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无线传感器网络节能与生存时间感知的数据收集算法

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:10:15
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无线传感器网络节能与生存时间感知的数据收集算法【摘要】:近年来,随着芯片技术、通信技术和传感器技术的飞速发展,无线传感器网络得到了广泛的应用。无线传感器网络由大量的集成有传感器单元

【摘要】: 近年来,随着芯片技术、通信技术和传感器技术的飞速发展,无线传感器网络得到了广泛的应用。无线传感器网络由大量的集成有传感器单元、数据处理单元及无线通信单元的节点组成,节点与节点之间采用自组织的方式构成网络。其目的是协作感知、采集和处理布控区域中各种环境或监测对象的信息,并发送给数据接收者,可广泛地应用于国防军事、环境检测、反恐抗灾、医疗卫生等领域。 无线传感器网络中的节点一般采用电池供电,且通常运行在人无法接近的恶劣甚至危险的环境中,因此节点在能量的供给上受到了很大的限制。如何节省节点的能量以延长网络的生存时间,是无线传感器网络研究领域的重要课题。 本文着重研究了无线传感器网络的数据收集问题,以延长网络生存时间为主要目的。网络生存时间与节点的能耗密切相关,一旦某些关键节点的能量耗竭,网络就无法正常工作。网络的能耗主要由传输数据产生,它与节点之间的距离有关,距离越大,能耗也越大。因此,在网络中经常采用短距离多跳(Multi-hop)传输方式来传输数据,以此降低能耗。但多跳传输会增大数据传递的时延。考虑到多跳传输会引起不同节点能量消耗不均的问题——越是靠近基站的节点由于转发的数据分组量大,其能量消耗得也越快,本文提出了生存时间感知的数据收集算法(LDGA,Lifetime-aware Data Gathering Algorithm)。LDGA综合考虑网络中各节点的剩余能量与节点间传输数据的能量消耗,构建出延长网络生存时间的数据收集树。仿真分析表明,该算法可以显著地延长网络生存时间。 为了权衡节点能耗与数据传递时延,本文还提出一种能耗感知的优化网络生存时间的数据收集算法,称之为分流路由算法(DTRA,Diffluent Traffic Routing Algorithm)。DTRA算法采用一个优化模型以改善每个节点发出数据比例,并采用遗传算法求解该优化问题,从而达到权衡网络生存时间和数据分组跳数。仿真结果表明:DTRA算法能显著地提高网络的生存时间,同时将数据分组平均跳数保持在一个较低的水平;在网络生存时间上,DTRA算法也比一些已有的知名算法更优。 本文的研究成果使传感器网络的数据收集节能且延长网络生存时间,可应用于环境检测、生态环境保护、自然灾害预警等领域。 【关键词】:无线传感器网络 节能 生存时间 数据收集 路由算法
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TN929.5;TP212.9
【目录】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-10
  • 第1章 绪论10-21
  • 1.1 课题研究背景及意义10-16
  • 1.2 本文研究内容及国内外研究现状16-19
  • 1.3 本文主要创新之处19
  • 1.4 论文组织结构安排19-21
  • 第2章 数据收集问题概述21-33
  • 2.1 数据收集传感器网络21-22
  • 2.2 数据收集网络路由的要求及挑战22-24
  • 2.3 典型数据收集路由算法24-29
  • 2.4 数据收集的能耗模型29-31
  • 2.5 数据融合技术31-33
  • 第3章 生存时间感知的数据收集算法33-45
  • 3.1 问题描述33-34
  • 3.2 系统假设及能耗模型34
  • 3.3 算法实现34-38
  • 3.3.1 算法描述34-36
  • 3.3.2 算法实现36-38
  • 3.4 仿真结果与分析38-45
  • 3.4.1 算法路由机制比较38-42
  • 3.4.2 算法有效性比较42-45
  • 第4章 权衡生存时间与数据分组跳数的数据收集算法45-63
  • 4.1 遗传算法45-48
  • 4.2 问题描述48
  • 4.3 系统假设与能耗模型48-49
  • 4.4 DTRA算法实现49-57
  • 4.4.1 算法及优化模型49-55
  • 4.4.2 遗传算法求解优化模型55-56
  • 4.4.3 算法的实现56-57
  • 4.5 仿真结果与分析57-63
  • 第5章 总结与展望63-65
  • 5.1 工作总结63-64
  • 5.2 展望64-65
  • 参考文献65-69
  • 致谢69-70
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录70


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