水下无线组网的关键算法及水声调制解调装置研究
发布时间：2022-01-10 14:52
我国地域辽阔,淡水总量居世界第四位,但分布不均,人均占水量仅为世界水平的1/4,加强对水资源的监测对于国民生产有极其深远的影响。当前无线传感器网络逐渐成为水资源监测的主流方式,其最常用的是水面监测技术,并已日渐成熟,但这种监测方法只能采集接近于水面的数据,有一定的局限性。为了能更好的监测到水下环境中的生态、地形、地壳等数据,水下无线传感器网络成为研究热点。水下无线传感器网络是从水下环境收集数据并将这些数据传输到水面基站,基站收集的数据再被发送到监测中心进行处理。水下是一种三维的动态环境,水流、波浪、旋涡等因素的影响都会造成水下数据传输的困难,如今水下传输最为认可的是水声传输方式,因此水声传输装置是水下组网的必要设备。声信道具有以下特点:带宽很低,传输距离短,当终端节点距离采集节点很远时没办法接收到数据;误码率高,经常出现接收不到信号的现象,一些移动目标例如船舶等,可能会阻断网络两部分之间的通信;传播时延相对水面无线信道要长;水下的噪声也会影响到通信信道的吞吐量。上述特点决定了水下无线组网采用的是多跳路由数据收集方式,那么路由算法及节点部署也必须重新考虑。对于水下无线传感器网络的研究我国...
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：146 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
水下无线传感器网络然而，由于水域环境具有动态性，UWSN面临着许多难题，例如水中声学信号的传播速度会造成较大的传播延迟，信道的可用带宽受到限制，以及偶尔发生
19池。在能量消耗和传输范围方面，节点之间是同构的。图2-1水下传感器网络模型文中使用Thorp模型对水下声道传播进行设计，并调节传输功率。此外，本文考虑了损耗信道，其中路径损耗和比特误差取决于所穿越的距离和信号频率。设d为穿越距离，f为信号频率，则路径损耗或衰减定义如下[40]：dkAffdAd)(),(0=α(2-1)式2-1中，0A表示归一化的常数，k为几何扩散因子，一般情况下，该因子被设为1.5。此外，吸收系数α)(f通过Thorp公式定义。信号的信噪比(SNR)表示有意义的数据与噪声的比值。根据衰减公式，d为穿越距离，f为信号频率，信噪比公式如下：)(),()(),(AffPNdfPRfdSNR=(2-2)式2-2中，fPR)(和fPN)(分别表示频率为f的转发节点传输功率和水下环境噪声。为了对接收到的信号进行无差错解码，接收方的SNR应该高于一个检测阈值。水下环境中的环境噪声包括4个主要组件，即湍流fPN)(t、航运fPN)(s、波浪NfP)(w和热能量NfP)(th，环境噪声表示如下：)()()()()(fthwstffPNPNf+++=PNfPNPN(2-3)如果这些噪声各自在不同的频率区域中占据主导地位，则会影响到通信信
21点j）在传输距离为d时的成功传递概率ijP可计算为：neijP=dP))(1((2-5)设F表示iR的转发集，其中包括机会数据转发中使用的所有节点。设Fr=||表示F中的节点数量。本算法的第一个目标是从)(iRL中选出足够的子集F，使得数据包传递概率最大化，并解决损耗较大的水下环境中的隐藏终端问题。显然，在数据转发中涉及到的节点数量越多，数据包传递的成功概率就越大。当r=1时，只有一个来自)(iRL的节点被选择进行数据包转发，由此，成功传递的机率被限制为单个节点的数据包传递概率。节点iR进行数据包转发的某个样例如图2-2所示。在图2-2中，如果选择节点1n，则传递概率为i1P。不使用机会路由的传统路由协议也许能够在目的地之间的每一步达到理想化的数据包传递概率为),...,,max(21iciiPPP，但这不适用于损耗较大的水下声信道。另一方面，通过对转发集的规模进行最大化，即cr=，所有跳数较低的邻近节点都能够参与数据包传输。虽然这样会增加数据包传递概率，但也会增加能量消耗和网络拥塞。此外，若涉及到更多的节点，而没有考虑隐藏终端问题，可能会带来冗余路径和数据包冲突。图2-2节点iR进行数据包转发的样例2.3.2机会路由数据包进展为指定中继节点的优先级，本算法定义了一个因子α，以起到归一化的作用，表示发送方的深度sD和接收方的深度rD之间的深度差异：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于概率感知模型的多节点联合网络覆盖算法[J]. 孙泽宇,刘保罗,阎奔. 计算机工程与应用. 2019(05)
[2]城市水源地水质监测系统设计与实现[J]. 李思诺. 海河水利. 2018(06)
[3]k重覆盖设置算法的百分比覆盖研究[J]. 费娟,刘桂英,刘瑶. 传感技术学报. 2018(12)
[4]水文无线传感网覆盖的多目标优化算法研究[J]. 涂振宇,陈杰,曾瑄. 水利规划与设计. 2018(11)
[5]基于人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖研究[J]. 关志艳. 山西电子技术. 2018(05)
[6]基于多AUV间任务协作的水下多目标探测路径规划[J]. 张美燕,蔡文郁. 传感技术学报. 2018(07)
[7]无线传感器网络覆盖漏洞修补策略研究[J]. 周宇,王红军,史英春,沙文浩. 空军工程大学学报(自然科学版). 2018(02)
[8]多参数无线传感器网络监测系统设计[J]. 丁垒,朱欣华,周同,孙伟容. 自动化仪表. 2018(04)
[9]基于无线传感器网络的粮库监测系统[J]. 李研,黄凤辰,严锡君. 国外电子测量技术. 2018(04)
[10]基于无线传感器网络的空气质量实时监测系统研究[J]. 廖先莉,唐琳,雷霖. 成都大学学报(自然科学版). 2018(01)
博士论文
[1]无线传感器网络的覆盖优化技术研究[D]. 匡林爱.中南大学 2011
硕士论文
[1]基于WSN的温室大棚环境监测系统研究与实现[D]. 朱广华.沈阳理工大学 2018
[2]WSN中地理能量感知路由协议的研究与改进[D]. 王珣.南京邮电大学 2016
[3]三维水下传感器网络路由与定位技术研究[D]. 岳晋.哈尔滨工业大学 2016
[4]协作通信系统的中继选择方案研究[D]. 裴玉芳.杭州电子科技大学 2016
[5]基于运动模型的水下传感器网络节点定位算法的研究[D]. 刘禹.吉林大学 2015
[6]水下测量装置的无线电能传输技术研究[D]. 富一博.中国舰船研究院 2015
[7]基于矢量推进AUV的航行体运动控制研究[D]. 黄宇.中国舰船研究院 2015
[8]多移动汇聚节点的水下传感器网络路由协议研究[D]. 刘佳杰.哈尔滨工程大学 2015
[9]基于粒子群优化算法的无线传感器网络节能覆盖研究[D]. 张娟.华东理工大学 2014
[10]协同通信网络中继选择策略研究[D]. 康虹.重庆大学 2012
本文编号：3580901
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：146 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
水下无线传感器网络然而，由于水域环境具有动态性，UWSN面临着许多难题，例如水中声学信号的传播速度会造成较大的传播延迟，信道的可用带宽受到限制，以及偶尔发生
19池。在能量消耗和传输范围方面，节点之间是同构的。图2-1水下传感器网络模型文中使用Thorp模型对水下声道传播进行设计，并调节传输功率。此外，本文考虑了损耗信道，其中路径损耗和比特误差取决于所穿越的距离和信号频率。设d为穿越距离，f为信号频率，则路径损耗或衰减定义如下[40]：dkAffdAd)(),(0=α(2-1)式2-1中，0A表示归一化的常数，k为几何扩散因子，一般情况下，该因子被设为1.5。此外，吸收系数α)(f通过Thorp公式定义。信号的信噪比(SNR)表示有意义的数据与噪声的比值。根据衰减公式，d为穿越距离，f为信号频率，信噪比公式如下：)(),()(),(AffPNdfPRfdSNR=(2-2)式2-2中，fPR)(和fPN)(分别表示频率为f的转发节点传输功率和水下环境噪声。为了对接收到的信号进行无差错解码，接收方的SNR应该高于一个检测阈值。水下环境中的环境噪声包括4个主要组件，即湍流fPN)(t、航运fPN)(s、波浪NfP)(w和热能量NfP)(th，环境噪声表示如下：)()()()()(fthwstffPNPNf+++=PNfPNPN(2-3)如果这些噪声各自在不同的频率区域中占据主导地位，则会影响到通信信
21点j）在传输距离为d时的成功传递概率ijP可计算为：neijP=dP))(1((2-5)设F表示iR的转发集，其中包括机会数据转发中使用的所有节点。设Fr=||表示F中的节点数量。本算法的第一个目标是从)(iRL中选出足够的子集F，使得数据包传递概率最大化，并解决损耗较大的水下环境中的隐藏终端问题。显然，在数据转发中涉及到的节点数量越多，数据包传递的成功概率就越大。当r=1时，只有一个来自)(iRL的节点被选择进行数据包转发，由此，成功传递的机率被限制为单个节点的数据包传递概率。节点iR进行数据包转发的某个样例如图2-2所示。在图2-2中，如果选择节点1n，则传递概率为i1P。不使用机会路由的传统路由协议也许能够在目的地之间的每一步达到理想化的数据包传递概率为),...,,max(21iciiPPP，但这不适用于损耗较大的水下声信道。另一方面，通过对转发集的规模进行最大化，即cr=，所有跳数较低的邻近节点都能够参与数据包传输。虽然这样会增加数据包传递概率，但也会增加能量消耗和网络拥塞。此外，若涉及到更多的节点，而没有考虑隐藏终端问题，可能会带来冗余路径和数据包冲突。图2-2节点iR进行数据包转发的样例2.3.2机会路由数据包进展为指定中继节点的优先级，本算法定义了一个因子α，以起到归一化的作用，表示发送方的深度sD和接收方的深度rD之间的深度差异：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于概率感知模型的多节点联合网络覆盖算法[J]. 孙泽宇,刘保罗,阎奔. 计算机工程与应用. 2019(05)
[2]城市水源地水质监测系统设计与实现[J]. 李思诺. 海河水利. 2018(06)
[3]k重覆盖设置算法的百分比覆盖研究[J]. 费娟,刘桂英,刘瑶. 传感技术学报. 2018(12)
[4]水文无线传感网覆盖的多目标优化算法研究[J]. 涂振宇,陈杰,曾瑄. 水利规划与设计. 2018(11)
[5]基于人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖研究[J]. 关志艳. 山西电子技术. 2018(05)
[6]基于多AUV间任务协作的水下多目标探测路径规划[J]. 张美燕,蔡文郁. 传感技术学报. 2018(07)
[7]无线传感器网络覆盖漏洞修补策略研究[J]. 周宇,王红军,史英春,沙文浩. 空军工程大学学报(自然科学版). 2018(02)
[8]多参数无线传感器网络监测系统设计[J]. 丁垒,朱欣华,周同,孙伟容. 自动化仪表. 2018(04)
[9]基于无线传感器网络的粮库监测系统[J]. 李研,黄凤辰,严锡君. 国外电子测量技术. 2018(04)
[10]基于无线传感器网络的空气质量实时监测系统研究[J]. 廖先莉,唐琳,雷霖. 成都大学学报(自然科学版). 2018(01)
博士论文
[1]无线传感器网络的覆盖优化技术研究[D]. 匡林爱.中南大学 2011
硕士论文
[1]基于WSN的温室大棚环境监测系统研究与实现[D]. 朱广华.沈阳理工大学 2018
[2]WSN中地理能量感知路由协议的研究与改进[D]. 王珣.南京邮电大学 2016
[3]三维水下传感器网络路由与定位技术研究[D]. 岳晋.哈尔滨工业大学 2016
[4]协作通信系统的中继选择方案研究[D]. 裴玉芳.杭州电子科技大学 2016
[5]基于运动模型的水下传感器网络节点定位算法的研究[D]. 刘禹.吉林大学 2015
[6]水下测量装置的无线电能传输技术研究[D]. 富一博.中国舰船研究院 2015
[7]基于矢量推进AUV的航行体运动控制研究[D]. 黄宇.中国舰船研究院 2015
[8]多移动汇聚节点的水下传感器网络路由协议研究[D]. 刘佳杰.哈尔滨工程大学 2015
[9]基于粒子群优化算法的无线传感器网络节能覆盖研究[D]. 张娟.华东理工大学 2014
[10]协同通信网络中继选择策略研究[D]. 康虹.重庆大学 2012
本文编号：3580901
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xxkjbs/3580901.html
