發(fā)布時間：2017-09-13 11:17

  本文關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡基于分簇算法的多路徑路由協(xié)議研究

  更多相關(guān)文章： 能耗問題 非均勻分簇方法 模糊推理算法 多路徑方法 節(jié)點剩余能量 節(jié)點負載量

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡應用日益廣泛,目前已成為了國內(nèi)外研究領域的重點之一。它由大量靜止或移動的傳感器節(jié)點以自組織和多跳的方式構(gòu)成無線網(wǎng)絡,傳感器網(wǎng)絡節(jié)點能夠感知并采集監(jiān)測區(qū)域的環(huán)境信息,并加以處理之后發(fā)送給用戶終端,協(xié)助工作人員分析監(jiān)測區(qū)域的環(huán)境變化。在無線傳感器網(wǎng)絡中,傳感器節(jié)點體積小,通常采用電池供電且部署在惡劣環(huán)境中,能源無法更換。因此造成了傳感器節(jié)點的各種限制,包括節(jié)點處理能力有限,節(jié)點通信范圍有限及節(jié)點的存儲能力和能量有限等,其中能耗是最關(guān)鍵的因素。在此背景下,本文研究了無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議且重點研究無線傳感器網(wǎng)絡路由過程中的負載平衡及能耗問題。本文主要研究了無線傳感器網(wǎng)絡基于模糊推理算法的多路徑分簇路由協(xié)議。目的在于降低無線傳感器網(wǎng)絡中的能量消耗,從而延長無線傳感器網(wǎng)絡生命周期。首先,本文對無線傳感器網(wǎng)絡的相關(guān)知識進行了介紹,然后闡述了本文提出的兩種有效的多路徑路由算法。為了更好地均衡傳輸路徑上節(jié)點的能量消耗,一方面利用A-star算法或多路徑算法采用多條路徑并行傳輸,均衡負載量且提高吞吐量；另一方面利用非均勻分簇方法對無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點進行分層管理,控制網(wǎng)絡規(guī)模變化,提高了網(wǎng)絡的擴展性。最后運用模糊推理算法綜合考慮了數(shù)據(jù)傳輸過程中的各種因素,如節(jié)點剩余能量、節(jié)點負載量等。實驗結(jié)果表明該算法能夠有效的降低無線傳感器網(wǎng)絡中的能量消耗,均衡網(wǎng)絡中的負載量且延長了網(wǎng)絡的生命周期。
【關(guān)鍵詞】：能耗問題 非均勻分簇方法 模糊推理算法 多路徑方法 節(jié)點剩余能量 節(jié)點負載量
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 緒論9-21
• 1.1 無線傳感器網(wǎng)絡的概念及主要特征9-14
• 1.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡概念9
• 1.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡研究背景及意義9-10
• 1.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡的起源和發(fā)展10-12
• 1.1.4 無線傳感器網(wǎng)絡的特點12-13
• 1.1.5 無線傳感器網(wǎng)絡與Ad hoc自組網(wǎng)絡比較13-14
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及應用14-18
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡的應用15-17
• 1.2.3 無線傳感器網(wǎng)絡中存在的問題17
• 1.2.4 無線傳感器網(wǎng)絡中的關(guān)鍵技術(shù)17-18
• 1.3 無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議概述18-19
• 1.3.1 無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議的概念18
• 1.3.2 無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議的主要特征18-19
• 1.4 無線傳感器網(wǎng)絡研究內(nèi)容及本文的貢獻19-20
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)20-21
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡多路徑路由協(xié)議系統(tǒng)模型21-24
• 2.1 模型的前提與假設21
• 2.2 延長網(wǎng)絡生命周期的度量定義21-22
• 2.3 能量模型22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于模糊推理和A-STAR算法的分簇多跳路由協(xié)議24-43
• 3.1 基于LEACH路由協(xié)議算法改進之后的分簇路由算法24-29
• 3.1.1 LEACH協(xié)議算法的實現(xiàn)過程24-25
• 3.1.2 LEACH-EN算法的實現(xiàn)過程25-29
• 3.2 模糊推理算法的相關(guān)知識及實現(xiàn)29-31
• 3.2.1 模糊推理的相關(guān)知識描述29
• 3.2.2 模糊推理算法實現(xiàn)過程29-31
• 3.3 A-STAR算法的相關(guān)知識和實現(xiàn)31-34
• 3.3.1 A-Star算法的相關(guān)知識31-32
• 3.3.2 A-Star算法的實現(xiàn)過程32-34
• 3.4 CAF路由算法的實現(xiàn)34-37
• 3.5 CAF算法仿真實驗及結(jié)果分析37-42
• 3.5.1 CAF算法的仿真環(huán)境和參數(shù)37-38
• 3.5.2 CAF算法的性能分析38-42
• 3.6 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于模糊推理和多路徑算法的分簇多跳路由協(xié)議43-51
• 4.1 多路徑算法的相關(guān)知識及實現(xiàn)43-45
• 4.1.1 多路徑算法的相關(guān)知識43
• 4.1.2 多路徑算法的實現(xiàn)43-45
• 4.2 CMF算法仿真實驗及結(jié)果分析45-50
• 4.2.1 CMF算法的仿真環(huán)境和參數(shù)45-46
• 4.2.2 CMF算法的性能分析46-50
• 4.3 本章小結(jié)50-51
• 第五章 CAF算法和CMF算法性能對比與分析51-56
• 5.1 CAF算法和CMF算法的仿真環(huán)境和參數(shù)51-52
• 5.2 CAF算法和CMF算法的性能對比分析52-55
• 5.3 本章小結(jié)55-56
• 第六章 結(jié)論56-58
• 6.1 主要結(jié)論56
• 6.2 研究展望56-58
• 參考文獻58-61
• 在學期間的研究成果61-62
• 一、發(fā)表論文61
• 二、參與課題61-62
• 致謝62

【參考文獻】

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1 劉s，

本文編號：843378