水下傳感器網(wǎng)絡(luò)在海洋勘探應(yīng)用中扮演著越來越重要的角色,如在海洋監(jiān)測,污染檢測,海洋資源管理等方面的使用中。路由協(xié)議是保證從源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院陀行?所以路由協(xié)議在水下傳感器網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)更為重要的位置。因?yàn)镚PS（Global Positioning System）信號在海洋中衰減很嚴(yán)重,傳感器節(jié)點(diǎn)的地理位置信息很難獲取。基于深度信息的水聲路由協(xié)議是通過給水下傳感器節(jié)點(diǎn)攜帶一個水壓傳感器來獲取節(jié)點(diǎn)的深度信息,路由從三維簡化到二維。其工作原理是:傳感器節(jié)點(diǎn)通過對自身的深度和前一跳節(jié)點(diǎn)的深度進(jìn)行比較,從而判斷自身是否有轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包資格。但是該協(xié)議有能量消耗高、路由空洞、冗余數(shù)據(jù)包多等問題。因此本課題主要針對基于深度水聲路由協(xié)議進(jìn)行改進(jìn)。論文首先提出了一種針對深度路由協(xié)議中節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級和等待時延函數(shù)優(yōu)化的方法,該方法中節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級是由節(jié)點(diǎn)的剩余能量、預(yù)估跳數(shù)和通信能力共同決定的。其中節(jié)點(diǎn)的剩余能量越多,則其優(yōu)先級就越高,就越有可能成為下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn),有效避免了處于局部區(qū)域內(nèi)深度最淺的節(jié)點(diǎn)多次參與轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包而造成能量過早消耗完的問題;預(yù)估跳數(shù)反映了鏈路的可達(dá)性,跳數(shù)小的節(jié)點(diǎn)擁有更高的... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由挑戰(zhàn)
    1.3 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 組織結(jié)構(gòu)
第2章 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究
    2.1 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
    2.2 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究
        2.2.1 基于地理位置的水聲路由協(xié)議
        2.2.2 基于節(jié)點(diǎn)間相對距離的水聲路由協(xié)議
        2.2.3 基于節(jié)點(diǎn)深度信息的水聲路由協(xié)議
        2.2.4 路由協(xié)議選型
    2.3 壓力感知路由協(xié)議研究與分析
        2.3.1 DBR協(xié)議研究
        2.3.2 DBR協(xié)議優(yōu)缺點(diǎn)
    2.4 水下路由協(xié)議仿真平臺分析
        2.4.1 仿真平臺選型
        2.4.2 NS-3仿真平臺介紹
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于壓力感知路由能量平衡數(shù)據(jù)傳輸算法
    3.1 網(wǎng)絡(luò)模型和能量模型
        3.1.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        3.1.2 水下傳感器網(wǎng)絡(luò)能量模型
        3.1.3 能量消耗不平衡分析
    3.2 EHPDBR協(xié)議設(shè)計算法
        3.2.1 算法概述
        3.2.2 EHPDBR算法設(shè)計
        3.2.3 算法分析
    3.3 協(xié)議分析與對比
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        3.3.2 仿真性能指標(biāo)
        3.3.3 協(xié)議仿真分析與對比
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于AUV節(jié)點(diǎn)恢復(fù)機(jī)制的數(shù)據(jù)平衡傳輸算法
    4.1 問題描述與模型建立
        4.1.1 問題描述
        4.1.2 模型建立
    4.2 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)算法
        4.2.1 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)算法介紹
        4.2.2 深度優(yōu)先搜索算法分析
    4.3 算法設(shè)計
        4.3.1 預(yù)估節(jié)點(diǎn)休眠時間設(shè)計
        4.3.2 查找關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)算法設(shè)計
    4.4 協(xié)議仿真分析與對比
        4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.4.2 仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于OPNET的大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的建模與仿真[J]. 王健.  計算機(jī)與數(shù)字工程. 2018(11)
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碩士論文
[1]基于多層網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵基因識別方法研究[D]. 馬蒙周.西安理工大學(xué) 2018
[2]機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的評估[D]. 張江.南昌航空大學(xué) 2018
[3]基于跳數(shù)和剩余電量的水聲機(jī)會路由協(xié)議[D]. 馬正宇.華南理工大學(xué) 2018
[4]水下傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法及路由技術(shù)研究[D]. 高峰.北京交通大學(xué) 2018
[5]水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)通信與競爭型MAC協(xié)議研究[D]. 胡畢煒.杭州電子科技大學(xué) 2018
[6]水聲傳感網(wǎng)絡(luò)基于深度信息的機(jī)會路由算法研究[D]. 王肖添.大連海事大學(xué) 2017
[7]基于地理位置的水聲傳感網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究[D]. 張劍波.重慶郵電大學(xué) 2016
[8]水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能路由協(xié)議研究[D]. 崔俊濤.大連海事大學(xué) 2016
[9]基于LEACH的改進(jìn)型WSN路由協(xié)議[D]. 陳偉.合肥工業(yè)大學(xué) 2016
[10]水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計及應(yīng)用[D]. 林瓏.南京郵電大學(xué) 2015



本文編號：2925379