基于LMS和Block-LMS的无线传感器网络节能算法研究

【摘要】：无线传感器网络(WSNs)由数量众多的传感器节点组成,可以应用在多类型的复杂环境中,如军事应用、交通运输、娱乐等。传感器节点通过多跳传输方式把收集到的数据发送给基站。目前,无线传感器网络已经受到研究者和实际用户的密切关注。由于传感器节点一般使用能量有限的电池作为能源设备,如何降低节点的能量消耗是我们重点关心的问题,通过对节点能量的有效利用,才能延长整个网络的生命周期。与数据处理相比,数据通信是WSNs的主要能量消耗,因此降低数据通信的次数尤为重要。关于这个问题,已经有了许多有关数据简化技术的研究。这类技术在源节点和目的节点进行数据预测,并在预测数据不满足误差阀值时才进行正常数据通信,通过这样的方法来降低数据通信量。 本文从传感器节点结构和网络体系结构两个方面对无线传感器网络进行介绍,并对数据处理和数据通信的能量消耗进行分析。之后本文对无线传感器网络的节能算法进行概述,其中重点关注了数据简化技术。本文提出了一种基于LMS(Least Mean Square)算法的时序预测技术,这种技术的优点在于不需要知道实际观测对象的先验知识,同时不需要使用网络的全局参数便可以独立运行于每个节点。最后,我们通过对LMS算法进行维度扩展,提出了基于Block-LMS算法的成块预测技术,并对基于分簇的无线传感器网络数据通信协议进行改进。通过实际数据对算法进行仿真,很好的降低了数据通信量,同时保持了较高的数据精度,从而降低了能量消耗。 【关键词】：无线传感器网络 节能算法 时序预测 Least Mean Square Algorithm Block-LMS
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-12
• 1.1 研究背景与意义9
• 1.2 研究现状与发展动态9-11
• 1.3 研究内容与组织结构11-12
• 第二章 无线传感器网络相关研究12-17
• 2.1 无线传感器网络简介12-13
• 2.2 传感器节点结构13-14
• 2.3 传感器网络体系结构14-16
• 2.4 本章小结16-17
• 第三章 无线传感器网络能耗17-24
• 3.1 无线传感器网络能耗分析17-19
• 3.1.1 无线传感器网络能耗简介17
• 3.1.2 数据通信的能耗分析17-18
• 3.1.3 数据处理的能耗分析18-19
• 3.2 无线传感器网络节能算法19-23
• 3.2.1 节能算法简介19-21
• 3.2.2 基于占空比的技术21-22
• 3.2.3 基于数据处理的技术22-23
• 3.2.4 基于节点移动的技术23
• 3.3 本章小结23-24
• 第四章 基于LMS的无线传感器网络节能算法24-37
• 4.1 相关工作24-30
• 4.1.1 基于数据简化的节能算法24-25
• 4.1.2 基本LMS算法25-30
• 4.2 基于LMS的节能算法研究30-36
• 4.2.1 双重预测方法30-31
• 4.2.2 网络模型31-32
• 4.2.3 自适应滤波器和LMS算法32-34
• 4.2.4 基于数据简化的节能算法34-36
• 4.2.5 孤立点检测机制36
• 4.3 本章小结36-37
• 第五章 基于分簇的WSN中的数据通信协议改进37-44
• 5.1 引言37
• 5.2 Block-LMS算法简介37-40
• 5.3 运用Block-LMS算法进行时序预测40-41
• 5.4 基于分簇的WSN中数据通信协议的改进41-43
• 5.5 本章小结43-44
• 第六章 实验结果及分析44-49
• 6.1 实验环境介绍44-45
• 6.2 实验结果及分析45-49
• 第七章 总结和展望49-51
• 7.1 全文总结49
• 7.2 进一步的研究工作49-51
• 参考文献51-55
• 致谢55

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