本文關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化研究與仿真，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)技術(shù)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的WSN技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到了智能家居、智慧交通等領(lǐng)域。WSN屬于一種重要的ad hoc網(wǎng)絡(luò),它由很多具有感知和數(shù)據(jù)處理能力的傳感節(jié)點(diǎn)以自組織或多跳的方式搭建。目前,WSN的研究工作主要集中在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通信協(xié)議方面,關(guān)于傳感器網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化的研究還很少。在空曠的農(nóng)場(chǎng)或森林部署WSN,一般做法是通過(guò)飛機(jī)進(jìn)行高空隨機(jī)拋撒。但是,這種方法可能出現(xiàn)大量的多余節(jié)點(diǎn)和覆蓋漏洞。因此,如何用盡量少的傳感節(jié)點(diǎn)感知最大的區(qū)域是WSN部署優(yōu)化中一個(gè)亟待研究的問(wèn)題。在廣闊的農(nóng)場(chǎng)環(huán)境或森林中,需要準(zhǔn)備許多傳感節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)大部分靠電池供電,但是,電池能量是有限的,并且無(wú)法更換。因此,如何使用相同數(shù)量的節(jié)點(diǎn),達(dá)到最長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)壽命成為WSN部署優(yōu)化中另一個(gè)倍受矚目的問(wèn)題。因此,針對(duì)上述存在的兩方面問(wèn)題,本文主要對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化開(kāi)展了如下研究工作:研究了國(guó)內(nèi)外常用的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署算法,重點(diǎn)研究了基于微粒群和凸心環(huán)形算法的WSN節(jié)點(diǎn)部署策略,并分析了各自算法的優(yōu)點(diǎn)和局限性。針對(duì)基于動(dòng)態(tài)多種群微粒群(KMPSO)算法存在的WSN覆蓋率低,計(jì)算速度慢的問(wèn)題,提出了一種基于閾值的多種群微粒群算法(TKMPSO),將部署優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為組合優(yōu)化問(wèn)題。TKMPSO算法主要包括4個(gè)不同的改進(jìn)點(diǎn):結(jié)合K-Means算法和閾值,可以科學(xué)合理地劃分微粒群;通過(guò)閾值控制微粒的變異,能夠有效地避免“早熟”現(xiàn)象的發(fā)生;通過(guò)“線性探測(cè)再部署”規(guī)則處理覆蓋沖突;以及通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整自適應(yīng)因子加快算法的收斂速度。針對(duì)首次部署WSN的場(chǎng)景中基于計(jì)算幾何學(xué)的部署策略需要節(jié)點(diǎn)數(shù)量多的問(wèn)題,提出了一種基于降低部署成本的部署優(yōu)化策略。該策略基于Voronoi多邊形和貪心思想,通過(guò)貪心思想可以確定下一個(gè)需要添加的節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確位置,通過(guò)Voronoi多邊形能夠讓節(jié)點(diǎn)更均勻地分布在區(qū)域中,并為能量空洞的邊界識(shí)別提供了更加方便的條件。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)再部署的場(chǎng)景中基于凸心環(huán)形算法的再部署策略中存在高能節(jié)點(diǎn)部署位置沖突的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)能量平衡的部署優(yōu)化策略。該策略通過(guò)一種能量熱區(qū)判定規(guī)則來(lái)判斷凸心環(huán)形區(qū)域中是否存在能量熱區(qū),以避免在能量充足的區(qū)域再次部署節(jié)點(diǎn)而產(chǎn)生冗余節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題,有效地延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命。最后,本文采用Matlab和NS2仿真軟件分別對(duì)提出的改進(jìn)算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明,提出的改進(jìn)算法可以有效提高WSN覆蓋率,降低網(wǎng)絡(luò)部署成本,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 微粒群算法 能量平衡 Voronoi圖 貪心算法
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10
• 1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)10-12
• 1.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)技術(shù)12-13
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署策略分析16-32
• 2.1 相關(guān)定義16-17
• 2.2 相關(guān)模型17-21
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型17-19
• 2.2.2 傳感節(jié)點(diǎn)感知模型19-21
• 2.3 典型的節(jié)點(diǎn)部署算法21-29
• 2.3.1 提升覆蓋率部署策略分析21-24
• 2.3.2 基于能量平衡的部署策略分析24-29
• 2.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署策略種類29-30
• 2.4.1 基于節(jié)點(diǎn)組成方式29-30
• 2.4.2 基于覆蓋區(qū)域30
• 2.4.3 基于網(wǎng)格30
• 2.4.4 基于被監(jiān)測(cè)目標(biāo)特性30
• 2.4.5 基于節(jié)點(diǎn)構(gòu)成30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第3章 基于閾值多種群微粒群算法32-60
• 3.1 基于微粒群WSN部署系列算法32-35
• 3.1.1 基本PSO算法32-33
• 3.1.2 基于K-MEANS和基本PSO的算法33-35
• 3.2 KMPSO算法存在的問(wèn)題35-36
• 3.3 改進(jìn)的KMPSO算法的研究36-45
• 3.3.1 閾值優(yōu)化子種群劃分37-38
• 3.3.2 微粒連續(xù)無(wú)進(jìn)化主動(dòng)變異38-40
• 3.3.3 基于歐氏距離的節(jié)點(diǎn)位置矯正40-43
• 3.3.4 動(dòng)態(tài)調(diào)整自適應(yīng)因子43-44
• 3.3.5 TKMPSO算法的整體基本流程44-45
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析45-58
• 3.4.1 仿真場(chǎng)景45-47
• 3.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)47-58
• 3.5 本章小結(jié)58-60
• 第4章 基于凸心環(huán)形算法的部署優(yōu)化策略60-84
• 4.1 能耗模型60-61
• 4.2 凸心環(huán)形算法61-64
• 4.3 基于降低部署成本的優(yōu)化策略64-70
• 4.3.1 WSN在首次部署中存在的問(wèn)題64-65
• 4.3.2 提出改進(jìn)算法65-70
• 4.4 基于能量平衡的部署優(yōu)化策略70-74
• 4.4.1 在WSN再部署中存在的問(wèn)題70-72
• 4.4.2 提出改進(jìn)算法72-74
• 4.5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析74-82
• 4.5.1 仿真環(huán)境74-75
• 4.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)75-82
• 4.6 本章小結(jié)82-84
• 結(jié)論84-86
• 參考文獻(xiàn)86-90
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果90-92
• 致謝92

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 閆中江;沈中;常義林;張穎;代亮;;非連通無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的最少傳感器節(jié)點(diǎn)部署[J];北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào);2011年05期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 康望星;基于蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2006年

  本文關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署優(yōu)化研究與仿真，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：387642