基于成本最小的无线感知器网络部署方法研究

发布时间：2017-05-15 22:14

  本文关键词：基于成本最小的无线感知器网络部署方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：伴随着无线通信和微电子技术的发展,无线感知器网络(Wireless Sensor Setworks)越来越受到研究人员以及众多行业的重视,并已经用于很多实际应用中。农业生产是无线感知器网络应用的重要领域。为了发展“精细农业”,必须要获取准确、实时的相关农业信息,包括天气、土壤、农作物等,无线感知器网络技术以经成为获取这些信息的重要工具,被应用于作物施肥、土壤监测、病虫害防控、节水灌溉等众多方面。农业信息的多样性和时空相关性增加了信息获取的难度,对无线感知器网络的设计和部署提出了更高要求。节点部署是无线感知器网络正常运行的基础工作,它关系到网络性能的优劣,如何部署网络节点也成为研究热点之一。不同的实际应用对于无线感知器网络的性能需求不同,衡量网络性能的指标主要包括网络覆盖性、连通性、时间延迟、网络寿命、能量效率、网络成本等。其中网络成本是任何应用下进行无线感知器网络设计和部署过程中必须考虑的因素,尤其对于规模较大的农田监测应用,采用基于成本最小的部署方法可以为用户节省资源、降低成本、提高收益。针对网络成本的研究能够深入了解影响成本的各种因素以及相互关系,为建立优化的网络结构提供指导,对网络节点的部署和网络的有效运行有着重要的理论研究意义。本文研究基于成本最小化的无线感知器网络的节点部署方法,论文的主要研究内容和成果如下:1、为了能够综合地衡量网络成本,给出了新的指标:单位面积成本(当网络寿命作为设计要求时)或单位面积和寿命的成本。这一指标综合体现了节点个数、能量效率、寿命等多项内容,本文中的模型都是以最小化此指标为目的。2、针对单层无线感知器网络,在感知器节点传输距离确定的情况下,提出了以成本最小为目标的规划模型,以及相应的节点部署方法。减少网络成本包含多个方面,提高能量使用效率、延长网络时间是节省网络成本的一种方式。提出的部署方法将网络寿命作为设计需求,并从不同的方面采取多种措施来减少成本:采用正六边形单元结构可以在保证覆盖性和连通性的前提下使用最少的感知器节点;通过为节点装配不同的初始能量来减少能量浪费;在仔细分析节点能量消耗和网络总成本的基础上,给出多约束下的规划模型,目标是最小化单位面积成本,通过求解模型确定最优环数;为了保证感知节点间的能量消耗平衡,提出了一种负载平衡的数据路由算法。针对大面积的监测应用,给出了多sink网络部署方法。通过数值模拟和分析,最优环数、不同的初始能量以及数据整合等措施明显地减少了网络成本;通过对单sink和多sink网络的模拟比较,显示出所提出的多sink部署方法最多可以减少近70%的网络成本,大大减低了成本。3、针对两层无线感知器网络,提出了最小化网络成本的规划模型,并给出了相应的网络节点部署方法。网络具有三类节点,逻辑上分为两层,本部分研究第一层节点的部署。在感知器节点传输距离确定的前提下,研究了节点的能量消耗和网络成本,给出了以单位面积成本最小化为目标的多约束规划模型,通过求解可以确定簇的最优环数。相应的部署策略同样采用了正六边形单元结构、不同的初始能量等多种措施保证成本最小,通过数字模拟分析了各因素对成本的影响;通过模拟比较了3种不同部署方法对应的网络成本,本文方法对应的网络成本分别占第二个网络成本的约58%,第三个网络的约54%,成本减少显著。4、为了使优化模型具有较广泛的适用性,对上述模型中装配初始能量的假设进行改进,研究了三种更现实的情景:节点初始能量给定;感知器节点初始能量相同;多级电池包,建立了相应的规划模型,并给出了求解方法和数值模拟。5、针对传输距离可变的感知器,提出了确定传输距离的优化模型,给出了最小化网络成本的随机部署步骤。网络结构是一种“环+簇”结构,同环内的节点组成多个簇,不同环内的簇大小不同,且不同环内的节点可以装配不同的初始能量。在分析节点能量消耗和网络成本的基础上,给出了最小化成本的规划模型,通过求解确定节点的传输距离。通过数值分析发现节点的传输距离从外环到内环逐渐增加,为了保证同环节点的能量消耗平衡,修正了簇头节点的传输距离,改进了模型,最后给出了相应的节点部署步骤。
【关键词】：无线感知器网络 单位面积成本 节点部署 优化模型
【学位授予单位】：河北农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstraction6-12
• 第1章 绪论12-26
• 1.1 无线感知器网络简介12-20
• 1.1.1 无线感知器网络的概念12-13
• 1.1.2 无线感知器网络特征13-14
• 1.1.3 无线感知器网络的发展14-16
• 1.1.4 无线感知器网络的应用16-18
• 1.1.5 无线感知器网络面临的挑战和发展趋势18-20
• 1.2 无线感知器网络在农业中的应用20-23
• 1.3 论文的研究内容23-25
• 1.4 论文的组织结构25-26
• 第2章 无线感知器网络部署策略26-51
• 2.1 网络节点部署概念26-27
• 2.2 网络节点部署方法的分类27-33
• 2.2.1 确定性部署29-30
• 2.2.2 随机部署：30-31
• 2.2.3 中心式部署方法31-32
• 2.2.4 分布式部署32-33
• 2.3 网络服务质量指标33-41
• 2.3.1 网络覆盖性33-36
• 2.3.2 网络连通性36-38
• 2.3.3 时间延迟38
• 2.3.4 网络寿命38-39
• 2.3.5 能量效率39-40
• 2.3.6 网络成本40-41
• 2.4 几种部署方法简介41-49
• 2.4.1 非均匀部署41-43
• 2.4.2 层次部署方法43-45
• 2.4.3 具有移动能力的节点部署45-46
• 2.4.4 变传输距离的节点部署46-48
• 2.4.5 初始能量不同的节点部署48-49
• 2.5 本章小结49-51
• 第3章 基于成本最小的单层无线感知器网络部署方法51-74
• 3.1 引言51-52
• 3.2 预备知识52-54
• 3.2.1 感知器节点的硬件结构52-53
• 3.2.2 能量模型53
• 3.2.3 成本模型53-54
• 3.3 能量消耗和成本分析54-60
• 3.3.1 正六边形单元结构54-55
• 3.3.2 节点能量消耗分析55-57
• 3.3.3 成本分析57-59
• 3.3.4 最小化CPUA的规划模型59-60
• 3.4 多sink网络方案60-61
• 3.5 数值模拟和分析61-72
• 3.5.1 模拟环境及参数61-62
• 3.5.2 均匀负载路由算法62-64
• 3.5.3 网络能量消耗和成本分析64-67
• 3.5.4 均匀负载路由与剩余能量分析67-69
• 3.5.5 约束下的最优环数69-71
• 3.5.6 单sink网络和多sink网络比较71-72
• 3.6 本章小结72-74
• 第4章 基于成本最小的两层无线感知器网络部署方法74-88
• 4.1 两层无线感知器网络结构74-75
• 4.2 已有的部署方法75-76
• 4.3 基于成本最小的网络部署问题描述和有关模型76-77
• 4.3.1 部署问题描述76-77
• 4.3.2 有关模型77
• 4.4、节点部署策略77-82
• 4.4.1 网络结构77-79
• 4.4.2 最小化成本的规划模型79-82
• 4.4.3 节点部署方法82
• 4.5 数字仿真与分析82-87
• 4.5.1 模拟环境82-83
• 4.5.2 成本分析83-86
• 4.5.3 网络比较86-87
• 4.6、本章小结87-88
• 第5章 不同能量装配情景下的成本最小化模型88-98
• 5.1 网络结构和有关模型88
• 5.2 基本能量消耗和网络成本分析88-89
• 5.3 节点初始能量给定情况下成本最小化模型89-94
• 5.3.1 优化模型89-90
• 5.3.2 求解与分析90-94
• 5.4 感知器节点初始能量相同情况下成本最小化模型94-95
• 5.4.1 优化模型94
• 5.4.2 求解与分析94-95
• 5.5 基于电池包装配情况下成本最小化模型95-97
• 5.5.1 优化模型95-96
• 5.5.2 求解与分析96-97
• 5.6 本章小结97-98
• 第6章 一种可变传输距离的网络节点部署策略98-106
• 6.1 网络结构98-99
• 6.2 优化模型99-102
• 6.3 模型求解102-103
• 6.4 模型的改进103-104
• 6.5 节点部署基本步骤及进一步工作104-105
• 6.6 本章小结105-106
• 第7章 结论与展望106-109
• 7.1 全文总结106-107
• 7.2 课题研究展望107-109
• 参考文献109-119
• 在读期间发表的学术论文119-120
• 作者简介120-121
• 致谢121-122

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