無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在監(jiān)測區(qū)域的靜止或移動(dòng)的傳感器節(jié)點(diǎn)以Ad hoc方式構(gòu)成的分布式網(wǎng)絡(luò)。在網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)具有微型、廉價(jià)、低功耗等特點(diǎn)以及有限的感知、計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)、通信等能力。覆蓋是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的主要內(nèi)容之一,柵欄覆蓋作為覆蓋的一個(gè)分支,在學(xué)術(shù)界、工業(yè)界和軍事界引起極大地關(guān)注,廣泛應(yīng)用于邊境入侵監(jiān)測、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。為了減少節(jié)點(diǎn)移動(dòng)距離,降低網(wǎng)絡(luò)能耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期,彌補(bǔ)由靜態(tài)節(jié)點(diǎn)或動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)存在的不足,本文將混合傳感器節(jié)點(diǎn)引入柵欄覆蓋領(lǐng)域進(jìn)行研究。首先,本文引入Voronoi圖劃分帶狀監(jiān)測區(qū)域,根據(jù)最小二乘法原理,以靜態(tài)節(jié)點(diǎn)為準(zhǔn)擬合直線,構(gòu)建基準(zhǔn)柵欄帶,利用動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性修復(fù)柵欄缺口,重新部署監(jiān)測區(qū)域,提出了一種基于Voronoi圖的混合節(jié)點(diǎn)柵欄覆蓋算法V-HNBC。通過對部署區(qū)域的覆蓋情況進(jìn)行監(jiān)測分析,判斷是否滿足覆蓋缺口存在的條件,以此來決定是否需要移動(dòng)節(jié)點(diǎn)修復(fù)柵欄缺口。其次,引入節(jié)點(diǎn)覆蓋集輪換機(jī)制,將傳感器節(jié)點(diǎn)以正態(tài)分布方式部署于監(jiān)測區(qū)域,以靜態(tài)節(jié)點(diǎn)為準(zhǔn)擬合多項(xiàng)式曲線,選取基準(zhǔn)柵欄帶;在柵欄帶上執(zhí)行搜索算法,監(jiān)測柵欄缺口。若監(jiān)測到缺口,執(zhí)行匈牙利算法,進(jìn)行二部圖最大匹配,移動(dòng)動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)修復(fù)柵欄缺口,實(shí)現(xiàn)柵欄覆蓋的節(jié)點(diǎn)重新部署,提出了基于覆蓋集的混合節(jié)點(diǎn)柵欄覆蓋算法CS-HNBC。然后,將學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)引入傳感器網(wǎng)絡(luò)中,對監(jiān)測區(qū)域的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)(工作或休眠)進(jìn)行調(diào)度來研究柵欄覆蓋問題。通過初始化學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī),構(gòu)建覆蓋集,學(xué)習(xí)更新網(wǎng)絡(luò),監(jiān)測柵欄等步驟,對傳感器節(jié)點(diǎn)狀態(tài)進(jìn)行有效調(diào)度,使部分節(jié)點(diǎn)工作而讓其余節(jié)點(diǎn)處于低功耗的休眠狀態(tài)以節(jié)省能耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期,提出了學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)下的混合節(jié)點(diǎn)柵欄覆蓋算法LA-HNBC。最后,通過NS-3平臺(tái),對V-HNBC算法、CS-HNBC算法和LA-HNBC算法各個(gè)參數(shù)對覆蓋性能的影響進(jìn)行仿真。結(jié)果表明,本文算法不同程度地提高了對監(jiān)測區(qū)域的覆蓋質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)了更短的節(jié)點(diǎn)移動(dòng)距離、更少的能量消耗、更多的柵欄數(shù)量、更高的覆蓋率、更長的網(wǎng)絡(luò)生命周期等,達(dá)到預(yù)期的覆蓋目標(biāo)。
【學(xué)位單位】：西北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP212.9;TN929.5
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 中外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述
    2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述
    2.2 網(wǎng)絡(luò)覆蓋
        2.2.1 網(wǎng)絡(luò)覆蓋分類
        2.2.2 節(jié)點(diǎn)感知模型
        2.2.3 網(wǎng)絡(luò)能量模型
    2.3 柵欄覆蓋
        2.3.1 相關(guān)定義
        2.3.2 柵欄覆蓋分類
        2.3.3 目前的研究不足
    2.4 本章小結(jié)
3 基于Voronoi的WSN混合節(jié)點(diǎn)柵欄覆蓋算法
    3.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        3.1.1 問題描述
        3.1.2 網(wǎng)絡(luò)模型
    3.2 基于Voronoi圖的混合節(jié)點(diǎn)柵欄覆蓋算法
        3.2.1 基準(zhǔn)柵欄選取
        3.2.2 柵欄缺口監(jiān)測
        3.2.3 柵欄缺口修復(fù)
        3.2.4 算法描述
        3.2.5 算法復(fù)雜度分析
    3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
        3.3.1 算法有效性分析
        3.3.2 節(jié)點(diǎn)參數(shù)變化的影響
        3.3.3 k-柵欄形成的比較
        3.3.4 不同基準(zhǔn)柵欄的對比
        3.3.5 區(qū)域長度的影響
        3.3.6 存活節(jié)點(diǎn)數(shù)量的比較
    3.4 本章小結(jié)
4 基于覆蓋集的混合節(jié)點(diǎn)柵欄覆蓋算法研究
    4.1 網(wǎng)絡(luò)模型
    4.2 基于覆蓋集的混合節(jié)點(diǎn)柵欄覆蓋算法
        4.2.1 覆蓋集輪換機(jī)制
        4.2.2 柵欄缺口監(jiān)測
        4.2.3 柵欄缺口修復(fù)
        4.2.4 算法描述
        4.2.5 柵欄覆蓋質(zhì)量分析
    4.3 仿真實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 節(jié)點(diǎn)不同分布的比較
        4.3.2 區(qū)域長度的影響
        4.3.3 移動(dòng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的影響
        4.3.4 平均移動(dòng)距離比較
        4.3.5 不同冗余度的影響
        4.3.6 移動(dòng)傳感器比例的影響
    4.4 本章小結(jié)
5 學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)下的混合節(jié)點(diǎn)柵欄覆蓋算法研究
    5.1 網(wǎng)絡(luò)模型
    5.2 學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)概述
    5.3 學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)下的混合節(jié)點(diǎn)柵欄覆蓋算法
        5.3.1 自動(dòng)機(jī)初始化
        5.3.2 選擇覆蓋集
        5.3.3 學(xué)習(xí)更新
        5.3.4 監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)
    5.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        5.4.1 柵欄數(shù)量問題
        5.4.2 不同學(xué)習(xí)率的比較
        5.4.3 工作時(shí)間的影響
        5.4.4 感知半徑的影響
        5.4.5 評(píng)估參數(shù)的影響
        5.4.6 不同區(qū)域長度的對比
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄 ：攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參與項(xiàng)目
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2889976