本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：分形　出處：《北京郵電大學(xué)》2014年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：雖然無線傳感器網(wǎng)絡(luò)并不是新技術(shù),但是隨著物聯(lián)網(wǎng)的推廣與普及,作為泛在網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)感知層關(guān)鍵技術(shù)的傳感器網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與應(yīng)用領(lǐng)域方面都呈現(xiàn)出爆炸式增長的趨勢,網(wǎng)絡(luò)的部署也從單一的工業(yè)環(huán)境向農(nóng)、林、環(huán)保、醫(yī)療和交通等相差迥異的領(lǐng)域發(fā)展,這使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模與所傳輸數(shù)據(jù)類型都有了很大的變化,網(wǎng)絡(luò)承受了由于資源配置不均衡和傳輸數(shù)據(jù)量激增的壓力,特別是為了滿足那些對實時性有較高要求的需求,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理能力與傳輸能力受到了前所未有的挑戰(zhàn)。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是感知數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò),傳感器網(wǎng)絡(luò)的功能主要集中在數(shù)據(jù)的感知獲取與傳輸上,因此無線傳感器網(wǎng)絡(luò)所面臨的問題可以歸結(jié)為兩類：一類是大規(guī)模組網(wǎng)引起的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合理性問題；另一類是由節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量激增引起的數(shù)據(jù)傳輸效率的問題。對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成和數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)化已成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究重點(diǎn),目前對造成大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不均衡和數(shù)據(jù)傳輸效率低下的困擾正在逐步研究中。 網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增加,本質(zhì)是網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的增加,復(fù)雜度的增加不僅表現(xiàn)在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上,也表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上。當(dāng)節(jié)點(diǎn)增加時,相鄰節(jié)點(diǎn)間的鏈路連接變得錯綜復(fù)雜,任意節(jié)點(diǎn)的加入與撤出都會對局部網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)洚a(chǎn)生影響,并且節(jié)點(diǎn)隨著能量的減少又要求以最經(jīng)濟(jì)的方式參與數(shù)據(jù)傳輸,這體現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有的復(fù)雜度；智能傳感器節(jié)點(diǎn)的加入要求網(wǎng)絡(luò)具備同時傳輸多種不同類型數(shù)據(jù)的能力,這些數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)不同,傳輸要求不同,數(shù)據(jù)規(guī)模不同,從單一的數(shù)據(jù)到多種不同數(shù)據(jù)的同時傳輸使數(shù)據(jù)傳輸?shù)膹?fù)雜度增加。因此,從傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)角度和傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸多種異構(gòu)數(shù)據(jù)的角度研究新的量化方法,進(jìn)而研究網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度描述及優(yōu)化是有重要理論意義及實際意義的。 分形維數(shù)作為描述空間不規(guī)則程度和填充程度的度量,已被用于對互聯(lián)網(wǎng)等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特性分析,本文創(chuàng)造性的運(yùn)用分形維數(shù)對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度進(jìn)行量化分形,提出了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)維數(shù)和數(shù)據(jù)流維數(shù)的計算模型,分析影響維數(shù)的參數(shù)及維數(shù)與網(wǎng)絡(luò)性能之間的關(guān)系。另外,在對維數(shù)分析的基礎(chǔ)上,提出了新的網(wǎng)絡(luò)控制算法,該算法可優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)傳輸,優(yōu)化的結(jié)果表現(xiàn)為節(jié)點(diǎn)能耗的降低與網(wǎng)絡(luò)生命周期的延長。本文為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究提供了新的思路與方法。 論文的主要創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1)驗證無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分形特征,提出了基于簡單分形的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸概率分形模型(Probability Fractal Model,PFM模型),通過該模型可計算無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)維數(shù),為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整提供依據(jù)。 該創(chuàng)新點(diǎn)首先論證了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有的分形特征,驗證無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分形自相似性,提出使用分形維數(shù)對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的合理性。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分形特征的基礎(chǔ)上,提出了基于簡單分形的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸概率分形模型PFM。該模型用馬爾科夫鏈對節(jié)點(diǎn)在傳輸過程中的傳輸成功概率進(jìn)行計算,在準(zhǔn)確得到網(wǎng)絡(luò)成功傳輸鏈路在所有傳輸路徑中的填充程度后,進(jìn)一步計算得到網(wǎng)絡(luò)有效傳輸路徑的分形維數(shù)。對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分形維數(shù)計算突破了分形理論最初只用于曲線、圖像或三維空間物體復(fù)雜性描述的局限,創(chuàng)造性的將分形理論用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)維數(shù)的計算為復(fù)雜度的量化提供了方法,為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供了判定依據(jù),通過對節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的改變能夠調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度,達(dá)到對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的目的。 2)驗證無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流多重分形特征,提出時間間隔序列累加數(shù)據(jù)流模型(Time Interval Sequence Accumulative Flow,TAF模型),通過該模型的計算可獲得多種不同類型數(shù)據(jù)流在網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)膹?fù)雜度,為流量預(yù)測和路徑選擇提供依據(jù)。 該創(chuàng)新點(diǎn)對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流具有的自相似特征進(jìn)行了論證,驗證了將多重分形用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流研究的合理性。根據(jù)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的混合累加特點(diǎn),提出時間間隔序列累加數(shù)據(jù)流模型TAF,該模型可對網(wǎng)內(nèi)多種類型數(shù)據(jù)流進(jìn)行混合累加,對累加后的數(shù)據(jù)流進(jìn)行分形維數(shù)的計算,并確定混合數(shù)據(jù)流的多重分形譜函數(shù)。對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的維數(shù)計算運(yùn)用了針對小時間尺度的多重分形譜的方法,既切合了數(shù)據(jù)流的短程相關(guān)性,又符合多種類型數(shù)據(jù)共存的特點(diǎn)。對多種類型實時數(shù)據(jù)流的分形計算,能較好的預(yù)測網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)流的波動,有助于預(yù)判關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和路徑的流量沖擊,便于進(jìn)行前期預(yù)處理,達(dá)到平衡數(shù)據(jù)傳輸,優(yōu)化傳輸路徑的目的。 3)以無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗為優(yōu)化目標(biāo),本文提出了一種基于分形的低能耗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)控制算法(Low-energy Consumption Clustering algorithm, LCC算法),該算法可有效降低網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。 基于分形的低能耗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)控制算法在每一輪實際運(yùn)行過程中都包括了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化兩個部分,這兩部優(yōu)化分別在兩個不同的時間周期內(nèi)進(jìn)行。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在簇建立的一輪周期內(nèi)進(jìn)行,當(dāng)結(jié)構(gòu)需要進(jìn)行優(yōu)化時,簇就要重新進(jìn)行構(gòu)建,根據(jù)優(yōu)化算法產(chǎn)生更優(yōu)的簇結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化在簇的一輪內(nèi)多次進(jìn)行,該算法依據(jù)對傳輸數(shù)據(jù)維數(shù)的計算,為數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)傳輸路徑。LCC算法分別考慮了具有長時間相關(guān)性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與具有短時間相關(guān)性的數(shù)據(jù)流特性,保證了網(wǎng)絡(luò)在不同階段都具有優(yōu)于其他控制算法的均衡結(jié)構(gòu)及傳輸效果。文章對LCC算法與經(jīng)典算法LEACH及LEACH算法的改進(jìn)算法LEACH-C算法進(jìn)行了仿真比對,仿真的結(jié)果表明LCC算法在同樣的運(yùn)行條件和時間內(nèi)可以保證更多的節(jié)點(diǎn)運(yùn)行,證明該算法達(dá)到了降低網(wǎng)絡(luò)能耗的優(yōu)化目的。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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