【摘要】：覆蓋率是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks, WSNs）獲取信息完整性和有效性的重要技術(shù)指標，常用來描述網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量（Quality of Sevice,QoS）。由于傳感器節(jié)點能量受限且不易維護，往往通過密集部署來獲得較高的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和較長的網(wǎng)絡(luò)壽命。然而密集部署帶來的覆蓋冗余、信道沖突、網(wǎng)絡(luò)擁塞等問題反而會浪費大量不必要的能量，縮短網(wǎng)絡(luò)生存時間。在保證網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的前提下，使網(wǎng)絡(luò)中的冗余節(jié)點輪流進入低功耗的睡眠狀態(tài)的節(jié)點調(diào)度算法被認為是一種行之有效的節(jié)能措施。 現(xiàn)有的調(diào)度算法大都依賴于節(jié)點精確位置信息，而實際上由于傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點眾多且通常被部署在復(fù)雜的環(huán)境中，為每個節(jié)點提供精確的位置信息并不經(jīng)濟可行。因此本文重點研究無需位置信息的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點調(diào)度算法，主要從無位置信息的節(jié)點冗余判斷問題、調(diào)度過程中能量消耗的均衡性問題、面向事件監(jiān)測時節(jié)點的調(diào)度問題和容錯問題、以及無需精確位置信息的事件區(qū)域識別問題等幾個方面展開研究。論文的主要工作和貢獻總結(jié)如下： (1)提出一種無需位置信息的邊界節(jié)點識別算法和邊界節(jié)點的冗余判斷算法。針對邊界節(jié)點“不均等休眠”問題而引起的監(jiān)測區(qū)域由邊界向中心收縮的現(xiàn)象，提出根據(jù)節(jié)點的鄰居節(jié)點數(shù)目是否小于邊界節(jié)點的鄰居節(jié)點的數(shù)學(xué)期望值，在無位置信息的條件下判斷節(jié)點是否為邊界節(jié)點。并利用邊界節(jié)點的有效冗余覆蓋面積與有效感知面積之比來判斷節(jié)點是否冗余，該判斷方法可與多種調(diào)度算法相結(jié)合，具有良好的通用性。仿真結(jié)果表明本算法可有效緩解監(jiān)測區(qū)域由邊界向中心收縮的現(xiàn)象，在提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的前提下延長網(wǎng)絡(luò)壽命11%，節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能量7%以上。 (2)提出一種無需位置信息的能量均衡消耗的節(jié)點調(diào)度算法（EnergyConsumption Balanced Node-Scheduling Scheme, ECBS）。節(jié)點調(diào)度過程中存在的能量不均衡消耗，會造成網(wǎng)絡(luò)中部分節(jié)點過早耗盡能量從而形成“覆蓋洞”，影響網(wǎng)絡(luò)的覆蓋質(zhì)量和數(shù)據(jù)通信，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過早死亡。ECBS算法無需節(jié)點的位置信息，僅根據(jù)節(jié)點間的距離信息和鄰居節(jié)點的數(shù)目來判斷節(jié)點是否需要休眠，在調(diào)度過程中盡量選擇剩余能量少的半跳鄰居節(jié)點休眠以均衡能量消耗，適用于節(jié)點隨機均勻分布的情況。仿真結(jié)果表明，該算法在滿足網(wǎng)絡(luò)覆蓋率需求的前提下，工作節(jié)點分布較為均勻，冗余覆蓋面積較少，整個網(wǎng)絡(luò)運行過程中能量方差不超過0.0001，網(wǎng)絡(luò)死亡時網(wǎng)絡(luò)中的剩余能量約為初始能量的17%，有效的延長了網(wǎng)絡(luò)壽命。 (3)提出一種基于密度量化的節(jié)點非均勻分布策略以及適用于節(jié)點非均勻分布且能量均衡消耗的節(jié)點調(diào)度算法（Energy Balanced Non-uniform DistributionNode-Scheduling Algorithm，EBNDNS）。針對多跳通信網(wǎng)絡(luò)中會在Sink附近形成“能量空洞”從而使得網(wǎng)絡(luò)過早死亡的現(xiàn)象，提出一種簡單可行的非均勻分布策略。將監(jiān)測區(qū)域劃分為若干子區(qū)域，并根據(jù)節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)通信中的大致能量消耗確定不同子區(qū)域的節(jié)點密度。仿真結(jié)果表明該分布策略能夠有效緩解Sink附近的“能量空洞”現(xiàn)象，延長網(wǎng)絡(luò)壽命1.68倍以上，且能同步提高網(wǎng)絡(luò)的覆蓋質(zhì)量。由于現(xiàn)有的節(jié)點調(diào)度算法大都基于節(jié)點均勻分布的理想模型，本文提出一種適用于節(jié)點非均勻分布的調(diào)度算法。EBNDNS算法利用節(jié)點間的距離信息，計算多個鄰居節(jié)點對單個節(jié)點產(chǎn)生的冗余覆蓋的期望值，來判斷節(jié)點是否冗余，，并設(shè)定預(yù)休眠時間與剩余能量相關(guān)從而達到能量均衡的效果。仿真結(jié)果表明，EBNDNS算法不僅適用于節(jié)點非均勻分布，同樣適用于節(jié)點均勻分布，能量均衡效果和網(wǎng)絡(luò)壽命均優(yōu)于ECBS算法。 (4)提出一種基于事件監(jiān)測的可容錯節(jié)點調(diào)度算法，以及一種無需節(jié)點精確位置信息的事件區(qū)域識別算法。由于單個傳感器節(jié)點的感知數(shù)據(jù)具有較高的不可靠性，本文提出利用事件發(fā)生時感知數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性，由首先感知異常的節(jié)點激活若干鄰居節(jié)點并收集鄰居節(jié)點的感知數(shù)據(jù)，利用貝葉斯算法計算事件發(fā)生的聯(lián)合概率值，并根據(jù)計算結(jié)果進行不同的調(diào)度從而達到容錯的目的。本文設(shè)計了相應(yīng)的節(jié)點調(diào)度算法和分簇路由算法。實驗結(jié)果表明即使在傳感器的錯誤率高達20%的時候，本算法也具有較高的事件識別率，且本算法可以動態(tài)的適應(yīng)事件區(qū)域的擴散和縮小。另外基于上述判斷結(jié)果的基礎(chǔ)上，在事件發(fā)生后，每個感知到事件的節(jié)點均可收集鄰居節(jié)點數(shù)據(jù)計算出自己的聯(lián)合概率值，并將計算結(jié)果和自己錨節(jié)點的Id號發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)控制中心。網(wǎng)絡(luò)控制中心結(jié)合錨節(jié)點的Voronoi圖可粗略預(yù)估出事件發(fā)生的區(qū)域。仿真結(jié)果表明預(yù)估出的多變形區(qū)域包含了實際事件發(fā)生區(qū)域的90%以上的面積。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)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】

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本文編號：2295731