本文關(guān)鍵詞：無線傳感網(wǎng)中基于Q學(xué)習(xí)的多基站分簇拓撲算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開無線傳感器網(wǎng)絡(luò),因為它對現(xiàn)實物理世界的感知控制是通過無線傳感器網(wǎng)這一全新的數(shù)據(jù)采集平臺來完成的。其中路由技術(shù)作為無線傳感網(wǎng)組網(wǎng)的基礎(chǔ),引起了廣泛的研究。由于無線傳感網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點一次性播撒后,無法給節(jié)點持續(xù)供應(yīng)能量,那么如何將有限的能量資源盡可能的用在延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期上便顯得尤為重要。在路由協(xié)議中優(yōu)化的拓撲結(jié)構(gòu)將直接提高網(wǎng)絡(luò)的能量有效性和自適應(yīng)維護性,而多級簇樹拓撲結(jié)構(gòu)作為分簇路由協(xié)議的基礎(chǔ),在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的眾多路由協(xié)議中具有著廣泛的應(yīng)用研究意義。本文首先介紹ETBG算法(The Energy-Aware Topology Protocol Based on Gradient)即基于梯度的有網(wǎng)關(guān)的分簇拓撲控制算法,該算法根據(jù)極大權(quán)獨立集的概念結(jié)合梯度思想生成多級簇樹,算法中節(jié)點競選簇頭的能力僅考慮能量和鄰居節(jié)點數(shù)目,簇樹路徑的選擇僅由簇頭節(jié)點的權(quán)值來決定,忽略了其它可能的影響因素,未能找到最優(yōu)成樹路徑。而且在大規(guī)模的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,單基站的ETBG算法會造成“能量空洞”的問題,因為靠近基站的節(jié)點需要接收融合大量的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),能量消耗非常大,嚴重地縮短網(wǎng)絡(luò)的生命周期。針對ETBG優(yōu)化算法中存在的問題,本文提出基于Q學(xué)習(xí)的多基站分簇拓撲控制算法CTQL(The Multiple Base Stations Clustering Topology Control Based on Q-learning)。算法根據(jù)不同的場景來選擇基站數(shù)目,利用有序加權(quán)平均(OWA)算子多屬性決策的方法確定節(jié)點的權(quán)值,其中節(jié)點的綜合權(quán)值考慮到剩余能量因素、鄰居節(jié)點數(shù)目因素以及距離因素;然后結(jié)合圖論和定向擴散中梯度的思想對網(wǎng)絡(luò)進行分簇;最后運用Q學(xué)習(xí)算法對簇頭節(jié)點進行周期性的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,比較到達不同基站的不同路徑上的Q值進行最優(yōu)路徑的選擇,從而實現(xiàn)分簇拓撲控制。通過仿真分析表明,CTQL算法在單基站情況下相對于ETBG優(yōu)化算法可以有效地延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期,而CTQL算法在多基站情況與單基站情況下比較,可以更加有效的延長生命周期。本文為了提高算法的實用性和自適應(yīng)性,充分考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的上下線所帶來的拓撲結(jié)構(gòu)的變化,給出相應(yīng)的、快速地維護更新算法,用較小的能量消耗建立起新的通信網(wǎng)絡(luò),使網(wǎng)絡(luò)算法可以正常運行。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 多基站 OWA Q學(xué)習(xí) CTQL算法
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(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4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-17
• 1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述11-12
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點12-14
• 1.3 無線傳感網(wǎng)的應(yīng)用范圍14-15
• 1.4 無線傳感網(wǎng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15
• 1.5 論文的研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)15-17
• 2 無線傳感網(wǎng)的路由協(xié)議17-26
• 2.1 路由協(xié)議概述17-18
• 2.3 路由協(xié)議設(shè)計原則18-19
• 2.4 無線傳感網(wǎng)路由協(xié)議分類19-20
• 2.5 典型路由協(xié)議的分析20-25
• 2.5.1 平面型路由協(xié)議20-23
• 2.5.2 分層路由協(xié)議23-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 3 基于梯度的分級分簇拓撲算法26-33
• 3.1 模型建立26-28
• 3.1.1 網(wǎng)絡(luò)模型26-27
• 3.1.2 能量模型27-28
• 3.1.3 問題描述28
• 3.2 算法描述28-31
• 3.2.1 定義28-29
• 3.2.2 算法描述29-30
• 3.2.5 特例說明30-31
• 3.3 性能分析31-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 4 基于Q學(xué)習(xí)的多基站分簇拓撲算法33-49
• 4.1 Q學(xué)習(xí)算法33-35
• 4.1.1 Q學(xué)習(xí)算法33-34
• 4.1.2 回報函數(shù)的改進34-35
• 4.2 OWA多屬性決策法確定綜合權(quán)值35-36
• 4.2.1 OWA多屬性決策35
• 4.2.2 綜合權(quán)值的優(yōu)化35-36
• 4.3 唯一梯度值36-37
• 4.4 算法描述37-40
• 4.4.1 分簇階段37-38
• 4.4.2 生成簇樹階段38-39
• 4.4.3 特例分析39-40
• 4.5 仿真結(jié)果分析40-45
• 4.6 基于Q學(xué)習(xí)的多基站分簇拓撲算法的維護與更新45-48
• 4.6.1 節(jié)點上線45-47
• 4.6.2 節(jié)點下線47-48
• 4.7 本章小結(jié)48-49
• 5 總結(jié)和展望49-51
• 5.1 全文總結(jié)49-50
• 5.2 研究展望50-51
• 參考文獻51-53
• 個人簡歷及研究成果53-54
• 個人簡歷53
• 發(fā)表的論文及科研項目53-54
• 致謝54

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 宋業(yè)新,張曙紅,陳綿云;基于模糊模式識別的時序混合多指標決策[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2002年04期

  本文關(guān)鍵詞：無線傳感網(wǎng)中基于Q學(xué)習(xí)的多基站分簇拓撲算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：304778