【摘要】：近年來,云計算技術(shù)越來越受研究者歡迎。利用云計算技術(shù),無線傳感網(wǎng)可以支持從底層到上層應(yīng)用。無線傳感網(wǎng)一旦部署到目標(biāo)區(qū)域,就能夠?qū)δ繕?biāo)區(qū)域進(jìn)行實(shí)時感知,這都得益于網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間能夠相互協(xié)作�，F(xiàn)實(shí)生活中的諸多領(lǐng)域都涉及到了無線傳感網(wǎng),例如軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域、智能醫(yī)療領(lǐng)域等等。由于節(jié)點(diǎn)的能量一般由電池供電,再加上應(yīng)用環(huán)境的約束,很難進(jìn)行節(jié)點(diǎn)能量的更換或者補(bǔ)給。因此,實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)能量的高效利用成為了設(shè)計無線傳感網(wǎng)路由協(xié)議中的重點(diǎn)也是難點(diǎn)。在傳統(tǒng)路由協(xié)議中,最為常見的是節(jié)點(diǎn)與匯聚節(jié)點(diǎn)之間采取多跳通信。然而由于匯聚節(jié)點(diǎn)是固定不動的,越靠近匯聚節(jié)點(diǎn)的傳感器需要轉(zhuǎn)發(fā)大量的數(shù)據(jù)包,這些節(jié)點(diǎn)的能量將會快速消耗并過早死亡,也就產(chǎn)生所謂的“熱節(jié)點(diǎn)”,這種現(xiàn)象被稱為“能量空洞”。近年來,研究者們提出了移動匯聚節(jié)點(diǎn)的思想,在延長網(wǎng)絡(luò)生命周期上有著顯著的表現(xiàn)。相比較于基于固定匯聚節(jié)點(diǎn)的傳感網(wǎng),該方法能夠緩解熱節(jié)點(diǎn)問題并平衡網(wǎng)絡(luò)的能量消耗。本文針對基于移動匯聚節(jié)點(diǎn)的無線傳感網(wǎng)中的節(jié)能路由算法進(jìn)行研究,從而提高網(wǎng)絡(luò)的生命周期,主要工作如下:(1)本文綜述了基于移動匯聚節(jié)點(diǎn)的無線傳感網(wǎng)路由協(xié)議具有的特點(diǎn)以及引入移動匯聚節(jié)點(diǎn)所帶來的挑戰(zhàn),根據(jù)移動匯聚節(jié)點(diǎn)的移動特點(diǎn)將路由協(xié)議分為了三類并進(jìn)行了比較分析。分析MECA算法和PEGASIS算法所存在的缺點(diǎn),并結(jié)合這兩種算法的優(yōu)點(diǎn),改進(jìn)它們存在的不足之處。(2)針對由于匯聚節(jié)點(diǎn)移動導(dǎo)致的頻繁路由重構(gòu)問題,提出一種基于移動匯聚節(jié)點(diǎn)的動態(tài)路由調(diào)整節(jié)能算法,通過設(shè)置了一些通信規(guī)則來管理簇頭節(jié)點(diǎn)的路由調(diào)整,實(shí)現(xiàn)了每當(dāng)匯聚節(jié)點(diǎn)移動后,不會出現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)路由重構(gòu)的現(xiàn)象。簇頭輪換機(jī)制有效緩解了熱節(jié)點(diǎn)的問題,同時也避免了頻繁的簇頭選擇和簇內(nèi)路由重建。(3)本文結(jié)合了分簇算法、蟻群算法和移動匯聚節(jié)點(diǎn)策略,進(jìn)一步提高了網(wǎng)絡(luò)的整體性能。考慮了簇頭節(jié)點(diǎn)之間的距離,從而改進(jìn)蟻群算法中的距離啟發(fā)因子,提高了算法的全局搜索能力并應(yīng)用到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,用于規(guī)劃出匯聚節(jié)點(diǎn)訪問所有簇頭的最佳移動軌跡。
[Abstract]:In recent years, cloud computing technology is becoming more and more popular. With cloud computing technology, wireless sensor networks can support applications from the bottom to the top. Once deployed to the target area, the wireless sensor network can perceive the target area in real time, which is due to the cooperation between nodes in the network. Many fields in real life involve wireless sensor network, such as military field, agriculture field, intelligent medical field and so on. It is difficult to replace or recharge the node energy because of the battery power supply and the constraints of the application environment. Therefore, the efficient use of node energy has become the key point in the design of wireless sensor network routing protocol. In traditional routing protocols, multi-hop communication between nodes and convergent nodes is the most common. However, because the convergent nodes are stationary, the sensors near the convergent nodes need to forward a large number of packets, and the energy of these nodes will be consumed quickly and die prematurely, thus creating so-called "hot nodes". This phenomenon is called an energy hole. In recent years, researchers have proposed the idea of mobile convergence node, which has a remarkable performance in prolonging the network life cycle. Compared with the sensor networks based on fixed convergent nodes, the proposed method can alleviate the problem of thermal nodes and balance the energy consumption of the networks. In this paper, the energy-saving routing algorithm in wireless sensor networks based on mobile convergence nodes is studied to improve the network life cycle. The main work is as follows: (1) this paper summarizes the characteristics of wireless sensor network routing protocols based on mobile convergence nodes and the challenges brought by the introduction of mobile convergence nodes. The routing protocols are divided into three categories according to the mobile characteristics of mobile convergence nodes and are compared and analyzed. The shortcomings of MECA algorithm and PEGASIS algorithm are analyzed, and their shortcomings are improved by combining the advantages of these two algorithms. (2) aiming at the problem of frequent routing reconfiguration caused by converging node movement, MECA algorithm and PEGASIS algorithm are analyzed. This paper proposes a dynamic routing adjustment and energy-saving algorithm based on mobile convergence node. By setting some communication rules to manage the routing adjustment of cluster head nodes, it can realize that the whole network route reconfiguration will not occur every time the convergent node moves. The cluster head rotation mechanism can effectively alleviate the hot node problem and avoid frequent cluster head selection and intra-cluster routing reconstruction. (3) this paper combines clustering algorithm ant colony algorithm and mobile convergence node strategy to further improve the overall performance of the network. Considering the distance between cluster head nodes, the distance heuristic factor in ant colony algorithm is improved, and the global searching ability of the algorithm is improved and applied to wireless sensor networks. It is used to plan the optimal trajectory for convergent nodes to access all cluster heads.
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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10 徐龍;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)匯聚節(jié)點(diǎn)信息融合算法研究[D];中國民航大學(xué);2014年

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本文編號：2134858