基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的WSN拓?fù)溲莼芯?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2017-04-15 20:13
本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的WSN拓?fù)溲莼芯?/strong>，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成的多跳無(wú)線(xiàn)自組織網(wǎng)絡(luò),其拓?fù)渖蓹C(jī)制及自組織演化算法作為連通與覆蓋、拓?fù)淇刂�、路由及定位等WSN關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ),一直受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對(duì)WSN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行研究分析是現(xiàn)階段該領(lǐng)域熱點(diǎn)課題。本文首先介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征度量參數(shù)及幾類(lèi)最基本網(wǎng)絡(luò)模型,闡釋了WSN拓?fù)渌哂械膹?fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征,將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的相關(guān)應(yīng)用引入到WSN拓?fù)溲莼芯慨?dāng)中。進(jìn)而立足于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的概念和原理,對(duì)WSN拓?fù)溲莼纳蓹C(jī)制和自組織演化模型進(jìn)行探究,構(gòu)建出性能優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?主要?jiǎng)?chuàng)新及工作成果如下:1.構(gòu)建了基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN加權(quán)無(wú)標(biāo)度拓?fù)溲莼Ｐ汀９?jié)點(diǎn)能量是影響WSN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的關(guān)鍵因素,同時(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中度分布服從冪律形式的無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵?duì)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)失效具有極強(qiáng)的容錯(cuò)能力,因而以無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)來(lái)構(gòu)建具有能耗均衡效應(yīng)的WSN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),極具實(shí)際意義。本文以加權(quán)無(wú)標(biāo)度(BBV)模型為基礎(chǔ),創(chuàng)新性的構(gòu)建節(jié)點(diǎn)能量水平模型,得到節(jié)點(diǎn)能量水平受節(jié)點(diǎn)剩余能量和傳輸路徑長(zhǎng)度影響,將兩端節(jié)點(diǎn)能量水平乘積作為構(gòu)建拓?fù)涞倪厵?quán)值,得到一種基于節(jié)點(diǎn)能量水平的加權(quán)無(wú)標(biāo)度拓?fù)?Energy Level BBV,EL-BBV)模型。通過(guò)理論推導(dǎo),證明EL-BBV模型的點(diǎn)權(quán)、節(jié)點(diǎn)度及邊權(quán)均服從冪律分布,具有無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性,同時(shí)通過(guò)MATLAB仿真驗(yàn)證了該理論推導(dǎo)的正確性;利用MATLAB仿真,驗(yàn)證EL-BBV模型相較于已有的BA、BBV及EAEM模型,在隨機(jī)刪除16個(gè)節(jié)點(diǎn)后,網(wǎng)絡(luò)中存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目仍保持在1/3以上,容錯(cuò)性更強(qiáng);在拓?fù)溥\(yùn)行1000輪之后EL-BBV模型節(jié)點(diǎn)能量水平更為集中,差異較小,相較于另外三種模型而言網(wǎng)絡(luò)能耗更為均衡,有效的延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期。該拓?fù)溲莼Ｐ偷臉?gòu)建及相應(yīng)仿真分析,為基于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的WSN拓?fù)溲芯刻峁┝擞幸嫣剿鳌?.構(gòu)建了基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN局域世界雙向演化拓?fù)淠Ｐ�。�?shí)際應(yīng)用中的WSN由于節(jié)點(diǎn)本身的局限性,僅與其鄰域內(nèi)相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交互,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼暇钟蚴澜缪莼?guī)律。本文立足于已有的相關(guān)研究,綜合WSN中局域世界的拓?fù)溲莼�、�?jié)點(diǎn)能量水平以及節(jié)點(diǎn)和鏈路有增有減的雙向動(dòng)態(tài)變化因素,在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼倪B接策略上充分考慮了隨機(jī)加點(diǎn)、隨機(jī)去點(diǎn),隨機(jī)去邊等因素,創(chuàng)新性的引入能量擇優(yōu)增長(zhǎng)和反擇優(yōu)剔除機(jī)制,構(gòu)建出一種基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN局域世界雙向演化拓?fù)淠Ｐ�。通過(guò)平均場(chǎng)理論對(duì)該模型的度分布進(jìn)行深入的分析和解釋,利用MATLAB仿真驗(yàn)證了模型的度分布同樣具有相似于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的無(wú)標(biāo)度特質(zhì);對(duì)取不同局域世界規(guī)模和剔除概率情況下的模型進(jìn)行仿真,分析模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性;最后對(duì)不同局域世界規(guī)模下的網(wǎng)絡(luò)能耗指標(biāo)進(jìn)行了仿真分析,給出了對(duì)網(wǎng)絡(luò)能效有明顯影響效果的局域世界規(guī)模區(qū)間。該拓?fù)溲莼Ｐ偷臉?gòu)建及相應(yīng)仿真分析為實(shí)際應(yīng)用中遵循局域世界演化規(guī)律的WSN拓?fù)溲芯刻峁┝擞幸嫣剿鳌?br/> 【關(guān)鍵詞】：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)溲莼?/strong> 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)能量水平
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】： - 摘要4-6
- Abstract6-11
- 第1章 緒論11-19
- 1.1 研究的背景及意義11-12
- 1.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)概述12-15
- 1.2.1 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)12-13
- 1.2.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)與性能指標(biāo)13-15
- 1.3 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)15-16
- 1.4 論文主要工作與組織結(jié)構(gòu)16-19
- 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼?/span>19-35
- 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概述19-24
- 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的提出19
- 2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究?jī)?nèi)容19-21
- 2.1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖表達(dá)21
- 2.1.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)21-24
- 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本演化模型24-32
- 2.2.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)25-26
- 2.2.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)26-27
- 2.2.3 小世界網(wǎng)絡(luò)27-29
- 2.2.4 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)29-32
- 2.3 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼膹?fù)雜性32-33
- 2.4 本章小結(jié)33-35
- 第3章 基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN加權(quán)無(wú)標(biāo)度拓?fù)溲莼治?/span>35-47
- 3.1 節(jié)點(diǎn)能量水平建模36
- 3.2 EL-BBV模型的構(gòu)建36-38
- 3.3 EL-BBV模型基本特性研究38-42
- 3.3.1 點(diǎn)權(quán)特性研究38-40
- 3.3.2 節(jié)點(diǎn)度特性研究40-41
- 3.3.3 邊權(quán)特性研究41-42
- 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及分析42-46
- 3.4.1 EL-BBV模型節(jié)點(diǎn)度、點(diǎn)權(quán)及邊權(quán)特性分析42-44
- 3.4.2 容錯(cuò)性分析44
- 3.4.3 能耗均衡性分析44-45
- 3.4.4 網(wǎng)絡(luò)生命周期比較分析45-46
- 3.5 本章小結(jié)46-47
- 第4章 基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN局域世界雙向演化拓?fù)浞治?/span>47-59
- 4.1 局域世界演化模型介紹47-48
- 4.2 基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN局域世界雙向演化拓?fù)淠Ｐ?/span>48-49
- 4.3 模型理論分析49-51
- 4.4 模型的仿真及分析51-56
- 4.4.1 網(wǎng)絡(luò)度分布解析52-54
- 4.4.2 網(wǎng)絡(luò)直徑解析54-55
- 4.4.3 網(wǎng)絡(luò)能量分析55-56
- 4.5 本章小結(jié)56-59
- 第5章 總結(jié)與展望59-61
- 5.1 總結(jié)59-60
- 5.2 展望60-61
- 參考文獻(xiàn)61-67
- 作者簡(jiǎn)介及科研成果67-69
- 致謝69
【參考文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 劉浩然;尹文曉;韓濤;董明如;;一種優(yōu)化無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期的容錯(cuò)拓?fù)溲芯縖J];物理學(xué)報(bào);2014年04期
2 王亞奇;楊曉元;;一種無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)簇間拓?fù)溲莼Ｐ图捌涿庖哐芯縖J];物理學(xué)報(bào);2012年09期
3 肖盛;張建華;;基于小世界拓?fù)淠Ｐ偷碾娋W(wǎng)脆弱性評(píng)估[J];電網(wǎng)技術(shù);2010年08期
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6 張學(xué);陸桑璐;陳貴海;陳道蓄;謝立;;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)淇刂芠J];軟件學(xué)報(bào);2007年04期
7 劉慧;李增揚(yáng);陸君安;;局域演化的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2006年01期
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9 馬祖長(zhǎng),孫怡寧,梅濤;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)綜述[J];通信學(xué)報(bào);2004年04期
10 方錦清,汪小帆,劉曾榮;略論復(fù)雜性問(wèn)題和非線(xiàn)性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的研究[J];科技導(dǎo)報(bào);2004年02期
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條
1 劉明;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的資源異構(gòu)及能效管理研究[D];華中科技大學(xué);2009年
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本文編號(hào)：309164
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【摘要】：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成的多跳無(wú)線(xiàn)自組織網(wǎng)絡(luò),其拓?fù)渖蓹C(jī)制及自組織演化算法作為連通與覆蓋、拓?fù)淇刂�、路由及定位等WSN關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ),一直受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對(duì)WSN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行研究分析是現(xiàn)階段該領(lǐng)域熱點(diǎn)課題。本文首先介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征度量參數(shù)及幾類(lèi)最基本網(wǎng)絡(luò)模型,闡釋了WSN拓?fù)渌哂械膹?fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征,將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的相關(guān)應(yīng)用引入到WSN拓?fù)溲莼芯慨?dāng)中。進(jìn)而立足于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的概念和原理,對(duì)WSN拓?fù)溲莼纳蓹C(jī)制和自組織演化模型進(jìn)行探究,構(gòu)建出性能優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?主要?jiǎng)?chuàng)新及工作成果如下:1.構(gòu)建了基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN加權(quán)無(wú)標(biāo)度拓?fù)溲莼Ｐ汀９?jié)點(diǎn)能量是影響WSN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的關(guān)鍵因素,同時(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中度分布服從冪律形式的無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵?duì)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)失效具有極強(qiáng)的容錯(cuò)能力,因而以無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)來(lái)構(gòu)建具有能耗均衡效應(yīng)的WSN拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),極具實(shí)際意義。本文以加權(quán)無(wú)標(biāo)度(BBV)模型為基礎(chǔ),創(chuàng)新性的構(gòu)建節(jié)點(diǎn)能量水平模型,得到節(jié)點(diǎn)能量水平受節(jié)點(diǎn)剩余能量和傳輸路徑長(zhǎng)度影響,將兩端節(jié)點(diǎn)能量水平乘積作為構(gòu)建拓?fù)涞倪厵?quán)值,得到一種基于節(jié)點(diǎn)能量水平的加權(quán)無(wú)標(biāo)度拓?fù)?Energy Level BBV,EL-BBV)模型。通過(guò)理論推導(dǎo),證明EL-BBV模型的點(diǎn)權(quán)、節(jié)點(diǎn)度及邊權(quán)均服從冪律分布,具有無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性,同時(shí)通過(guò)MATLAB仿真驗(yàn)證了該理論推導(dǎo)的正確性;利用MATLAB仿真,驗(yàn)證EL-BBV模型相較于已有的BA、BBV及EAEM模型,在隨機(jī)刪除16個(gè)節(jié)點(diǎn)后,網(wǎng)絡(luò)中存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目仍保持在1/3以上,容錯(cuò)性更強(qiáng);在拓?fù)溥\(yùn)行1000輪之后EL-BBV模型節(jié)點(diǎn)能量水平更為集中,差異較小,相較于另外三種模型而言網(wǎng)絡(luò)能耗更為均衡,有效的延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期。該拓?fù)溲莼Ｐ偷臉?gòu)建及相應(yīng)仿真分析,為基于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的WSN拓?fù)溲芯刻峁┝擞幸嫣剿鳌?.構(gòu)建了基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN局域世界雙向演化拓?fù)淠Ｐ�。�?shí)際應(yīng)用中的WSN由于節(jié)點(diǎn)本身的局限性,僅與其鄰域內(nèi)相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交互,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼暇钟蚴澜缪莼?guī)律。本文立足于已有的相關(guān)研究,綜合WSN中局域世界的拓?fù)溲莼�、�?jié)點(diǎn)能量水平以及節(jié)點(diǎn)和鏈路有增有減的雙向動(dòng)態(tài)變化因素,在無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼倪B接策略上充分考慮了隨機(jī)加點(diǎn)、隨機(jī)去點(diǎn),隨機(jī)去邊等因素,創(chuàng)新性的引入能量擇優(yōu)增長(zhǎng)和反擇優(yōu)剔除機(jī)制,構(gòu)建出一種基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN局域世界雙向演化拓?fù)淠Ｐ�。通過(guò)平均場(chǎng)理論對(duì)該模型的度分布進(jìn)行深入的分析和解釋,利用MATLAB仿真驗(yàn)證了模型的度分布同樣具有相似于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的無(wú)標(biāo)度特質(zhì);對(duì)取不同局域世界規(guī)模和剔除概率情況下的模型進(jìn)行仿真,分析模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性;最后對(duì)不同局域世界規(guī)模下的網(wǎng)絡(luò)能耗指標(biāo)進(jìn)行了仿真分析,給出了對(duì)網(wǎng)絡(luò)能效有明顯影響效果的局域世界規(guī)模區(qū)間。該拓?fù)溲莼Ｐ偷臉?gòu)建及相應(yīng)仿真分析為實(shí)際應(yīng)用中遵循局域世界演化規(guī)律的WSN拓?fù)溲芯刻峁┝擞幸嫣剿鳌?br/> 【關(guān)鍵詞】：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)溲莼?/strong> 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)能量水平
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：
- 摘要4-6
- Abstract6-11
- 第1章 緒論11-19
- 1.1 研究的背景及意義11-12
- 1.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)概述12-15
- 1.2.1 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)12-13
- 1.2.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)與性能指標(biāo)13-15
- 1.3 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)15-16
- 1.4 論文主要工作與組織結(jié)構(gòu)16-19
- 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼?/span>19-35
- 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概述19-24
- 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的提出19
- 2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究?jī)?nèi)容19-21
- 2.1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖表達(dá)21
- 2.1.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)21-24
- 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本演化模型24-32
- 2.2.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)25-26
- 2.2.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)26-27
- 2.2.3 小世界網(wǎng)絡(luò)27-29
- 2.2.4 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)29-32
- 2.3 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼膹?fù)雜性32-33
- 2.4 本章小結(jié)33-35
- 第3章 基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN加權(quán)無(wú)標(biāo)度拓?fù)溲莼治?/span>35-47
- 3.1 節(jié)點(diǎn)能量水平建模36
- 3.2 EL-BBV模型的構(gòu)建36-38
- 3.3 EL-BBV模型基本特性研究38-42
- 3.3.1 點(diǎn)權(quán)特性研究38-40
- 3.3.2 節(jié)點(diǎn)度特性研究40-41
- 3.3.3 邊權(quán)特性研究41-42
- 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及分析42-46
- 3.4.1 EL-BBV模型節(jié)點(diǎn)度、點(diǎn)權(quán)及邊權(quán)特性分析42-44
- 3.4.2 容錯(cuò)性分析44
- 3.4.3 能耗均衡性分析44-45
- 3.4.4 網(wǎng)絡(luò)生命周期比較分析45-46
- 3.5 本章小結(jié)46-47
- 第4章 基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN局域世界雙向演化拓?fù)浞治?/span>47-59
- 4.1 局域世界演化模型介紹47-48
- 4.2 基于節(jié)點(diǎn)能量水平的WSN局域世界雙向演化拓?fù)淠Ｐ?/span>48-49
- 4.3 模型理論分析49-51
- 4.4 模型的仿真及分析51-56
- 4.4.1 網(wǎng)絡(luò)度分布解析52-54
- 4.4.2 網(wǎng)絡(luò)直徑解析54-55
- 4.4.3 網(wǎng)絡(luò)能量分析55-56
- 4.5 本章小結(jié)56-59
- 第5章 總結(jié)與展望59-61
- 5.1 總結(jié)59-60
- 5.2 展望60-61
- 參考文獻(xiàn)61-67
- 作者簡(jiǎn)介及科研成果67-69
- 致謝69
【參考文獻(xiàn)】
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本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的WSN拓?fù)溲莼芯?/strong>，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
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