【摘要】：無線傳感器網絡數據收集技術是目前研究的熱點,它是通過大量傳感器節(jié)點對某個區(qū)域進行監(jiān)測,并將數據傳送到一個遠程基站進行處理。在傳統(tǒng)網絡中,節(jié)點被部署后靜止不動,并通過多跳的傳輸方式向sink發(fā)送數據。在這種數據收集模式下,靠近匯聚節(jié)點(sink)的節(jié)點相比網絡中的其他傳感器節(jié)點而言需要轉發(fā)更多的數據,形成網絡熱區(qū),從而使這些節(jié)點的能量急速下降。為了使網絡能量消耗更均衡,利用移動節(jié)點進行數據收集成為近年來的研究熱點。然而在很多網絡規(guī)模較大的實際應用中,移動節(jié)點由于受到自身容量與空間的限制,需要在一定的時延范圍內將采集到的數據發(fā)送到sink進行處理,否則這些數據信息將毫無意義。因此,本文在滿足網絡能耗和數據收集延遲的基礎上對移動節(jié)點的最優(yōu)路徑問題展開研究。針對移動節(jié)點在數據收集過程中的停留位置問題,為了均衡網絡的節(jié)點能耗與數據收集時延兩者之間的關系,本文提出了一種基于危險場景下的無線傳感網移動數據收集算法。該算法首先結合最優(yōu)化理論將最小化移動節(jié)點路徑問題轉化為整數線性規(guī)劃模型,通過選取數據匯集點、構造數據收集樹,并且對收集樹執(zhí)行優(yōu)化操作,使收集樹根節(jié)點負載更加均衡,從而延長網絡生命周期,并且根據匯集點選取移動節(jié)點數據收集過程中的�？抗�(jié)點,在sink與�？抗�(jié)點之間形成一條回路,從而有效縮短數據收集延遲。同時將蟻群算法運用于解決停靠節(jié)點之間的TSP問題上。首先介紹了蟻群算法的基本原理和算法模型,針對蟻群算法在獲取全局最優(yōu)解方面的不足提出了優(yōu)化的蟻群路徑規(guī)劃算法,在算法的參數設置問題上引入混沌理論對蟻群算法的參數進行自適應調整,在算法的信息素更新規(guī)則方面引入一個動態(tài)因子,使算法在每次迭代中能自適應地控制最優(yōu)路徑上信息素濃度的更新比重。最后通過仿真對比及分析,驗證了改進的蟻群算法能有效提高螞蟻的全局搜索能力,縮短移動節(jié)點數據收集路徑,并且滿足危險場景下的無線傳感網數據收集要求。
【圖文】：

昆明理工大學碩士學位論文1.2 國內外研究現狀目前，在利用移動節(jié)點進行數據收集的研究中，由于數據收集延遲與移動Sink 行走的路徑密切相關且是成正比的關系。因此，為了確保移動節(jié)點能夠在較短的數據收集延遲內收集到所有節(jié)點的數據，移動節(jié)點的行走路徑不宜太長。許多學者采取的方式是在網絡能耗與數據傳輸延遲之間找一個平衡點，如將傳感器節(jié)點的數據首先通過多跳的方式傳輸給一些節(jié)點進行緩存[7]，，一般將這些稱為匯集點，移動節(jié)點只訪問這些匯集點可以縮短數據收集過程中的路徑長度，減少數據收集延遲。如圖 1-1 所示，在該網絡中，傳感器節(jié)點將數據發(fā)送給作為匯集點的部分節(jié)點進行緩存[8]，再由移動節(jié)點通過收集匯集點的緩存數據發(fā)回基站處理。

第二章 WSN 移動數據收集方1) 基于數據查詢的移動收集方式為了獲知網絡中的節(jié)點是否采集到有用信息，移動節(jié)點在數據收集過程廣播信息，網絡中的節(jié)點只有在接收到移動節(jié)點發(fā)送的請求消息時才被可以大大降低節(jié)點能耗。Liu W 等人[21]提出一種基于網格結構的實時數據收集協(xié)議，如圖 2-1 個網格中，將剩余能量最多的節(jié)點選為的簇頭，通過基站發(fā)送報文信息點之間形成樹狀結構，每個簇頭節(jié)點沿著樹根的方向將數據發(fā)送回基的優(yōu)點是可以減少路由跳數，保證網絡的能量均衡消耗，同時可以減少延遲，滿足實時應用需求。缺點是節(jié)點要能獲得自己的坐標信息，這樣絡成本。
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻】

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本文編號：2700980