為了改進(jìn)WSN（Wireless Sensor Network,無線傳感網(wǎng)絡(luò)）中的能量消耗、生命周期和擁塞程度,針對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)融合三個(gè)方面,分別提出了不同的算法。在數(shù)據(jù)采集方面提出了WSN中通過感知節(jié)點(diǎn)將采集的數(shù)據(jù)匯聚到錨節(jié)點(diǎn),再傳給移動匯聚節(jié)點(diǎn)的方法。重點(diǎn)研究了錨節(jié)點(diǎn)的選擇,使得移動匯聚節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離最短,以此來降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰肯摹？紤]到傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)融合中節(jié)點(diǎn)能量不平衡的問題,以及經(jīng)常被忽略的空間問題,提出了一種HLSA（Heuristic-List Search Algorithm,啟發(fā)式-列表搜索算法）,先選出合適的備用錨節(jié)點(diǎn),再根據(jù)備用錨節(jié)點(diǎn)的剩余能量和與節(jié)點(diǎn)間步長的權(quán)重選出最終錨節(jié)點(diǎn),從空間層面規(guī)劃錨節(jié)點(diǎn)到移動匯聚節(jié)點(diǎn)的最短路徑;在數(shù)據(jù)傳輸方面提出了LSBDACA算法（Large Scale Wireless Sensor Network Based Distributed Ant Colony Algorithm,分布式蟻群算法）,將大規(guī)模的問題劃分成多個(gè)同樣的小規(guī)模問題,分而治之求得最優(yōu)解,最后整合最優(yōu)解得到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的最佳路由路徑;在數(shù)據(jù)融合方面... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型

電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第三章 分布式蟻群算法在數(shù)據(jù)傳輸中的應(yīng)分布式蟻群算法概述蟻群算法是最實(shí)用的群體智能算法之一。優(yōu)化算法的靈感來自螞蟻覓食的行為模式[48] 3.1。螞蟻覓食時(shí)，假設(shè)巢穴到食物的路徑是條直線，那么螞蟻將沿著直線行走。如果出現(xiàn)了障礙物，那么螞蟻在這條路徑上需要作出決定，到底是沿著左邊行走還是右邊由于一開始螞蟻行走的時(shí)候沒有留下信息素（信息素是螞蟻之間交流的工具），螞蟻和朝右走的概率是相同的。之后的螞蟻在行走時(shí)會留下信息素，信息素會隨著時(shí)間揮發(fā)越短的路徑上的信息素?fù)]發(fā)的越慢，信息素濃度越高，后面的大部分螞蟻會選擇信息高的路徑走，這個(gè)路徑可以近似看成是K型曲線。蟻群算法的時(shí)間復(fù)雜度是 ()2ONmnc ，cN 是迭代次數(shù)（即信息素更新次數(shù)），m為螞蟻數(shù)目，n為經(jīng)過節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，計(jì)算量在每個(gè)螞蟻的過程中構(gòu)造一個(gè)解。

做的就是優(yōu)化這個(gè)問題。在新的信息素更新之后，源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)可以，路由信息基于存儲的跳數(shù)和螞蟻數(shù)，根據(jù)信息素濃度，篩選出適當(dāng)?shù)穆废伻核惴ń馕龃笠?guī)模 WSN 為研究對象，將其建模為無向圖 G (V ,P)，來表示雙向通信點(diǎn)的集合，P 表示任意兩個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)之間的路徑集合。以圖 3.2 為例，對于點(diǎn)之間的路徑集合為（12v v，15v v，16v v）。源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的路量為權(quán)重因子的有序節(jié)點(diǎn)組成。帶有一個(gè)源節(jié)點(diǎn)1v 和目的節(jié)點(diǎn)nv 的網(wǎng)絡(luò)設(shè)集合，用nP 來代表這個(gè)集合，具有蟻群行為的 K 型路徑用kP （knP P） 中的一些按順序排列布置的路徑組成。

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
[1]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合算法的研究[D]. 朱曉男.吉林大學(xué) 2016



本文編號：3561454