本文選題：物聯(lián)網(wǎng) + 簇維護��； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術》2017年01期

【摘要】：局域按需簇維護(local and on-demand maintenance of clusters,LDMC)具有多重優(yōu)勢,但仍可能因對受損簇即時維護導致頻繁的局部業(yè)務中斷和能量浪費,提出一種改進的物聯(lián)網(wǎng)感知層簇維護優(yōu)化算法,綜合權衡對受損簇進行即時維護的成本和延時維護的代價,為應對不同受損狀態(tài)和業(yè)務需要優(yōu)化設定啟動簇維護的條件,以降低網(wǎng)絡維護開銷和節(jié)點能耗,進一步延長網(wǎng)絡生命周期。網(wǎng)絡仿真軟件(network simulation 2,NS2)仿真結果表明,與LDMC方法相比,該改進優(yōu)化算法可減少業(yè)務中斷次數(shù)和時長、降低簇維護時的能量消耗、增加數(shù)據(jù)發(fā)送總量,在仿真條件下網(wǎng)絡生命周期最多可延長16.3%;且網(wǎng)絡規(guī)模越大,該改進算法的優(yōu)化效應越明顯。
[Abstract]:Local on-demand cluster maintenance (local and on-demand maintenance of clusters) has multiple advantages, but it may lead to frequent local business disruption and energy waste due to the immediate maintenance of damaged clusters. This paper proposes an improved cluster maintenance optimization algorithm for the perceptual layer of the Internet of things. In order to reduce the network maintenance overhead and node energy consumption, the cost of immediate maintenance of damaged cluster and the cost of delayed maintenance are weighed synthetically, and the conditions of start-up cluster maintenance are optimized to deal with different damaged states and business needs, so as to reduce the network maintenance overhead and node energy consumption. Further extend the network life cycle. The simulation results of network simulation software (network simulation 2 show that compared with LDMCs, the improved optimization algorithm can reduce the number and duration of service interruption, reduce the energy consumption during cluster maintenance, and increase the total amount of data transmission. Under the condition of simulation, the life cycle of the improved algorithm can be extended to 16.3, and the larger the network size, the more obvious the optimization effect of the improved algorithm is.
【作者單位】： 重慶郵電大學自動化學院;重慶郵電大學信息與通信工程學院;重慶郵電大學移通學院;
【基金】：國家自然科學基金(61170219) 教育部-中國移動科研基金研發(fā)項目(MCM20150202) 重慶市教委項目(KJ1602201)資助課題
【分類號】：TN929.5;TP391.44

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本文編號：2107795