無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是造價(jià)低廉、能耗低、擴(kuò)展能力強(qiáng)。應(yīng)用在輸電線路監(jiān)測(cè)上,可以做到無(wú)需人工干預(yù),降低系統(tǒng)建設(shè)以及運(yùn)營(yíng)成本。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在輸電線路狀態(tài)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景中,需要網(wǎng)絡(luò)有一定的生存時(shí)間。但是傳感器節(jié)點(diǎn)所攜帶的電池能夠提供的能量十分有限。所以將數(shù)據(jù)融合以及分簇路由算法引入到輸電線路狀態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中,可以提高數(shù)據(jù)傳輸效率,降低網(wǎng)絡(luò)能耗。本文針對(duì)輸電線路狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的傳輸,提出了基于節(jié)點(diǎn)能量以及節(jié)點(diǎn)之間距離均衡優(yōu)化算法。通過(guò)引入距離門限值來(lái)避免長(zhǎng)鏈的產(chǎn)生,減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶鴶?shù)。根據(jù)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)所攜電池的剩余能量、節(jié)點(diǎn)之間的距離選擇合適的簇首節(jié)點(diǎn)。在已選出的簇首工作一段時(shí)間后,其所攜帶電池剩余能量達(dá)到設(shè)定閾值時(shí),啟動(dòng)新一輪的簇首選擇流程,及時(shí)有效的選擇出新的簇首節(jié)點(diǎn)。使得簇內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)消耗能量水平相近,從而延長(zhǎng)輸電線路監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。本文采用D-S證據(jù)理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的數(shù)據(jù)融合方式,處理簇首節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有自學(xué)習(xí),能夠進(jìn)行分布式處理且無(wú)需先驗(yàn)信息的特點(diǎn),進(jìn)行多路傳感器數(shù)據(jù)融合。采用特征層以及決策層兩層融合,充分利用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及D-S證據(jù)理論的優(yōu)點(diǎn),以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出作為D-S證據(jù)理論的證據(jù),準(zhǔn)確提取出節(jié)點(diǎn)所處安全狀態(tài)的關(guān)鍵信息,根據(jù)節(jié)點(diǎn)現(xiàn)在的安全狀況,推測(cè)出未來(lái)可能發(fā)生安全事故的概率。針對(duì)提出的路由算法應(yīng)用MATLAB進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),模擬數(shù)據(jù)在輸電線路監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行傳輸。通過(guò)對(duì)比不同路由算法在網(wǎng)絡(luò)消耗的能量、數(shù)據(jù)傳輸量以及節(jié)點(diǎn)存活個(gè)數(shù)三個(gè)方面的表現(xiàn),可以得出本文提出的路由算法可以降低節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的能耗,擴(kuò)大節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸量,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的壽命。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM76;TP212.9;TN929.5
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在輸電線路應(yīng)用的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)以及路由算法研究
    2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述
        2.1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系架構(gòu)
        2.1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
    2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的路由算法
        2.2.1 平面路由算法
        2.2.2 層次路由算法
    2.3 本章小結(jié)
第3章 輸電線路中基于能量?jī)?yōu)化的分簇路由算法
    3.1 輸電線路監(jiān)測(cè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.2 分簇路由算法的選取
    3.3 分簇路由算法在解決長(zhǎng)鏈問(wèn)題中的應(yīng)用
        3.3.1 輸電線路監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中傳感器節(jié)點(diǎn)能量消耗
        3.3.2 解決方案
    3.4 簇首的選取
    3.5 簇首輪換階段
    3.6 本章小結(jié)
第4章 輸電線路狀態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合
    4.1 數(shù)據(jù)融合的作用
    4.2 數(shù)據(jù)融合的模型
        4.2.1 功能模型
        4.2.2 狀態(tài)模型
        4.2.3 屬性模型
    4.3 影響數(shù)據(jù)融合算法的因素
        4.3.1 節(jié)點(diǎn)資源的限制
        4.3.2 數(shù)據(jù)的有效性
        4.3.3 數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性
    4.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合算法
    4.5 針對(duì)輸電線路傳輸設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)融合過(guò)程
        4.5.1 特征層上的數(shù)據(jù)融合
        4.5.2 決策層上的數(shù)據(jù)融合
        4.5.3 具數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)過(guò)程
    4.6 本章小結(jié)
第5章 算法的仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)置
    5.2 仿真結(jié)果與分析
        5.2.1 網(wǎng)絡(luò)消耗能量對(duì)比
        5.2.2 數(shù)據(jù)傳輸量對(duì)比
        5.2.3 節(jié)點(diǎn)存活個(gè)數(shù)對(duì)比
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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