本文關(guān)鍵詞：無線傳感網(wǎng)低能耗分簇式路由算法研究

  更多相關(guān)文章： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 能量高效 路由協(xié)議 分簇 多路徑

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是由許許多多體積微小、價格便宜、計算存儲能力有限的傳感器節(jié)點任意播撒在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，利用傳感器節(jié)點的無線通信方式自發(fā)形成的自組織網(wǎng)絡(luò)，緊密的和居住環(huán)境聯(lián)系在一起，具有極其重要的理論研究價值和現(xiàn)實應(yīng)用意義。目前WSN已經(jīng)應(yīng)用于軍事、醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。WSN與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)相比，具有能量、通信能力、計算存儲能力等都非常有限的特點，使得研究具有高能效利用率的WSN路由協(xié)議成為人們越來越迫切需求的目標(biāo)。 分簇路由協(xié)議作為WSN路由協(xié)議中的重要組成部分，具有重要的研究意義與實際應(yīng)用價值。它將整個網(wǎng)絡(luò)劃分成若干個簇，簇頭節(jié)點對簇內(nèi)信息進行收集和融合，并把融合后的信息發(fā)送給匯聚節(jié)點。本文針對現(xiàn)有分簇路由協(xié)議的不足，以能量高效、均衡能耗為目的，改進了幾種路由算法，并對改進的路由算法進行理論分析和仿真研究。 首先針對經(jīng)典LEACH協(xié)議存在簇頭節(jié)點空間分布不均勻、簇頭節(jié)點數(shù)目不確定以及節(jié)點能耗不均衡等缺點，提出了一種基于Fuzzy C-Means聚類算法的新路由協(xié)議。該算法首先利用Fuzzy C-Means聚類算法將整個網(wǎng)絡(luò)均勻劃分為多個簇；再利用考慮了節(jié)點剩余能量的LEACH簇頭選舉完成簇內(nèi)簇頭的選舉，以完成簇內(nèi)數(shù)據(jù)的收集和傳輸。仿真實驗證明了算法的有效性，同時表明該算法使網(wǎng)絡(luò)簇頭節(jié)點的分布更加合理與均勻，延緩了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點死亡速度和速率，延長了網(wǎng)絡(luò)使用壽命。 其次，針對在分簇路由協(xié)議中，靠近匯聚節(jié)點的簇頭由于轉(zhuǎn)發(fā)大量數(shù)據(jù)造成自身能量消耗過多，過早耗盡能量形成“熱區(qū)”現(xiàn)象，，提出了一種基于RSSI雙簇頭非均勻分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議。首先，節(jié)點根據(jù)接收到來自匯聚節(jié)點的信號強度，被劃分成若干等級；同時簇的大小與信號接收強度成反比關(guān)系，即越靠近匯聚節(jié)點的簇群越小。根據(jù)簇群距離基站的遠(yuǎn)近，將簇群劃分成界內(nèi)區(qū)域和界外區(qū)域，在相應(yīng)區(qū)域中選擇主簇頭和輔助簇頭；然后再利用簇頭剩余能量、距離、簇內(nèi)剩余能量均值等因子進行中繼節(jié)點的選擇，利用有限狀態(tài)機構(gòu)建數(shù)據(jù)傳輸路由樹，進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。計算機仿真結(jié)果表明該算法在解決網(wǎng)絡(luò)“熱區(qū)”現(xiàn)象，以及均衡網(wǎng)絡(luò)消耗方面具有良好的性能。 最后，提出了一種基于模糊邏輯和蟻群算法的非均勻多路徑路由算法。該算法利用模糊邏輯節(jié)點的剩余能量、節(jié)點的密度、節(jié)點的數(shù)據(jù)流量綜合考慮，根據(jù)模糊規(guī)則來計算節(jié)點的簇頭概率進行簇頭節(jié)點的選舉；當(dāng)簇頭選舉出來之后，再利用蟻群算法進行多路徑的選擇。仿真結(jié)果表明該算法能夠有效地均衡網(wǎng)絡(luò)能量消耗，同時延長網(wǎng)絡(luò)使用壽命。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 能量高效 路由協(xié)議 分簇 多路徑
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 課題研究背景8
• 1.2 課題研究目的及意義8-9
• 1.2.1 課題研究目的8-9
• 1.2.2 課題研究意義9
• 1.3 WSN關(guān)鍵技術(shù)9-10
• 1.4 WSN的相關(guān)應(yīng)用10-12
• 1.5 論文主要內(nèi)容簡介12-13
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由技術(shù)13-21
• 2.1 路由協(xié)議的設(shè)計要求13-14
• 2.2 平面路由協(xié)議14
• 2.3 層次路由協(xié)議14-20
• 2.3.1 均勻分簇路由協(xié)議14-17
• 2.3.2 非均勻分簇路由協(xié)議17-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 基于Fuzzy C-Means聚類算法的改進LEACH協(xié)議21-33
• 3.1 引言21
• 3.2 相關(guān)算法分析比較21-22
• 3.3 系統(tǒng)模型22-24
• 3.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型22-23
• 3.3.2 無線傳輸能耗模型23-24
• 3.4 LEACH路由協(xié)議24-26
• 3.4.1 LEACH 協(xié)議算法流程25
• 3.4.2 LEACH 協(xié)議的性能分析25-26
• 3.5 改進的LEACH協(xié)議26-29
• 3.5.1 覆蓋區(qū)域分割26-28
• 3.5.2 簇頭選擇與數(shù)據(jù)傳輸28-29
• 3.6 仿真分析29-32
• 3.6.1 簇頭節(jié)點分布比較30-31
• 3.6.2 節(jié)點能耗速度比較31-32
• 3.6.3 網(wǎng)絡(luò)生命周期比較32
• 3.7 本章小結(jié)32-33
• 第四章 基于RSSI雙簇頭非均勻分簇的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議33-45
• 4.1 引言33
• 4.2 相關(guān)算法分析比較33-35
• 4.3 系統(tǒng)模型35-36
• 4.4 UCRP協(xié)議36-41
• 4.4.1 簇的行成36-40
• 4.4.2 簇間多跳路由機制40-41
• 4.4.3 消息傳送機制41
• 4.5 仿真結(jié)果與分析41-43
• 4.5.1 網(wǎng)絡(luò)存活節(jié)點數(shù)42
• 4.5.2 基站 BS 接收數(shù)據(jù)量42
• 4.5.3 死亡節(jié)點分布圖42-43
• 4.6 本章小結(jié)43-45
• 第五章 基于模糊邏輯和蟻群算法的非均勻多路徑路由算法45-56
• 5.1 引言45
• 5.2 FLAC路由算法45-49
• 5.2.1 變量的模糊化46-48
• 5.2.2 簇群的形成48-49
• 5.3 路由機制的形成49-52
• 5.3.1 多路徑的建立51
• 5.3.2 路由的更新51-52
• 5.4 仿真結(jié)果與分析52-55
• 5.4.1 網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡度52-53
• 5.4.2 網(wǎng)絡(luò)的簇頭節(jié)點與其能量消耗53-54
• 5.4.3 網(wǎng)絡(luò)的生存周期比較54
• 5.4.4 網(wǎng)絡(luò)剩余能量比較54-55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 第六章 主要結(jié)論與展望56-58
• 6.1 主要結(jié)論56-57
• 6.2 展望57-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-64
• 附錄: 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文64

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 沈波;張世永;鐘亦平;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議[J];軟件學(xué)報;2006年07期

2 張榮博;曹建福;;利用蟻群優(yōu)化的非均勻分簇?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2010年06期

本文編號：1042480