WSN中基于多移動(dòng)代理的路徑規(guī)劃及數(shù)據(jù)融合研究
本文關(guān)鍵詞:WSN中基于多移動(dòng)代理的路徑規(guī)劃及數(shù)據(jù)融合研究 出處:《南昌航空大學(xué)》2017年碩士論文 論文類(lèi)型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò) 移動(dòng)Agent 路徑規(guī)劃 數(shù)據(jù)融合 算法復(fù)雜度
【摘要】:隨著通信技術(shù),傳感技術(shù)等技術(shù)的日益發(fā)展,科研學(xué)者研制出了各種傳感設(shè)備,由眾多的無(wú)線傳感設(shè)備,以無(wú)線通訊的方式組合而成的網(wǎng)絡(luò)稱(chēng)為無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)(WSN)。因?yàn)槠潴w積小,無(wú)線通信等優(yōu)越前提使其被普遍應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、環(huán)境及交通等范疇。WSN在傳感節(jié)點(diǎn)分布密集,范圍廣闊的情況下由于頻繁的通信將帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載過(guò)大,監(jiān)測(cè)區(qū)域重疊導(dǎo)致傳感數(shù)據(jù)冗余等現(xiàn)象。如何在WSN中提高數(shù)據(jù)融合性能如:降低節(jié)點(diǎn)能耗,縮短信息傳輸延時(shí),提高數(shù)據(jù)融合精度等是WSN急需克服的問(wèn)題。由于移動(dòng)Agent有著很好的自主性和獨(dú)立判斷能力,將其應(yīng)用于WSN的數(shù)據(jù)融合之中可以提高諸多數(shù)據(jù)融合相關(guān)性能。但移動(dòng)Agent的性能與其在網(wǎng)絡(luò)中的訪問(wèn)路徑息息相關(guān),如何為移動(dòng)Agent設(shè)計(jì)合適的訪問(wèn)路徑并結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù)達(dá)到最優(yōu)的性能是急需解決的問(wèn)題。本文在移動(dòng)Agent的基礎(chǔ)之上提出在WSN中基于多Agent的路徑規(guī)劃及數(shù)據(jù)融合策略,其主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出多Agent基于異常網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的路徑規(guī)劃策略。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,分配不同數(shù)量的移動(dòng)Agent。每個(gè)移動(dòng)Agent根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行初始化操作,并依據(jù)節(jié)點(diǎn)間的開(kāi)銷(xiāo)和節(jié)點(diǎn)奇異比規(guī)劃一條高效的節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)路徑。(2)提出輕量級(jí)數(shù)據(jù)融合機(jī)制。數(shù)據(jù)融合策略分為:單個(gè)移動(dòng)Agent數(shù)據(jù)融合和全網(wǎng)多個(gè)Agent數(shù)據(jù)融合。同時(shí)定義奇異值評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)并據(jù)此找出與刪除,將余下數(shù)據(jù)實(shí)行融合操作得到可信可靠的結(jié)果。(3)改造網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境。由于本文在ONE實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并且其本身并不支持移動(dòng)Agent方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn),因此從節(jié)點(diǎn),通信機(jī)制等方面對(duì)該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行改造,使其滿足移動(dòng)Agent的數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)。(4)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析。從網(wǎng)絡(luò)傳輸延時(shí),能量消耗和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)死亡率三大性能指標(biāo)在不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對(duì)LCF、GCF和本文算法BFSR進(jìn)行比較分析。實(shí)驗(yàn)表明,本算法在異常網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下有著更優(yōu)的優(yōu)越性。(5)算法復(fù)雜度對(duì)比分析。針對(duì)LCF、GCF及本文BFSR算法分別根據(jù)算法時(shí)間和空間復(fù)雜度兩個(gè)角度計(jì)算與比較。
[Abstract]:With the development of communication technology, sensing technology, researchers developed a variety of sensing devices, by many wireless sensor equipment, by the way of wireless communication and network is called wireless sensor network (WSN). Because of its small size, the advantages such as the premise of wireless communication is widely used in agriculture, medical, environmental and traffic areas such as.WSN in the sensor nodes are densely distributed, a wide range of circumstances because of the frequent communication will bring the network load is too large, resulting in the monitoring area overlap sensor data redundancy. How to improve the performance of data fusion in WSN such as: reduce energy consumption, reduce the information transmission delay, improve the accuracy of data fusion WSN is in urgent need of overcoming problems. Because the mobile Agent has good autonomy and independent judgment, which is applied in the WSN data fusion can improve many data fusion Close the performance. But the mobile Agent performance and in the network access path is closely related to the access path of mobile Agent and combined with the design of appropriate data fusion technology to achieve optimal performance is an urgent problem. This article is based on the mobile Agent proposed path planning and data fusion strategy in WSN based on multi Agent. The main research contents are as follows: (1) proposed the multi Agent path planning strategy based on network environment. According to the abnormal distribution of Agent. mobile network scale, each mobile Agent with different number of initialization operation according to the network environment, and on the basis of inter node overhead and node singular than planning an efficient access path node (2). Proposes a lightweight data fusion mechanism. Data fusion strategy is divided into: single mobile Agent network data fusion and multiple Agent data fusion. At the same time the definition of singular value criterion and according to Select and delete the remaining data, implement credible results fusion operation. (3) the transformation network simulation environment. The experiment was carried out under the ONE platform, and it does not support mobile Agent by way of experiment, so from the node communication mechanism for the transformation of the experimental platform, which can meet the mobile Agent data fusion experiments. (4) comparative analysis of experimental results. The network transmission delay, energy consumption and network node mortality of three performance indicators in different network environment of LCF, GCF and BFSR algorithm are compared and analyzed. Experimental results show that this algorithm has advantages of better in abnormal network environment. (5) analysis of the complexity of the algorithm. Compared to LCF, compared with GCF and the BFSR algorithm respectively according to the time and space complexity of the algorithm two angle calculation.
【學(xué)位授予單位】:南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類(lèi)號(hào)】:TP212.9;TN929.5
【相似文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 李玲;數(shù)據(jù)融合[J];紅外;1997年11期
2 李啟虎;獨(dú)立觀測(cè)資料的最佳線性數(shù)據(jù)融合[J];聲學(xué)學(xué)報(bào);2000年05期
3 唐恒專(zhuān),任明強(qiáng),李真富;數(shù)據(jù)融合理論及其在禁核試核查中的應(yīng)用研究[J];核電子學(xué)與探測(cè)技術(shù);2005年01期
4 耿朝陽(yáng);鐘聯(lián)炯;范躍華;;多Agent技術(shù)在數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2006年06期
5 習(xí)靖;;數(shù)據(jù)融合中時(shí)間對(duì)準(zhǔn)方法的思考[J];中國(guó)新通信;2013年03期
6 李啟虎;相關(guān)觀測(cè)資料的最佳線性數(shù)據(jù)融合[J];聲學(xué)學(xué)報(bào);2001年05期
7 劉偉;位置級(jí)數(shù)據(jù)融合模型及常用方法[J];雷達(dá)與對(duì)抗;2003年01期
8 張華生;一種體系作戰(zhàn)雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合[J];現(xiàn)代雷達(dá);2004年01期
9 郭予并,冷東方;數(shù)據(jù)融合與聶曼-皮爾遜準(zhǔn)則[J];雷達(dá)與對(duì)抗;2004年02期
10 熊凌,張凱;數(shù)據(jù)融合及其應(yīng)用[J];湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2005年03期
相關(guān)會(huì)議論文 前10條
1 孫樂(lè)昌;梁亞聲;陸余良;趙水寧;;決策用數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];第十五屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1998年
2 馬憲民;趙躍齊;;一種基于數(shù)據(jù)融合理論的煤礦搶險(xiǎn)救護(hù)機(jī)器人技術(shù)的研究[A];第十六屆全國(guó)煤炭自動(dòng)化學(xué)術(shù)年會(huì)、中國(guó)煤炭學(xué)會(huì)自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)委員會(huì)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年
3 朱斌;符剛;朱愛(ài)華;李延斌;吳瓊;;用戶(hù)數(shù)據(jù)融合技術(shù)發(fā)展策略[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)信息通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)委員會(huì)2011年年會(huì)論文集(上冊(cè))[C];2011年
4 熊凌;張凱;;數(shù)據(jù)融合及其應(yīng)用[A];2005年十二省區(qū)市機(jī)械工程學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(湖北專(zhuān)集)[C];2005年
5 暢言;羅利強(qiáng);;數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[A];2013第一屆中國(guó)指揮控制大會(huì)論文集[C];2013年
6 魯睿;張杰;徐勇軍;吳琳;;數(shù)據(jù)融合中證據(jù)沖突的典型處理方法[A];2014第二屆中國(guó)指揮控制大會(huì)論文集(上)[C];2014年
7 楊功流;楊君;劉玉峰;王文富;楊曄;;用數(shù)據(jù)融合理論減少殼體旋轉(zhuǎn)低速誤差的技術(shù)研究[A];全面建設(shè)小康社會(huì):中國(guó)科技工作者的歷史責(zé)任——中國(guó)科協(xié)2003年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上)[C];2003年
8 蘇惠敏;張明廉;;飛控系統(tǒng)中的多傳感器數(shù)據(jù)融合[A];1996年中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];1996年
9 殷新春;徐力杰;;WSN中一種基于數(shù)據(jù)融合的能量高效分簇路由協(xié)議[A];2007年全國(guó)開(kāi)放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(上冊(cè))[C];2007年
10 管清波;張榮;羅小明;;分布式數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)及其時(shí)鐘同步算法[A];第四屆中國(guó)青年運(yùn)籌與管理學(xué)者大會(huì)論文集[C];2001年
相關(guān)重要報(bào)紙文章 前4條
1 唐得勝 本報(bào)特約記者 梁申虎 特約通訊員 丁雅涵;數(shù)據(jù)融合,陸上“猛虎”闖大海[N];解放軍報(bào);2012年
2 中興通訊股份有限公司 魯蘭 紅朱 王煒;數(shù)據(jù)融合奠基網(wǎng)絡(luò)融合[N];通信產(chǎn)業(yè)報(bào);2006年
3 聞丹巖;Avaya IP語(yǔ)音重回報(bào)[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2003年
4 本報(bào)記者 付連英;大數(shù)據(jù)融合與創(chuàng)新性變革加劇[N];國(guó)際商報(bào);2014年
相關(guān)博士學(xué)位論文 前9條
1 邢天璋;室外環(huán)境下WSN被動(dòng)式目標(biāo)定位方法研究[D];西北大學(xué);2015年
2 李超然;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合安全問(wèn)題的研究[D];北京交通大學(xué);2016年
3 劉明堂;基于多源多尺度數(shù)據(jù)融合的黃河含沙量檢測(cè)模型研究[D];鄭州大學(xué);2015年
4 李雨謙;基于數(shù)據(jù)融合的綜合識(shí)別方法研究[D];電子科技大學(xué);2013年
5 鄧達(dá)強(qiáng);運(yùn)動(dòng)機(jī)械監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)的研究與應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2001年
6 藺杰;數(shù)據(jù)融合的神經(jīng)計(jì)算方法[D];浙江大學(xué);2005年
7 張宇林;計(jì)算智能在土壤數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用研究[D];江南大學(xué);2009年
8 王欣;多傳感器數(shù)據(jù)融合問(wèn)題的研究[D];吉林大學(xué);2006年
9 賈海濤;基于感知引導(dǎo)的數(shù)據(jù)融合算法研究[D];電子科技大學(xué);2012年
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條
1 付祥朋;基于相關(guān)性預(yù)測(cè)與多層數(shù)據(jù)融合的ZigBee節(jié)能研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2015年
2 侯振乾;基于預(yù)測(cè)模型的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合研究[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年
3 解春香;異類(lèi)多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年
4 趙騫;能源行業(yè)中網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)融合平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2015年
5 陳初杰;基于多層次監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合的多狀態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)可靠度評(píng)估方法研究[D];電子科技大學(xué);2015年
6 李孟瑤;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中多傳感器數(shù)據(jù)融合方法的研究[D];湘潭大學(xué);2015年
7 梁學(xué)利;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)融合隱私保護(hù)方法研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2015年
8 王立坤;物聯(lián)網(wǎng)中安全數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年
9 楊繼振;通信基站節(jié)能系統(tǒng)中多傳感器數(shù)據(jù)融合方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];東南大學(xué);2015年
10 范庭芳;基于數(shù)據(jù)融合的餐飲油煙濃度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];復(fù)旦大學(xué);2014年
,本文編號(hào):1426329
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/1426329.html