 无线传感器网络的工作模式9-10
  • 1.1.2 无线传感器网络在地理信息系统中的应用10-12
  • 1.1.3 传统无线传感器网络存在的问题12-15
  • 1.2 混合无线传感器网络15-20
  • 1.2.1 移动传感器节点路径规划问题17-19
  • 1.2.2 静态传感器功能语义聚类问题19-20
  • 1.3 本文工作20-22
  • 1.3.1 启发式能量平衡的移动传感器节点路径规划算法20-21
  • 1.3.2 元组化静态传感器功能语义聚类及索引建立21-22
  • 1.4 本文组织结构22-24
  • 第2章 研究现状24-40
  • 2.1 移动传感器节点路径规划研究24-28
  • 2.1.1 单一移动传感器节点的路径规划24-25
  • 2.1.2 基于事件驱动的路径规划25-26
  • 2.1.3 基于区域划分的路径规划26-27
  • 2.1.4 基于多重货郎担算法的路径规划27-28
  • 2.2 静态传感器功能语义聚类研究28-37
  • 2.2.1 功能语义距离计算28-31
  • 2.2.2 聚类方法31-37
  • 2.3 本章小结37-40
  • 第3章 移动传感器节点路径规划40-64
  • 3.1 启发式能量平衡的路径规划方法40-54
  • 3.1.1 模型定义40-42
  • 3.1.2 网络格子化42-44
  • 3.1.3 区域划分44-49
  • 3.1.4 区域再平衡49-54
  • 3.2 模拟实验54-61
  • 3.2.1 实验结果55-56
  • 3.2.2 区域边界改进56-58
  • 3.2.3 格子边长影响58
  • 3.2.4 对比实验58-61
  • 3.2.5 实验总结61
  • 3.3 本章小结61-64
  • 第4章 静态传感器功能语义聚类64-82
  • 4.1 功能语义聚类65-74
  • 4.1.1 功能元组定义65-67
  • 4.1.2 功能语义距离计算67-73
  • 4.1.3 功能聚类73-74
  • 4.2 索引建立与操作74-79
  • 4.2.1 索引建立74-75
  • 4.2.2 索引更新算法75-78
  • 4.2.3 查询机制78-79
  • 4.3 模拟实验79-80
  • 4.4 本章小结80-82
  • 第5章 总结与展望82-84
  • 5.1 总结82-83
  • 5.2 展望83-84
  • 致谢84-86
  • 参考文献86-94
  • 附录94

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本文编号:346230


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