本文關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)聚合算法

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【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點隨機(jī)分布在監(jiān)測區(qū)域內(nèi),其一大特點是節(jié)點密集部署,距離較近的節(jié)點所監(jiān)測到的數(shù)據(jù)具有較大的相似性,當(dāng)節(jié)點把這些數(shù)據(jù)直接發(fā)送到Sink節(jié)點時,數(shù)據(jù)會產(chǎn)生較大的冗余并且造成網(wǎng)絡(luò)能量的大量消耗,所以那些相似性較大的數(shù)據(jù)無需全部發(fā)送給Sink節(jié)點,可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合處理。經(jīng)過聚合前對數(shù)據(jù)的預(yù)處理,去掉一些相似性較大的數(shù)據(jù),在保證數(shù)據(jù)正確性的前提下可以有效地減少無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)的傳輸量,延長網(wǎng)絡(luò)的壽命。本文基于對數(shù)據(jù)預(yù)處理以及數(shù)據(jù)聚合方法的研究,分別提出了兩種不同的解決方案:(1)針對無線傳感器網(wǎng)路中的“熱區(qū)問題”(網(wǎng)絡(luò)能耗快,壽命短),提出了一種基于數(shù)據(jù)密度關(guān)聯(lián)度的非均勻成簇的數(shù)據(jù)聚合方法。該方法分為兩個階段,第一階段是根據(jù)計算來的節(jié)點密度關(guān)聯(lián)度選出代表節(jié)點和孤立節(jié)點,第二階段是對選出的節(jié)點進(jìn)行高層次數(shù)據(jù)融合,即采用非均勻成簇算法來選舉簇頭,然后簇頭進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合,并將聚合數(shù)據(jù)通過多跳的方式發(fā)送到Sink節(jié)點。仿真結(jié)果表明,該方法可以均衡利用網(wǎng)絡(luò)能量,有效延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。(2)針對網(wǎng)絡(luò)中的“熱區(qū)問題”,提出了一種基于統(tǒng)計模型的分布圖法,據(jù)此來進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,然后根據(jù)分簇合作的鏈路算法進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合。此方法分為兩個階段,第一階段是根據(jù)節(jié)點所收集到數(shù)據(jù)的中間值,將數(shù)據(jù)分為上半部分與下半部分,然后計算出中位數(shù),獲得數(shù)據(jù)的有效判定區(qū)間;第二階段是根據(jù)節(jié)點剩余能量、與鄰居節(jié)點之間的距離以及鄰居節(jié)點個數(shù)來選擇簇頭與合作節(jié)點。簇頭節(jié)點只進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集與融合,合作節(jié)點通過鏈路的方式將聚合數(shù)據(jù)發(fā)送到基站。此方法可以有效地均衡網(wǎng)絡(luò)能量,延長網(wǎng)絡(luò)壽命。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 密度關(guān)聯(lián)度 數(shù)據(jù)融合 非均勻分簇 合作鏈路聚合
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述15-20
• 1.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的概念15-16
• 1.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)架構(gòu)16
• 1.2.3 傳感器節(jié)點的結(jié)構(gòu)16-17
• 1.2.4 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特征17-18
• 1.2.5 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用18-20
• 1.2.6 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展前景20
• 1.3 本文主要工作與組織結(jié)構(gòu)20-22
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)聚合22-32
• 2.1 傳感器數(shù)據(jù)聚合概述22
• 2.2 數(shù)據(jù)聚合的必要性22-25
• 2.2.1 能量有限的要求23
• 2.2.2 數(shù)據(jù)的精確度要求23-24
• 2.2.3 通信延遲要求24-25
• 2.3 數(shù)據(jù)聚合的作用25
• 2.4 數(shù)據(jù)聚合技術(shù)的分類25-29
• 2.4.1 根據(jù)聚合前后數(shù)據(jù)的信息含量分類25-26
• 2.4.2 根據(jù)聚合技術(shù)與路由相結(jié)合的方式26-29
• 2.5 數(shù)據(jù)聚合的主要方法29-32
• 第三章 基于密度關(guān)聯(lián)度的非均勻成簇數(shù)據(jù)融合32-44
• 3.1 相關(guān)工作32-33
• 3.2 相關(guān)模型33-34
• 3.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型33
• 3.2.2 能量消耗模型33-34
• 3.3 節(jié)點密度關(guān)聯(lián)度的計算34-35
• 3.3.1 相關(guān)定義34-35
• 3.3.2 算法基本思想35
• 3.4 高層次數(shù)據(jù)融合35-38
• 3.5 性能仿真與測試38-42
• 3.5.1 場景設(shè)置與測試指標(biāo)38-39
• 3.5.2 實驗結(jié)果39-42
• 3.6 總結(jié)42-44
• 第四章 基于統(tǒng)計模型的鏈路合作聚合44-54
• 4.1 相關(guān)工作44
• 4.2 相關(guān)模型44-45
• 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型44-45
• 4.2.2 能量消耗模型45
• 4.3 基于統(tǒng)計模型的分布圖法45-46
• 4.4 高層次數(shù)據(jù)融合46-49
• 4.5 性能仿真與測試49-53
• 4.5.1 場景設(shè)置與測試指標(biāo)49-50
• 4.5.2 實驗結(jié)果50-53
• 4.6 總結(jié)53-54
• 第五章 結(jié)束語54-56
• 5.1 本文總結(jié)54
• 5.2 展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60-62
• 作者簡介62-63

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本文編號：544257