协作MIMO无线传感器网络中节能传输策略研究

【摘要】：无线传感器网络（WSN： W ireless Sensor Networks）是一种用于信息采集与数据处理的新兴网络，因其巨大的应用前景引起了国内外诸多研究者的兴趣。它由众多具有感知、数据处理和通信等功能的传感器节点构成，这些节点体积微小且一般不能更换电池或者及时再充电。因此，构造WSN的一个关键问题就是如何设计一种能最大限度降低能耗的传输方式。 协作多输入多输出（MIMO： Multiple-Input Multiple-Output）技术选择多个具有单天线功能的传感器节点来充当发送/接收天线，从而来模拟一个天线阵列进行协作信息处理，是WSN中一种崭新的高效节能技术。 在前人的相关研究基础上，针对协作MIMO运用于WSN时的协作节点选择、传输策略建立以及多目标优化等方面作了如下研究： (1)协作节点的选择：面对中小型密集网络中，信道之间并不一定相互正交的情况，提出了一种生存时间最大化协作节点选择算法。该算法在考虑了多个因素（如节点剩余能量、SNR值等）后，并结合信道正交度，在域内所有节点（包括域首节点）中进行遴选。仿真结果表明，此算法不仅提高了节点存活率，而且有效地延长了网络生存时间。 (2)多跳协作传输策略研究：采取了实际应用更为广泛的多跳协作传输模型；基于地理信息对WSN进行分域，并且每轮域的个数与域中存活节点数成一定比率；采用了(1)中提出的算法选择协作节点；在域首节点上建立路由表，选择最小能耗路径作为多跳路由。仿真结果表明，相比基于leach的多跳传输策略，该传输策略极大地延长了网络生存时间，并且有效减少了“监测空洞”。 (3)多目标优化研究：针对协作多跳MIMO传输模型，在分析了WSN的生存时间、数据速率与平均功率相冲突的三个目标参数后，采用了改进后的多目标进化算法对这些目标进行了优化。仿真结果表明，相比于聚集函数法，该算法所取得的网络生存时间更长。同时，仿真得出了一系列对WSN工程应用具有指导意义的参数值。更重要的是，这些参数值能够在网络平均功耗处于较小水平的情况下，使数据速率与生存时间两者同时达到最大。 【关键词】：无线传感器网络 协作 MIMO技术 网络生存时间 传输策略 多目标进化算法
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 引言9-13
• 1.1.1 无线传感器网络简介9-11
• 1.1.2 无线传感器网络的构成与应用领域11-13
• 1.2 本文选题背景与研究意义13-14
• 1.3 本文研究内容与章节安排14-17
• 第2章 协作 MIMO 相关技术17-27
• 2.1 MIMO 技术与协作 MIMO 技术17-21
• 2.1.1 传统 MIMO 技术17-20
• 2.1.2 协作 MIMO 技术20-21
• 2.2 空时编码21-26
• 2.2.1 空时分组码（STBC）22-24
• 2.2.3 分层空时码（LSTC）24-25
• 2.2.4 常见编码方法的比较25-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 生存时间最大化协作节点选择算法研究27-36
• 3.1 引言27
• 3.2 系统模型设计27-28
• 3.3 协作节点选择28-31
• 3.3.1 信道向量的正交度28-30
• 3.3.2 节点残余能量分析30-31
• 3.3.3 协作节点选择算法31
• 3.4 仿真实现与分析31-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第4章 多跳协作 MIMO 无线传感器网络传输策略研究36-47
• 4.1 引言36
• 4.2 系统模型及策略设计36-39
• 4.2.1 域的形成与建立阶段37
• 4.2.2 传输策略创建阶段37-38
• 4.2.3 采集数据传输阶段38-39
• 4.3 能耗模型39-42
• 4.3.1 节点残余能量分析39-40
• 4.3.2 能量消耗模型分析40-42
• 4.4 仿真实现与分析42-45
• 4.5 本章小结45-47
• 第5章 多跳协作 MIMO 无线传感器网络中多目标优化研究47-62
• 5.1 引言47-48
• 5.2 系统模型分析48-52
• 5.2.1 系统数据速率48-51
• 5.2.2 系统平均功耗与网络生存时间51-52
• 5.2.3 联合网络数据速率、平均功耗及生存时间模型52
• 5.3 多目标进化算法52-55
• 5.3.1 基因编码53
• 5.3.2 非支配集的构建和保持解群体分布性方法53-54
• 5.3.3 交叉因子与变异率的设置54
• 5.3.4 算法实现54-55
• 5.4 仿真实现与分析55-60
• 5.5 本章小结60-62
• 第6章 总结与展望62-64
• 6.1 本文总结62-63
• 6.2 本文后续工作展望63-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-69
• 附录 攻读硕士学位期间发表的论文69

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