本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 能耗�。� 參考：《昆明理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, WSN)急劇快速地發(fā)展,其規(guī)模和應(yīng)用領(lǐng)域、應(yīng)用范圍日漸擴大,而撒播節(jié)點分布的多樣化,對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的研究日趨復(fù)雜。因此,對大規(guī)模隨機播撒的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能進行研究具有深切意義。能耗問題和網(wǎng)絡(luò)傳輸容量是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵性能指標(biāo),同時又是其研究熱點及難點。本文環(huán)繞無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗和傳輸容量問題,針對正六邊形覆蓋的隨機播撒大規(guī)模網(wǎng)絡(luò),采用隨機幾何理論開展了以下研究：首先,介紹了隨機幾何理論的概念與主要作用,針對節(jié)點分布情況,利用隨機幾何理論推導(dǎo)、計算在正六邊形覆蓋監(jiān)測區(qū)域內(nèi),節(jié)點隨機播撒分布且任意兩節(jié)點通信的模型以及星型通信模型下的累積分布函數(shù)(Cumulative Distribution Function, CDF)和概率密度函數(shù)(Probability Density Function, PDF),并運用蒙特卡洛法對概率密度函數(shù)在MATLAB軟件上數(shù)值仿真。其次,本文根據(jù)任意節(jié)點通信模型的概率密度函數(shù),求得節(jié)點距離期望,進而研究距離期望下的網(wǎng)絡(luò)點平均統(tǒng)計能耗。同時,為更好的體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能量消耗,提出節(jié)點通信概率,并利用該通信概率來研究加權(quán)網(wǎng)絡(luò)點平均統(tǒng)計能耗。然后對距離期望下的網(wǎng)絡(luò)點平均統(tǒng)計能耗和加權(quán)網(wǎng)絡(luò)點平均統(tǒng)計能耗進行比較分析。進一步地,考慮到稀疏型網(wǎng)絡(luò)和密集型網(wǎng)絡(luò),又分別對最近鄰網(wǎng)絡(luò)點平均統(tǒng)計能耗以及最遠(yuǎn)鄰網(wǎng)絡(luò)點平均統(tǒng)計能耗展開研究。通過MATLAB仿真結(jié)果表明：網(wǎng)絡(luò)能耗受到節(jié)點分布狀況較大的影響；同時,正六邊形覆蓋監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)能耗相對于圓形、矩形覆蓋監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)能耗要低,壽命則相對較高。最后,考慮星型通訊模型,研究分析在CSMA協(xié)議下的網(wǎng)絡(luò)傳輸容量�？紤]CSMA下的節(jié)點空間分組密度、退避概率以及重傳概率,將其聯(lián)合得到CSMA下的網(wǎng)絡(luò)中斷概率。同時,結(jié)合編碼策略,考慮在系統(tǒng)最大分組錯誤概率的情況下,研究不同的編碼效率對網(wǎng)絡(luò)傳輸容量的影響。通過4ATLAB數(shù)值仿真結(jié)果可以得到：網(wǎng)絡(luò)干擾一定程度上受到空間分組密度的影響；網(wǎng)絡(luò)傳輸容量則受到編碼效率的制約；空間分組密度的增加會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)傳輸容量呈先增后減的趨勢。而且,相同條件下,與圓形、矩形覆蓋監(jiān)測區(qū)域相比,正六邊形覆蓋監(jiān)測區(qū)域內(nèi)系統(tǒng)中斷概率相對較低,而網(wǎng)絡(luò)傳輸容量則相對較高。以上對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵性能的研究,可為大規(guī)模隨機播撒無線傳感器網(wǎng)絡(luò)減少網(wǎng)絡(luò)能耗、增加網(wǎng)絡(luò)壽命和傳輸容量提供了理論依據(jù)及參考價值。
[Abstract]:With the rapid development of Wireless Sensor Networks (WSNs) in wireless sensor networks (WSNs), the scale and application field of WSNs are expanding day by day, and the research on network topology is becoming more and more complicated with the diversification of the distribution of broadcast nodes. Therefore, it is of great significance to study the performance of large-scale random broadcast wireless sensor networks. Energy consumption and network transmission capacity are key performance indicators of wireless sensor networks. This paper focuses on the problem of energy consumption and transmission capacity of wireless sensor networks. The random geometry theory is used to study the random seeding large-scale networks with hexagonal coverage. Firstly, the concept and main functions of random geometry theory are introduced. According to the distribution of nodes, the random geometry theory is used to calculate the coverage monitoring area of hexagon. The model of random distribution and arbitrary two-node communication, the cumulative distribution function (CDFF) and the probability density function (PDFN) under the star communication model are distributed randomly, and the probability density function (PDFN) is simulated by Monte Carlo method on the MATLAB software. Secondly, based on the probability density function of any node communication model, the node distance expectation is obtained, and the network point average statistical energy consumption under distance expectation is studied. At the same time, in order to better reflect the network energy consumption, the node communication probability is proposed, and the weighted network point average statistical energy consumption is studied by using the communication probability. Then the network point average statistical energy consumption and the weighted network point average statistical energy consumption under the expectation of distance are compared and analyzed. Furthermore, considering sparse network and intensive network, the point average statistical energy consumption of nearest neighbor network and the farthest neighbor network point average energy consumption are studied respectively. The results of MATLAB simulation show that the network energy consumption is greatly affected by the distribution of nodes, and the network energy consumption in the regular hexagonal coverage monitoring area is lower than that in the circular coverage area, and the network energy consumption in the rectangular coverage monitoring area is lower than that in the rectangular coverage monitoring area. The life span is relatively high. Finally, considering star communication model, the network transmission capacity under CSMA protocol is studied and analyzed. Considering the node spatial packet density, Backoff probability and retransmission probability under CSMA, the outage probability of CSMA can be obtained by combining them. At the same time, considering the maximum packet error probability of the system, the influence of different coding efficiency on the network transmission capacity is studied. The results of 4MATLAB numerical simulation show that the network interference is affected by the spatial packet density to some extent, and the transmission capacity of the network is restricted by the coding efficiency. The increase of spatial packet density will lead to the increase of network transmission capacity first and then decrease. Moreover, under the same conditions, the outage probability of the system in the hexagonal coverage monitoring area is relatively lower than that in the circular and rectangular coverage area, and the transmission capacity of the network is relatively high. The above research on the key performance of wireless sensor networks can provide theoretical basis and reference value for large-scale random broadcast wireless sensor networks to reduce network energy consumption and increase network life and transmission capacity.
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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本文編號：2041687