本文關(guān)鍵詞：災(zāi)難場景下基于數(shù)據(jù)持久性的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集協(xié)議研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)因其快速部署、無需人值守、不受有限網(wǎng)約束、成本低等優(yōu)勢,在火災(zāi)、泥石流和洪水等的災(zāi)難預(yù)警方面扮演著越來越重要的角色。在這類災(zāi)難環(huán)境中,傳感器節(jié)點(diǎn)面臨無規(guī)則的區(qū)域性的毀壞,這很大的增加了數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險。數(shù)據(jù)持久性是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)有效性的重要指標(biāo)。在災(zāi)難環(huán)境中,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的毀壞直接導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的丟失。同時,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳輸時延大大增加了數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險。因此,如何提高災(zāi)難場景下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)持久性是一項(xiàng)非常有意義和挑戰(zhàn)性的研究。許多不同特性的網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)被許多學(xué)者運(yùn)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,用以提高網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)持久性,其中以GC(Growth Codes)編碼技術(shù)及相關(guān)的后續(xù)研究最具有代表性。GC數(shù)據(jù)收集協(xié)議(GCP)通過增量編碼較好的提高了網(wǎng)絡(luò)的持久性,然而因其在零配置網(wǎng)絡(luò)下完全隨機(jī)的數(shù)據(jù)交換方式使得匯聚節(jié)點(diǎn)頻繁的收集到離該節(jié)點(diǎn)距離近的數(shù)據(jù)的冗余副本,導(dǎo)致數(shù)據(jù)收集的效率并不理想,嚴(yán)重影響到了網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)的持久性,尤其在數(shù)據(jù)收集的后期和稀疏的網(wǎng)絡(luò)中。針對災(zāi)難場景下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)如何提高數(shù)據(jù)持久性的問題,本文在GC編碼技術(shù)及其相關(guān)的理論成果的基礎(chǔ)上提出了數(shù)據(jù)包分級策略、新的數(shù)據(jù)傳輸概率函數(shù)、分級數(shù)據(jù)包的快速融合策略、通信節(jié)點(diǎn)動態(tài)選擇機(jī)制等方法,在各種網(wǎng)絡(luò)各種類性的災(zāi)難環(huán)境下很大程度的提高了協(xié)議的數(shù)據(jù)收集效率,同時網(wǎng)絡(luò)的魯棒性并不會降低。本文的研究內(nèi)容如下:(1)針對GC數(shù)據(jù)收集協(xié)議由于節(jié)點(diǎn)通信路由的隨機(jī)選擇方式而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)收集效率低的問題,本文提出了基于通信節(jié)點(diǎn)動態(tài)選擇機(jī)制的數(shù)據(jù)收集協(xié)議NGCP。NGCP控制節(jié)點(diǎn)通信呈現(xiàn)以下的趨勢,前期近似隨機(jī)的選擇通信來保證網(wǎng)絡(luò)的魯棒性,接著動態(tài)的增加不同級數(shù)的節(jié)點(diǎn)的通信概率來提高邊緣數(shù)據(jù)的收集效率。為了最優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)上述的趨勢,NGCP設(shè)計了感知級數(shù)表、新的通信節(jié)點(diǎn)概率函數(shù)模型并對該模型引入遺傳算法來進(jìn)行優(yōu)化。遺傳算法的大量計算由計算機(jī)在數(shù)據(jù)收集前期完成而不是傳感器節(jié)點(diǎn),有利于延長傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期。同時,遺傳算法的強(qiáng)大空間搜索能力為概率函數(shù)最優(yōu)參數(shù)的確定提供了有效的方法。通過實(shí)驗(yàn)的性能評估,NGCP在保證數(shù)據(jù)魯棒性的基礎(chǔ)上極大的提高了數(shù)據(jù)的收集效率。(2)針對數(shù)據(jù)包隨機(jī)流動而減低GCP性能的問題,我們提出了本文基于分級數(shù)據(jù)包快速融合策略的數(shù)據(jù)收集協(xié)議DGCP。DGCP通過設(shè)計數(shù)據(jù)包分級策略賦予網(wǎng)絡(luò)中所有數(shù)據(jù)包輕量的路由信息,通過控制數(shù)據(jù)包交換的動態(tài)概率函數(shù)來控制不同級數(shù)的數(shù)據(jù)包流向,以此來提高邊緣數(shù)據(jù)的收集效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不同的環(huán)境下DGCP均擁有比GCP更好的性能。(3)通過對不同環(huán)境下NGCP與DGCP的性能進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)就對GCP性能提升的程度而言,NGCP更適合用于災(zāi)難環(huán)境下稀疏網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集,而DGCP更適合用于災(zāi)難環(huán)境下密集網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集。結(jié)合這兩種數(shù)據(jù)收集協(xié)議的優(yōu)勢,通過對通信節(jié)點(diǎn)的動態(tài)選擇機(jī)制和分級數(shù)據(jù)包快速融合策略進(jìn)行一定的融合改進(jìn),提出了基于通信節(jié)點(diǎn)的動態(tài)選擇機(jī)制和分級數(shù)據(jù)包快速融合策略的數(shù)據(jù)收集協(xié)議MGCP。通過性能實(shí)驗(yàn)評估,MGCP在不同類型的災(zāi)難環(huán)境下的性能均優(yōu)于NGCP和DGCP,對不同災(zāi)難環(huán)境擁有更好的適應(yīng)性。在災(zāi)難場景下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,研究其網(wǎng)絡(luò)的傳輸特性,提高在保證數(shù)據(jù)魯棒性的基礎(chǔ)上提高數(shù)據(jù)收集的效率,對促進(jìn)無線傳感器對相關(guān)技術(shù)的發(fā)展有著一定的促進(jìn)作用。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 通信節(jié)點(diǎn)動態(tài)選擇機(jī)制 分級數(shù)據(jù)包快速融合策略 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN915.04
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 引言11-12
• 1.2 研究背景和意義12-14
• 1.3 研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-17
• 第2章 相關(guān)研究工作17-21
• 2.1 性能的評價指標(biāo)17-18
• 2.2 基于路由的數(shù)據(jù)收集協(xié)議研究18-19
• 2.3 基于網(wǎng)絡(luò)編碼的數(shù)據(jù)收集協(xié)議研究19-20
• 2.4 基于智能算法的數(shù)據(jù)收集協(xié)議的研究20-21
• 第3章 Growth Codes數(shù)據(jù)收集協(xié)議概述及其分析21-26
• 3.1 網(wǎng)絡(luò)模型21-22
• 3.2 Growth Codes22-23
• 3.2.1 相關(guān)術(shù)語22
• 3.2.2 基本思想22-23
• 3.3 局限性分析23-25
• 3.4 本章小結(jié)25-26
• 第4章 基于通信節(jié)點(diǎn)動態(tài)選擇機(jī)制的數(shù)據(jù)收集協(xié)議NGCP26-46
• 4.1 問題描述和網(wǎng)絡(luò)模型26-27
• 4.2 節(jié)點(diǎn)分級和感知級數(shù)表的設(shè)計27-29
• 4.2.1 節(jié)點(diǎn)分級策略27-28
• 4.2.2 感知級數(shù)表設(shè)計28-29
• 4.3 通信節(jié)點(diǎn)動態(tài)選擇機(jī)制29-32
• 4.3.1 概率函數(shù)的設(shè)計30-31
• 4.3.2 級數(shù)因子的設(shè)計31-32
• 4.4 遺傳算法的設(shè)計32-36
• 4.4.1 遺傳算法涉及的概念及其基本思想32-34
• 4.4.2 遺傳算法的設(shè)計34-36
• 4.5 基于通信節(jié)點(diǎn)動態(tài)選擇機(jī)制的數(shù)據(jù)收集協(xié)議36-37
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能比較分析37-45
• 4.6.1 仿真模擬工具及默認(rèn)參數(shù)37-38
• 4.6.2 穩(wěn)定場景下協(xié)議的性能比較38-40
• 4.6.3 災(zāi)難環(huán)境下協(xié)議的性能比較40-45
• 4.7 本章小結(jié)45-46
• 第5章 基于分級數(shù)據(jù)包快速融合策略的數(shù)據(jù)收集協(xié)議DGCP46-61
• 5.1 網(wǎng)絡(luò)模型46-47
• 5.2 數(shù)據(jù)包分級策略47-48
• 5.3 分級數(shù)據(jù)包快速融合策略48-50
• 5.3.1 概率函數(shù)設(shè)計48-50
• 5.3.2 遺傳算法設(shè)計50
• 5.4 基于分級數(shù)據(jù)包快速融合策略的數(shù)據(jù)收集協(xié)議50-52
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能比較分析52-59
• 5.5.1 穩(wěn)定場景下協(xié)議的性能分析52-53
• 5.5.2 災(zāi)難環(huán)境下性能比較53-56
• 5.5.3 DGCP與NGCP的性能比較56-59
• 5.6 本章小結(jié)59-61
• 第6章 災(zāi)難場景下基于通信節(jié)點(diǎn)動態(tài)選擇機(jī)制與分級數(shù)據(jù)包快速融合策略的數(shù)據(jù)收集協(xié)議MGCP61-67
• 6.1 網(wǎng)絡(luò)模型61-62
• 6.2 MGCP62-63
• 6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能比較分析63-66
• 6.4 本章小結(jié)66-67
• 第7章 總結(jié)67-69
• 7.1 論文總結(jié)67-68
• 7.2 論文展望68-69
• 致謝69-70
• 參考文獻(xiàn)70-75
• 附錄75-76
• 詳細(xì)摘要76-77

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4 尚雪蓮;;淺談計算機(jī)在數(shù)據(jù)收集中的應(yīng)用[J];計算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用;2012年19期

5 ;針對不同對象的數(shù)據(jù)收集與應(yīng)用[J];上海質(zhì)量;2013年04期

6 王文華,郭陟,顧明;基于負(fù)載均衡的高效入侵檢測數(shù)據(jù)收集機(jī)制[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2005年10期

7 叢榮華;;網(wǎng)絡(luò)教育中的數(shù)據(jù)收集技術(shù)[J];長春師范學(xué)院學(xué)報;2006年10期

8 陳永府;楊小獻(xiàn);黃正東;陳立平;;基于規(guī)則的數(shù)據(jù)收集研究[J];計算機(jī)工程與設(shè)計;2007年01期

9 劉瑞超;郭松濤;;帶速度控制的能量高效的數(shù)據(jù)收集算法[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2014年03期

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1 王洪肖;劉威;于賀玲;;基于XML技術(shù)的WEB數(shù)據(jù)收集模型的研究[A];低碳經(jīng)濟(jì)與科學(xué)發(fā)展——吉林省第六屆科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

2 沈曉怡;;獨(dú)立于協(xié)議的數(shù)據(jù)通信功能實(shí)現(xiàn)[A];全國煉鋼連鑄過程自動化技術(shù)交流會論文集[C];2006年

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1 薛華 何立群 李祥和;IDS的體系結(jié)構(gòu)[N];計算機(jī)世界;2002年

2 河北大學(xué)新聞傳播學(xué)院 陶丹;大數(shù)據(jù)收集和使用的先驅(qū)[N];科學(xué)導(dǎo)報;2014年

3 林鴻燦;保險公司應(yīng)建立事故數(shù)據(jù)收集部[N];中國保險報;2010年

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5 賈明偉;基于休眠調(diào)度的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高能效數(shù)據(jù)收集機(jī)制研究[D];南京郵電大學(xué);2016年

6 張丹丹;基于可信度的WSN安全數(shù)據(jù)收集[D];湖南科技大學(xué);2016年

7 劉思聰;基于約會和信息勢的傳感網(wǎng)移動數(shù)據(jù)收集算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

8 楊麗;災(zāi)難場景下基于數(shù)據(jù)持久性的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集協(xié)議研究[D];杭州電子科技大學(xué);2016年

9 張劍峰;用于手機(jī)銷售渠道數(shù)據(jù)收集的多渠道泛數(shù)據(jù)收集展現(xiàn)系統(tǒng)的研究[D];北京郵電大學(xué);2006年

10 李勝嵐;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)延遲受限且能耗均衡的數(shù)據(jù)收集協(xié)議研究[D];廣西大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：災(zāi)難場景下基于數(shù)據(jù)持久性的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集協(xié)議研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：326249