本文關鍵詞：無線傳感網中基于路由優(yōu)化的擁塞控制

  更多相關文章： 無線傳感網 擁塞控制 服務質量 隨機早期檢測 雙閉環(huán)控制

【摘要】：隨著無線傳感器網絡(WSNs)技術的快速發(fā)展,網絡中基于路由優(yōu)化的擁塞控制研究受到了越來越廣泛的關注。無線傳感器網絡具有功耗低、體積小、功能多等諸多優(yōu)點,在智能交通、環(huán)境監(jiān)測等領域得到了充分的應用。然而由于無線傳感器網絡具有誤碼率高、容易受干擾、節(jié)點能量受限等特點,同時,多媒體網絡發(fā)展所帶來的越來越多的業(yè)務流,使得無線傳感網的擁塞問題日益突出,網絡服務質量受到嚴重影響。路由節(jié)點負責將若干節(jié)點探測到的信息發(fā)送到匯聚節(jié)點(Sink Node),是無線傳感網中核心技術,其重要性不言而喻。針對WSNs路由優(yōu)化中的隊列管理機制和網絡服務質量研究,成為網絡擁塞控制研究的一個熱點問題。本文基于路由優(yōu)化問題,重點研究了無線傳感網中的擁塞控制和網絡服務質量。從無線傳感網的能耗、時延、帶寬等指標出發(fā),設計一種具有系統(tǒng)熵意識的差分-精英蟻群算法,并應用于WSNs組播路由優(yōu)化當中；根據經典控制理論,解析出保持鏈路隊列長度穩(wěn)定、抗擾動效果好的隊列管理算法。本文主要研究工作有：(1)設計出一種差分-精英蟻群算法。首先通過差分算法優(yōu)化蟻群參數,獲得差分-蟻群系統(tǒng)；在此基礎上,對螞蟻信息素更新策略進行優(yōu)化,主要包括求解信息素濃度上限,引入遺傳算法中“精英保存策略”以及排序方法,尋找精英螞蟻；同時針對WSNs路由優(yōu)化中不同業(yè)務流QoS指標不同的特點,得到了基于系統(tǒng)熵的效應函數；采用MDM聚類算法,選擇能量耗盡節(jié)點的替代節(jié)點。多組仿真對比實驗驗證了算法有效性。(2)根據經典控制理論,解析出WSNs背景下TCP協議模型的開環(huán)傳遞函數,根據幅頻特性找到主動隊列管理算法當中RED參數選擇方法。同時針對網絡負載不穩(wěn)定問題,利用比例控制對偏差的快速響應特點,設計出一種抗負載波動的比例控制器。通過經典控制理論中的頻域穩(wěn)定性分析,來選擇RED算法參數,克服了傳統(tǒng)RED參數敏感、依賴人工經驗選取的缺點。實驗表明所設計的比例控制器(P控制器)在抗負載波動、穩(wěn)定隊列長度過程中效果顯著,減少了隊列長度因震蕩對系統(tǒng)帶來的影響。(3)針對無線傳感網易受干擾、受控對象參數敏感的特點,設計一種基于比例積分(PI)+內環(huán)負反饋的雙閉環(huán)控制算法,應用到含延時項的受控擁塞網絡對象當中。新方法通過引入內環(huán)負反饋,削弱了受控對象因參數敏感對系統(tǒng)穩(wěn)定帶來的不利影響,同時比例積分器的引入,幫助進一步消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差。仿真對比實驗驗證了系統(tǒng)在階躍信號擾動下的魯棒性,并給出了一個合理的內環(huán)控制參數范圍。
【關鍵詞】：無線傳感網 擁塞控制 服務質量 隨機早期檢測 雙閉環(huán)控制
【學位授予單位】：江南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景與意義9-12
• 1.1.1 無線傳感網結構與特點9-10
• 1.1.2 無線傳感網擁塞控制意義10-11
• 1.1.3 無線傳感網QoS路由優(yōu)化問題11-12
• 1.2 國內外研究現狀12-13
• 1.2.1 無線傳感網研究現狀12-13
• 1.2.2 WSNs擁塞控制研究現狀13
• 1.3 論文主要研究內容13-15
• 第二章 論文相關知識與算法分析15-24
• 2.1 WSNs網絡擁塞15-17
• 2.1.1 擁塞的定義15
• 2.1.2 擁塞產生原因15-16
• 2.1.3 擁塞控制算法分類16-17
• 2.2 WSNs組播路由中的QoS17-18
• 2.2.1 QoS定義及產生17
• 2.2.2 QoS的度量約束17
• 2.2.3 組播概念17-18
• 2.3 擁塞控制與QoS關系18
• 2.4 基于聚類的MDM算法18-21
• 2.4.1 MDM聚類算法18-19
• 2.4.2 聚類算法步驟19-20
• 2.4.3 MDM在WSNs中應用20-21
• 2.5 網絡仿真平臺NS221-23
• 2.5.1 NS簡述21
• 2.5.2 DropTail算法的NS2實現21-23
• 2.6 本章小結23-24
• 第三章 基于差分-精英蟻群方法在QoS組播路由優(yōu)化中應用24-35
• 3.1 蟻群算法的研究24-26
• 3.1.1 蟻群算法仿生起源24
• 3.1.2 蟻群算法的特點24-25
• 3.1.3 基本蟻群算法的實現25-26
• 3.2 差分進化算法26-28
• 3.3 差分-蟻群(DE-ACO)28-29
• 3.3.1 算法步驟28
• 3.3.2 對比仿真實驗28-29
• 3.4 蟻群優(yōu)化策略29-32
• 3.4.1 精英保存29-30
• 3.4.2 信息素上限30-31
• 3.4.3 精英螞蟻31-32
• 3.4.4 螞蟻的QoS“熵”意識32
• 3.4.5 聚類方法處理耗亡節(jié)點32
• 3.5 QoS仿真32-34
• 3.5.1 仿真環(huán)境32-33
• 3.5.2 實驗結果33-34
• 3.6 本章小結34-35
• 第四章 基于NS2與經典控制論的AQM算法在擁塞控制中應用35-44
• 4.1 主動管理隊列策略35-36
• 4.2 擁塞網絡的AQM控制模型36-39
• 4.2.1 泰勒級數線性化36-37
• 4.2.2 經典RED的控制律模型37-39
• 4.2.3 參數穩(wěn)定39
• 4.3 抗負載不穩(wěn)定的比例控制器設計39-40
• 4.4 NS2仿真實驗40-43
• 4.4.1 經典RED與控制律分析得到的RED比較40-41
• 4.4.2 比例控制與經典RED仿真比較41-42
• 4.4.3 參數穩(wěn)定范圍驗證42-43
• 4.5 本章小結43-44
• 第五章 一種雙閉環(huán)控制方法在擁塞控制中應用44-51
• 5.1 積分環(huán)節(jié)引入44-45
• 5.2 內環(huán)負反饋的引入45-47
• 5.3 仿真實驗47-50
• 5.3.1 內環(huán)在收斂速度上的效果47-48
• 5.3.2 階躍干擾下內環(huán)對魯棒性影響48-49
• 5.3.3 不同G_c(s)對內環(huán)影響49-50
• 5.4 本章小結50-51
• 第六章 結論與展望51-53
• 6.1 論文總結51-52
• 6.2 前景展望52-53
• 致謝53-54
• 參考文獻54-56
• 附錄：作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表論文56

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前2條

1 楊歆豪;李澤;;無線傳感器網絡中基于領導者的擁塞控制算法[J];控制與決策;2012年09期

2 羅旭;柴利;楊君;;無線傳感器網絡下靜態(tài)水體中的近岸污染源定位[J];自動化學報;2014年05期

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本文編號：764369